変化検出のための効率的なリモートセンシングアプローチ: 時空間状態空間モデルを用いたChangeMamba

本論文では、Mambaアーキテクチャを初めてリモートセンシング変化検出タスクに適用し、効率的で高精度な変化検出を実現する。Mambaアーキテクチャに基づいて、3つの変化検出タスク(二値変化検出、意味的変化検出、建物被害評価)に特化したネットワークフレームワークを設計する。さらに、Mambaアーキテクチャと組み合わせた3つの時空間関係モデリングメカニズムを提案し、多時期特徴の時空間相互作用を十分に活用して正確な変化情報を得る。