[1] 杨晓丽.多时相遥感影像的变化检测[D].西安:西安电子科技大学,2011. [2] 张良培, 武辰.多时相遥感影像变化检测的现状与展望[J].测绘学报, 2017, 46(10):1447-1459. [3] 张家琦.遥感影像变化检测方法及应用研究[D].北京:中国地质大学,2015. [4] 吴芳, 刘荣, 田维春,等.遥感变化检测技术及其应用综述[J].地理空间信息, 2007, 5(4):57-59. [5] 王文杰, 赵忠明, 朱海青.面向对象特征融合的高分辨率遥感图像变化检测方法[J].计算机应用研究, 2009, 26(8):3149-3151. [6] 佃袁勇, 方圣辉, 姚崇怀.多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测[J].遥感学报, 2016, 20(1):129-137. [7] 张正健, 李爱农, 雷光斌,等.基于多尺度分割和决策树算法的山区遥感影像变化检测方法——以四川攀西地区为例[J].生态学报, 2014, 34(24):7222-7231. [8] 张永梅, 李立鹏, 姜明,等.综合像素级和特征级的建筑物变化检测方法[J].计算机科学, 2013, 40(1):286-293. [9] 张家琦.基于面向对象分类的高分辨率遥感影像变化检测研究[D].西安:西安科技大学,2017. [10] 王东广.基于低空遥感影像的建设用地变化检测研究[D].南京:南京大学,2013. [11] 王海军.深度卷积神经网络在遥感影像分类的应用研究[D].北京:中国地质大学,2018. [12] 曹林林, 李海涛, 韩颜顺, 等.卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用[J].测绘科学, 2016, 41(9):170-175. [13] 张鑫龙, 陈秀万, 李飞, 等.高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[J].测绘学报, 2017, 47(8):999-1008. [14] 何小飞, 邹峥嵘, 陶超, 等.联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类[J].测绘学报, 2018, 45(9):1073-1080. [15] 许夙晖, 慕晓冬, 张雄美, 等.结合对抗网络和辅助任务的遥感影像无监督域适应方法[J].测绘学报, 2017, 46(12):1969-1977. |