一种基于深度学习的森林砍伐变化的检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的森林砍伐变化的检测方法及装置，所述方法包括：分别获取第一SAR图像数据集和第二光学图像数据集，并对所述第一SAR图像数据集进行去除噪声等预处理，得到第一处理图像数据集；基于第一处理图像数据集的极化波段构建特征图像集，以及基于第一处理图像数据集和第二光学图像数据集中的森林砍伐变化内容构建特征标注信息；利用所述特征图像集和所述特征标注信息对预设的深度学习模型进行模型训练得到训练模型，并使用所述训练模型检测森林砍伐的变化状态。本发明可以在采集图像数据后，对图像数据进行去除噪声等预处理，并利用处理后的数据对深度学习模型进行模型训和变化检测，从而能减少噪声的干扰，提高检测的准确率。