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Urban area change detection based on generalized likelihood ratio test

  • Weiying Zhao
  • , Sylvain Lobry
  • , Henri Maitre
  • , Jean Marie Nicolas
  • , Florence Tupin

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Change detection methods often use denoised data because the original speckle noise has a strong influence on the detection results. The effect of using different data sources (different equivalent number of looks, original data, denoised data) and different threshold methods are studied based on four kinds of generalized likelihood ratio test approaches. NL-SAR [1] denoised data and the corresponding spatially varying equivalent number of looks are taken into account in the detection procedure. The bi-temporal experimental results on simulated data, realistic synthetic Sentinel-1 SAR data show the improvement of using equivalent number of looks of denoised data and corresponding adaptive thresholds for change detection in urban areas.

langue originaleAnglais
titre2017 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, MultiTemp 2017
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (Electronique)9781538633274
Les DOIs
étatPublié - 12 sept. 2017
Modification externeOui
Evénement9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, MultiTemp 2017 - Bruges, Belgique
Durée: 27 juin 201729 juin 2017

Série de publications

Nom2017 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, MultiTemp 2017

Une conférence

Une conférence9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, MultiTemp 2017
Pays/TerritoireBelgique
La villeBruges
période27/06/1729/06/17

Empreinte digitale

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