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

Accepted manuscript version. Published version at http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2532320.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

Change Detection in Multilook Polarimetric SAR Imagery With Determinant Ratio Test Statistic

In this article, we propose a determinant ratio test (DRT) statistic to measure the similarity of two covariance matrices for unsupervised change detection in polarimetric radar images. The multilook complex covariance matrix is assumed to follow a scaled complex Wishart distribution. In doing so, we provide the distribution of the DRT statistic that is exactly Wilks's lambda of the second kind distribution, with density expressed in terms of Meijer G-functions. Due to this distribution, the constant false alarm rate (CFAR) algorithm is derived in order to achieve the required performance. More specifically, a threshold is provided by the CFAR to apply to the DRT statistic producing a binary change map. Finally, simulated and real multilook polarimetric SAR (PolSAR) data are employed to assess the performance of the method and is compared with the Hotelling-Lawley trace (HLT) statistic and the likelihood ratio test (LRT) statistic

Visualization of and Software for Omnibus Test Based Change Detected in a Time Series of Polarimetric SAR Data

Based on an omnibus likelihood ratio test statistic for the equality of several variance-covariance matrices following the complex Wishart distribution and a factorization of this test statistic with associated p-values, change analysis in a time series of multilook polarimetric synthetic aperture radar data in the covariance matrix representation is carried out. The omnibus test statistic and its factorization detect if and when change occurs. Using airborne EMISAR and spaceborne RADARSAT-2 data, this article focuses on change detection based on the p-values, on visualization of change at pixel as well as segment level, and on computer software

Detecting Water Hyacinth Infestation in Kuttanad, India, Using Dual-Pol Sentinel-1 SAR Imagery

Water hyacinth (Pontederia crassipes, also known as Eichhornia crassipes) is a highly invasive aquatic macrophyte species, indigenous to Amazonia, Brazil and tropical South America. It was introduced to India in 1896 and has now become an environmental and social challenge throughout the country in community ponds, freshwater lakes, irrigation channels, rivers and most other surface waterbodies. Considering its large speed of propagation on the water surface under conducive conditions and the adverse impact the infesting weed has, constant monitoring is needed to aid civic bodies, governments and policy makers involved in remedial measures. The synoptic coverage provided by satellite imaging and other remote sensing practices make it convenient to find a solution using this type of data. While there is an established background for the practice of remote sensing in the detection of aquatic plants, the use of Synthetic Aperture Radar (SAR) has yet to be fully exploited in the detection of water hyacinth. This research focusses on detecting water hyacinth within Vembanad Lake, Kuttanad, India. Here, results show that the monitoring of water hyacinth has proven to be possible using Sentinel-1 SAR data. A quantitative analysis of detection performance is presented using traditional and state-of-the-art change detectors. Analysis of these more powerful detectors showed true positive detection ratings of ~95% with 0.1% false alarm, showing significantly greater positive detection ratings when compared to the more traditional detectors. We are therefore confident that water hyacinth can be monitored using SAR data provided the extent of the infestation is significantly larger than the resolution cell (bigger than a quarter of a hectare)

Change Detection for Multi-Polarization SAR

Il presente lavoro di tesi si inquadra nel contesto della change detection in immagini SAR. In particolare, la procedura di change detection si pone l'obiettivo di individuare i cambiamenti che avvengono in un area di interesse in un certo intervallo temporale a partire da una coppia coregistrata di immagini SAR rappresentative della scena di interesse nell'intervallo temporale considerato. Presupposto fondamentale delle analisi di change detection è che un cambiamento nella superficie osservata da un sensore corrisponda a un cambiamento di risposta nei dati telerilevati sensibilmente più rilevante rispetto ai cambiamenti dovuti ad altri fattori, quali le condizioni atmosferiche al momento delle acquisizioni, o l'umidità dei suoli o ancora differenze nelle condizioni di acquisizione dei dati telerilevati. Al fine di perseguire tale scopo, in letteratura aperta, vengono considerati due principali approcci noti come change detection incoerente e change detection coerente. A differenza dell'approccio coerente, nella change detection incoerente si cerca di rivelare variazioni del livello di potenza media di una determinata scena sfruttando solo le informazioni di intensità delle immagini disponibili trascurando così le informazioni di fase. L'obiettivo principale che si è inteso perseguire nel lavoro svolto, è stato quello di considerare un nuovo approccio per il problema della change detection basato sulla teoria dell'invarianza nei test di ipotesi considerando un modello di dati polarimetrico, ovvero, supponendo di avere diversità in termini di polarizzazione dei dati relativi alla scena di interesse. In particolare, il principio di invarianza consente, in fase di progetto, di forzare alcune interessanti proprietà della statistica di decisione permettendo di concentrarsi su regole decisionali che mostrano alcune simmetrie naturali implicando importanti proprietà pratiche come il comportamento CFAR (Constant False Alarm Ratio). Inoltre, l'uso del principio di invarianza porta ad una riduzione dei dati, in quanto, tutti i test invarianti possono essere espressi in termini di una statistica, chiamata massimale invariante, che organizza i dati originali in classi di equivalenza. In fase di sviluppo, dopo aver trovato un massimale invariante per il problema in esame si è osservato che il rivelatore invariante ottimo ad esso associato non è UMPI (Uniformly Most Powerful Invariant), quindi, non praticamente realizzabile. Di conseguenza, sono stati determinati alcuni ricevitori invarianti sub-ottimi, le cui prestazioni sono state valutate sia su dati simulati che su immagini SAR reali ad alta risoluzione. Successivamente, si è considerata una particolare struttura diagonale a blocchi per la matrice di covarianza polarimetrica. Imponendo tale vincolo al problema della change detection è stata introdotta una nuova regola di decisione basata sul criterio GLRT (Generalized Likelihood Ratio Test). Inoltre, seguendo un tale approccio, si è dimostrato che il ricevitore sintetizzato garantisce il comportamento CFAR. Tuttavia, nei problemi di change detection, può accadere che le due immagini vengano acquisite con angoli di vista leggermente diversi, o, che le proprietà di propagazione del mezzo cambino tra le due acquisizioni. Tali effetti, possono essere portati in conto in fase di progetto considerando un fattore di scala in termini di intensità. Se il sistema di rilevamento non è stato progettato per tenere conto di tali effetti, il disallineamento in termini di intensità tra le due immagini può introdurre dei falsi allarme con conseguente perdita in termini di capacità rivelazione del sistema di change detection. Per tale motivo, si introduce la possibilità di tenere conto di possibili variazioni di scala al fine di rendere più robusti i ricevitori sintetizzati. Nello specifico, una volta formulato analiticamente il problema considerato, viene sintetizzato il GLRT per i casi in cui si considerino due e tre canali e polarimetrici. Inoltre, utilizzando il principio di invarianza, in primo luogo si dimostra che i ricevitori basati sul GLRT soddisfano la proprietà CFAR, ed, in secondo luogo, vengono proposte alcune ulteriori regole decisionali invarianti. In tutti i casi di studio considerati, le analisi delle prestazioni sono state effettuate utilizzando sia dati simulati che immagini SAR reali ad alta risoluzione. In entrambi i casi, i risultati ottenuti hanno mostrato che alcuni degli algoritmi sviluppati forniscono prestazioni soddisfacenti in termini di capacità di rivelazione dei cambiamenti nell'area di interesse e dunque, rappresentano una buona soluzione per affrontare il problema di change detection