Détection de Changement Robuste en Rang Faible pour les Séries Temporelles d'Images SAR

Abstract

Ce papier considère la détection de changements dans une série temporelle d’images multivariées obtenues par radar à synthèse d’ouverture. Dans ce cadre, les méthodologies classiques modélisent les données par une distribution gaussienne à moyenne nulle et une covariance non structurée. Ces deux hypothèses montrent leur limite lorsque les données sont a tres haute résolution ou que la dimension de celles-ci est grande. Pour de telles images, les pixels peuvent avoir un comportement impulsif (non gaussien) et peuvent avoir une structure de rang faible. Ainsi, nous proposons de d ́eriver un nouveau d ́etecteur dans un cadre robuste en supposant une structure de rang faible. Les résultats de l’approche proposée sur un jeu de données UAVSAR illustrent l’intérêt de la méthode.

Publication
In XXVIIe Colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images
Ammar Mian
Ammar Mian
Associate professor

Associate professor at Université Savoie Mont Blanc in Signal processing

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