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Improving Change Detection Results of IR-MAD by Eliminating Strong Changes

机译：通过消除强变化来改善IR-MAD的变化检测结果

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This letter examines the effect of the prior elimination of strong changes on the results of change detection in bitemporal multispectral images using the previously published iteratively reweighted multivariate alteration detection (IR-MAD) method. An initial change mask is calculated by identifying strong changes between two images. By using the mask and hence eliminating the strong changes from the analysis, the IR-MAD method is able to identify a better no-change background. This effect is demonstrated on a multitemporal Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus data set from an agricultural region in Germany with substantial improvement in the results even for the scenes which have a large number of changes.
机译：这封信探讨了使用先前发布的迭代重加权多变量变化检测（IR-MAD）方法，事先消除了强烈变化对双时变多光谱图像中变化检测结果的影响。通过识别两个图像之间的强烈变化来计算初始变化掩码。通过使用掩模，从而消除了分析中的强烈变化，IR-MAD方法能够识别出更好的不变背景。这种效果在来自德国农业地区的多时态Landsat增强型主题Mapper Plus数据集上得到了证明，即使对于变化很大的场景，结果也有显着改善。

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