本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，该方法将遥感图像变化检测问题转换为图像语义分割问题进行处理，构建基于U‑net的变化检测模型；引入ConvLSTM层优化U‑net结构，得到基于L‑Unet的变化检测模型，引入空洞卷积，并借鉴空洞空间金字塔池化结构，得到基于A‑Lunet的变化检测模型；基于公开的遥感数据集，对构建的变化检测模型进行训练与测试，得到训练好的变化检测模型；将不同时相的遥感图输入训练好的变化检测模型，获取最终检测结果。本发明提出的基于L‑Unet的变化检测模型及基于A‑Lunet的变化检测模型均可达到较高的准确率，且对于图像偏移问题均有较好的适应性。