一种基于深度学习的多时相遥感影像自动变化检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的多时相遥感影像自动变化检测方法，包括如下步骤：采集目标区域不同时期获得的遥感影像数据，对遥感影像数据进行标准化处理，获得标准化多时相遥感影像数据集；基于标准化多时相遥感影像数据集，采用语义分割网络进行地物类别分割，获得地物语义先验图；将标准化多时相遥感影像数据集输入改进U型孪生网络，输出变化检测概率图和二值变化掩模；基于变化检测概率图和二值变化掩模，结合地物语义先验图对变化区域进行属性判别，输出变化区域结果；将变化区域结果集成到地理信息服务平台。本发明采用改进U型孪生网络，实现多时相遥感影像的自动变化检测。