![](/images/graphics-bg.png)
An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles
المؤلفون المشاركون
Han, Youkyung
Choi, Jaewan
Chang, Anjin
Choi, Seokkeun
Park, Honglyun
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Multitemporal hyperspectral remote sensing data have the potential to detect altered areas on the earth’s surface.
However, dissimilar radiometric and geometric properties between the multitemporal data due to the acquisition time or position of the sensors should be resolved to enable hyperspectral imagery for detecting changes in natural and human-impacted areas.
In addition, data noise in the hyperspectral imagery spectrum decreases the change-detection accuracy when general change-detection algorithms are applied to hyperspectral images.
To address these problems, we present an unsupervised change-detection algorithm based on statistical analyses of spectral profiles; the profiles are generated from a synthetic image fusion method for multitemporal hyperspectral images.
This method aims to minimize the noise between the spectra corresponding to the locations of identical positions by increasing the change-detection rate and decreasing the false-alarm rate without reducing the dimensionality of the original hyperspectral data.
Using a quantitative comparison of an actual dataset acquired by airborne hyperspectral sensors, we demonstrate that the proposed method provides superb change-detection results relative to the state-of-the-art unsupervised change-detection algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Youkyung& Chang, Anjin& Choi, Seokkeun& Park, Honglyun& Choi, Jaewan. 2017. An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187711
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Youkyung…[et al.]. An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187711
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Youkyung& Chang, Anjin& Choi, Seokkeun& Park, Honglyun& Choi, Jaewan. An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187711
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187711
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)