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摘要
本发明公开了一种基于对抗学习的无监督高光谱图像变化检测方法,主要解决现有有监督技术训练数据不足导致得误检率高、检测精度低的问题。其实现方案是：1)构建基于对抗学习的无监督光谱映射网络,并组成双时相光谱映射网络,2)输入双时相高光谱图像,分别对双时相光谱映射网络进行训练；3)提取训练后双时相高光谱图像的光谱维特征图,并对其进行主成分分析,得到双时相一维光谱维主特征图；4)对双时相主特征图依次进行空间特征加强和二值化,得到双时相二值图；5)通过计算双时相二值图的残差,得到对无监督高光谱图像变化检测结果。本发明减小了检测误检率,提高了检测精度,可用于土地调查、城市研究、灾害检测和评估。
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