一种基于量子-经典混合神经网络的高光谱遥感影像变化检测方法

一种基于量子‑经典混合神经网络的高光谱遥感影像变化检测方法，包括以下步骤；步骤1：首先通过高光谱卫星、无人机等平台获取同一地区不同时相的两幅高光谱影像，并将两个高光谱时相叠置，每个像素的光谱形成二维交叉光谱矩阵Aspectral；步骤2：通过量子光谱交叉变化卷积模块实现二维交叉光谱矩阵Aspectral的深度量子变化特征提取，获取高光谱遥感影像量子交叉光谱特征；步骤3：将高光谱遥感影像量子交叉光谱特征输入到量子光谱变化卷积网络得到变化检测结果；步骤4：通过经典神经网络结构，对步骤3量子光谱变化卷积网络进行反向传播更新来更新网络中的角度参数，最终实现量子深度卷积网络进行高光谱影像变化检测任务。本发明改善混合像元带来的伪变化问题。