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作者：戴激光;段永康;黄泽超;胡彦玲;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;辽宁省交通建设管理有限责任公司;
摘要：遥感影像建筑物变化检测在城市规划、环境监测、灾害评估等领域中发挥着关键作用。但现有方法忽略了不同时相的影像色彩差异带来的域间隙，使得模型难以拟合欧氏距离过大的变化特征。另外，现有常规解码方法无法在感受野内聚合上下文信息，不能准确识别建筑物变化检测结果的边缘。针对以上问题，文章从时间-色彩关联性角度提出一种建筑物变化检测方法。在数据层面，考虑前、后时相影像色调不一致现象，基于循环一致生成对抗网络迁移后时相风格，缩短影像域间隙。在特征拟合过程中，在特征级联后嵌入时空注意力模块，通过增强对建筑物的关注度，解决检测结果假阴性问题。基于建筑屋顶的纹理相似性，嵌入上下文增强模块，利用影像的深层上下文信息，避免出现建筑物孔洞现象；考虑建筑物边缘平滑性，使用感知重组模块对建筑物变化信息进行自适应感知，以提升建筑物边界位置准确性。实验结果表明，相对于其他方法，所提出的模型在建筑物变化检测任务上取得了最佳F1值。
关键词：变化检测;;上下文信息;;注意力机制;;孪生神经网络;;深度学习
基金资助：国家自然科学基金(42071428、42071343)
