（通讯员 蒲彦）西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室蒲彦博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Adversarial Feature Equilibrium Network for Multimodal Change Detection in Heterogeneous Remote Sensing Images”的学术论文，针对多模态遥感影像变化检测任务中显著模态差异带来的挑战，提出了一种基于对抗的特征均衡网络AFENet，有效的整合了模态差异与地物变化之间的复杂特征表示。

在通过对抗域自适应框架来处理模态差异的方案基础上，本文设计了一种附加的对抗优化机制来解决模态差异与地物变化之间的均衡问题。具体的，AFENet通过多尺度的对抗域自适应网络来对齐和拉近模态差异。同时，我们针对变化检测任务设计了一种像素级的差异对比正则项来辅助与引导对抗域自适应网络中特征表示的方向。旨在实现减小模态差异的同时，最大程度的保留变化目标特征，从而实现特征提取过程中的有效均衡。由前述过程提取到的特征通过多流特征融合网络进行整合，并通过引入的交叉注意力机制，对变化目标进行再次聚焦。对比实验以及消融分析结果验证了本文方法在检测性能上的提升以及所提出模块的有效性。

IEEE TGRS是地球科学和遥感领域的顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）汇刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力，最新影响因子为7.5，目前是中科院一区、Top期刊。