研究目的
利用多时相和极化合成孔径雷达数据，为城市环境开发一种稳健且永久的变更检测算法，以降低因季节变化和移动特征导致的误检率。
研究成果
研究得出结论：香农熵和极化协方差矩阵的行列式是检测城市环境变化最稳健的参数。采用双曲正切模型函数能显著减少非必要变化，提供建筑物新建/拆除信息及变化发生时间。适当数量的多时相SAR数据集结合双极化技术可实现稳健的变化检测。
研究不足
该技术会因场景间车辆的增减而错误地将某些停车场检测为变化区域。若不应用双曲正切模型函数，也难以判断变化发生的具体时间。
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[IEEE 2019国际接入网光纤研讨会（FOAN）- 波黑萨拉热窝（2019年9月2日-2019年9月4日）] 2019国际接入网光纤研讨会（FOAN）- 光纤参数在使用期间的退化：2003-2019
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DOI：10.1109/foan.2019.8933804
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
利用合成孔径雷达（SAR）数据进行变化检测在紧急情况和不利天气条件下具有重要价值。本文研究了城市环境中多时相极化无人机SAR数据的变化检测方法，确定了最具鲁棒性的极化参数，并对选定参数应用了最大似然比和双曲正切模型函数的变化检测技术。该模型函数用于量化变化特征，排除季节性变化或与移动地物相关的变化，从而仅检测城市环境中的持久性永久变化。与历史谷歌地球影像的对比显示结果具有良好一致性。通过将双曲正切函数拟合至多时相极化参数，显著降低了误检率，并能明确判断建筑物是新建还是损毁，以及所检测变化的发生时间。
作者：
Duk-jin Kim，Scott Hensley，Sang-Ho Yun，Maxim Neumann
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