一种遥感影像建筑物变化检测模型及模型训练方法

本发明公开了一种遥感影像建筑物变化检测模型及模型训练方法，涉及遥感检测技术领域，解决了现有的用于遥感影像建筑物变化检测的深度学习网络模型存在特征提取能力不足以及缺乏对图像全局关系的把握等问题，其技术方案要点是：包括：双流特征提取网络、差分特征融合模块、多尺度特征融合感知模块；基于双流特征提取网络在双时相遥感影像上提取建筑物信息，并通过差分特征融合模块计算有效变化信息，最终基于多尺度特征融合感知模块融合多尺度特征输出准确的建筑物变化结果，提升模型对特征的提取能力，提高模型对图像全局关系的把握。