基于ENVI深度学习违章建筑物变化检测分析技术路线

1.技术流程

2.数据源

本次实验采用高分卫星遥感3波段多光谱影像共6景（2019年和2021年各3景），分辨率为0.8米，范围为南昌市新建区周边1380平方公里，影像已镶嵌为2019年和2021年相同范围两幅研究区影像。

3.预处理

3.1几何校正

在ENVI Classic中分别打开两时期影像，利用几何校正功能下的Image to Image模块以2019年影像为基准影像，2021年影像为待校正影像人工选取地面控制点之后输出校正结果。

3.2波段合成

在ENVI工具箱中选择Raster Management/Build Layer Stack，选择两时期3波段影像数据，其他参数按照默认，设置文件输出路径，点击OK进行波段合成，得到两时期6波段合成结果。

4.深度学习

深度学习操作流程主要包括三个部分：首先，创建标签图像。标签栅格的生成一般先选择典型的子区域绘制样本后生成标签栅格；第二，训练深度学习模型。有了标签栅格就可以初始化深度学习模型并进行模型训练；第三，使用训练好的模型进行目标提取。训练好模型之后就可以使用训练好的模型进行目标提取。提取之后可进一步