1.一种用于遥感图像变化检测的大模型适应方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基础模型中的多头自注意力机制的计算过程为：msa(q，k，v)＝concat(head1，...，headi)wo，其中，msa(q，k，v)表示对每个补丁间的相对关系、相似性和依赖性进行头自注意力机制的输出进行变换，concat表示拼接操作，headi表示第i个自注意力头的输出，表示对每个补丁间的相对关系进行线性映射的系数矩阵，表示对每个补丁间的相似性进行线性映射的系数矩阵，表示对每个补丁间的依赖性进行线性映射的系数矩阵，dmodel表示对每个补丁间的特征维度进行线性映射的系数矩阵，dk表示每个自注意力头的输出维度，表示行数为dmodel，列数为dk的实数矩阵，表示最后输出前线性映射的系数矩阵，a表示自注意力头的数量，sa表示自注意力机制函数；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所构建的变化检测模型的表达式为：其中，表示双时相遥感图像每个像素位置发生变化的概率，x1和x2表示完成提取特征步骤的双时相遥感图像，backbone()表示主干网络，head()表示预测头。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采样后的通道维度的获取方式为：将基础模型的原始特征进行重采样使其通道维度与变化检测模型的通道维度一样，从而获得采样后的通道维度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述执行基本块模型的训练步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行基本块模型的测试步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，执行基本块模型的测试步骤，还包括：
8.一种用于遥感图像变化检测的大模型适应装置，其特征在于，包括：
9.一种用于遥感图像变化检测的大模型适应服务器，其特征在于，包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现如权利要求1-7任一项所述的方法。