高分影像变化检测的孪生差分特征融合网络

针对目前高空间分辨率光学遥感影像地表变化检测面临的挑战，该文提出一种孪生差分特征融合网络方法，一方面增强了对深层变化特征的提取能力，通过差分特征能更好地引导网络学习；另一方面在网络末端引入深监督策略，有效融合多尺度信息，充分利用不同语义层次特征，从而生成高精度的变化检测结果。此外，还设计了顾及样本不均衡问题的损失函数，降低正负样本极度不平衡对模型训练的负面影响。为了评估该文提出方法的有效性和优势，在两个公开变化检测数据集上将其与5种具有代表性的变化检测方法进行对比实验，结果证明该方法能有效提升变化检测的精度，并且对尺度差异明显的地物有较强的检测能力，在轮廓细化上具有显著优势。