Key points are not available for this paper at this time.
توفير معلومات دقيقة حول ديناميات الفيضانات من بيانات رادار التصوير التلقائي (SAR) في الوقت القريب من الزمن هو مهمة أساسية في إدارة الكوارث. يتم تطبيق نهج طبيعتين قائم على العتبة على بيانات مؤشر التغيير المعياري لحل مشكلة الكشف عن التغيير في ثلاث فئات تلقائيًا في صور ذات حجم كبير مع احتمالات أولوية صغيرة. تُستخدم نتيجة العتبة لتInitialization نموذج ماركوف الهجين الذي يدمج المعلومات المعتمدة على المقياس والمعلومات السياقية في عملية التسمية من خلال الجمع بين نمذجة الصور ماركوف الهرمية وغير السببية. تم تعديل تقدير الحد الأقصى الهرمي (HMAP) باستخدام سلاسل ماركوف في المقياس، المطورة أصلًا على الأشجار الرباعية، لتتناسب مع الرسوم البيانية غير المنتظمة الهرمية. لتقليل الجهد الحاسوبي لعملية التحسين التكرارية المرتبطة بنماذج ماركوف غير السببية، يتم تعريف نهج حقل ماركوف العشوائي (MRF) الذي يُطبق على منطقة مقيدة من أدنى مستوى في الرسم البياني، تم اختيارها وفقًا لنتيجة تصنيف HMAP. تؤكد التجارب التي تم تنفيذها على مجموعة بيانات TerraSAR-X StripMap الثنائية الزمن من جنوب غرب إنجلترا خلال وبعد فيضانات واسعة النطاق في 2007 على فعالية طريقة الكشف عن التغيير المقترحة وتظهر زيادة في دقة التصنيف لنموذج MRF الهجين بالمقارنة مع التطبيق الوحيد لتقدير HMAP. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة تأثير هيكل الرسم البياني والمعلمات النموذجية المختارة على نتيجة التسمية والأداء.
درس مارتينيس وآخرون (الخميس) هذا السؤال.