【摘 要】
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变化检测在卫片执法工作中具有重要作用，结合人工智能的变化检测方法通常能够适应遥感卫星对地表的短周期重复观测，及时发现地表变化。而高分辨率遥感影像蕴含丰富的地物信息，为了更精确地提取其中的地物变化信息，提出了一种基于深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）的自监督训练变化检测方法。该方法通过贪婪学习算法学习双时相影像的深层特征，将融合影像光谱和纹理变化的标记作为监督样本
【基金项目】
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国家重点研发计划（2022YFB3903000）;国家重点研发计划重点专项（2022YFB3903004）；
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变化检测在卫片执法工作中具有重要作用，结合人工智能的变化检测方法通常能够适应遥感卫星对地表的短周期重复观测，及时发现地表变化。而高分辨率遥感影像蕴含丰富的地物信息，为了更精确地提取其中的地物变化信息，提出了一种基于深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）的自监督训练变化检测方法。该方法通过贪婪学习算法学习双时相影像的深层特征，将融合影像光谱和纹理变化的标记作为监督样本输入模型反向微调学习参数，进而提高地物变化信息的提取能力。测试变化检测数据集“CD＿Data＿GZ”的实验结果表明，所提方法检测总体准确率达90%，召回率超过60%。经过对照实验分析，该方法对两期遥感影像中变化地物的边缘敏感，能够更为全面的检测各种地表变化，而非只关注个类变化；其检测结果整体优于其他方法，验证了该方法对双时相遥感影像变化检测的有效性和适用性，同时为多光谱遥感影像变化检测流程化应用提供了一种新的方案。
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