本發(fā)明公開一種基于整型推理量化CNN的SAR圖像變化檢測方法，其步驟為：(1)生成源域SAR圖像的訓練集；(2)構(gòu)建整型推理量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)利用整型推理量化算法，對整型推理量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模擬量化訓練；(4)對待檢測的SAR圖像進行檢測。本發(fā)明引入整型推理量化算法，在訓練過程中將特征值和權(quán)重值由32位浮點型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低比特的整型數(shù)據(jù)，在不影響變化檢測正確率的前提下，降低變化檢測對計算資源的要求，促進變化檢測算法在通用的嵌入式移動平臺中的應(yīng)用優(yōu)點?？蓪r(nóng)作物的生長、城市的規(guī)劃布局、自然災(zāi)害等進行監(jiān)測。