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An Unsupervised Approach to Change Detection in Built-Up Areas by Multitemporal PolSAR Images

机译：一种无监督的方法，可以通过多立体模式波片图像改变内置区域检测的方法

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Information from polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) imagery has been used for detecting built-up targets in classification problems, whereas it has been poorly exploited for change detection in multitemporal images. In this letter, we proposed an unsupervised approach for the detection of built-up changed areas from multitemporal full-polSAR images. The approach is based on the automatic thresholding of a novel change index based on the joint use of polarimetric span and average-alpha multitemporal information. The index is proposed for highlighting both constructed and demolished built-up elements. The experimental results on multitemporal UAVSAR images demonstrate that the proposed approach provides high detection accuracy and effectively separates among different types of changes, which is not the case with standard methods.
机译：来自Polariemetric合成孔径雷达（POLSAR）图像的信息已被用于检测分类问题中的内置目标，而它易于利用多人物图像中的变化检测。在这封信中，我们提出了一种无监督的方法，用于检测来自多立体全球型全球图像的内置变化区域。该方法基于基于极性跨度和平均-α多模数信息的联合使用新颖的变化指数的自动阈值。提出了索引，以突出显示构造和拆除的内置元素。 Multimporal UVSAR图像的实验结果表明，所提出的方法提供高检测精度，并有效地分离不同类型的变化，这不是标准方法的情况。

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