近期，大華股份基于AI的遙感影像智能分析技術(shù)，在地球科學(xué)與遙感學(xué)會(huì)（GRSS）發(fā)布的全球標(biāo)準(zhǔn)化遙感影像變化檢測(cè)數(shù)據(jù)集上（OSCD）獲得綜合精度排行榜第一的成績(jī)，充分彰顯了大華在遙感影像變化檢測(cè)領(lǐng)域持續(xù)的開(kāi)拓創(chuàng)新能力。

大華股份DH_RSIA算法獲得OSCD數(shù)據(jù)集綜合精度第一

OSCD（onera Satellite Change Detection）是由國(guó)際電子與電氣工程師協(xié)會(huì)（IEEE）、圖像分析和數(shù)據(jù)融合技術(shù)委員會(huì)（IADF TC）聯(lián)合發(fā)布并維護(hù)，是國(guó)際權(quán)威的遙感影像變化檢測(cè)算法評(píng)測(cè)平臺(tái)。該評(píng)測(cè)全球地表覆蓋數(shù)據(jù)復(fù)雜多變，極具挑戰(zhàn)性，吸引了海內(nèi)廣大外學(xué)者和知名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)參與。

針對(duì)遙感影像大尺寸、變化區(qū)域類(lèi)別不均衡等現(xiàn)象，大華股份在數(shù)據(jù)處理上，提出了一種基于多通道融合的圖像拉伸和歸一化預(yù)處理方法，解決了地表差異明顯等問(wèn)題；模型結(jié)構(gòu)方面，創(chuàng)新使用TverskyLoss損失函數(shù)，優(yōu)化了類(lèi)別不均衡問(wèn)題；同時(shí)，創(chuàng)新構(gòu)建多模態(tài)，大幅度提升算法精度（Precision）與召回率（Recall），最終大華遙感影像智能分析技術(shù)刷新了遙感影像變化檢測(cè)數(shù)據(jù)集評(píng)測(cè)記錄，取得排行榜第一的成績(jī)。

遙感影像變化檢測(cè)算法框架

遙感影像變化檢測(cè)技術(shù) 

基于遙感影像的變化檢測(cè)算法，利用不同時(shí)相的遙感影像來(lái)獲取指定區(qū)域內(nèi)土地覆蓋類(lèi)型的動(dòng)態(tài)變化信息，將影像中隨時(shí)間變化的像素賦予語(yǔ)義類(lèi)別標(biāo)簽，廣泛應(yīng)用于生態(tài)資源監(jiān)測(cè)、城市建設(shè)管理等領(lǐng)域。

城市級(jí)遙感影像變化檢測(cè)效果

在生態(tài)資源監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，遙感影像變化檢測(cè)算法通過(guò)比對(duì)同一區(qū)域前后兩個(gè)時(shí)相的遙感影像，排除季節(jié)、天氣等干擾因素，獲取廣域區(qū)域內(nèi)生態(tài)地質(zhì)的時(shí)空變化規(guī)律，可應(yīng)用于包括周期性監(jiān)測(cè)水體、植被、礦產(chǎn)等地物類(lèi)別的覆蓋信息，為資源開(kāi)發(fā)、環(huán)境污染、自然災(zāi)害評(píng)估等場(chǎng)景提供科學(xué)依據(jù)。

遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)典型應(yīng)用場(chǎng)景

從左至右分別為不同時(shí)相遙感影像、變化區(qū)域標(biāo)注值、算法輸出結(jié)果，從上至下分別對(duì)應(yīng)建筑物、水體、地質(zhì)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景。

在城市建設(shè)管理領(lǐng)域，運(yùn)用遙感影像語(yǔ)義分割技術(shù)，自動(dòng)獲取用地性質(zhì)發(fā)生變化區(qū)域的位置、范圍、類(lèi)型等信息，實(shí)現(xiàn)城市級(jí)智能化違法違規(guī)建筑查處；運(yùn)用遙感影像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，有效提取公園、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地等城市基建類(lèi)型的分布信息，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城市范圍內(nèi)基礎(chǔ)配套設(shè)施的建設(shè)進(jìn)程，為城市基建審查提供有效數(shù)據(jù)支撐；通過(guò)結(jié)合高空、地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)天地空一體化的無(wú)死角監(jiān)測(cè)覆蓋，為城市建設(shè)管理提供全方位、高精度的空間可視化表達(dá)。