近期，大華股份基于AI的遙感影像智能分析技術，在地球科學與遙感學會（GRSS）發(fā)布的全球標準化遙感影像變化檢測數(shù)據(jù)集上（OSCD）獲得綜合精度排行榜第一的成績，充分彰顯了大華在遙感影像變化檢測領域持續(xù)的開拓創(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

(網(wǎng)址: http://dase.grss-ieee.org/index.php)

OSCD（Onera Satellite Change Detection）是由國際電子與電氣工程師協(xié)會（IEEE）、圖像分析和數(shù)據(jù)融合技術委員會（IADF TC）聯(lián)合發(fā)布并維護，是國際權威的遙感影像變化檢測算法評測平臺。該評測全球地表覆蓋數(shù)據(jù)復雜多變，極具挑戰(zhàn)性，吸引了海內(nèi)外廣大學者和知名學術機構參與。

針對遙感影像大尺寸、變化區(qū)域類別不均衡等現(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處理方法，解決了地表差異明顯等問題；模型結構方面，創(chuàng)新使用TverskyLoss損失函數(shù)，優(yōu)化了類別不均衡問題；同時，創(chuàng)新構建多模態(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刷新了遙感影像變化檢測數(shù)據(jù)集評測記錄，取得排行榜第一的成績。

遙感影像變化檢測算法框架

遙感影像變化檢測技術

基于遙感影像的變化檢測算法，利用不同時相的遙感影像來獲取指定區(qū)域內(nèi)土地覆蓋類型的動態(tài)變化信息，將影像中隨時間變化的像素賦予語義類別標簽，廣泛應用于生態(tài)資源監(jiān)測、城市建設管理等領域。

城市級遙感影像變化檢測效果

在生態(tài)資源監(jiān)測領域，遙感影像變化檢測算法通過比對同一區(qū)域前后兩個時相的遙感影像，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)的時空變化規(guī)律，可應用于包括周期性監(jiān)測水體、植被、礦產(chǎn)等地物類別的覆蓋信息，為資源開發(fā)、環(huán)境污染、自然災害評估等場景提供科學依據(jù)。

遙感影像變化檢測技術典型應用場景

從左至右分別為不同時相遙感影像、變化區(qū)域標注值、算法輸出結果，從上至下分別對應建筑物、水體、地質(zhì)監(jiān)測場景

在城市建設管理領域，運用遙感影像語義分割技術，自動獲取用地性質(zhì)發(fā)生變化區(qū)域的位置、范圍、類型等信息，實現(xiàn)城市級智能化違法違規(guī)建筑查處；運用遙感影像目標檢測技術，有效提取公園、運動場地等城市基建類型的分布信息，動態(tài)監(jiān)測城市范圍內(nèi)基礎配套設施的建設進程，為城市基建審查提供有效數(shù)據(jù)支撐；通過結合高空、地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)天地空一體化的無死角監(jiān)測覆蓋，為城市建設管理提供全方位、高精度的空間可視化表達。