基于自适应边界感知的遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测受光照和季节等外部环境干扰，检测结果存在边界不连续、漏检和误检等问题，提出一种基于自适应边界感知的遥感影像变化检测方法。该方法采用CNN与Transformer混合结构，在编码阶段利用res2net提取多尺度特征，并引入差异增强模块，对获得的多尺度特征重新校准，减少冗余特征干扰。在解码阶段，将边界提取器获得语义边缘特征与差异增强的多尺度特征，共同输入到Transformer编码-解码器，结合边缘信息引导上下文信息聚合。最后，采用多尺度融合输出策略来融合不同尺度特征图，生成预测的变化图，完成变化检测任务。在CLCD和RSCD两个土地覆盖变化检测数据集上的实验结果表明，所提方法可以精确识别变化区域，变化区域的边界也更加完整。