一种基于孪生网络和注意力机制的建筑物遥感图像变化检测方法

本发明公开了一种基于孪生网络和注意力机制的建筑物遥感图像变化检测方法，使用孪生网络提取同一地点不同时间建筑物遥感图像的特征序列，并添加空间维度的注意力机制获取多尺度融合特征。该方法首先对双时相遥感图像进行预处理并构建数据集；然后构建一个改进的孪生神经网络模型，该模型在编码器和解码器中嵌入注意力机制，并融合双时相图像的多尺度特征；接着采用混合损失函数训练模型；最后利用训练好的模型进行变化检测并输出结果。本发明通过孪生网络保证特征提取一致性，利用注意力机制增强对建筑物变化区域的关注，利用特征融合突出大尺度和细节特征，有效提升了变化检测的精度和鲁棒性，适用于复杂环境下的建筑物变化监测。