基于CNN的卫星影像语义变化检测
计算机视觉与模式识别
2020-06-11 v1
摘要
及时的灾害风险管理需要准确的道路图和快速的损失评估。目前，这由志愿者手动标注受影响区域的卫星影像来完成，但这一过程缓慢且常易出错。分割算法可应用于卫星图像以检测道路网络。然而，现有方法不适用于受灾区域，因为它们对道路网络拓扑作了假设，而这些假设在此类场景中可能不再成立。在此，我们提出一种基于CNN的框架，通过检测灾前影像的变化来识别灾后影像中的可通行道路。将图论与CNN输出相结合，利用OpenStreetMap数据检测道路网络中的语义变化。我们的结果使用从DigitalGlobe获取的印度尼西亚帕卢受海啸影响区域的数据进行了验证。
引用
@article{arxiv.2006.05589,
title = {CNN-Based Semantic Change Detection in Satellite Imagery},
author = {Ananya Gupta and Elisabeth Welburn and Simon Watson and Hujun Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05589},
year = {2020}
}