基于unet的遥感变化检测

基于UNet的遥感变化检测是一种利用深度学习模型UNet进行遥感影像变化检测的方法。UNet是一种用于图像分割的卷积神经网络模型，它具有编码器-解码器结构和跳跃连接，可以有效地捕捉图像中的细节信息。

在基于UNet的遥感变化检测中，首先将两幅不同时间点的遥感影像作为输入，经过编码器部分提取特征，然后通过解码器部分将特征图恢复到原始尺寸，并生成变化图像。UNet的跳跃连接可以帮助模型更好地保留低级和高级特征，提高变化检测的准确性。

此外，为了训练基于UNet的遥感变化检测模型，需要准备带有标注的遥感影像数据集，其中包含两幅影像及其对应的变化图像。通过使用这些数据进行训练，模型可以学习到遥感影像中的变化模式，并能够在新的影像上进行准确的变化检测。

基于UNet的遥感变化检测方法可以帮助我们高效、自动地找到两幅遥感影像的不同之处，提高遥感影像变化检测的效率和准确性。\[1\] \[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [一文掌握遥感地块变化检测（基于PaddleSeg实现）](https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/122707122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [论文笔记：基于深度学习的遥感影像变化检测综述](https://blog.csdn.net/Zerg_Wang/article/details/119745825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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