Abstract-I detta forskningsdokument föreslår vi övervakade och oövervakade förändring detektionsmetoder som fokuserar på analys av multitemporala syntetiska Aperture Radar (SAR) bilder. Dessa metoder bygger på tre huvudsteg: 1) en jämförelse av multitemporal bild utfördes av normaliserad skillnad förhållande (NDR) operatör; 2) genomföra en ny övervakad eller oövervakad tröskel och (3) generera förändring karta genom koppling av tröskel tillsammans med en region växande algoritm. I det första steget användes två filtrerade multitemporala bilder för att generera NDR-bild som utsattes för analys. I det andra steget, genom att anta en Gaussian distribution i no-change området, identifierade vi pixel intervallet som passar Gaussian distribution bättre än någon annan räckvidd iterativt för att upptäcka den no-change område som så småningom separerar förändring områden. I den övervakade metoden valdes flera icke-bytespixlar ut och medelvärdet (μ) och standardavvikelsen (σ) erhölls. Därefter applicerades μ ± 3σ för att välja de bästa tröskelvärdena. Slutligen ändrades och genomfördes en traditionell tröskelalgoritm med kopplingen mellan regionens växande algoritm för att beakta den rumsliga informationen för att generera ändringskartan. Den Gaussiska fördelningen antogs eftersom den bättre passar de villkorliga densiteterna i den icke-förändringsklass i NDR-avbildningen. De föreslagna metodernas effektivitet verifierades med de simulerade bilderna och de verkliga bilderna i samband med geografiska platser. Resultaten jämfördes med den manuella test- och felproceduren (MTEP) och den traditionella oövervakade förväntan-maximeringsmetoden (EM). Båda de föreslagna metoderna gav liknande resultat med MTEP och betydande förbättringar av Kappakoefficienten jämfört med den traditionella EM-metoden konstaterades på båda geografiska platser.  520 Kopplingen mellan den modifierade tröskeln och regionens växande algoritm är mycket effektiv med alla metoder.
För att ta itu med förändringarna i SAR-problemet presenterade Misha och Susaki REF en regionalgoritm baserad på förändringsdetektering i SAR-bilden.
COUPLING OF THRESHOLDING AND REGION GROWING ALGORITHM FOR CHANGE DETECTION IN SAR IMAGES
{'venue': None, 'journal': 'Progress in Electromagnetics Research-pier', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}