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Unsupervised Learning of Robust Representations for Change Detection on Sentinel-2 Earth Observation Images

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Michelle Aubrun
Andres Troya-Galvis
Mohanad Albughdadi
Romain Hugues
Marc Spigai
Erschienen in
Environmental Software Systems. Data Science in Action
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

The recent popularity of artificial intelligence techniques and the wealth of free and open access Copernicus data have led to the development of new data analytics applications in the Earth Observation domain. Among them, is the detection of changes on image time series, and in particular, the estimation of levels and superficies of changes. In this paper, we propose an unsupervised framework to detect generic but relevant and reliable changes using pairs of Sentinel-2 images. To illustrate this method, we will present a scenario focusing on the detection of changes in vineyards due to natural hazards such as frost and hail.
Mit KI übersetzt

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Nächstes Kapitel Dietary Intake Assessment: From Traditional Paper-Pencil Questionnaires to Technology-Based Tools
Titel
Unsupervised Learning of Robust Representations for Change Detection on Sentinel-2 Earth Observation Images
Verfasst von
Michelle Aubrun
Andres Troya-Galvis
Mohanad Albughdadi
Romain Hugues
Marc Spigai
Copyright-Jahr
2020
Buch
Environmental Software Systems. Data Science in Action

Print ISBN: 978-3-030-39814-9

Electronic ISBN: 978-3-030-39815-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-39815-6_1
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