一种基于深度学习的多光谱遥感图像变化检测方法及系统

摘要

本发明公开了图像处理技术领域的一种基于深度学习的多光谱遥感图像变化检测方法及系统，包括：计算遥感影像的变化矢量幅值；根据变化矢量幅值EM算法获取伪训练样本集：标记样本集（包括变化类样本集、非变化类样本集）和非标记样本集；构建两个网络学生网络和教师网络，并针对标记样本集构建交叉熵损失函数，针对非标记样本集构建均方误差函数；对学生网络采用随机梯度下降优化算法进行优化，并在每一训练轮次更新教师网络的权重参数；根据最终的教师网络获取对应的最终变化检测结果。另外，网络的训练中还加入了无标记样本集参与训练，从而本发明能够使得变化检测的结果更加可靠，也更加具有稳健性。