基于多尺度特征融合的多时相高光谱影像变化检测方法

本发明公开了一种基于多尺度特征融合的多时相高光谱影像变化检测方法，采用双分支网络结构，用于提取不同时相的特征。同时，为了能对复杂光谱特征进行准确捕捉，对特征进行多尺度考虑，使用了动态卷积模块，通过引入通道注意力机制，实现了对不同波段特征的自适应调整，提高了模型对高光谱数据中复杂光谱特征的感知和捕捉能力。多尺度特征融合模块在深层特征上运行，通过多尺度特征提取和融合，增强了模型对局部信息的感知能力。通过在三个真实世界的高光谱影像变化检测数据集上进行实验，结果显示，与当前先进的变化检测方法相比，本发明在有效性和性能上均表现出显著的优越性。