Abstract-I detta dokument introducerar vi en ny probabilistisk metod som integrerar byggnadsextrahering med förändringsdetektering i fjärravkännade bildpar. En global optimeringsprocess försöker hitta den optimala konfigurationen av byggnader, med tanke på observerade data, förkunskaper, och interaktioner mellan angränsande byggnadsdelar. Vi presenterar metodologiska bidrag i tre nyckelfrågor: 1) Vi implementerar en ny objekt-förändring modelleringsmetod baserad på Multitemporal Marked Point Processes, som samtidigt utnyttjar låg nivå förändring information mellan tidsskikt och objekt-nivå byggnadsbeskrivning för att känna igen och separera ändrade och oförändrade byggnader. 2) För att möta utmaningarna med data heterogenitet i flyg- och satellitbildarkiv konstruerar vi en flexibel hierarkisk ram som kan skapa olika byggnadsutseendemodeller från olika elementära funktionsbaserade moduler. 3) För att samtidigt säkerställa konvergens, optimalitet och beräkning komplexitet begränsningar som den ökade datamängden, antar vi den snabba multipel födelse- och dödoptimering teknik för förändring detektionsändamål, och föreslå en ny ickeuniform stokastisk objektfödelseprocess som genererar relevanta objekt med högre sannolikhet baserat på låg nivå bildfunktioner.
Benedek m.fl. REF använde en ny probabilistisk metod för integrering av byggnadsutvinning med förändringsdetektering.
Building Development Monitoring in Multitemporal Remotely Sensed Image Pairs with Stochastic Birth-Death Dynamics
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}