Integriertes Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsnetzwerk zur Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern

Alapfogalmak

Durch die Erforschung der Einflussstrukturen von Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen wird ein integriertes Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsnetzwerk (INSINet) zur Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern vorgeschlagen.

Kivonat

Die Studie untersucht den Einfluss von Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen auf die Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern.
Zunächst werden die Einflussstrukturen von Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen analysiert, um die anschließende Modellkonstruktion zu leiten.
Dann wird Nachbarschaftsinformation durch 8-Nachbarschaftsbilder um das Zielbild herum erfasst, um ein größeres Sichtfeld zu erhalten und die Erkennung in Randbereichen zu verbessern. Durch Techniken wie Skip-Verbindungen, tiefe Überwachung und Aufmerksamkeitsmechanismus wird ein Modul für mehrschichtige tief überwachte Aufmerksamkeit (MDSA) entwickelt, um die Fusion von Multiskalenmerkmalen und die Extraktion von Änderungsinformationen zu verbessern.
Schließlich wird ein integriertes Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsnetzwerk (INSINet) vorgeschlagen, das die Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen effizient integriert und optimale Leistung bei der Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern erzielt.

Statisztikák

Die Einbeziehung von Nachbarschaftsinformationen verbessert den F1-Wert von INSINet um 3,08%.
Die Einbeziehung von Skalenüberwachungsinformationen verbessert den F1-Wert von INSINet um 3,32%.

Idézetek

"Durch die Erforschung der Einflussstrukturen von Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen wird ein integriertes Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsnetzwerk (INSINet) zur Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern vorgeschlagen."
"INSINet zeigt Bedeutung für die Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen auf hochauflösenden Fernerkundungsbildern."

Főbb Kivonatok

An Integrated Neighborhood and Scale Information Network for Open-Pit Mine Change Detection in High-Resolution Remote Sensing Images

by Zilin Xie,Ka... : arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15032.pdf

Mélyebb kérdések

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsgebiete der Fernerkundung übertragen werden, in denen Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen eine wichtige Rolle spielen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf verschiedene Anwendungsgebiete der Fernerkundung übertragen werden, insbesondere in Bereichen, in denen die Integration von Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen entscheidend ist. Zum Beispiel könnten sie in der Landnutzungsklassifizierung eingesetzt werden, um Veränderungen in verschiedenen Landnutzungstypen zu erkennen. Durch die Berücksichtigung von Nachbarschaftsinformationen können feinere Details und Muster in den Bildern erfasst werden, was zu einer genaueren Klassifizierung führt. Skaleninformationen könnten in der Umweltüberwachung eingesetzt werden, um Veränderungen in großen Gebieten zu identifizieren und Umweltveränderungen zu überwachen. Die Integration von multi-skalarer Information könnte auch in der Katastrophenüberwachung nützlich sein, um schnelle und präzise Veränderungen nach Naturkatastrophen zu erkennen.

Wie könnten zusätzliche Informationsquellen neben Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen in das INSINet-Modell integriert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Zusätzlich zu Nachbarschafts- und Skalenüberwachungsinformationen könnten weitere Informationsquellen in das INSINet-Modell integriert werden, um die Leistung weiter zu verbessern. Zum Beispiel könnten zeitliche Informationen über Veränderungen im Laufe der Zeit einbezogen werden, um die Dynamik von Veränderungen besser zu verstehen. Geologische Daten wie Bodenbeschaffenheit, Topographie und geologische Strukturen könnten ebenfalls integriert werden, um die Genauigkeit der Veränderungserkennung zu erhöhen. Darüber hinaus könnten meteorologische Daten einbezogen werden, um Umweltauswirkungen auf die Veränderungen zu bewerten und die Ursachen für Veränderungen besser zu verstehen.

Wie könnte das INSINet-Modell angepasst werden, um die Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen in Echtzeit zu ermöglichen und so die Überwachung und den Umweltschutz in diesen Gebieten zu verbessern?

Um die Erkennung von Veränderungen in Tagebauminen in Echtzeit zu ermöglichen, könnte das INSINet-Modell durch die Integration von Echtzeit-Datenströmen und kontinuierlicher Überwachung angepasst werden. Dies könnte durch die Implementierung von automatisierten Prozessen und Algorithmen erfolgen, die kontinuierlich Daten von Satelliten oder Drohnen empfangen und analysieren. Darüber hinaus könnten Sensoren vor Ort installiert werden, um Echtzeitdaten zu liefern, die in das Modell einfließen. Die Nutzung von Cloud-Computing und schnellen Datenverarbeitungstechnologien könnte die Echtzeitüberwachung unterstützen. Durch die Echtzeit-Erkennung von Veränderungen könnten Umweltauswirkungen schnell identifiziert und Maßnahmen zum Umweltschutz eingeleitet werden, um die Nachhaltigkeit der Tagebauminen zu verbessern.