2DMCG: 2DMamba con Guía de Flujo de Cambio para la Detección de Cambios en Sensores Remotos

La detección de cambios en sensores remotos (CD) ha avanzado significativamente con la adopción de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y Transformadores. Si bien las CNNs ofrecen una extracción de características poderosa, están limitadas por las restricciones del campo receptivo, y los Transformadores sufren de complejidad cuadrática al procesar secuencias largas, restringiendo la escalabilidad. La arquitectura Mamba proporciona una alternativa atractiva, ofreciendo complejidad lineal y alto paralelismo. Sin embargo, su estructura inherente de procesamiento 1D causa una pérdida de información espacial en tareas de visión 2D. Este documento aborda esta limitación proponiendo un marco eficiente basado en una variante de Vision Mamba que mejora su capacidad para capturar información espacial 2D mientras mantiene la complejidad lineal característica de Mamba. El marco emplea un codificador 2DMamba para aprender de manera efectiva información contextual espacial global a partir de imágenes multitemporales. Para la fusión de características, introducimos una estrategia de escaneo basada en 2D, en paralelo de canales, combinada con un método de fusión de características espacio-temporales, que capta hábilmente tanto información de cambio local como global, aliviando problemas de discontinuidad espacial durante la fusión. En la etapa de decodificación, presentamos un método de decodificación basado en el flujo de cambio de características que mejora el mapeo de la información de cambio de características de mapas de características de baja resolución a mapas de características de alta resolución, mitigando el desplazamiento de características y desalineación. Experimentos extensivos en conjuntos de datos de referencia como LEVIR-CD+ y WHU-CD demuestran el rendimiento superior de nuestro marco en comparación con métodos de última generación, mostrando el potencial de Vision Mamba para una detección de cambios en sensores remotos eficiente y precisa.