Automatisk detektering av byggnader från mycket högupplösta (VHR) satellitbilder är en svår uppgift. Detektionsnoggrannheten begränsas vanligen av spektrala tvetydigheter och osäkerheterna i den tillgängliga höjdinformationen. Utvinning och utbildning av provtagning för övervakade metoder är andra osäkerhetskällor. De flesta allmänt använda VHR-sensorer har kortare återbesökscykler (IKONOS/GeoEye-1/2, 3 dagar; WorldView 1/2, 1,1 dagar) på grund av stora off-nadir synvinklar och därmed kan utföra konsekvent förvärv av mono eller stereo bilder. I den här artikeln undersöker vi möjligheten att använda högtemperaturstereo VHR-bilder för att förbättra fjärranalys av bildtolkningar i samband med detektering av byggnader. Digitala ytmodeller, som innehåller höjdinformation, genereras för varje datum med semi-global matchning. Förklassificering utförs som kombinerar höjd- och spektralinformation för att få en första byggnadssannolikhetskarta. Med en referenskarta för marktäckning som finns tillgänglig för ett datum, erhålls utbildningsproven från de andra datumen automatiskt med hjälp av ett regelbaserat valideringsförfarande. Ett spatiotemporalt inferencefilter utvecklas med tanke på de spektral, rumsliga och tidsmässiga aspekterna för att förbättra byggnadssannolikheten kartor. Detta syftar till att homogenisera byggnadssannolikheten värden av spektralt liknande pixlar i den rumsliga domänen och geometriskt liknande pixlar i den timliga domänen, samtidigt som den är robust mot silhuetten av bilderna och geometriska avvikelser av multitemporal data. Den föreslagna metodens effektivitet och robusthet utvärderas genom att man utför tre experiment på sex stereopar i samma region under en tidsperiod på fem år (2006(2007)(2008)(2009)(2010)(2011). Den yta under kurvan (AUC) för mottagaren som fungerar som egenskap och kappastatistik (σ) används för att bedöma resultaten. Dessa experiment visar att spatiotemporell inferensfiltrering i stor utsträckning förbättrar exaktheten i byggnadssannolikheten karta (genomsnittlig AUC = 0,95) samtidigt som det underlättar byggnadsextrahering i snötäckta bilder. De resulterande byggnadssannolikhetskartorna kan användas ytterligare för andra tillämpningar (t.ex. uppdatering av byggnadens fotavtryck).
Qin REF, som arbetade med andra, antog DSM för övervakad detektering av byggnader, och DSM i en tidsserie användes för att utföra spatiotemporal inference för att öka byggnadens detektion noggrannhet.
Spatiotemporal inferences for use in building detection using series of very-high-resolution space-borne stereo images
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology']}