A Siamese Network Based U-Net for Change Detection in High Resolution Remote Sensing Images

计算机科学 变更检测 水准点(测量) 分割 人工智能 遥感 噪音(视频) 人工神经网络 图像分割 特征提取 图像(数学) 模式识别(心理学) 地质学 地理 地图学
作者
Tao Chen,Zhiyuan Lu,Yue Yang,Yuxiang Zhang,Bo Du,Antonio Plaza
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:15: 2357-2369 被引量:64
标识
DOI:10.1109/jstars.2022.3157648
摘要

Remote sensing image change detection (RSICD) is a technique that explores the change of surface coverage in a certain time series by studying the difference between multiple remote sensing images (RSIs) collected over the same area. Traditional RSICD algorithms exhibit poor performance on complex change detection (CD) tasks. In recent years, deep learning (DL) techniques have achieved outstanding results in the fields of RSI segmentation and target recognition. In CD research, most of the methods treat multitemporal remote sensing data as one input and directly apply DL-based image segmentation theory on it while ignoring the spatio-temporal information in these images. In this article, a new siamese neural network is designed by combing an attention mechanism (Siamese_AUNet) with UNet to solve the problems of RSICD algorithms. SiameseNet encodes the feature extraction of RSIs by two branches in the siamese network, respectively. The weights are shared between these two branches in siamese networks. Subsequently, an attention mechanism is added to the model in order to improve its detection ability for changed objects. The models are then compared with conventional neural networks using three benchmark datasets. The results show that the Siamese_AUNet newly proposed in this article exhibits better performance than other standard methods when solving problems related to weak CD and noise suppression.
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