融和多尺度特征注意力的融合遥感影像变化检测方法

作     者：梁哲恒 黎宵 邓鹏 盛森 姜福泉 

作者机构：广东南方数码科技股份有限公司 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2021年

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 

摘      要：深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法，现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征，而在现实场景中，变化区域的尺度具有多样性。为此，本文提出了一种融和多尺度特征注意力融合的融合遥感影像变化检测方法，通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。本文利用了特征金字塔网络自身的多尺度特性，目的是使网络学习到不同尺度的变化特征；同时，为了提升网络感受野和利用全局特征信息，在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块；此外，在不同变化特征融合时，使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性；最后，使用门控机制，将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和，最终产生具有高精度的变化特征图。所提出的方法不仅能获取多尺度变化特征，还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。通过对比实验表明，所提出的方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了有竞争力的结果，召回率分别提高了6.58%和5.26%。