論文の概要: Region-Local Copula Evidence Fusion for Heterogeneous Remote Sensing Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32716v1
- Date: Sat, 26 Sep 2026 15:29:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 20:59:21.541299
- Title: Region-Local Copula Evidence Fusion for Heterogeneous Remote Sensing Change Detection
- Title（参考訳）: 不均一なリモートセンシング変化検出のための局所コピュラエビデンス融合
- Abstract要約: 超画素コプラモデルは、異種リモートセンシング変化検出の安定した地域的証拠を提供する。
領域ごとの単一のラベルは、混合スーパーピクセル内のローカライゼーションを制限する。
本文は,地域決定構造を保持する局所的コプラエビデンス融合法を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.66149751179407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Superpixel copula models provide stable regional evidence for heterogeneous remote sensing change detection, but a single label per region limits localization within mixed superpixels. This letter develops a region-local copula evidence fusion method that retains the regional decision structure while introducing spatially varying local dependence anomalies. Independently fitted local models characterize departures from unchanged cross-image relationships. Reference ranking and an upper-tail gate transform these anomalies for fusion with continuous regional confidence. We derive the resulting regiondependent local decision threshold and identify a condition under which gating is equivalent to reparameterizing ungated fusion. On Lake and UK, whole-image optimized configurations achieve kappa coefficients of 0.78136 and 0.90817 and improve mixedregion and boundary decisions. Four-fold retrospective spatial validation over ten training subsets confirms complementary local information, with ungated reference fusion increasing mean kappa by 0.00693 and 0.01793. Fixed gating yields a larger UK gain of 0.03353 but only 0.00041 on Lake. These results support regional-local dependence interaction, while showing that calibration and gating have scene-dependent benefits.
- Abstract（参考訳）: 超画素コプラモデルは、異種リモートセンシング変化検出の安定した地域的証拠を提供するが、領域ごとの単一のラベルは混合スーパーピクセル内の局所化を制限する。
本文は,局所的な局所的依存異常を導入しながら,局所的決定構造を保持する局所的コプラエビデンス融合法を開発する。
独立に適合した局所モデルは、変化しない画像間の関係からの離脱を特徴付ける。
基準ランクと上尾ゲートは、これらの異常を連続的な地域信頼と融合するために変換する。
得られた領域依存的局所決定閾値を導出し、ゲーティングが未開核融合の再パラメータ化と等価な条件を同定する。
レイクとイギリスでは、画像全体の最適化された構成がカッパ係数 0.78136 と 0.90817 を達成し、混合領域と境界の決定を改善している。
10個のトレーニングサブセットの4倍の再現的空間的検証により, 平均カッパが0.00693, 0.01793増加し, 相補的局所情報が確認された。
固定ゲーティングにより、イギリスでは0.03353が上昇するが、湖では0.000041しか上昇しない。
これらの結果は局所的依存相互作用をサポートし、キャリブレーションとゲーティングがシーン依存の利点を持つことを示す。
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