Unsupervised Change Detection in Multitemporal SAR Images Over Large Urban Areas
Notice bibliographique
Résumé
Unsupervised change detection in multitemporal single-polarization synthetic aperture radar (SAR) images often involves thresholding of the image change indicator. If one class, which is usually the unchanged class, comprises a disproportionately large part of the scene, the image change indicator may have a unimodal histogram. Image thresholding of such a change indicator is a challenging task. In this paper, we present an automatic and effective approach to the thresholding of the log-ratio change indicator whose histogram may have one mode or more than one mode. A bimodality test is performed to determine whether the histogram of the log-ratio image is unimodal or not. If it has more than one mode, the generalized Kittler and Illingworth thresholding (GKIT) algorithm based on the generalized Gaussian model (GG-GKIT) is used to detect the optimal threshold values. If it is unimodal, the log-ratio image is divided into small regions and a multiscale region selection process is carried out to select regions which are a balanced mixture of unchanged and changed classes. The selected regions are combined to generate a new histogram. The optimal threshold value obtained from the new histogram is then used to separate unchanged pixels from changed pixels in the log-ratio image. Experimental results obtained on multitemporal SAR images of Toronto and Beijing demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».