Multitemporella hyperspektral fjärranalysdata har potential att upptäcka förändrade områden på jordytan. Olika radiometriska och geometriska egenskaper mellan multitemporala data på grund av sensorernas förvärvstid eller placering bör dock lösas för att möjliggöra hyperspektralbilder för att upptäcka förändringar i naturliga och mänskliga påverkade områden. Dessutom minskar databuller i det hyperspektrala bildspektrumet noggrannheten när allmänna förändringsdetekteringsalgoritmer tillämpas på hyperspektrala bilder. För att ta itu med dessa problem presenterar vi en oövervakad förändringsdetektoralgoritm baserad på statistiska analyser av spektralprofiler; profilerna genereras från en syntetisk bildfusionsmetod för multitemporala hyperspektralbilder. Denna metod syftar till att minimera bullret mellan de spektra som motsvarar positionerna för identiska positioner genom att öka förändringsdetektionshastigheten och minska fellarmfrekvensen utan att minska dimensionaliteten hos de ursprungliga hyperspektraldata. Med hjälp av en kvantitativ jämförelse av en faktisk datauppsättning som förvärvats av luftburna hyperspektralsensorer, visar vi att den föreslagna metoden ger fantastiska förändringsdetekteringsresultat i förhållande till de toppmoderna oövervakade förändringsdetekteringsalgoritmerna.
Baserat på statistiska analyser av spektralprofiler, Han et al. REF antar en oövervakad cd-algoritm för denoisering utan dimensionalitetsreduktion.
An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}