一种基于卷积神经网络的SAR变化检测方法

为了降低合成孔径雷达(SAR)影像中相干斑对变化检测的影响、减少标注样本的人工成本,该文发展了一种联合分层模糊C均值聚类(FCM)与卷积神经网络的非监督SAR变化检测方法.首先,利用邻域均值比算子计算前后时相的差异图,并利用分层FCM将差异图非监督地初始分割为变化类、非变化类及待确定类别像素;然后,为解决非监督选取样本时出现的样本不均衡问题,提出一种频率不变降采样的数据抽样方法,选取高置信度的变化与非变化样本用于网络训练;最后,利用训练完成的神经网络对待确定类别像素进行分类,得到最终变化结果.采用真实SAR影像数据进行实验.结果 表明,该文方法方便有效,具有较高的检测精度.