基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测方法及系统

本技术属于遥感语义变化检测领域，特别是涉及一种基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测方法及系统。

背景技术：

1、遥感语义变化检测（scd）通过对比同一地理区域不同时相的遥感图像，同时输出变化区域的空间位置与地物语义类别，是国土资源监测、城市扩张分析、自然灾害应急响应和生态环境评估等领域的核心技术。随着多源遥感卫星的快速发展，不同成像机理的多源遥感数据已成为变化检测的主要数据源，不同类型的遥感数据具有显著的信息互补性：一类数据擅长捕捉地物的几何结构与边缘特征，对人造地物的形态变化高度敏感；另一类数据具备丰富的纹理与光谱信息，是地物语义分类的理想数据源。

2、然而在实际工程应用中，受卫星重访周期、天气条件和任务规划限制，同一区域往往难以获取连续时相的同源高质量图像，普遍存在“时相1为a类数据、时相2为b类数据”的多源配对场景，且多数公开数据集仅提供单模态标注数据，缺乏两类数据的配对训练样本。直接对多源数据执行变化检测会因成像机理差异导致严重的域偏移，模型会将数据本身的特征差异误判为地表真实变化，产生大量伪变化，导致检测精度骤降。同时，当前语义变化检测领域的现有最佳网络mtscd-net（multi-task semantic change detection network）默认仅支持双时相三通道单模态输入，无法直接融合多源数据的互补信息，限制了其在多源场景下的应用。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现多源信息的深度互补利用，并提升数据缺失场景下的语义变化检测精度的基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测方法及系统。

2、第一方面，本技术提供了一种基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测方法，包括：

3、获取第一时相第一模态数据、第一时相第二模态数据和第二时相第一模态数据，拼接第一时相第一模态数据和第一时相第二模态数据，得到第一时相多模态数据；

4、将第二时相第一模态数据输入至嵌入语义变化检测损失的数据微调循环生成对抗网络中，生成伪第二时相第二模态数据，并拼接第二时相第一模态数据和伪第二时相第二模态数据，得到第二时相多模态数据；

5、将第一时相多模态数据和第二时相多模态数据输入至多模态语义变化检测网络中，生成第一时相语义解码信息、变化解码信息和第二时相语义解码信息；

6、其中，将第一时相多模态数据和第二时相多模态数据输入至多模态语义变化检测网络中，生成第一时相语义解码信息、变化解码信息和第二时相语义解码信息，包括：

7、将第一时相多模态数据输入至多模态语义变化检测网络中的基于移位窗口变换器构建的孪生语义感知编码器中，生成第一时相多尺度聚合特征，并将第二时相多模态数据输入至孪生语义感知编码器中，生成第二时相多尺度聚合特征；

8、将第一时相多尺度聚合特征输入至多模态语义变化检测网络中的变化信息提取模块中的第一时相语义分割头中，提取得到第一时相初步语义特征，并将第二时相多尺度聚合特征输入变化信息提取模块中的第二时相语义分割头，提取得到第二时相初步语义特征；

9、将第二时相多尺度聚合特征和第一时相多尺度聚合特征输入至变化信息提取模块中的第一差分层，提取得到特征级差分特征，并将第一时相初步语义特征和第二时相初步语义特征输入至变化信息提取模块中的第二差分层，提取得到语义级差分特征；

10、将特征级差分特征和语义级差分特征输入至变化信息提取模块中的变化特征注意力增强模块，生成增强变化特征；

11、将第一时相多尺度聚合特征、第二时相多尺度聚合特征和增强变化特征输入至多模态语义变化检测网络中的空间特征增强联合解码模块中，生成第一时相语义解码信息、变化解码信息和第二时相语义解码信息。

12、第二方面，本技术还提供了一种基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测系统，包括：

13、处理目标数据获取模块，用于获取第一时相第一模态数据、第一时相第二模态数据和第二时相第一模态数据，拼接第一时相第一模态数据和第一时相第二模态数据，得到第一时相多模态数据；

14、目标缺失数据生成模块，用于将第二时相第一模态数据输入至嵌入语义变化检测损失的数据微调循环生成对抗网络中，生成伪第二时相第二模态数据，并拼接第二时相第一模态数据和伪第二时相第二模态数据，得到第二时相多模态数据；

15、语义变化联合检测模块，用于将第一时相多模态数据和第二时相多模态数据输入至多模态语义变化检测网络中，生成第一时相语义解码信息、变化解码信息和第二时相语义解码信息；

16、其中，语义变化联合检测模块，包括：

17、语义感知编码组件，用于将第一时相多模态数据输入至多模态语义变化检测网络中的基于移位窗口变换器构建的孪生语义感知编码器中，生成第一时相多尺度聚合特征，并将第二时相多模态数据输入至孪生语义感知编码器中，生成第二时相多尺度聚合特征；

18、初步语义特征提取组件，用于将第一时相多尺度聚合特征输入至多模态语义变化检测网络中的变化信息提取模块中的第一时相语义分割头中，提取得到第一时相初步语义特征，并将第二时相多尺度聚合特征输入变化信息提取模块中的第二时相语义分割头，提取得到第二时相初步语义特征；

19、差分特征提取组件，用于将第二时相多尺度聚合特征和第一时相多尺度聚合特征输入至变化信息提取模块中的第一差分层，提取得到特征级差分特征，并将第一时相初步语义特征和第二时相初步语义特征输入至变化信息提取模块中的第二差分层，提取得到语义级差分特征；

20、增强变化特征提取组件，用于将特征级差分特征和语义级差分特征输入至变化信息提取模块中的变化特征注意力增强模块，生成增强变化特征；

21、空间特征增强解码组件，用于将第一时相多尺度聚合特征、第二时相多尺度聚合特征和增强变化特征输入至多模态语义变化检测网络中的空间特征增强联合解码模块中，生成第一时相语义解码信息、变化解码信息和第二时相语义解码信息。

22、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本技术第一方面任一项所述的方法的步骤。

23、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面任一项所述的方法的步骤。

24、上述基于双时相六通道数据的遥感语义变化检测方法及系统，通过数据微调循环生成对抗网络对第二时相缺失的第二模态数据进行补全，能够还原第二模态数据的纹理光谱特征和地物结构信息，引导生成网络主动保留并强化地物边界和语义类别等对变化检测至关重要的特征维度，提升生成数据和变化检测任务的适配度，能够在第二时相第二模态数据缺失的场景下获取满足检测需求的伪第二时相第二模态数据，解决多源遥感数据时相不匹配、配对训练样本不足导致的难以跨模态变化检测的技术问题，打破单模态数据信息有限对检测精度的制约，提升复杂观测条件下的可行性和鲁棒性；通过构建双时相多模态输入结构并输入多模态语义变化检测网络，能够整合多源异质遥感数据的特征优势，融合几何结构感知能力和光谱纹理表达能力，丰富输入数据的特征维度和信息容量，结合基于移位窗口变换器构建的孪生语义感知编码器对拼接后的多模态数据进行统一特征编码，能够提取覆盖多尺度层级的聚合特征，兼顾低阶细节信息和高阶语义信息的表达，从而可以突破传统语义变化检测网络仅支持单模态三通道输入的架构限制，强化网络对复杂地表场景的特征感知能力，提升检测网络对异质数据的兼容能力；通过特征级差分提取和语义级差分提取，结合变化特征注意力增强，能够深度挖掘和强化双时相变化信息的特征，其中，通过第一差分层对双时相多尺度聚合特征进行差分运算，能够从底层特征维度捕捉双时相数据的数值差异，初步定位潜在的变化区域，通过第二差分层对双时相初步语义特征进行差分运算，能够从高层语义维度提炼地物类别的属性变化，筛选具备语义意义的真实变化信号，通过对两级差分特征进行空间与通道维度的加权增强，能够抑制无关背景噪声与伪变化特征的干扰，提升变化特征的区分度和辨识度，从而可以强化对细微变化场景和复杂变化场景的检测能力，降低成像差异和模态偏移带来的伪变化误检概率；通过空间特征增强联合解码模块整合双时相多尺度聚合特征和增强变化特征进行多任务联合解码输出，能够提升变化区域的语义分类精度，保障语义分类和变化检测两类任务的独立表达能力与协同优化效果，实现变化区域空间定位和地物语义属性判别的同步输出，提升检测结果的实用价值和工程落地适配性。