一种由粗到细的土地利用变化智能化检测方法与系统

本发明公开了一种由粗到细的土地利用变化智能化检测方法与系统，方法包括：土地利用场景分类数据集制作；根据分类精度对CNN模型进行适配性区分完成筛选并进行模型微调；通过多CNN协同的场景类别标识机制以确定土地利用场景类别；基于RCVA方法对光谱变化强度信息进行提取；基于GLCM方法对纹理变化强度信息进行提取；再结合场景分类结果，完成训练样本的选取；构建DBN模型；基于能量函数定义RBM的显层与隐层的联合概率分布；基于RBM的结构特性，确定神经元激活概率；通过最大化对数似然函数拟合训练数据；完成模型训练。有效提升了处理效率、监测精度以及变化信息的综合应用价值。