基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统的制作方法

本发明涉及数据处理，具体地涉及一种基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统。

背景技术：

1、遥感影像时序数据的快速积累，为地表动态变化的精准监测提供了丰富的数据支撑，变化检测技术作为遥感影像分析的核心方向之一，在土地利用覆被变化监测、自然灾害损毁评估、城市扩张动态分析等领域具有重要的应用价值。传统变化检测方法多依赖手工设计的光谱特征与像素级差异度量，虽在简单场景下具备一定效果，但对复杂地表覆盖、成像条件差异的鲁棒性不足，且难以有效建模长时序序列中的时空演化依赖关系，无法满足高精度、长序列的变化检测需求。

2、近年来，深度学习技术的发展推动变化检测方法进入数据驱动的新阶段，卷积神经网络凭借强大的局部特征提取能力成为主流空间建模手段，但其受限于感受野范围，难以捕获长距离的空间上下文关联。基于自注意力机制的transformer模型虽能实现全局依赖建模，但其计算与显存复杂度随序列长度呈平方级增长，在长时序、高分辨率遥感影像任务中面临计算成本过高、落地部署困难的瓶颈。与此同时，现有多数变化检测方法仅聚焦于变化区域的空间定位，忽略了变化发生时刻的时序识别；少数双任务方法存在时空特征耦合不足、类别不平衡导致变化边界精度低等问题，难以同时保障空间定位精度与时序识别准确度。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提供一种基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，以解决长时序遥感变化检测中长序列建模计算复杂度高、时空特征联合建模不足、类别不平衡导致变化边界精度低等问题。

2、一种基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，包括：

3、空间特征提取与边界增强模块，用于以帧级并行的方式接收输入的多时相遥感影像序列，提取具备边缘感知能力的多尺度空间特征，输出增强后的空间特征；

4、时空mamba建模与时序差分增强模块，用于接收所述增强后的空间特征，通过四向扫描视觉状态空间模块对每帧影像进行空间全局上下文建模，通过一维mamba单元沿时间维度捕获长程序依赖关系，并通过时序差分增强模块显式强化帧间变化特征、抑制静态背景噪声，输出增强后的时空特征；

5、时空感知与重建模块，用于接收所述增强后的时空特征，通过时空感知单元提取多维度变化响应，生成时序逻辑图，基于所述时序逻辑图生成空间变化初始预测结果，通过空间注意力增强模块对所述空间变化初始预测结果进行边界精细化增强，最终经softmax归一化后同步输出像素级变化区域概率图与逐像素变化时刻概率序列。

6、根据本发明提供的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，具有以下有益效果：

7、1.本发明通过引入选择性状态空间模型（mamba，简称：曼巴）构建四向扫描视觉状态空间模块，实现了线性计算复杂度下的二维空间全局上下文建模，配合空间-时间解耦的两级架构设计，空间维度经由四向扫描完成全局建模、时间维度经由一维mamba单元捕获长程序依赖，相比基于自注意力机制的transformer模型，避免了计算与显存复杂度随序列长度呈平方级增长的问题，显著降低了长时序高分辨率遥感影像任务的计算成本与显存占用。

8、2.本发明通过设计多尺度残差融合初始模块与自适应空间梯度增强模块，在全程保持空间分辨率的前提下提取具备边缘感知能力的多尺度空间特征；多尺度残差融合初始模块通过主干卷积分支、空洞卷积分支与拉普拉斯卷积分支的并行协同提取，增强了模型对多尺度地物及边界细节的感知能力；自适应空间梯度增强模块通过可学习各向异性梯度卷积与通道注意力机制，动态适配不同纹理、不同尺度的地物边界，精准强化变化区域的边缘特征，有效提升了变化区域边界的定位精度。

9、3.本发明通过设计时序差分增强模块，显式计算相邻帧特征的绝对差值，将隐式的时序变化转化为显式的差分特征，并结合三维卷积进行时空融合，有效突出了帧间动态变化特征、抑制了静态背景与伪变化干扰，显著提升了模型在复杂场景下的变化检测鲁棒性。

10、4.本发明通过设计时空感知单元与空间注意力增强模块，时空感知单元以紧凑的时空联合感受野精准提取多维度变化响应，空间注意力增强模块通过自适应空间权重分配强化边界像素的特征表征能力并抑制冗余背景噪声，有效缓解了类别不平衡导致的变化边界精度低问题，实现了变化区域几何失真与边界模糊的有效抑制。

11、5.本发明通过设计加权交叉熵与dice联合损失函数，在空间维度上缓解了变化区域与背景区域的极端类别不平衡问题，同时兼顾了像素级分类精度与区域级结构完整性；在时间维度上通过加权交叉熵损失缓解了无变化帧占比过高导致的分布偏置问题；最终实现了变化区域像素级空间定位与变化时刻逐像素时间识别的端到端双任务联合预测，空间概率图与时刻概率序列在像素维度一一对应、互为补充，为长时序遥感变化检测提供了更丰富的时空信息，适用于土地利用覆被变化监测、自然灾害损毁评估、城市扩张动态分析等多种应用场景。

1.一种基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述空间特征提取与边界增强模块包括：

3.根据权利要求2所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述多尺度残差融合初始模块中，设输入单帧影像为，其中，为实数集，为输入影像的波段数，、分别为影像的高度与宽度，各分支计算如下：

4.根据权利要求3所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述时空mamba建模与时序差分增强模块包括：

5.根据权利要求4所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述四向扫描视觉状态空间模块中，设输入特征为，四个方向的扫描输出特征维度均为，处理过程如下：

6.根据权利要求5所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述时序mamba模块中，设输入特征为，其中为批次大小，为时序长度，处理流程如下：

7.根据权利要求6所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述时序差分增强模块中，差分特征通过下式计算：

8.根据权利要求7所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述时空感知与重建模块包括：

9.根据权利要求8所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述时空感知单元中，时序逻辑图通过下式计算：

10.根据权利要求9所述的基于曼巴的遥感图像变化区域定位与变化时刻检测系统，其特征在于，所述系统的总损失函数为：