يقدم هذا البحث ثلاثة هياكل لشبكات العصبونات المُكَوِّنَة بالكامل والتي تقوم بلكشف عن التغييرات باستخدام زوج من الصور المشتركة المسجلة. وأهم ما يميز هذه الدراسة هو اقتراحنا لمدلين توأمين موسعتين من شبكات العصبونات المُكَوِّنَة بالكامل، حيث تستخدمان قواعد تجريبية حول المشكلة الحالية للحصول على أفضل النتائج في اختباراتنا على مجموعتين عامتين من بيانات الكشف عن التغييرات، باستخدام كل من الصور ذات الألوان الحقيقية (RGB) والصور متعددة الطيف. نوضح أن نظامنا قادر على التعلم من الصفر باستخدام صور الكشف عن التغييرات المصحوبة بالشروح. حققت هياكلنا أداءً أفضل من الطرق المقترحة سابقًا، مع كونها أسرع بمقدار لا يقل عن 500 مرة من الأنظمة المرتبطة. يعد هذا العمل خطوة نحو معالجة كفؤة للبيانات القادمة من أنظمة رصد الأرض على نطاق واسع مثل كوبيرنيكوس أو لاندسات.