土地变更调查中基于深度学习的自动变化检测技术

引言

土地资源动态监管要求变化检测技术具备实时性和可靠性，基于深度学习的方法通过海量样本训练建立鲁棒的变化识别模型，有效应对季节变化、成像条件差异等干扰因素。该技术可实现建设占用、农用地转化等典型地类变化的精准提取，满足自然资源管理对变化信息的精细化需求。自动化处理流程大幅缩短了从数据获取到成果产出的周期。

1 土地变更调查与自动变化检测技术概述

1.1 土地变更调查的背景与意义

土地变更调查是国土资源管理的常态化工作，其核心任务是准确掌握土地利用现状及变化情况。该项工作为国土空间规划编制、耕地保护红线划定等重大决策提供基础数据支撑。随着自然资源统一管理体系的建立，土地变更调查成果已成为生态文明建设、自然资源资产核算的重要依据。调查范围涵盖建设用地扩张、农用地转换、生态用地修复等各类土地利用变化，调查精度要求达到国家相关技术规范标准。调查成果直接服务于土地执法监察、空间用途管制等具体管理业务，在保障国家粮食安全、生态安全等方面发挥重要作用。

1.2 深度学习在自动变化检测中的优势

深度学习技术通过自动学习遥感影像的深层特征，有效克服了传统方法依赖人工设计特征的局限。卷积神经网络具备强大的特征提取能力，能够识别光谱、纹理等多维变化信息。深度学习模型可以端到端地完成变化检测任务，减少中间环节的误差累积。该方法对影像噪声和辐射差异具有较强鲁棒性，能适应不同传感器获取的遥感数据。深度学习方法通过海量样本训练，可以学习复杂场景下的变化规律，提高检测精度。模型具有较强的迁移学习能力，可以在不同区域间进行知识迁移，降低对新区域样本量的需求[1]。

2 土地变更调查中基于深度学习的自动变化检测技术

2.1 深度学习模型的选择与构建

土地变更检测任务中常用的深度学习模型包括卷积神经网络、U-Net、Siamese网络等。模型选择需综合考虑影像分辨率、变化类型复杂度以及计算资源限制等因素。针对多时相遥感数据，双分支网络架构能有效提取时序特征差异。模型深度和宽度设计应平衡特征提取能力和计算效率，浅层网络侧重基础特征捕捉，深层网络负责高级语义信息提取。输入通道设置需匹配遥感数据的波段特征，输出层采用适当的激活函数确保变化概率的合理映射。网络结构设计需保留足够的空间分辨率，以支持精细尺度的变化检测。正则化技术的应用有助于提升模型的泛化性能。

2.2 数据预处理与特征提取方法

数据预处理环节主要包括辐射校正、几何配准和影像增强等步骤。几何配准需确保多时相影像的空间一致性，配准精度应优于 0.5 个像元。辐射归一化处理可减少季节变化和成像条件差异带来的影响。特征提取阶段采用多层卷积运算逐步抽象影像特征，浅层网络提取边缘、纹理等低级特征，深层网络识别地物语义信息。多尺度特征融合技术能够兼顾全局上下文和局部细节信息。注意力机制的引入可以增强关键变化区域的特征响应。特征金字塔结构有助于处理不同大小的变化目标。归一化操作确保各层特征分布稳定，加速模型收敛。

2.3 变化检测算法的设计与优化

变化检测算法设计基于差异特征分析和变化决策两个关键环节。差异特征分析采用特征级或决策级的比较策略，计算时序影像间的变化量。变化决策模块通过阈值分割或分类器判定变化区域。算法优化方向包括改进损失函数设计，解决类别不平衡问题。多任务学习框架可同时优化变化检测和变化类型分类任务。级联细化结构能够逐步提升变化边界的定位精度。对抗训练策略有助于提高模型对噪声的鲁棒性。知识蒸馏技术可用于压缩模型规模，提升推理效率。算法优化还需考虑实际业务场景中的实时性要求[2]。

2.4 模型训练与参数调整策略

模型训练采用分阶段策略，先进行大规模预训练再进行目标任务微调。学习率设置使用余弦退火等动态调整方法，平衡收敛速度和最终性能。批量大小的选择需兼顾显存限制和梯度估计稳定性。参数初始化采用适合深度网络的特定分布，避免梯度消失或爆炸。早停策略防止过拟合，保留验证集上表现最佳的模型。数据增强技术扩充训练样本，提升模型泛化能力。多GPU并行训练加速模型收敛，缩短训练周期。超参数优化可采用贝叶斯优化等自动化方法。模型集成技术通过组合多个模型的预测结果进一步提升检测精度。

3 土地变更调查中基于深度学习的自动变化检测技术应用与验证

3.1 实际土地变更数据的采集与处理

数据采集环节需获取覆盖研究区域的多时相遥感影像，影像源包括光学卫星、雷达卫星等多种传感器。采集过程需确保影像时空分辨率满足变更检测需求，时间间隔需与土地变更周期相匹配。影像预处理包括辐射定标、大气校正、正射校正等标准化处理流程。针对大区域应用，需建立分幅分块处理机制，确保海量数据的有效管理。数据标注环节采用专业GIS软件进行人工勾绘，标注结果需通过多人交叉验证确保准确性。样本数据集按典型地类比例均衡划分，建立训练集、验证集和测试集。数据增强技术应用于样本扩充，提升模型对不同成像条件的适应能力。数据质量控制贯穿整个处理流程，确保最终输入数据的可靠性[3]。

3.2 自动变化检测结果的可视化展示

检测结果可视化采用多层次表达方式，原始影像与变化图斑叠加显示提供直观对比。变化图斑按置信度分级渲染，采用渐变色带区分变化强度。三维可视化技术展现地形因素与土地变更的空间关系。时序动画呈现区域土地利用的演变过程，直观反映变化趋势。专题制图突出显示重点监测区域的变化情况，如基本农田、生态保护区等。交互式查询功能支持点击获取图斑详细信息，包括变化类型、面积等属性。多视图协同展示实现全局概览与局部细节的联动浏览。标准化图例和图面整饰确保成果的专业性和可读性，符合行业制图规范要求。

3.3 检测结果的精度评估与分析

精度评估采用混淆矩阵计算各项定量指标，包括总体精度、Kappa系数等。空间一致性分析通过叠置比较法评估变化边界的定位精度。错分漏分样本的统计分析帮助识别模型的薄弱环节。不同地类别的精度差异反映模型的分类偏好。尺度效应分析研究分辨率变化对检测结果的影响规律。稳定性测试验证模型在不同季节影像上的表现一致性。对比实验设置多个参照方法，量化深度学习模型的性能提升。不确定性分析评估检测结果的可信度，为后续人工核查提供参考依据。评估过程遵循严格的抽样原则，确保结果分析的统计显著性[4]。

4 结束语

深度学习技术在土地变更调查中的应用将持续深化，算法优化应着力提升小样本学习和弱监督训练能力，工程化应用需完善自动化处理流程和质量控制体系。随着多模态数据融合技术的发展，变化检测将实现更高精度和更广适用范围，为国土空间治理提供更智能的技术支撑。

参考文献

[1]司马依·麦麦提.面向变更调查的自动变化检测技术研究[J].测绘与空间地理信息,2023,46(08):214-217.

[2]杨仙瑜,王爱华,修翠梅.高分辨率遥感图像土地变化信息自动检测应用——以白鹤滩水电站为例[J].科技与创新,2020,(16):118-119+121.

[3]张敏.基于深度学习的遥感影像变化检测方法研究[D].武汉大学,2020.

[4]王刚武.利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测[J].测绘通报,2018,(07):55-60.