الانتقال هو عملية: شبكات كشف التغير من زوج إلى فيديو للصور الساتلية ذات الدقة العالية جدًا

باعتبارها مهمة مهمة ولكنها صعبة في مراقبة الأرض، تمر كشف التغير (CD) بثورة تقنية، نظرًا للتطبيق الواسع لتعلم العميق. ومع ذلك، ما زالت الطرق الحالية القائمة على التعلم العميق للكشف عن التغير تعاني من مشكلتين بارزتين: 1) نمذجة زمنية غير كاملة، و2) ترابط مكاني زمني. بالنظر إلى هذه المشكلات، نقترح نمذجة أكثر وضوحًا وتعقيدًا للزمن، ونُسَّن إطار عمل للكشف عن التغير من زوج إلى فيديو (P2V-CD). أولاً، يتم بناء فيديو انتقالي افتراضي يحمل معلومات زمنية غنية من زوج الصور المدخلة، ويعتبر كشف التغير كمشكلة في فهم الفيديو. ثم، تُستخدم مُشَفران منفصلان للتمييز الفضائي والزمني لنوع الانتقال، وتُربط هذه المشفرات باتصالات جانبية لتعزيز بعضها البعض. علاوة على ذلك، تُطبَّق تقنية التدريب العميق لتسريع عملية تدريب النموذج. ونُظهر تجريبيًا أن طريقة P2V-CD تتفوق على الطرق الأخرى المتطورة للكشف عن التغير من حيث الجودة البصرية ومقاييس التقييم، مع حجم نموذج معتدل وعبء حوسبة منخفض نسبيًا. وتُظهر تجارب تصور الخرائط المميزة على نطاق واسع كيف تعمل طريقة我们的 خارج نطاق المقارنة البسيطة بين صورتين زمنيتين. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية من خلال الرابط التالي: https://github.com/Bobholamovic/CDLab.