El objetivo central de la detección de cambios semánticos es identificar con precisión los procesos complejos de cambio en la cobertura terrestre y determinar simultáneamente sus categorías semánticas correspondientes. Investigaciones previas muestran que el uso de ramas separadas para la localización de cambios y el reconocimiento semántico para realizar conjuntamente la tarea de detección de cambios semánticos es una solución confiable para este problema. Sin embargo, los marcos existentes a menudo no integran ni utilizan suficientemente la información semántica de los objetos para guiar el proceso de reconocimiento de cambios, lo que limita en cierta medida la capacidad del modelo para reconocer con precisión cambios en escenas complejas. Para abordar este problema, este trabajo propone la red de percepción colaborativa espaciotemporal guiada semánticamente SemSTNet (Semantic-guided Spatio-Temporal Collaborative Perception Network), que considera la interacción espaciotemporal de características en dos fases temporales mientras guía semánticamente la identificación precisa de las áreas de cambio. Específicamente, se construyó un módulo diferencial simétrico espaciotemporal que utiliza la modulación bidireccional de características para lograr la recalibración mutua de las características entre fases temporales, desacoplándolas mediante convolución diferencial tridimensional; en segundo lugar, se diseñó un decodificador de fusión con puerta semántica que introduce un mecanismo dinámico de ponderación de similitud semántica, generando priors semánticos mediante un mapa de similitud coseno, y mejorando la expresión destacada de las áreas de cambio reales mediante una fusión adaptativa con puerta; finalmente, se diseñó una pérdida contrasta semántica profunda para construir una señal de supervisión dual, restringiendo la coherencia semántica del área no cambiada en el espacio de características y ampliando la distancia interclase entre las áreas cambiadas y no cambiadas. Experimentos extensos en dos conjuntos de datos de detección de cambios semánticos muestran que el modelo propuesto supera significativamente a otros métodos avanzados de detección de cambios semánticos en evaluaciones cualitativas y cuantitativas.

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