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Polarimetric SAR Change Detection with the Complex Hotelling-Lawley Trace Statistic

机译:具有复杂Hotelling-Lawley跟踪统计的极化saR变化检测

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摘要

In this paper, we propose a new test statistic for unsupervised change detection in polarimetric radar images. We work with multilook complex covariance matrix data, whose underlying model is assumed to be the scaled complex Wishart distribution. We use the complex-kind Hotelling-Lawley trace statistic for measuring the similarity of two covariance matrices. The distribution of the Hotelling-Lawley trace statistic is ap- proximated by a Fisher-Snedecor distribution, which is used to define the significance level of a false alarm rate regulated change detector. Experiments on simulated and real PolSAR data sets demonstrate that the proposed change detection method gives detections rates and error rates that are comparable with the generalized likelihood ratio test.
机译:在本文中,我们提出了一种用于偏振雷达图像中无监督变化检测的新测试统计量。我们使用多视复数协方差矩阵数据,假设其基础模型为缩放的复数Wishart分布。我们使用复杂种类的Hotelling-Lawley跟踪统计量度两个协方差矩阵的相似性。 Fisherling-Snedecor分布近似表示了Hotelling-Lawley跟踪统计量的分布,该分布用于定义误报率调节的变化检测器的显着性水平。在模拟和真实的PolSAR数据集上进行的实验表明,所提出的变化检测方法可提供与广义似然比检验相当的检测率和错误率。

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