Abstract-This paper beskriver nya tillägg till den tidigare publicerade multivariata förändringsdetekteringsmetoden (MAD) för förändringsdetektering i bi-temporala, multi- och hypervariata data såsom fjärranalysbilder. Ungefär som boosting metoder ofta tillämpas i data mining arbete, iterativt omvägd (IR) MAD metod i en rad iterationer sätter ökande fokus på "svåra" observationer, här observationer vars förändring status över tiden är osäker. MAD-metoden är baserad på den etablerade tekniken för kanonisk korrelationsanalys: för de multivariata data som förvärvats vid två tidpunkter och som täcker samma geografiska region, beräknar vi de kanoniska variaterna och subtraherar dem från varandra. Dessa ortogonala skillnader innehåller maximal information om ledförändring i alla variabler (spektralband). Den förändring som upptäcks på detta sätt är invariant att separera linjära (affin) omvandlingar i de ursprungligen uppmätta variablerna vid de två tidpunkterna, såsom 1) förändringar i vinst och offset i den mätenhet som används för att förvärva data, 2) data normalisering eller kalibreringsscheman som är linjära (affin) i de grå värdena för de ursprungliga variablerna, eller 3) ortogonala eller andra affin transformationer, såsom huvudkomponent (PC) eller maximal autokorrelationsfaktor (MAF) transformationer. IR-MAD-metoden beräknar först vanliga kanoniska och ursprungliga MAD-variater. I följande iterationer applicerar vi olika vikter på observationerna, stora vikter tilldelas observationer som visar liten förändring, dvs. för vilka summan av kvadrat, standardiserade MAD variates är liten, och små vikter tilldelas observationer för vilka summan är stor. Liksom den ursprungliga MAD-metoden är den iterativa förlängningen invarianta till linjära (affin) omvandlingar av de ursprungliga variablerna. För att stabilisera lösningarna på (IR-)MAD-problemet kan någon form av legalisering behövas. Detta är särskilt användbart för arbete med hyperspektral data. Detta dokument beskriver vanliga två uppsättningar kanoniska korrelationsanalys, MAD-omvandlingen, den iterativa förlängningen och tre legaliseringsscheman. Ett enkelt fall med verkliga Landsat Thematic Mapper (TM) data vid en tidpunkt och (delvis) konstruerade data vid den andra tidpunkten som visar överlägsenheten i det iterativa systemet jämfört med den ursprungliga MAD-metoden visas. Dessutom ges exempel med SPOT High Resolution Synliga data från en jordbruksregion i Kenya, och hyperspektral luftburen HyMap data från ett litet landsbygdsområde i sydöstra Tyskland. Det senare fallet visar på behovet av legalisering.
Därefter, iterativt omvägd multivariat förändring detektion (IR-MAD) REF utökar MAD genom att tillämpa olika vikter på observationer.
The Regularized Iteratively Reweighted MAD Method for Change Detection in Multi- and Hyperspectral Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}