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文档简介

本文提出一种基于GANs的新方法，用于改善遥感建筑物变化检测的结划、环境监测等方面。建筑物的增长和变化不仅反映了城市的发展状况，还可以为相关政府提供数据支持，目前已经被广泛应用于社会各个领域。然而，传统遥感建筑物变化检测方法面临许多挑战，如长时间序列的变多方面，包括建筑物变化检测。GANs可以生成具有高度逼真度、高分辨率的遥感图像，从而解决了传统方法中的一些问题。然而，GANs仍然存GANs的遥感建筑物变化检测方法。我们提出了一个新的损失函数、建立了判别器和生成器，并使用LSTM在时GANs是一种深度学习技术，它由生成器和判别器两个神经网络组成。目前主要有两种类型的GANs：基于生成器的sN。基于生成器的GNs试图最大化生成器和判别器之间的相似性，同时最小化判别器和生成器之间的距离。基于判别器的GANs试图最小化生成器和判别器之间的距离，同时最大化生成器和判别器之间的相似性。GANs生成逼真的遥感图像并检测建筑物的变化。关键技术包括建立判别器和生成器、设计新的损失函数、使用LSTM进我们建立了一个卷积神经网络（CNN）和LSTM混合模型，旨在提高遥感建筑物变化检测的精度和效率。CNN用于生成遥感图像，并且是判别器和生成器的基本网络。LSTM能够在时间序列上维护变化，并提供给CNN一个带有时间注释的数据集，从而提高检测准确性和效率。GANs损失函数，它由两部分组成：重建损失LSTMLSTM在时间序列上维护变化。LSTM是一种递归神经网络，LSTM，我们可以更好地跟踪遥感建筑物的变化，提高变化2013年、20142016年的三幅遥感图像，我GANs提出了一种新的遥感建筑物变化检测方法，

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