1.一種林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法還包括：對(duì)林區(qū)遙感時(shí)間序列數(shù)據(jù)和多時(shí)相高空間分辨率遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)林區(qū)遙感時(shí)間序列數(shù)據(jù)和多時(shí)相高空間分辨率遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：輻射定標(biāo)、大氣校正、云和陰影去除、幾何校正、影像配準(zhǔn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，基于時(shí)間窗口滑動(dòng)技術(shù)構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間注意力機(jī)制構(gòu)建時(shí)間序列全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間注意力機(jī)制構(gòu)建時(shí)間序列全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間注意力機(jī)制構(gòu)建時(shí)間序列全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練還包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多任務(wù)學(xué)習(xí)構(gòu)建多任務(wù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多任務(wù)學(xué)習(xí)構(gòu)建多任務(wù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練還包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多任務(wù)學(xué)習(xí)構(gòu)建多任務(wù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練還包括：
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法還包括以下步驟：
12.一種林區(qū)跨季變化檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，基于權(quán)利要求1至11任一項(xiàng)所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法，包括：
13.一種計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至11任一項(xiàng)所述的林區(qū)跨季變化檢測(cè)方法的步驟。