لمعالجة مشكلة فقدان المعلومات والتداخلات الخاطئة في تغييرات الصور ذات الاستشعار عن بعد الناتجة عن تقليل العينات المتتالي، يقترح هذا البحث شبكة كشف التغير DDSE-Net القائمة على مشفر ذات فرعين وهيكل U-Net مع تعزيز التغير المزدوج المجال واختيار المقياس. تشمل الابتكارات الثلاثة الرئيسية: (1) اقتراح وحدة تعزيز التغير المشترك مزدوج المجال، حيث يتم أولاً تعزيز التغيرات من خلال الانتباه للقنوات على مستوى البُعد القنوي، ثم يتم استخدام تحويل المويجات مع الانتباه المكاني لتعزيز التغيرات المكانية والترددية، مما يُبرز التغيرات الحقيقية ويقمع التغيرات الخاطئة؛ (2) تصميم وحدة خفض عينات معززة باختيار المقياس تلتقط معلومات متعددة المقاييس بواسطة العمليات الالتفافية أو التجميعية بمقاييس مختلفة، مع تعزيز باستخدام الانتباه المكاني أو القنوي لتقليل فقدان المعلومات؛ (3) بناء وحدة إدراك التغير المُتحكمة التي تدمج بوزن ذاتي خصائص التغير متعددة المقاييس بطريقة فعالة لتحسين تمثيل النموذج متعدّد المقاييس. حققت شبكة DDSE-Net المُقترحة تحسناً في قيم F1 بمجموعات البيانات العامة WHU وGoogle وLEVIR مقارنة بثماني شبكات كشف تغير شائعة مثل FC-EF وFC-Conc وIFN وSNUNet وBIT وMSCANet وLightCDNet وSTADE-CDNet بنسبة لا تقل عن 4.48% و2.18% و1.16% على التوالي، مما يثبت فعالية DDSE-Net.

كشف تغيرات الاستشعار عن بعد; تعزيز التغير المشترك مزدوج المجال; تعزيز اختيار المقياس; إدراك التغير المُتحكم