Die Veränderungserkennung (Change Detection, CD) in sehr hochauflösenden (Very-High-Resolution, VHR) Fernerkundungsbildern stellt aufgrund der sehr reichen räumlichen Information und des Problems der ungleichmäßigen Stichprobenauswahl eine herausfordernde Aufgabe dar. In diesem Artikel wird ein hierarchisches Veränderungsführungskarten-Netzwerk (Hierarchical Change Guiding Map Network, HCGMNet) für die Veränderungserkennung vorgestellt. Das Modell nutzt hierarchische Faltungsoperationen zur Extraktion mehrskaliger Merkmale und verschmilzt diese schichtweise kontinuierlich, um die Darstellung sowohl globaler als auch lokaler Informationen zu verbessern. Zudem wird das Modell durch ein Veränderungsführungsmodul (Change Guide Module, CGM) schrittweise zur Verfeinerung der Randmerkmale und zur Steigerung der Gesamtleistung geleitet. Das CGM basiert auf einer Selbst-Attention-Architektur, die durch eine Veränderungsführungskarte gesteuert wird. Umfangreiche Experimente an zwei CD-Datensätzen zeigen, dass die vorgeschlagene HCGMNet-Architektur eine bessere CD-Leistung als bestehende State-of-the-Art (SOTA)-Methoden erzielt.