一种受灾区域的遥感图像变化检测方法及其存储介质

本申请提供了一种受灾区域的遥感图像变化检测方法及其存储介质，通过获取受灾区域灾前图像和灾后图像，以及基于视觉语言架构生成的图像检测训练模型，然后基于LoRA技术和AdaLN技术，对图像检测训练模型进行参数微调，得到图像检测目标模型，最后通过图像检测目标模型，对灾前图像和灾后图像进行图像变化检测，得到受灾区域的变化掩码图像，进而能够通过在模型引入LoRA模块以训练低秩矩阵的方式实现模型参数的高效微调，同时，本申请还通过引入AdaLN模块的方式来有效控制模型的特征尺度，显著提升了模型微调训练的稳定性，防止模型出现梯度爆炸或消失现象，进而能够在极少量的标注样本条件下，显著提升了灾后变化检测任务中模型的泛化能力和推理效率。