高分辨率多时相遥感变化检测数据集构建与验证
Abstract
遥感变化检测是获取地表变化信息的核心手段。现有研究多基于双时相影像进行变化识别，难以准确捕捉长期、阶段性及多尺度的地表演化特征。探索多时相变化检测以刻画地表演化过程的动态变化已成为重要发展方向。然而，高分辨率、高质量且涵盖多类型地表变化的多时相遥感变化检测数据集仍然匮乏。针对这一问题，本文构建了一个覆盖中国五大典型区域——长三角、珠三角、京津冀、成渝及西北地区的高分辨率、多时相遥感变化检测数据集HR-MTCD（high-resolution multi-temporal change detection），时间跨度五年，共1601组、8005张分辨率约0.5米的遥感影像及变化标签。数据集覆盖区域包含平原、丘陵、山地及高原等多样地理环境，重点聚焦建筑物新增与拆除、大面积植被变化等典型地表变化类型，兼顾城市扩张与生态环境演变，为多类型地表变化研究及多时相变化检测算法提供数据支撑。在多种主流变化检测模型上的实验表明，HR-MTCD数据集可用于验证不同模型在场景复杂性、变化类型多样性与时序跨度方面的性能。同时，在统一实验框架下构建的递进式跨时相扩展实验表明时间维度信息在变化检测中具有重要价值。该数据集的构建为遥感变化检测从离散双时相变化识别向多时相地表变化过程刻画提供重要数据基础。数据集可通过以下链接获取：https：//doi.org/10.57760/sciencedb.j00240.00110。
Fields of Study & Subjects
Remote-Sensing Image Classification
Remote Sensing and Land Use
Remote Sensing in Agriculture
Publication details
- Journal / source
- Journal of Image and Graphics
- Volume
- 31
- Issue
- 10
- Pages
- 3572–3589
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN