基于特征细化与一致性的半监督遥感图像变化检测

邓文琴; 陈雪云; 海涛; 吴天任; 叶程宏; 王鸿铭

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1058

广西大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (05) : 1058 -1072. DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1058

基于特征细化与一致性的半监督遥感图像变化检测

邓文琴, 陈雪云, 海涛, 吴天任, 叶程宏, 王鸿铭

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摘要

针对半监督遥感图像变化检测中存在的特征提取不充分与一致性学习效果有限的问题，提出一种结合特征细化机制与一致性学习的半监督遥感图像变化检测方法。在特征提取方面，构建交叉注意力融合模块以强化双时相图像特征之间的关联，提升对真实变化的感知并抑制伪变化；同时提出了上下文感知增强模块，集成多尺度膨胀卷积、重叠窗口自注意力和通道注意力，有效融合局部细节与全局语义信息，增强变化区域的结构完整性和细节判别能力。在一致性学习方面，结合双视图扰动和一致性约束，利用学生网络从教师网络生成的高置信伪标签中学习变化特征。在LEVIR-CD和WHU-CD数据集上的实验结果表明，在仅使用5%标注数据时，交互比分别达到了77.95%和78.49%,验证了该方法在低标注数据比例下的有效性。