深度学习在遥感影像建筑物变化检测的工作流程

深度学习在遥感影像建筑物变化检测中的工作流程一般包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对原始遥感影像进行预处理，包括去噪、校正、裁剪等操作，以提高深度学习算法的鲁棒性和准确性。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对遥感影像进行特征提取，得到影像中建筑物和背景等目标的特征表示。

3. 建筑物变化检测：将两幅遥感影像输入到已经训练好的深度学习模型中，通过比较两幅影像中相应区域的特征表示，检测出建筑物发生的变化，如新增、拆除等。

4. 后处理：对检测结果进行后处理，如去除误检测点、填充空洞等，进一步提高检测结果的准确性和可靠性。