变化检测-差值算法

遥感影像变化检测简述摘要：遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点，随着遥感对地观测技术的快速发展和应用，变化检测技术体系也在不断地发展和演化，已广泛应用于国土资源管理、地物变化、农林业的监测等领域。

现有的遥感变化检测技术方法很多，分类方式也很多，目前的研究表明，没有任何一种变化检测方法具有绝对的优势。

在实际的应用中，要根据具体的应用目的选取合适的变化检测方法。

本文将对遥感影像变化检测的基本概念、主要检测流程以及不同分类体系下的检测方法及各方法的优缺点进行简要阐述。

关键词：遥感影像；变化检测；检测方法中图分类号：文献标志码：文章编号：遥感影像变化检测是利用不同时期覆盖在同一地表区域的多源遥感影像和相关地理空间数据，结合相应地物特性和遥感成像机理，采用图像、图形处理理论及数理模型方法，确定和分析该地域地物的变化[1]，包括地物位置、范围的变化和地物性质、状态的变化。

它的最终目标就是提取出变化信息并确定变化的类型。

近年来，随着航天技术和信息科学技术的飞速发展，遥感影像获取技术呈现出多平台、多角度多传感器和高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率、高辐射分辨率的特点[2]，海量的遥感数据为遥感应用提供了坚实的数据基础。

怎样从海量的遥感影像数据中提取和检测出变化信息已成为当前遥感数据处理技术的主要发展方向[3]。

国内外学者从不同角度针对不同应用研究了大量的变化检测方法和理论模型，但目前还没有发现一种适合所有场景的方法[4]，还需根据具体情况，选择合适的变化检测方法。

论文简述了遥感变化检测的主要流程，简单介绍了几种目前主要使用的变化检测方法及其优缺点。

1 遥感变化检测的主要流程目前，各学者对遥感影像的变化检测过程提出了不同的划分步骤。

本文将遥感影像的变化检测过程总结为数据源选取、数据预处理、变化信息提取、变化信息后处理、检测精度评价五个部分。

数据源选取。

现在变化检测可以利用的数据源有很多，单波段、多波段、单时相、多时相等影像都有。

遥感影像的多时相监测方法研究在当今的科技时代，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。

其中，遥感影像的多时相监测在众多领域发挥着关键作用，如环境监测、农业评估、城市规划以及灾害预警等。

多时相遥感影像能够反映出地表特征在不同时间的变化情况，为我们深入了解地球系统的动态过程提供了宝贵的数据支持。

多时相遥感影像监测的基本原理是通过对同一地区在不同时间获取的遥感影像进行对比分析，从而揭示出该地区的变化信息。

这些影像可以来自不同的传感器，具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。

为了有效地进行多时相监测，首先需要对这些影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等，以确保影像之间具有可比性。

在辐射校正方面，由于传感器本身的特性以及光照条件的差异，不同时间获取的影像在辐射亮度上可能存在偏差。

通过辐射校正，可以将影像的辐射亮度值转换为具有实际物理意义的辐射量，如反射率或发射率。

几何校正则是解决由于卫星轨道、姿态以及地球自转等因素导致的影像几何变形问题，使得不同影像中的相同地物能够准确匹配。

大气校正用于消除大气对电磁波的散射和吸收影响，从而更真实地反映地表的光谱特征。

在完成预处理后，接下来就是选择合适的变化检测方法。

常见的方法包括基于像元的方法、基于对象的方法以及基于特征的方法。

基于像元的方法是最为直接和简单的方法之一。

它通过对不同时相影像中对应像元的灰度值或光谱值进行比较，来判断是否发生了变化。

例如，差值法就是计算两个时相影像对应像元值的差值，如果差值超过一定的阈值，则认为发生了变化。

这种方法的优点是计算简单，容易实现，但缺点是对噪声较为敏感，容易产生误判。

基于对象的方法则首先对影像进行分割，将其划分为具有相似特征的对象，然后比较不同时相影像中对象的属性变化。

相比基于像元的方法，基于对象的方法能够更好地考虑地物的空间特征和上下文信息，减少噪声的影响，提高变化检测的准确性。

但该方法的计算复杂度较高，对影像分割的质量要求也较高。

2000年影像 2006年影像研究区为南美洲一处热带雨林，通过查看前后两幅影像的坐标系、研究范围、空间分辨率和几何精纠正、大气校正情况，确保了了两幅影像已经配准完毕。

利用Flicker等工具查看前后两期影像存在的差异。

可以明显地发现，粉红色区域为森林采伐区域，2006年研究去内森林采伐区域面积增大了许多。

>> Change Detection Difference Map工具点击Change Detection》Change Detection Difference Map，分别选择2000年影像的第四波段（近红外波段）和2006年影像的第四波段（近红外波段），Define Class Thresholds选择默认，勾选Normalize Data Range[0-1]，设置输出路径，取消自动保存配准影像。

根据两幅影像在近红外波段数值相减得到的结果进行变化分级，正值为森林增加，零值为森林不变，负值为森林减少，绝对值越大，变化越大。

Simple Difference = DN2000-DN2006Percent Difference =（DN2000-DN2006）/ DN2000Normalization: Normalization = (DN - min) / (max - min)Standardization: Standardization = (DN - mean) / stdev加载生成的影像，利用多窗口查看对应位置的森林变化分级情况。

差值变化检测结果分类图像以彩色显示，红色表示的前后比较产生了正值差异，即植被生长的区域，且随着颜色加深，增长越多；蓝色表示的前后比较产生了负值差异，即森林砍伐的区域，且随着颜色加深，砍伐越多。

在ToolBox中，打开Classification》Post Classification》Class Statistics，依次选06检测结果和06年影像（此处不能使用00年影像）统计各个变化。

多元变化检测算法是用于检测数据集中多个变量之间变化的算法。

这些变化可能包括趋势、周期性、异常或其他模式的变化。

以下是几种常见的多元变化检测算法：
1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：
- 原理： PCA通过将原始数据转换为主成分（特征向量）的线性组合，降低数据的维度，使得数据中的变化更容易被识别。

- 应用：在多元时间序列数据中，可以使用PCA来检测主要的变化模式。

2. 协方差矩阵演化检测：
- 原理：基于数据的协方差矩阵的演化来检测变化。

协方差矩阵的变化可能反映出数据集中变量之间关系的改变。

- 应用：在金融领域，可以使用协方差矩阵的变化来检测市场风险的变化。

3. 奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）：
- 原理： SSA将时间序列分解成多个成分，包括趋势、周期和噪声成分，从而可以更容易地检测到变化。

- 应用：在气象学中，SSA可用于检测气象数据中的季节性和趋势性变化。

4. 时间序列分解方法：
- 原理：将时间序列分解为趋势、季节性和残差部分，然后检测这些部分的变化。

- 应用：在电力系统中，可以使用时间序列分解方法来检测负荷变化的趋势和季节性。

5. 集成方法：
- 原理：使用多个模型或算法组合的集成方法，以提高变化检测的准确性和鲁棒性。

- 应用：随机森林、梯度提升机等集成学习方法可以用于多元变化检测。

这些算法可以根据具体的应用场景选择和调整，因为不同的问题可能需要不同的方法来有效地检测多元变化。

题目：图像变化检测方法综述学号：：图像变化检测方法综述摘要图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。

本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。

本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。

关键词：变化检测遥感模糊贴近度随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。

世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。

这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。

土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。

由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。

最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。

按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。

基于遥感数据的地表覆盖变化监测地表覆盖是指地球表面的各种自然和人为物质的分布状态。

地表覆盖的变化对气候、生态环境和人类活动有着重要影响。

遥感技术是通过获取地球表面的电磁波谱段信息，利用无人机、卫星等载具将数据传输到地面进行处理和分析的技术手段。

基于遥感数据的地表覆盖变化监测是利用遥感技术获取的数据进行地表覆盖变化的检测与分析。

基于遥感数据的地表覆盖变化监测的意义重大。

首先，它可以为环境保护与生态修复提供科学依据。

通过监测地表覆盖的变化，可以及时发现环境恶化、生态破坏等问题，为相关部门提供决策依据，以保护生态环境。

其次，它可以为城市规划和土地利用提供数据支持。

城市的扩张和土地利用的变化对人类生活和发展都有重要影响，通过监测地表覆盖的变化，可以为城市规划和土地利用提供科学依据，合理安排城市发展和土地利用。

此外，基于遥感数据的地表覆盖变化监测还可以应用于灾害预警和防灾减灾工作，及时掌握地表变化情况，为预防和应对灾害提供参考。

基于遥感数据的地表覆盖变化监测的方法主要包括数据获取、数据预处理、特征提取和变化检测四个步骤。

首先，数据获取是指通过卫星遥感、航空遥感或无人机等技术手段获取地表覆盖的遥感影像数据。

不同的数据来源和传感器具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，选择合适的数据源对后续的监测分析具有重要意义。

其次，数据预处理是对获取的遥感数据进行去除噪声、辐射校正、大气校正和几何校正等处理，以保证数据的准确性和一致性。

然后，特征提取是将预处理后的数据转化为能够描述地表覆盖的数学特征或指数。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征和空间特征等。

最后，变化检测是通过对不同时间采集的特征进行比较和分析，识别出地表覆盖的变化情况。

在具体的方法中，常用的变化检测算法包括基于差值图像、阈值法、基于统计学的方法和基于机器学习的方法。

基于差值图像的方法将不同时间点的遥感影像进行差值，通过比较差值图像的像素值来检测地表覆盖的变化。

视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。

本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。

2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。

运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。

目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。

背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。

所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。

目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。

2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。

利用此原理便可以提取出目标。

下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。

111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值） （2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。

差分检测算法引言差分检测算法是在信号处理和数据分析领域中常用的一种技术。

它主要用于检测数据序列中的变化或异常，帮助我们了解数据的变化规律，发现潜在的问题或异常情况。

本文将从算法原理、应用场景、实现方法等方面进行探讨。

算法原理差分检测算法的原理是通过计算相邻数据点之间的差异来检测数据的变化情况。

它可以有效地捕捉到数据中的趋势变化和突变，通过不同的阈值设定，可以判断在不同的数据变化情况下何时触发警报或采取相应的措施。

差分检测算法的一般步骤如下：1.计算相邻数据之间的差异值，可以通过减法操作实现。

如果是时间序列数据，则可以计算相邻时间点的差值。

2.根据差异值的大小来判断数据的变化情况。

可以设置一个阈值，当差异值大于等于阈值时，表示数据发生了明显的变化；当差异值小于阈值时，表示数据变化不明显。

3.根据差异值的变化趋势来判断数据的变化模式。

可以计算差异值的变化率，通过比较变化率和阈值的大小来判断数据的趋势变化。

4.根据差异值的变化情况进行相应的处理。

可以触发警报、记录变化情况、调整采样频率等操作，以适应不同的应用场景和需求。

应用场景差分检测算法在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用场景：1. 工业生产过程监测在工业生产过程中，通过监测关键参数的变化情况，可以及时发现设备故障或生产异常情况，避免造成严重的损失。

差分检测算法可以用于监测温度、压力、振动等参数的变化，通过对差异值的分析来判断设备是否正常运行。

2. 金融市场分析差分检测算法可以应用于金融市场的数据分析和交易策略制定。

通过计算股票价格、指数变动等的差异值，可以及时捕捉到市场的趋势变化和价格突变，帮助投资者做出合理的决策。

3. 环境监测差分检测算法可以用于环境监测中，比如大气污染监测、水质检测等。

通过监测关键参数的变化情况，可以及时发现环境异常和污染事件，采取相应的措施进行治理和保护。

4. 数据质量控制差分检测算法可以应用于数据质量控制，帮助我们发现数据采集和传输过程中可能存在的错误和异常。