面向异源变化检测的遥感图像回归

异源多时相卫星图像中的变化检测是遥感中一个新兴课题。在本文中，我们提出一种基于图像回归的框架，用于异源多时相卫星图像中的变化检测，这已成为遥感中的一个主要课题。我们的方法学习一种变换，将第一幅图像映射到另一幅图像的域，反之亦然。选取四种回归方法来执行该变换：高斯过程、支持向量机、随机森林，以及一种近期提出的称为同质像素变换的核回归方法。为评估我们框架的潜力与局限，以及每种回归方法的优劣，我们在两个数据集上进行了实验。结果表明，随机森林性能良好、快速且对超参数鲁棒，而同质像素变换方法能以更高复杂度为代价获得更好的精度。