一种基于深度学习的卫星和无人机异源图像变化检测方法

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的卫星和无人机异源图像变化检测方法,包括：首先通过两个独立的ResNet34网络分别提取卫星图像和无人机图像的多尺度特征，学习不同传感器的成像特性，实现异源图像的特征提取；然后利用差异感知模块，该模块创新性地结合局部注意力和全局注意力机制，识别真实变化区域并抑制伪变化；接着进行多尺度特征融合，采用自顶向下的逐层融合策略，通过双线性插值上采样逐步恢复空间分辨率，保持变化区域的精细边界信息；最后利用反卷积和上采样操作生成变化概率图，实现像素级变化检测。