一种基于深度学习的遥感图像建筑物变化检测方法

摘要

本发明公开了一种遥感图像建筑物变化检测方法，包括：(1)对前后时相遥感图像依次进行正射校正、图像配准、图像拉伸以及图像数值归一化预处理；(2)标注经预处理后的前后时相遥感图像中建筑物更新部分，得到变化Label图；(3)叠加前后时相遥感图像，并切割叠加后的遥感图像和变化Label图，得到训练样本；(4)构建和训练建筑物变化检测网络，得到建筑物变化检测模型；(5)将待检测的前后时相遥感图像经预处理、叠加、切割获得待测样本；(6)将待测样本输入至建筑物变化检测模型中，经计算输出检测结果图。该方法能够实现对建筑物变化信息进行精准、快速的提取。