斷了的弦 再怎么連

我的感覺 你已聽不見

你的轉變 像斷掉的弦

再怎么接 音都不對

你的改變 我能夠分辨

……

錯了，再來

遙感影像 豐富多源

變化檢測 用途廣泛

人工提取 速度嫌慢

如何應對 天樞平臺

你的改變 我能夠分辨

“我還是從前那個少年沒有一絲絲改變，時間只不過是考驗種在心中信念絲毫未減~~”

當旋律響起來的時候，感覺曾經的那個白衣少年恍若在眼前，趕緊翻箱倒柜找到了10年前的照片，又對了一下現在鏡子里的自己，發現“大哥變大叔、一胖毀所有”……發際線還在或許是對自己最大的安慰了，算了，還是先吃包辣條壓壓驚。

言歸正傳，世界著名作家、大思想家斯賓塞·約翰遜在其著作《誰動了我的奶酪》寫道：“世界上唯一不變的是變化本身”。不變是指靜止，變化本身是指運動，體現了運動是絕對的，靜止是相對的。時間以四季的更替進行變換，世間萬物也在隨著時間的變化而發生滄桑巨變。

1826年，法國人尼塞弗爾·尼埃普斯（NicePhore·Niepce）發明了世界上第一臺相機，它的外觀是一個簡陋的木箱子，借助暗箱繪畫成像原理，“拍”出了世界上第一張永久性照片，這也代表著“攝影”的誕生，也表明變化可以被記憶、可以被存儲。

20世紀是科學技術大爆發的時代，飛機、人造衛星、計算機、傳感器等為不同種類的影像獲取提供了支撐。從一個人的像片中，我們可以辨別出人的頭、身體及五官等信息；而通過遙感圖像則可以識別出水體、植被、山地、建筑物、農田等信息，甚至具體到精細的地物，如一棵樹、一個人、一條交通標志線、一個足球場內的標志線等。大量信息的提取，決定了遙感技術十分廣闊的應用范圍，據統計，遙感技術可以應用到陸地水資源調查、土地資源調查、植被資源調查、地質調查、城市遙感調查、海洋資源調查、測繪、考古調查、環境監測和規劃管理等近30個領域（資料來源于“中國科學院對地觀測與數字地球科學中心”）。遙感的變化檢測則是從不同時期的遙感數據中定量分析和確定地表變化的特征與過程，隨著高分辨率以及亞米級商業遙感衛星的成功發射和迅速發展,遙感影像的空間分辨率逐漸清晰，極大地提高了土地利用/覆蓋變化（LU/LC）監測的能力，高分影像也廣泛地應用于土地資源管理、城市規劃、違法用地提取、農林監測、自然災害監測與評估等方面。

近年來，深度學習在自然影像目標檢測、語音識別、人臉識別等領域得到了廣泛的應用，并取得了巨大的成功，在遙感影像處理中，已解決了傳統方法過于耗時且需要煩瑣的人工干預的缺陷。中科北緯（北京）科技有限公司以自身AI技術的沉淀，依托于深度學習的技術和國產開源的學習框架，基于時空大數據和大規模數據計算的能力，聯合行業伙伴，形成完整的處理體系，打造了一款遙感智能視覺平臺——“天樞”平臺。

小編今天主要來給大家介紹一下近兩年最受業界矚目的遙感影像數據處理之“變化檢測”功能。天樞平臺基于深度學習技術和成熟的變化模型檢測算法，提供了變化檢測功能模塊，可以提取前后兩期影像大于四個像素的變化區域，有無的問題基本都可以解決，單體要素也可以提取出來。該系統提供的是一種端到端的變化檢測,在大大簡化變化檢測復雜性的同時提高了檢測結果的精度，能夠滿足地物變化檢測的需求。

所謂變化檢測，需要回答以下3個問題：

針對上述問題的解答，也形成了代數運算法、分類法、變換法、混合法等多種變化檢測方法，其優缺點如下表所示：

選自[1]任秋如,楊文忠,汪傳建,魏文鈺,錢蕓蕓.遙感影像變化檢測綜述[J].計算機應用:1-13

在天樞平臺中，變化檢測的模型訓練及解譯流程概括如下：

上述流程從數據添加、標注、模型訓練、迭代優化、測試、發布到解譯都可以在平臺里進行，且提供了多種訓練參數組合，保證訓練出高精度的模型。具體操作流程如下：

訓練完成后，會生成一份包含了模型準確率曲線、LOSS曲線、標簽檢出數量、標簽檢出準確率等參數指標的報告，由此可對模型的質量好壞做大致評判。

對于訓練好的模型，要想進一步評估模型的好壞，可準備一組有代表性的測試集對模型進行測試，得出如上述的參數指標。

如對當前訓練出來的模型質量不太滿意，沒關系，我們可通過繼續增加訓練集，在此模型基礎上進行迭代優化、調整參數，直至最終訓練出一個符合精度要求的模型。

訓練出一個成熟的模型之后，可以進行模型的發布。

解譯完成后，點擊詳情查看解譯效果圖

也可以下載成果SHP，在Arcgis軟件上加載展示

細節展示

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