一种基于Version Mamba的局部-全局信息聚合遥感图像变化检测方法

本发明公开了一种基于Version Mamba的局部‑全局信息聚合遥感图像变化检测方法，属于遥感图像变化检测技术领域。本发明采用Dual‑LGNet网络模型进行预测，包括：将变化前后的双时相遥感影像图输入孪生编码器中，获得聚合了全局特征和局部特征的特征图；将聚合了全局特征和局部特征的特征图输入特征融合模块，获得融合后的差异特征图；将差异特征图输入渐进式解码器中，即得到最终的预测结果；其中，在编码器中引入LG‑SS2D进行特征提取，所述LG‑SS2D块包含并行的卷积分支和基于Mamba的全局分支。本发明通过联合局部‑全局信息聚合与边界增强，可以在保持线性复杂度的前提下提升遥感变化区域的识别与检测精度，尤其是对大型建筑物和小目标变化区域的检测精度。