Radiometric Normalization of Multitemporal and Multisensor Remote Sensing Images Based on a Gaussian Mixture Model and Error Ellipse
Notice bibliographique
Résumé
Relative radiometric normalization is often required in time series analysis of satellite Earth observations such as land cover change detection. Normalization process reduces the radiometric differences caused by changes in the environmental conditions during the acquisition of multitemporal satellite images. In this paper, we proposed an efficient and automatic method based on Gaussian mixture model (GMM) to find a set of subjectively chosen invariant pixels. A linear model, based on Error Ellipse, was then adjusted to normalize the subject image. The proposed method involves two main steps; in the first step, invariant pixels, which are known as most probable unchanged pixels, were obtained by analyzing image differences estimated by GMMs. Then, these pixels were used to model the relationship between two multitemporal images. To evaluate the proposed method in real analysis scenarios, three multitemporal datasets acquired by different satellite sensors such as Ikonos, Quickbird, SuperView-1, and Worldview-2 were analyzed. These images were collected before and after the 2011's Japan and the 2004's Indonesia Tsunamis, and the 2017's Iran–Iraq earthquake. Experimental results demonstrated that the proposed method can considerably improve the radiometric variations between temporal images for change detection applications.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».