A Hybrid Kernel-Based Change Detection Method for Remotely Sensed Data in a Similarity Space
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Detection of damages caused by natural disasters is a delicate and difficult task due to the time constraints imposed by emergency situations. Therefore, an automatic Change Detection (CD) algorithm, with less user interaction, is always very interesting and helpful. So far, there is no existing CD approach that is optimal and applicable in the case of (a) labeled samples not existing in the study area; (b) multi-temporal images being corrupted by either noise or non-normalized radiometric differences; (c) difference images having overlapped change and no-change classes that are non-linearly separable from each other. Also, a low degree of automation is not optimal for real-time CD applications and also one-dimensional representations of classical CD methods hide the useful information in multi-temporal images. In order to resolve these problems, two automatic kernel-based CD algorithms (KCD) were proposed based on kernel clustering and support vector data description (SVDD) algorithms in high dimensional Hilbert space. In this paper (a( a new similarity space was proposed in order to increase the separation between change and no-change classes, and also to decrease the processing time, (b) three kernel-based approaches were proposed for transferring the multi-temporal images from spectral space into high dimensional Hilbert space, (c) automatic approach was proposed to extract the precise labeled samples; (d) kernel parameter was selected automatically by optimizing an improved cost function and (e) initial value of the kernel parameter was estimated by a statistical method based on the L2-norm distance. Two different datasets including Quickbird and Landsat TM/ETM+ imageries were used for the accuracy of analysis of proposed methods. The comparative analysis showed the accuracy improvements of kernel clustering based CD and SVDD based CD methods with respect to the conventional CD techniques such as Minimum Noise Fraction, Independent Component Analysis, Spectral Angle Mapper, Simple Image differencing and Image Rationing, and also the computational cost analysis showed that implementation of the proposed CD method in similarity space decreases the processing runtime.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle