في مواجهة مشكلة فقدان المعلومات والتداخل الناتجين عن التكرار المتتالي للتقليل في الكشف عن التغيرات في صور الاستشعار عن بعد، يقترح هذا البحث شبكة كشف التغير DDSE-Net المبنية على مشفر ذو فرعين وبنية U-Net، مع تعزيز الفرق ثنائي النطاق والاختيار على مقياس السلم. تشمل الابتكارات الرئيسية ثلاث نقاط: (1) اقتراح وحدة تعزيز الفرق المشتركة ثنائية النطاق، حيث يتم أولاً تعزيز الفرق على مستوى القنوات باستخدام انتباه القنوات، ثم يتم استخدام تحويل الموجات والاهتمام المكاني لتعزيز الفرق من حيث الفضاء والتردد، مما يبرز المعلومات الحقيقية عن التغير ويكبح التغيرات الزائفة؛ (2) تصميم وحدة تقليل عينة معززة باختيار المقياس، حيث تلتقط الوحدة معلومات الميزات متعددة المقاييس من خلال عمليات الالتفاف أو التجميع بمقاييس مختلفة، ثم تعزز هذه المعلومات باستخدام انتباه مكاني أو قناتي لتقليل فقدان المعلومات بفعالية؛ (3) بناء وحدة إدراك الفرق ذات البوابة، حيث يتم دمج ميزات التغير متعددة المقاييس بوزن ذاتي قابل للتكيف من خلال آلية البوابة، مما يعزز قدرة النموذج على تمثيل المقاييس المختلفة. أظهرت شبكة DDSE-Net المقترحة تحسناً في قيمة F1 على ثلاث مجموعات بيانات عامة WHU وGoogle وLEVIR مقارنة بـ FC-EF وFC-Conc وIFN وSNUNet وBIT وMSCANet وLightCDNet وSTADE-CDNet بنسب لا تقل عن 4.48% و2.18% و1.16% على التوالي، مما يثبت فعالية DDSE-Net.

كشف التغير في الاستشعار عن بعد;تعزيز الفرق المشترك ثنائي النطاق;تعزيز اختيار المقياس;إدراك الفرق ذو البوابة