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Deep No Learning Approach for Unsupervised Change Detection in Hyperspectral Images

Saha, Sudipan und Kondmann, Lukas und Zhu, Xiao Xiang (2021) Deep No Learning Approach for Unsupervised Change Detection in Hyperspectral Images. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-3, Seiten 311-316. ISPRS 2021, 04 - 10 July 2021, Nice, France (virtual event). doi: 10.5194/isprs-annals-V-3-2021-311-2021. ISSN 2194-9042.

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Offizielle URL: https://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/V-3-2021/311/2021/isprs-annals-V-3-2021-311-2021.pdf

Kurzfassung

Unsupervised deep transfer-learning based change detection (CD) methods require pre-trained feature extractor that can be used to extract semantic features from the target bi-temporal scene. However, it is difficult to obtain such feature extractors for hyperspectral images. Moreover, it is not trivial to reuse the models trained with the multispectral images for the hyperspectral images due to the significant difference in number of spectral bands. While hyperspectral images show large number of spectral bands, they generally show much less spatial complexity, thus reducing the requirement of large receptive fields of convolution filters. Recent works in the computer vision have shown that even untrained networks can yield remarkable result in different tasks like super-resolution and surface reconstruction. Motivated by this, we make a bold proposition that untrained deep model, initialized with some weight initialization strategy can be used to extract useful semantic features from bi-temporal hyperspectral images. Thus, we couple an untrained network with Deep Change Vector Analysis (DCVA), a popular method for unsupervised CD, to propose an unsupervised CD method for hyperspectral images. We conduct experiments on two hyperspectral CD data sets, and the results demonstrate advantages of the proposed unsupervised method over other competitors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142283/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Anderer)
Titel:Deep No Learning Approach for Unsupervised Change Detection in Hyperspectral Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Saha, SudipanTU MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kondmann, LukasLukas.Kondmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2253-6936NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5530-3613NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:V-3
DOI:10.5194/isprs-annals-V-3-2021-311-2021
Seitenbereich:Seiten 311-316
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:deep learning, unsupervised change detection, hyperspectral images
Veranstaltungstitel:ISPRS 2021
Veranstaltungsort:Nice, France (virtual event)
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:04 - 10 July 2021
Veranstalter :ISPRS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Bratasanu, Ion-Dragos
Hinterlegt am:21 Mai 2021 16:13
Letzte Änderung:25 Aug 2021 10:01

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