کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6949137 | 1451233 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A scale-invariant change detection method for land use/cover change research
ترجمه فارسی عنوان
یک روش تشخیص تغییرات مقیاس غیرمستقیم برای تحقیق در مورد تغییر کاربری زمین / پوشش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Land Use/Cover Change (LUCC) detection relies increasingly on comparing remote sensing images with different spatial and spectral scales. Based on scale-invariant image analysis algorithms in computer vision, we propose a scale-invariant LUCC detection method to identify changes from scale heterogeneous images. This method is composed of an entropy-based spatial decomposition, two scale-invariant feature extraction methods, Maximally Stable Extremal Region (MSER) and Scale-Invariant Feature Transformation (SIFT) algorithms, a spatial regression voting method to integrate MSER and SIFT results, a Markov Random Field-based smoothing method, and a support vector machine classification method to assign LUCC labels. We test the scale invariance of our new method with a LUCC case study in Montreal, Canada, 2005-2012. We found that the scale-invariant LUCC detection method provides similar accuracy compared with the resampling-based approach but this method avoids the LUCC distortion incurred by resampling.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 141, July 2018, Pages 252-264
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 141, July 2018, Pages 252-264
نویسندگان
Jin Xing, Renee Sieber, Terrence Caelli,