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为减少遥感影像变化检测方法中"伪变化"的影响以及检测效果不理想等问题,提出一种基于孪生残差神经网络的变化检测方法。对多时相多光谱影像超像素进行分割与合并,对分割的子块提取特征,得到初级变化检测图,选择变化图中变化与未变化的区域为训练样本,通过孪生残差神经网络(SiameseResNet)进行二次分类获得相似度,经过OTSU阈值分割后获得到最后的变化检测结果。实验结果表明,超像素分割与二次分类的方法可以有效提高变化检测正确率,减少"伪变化"对变化检测的影响,具有较强鲁棒性。