多模态遥感与增量学习的土地变更动态监测系统及其方法

本发明涉及多模态遥感与增量学习的土地变更动态监测系统及其方法，属于遥感监测、变更检测和机器学习领域，本发明融合遥感监测、变更检测和机器学习技术，系统包括对比学习驱动的特征解耦、渐进式知识迁移、变更样本自校准、多粒度预警触发及差异性样本回溯与记忆强化五大模块，特征解耦模块构建正交的语义和变化空间，规范化特征映射，知识迁移模块通过教师和学生网络实现模型更新，自校准模块评估未标记样本质量，自动纳入训练集，预警触发模块实现分级预警，敏感地类加权，回溯与记忆强化模块存储困难样本，周期性均衡训练。系统在少量新样本条件下，变更识别准确率达85％，误报率降低62％，关键变更检出率保持95％以上，大幅节省标注成本。