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随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
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