An Unsupervised Urban Change Detection Procedure by Using Luminance and Saturation for Multispectral Remotely Sensed Images
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
Unsupervised change detection techniques have been widely employed in the remote-sensing area when suitable reference data is not available. Image (or Index) differencing is one of the most commonly used methods due to its simplicity. However, past applications of image differencing were often inefficient in separating real change and noise due to the lack of steps for feature selection and integration of contextual information. To address these issues, we propose a novel unsupervised procedure which uses two complementary features, namely luminance and saturation, extracted from multispectral images, and combines T-point thresholding, Bayes fusion, and Markov Random Fields. Through a case study, the performance of our proposed procedure was compared with other three unsupervised change-detection methods including Principle Component Analysis (PCA), Fuzzy c-means (FCM), and Expectation Maximum-Markov Random Field (EM-MRF). The change detection results from our proposed method are more compact with less noise than those from other methods over urban areas. The quantitative accuracy assessment indicates that the overall accuracy and Kappa statistic of our proposed procedure are 95.1 percent and 83.3 percent, respectively, which are significantly higher than the other three unsupervised change detection methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle