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本发明属于土地覆盖变化检测技术领域，具体涉及一种基于雷达遥感数据的深度学习变化检测方法。本发明利用全极化雷达遥感影像在一定程度上避免了光学遥感数据在多云多雨地区难以获取的缺陷，并通过在创建的数据集时使用前后年份的多个月份的数据，在一定程度上避免了季节因素带来的伪变化；通过前、后时相多景全极化雷达影像，提取多维初始特征，并根据初始特征影像构建差异影像；同时，针对小样本问题，采用了MobileNet轻量级网络模型的深度可分离卷积结构，并且将该结构与U‑Net基础框架有机结合，利用所构造的轻量级模型进
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113705340 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110804698.2 G06N 3/08 (2023.01)
(22)申请日 2021.
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