تم تحديد كشف التغير (CD) في الصور المستشعرة عن بعد كمهام حاسمة في مجال مراقبة الأرض، مع مواجهة التحدي الشائع المتمثل في التعقيدات الكبيرة في البيانات والتغيرات البسيطة. وللتغلب على هذا التحدي، تقدم هذه المذكرة شبكة انتباه ترددية-زمنية مبتكرة للكشف عن التغير (FTAN)، والتي تدمج وحدتين متقدمتين: وحدة الانتباه الترددية المتعددة الأبعاد والConvolutional (MCFA) ووحدة الانتباه التفاعلي (IAM). وبشكل خاص، تُعد وحدة MCFA ضرورية لتعزيز الحساسية في كشف التغير من خلال دمج الميزات متعددة المقياس في المجال المكاني والترددية. وبما أن IAM تكمل وظيفة MCFA، فإنها تجمع الرموز المرتبطة بالفئات وتعالج معلومات الانتباه المتبادل من مراحل زمنية مختلفة. ويؤدي الدمج السلس بين وحدتي MCFA وIAM إلى تمكين شبكة FTAN من اكتشاف مناطق وحواف صغيرة بدقة أعلى. وأظهرت التجارب على مجموعات بيانات مثل LEVIR-CD وDSIFN-CD أداءً متفوقًا مقارنةً بالنموذج الحالية، حيث تفوقت في مقاييس F1 وIoU. وسيتم الإفراج عن الشفرة المصدرية والنماذج المُدرَّبة مسبقًا على الرابط التالي: https://github.com/chirsycy/FTAN.