一种基于对比学习和类感知特征对齐的半监督遥感影像变化检测方法

本发明公开了一种基于对比学习和类感知特征对齐的半监督遥感影像变化检测方法，包括：1、将公共遥感影像数据集进行处理并划分，对原始的高分辨率遥感图像进行裁剪，选择出标注样本和无标注样本；2、搭建FACT模型；3、训练网络模型FACT；4、评估FACT并优化参数；5、将待检测的遥感影像对输入训练好的FACT，输出检测结果。本发明能够有效解决现有方法忽略类级别特征对齐以及在区域级和像素级特征判别能力不足方面的问题。即使在低标注数据的情况下依旧能够精准捕捉并检测遥感影像中的变化，并且在复杂场景中依旧保持着出色的水平，显著提升了变化检测的精度。