基于深度学习的遥感图像变化检测分类

深度学习在遥感图像变化检测分类中的应用。

深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在遥感图像变化检测方面表现出了很强的性能。它们可以通过学习图像中的高级特征来识别和分类遥感图像中的变化。例如，通过训练CNN模型，可以识别遥感图像中的建筑物、植被、水体等不同地物。

为了使用深度学习进行遥感图像变化检测，通常需要先准备一组用于训练模型的标记遥感图像数据集。训练过程中，模型会学习该数据集中图像的特征，并且能够将其用于对新的遥感图像进行分类。

因此，基于深度学习的遥感图像变化检测分类是一种有效且高效的方法，可以帮助我们快速识别和分类遥感图像中的变化。