Trotz des Erfolgs von tiefen Lernverfahren für Veränderungserkennung (Change Detection, CD) weisen ihre bestehenden Mängel in der zeitlichen (Kanal- und räumlichen) sowie multiskaligen Ausrichtung eine unzureichende Fähigkeit zur Minderung externer Faktoren (z. B. Beleuchtungsänderungen und Perspektivunterschiede) auf, die sich aus unterschiedlichen Aufnahmebedingungen bei der CD ergeben. In diesem Artikel wird ein bitemporales Merkmalsausrichtungsmodell (Bitemporal Feature Alignment, BiFA) vorgestellt, das auf leichte Weise eine präzise CD-Karte erzeugt, indem der Einfluss irrelevanter Faktoren reduziert wird. Insbesondere wird für die zeitliche Ausrichtung das bitemporale Interaktionsmodul (Bitemporal Interaction, BI) vorgeschlagen, um die Kanalebene der bitemporalen Bilder auszurichten. Unser Ansatz basiert auf der Intuition, dass die Einbeziehung des BI-Moduls bereits in der Merkmalsextraktion zur Unterdrückung von Störungen wie Beleuchtungsänderungen beitragen kann. Gleichzeitig wird ein auf dem differenziellen Flussfeld basierendes Ausrichtungsmodul (Alignment based on Differential Flow Field, ADFF) vorgeschlagen, um den Versatz zwischen den bitemporalen Bildern explizit zu schätzen und so eine räumliche Ausrichtung zu erreichen, um die unzureichende Registrierung infolge unterschiedlicher Perspektiven zu mindern. Darüber hinaus wird für die multiskalige Ausrichtung ein impliziter neuronaler Ausrichtungsdecoder (Implicit Neural Alignment Decoder, IND) eingeführt, der präzisere Vorhersagemuster erzeugt, indem kontinuierliche Bildrepräsentationen im Koordinatenraum gelernt werden, um eine feinabgestimmte Ausrichtung multiskaliger Merkmale zu erreichen. Unser BiFA übertrifft andere state-of-the-art-Methoden auf sechs Datensätzen (z. B. Verbesserungen von 2,70 %/3,91 % und 2,01 %/2,94 % in F1-Score (F1) und Intersection over Union (IoU) auf den Datensätzen LEVIR+-CD und SYSU-CD, jeweils). Zudem zeigt BiFA eine höhere Robustheit bei der cross-resolution CD. Der Quellcode ist unter https://github.com/zmoka-zht/BiFA verfügbar.