![](/images/graphics-bg.png)
Statistical Similarity Based Change Detection for Multitemporal Remote Sensing Images
المؤلفون المشاركون
Aktar, Mumu
Mamun, Md. Al
Hossain, Md. Ali
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Change detection (CD) of any surface using multitemporal remote sensing images is an important research topic since up-to-date information about earth surface is of great value.
Abrupt changes are occurring in different earth surfaces due to natural disasters or man-made activities which cause damage to that place.
Therefore, it is necessary to observe the changes for taking necessary steps to recover the subsequent damage.
This paper is concerned with this issue and analyzes statistical similarity measure to perform CD using remote sensing images of the same scene taken at two different dates.
A variation of normalized mutual information (NMI) as a similarity measure has been developed here using sliding window of different sizes.
In sliding window approach, pixels’ local neighborhood plays a significant role in computing the similarity compared to the whole image.
Thus the insignificant global characteristics containing noise and sparse samples can be avoided when evaluating the probability density function.
Therefore, NMI with different window sizes is proposed here to identify changes using multitemporal data.
Experiments have been carried out using two separate multitemporal remote sensing images captured one year apart and one month apart, respectively.
Experimental analysis reveals that the proposed technique can detect up to 97.71% of changes which outperforms the traditional approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aktar, Mumu& Mamun, Md. Al& Hossain, Md. Ali. 2017. Statistical Similarity Based Change Detection for Multitemporal Remote Sensing Images. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175260
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aktar, Mumu…[et al.]. Statistical Similarity Based Change Detection for Multitemporal Remote Sensing Images. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175260
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aktar, Mumu& Mamun, Md. Al& Hossain, Md. Ali. Statistical Similarity Based Change Detection for Multitemporal Remote Sensing Images. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175260
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175260
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)