FC-EF变化检测模型代码

FC-EF变化检测模型通常是指基于深度学习的遥感影像变化检测算法，其中"FC"代表全卷积网络（Fully Convolutional Networks），"EF"可能表示效率（Efficiency）或特征提取（Feature Extraction）。这类模型通过训练，能够识别两张或更多张遥感图像之间的差异，以确定是否有地物发生变化。

在实际代码中，它可能会包括以下几个关键部分：

1. **数据预处理**：读取、归一化和增强遥感图像数据。

import rasterio
image1 = rasterio.open('image1.tif')
image2 = rasterio.open('image2.tif')
images = np.concatenate([image1.read(), image2.read()], axis=0)
images = normalize(images)

2. **构建FCN模型**：使用像U-Net、SegNet这样的结构，其中包含卷积层、池化层和反卷积层。

from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D

input_shape = images.shape[1:]
base_model = ... # 导入预训练的基础卷积网络
output_layer = base_model.output
output = Conv2D(1, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid')(output_layer)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

3. **训练模型**：使用标注好的变化图作为标签数据，优化损失函数如Dice系数或F1 Score。

model.compile(optimizer='adam', loss=dice_loss, metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=num_epochs)

4. **预测和变化检测**：对新的遥感图像对应用训练好的模型进行预测，二值化结果并分析差异。

predictions = model.predict(new_images)
change_mask = (predictions > threshold).astype(int)