基于深度学习的遥感影像变化检测方法

王昶,张永生,王旭,于英

Remote sensing image change detection method based on deep neural networks

Chang WANG,Yong-sheng ZHANG,Xu WANG,Ying YU

表 2 本研究方法的不同去噪方法对3组遥感数据集变化检测评价指标统计结果

Tab.2 Statistical results of change detection and evaluation indicators of three remote sensing image data sets by different denoising methods in proposed method

数据集 去噪方法 FN FP OE PCC KC Landsat-7 Lee滤波 1532 1861 3393 0.9868 0.9256 Frost滤波 1562 1829 3392 0.9868 0.9257 均值滤波 1514 1834 3348 0.9869 0.9266 变分去噪 1686 1654 3340 0.9870 0.9272 Spot5数据集 Lee滤波 6877 8022 14899 0.9382 0.6928 Frost滤波 7031 7902 14933 0.9381 0.6934 均值滤波 6752 8064 14816 0.9387 0.6942 变分去噪 6501 7766 14267 0.9409 0.7052 Ikonos数据集 Lee滤波 22474 14482 36956 0.9663 0.9128 Frost滤波 23189 14482 37671 0.9659 0.9117 均值滤波 20523 15037 35560 0.9678 0.9164 变分去噪 18824 14228 33052 0.9701 0.9222