DiffUCD：扩散模型助力无监督高光谱变化检测，超越SOTA，逼近监督方法！

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一眼概览

DiffUCD 提出了一种创新的无监督高光谱影像变化检测（HSI-CD）方法，利用 语义相关性扩散模型（SCDM） 和 跨时间对比学习（CTCL），在无需标注的情况下提高检测精度，在多个基准数据集上超越现有方法。
核心问题

高光谱影像变化检测（HSI-CD）旨在识别同一区域在不同时刻的地表变化。然而，受限于以下挑战：
• 现有方法依赖大量标注数据，而高质量的人工标注成本高昂。
• 传统深度学习方法难以有效利用未标注数据，且忽略 光谱-空间语义相关性，易导致伪变化（Pseudo Change）。
• 相同地物在不同时刻因成像条件变化导致光谱特征不一致，影响变化检测的准确性。
DiffUCD 通过扩散模型的生成去噪能力，结合对比学习，解决这些问题，使无监督 HSI-CD 方法达到接近监督方法的性能。
技术亮点

1. 首个应用扩散模型于 HSI-CD 任务：SCDM 充分利用未标注数据，提取 光谱-空间语义相关特征，减少伪变化影响。
2. 跨时间对比学习（CTCL）：对未变化区域的光谱特征进行对齐，学习 光谱差异不变特征，增强环境变化的鲁棒性。
3. 超越 SOTA 无监督方法：在 Santa Barbara、Bay Area 和 Hermiston 三个数据集上，相比最新无监督方法，OA、KC、F1 分别提升 3.95%、8.13%、4.45%，与监督方法性能相当。
方法框架

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DiffUCD 主要包含以下步骤：
1. 语义相关性扩散模型（SCDM）：
• 通过 扩散去噪过程 学习光谱-空间语义特征，减少伪变化的影响。
• 采用 多头交叉注意力（MCA） 进行深层次特征融合，提高分辨能力。
2. 跨时间对比学习（CTCL）：
   • 通过 光谱 Transformer 编码器 和 MLP 结构，对 相同位置的未变化样本 进行特征对齐。
   • 采用 对比损失函数 确保模型学习 对环境变化不敏感的光谱特征。
    3. 变化检测（CD Head）：
   • 结合 SCDM 提取的光谱-空间特征 和 CTCL 提取的光谱不变特征 进行变化检测。
   • 采用 残差卷积和特征拼接 提高检测精度。
实验结果速览

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DiffUCD 在 Santa Barbara、Bay Area 和 Hermiston 数据集上表现优越。
对比：
• 比 SOTA 无监督方法 高 3.95%~8.13%（KC 指标）。
• 接近监督方法，仅相差 0.12%~1.13%（OA 指标）。
• 可视化结果 显示检测区域更准确，伪变化减少（如下图所示）。
可视化效果（t-SNE & 变化检测热图）
• t-SNE 结果：DiffUCD 提取的特征更加分离，提高类别区分度。
• 变化检测热图：误检区域减少，变化区域更清晰。
实用价值与应用

DiffUCD 在多个领域具有广泛应用价值：
• 土地利用与覆盖变化检测（如城市扩张、农业变化监测）。
• 生态系统监测（森林砍伐、湿地变化）。
• 自然灾害评估（如洪水、地震、火灾后的地表变化检测）。
• 遥感影像智能分析，减少对人工标注的依赖，提升自动化水平。
开放问题

• 该方法能否泛化到更大规模的高光谱影像数据集，如 Sentinel-2、Hyperion？
• CTCL 机制能否用于其他时间序列分析任务，如气候变化预测？
• 如何优化扩散模型的计算效率，使其适用于低算力设备？