本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的遥感卫星影像多时相变化检测方法，提出一种三维U‑net模型，该模型输入为图像长、宽、通道数以及时间四个维度，利用三维卷积对长，宽，时间同时进行操作，同理使用了三维池化与上采样操作。本发明，图片间的关联性通过设置合理的时间维度的卷积核尺寸来控制，增加此维度可以考虑更多图片的关联。对于以往繁重的数据标签问题，该模型也可以根据少量监督数据在训练过程中将非监督数据的损失函数权值设置为零，从而直接训练模型，大大减少了所需标签工作量。