隨著深(shen)度(du)學習(xi)(xi)的(de)(de)(de)迅速發(fa)展，遙感(gan)影(ying)(ying)像中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)建筑(zhu)物變化(hua)檢(jian)測也由(you)傳統(tong)方(fang)法(fa)發(fa)展到了深(shen)度(du)學習(xi)(xi)中(zhong)(zhong)，目(mu)前(qian)基于深(shen)度(du)學習(xi)(xi)算法(fa)對遙感(gan)影(ying)(ying)像中(zhong)(zhong)變化(hua)的(de)(de)(de)建筑(zhu)物區域進行(xing)檢(jian)測的(de)(de)(de)方(fang)法(fa)主要分(fen)為兩種(zhong)，一種(zhong)是(shi)端到端的(de)(de)(de)一階段變化(hua)檢(jian)測，即直(zhi)接將(jiang)不同時(shi)(shi)相(xiang)的(de)(de)(de)建筑(zhu)物影(ying)(ying)像圖送進網絡直(zhi)接學習(xi)(xi)；另(ling)一種(zhong)則是(shi)先(xian)分(fen)類在檢(jian)測，即先(xian)分(fen)別對不同時(shi)(shi)相(xiang)的(de)(de)(de)影(ying)(ying)像做建筑(zhu)物提取(qu)，將(jiang)提取(qu)結果再做差的(de)(de)(de)兩階段方(fang)法(fa)。

1、 FC系列

      全卷(juan)積(ji)FC系列網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)即FC-EF，FC-Siam-conc、FC-siam-diff三種端到端的(de)(de)(de)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)，均是(shi)由Daudt等人基于U-Net網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)提出的(de)(de)(de)改進(jin)(jin)版的(de)(de)(de)變化檢測網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)。其中，FC-EF是(shi)將(jiang)(jiang)不(bu)(bu)同時(shi)相(xiang)的(de)(de)(de)影(ying)像(xiang)(xiang)圖先進(jin)(jin)行(xing)通道(dao)疊加再(zai)(zai)送進(jin)(jin)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)進(jin)(jin)行(xing)訓練學(xue)(xue)習(xi)差(cha)異；而(er)FC-Siam-conc、FC-siam-diff則(ze)是(shi)先進(jin)(jin)行(xing)了(le)孿生網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)學(xue)(xue)習(xi)再(zai)(zai)進(jin)(jin)行(xing)合并(bing)學(xue)(xue)習(xi)，具(ju)體(ti)來說(shuo)，將(jiang)(jiang)兩(liang)(liang)張(zhang)不(bu)(bu)同時(shi)相(xiang)的(de)(de)(de)影(ying)像(xiang)(xiang)圖分(fen)別送入(ru)Siam網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)兩(liang)(liang)個(ge)具(ju)有相(xiang)同網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)結構的(de)(de)(de)分(fen)支(zhi)中進(jin)(jin)行(xing)學(xue)(xue)習(xi)，并(bing)共(gong)享學(xue)(xue)習(xi)參數(shu)，最后再(zai)(zai)將(jiang)(jiang)二者進(jin)(jin)行(xing)合并(bing)進(jin)(jin)行(xing)卷(juan)積(ji)操(cao)作學(xue)(xue)習(xi)，conc和(he)diff的(de)(de)(de)不(bu)(bu)同之處在(zai)于，跳躍連(lian)接方式(shi)的(de)(de)(de)不(bu)(bu)同，conc采用的(de)(de)(de)是(shi)將(jiang)(jiang)孿生網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)兩(liang)(liang)個(ge)分(fen)支(zhi)每層的(de)(de)(de)輸出的(de)(de)(de)兩(liang)(liang)個(ge)特(te)征(zheng)圖和(he)對應分(fen)辨率(lv)大小的(de)(de)(de)解碼部分(fen)特(te)征(zheng)圖進(jin)(jin)行(xing)級聯(lian)(lian)操(cao)作；diff則(ze)是(shi)先將(jiang)(jiang)孿生網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)兩(liang)(liang)個(ge)分(fen)支(zhi)每層的(de)(de)(de)輸出的(de)(de)(de)特(te)征(zheng)映射做差(cha)值(zhi)，再(zai)(zai)與解碼器(qi)對應層級特(te)征(zheng)進(jin)(jin)行(xing)級聯(lian)(lian)。三種全卷(juan)積(ji)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)結構如圖1-1所(suo)示(shi)。

圖1-1 FC系列網(wang)絡結構(gou)圖

2、 STANet網絡

       STANet網(wang)絡是由chen等人提出的(de)一種新的(de)變化(hua)(hua)檢(jian)測結(jie)構，在(zai)孿生(sheng)網(wang)絡的(de)基礎上添加了時(shi)空注意(yi)力(li)模塊，利(li)用時(shi)空之間的(de)依賴關系，生(sheng)成更具表現力(li)的(de)區域變化(hua)(hua)特征(zheng)。網(wang)絡結(jie)構圖(tu)如圖(tu)2-1所示。

圖2-1 STANet網絡

       由圖(tu)(tu)(tu)(tu)2-1所知，不(bu)同(tong)時(shi)(shi)(shi)(shi)相的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)影像(xiang)T1，T2分(fen)別(bie)輸(shu)入(ru)進孿生(sheng)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)兩(liang)個分(fen)支網(wang)絡(luo)(luo)(luo)即特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)取網(wang)絡(luo)(luo)(luo)，此(ci)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)取層采用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)是深度殘差網(wang)絡(luo)(luo)(luo)Resnet網(wang)絡(luo)(luo)(luo)構造的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)FCN網(wang)絡(luo)(luo)(luo)，只采用(yong)Resnet18的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)前五層網(wang)絡(luo)(luo)(luo)，去掉了全(quan)連接層和全(quan)局池化(hua)(hua)后(hou)生(sheng)成來自(zi)T1和T2影像(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)X1，X2；然后(hou)將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)兩(liang)個特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)進行(xing)合(he)成，生(sheng)成新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)X，之(zhi)(zhi)后(hou)將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)其(qi)(qi)(qi)送(song)進作(zuo)者(zhe)構建的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)金字(zi)塔時(shi)(shi)(shi)(shi)空(kong)(kong)注(zhu)意(yi)力(li)模(mo)(mo)塊(kuai)（PAM），網(wang)絡(luo)(luo)(luo)結構如(ru)圖(tu)(tu)(tu)(tu)2-2所示。特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)映射(she)信息通(tong)過PAM 模(mo)(mo)塊(kuai)，變(bian)成分(fen)辨率大小(xiao)(xiao)不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)信息，有(you)效的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)聚合(he)了上下文(wen)全(quan)局信息，類似于PPM結構，將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)劃分(fen)為四個尺(chi)度不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)子(zi)(zi)區(qu)域，并將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)每個子(zi)(zi)區(qu)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸(shu)出送(song)進作(zuo)者(zhe)構建的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)(shi)空(kong)(kong)自(zi)注(zhu)意(yi)力(li)模(mo)(mo)塊(kuai)（BAM），得(de)到不(bu)同(tong)尺(chi)度下的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)和非變(bian)化(hua)(hua)區(qu)域局部信息，之(zhi)(zhi)后(hou)將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)其(qi)(qi)(qi)進行(xing)concat操(cao)作(zuo)，生(sheng)成新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)映射(she)，之(zhi)(zhi)后(hou)將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)其(qi)(qi)(qi)送(song)入(ru)1×1的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)卷積層，并將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)得(de)到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸(shu)出特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)Y與(yu)原始(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸(shu)入(ru)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)X進行(xing)級聯，得(de)到金字(zi)塔時(shi)(shi)(shi)(shi)空(kong)(kong)注(zhu)意(yi)力(li)模(mo)(mo)塊(kuai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸(shu)出特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)向量Z。其(qi)(qi)(qi)中(zhong)，BAM的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)結構圖(tu)(tu)(tu)(tu)如(ru)圖(tu)(tu)(tu)(tu)2-3所示，其(qi)(qi)(qi)主要用(yong)來學習影像(xiang)圖(tu)(tu)(tu)(tu)中(zhong)像(xiang)素關(guan)系的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)空(kong)(kong)間特(te)(te)性，捕獲(huo)全(quan)局空(kong)(kong)間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)依賴關(guan)系，進而獲(huo)得(de)光(guang)照不(bu)變(bian)性和提(ti)高(gao)配準的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)穩定性；最(zui)后(hou)將(jiang)(jiang)(jiang)(jiang)經(jing)過時(shi)(shi)(shi)(shi)空(kong)(kong)注(zhu)意(yi)力(li)模(mo)(mo)塊(kuai)輸(shu)出的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)Z1，Z2進行(xing)度量學習，計算(suan)兩(liang)個時(shi)(shi)(shi)(shi)相特(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)圖(tu)(tu)(tu)(tu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)歐氏距離，其(qi)(qi)(qi)中(zhong)距離小(xiao)(xiao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)代(dai)表(biao)未發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)區(qu)域，距離大則是發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)區(qu)域，最(zui)終生(sheng)成預(yu)測結果圖(tu)(tu)(tu)(tu)。

圖2-2 PAM網絡結構圖

圖(tu)(tu)2-3 BAM網(wang)絡(luo)結構圖(tu)(tu)

3、DASNet

       DASNet網(wang)(wang)絡(luo)是(shi)基于(yu)雙(shuang)(shuang)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)全(quan)卷(juan)積(ji)(ji)(ji)孿(luan)生神經網(wang)(wang)絡(luo)的(de)(de)變(bian)(bian)化檢測模(mo)(mo)(mo)型，該(gai)網(wang)(wang)絡(luo)的(de)(de)提出主要解決偽變(bian)(bian)化信息(xi)的(de)(de)魯棒性(xing)。網(wang)(wang)絡(luo)結構如圖(tu)3-1所示。該(gai)網(wang)(wang)絡(luo)選擇(ze)VGG16和(he)PesNet50為(wei)(wei)基本網(wang)(wang)絡(luo)，對于(yu)VGG16，我(wo)們只保(bao)留前五(wu)個(ge)(ge)卷(juan)積(ji)(ji)(ji)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)，并(bing)(bing)(bing)刪(shan)除(chu)最后(hou)一(yi)個(ge)(ge)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)的(de)(de)最大(da)池層。在前五(wu)個(ge)(ge)卷(juan)積(ji)(ji)(ji)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)中(zhong)，卷(juan)積(ji)(ji)(ji)核的(de)(de)大(da)小為(wei)(wei)3×3。對于(yu)ResNet50，我(wo)們刪(shan)除(chu)了(le)下采樣操(cao)(cao)作，并(bing)(bing)(bing)在最后(hou)兩個(ge)(ge)ResNet塊(kuai)中(zhong)使用擴展(zhan)卷(juan)積(ji)(ji)(ji)。然后(hou)，將(jiang)由(you)空(kong)間(jian)(jian)(jian)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)和(he)通(tong)道(dao)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)組(zu)成(cheng)的(de)(de)雙(shuang)(shuang)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)連接(jie)到Siam Conv以(yi)(yi)形成(cheng)完整(zheng)的(de)(de)DSANet。對于(yu)空(kong)間(jian)(jian)(jian)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)，采用自注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)類(lei)似(si)的(de)(de)結構，但是(shi)去(qu)掉均(jun)值化操(cao)(cao)作，并(bing)(bing)(bing)且每(mei)個(ge)(ge)位(wei)置(zhi)(zhi)處的(de)(de)所得特(te)征Fsa是(shi)所有(you)位(wei)置(zhi)(zhi)處的(de)(de)特(te)征和(he)原始(shi)特(te)征的(de)(de)加權和(he)的(de)(de)結果，這(zhe)樣它具有(you)全(quan)局上下文(wen)視(shi)(shi)圖(tu)，并(bing)(bing)(bing)基于(yu)空(kong)間(jian)(jian)(jian)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)圖(tu)選擇(ze)性(xing)地(di)聚(ju)合上下文(wen)。相似(si)的(de)(de)語(yu)義(yi)(yi)特(te)征相互促進，這(zhe)提高(gao)了(le)類(lei)內的(de)(de)緊湊性(xing)和(he)語(yu)義(yi)(yi)一(yi)致性(xing)，并(bing)(bing)(bing)使網(wang)(wang)絡(luo)能夠(gou)更(geng)好地(di)區分(fen)變(bian)(bian)化和(he)偽變(bian)(bian)化。通(tong)道(dao)注(zhu)(zhu)意(yi)(yi)(yi)力(li)模(mo)(mo)(mo)塊(kuai)則(ze)將(jiang)多個(ge)(ge)通(tong)道(dao)信息(xi)經過Reshape操(cao)(cao)作融(rong)合在一(yi)起，建立(li)通(tong)道(dao)之間(jian)(jian)(jian)的(de)(de)聯系(xi)，因為(wei)(wei)每(mei)個(ge)(ge)高(gao)級特(te)征通(tong)道(dao)映(ying)射可(ke)以(yi)(yi)被視(shi)(shi)為(wei)(wei)對地(di)面對象的(de)(de)響應，并(bing)(bing)(bing)且語(yu)義(yi)(yi)響應彼此(ci)相關(guan)。通(tong)過利用通(tong)道(dao)圖(tu)之間(jian)(jian)(jian)的(de)(de)相關(guan)性(xing)，可(ke)以(yi)(yi)增強相互依賴的(de)(de)特(te)征圖(tu)，并(bing)(bing)(bing)且可(ke)以(yi)(yi)改進具有(you)特(te)定語(yu)義(yi)(yi)的(de)(de)特(te)征表示，以(yi)(yi)更(geng)好地(di)區分(fen)變(bian)(bian)化。

圖3-1 DASNet網絡結構圖