Abstract-One utmaning att implementera spektral förändring detektionsalgoritmer med hjälp av multitemporal Landsat data är att viktiga datum och perioder ofta saknas från posten på grund av väderstörningar och brister i kontinuerlig täckning. Detta dokument presenterar en metod som använder rester från harmonisk regression över år av Landsat data, tillsammans med statistiska kvalitetskontroll diagram, för att signalera subtila störningar i vegetativt omslag. Dessa diagram kan upptäcka förändringar från både avskogning och subtilare skogsförstöring och gallring. För det första beräknas övertonsregressionsrester efter montering av modeller till mellanåriga träningsdata. Dessa återstående tidsserier är sedan utsatta för Shewhart X-bar kontroll diagram och exponentiellt viktade rörliga genomsnittliga diagram. De Shewhart X-bar diagram används också i algoritmen för att generera ett datadrivet molnfilter, effektivt ta bort moln och molnskuggor på en plats-specifik basis. Störda bildpunkter indikeras när diagrammen signalerar en avvikelse från datastyrda kontrollgränser. Metoderna tillämpas på en samling av loblolly furu (Pinus taeda) står i Alabama, USA. Resultaten jämförs med stativ för vilka känd gallring har inträffat vid kända tidpunkter. Metoden gav en total noggrannhet på 85 %, med det särskilda resultatet att den tillhandahöll kartor över beskogning/avskogning per bild och producerade nya kartor med varje på varandra följande inkorporerad bild. Dessa kartor matchade mycket väl med observerade förändringar i flygfotografering under testperioden. Metoden rekommenderas därför starkt för upptäckt av flygbyte, för förändringar i både markanvändning och markförvaltning inom en given markanvändning.
Brooks och Al. REF integrerade restprodukter från harmonisk regression med de statistiska kvalitetskontrollerna.
On-the-Fly Massively Multitemporal Change Detection Using Statistical Quality Control Charts and Landsat Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}