A COMBINATION OF NEIGHBORHOOD BASED RATIO OPERATOR AND CONVOLUTIONAL WAVELET NEURAL NETWORKS FOR CHANGE DETECTION IN MULTI-TEMPORAL SYNTHETIC APERTURE RADAR IMAGES

Phát hiện sự thay đổi trong ảnh SAR đa thời gian được ứng dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế về hoạt động quản lý kiểm tra, giám sát tài nguyên trên đất liền và trên biển với quy mô rộng lớn. Có rất nhiều thuật toán phát hiện sự thay đổi sử dụng hai ảnh SAR đa thời gian. Nguyên tắc phổ biến của chúng là thực hiện phân tích ảnh sai khác được tạo ra từ toán tử tỷ số của hai ảnh SAR đa thời gian nhằm phát hiện các sự thay đổi giữa chúng. Để cải thiện độ chính xác phát hiện, toán tử tỷ số và các phiên bản cải tiến của toán tử này thường được sử dụng kết hợp với các phương pháp xử lý tinh hơn nữa. Bài báo này đề xuất một giải pháp phát hiện sự thay đổi bằng cách kết hợp toán tỷ số dựa trên lân cận và thuật toán mạng nơ ron wavelet tích chập để cải thiện độ chính xác phát hiện sự thay đổi trong ảnh SAR đa thời gian.