ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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首页 > 刊期 > 2024 > 7期 > 信息:技术与应用
基于Transformer深度学习模型的遥感地物变化检测方法
刘 婧

【摘要】本文针对遥感地物变化检测中存在的问题,研究了一种基于Transformer模型的方法。 首先,详细研究了Transformer的基本结构和原理,特别是强大的特征提取能力和全局上下文理解能力。 其次,分析了如何将Transformer模型应用于遥感地物变化检测中。 最后,基于Transformer模型的遥感地物变化检测方法,本文利用Landsat 5数据集进行了实验验证。 实验结果表明,该方法在地物变化检测任务上表现出了良好的性能,取得了较高的检测精度、召回率和F1分数。

【关键字】深度学习;地物变化;Transformer模型;遥感图像