近日，我校信息科学与技术学院（网络空间安全学院）郑煜辰教师团队在卫星遥感影像变化检测研究中取得新进展，研究结果以“EGAFNet:Edge-Guided Adaptive Fusion Network with Spatial-Frequency Interaction for Remote Sensing Change Detection”（EGAFNet：基于空频域交互的边缘引导自适应融合的遥感变化检测网络）文章发表于《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中国科学院一区TOP，IF：8.6）
卫星遥感影像变化检测是识别同一地理区域在不同时间段内地表差异的关键技术，在国土资源调查、灾害评估及城市规划等领域具有重要意义。然而，现有的变化检测方法难以平衡多级特征之间的全局语义和局部细节，导致边界模糊和变化区域内部漏检。此外，双时相特征融合不充分引发背景区域伪变化干扰。
为了解决上述问题，本文提出了一种名为EGAFNet的新型端到端架构用于变化检测。该框架创新性地构建空间域和频域的跨模块动态协同交互机制，利用框架整体协同性自适应调节特征。首先，构建了双路并行的频率注意力模块和多尺度感知模块作为特征增强策略，旨在解决多级特征中全局语义与局部细节信息不平成的问题。同时，提出了一种自适应解耦融合模块，利用正交化原理对双时相特征进行渐进式交互与解耦，以充分对齐时空信息并消除背景伪变化。此外，本文还设计了一种边缘驱动小波重构模块，利用离散小波变换的频率分离特性，对空间细化的深层特征与频域增强浅层特征进行交互式重构，在显式边缘监督下实现变化边界的精细化建模。
信息科学与技术学院（网络空间安全学院）硕士研究生王澎、刘洋滨为以上论文的共同第一作者，郑煜辰和房志铭老师为上述论文的通讯作者。
（通讯员：郑煜辰）
