基于协同变化一致性网络模型的无监督SAR变化检测方法

本发明属于变化检测技术领域，具体为一种基于协同变化一致性网络模型的无监督SAR变化检测方法。本发明首先将双时相SAR影像通过预分类得到伪标签，根据伪标签随机采样得到监督样本集和自监督样本集；然后，构建协同变化一致性网络模型：编码器从样本中通过级联的残差块提取深层特征向量，监督样本集对应的特征向量输入到监督学习分支中结合伪标签进行监督学习，自监督样本集对应的特征向量输入到自监督学习分支中通过最小化特征距离进行自监督学习；再在两个分支之间建立变化一致性损失函数，实现双分支协同训练，增强模型对变化特征的表征能力；最后将待检测的SAR影像输入到训练好的模型即可实现不易受到噪声影响的变化检测。