유전 알고리즘 접근 방식을 사용한 위성 이미지의 변화 탐지

이 논문에서는 유전 알고리즘(GA)을 사용하여 다중 시간 위성 이미지에서 비용 함수를 최소화하여 비지도 변화 탐지를 위한 새로운 방법을 제안합니다. 다중 시간 위성 이미지에서 계산된 차이 이미지는 GA의 이진 변화 탐지 마스크 실현에 따라 '변경됨'과 '변경되지 않음'이라는 두 개의 뚜렷한 영역으로 분할됩니다. 각 영역에 대해 차이 이미지 값과 차이 이미지 값의 평균 간의 평균 제곱 오차(MSE)를 계산합니다. 변경된 영역과 변경되지 않은 영역의 MSE의 가중합이 해당 변화 탐지 마스크 실현을 위한 비용 값으로 사용됩니다. GA는 세대를 통해 이진 변화 탐지 마스크의 초기 실현을 발전시켜 최소 비용을 가진 최종 변화 탐지 마스크를 찾기 위해 사용됩니다. 제안된 방법은 사전 가정 없이 차이 이미지에서 변화 탐지 결과를 생성할 수 있습니다. 변화 탐지 결과는 ESA/Envisat 위성이 획득한 다중 시간 고급 합성 개구 레이더 이미지와 Landsat 다중 스펙트럼 스캐너로 획득한 다중 시간 광학 이미지에서 보여집니다. 최신 변화 탐지 방법과의 비교도 제공됩니다.