Face au problème de perte d'information et d'interférences de faux changements causés par un sous-échantillonnage continu dans la détection de changements d'images de télédétection, cet article propose un réseau de détection de changements DDSE-Net basé sur un encodeur à double branche et une architecture U-Net, avec un renforcement des différences à double domaine et une sélection d'échelle. Les principales innovations comprennent trois points: (1) proposition d'un module de renforcement des différences conjointes à double domaine, qui renforce d'abord les différences des caractéristiques au niveau des canaux via une attention aux canaux, puis utilise la transformation en ondelettes et l'attention spatiale pour renforcer les différences dans les domaines spatial et fréquentiel, mettant efficacement en évidence les changements réels tout en supprimant les faux changements; (2) conception d'un module d'échantillonnage amélioré par sélection d'échelle, qui capture les informations des caractéristiques multi-échelles via des convolutions ou des opérations de pooling de différentes tailles pendant le sous-échantillonnage, puis utilise une attention spatiale ou aux canaux pour renforcer ces informations, réduisant ainsi efficacement la perte d'information; (3) construction d'un module de détection des différences avec mécanisme de portail, qui pondère adaptativement les caractéristiques de changements multi-échelles via un mécanisme de portail, intégrant efficacement les informations à différentes échelles et améliorant la capacité de représentation multi-échelle du modèle. Le réseau DDSE-Net proposé a montré sur les ensembles de données publics WHU, Google et LEVIR une augmentation des valeurs F1 d'au moins 4,48%, 2,18% et 1,16% respectivement par rapport à huit réseaux de détection de changements populaires FC-EF, FC-Conc, IFN, SNUNet, BIT, MSCANet, LightCDNet et STADE-CDNet, validant ainsi l'efficacité de DDSE-Net.

détection des changements en télédétection; renforcement conjoint des différences à double domaine; renforcement de la sélection d'échelle; détection des différences par mécanisme de portail