基于三流图神经网络的城市违建扩张遥感变化监测方法

本发明公开了基于三流图神经网络的城市违建扩张遥感变化监测方法，涉及城市管理技术领域，该方法包括：获取多源影像数据，并对多源影像数据进行预处理，得到标准影像数据集；构建异质图结构，并将异质图结构输入神经网络分支，得到多流特征表示，通过跨模态图动态融合操作对多流特征表示进行融合生成跨模态融合图特征表示；利用预先获取的历史影像序列构建结构锚定关系，并将跨模态融合图特征表示中的图节点集合对齐，得到时序一致图结构；构建并训练神经网络模型，生成节点级违建变化概率图，并获取违建变化信息，生成城市违建告警记录。本发明通过异质图结构，从根本上提升了原始影像数据的多维信息刻画能力。