基于变化检测的哨德-2遥感影像滑坡图测
计算机视觉与模式识别
2024-05-31 v1 图像与视频处理
摘要
滑坡是最具威胁性和破坏力的地理灾害之一。人类活动的广泛发展与气候变化对天气的影响导致滑坡频率和破坏力的显著增加，成为威胁人类生活和经济的主要风险。本文探索了使用哨德-2遥感影像自动图测新发生滑坡的方法。本文所提出的所有方法均以双时相变化检测问题呈现，仅需一对哨德-2影像，分别在滑坡触发事件前后获取。此外，我们引入一种新颖的深度学习架构，用于融合哨德-2双时相影像对和数字高程模型(DEM)数据，展示了其在文献中其他变化检测模型方面的优异性能。作为并行任务，我们解决了现有数据集的局限性，通过创建一个包含全球各异质生态区手动验证的公开滑坡清单的数据库。我们以开源许可证发布代码和数据集。
引用
@article{arxiv.2405.20161,
title = {Landslide mapping from Sentinel-2 imagery through change detection},
author = {Tommaso Monopoli and Fabio Montello and Claudio Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.20161},
year = {2024}
}
备注
to be published in IEEE IGARSS 2024 conference proceedings