研究目的
研究针对多空间分辨率传感器采集的多模态SAR数据这一具有挑战性的情况，开发一种无监督变化检测算法。
研究成果
所提出的方法在融合多源和多分辨率数据以进行变化检测方面展现出高效性，在测试集上达到了极高的准确率。其性能超越了基于各种方法学概念的先前无监督SAR变化检测算法。
研究不足
该方法假设输入图像的时间对已配准，且两个日期观测到的空间分辨率和数据模态相同。虚拟特征不可观测，其估计依赖于迭代方法。
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基于马尔可夫方法的多分辨率多模态SAR数据无监督变化检测
DOI：10.3390/rs10111671
期刊：Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
在合成孔径雷达（SAR）系统框架下，当前卫星任务能够以极短重访周期获取极高与多级空间分辨率的影像。这一技术场景为环境监测、自然灾害恢复等应用带来了显著潜力。在此背景下，数据融合与变化检测方法发挥着关键作用。本文针对多空间分辨率传感器采集的多模态SAR数据这一具有挑战性的场景，提出了一种无监督变化检测算法。该方法基于马尔可夫概率图模型、图割理论、线性混合模型、广义高斯分布、Gram-Charlier近似、最大似然估计及最小均方误差估计，通过利用不同观测时刻获取的多空间分辨率（可能包含不同模态）SAR数据，生成最精细观测分辨率下的变化检测图。其实现原理是：采用合适的广义高斯分布建模各空间尺度的数据统计特性，并迭代估计一组定义在最精细分辨率像素网格上的虚拟影像（假设所有传感器均能工作于该分辨率时所获影像）。通过构建适当的多模态能量函数并采用图割算法进行最小化，最终在马尔可夫随机场框架下解决变化检测问题。
作者：
David Solarna，Gabriele Moser，Sebastiano B. Serpico
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