論文の概要: Autoregressive Model for Multi-Pass SAR Change Detection Based on Image Stacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02278v1
• Date: Sun, 5 Jun 2022 21:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 18:01:11.258216
• Title: Autoregressive Model for Multi-Pass SAR Change Detection Based on Image Stacks
• Title（参考訳）: 画像スタックに基づくマルチパスSAR変化検出の自動回帰モデル
• Authors: B. G. Palm, D. I. Alves, V. T. Vu, M. I. Pettersson, F. M. Bayer, R. J. Cintra, R. Machado, P. Dammert, H. Hellsten
• Abstract要約: 変化検出は重要な合成開口レーダ(SAR)アプリケーションであり、通常、異なるタイミングで地上環境の変化を検出するために使用される。 本研究では,画像スタック情報を時系列データとして扱うことができ,自己回帰モデルを用いてモデル化することができる。 画像スタック内の各画素位置に対するARモデルの適用により、基準画像として使用できる地上シーンの推定画像を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection is an important synthetic aperture radar (SAR) application, usually used to detect changes on the ground scene measurements in different moments in time. Traditionally, change detection algorithm (CDA) is mainly designed for two synthetic aperture radar (SAR) images retrieved at different instants. However, more images can be used to improve the algorithms performance, witch emerges as a research topic on SAR change detection. Image stack information can be treated as a data series over time and can be modeled by autoregressive (AR) models. Thus, we present some initial findings on SAR change detection based on image stack considering AR models. Applying AR model for each pixel position in the image stack, we obtained an estimated image of the ground scene which can be used as a reference image for CDA. The experimental results reveal that ground scene estimates by the AR models is accurate and can be used for change detection applications.
• Abstract（参考訳）: 変化検出は重要な合成開口レーダ(SAR)アプリケーションであり、通常、異なるタイミングで地上環境の変化を検出するために使用される。 従来、変更検出アルゴリズム(CDA)は主に異なる瞬間に検索される2つの合成開口レーダ(SAR)画像のために設計されている。 しかし、アルゴリズムのパフォーマンス向上により多くの画像を使用することができ、SAR変化検出の研究トピックとしてウィッチが登場している。 画像スタック情報は時系列データとして扱うことができ、自己回帰(ar)モデルによってモデル化することができる。 そこで本研究では,ARモデルを考慮した画像スタックに基づくSAR変化検出に関する初期の知見を示す。 画像スタック内の各画素位置に対するARモデルを適用し,CDAの基準画像として使用できる地上シーンの推定画像を得た。 実験の結果,ARモデルによる地景推定は正確であり,変化検出アプリケーションに使用できることがわかった。

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