Change Detection and Image Time-Series Analysis 1: Unervised Methods
Change Detection and Image Time Series Analysis 1 stellt eine breite Palette von unbeaufsichtigten Methoden für die Analyse der zeitlichen Entwicklung durch die Verwendung von Bildzeitreihen im Zusammenhang mit optischen und/oder Radarerfassungsmodalitäten mit synthetischer Apertur vor. In Kapitel 1 werden zwei unbeaufsichtigte Ansätze zur Erkennung von Mehrfachveränderungen in bi-temporalen multivariaten Bildern vorgestellt, während die Kapitel 2 und 3 die Erkennung von Veränderungen in Bildzeitreihen im Zusammenhang mit der statistischen Analyse von Kovarianzmatrizen behandeln.
Kapitel 4 befasst sich mit Wavelets und neuronalen Faltungsfiltern zur Merkmalsextraktion und entropiebasierten Erkennung von Anomalien, und Kapitel 5 befasst sich mit einer Reihe von Metriken wie Kreuzkorrelationsverhältnissen und der Hausdorff-Distanz zur Variationsanalyse des Schneezustands. In Kapitel 6 wird ein fraktioniertes dynamisches stochastisches Feldmodell für die räumlich-zeitliche Vorhersage und für die Überwachung sich schnell bewegender meteorologischer Ereignisse wie Wirbelstürme vorgestellt. In Kapitel 7 wird eine auf charakteristischen Punkten basierende Analyse für die Texturmodellierung im Rahmen der Graphentheorie vorgeschlagen, und Kapitel 8 befasst sich mit der Erkennung neuer Landbedeckungstypen durch klassifikationsbasierte Veränderungserkennung oder merkmals- bzw.
pixelbasierte Veränderungserkennung. Kapitel 9 befasst sich mit der Modellierung von Klassen im Differenzbild und leitet ein Multiklassenmodell für dieses Differenzbild im Rahmen der Änderungsvektoranalyse ab.
| ISBN: | 9781789450569 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 304 |
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