論文の概要: Multitemporal SAR images change detection and visualization using
RABASAR and simplified GLR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07892v1
- Date: Sat, 15 Jul 2023 22:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 17:08:07.611396
- Title: Multitemporal SAR images change detection and visualization using
RABASAR and simplified GLR
- Title（参考訳）: RABASARと簡易GLRを用いたマルチテンポラルSAR画像変化検出と可視化
- Authors: Weiying Zhao, Charles-Alban Deledalle, Lo\"ic Denis, Henri Ma\^itre,
Jean-Marie Nicolas and Florence Tupin
- Abstract要約: 対応する時間画素が同一のルック数(ENL)を持つことを前提として、簡易な一般化可能性比(S_GLR$)法を提案する。
本研究では,RABASARを用いたマルチテンポラリSAR画像デノナイズ法によって得られたデノナイズドデータを用いて,この類似性試験手法を適用し,変化領域の計算に成功した。
また、スペクトルクラスタリングに基づく新しい変化度指数法と改良されたスペクトルクラスタリングに基づく変化分類法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.601249128545687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding the state of changed areas requires that precise information be
given about the changes. Thus, detecting different kinds of changes is
important for land surface monitoring. SAR sensors are ideal to fulfil this
task, because of their all-time and all-weather capabilities, with good
accuracy of the acquisition geometry and without effects of atmospheric
constituents for amplitude data. In this study, we propose a simplified
generalized likelihood ratio ($S_{GLR}$) method assuming that corresponding
temporal pixels have the same equivalent number of looks (ENL). Thanks to the
denoised data provided by a ratio-based multitemporal SAR image denoising
method (RABASAR), we successfully applied this similarity test approach to
compute the change areas. A new change magnitude index method and an improved
spectral clustering-based change classification method are also developed. In
addition, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the
maximum change magnitude time, and the change starting and ending times. Then,
we propose to use an adaptation of the REACTIV method to visualize the
detection results vividly. The effectiveness of the proposed methods is
demonstrated through the processing of simulated and SAR images, and the
comparison with classical techniques. In particular, numerical experiments
proved that the developed method has good performances in detecting farmland
area changes, building area changes, harbour area changes and flooding area
changes.
- Abstract（参考訳）: 変更領域の状態を理解するには、変更について正確な情報を与える必要がある。
そのため,地表面モニタリングにおいては,異なる種類の変化を検出することが重要である。
SARセンサーはこのタスクをフルフィルするのに理想的であり、それはその全天候能力、取得形状の精度、振幅データに対する大気成分の影響がないためである。
本研究では,対応する時間画素が同一のルック数(ENL)を持つことを前提として,簡易な一般化可能性比(S_{GLR}$)法を提案する。
本研究では,RABASARを用いたマルチテンポラリSAR画像デノナイズ法によって得られたデノナイズドデータを用いて,この類似性試験手法を適用し,変化領域の計算に成功した。
また,新しい変化度指標法とスペクトルクラスタリングに基づく変化分類法も開発されている。
さらに,最大変化等級時間および変化開始時間および終了時間を検出するために,単純化された一般化度比を適用した。
そこで本研究では,REACTIV法を適応して検出結果を可視化する手法を提案する。
提案手法の有効性は,シミュレーション画像とSAR画像の処理と,従来の手法との比較によって実証される。
特に, 数値実験により, 農地面積の変化, 建物面積の変化, 港面積の変化, 洪水面積の変化の検出に優れた性能を示した。
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