基于多尺度特征融合网络的遥感变化检测方法

基于多尺度特征融合网络的遥感变化检测方法是一种利用深度学习技术进行遥感图像变化检测的方法。该方法通过将不同尺度的特征进行融合，提高了变化检测的准确性和鲁棒性。

具体而言，该方法包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先对输入的遥感图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续处理的效果。

2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从预处理后的图像中提取特征。为了捕捉不同尺度的信息，可以采用多尺度的卷积核或者金字塔结构。

3. 特征融合：将不同尺度的特征进行融合，以综合利用它们的信息。常用的融合方法包括特征级融合和决策级融合。特征级融合可以通过级联、拼接等方式将不同尺度的特征进行融合；决策级融合可以通过投票、加权平均等方式将不同尺度的分类结果进行融合。

4. 变化检测：利用融合后的特征进行变化检测。可以采用二分类模型，将变化区域和非变化区域进行分类；也可以采用像素级别的分割模型，将每个像素点进行分类。

5. 后处理：对变化检测结果进行后处理，包括去除孤立点、填充空洞等操作，以提高检测结果的质量。