一种基于深度学习和GIS的遥感影像变化检测的方法

本发明公开一种基于深度学习和GIS的遥感影像变化检测的方法，涉及图像处理与地理信息系统应用技术领域；包括：步骤1：进行数据准备与预处理，步骤2：构建深度学习网络模型，采用多层卷积层和池化层对预处理后的遥感影像数据进行特征提取，针对获取的GIS数据，根据数据类型采用不同的特征提取方法，步骤3：进行特征融合：在深度学习网络模型中利用特征融合层，融合遥感影像特征向量和GIS特征向量，得到融合后的特征向量，步骤4：进行模型优化，步骤5：进行变化检测与结果输出：将训练好的深度学习网络模型应用于经过预处理的待检测遥感影像数据和GIS数据，通过模型的前向传播计算，输出每个像素点的变化概率值，得到变化概率图，对得到的二值变化检测结果进行后处理操作，最终输出清晰准确的遥感影像数据变化检测结果，以图像或矢量数据的形式展示变化区域的位置、范围和类型信息。