遺伝的アルゴリズムアプローチを用いた衛星画像の変化検出

本書では、遺伝的アルゴリズム（GA）を使用してコスト関数を最小化することによる多時系列衛星画像の無監督変化検出の新しい方法を提案します。多時系列衛星画像から計算された差分画像は、GAからのバイナリ変化検出マスクの実現に従って、「変化した」領域と「変化していない」領域の2つの異なる領域に分割されます。各領域について、その差分画像の値とその平均値との間の平均二乗誤差（MSE）が計算されます。変化した領域と変化していない領域のMSEの加重和が、対応する変化検出マスクの実現のコスト値として使用されます。GAは、世代を通じてバイナリ変化検出マスクの初期実現を進化させることによって、最小コストの最終的な変化検出マスクを見つけるために使用されます。提案手法は、事前の仮定なしで差分画像の変化検出結果を生成できることが示されています。変化検出結果は、ESA/Envisat衛星によって取得された多時系列高度合成開口レーダー画像と、Landsat多光スペクトルスキャナーによって取得された多時系列光学画像で示されています。最先端の変化検出手法との比較が提供されます。