Pour résoudre le problème de perte d'information et d'interférences de faux changements causés par l'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 dans deux domaines et une sélection d'échelle. Les trois innovations principales sont : (1) la proposition d'un module de renforcement des différences jointes dans deux domaines, qui d'abord renforce les différences à travers l'attention canal par canal, puis utilise la transformée en ondelettes et l'attention spatiale pour renforcer les différences à la fois dans l'espace et la fréquence, mettant efficacement en avant les véritables changements et réduisant les faux changements ; (2) la conception d'un module de sous-échantillonnage avec renforcement par sélection d'échelle, qui capture d'abord des informations multi-échelles via des convolutions ou des opérations de pooling à différentes échelles, puis utilise l'attention spatiale ou canal pour renforcer ces informations, ce qui réduit efficacement la perte d'information ; (3) la construction d'un module de perception des différences à commande adaptative, qui fusionne de manière pondérée et adaptative les caractéristiques de changement multi-échelles, intégrant efficacement les informations à différentes échelles pour améliorer la capacité de représentation multi-échelle du modèle. Le réseau DDSE-Net proposé obtient des valeurs F1 supérieures sur les jeux de données publics WHU, Google et LEVIR comparé à huit réseaux phares de détection de changements (FC-EF, FC-Conc, IFN, SNUNet, BIT, MSCANet, LightCDNet et STADE-CDNet) d'au moins 4,48%, 2,18% et 1,16% respectivement, validant ainsi son efficacité.

détection des changements de télédétection; renforcement conjoint des différences dans deux domaines; renforcement par sélection d'échelle; perception des différences à commande adaptative