Rilevamento del cambiamento e analisi delle serie temporali di immagini 1: metodi non supervisionati

Titolo originale:

Change Detection and Image Time-Series Analysis 1: Unervised Methods

Contenuto del libro:

Change Detection and Image Time Series Analysis 1 presenta un'ampia gamma di metodi non supervisionati per l'analisi dell'evoluzione temporale attraverso l'uso di serie temporali di immagini associate a modalità di acquisizione ottica e/o radar ad apertura sintetica. Il Capitolo 1 introduce due approcci non supervisionati alla rilevazione di cambiamenti multipli in immagini bi-temporali multivariate, mentre i Capitoli 2 e 3 affrontano la rilevazione dei cambiamenti nelle serie temporali di immagini nel contesto dell'analisi statistica delle matrici di covarianza.

Il Capitolo 4 si concentra su wavelets e filtri neurali convoluzionali per l'estrazione di caratteristiche e il rilevamento di anomalie basato sull'entropia, mentre il Capitolo 5 tratta una serie di metriche come i rapporti di correlazione incrociata e la distanza di Hausdorff per l'analisi variazionale dello stato della neve. Il capitolo 6 presenta un modello di campo stocastico dinamico frazionario per la previsione spazio-temporale e per il monitoraggio di eventi meteorologici in rapido movimento come i cicloni.

Il capitolo 7 propone un'analisi basata sui punti caratteristici per la modellazione delle texture, nel contesto della teoria dei grafi, mentre il capitolo 8 si concentra sull'individuazione di nuovi tipi di copertura del suolo mediante il rilevamento dei cambiamenti basato sulla classificazione o su caratteristiche/pixel. Il capitolo 9 si concentra sulla modellazione delle classi nell'immagine differenziale e ricava un modello multiclasse per questa immagine differenziale nel contesto dell'analisi dei vettori di cambiamento.