一眼概覽

DiffUCD 提出了一種創(chuàng)新的無監(jiān)督高光譜影像變化檢測（HSI-CD）方法，利用 語義相關(guān)性擴(kuò)散模型（SCDM） 和 跨時(shí)間對比學(xué)習(xí)（CTCL），在無需標(biāo)注的情況下提高檢測精度，在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上超越現(xiàn)有方法。

核心問題

高光譜影像變化檢測（HSI-CD）旨在識(shí)別同一區(qū)域在不同時(shí)刻的地表變化。然而，受限于以下挑戰(zhàn)：

? 現(xiàn)有方法依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量的人工標(biāo)注成本高昂。

? 傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法難以有效利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)，且忽略 光譜-空間語義相關(guān)性，易導(dǎo)致偽變化（Pseudo Change）。

? 相同地物在不同時(shí)刻因成像條件變化導(dǎo)致光譜特征不一致，影響變化檢測的準(zhǔn)確性。

DiffUCD 通過擴(kuò)散模型的生成去噪能力，結(jié)合對比學(xué)習(xí)，解決這些問題，使無監(jiān)督 HSI-CD 方法達(dá)到接近監(jiān)督方法的性能。

技術(shù)亮點(diǎn)

1. 首個(gè)應(yīng)用擴(kuò)散模型于 HSI-CD 任務(wù)：SCDM 充分利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)，提取 光譜-空間語義相關(guān)特征，減少偽變化影響。

2. 跨時(shí)間對比學(xué)習(xí)（CTCL）：對未變化區(qū)域的光譜特征進(jìn)行對齊，學(xué)習(xí) 光譜差異不變特征，增強(qiáng)環(huán)境變化的魯棒性。

3. 超越 SOTA 無監(jiān)督方法：在 Santa Barbara、Bay Area 和 Hermiston 三個(gè)數(shù)據(jù)集上，相比最新無監(jiān)督方法，OA、KC、F1 分別提升 3.95%、8.13%、4.45%，與監(jiān)督方法性能相當(dāng)。

方法框架

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DiffUCD 主要包含以下步驟：

1. 語義相關(guān)性擴(kuò)散模型（SCDM）：

? 通過 擴(kuò)散去噪過程 學(xué)習(xí)光譜-空間語義特征，減少偽變化的影響。

? 采用 多頭交叉注意力（MCA） 進(jìn)行深層次特征融合，提高分辨能力。

2. 跨時(shí)間對比學(xué)習(xí)（CTCL）：

   ? 通過 光譜 Transformer 編碼器 和 MLP 結(jié)構(gòu)，對 相同位置的未變化樣本 進(jìn)行特征對齊。

   ? 采用 對比損失函數(shù) 確保模型學(xué)習(xí) 對環(huán)境變化不敏感的光譜特征。

    3. 變化檢測（CD Head）：

   ? 結(jié)合 SCDM 提取的光譜-空間特征 和 CTCL 提取的光譜不變特征 進(jìn)行變化檢測。

   ? 采用 殘差卷積和特征拼接 提高檢測精度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果速覽

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DiffUCD 在 Santa Barbara、Bay Area 和 Hermiston 數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)越。

對比：

? 比 SOTA 無監(jiān)督方法 高 3.95%~8.13%（KC 指標(biāo)）。

? 接近監(jiān)督方法，僅相差 0.12%~1.13%（OA 指標(biāo)）。

? 可視化結(jié)果 顯示檢測區(qū)域更準(zhǔn)確，偽變化減少（如下圖所示）。

可視化效果（t-SNE & 變化檢測熱圖）

? t-SNE 結(jié)果：DiffUCD 提取的特征更加分離，提高類別區(qū)分度。

? 變化檢測熱圖：誤檢區(qū)域減少，變化區(qū)域更清晰。

實(shí)用價(jià)值與應(yīng)用

DiffUCD 在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用價(jià)值：

? 土地利用與覆蓋變化檢測（如城市擴(kuò)張、農(nóng)業(yè)變化監(jiān)測）。

? 生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測（森林砍伐、濕地變化）。

? 自然災(zāi)害評估（如洪水、地震、火災(zāi)后的地表變化檢測）。

? 遙感影像智能分析，減少對人工標(biāo)注的依賴，提升自動(dòng)化水平。

開放問題

? 該方法能否泛化到更大規(guī)模的高光譜影像數(shù)據(jù)集，如 Sentinel-2、Hyperion？

? CTCL 機(jī)制能否用于其他時(shí)間序列分析任務(wù)，如氣候變化預(yù)測？

? 如何優(yōu)化擴(kuò)散模型的計(jì)算效率，使其適用于低算力設(shè)備？