遥感图像变化检测代码_最新综述 | 遥感图像变化检测的深度学习方法

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Deep Learning for Change Detection in Remote Sensing Images: Comprehensive Review and Meta-Analysis

用于遥感图像变化检测的深度学习：综合回顾和元分析

在过去几年中，深度学习(DL)算法被认为是遥感图像分析的首选方法，而且在变化检测领域也获得了有效的应用。

本研究试图对该子领域的最新进展进行全面回顾和元分析。

首先，介绍了用于变化检测的深度学习的基本原理。

其次，介绍了为考察变化检测DL研究的现状而进行的元分析的细节。

然后，通过对现有方法的概述，重点介绍基于深度学习的遥感图像变化检测方法。

具体来说，将这些基于深度学习的方法分为三类：

1）基于完全监督学习的方法；

2）基于完全无监督学习的方法；

3）基于迁移学习的技术。

通过这些总结，展望了未来有希望的新的研究方向。

作者 | Lazhar Khelifi, Max Mignotte

单位 | 蒙特利尔大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.05612

完整论文如下：