論文の概要: Kernel Anomalous Change Detection for Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04920v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 08:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 02:13:55.971302
• Title: Kernel Anomalous Change Detection for Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像におけるカーネル異常変化検出
• Authors: Jos\'e A. Padr\'on-Hidalgo and Valero Laparra and Nathan Longbotham and Gustau Camps-Valls
• Abstract要約: リモートセンシング画像処理において,異常変化検出(ACD)が重要な課題である。 本稿では, 異常変動検出器の完全ファミリーの非線形拡張を紹介する。 干ばつ、山火事、都市化など、さまざまな状況が実際の例で研究されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.925434709337765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anomalous change detection (ACD) is an important problem in remote sensing image processing. Detecting not only pervasive but also anomalous or extreme changes has many applications for which methodologies are available. This paper introduces a nonlinear extension of a full family of anomalous change detectors. In particular, we focus on algorithms that utilize Gaussian and elliptically contoured (EC) distribution and extend them to their nonlinear counterparts based on the theory of reproducing kernels' Hilbert space. We illustrate the performance of the kernel methods introduced in both pervasive and ACD problems with real and simulated changes in multispectral and hyperspectral imagery with different resolutions (AVIRIS, Sentinel-2, WorldView-2, and Quickbird). A wide range of situations is studied in real examples, including droughts, wildfires, and urbanization. Excellent performance in terms of detection accuracy compared to linear formulations is achieved, resulting in improved detection accuracy and reduced false-alarm rates. Results also reveal that the EC assumption may be still valid in Hilbert spaces. We provide an implementation of the algorithms as well as a database of natural anomalous changes in real scenarios http://isp.uv.es/kacd.html.
• Abstract（参考訳）: 異常変化検出(ACD)はリモートセンシング画像処理において重要な問題である。 広汎性だけでなく、異常あるいは極端な変化の検出には、方法論が利用可能である多くの応用がある。 本稿では,異常変動検出器の完全ファミリーの非線形拡張を紹介する。 特に、ガウス分布と楕円型(ec)分布を利用したアルゴリズムに着目し、それらをカーネルのヒルベルト空間を再現する理論に基づいて非線形対応に拡張する。 本稿では,AVIRIS,Sentinel-2,WorldView-2,Quickbirdなどの多スペクトル・ハイパースペクトル画像における実・模擬変化を伴う広帯域およびACDの両問題で導入されたカーネル手法の性能について述べる。 干ばつ、山火事、都市化など、様々な状況が実例で研究されている。 線形定式化と比較して検出精度の面で優れた性能を達成し,検出精度の向上と偽アラーム率の低減を実現した。 結果は、EC仮定がヒルベルト空間でまだ有効であることを示している。 このアルゴリズムの実装と,実際のシナリオにおける自然な異常な変更のデータベースを提供する。

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