遥感变化检测方法综述资料共49页

一、遥测技术的特点 对空气中污染物的监测通常是采用定点取样的方法，使空气样品连续地流过
仪器的传感器，从而测定出污染物的浓度．一般说来，这种方法所获得的数据， 仅反映取样点周围很小范围内两维空间的空气污染程度，而具有显著代表性的 取样点的选择是很困难的．显然取样点设置得愈多，测定结果愈接近实际情况， 但从经济上考虑监测网的尺度、取样点的密度均不可能那么大，这就是取样法 监测区域性空气污染的局限性．
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这种技术的局限性是仅能测出污染物的相对浓度ppm-m,很难直接获得 绝对浓度，必须借助其他手段方可换算成某一区域内的平均浓度ppm； 同时从环境监测的要求看灵敏度还不够高，目前还没有迹象表明遥测技 术将有可能取代采样式的连续监测仪器．但对大区域污染相对程序的普 查，特别是对污染源的研究,测遥测技术的辽阔性、快速性、经济性正在 发挥着优势。
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方法应用
在讨论相关光谱仪的应用前，首先须对此类仪器的读数有一个正确的认 识．这种仪器的输出信号实际上是以电压降v来表示的,信号正比CL值．所谓 CL值是指气化平均浓度C与光程长度L的乘积。通过标准参考气体池的标定， 这种信号在记录仪上可直接用ppm-m的读数来表示．ppm-m的单位可换算 为mg/m2即(mg／m3)*m.
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目前，植物生态调查、大气污染和水污染监测、地质，土壤、水利、农业、 城市管理等有关地球表面的各种学科领域，都广泛地利用航空遥感资料．
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随着我国航天事业的蓬勃发展，风云1号、风云2号卫星，资源1号、 资源2号卫星的成功发射，为环境遥感监测提供丰富的数据源，必将为 卫星遥感在环境保护领域的广泛应用起到积极推动作用，并更好地为环 境管理决策服务。
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2007年8月第5卷第4期地理空间信息ＧＥＯＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡｕｇ．，２００７Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．４遥感变化检测技术及其应用综述吴芳，刘荣，田维春，曾政祥（东华理工学院地球科学与测绘工程学院，江西抚州344000）摘要：从遥感变化检测前的准备工作和技术流程入手，对变化检测技术及应用现状作了简要介绍，综述了近些年来常用的几种遥感变化检测方法，即图像差值法、图像比值法、主成分分析法、植被指数法、分类后比较法。

分析了遥感变化检测在国土资源、森林火灾、海洋、军事等方面发挥的重要作用。

关键词：遥感；变化检测；多源数据；检测方法Technology for Remote Sensing Chang Detection and Its Application WU Fang，LIU Rong，TIAN Weichun，ZENG Zhengxiang(East China Institute of Technology,Fuzhou344000,China)Abstract：This paper presents the preparatory work and work flow of remote sensing change detection.The change detection technique and its applications are also introduced.Varieties of useful methods of change detec-tion of recently years were summarized in this paper such as image differencing,image ratio method,principal component analysis,NDVI,post-classification comparison and so on.Has analyzed the important function of change detection in the fields of national land resources、forest-fire、sea and military.Key words：remote sensing；change detection；multi-source data；detective method从１９７２年美国发射第一颗陆地资源卫星以来，对地观测卫星发展迅速，应用领域得到不断扩大，应用成效也得到不断提高［１］。

Key words ： remotely sensed imagery； change detection； pixel level； feature level； object level
随着空间科学技术的迅猛发展，遥感图像获取技术 也呈现出三多（多传感器、多平台、多角度）和三高（高 空 间 分 辨 率 、 高 光 谱 分 辨 率 、 高 时 间 分 辨 率 ） 的 特 点 [1]。 遥感卫星获取的图像的空间分辨率从几米提高到 1 m 以下，时间分辨率也由几十天提高到 1 天，从而每天都 可以获取海量的遥感图像数据，实现了遥感数据长周期 积累。 如何从这些遥感图像中检测出变化信息已成为遥 感应用领域中的一个重要研究方向，即遥感图像变化检 测技术。 它是指从不同时期的遥感图像中，定量地分析 和 确 定 地 物 变 化 的 特 征 和 过 程 的 技 术[2]。
（ 1 .Indemnification office ， Shijiazhuang Flying College of Air Force Training ， Shijiazhuang 050081 ， China ； 2 .College of Humanities ， Hebei University of Economics ， Shijiazhuang 050061 ， China ）
Abstract ： This paper focuses on the basic theory of change detection was introduced. First of all， the basic concept of the remote sensing image change detection brief description and analysis of the nature of the change detection is a pattern classification problems； then comprehensive review of the existing change detection method， summarized as the pixel level， feature level and object level three categories， discusses in detail the basic principles and characteristics of the various methods and its scope of application and the advantages and disadvantages of are summarized.

多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述1. 本文概述随着遥感技术的飞速发展，多时相遥感影像在环境监测、资源管理、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

多时相遥感影像变化检测，作为遥感影像分析的核心内容之一，旨在识别和量化不同时间点获取的遥感影像之间的变化信息。

本文旨在全面回顾和评述多时相遥感影像变化检测方法的研究进展，包括传统方法和基于深度学习的方法，以及它们在各类应用场景中的性能表现。

本文首先介绍了多时相遥感影像变化检测的基本概念、研究背景和重要性。

随后，本文详细梳理了当前主流的变化检测方法，包括基于像素、基于特征和基于决策的方法，并分析了这些方法的优缺点。

特别地，本文重点关注了近年来兴起的基于深度学习的变化检测方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等，并探讨了它们在提高变化检测精度和效率方面的潜力。

本文还讨论了变化检测方法在实际应用中面临的挑战，如数据异质性、变化类型多样性和计算复杂性等，并提出了可能的解决方案和未来研究方向。

通过本文的综述，我们期望为遥感科学和相关领域的研究者提供一个关于多时相遥感影像变化检测方法的全面了解，并激发新的研究思路和技术创新。

2. 多时相遥感影像基本概念多时相遥感影像，指的是在不同时间点对同一地区或目标进行多次遥感观测所获取的影像集合。

这些影像可以来自同一传感器，也可以来自不同传感器，但它们的共同点是都反映了同一地区在不同时间点的地表状况。

多时相遥感影像的获取，有助于我们深入了解地表的动态变化，如土地利用覆盖变化、城市扩张、自然灾害等。

多时相遥感影像的变化检测，就是通过对这些不同时间点的影像进行比较和分析，识别出地表发生的各种变化。

这种变化检测的方法，可以基于像素级、特征级或对象级进行。

像素级变化检测主要关注像素值的变化，通过比较不同时间点的像素值来识别变化区域特征级变化检测则提取影像中的特定特征，如纹理、形状等，通过比较这些特征的变化来识别地表变化对象级变化检测则是将影像分割为不同的对象，通过比较这些对象的变化来识别地表变化。

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， 展望 了一种基 于影像 分 割的
变 化 检 测 方 法 ： 仅 对 其 中一 个 时相 影 像 进 行 分 割 的基 础 上 ， 立 了两 时相 影像 间 的 对 应 图斑 单 元 与 变 化 判 别 规 在 建 则 ， 现 图斑 单 元 间 的直 接 比 较 来 提 取 变 化 信 息 。 并 分 析 了基 于 分 割 的 变 化 检 测 方 法 与像 素 级 变 化 检 测 方 法 相 实 比具 有 的 优 势 。 关键 词 ： 感 ； 化 检 测 ； 遥 变 影像 分 割
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉｓ ． ０ Ｏ １ ７ ２ １ ． １ ０ ３ ｏ ： ０ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ 一３ ７ ． ０ １ ０ ． ２
中 图分 类 号 ： ７ ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０ １ ７ ２ １ ） １ —０ １ —０ １ ０ —３ ７ （ ０ １ １ ３ １ ９ ５
（ Ｃ ｉ ｅｅ ｎ ｖ ｒｉ ｆ Ｍ ｉｉ ｇ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｊ ａ ｇ ｕ ２ １ １ ； ① ｈ ｎ ｓ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｎｎ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ， ｉｎ ｓ ２ １ ６ ｔ ② Ｃ ｉ ｅｅ ａ ｅ ｆ Ｓ ｒ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ｍａ ｐ ｎ Ｂ ｉｉｇ １ ０ ３ ） ｈ ｎ ｓ Ａｃ ｄ ｍｙ ｏ ｕ ｖ ｙ ｎ ｎ ｐ ｉｇ， ｅ ｎ ０ ８ ０ ｊ
Ａ ｕ ｍ ａ ｙ ｏ ｒ ｅ ｃ ｉ ｅ ｎｄ Ｐｒ ｓ ｅ ｔ Ｓ ｍ ｒ ｎ Ｃｕ ｒ ｎｔ Ｔｅ ｈｎ ｑｕ ｓ ａ ｏ ｐ ｃ ｓ ｏ ｍ ｏ ｅ Ｓ ｎｓｎｇ Ｃｈ ｎｇ ｔ ｃ ｉ ｎ ｆ Ｒｅ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ

遥感技术文献综述当涉及到遥感领域的文献综述时，以下是一个基本的模板可以作为参考：概要：在这篇文献综述中，我们对遥感技术在特定应用领域或特定主题方面的研究进行了综合和分析。

通过回顾相关文献，我们总结了当前遥感研究的进展、应用方法和研究结果。

本文综述的目的是提供一个关于遥感在特定应用或主题方面的最新研究动态的全面概述，以及未来研究的潜在方向。

引言：在本节中，我们简要介绍了遥感技术的基本原理和应用领域的背景。

我们提供了关于遥感数据获取、遥感传感器和数据处理方法的概述。

此外，我们对遥感在不同领域中的重要性和实际应用进行了讨论。

方法：在这一部分，我们说明了文献综述的方法和搜索策略。

我们详细描述了我们使用的数据库、关键词和筛选标准。

我们还讨论了对文献进行筛选和排序的过程。

研究进展：在这一节中，我们总结了最新的研究进展，包括遥感技术在特定应用领域中的应用案例。

我们回顾了相关文献，涵盖了该领域内的关键问题、挑战和解决方案。

我们介绍了不同研究团队的工作，讨论了他们的方法、数据来源和实验结果。

应用：在这一部分，我们探讨了遥感技术在特定应用领域中的应用案例。

我们列举了使用遥感数据解决的问题，并说明了遥感技术在这些应用中的优势和局限性。

我们还介绍了相关的数据处理方法和技术，包括图像分类、变化检测、地表温度估算等。

未来方向：在这一节中，我们提出了遥感研究的未来发展方向。

我们讨论了当前研究中存在的挑战和限制，并提出了潜在的解决方案。

我们还探讨了遥感技术可能的改进和创新，以应对日益复杂的遥感应用需求。

结论：在这篇文献综述中，我们回顾了遥感技术在特定应用领域或特定主题方面的研究进展。

我们总结了当前研究的成果和应用方法，并探讨了未来的发展方向。

我们希望这篇综述能为研究人员提供有关遥感技术在该领域应用的全面概述，为未来的研究提供参考和启示。

请根据你的具体要求和领域知识，填充各个部分的内容，这将是一篇完整的遥感文献综述。

需要注意的是，这只是一个通用模板，具体结构和内容可能会因涉及的应用领域或主题而有所不同。

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图像增强
• 图像增强是增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的 视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不 清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别， 抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满 足某些特殊分析的需要。
^
如下：
xij (t2 ) k xij (t1) b
^
Dxij xij (t2 ) xij (t2 )
其中，i、j表示像素坐标，k、b表示常数，通过最小均方方法估计得到k、b后， 然后根据xij(t1)来预测xij(t2)，最后通过门限来检测变化像素点。
回归分析方法解决了不同时相影像像元均值和方差的差异，处理后的遥感影像数 据在一定程度上类似于相对辐射校正，因而能够减小多时相影像数据中由于大气条件和太 阳高度角的不同所带来的不利影响。
图像差值法是最简单、最常用的一种变化检测方法，其基本原理
是将不同时间获取的两幅影像进行配准，然后将图像中对应像元的
灰度值相减，从而获得一幅新的差异图像以表示在所选两个时间当
中目标区所发生的变化。它既可以用于单波段图像也可以用于多波
段图像，用公式表示如下：
Dx xk t xk t C
ij
ij 1
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辐射校正
由于受传感器差异、大气条件等的影响，对辐射值都会有不同程度的影响，在 利用SAR图像进行变化检测时，必须对SAR图像进行辐射校正，使得两幅SAR图像的未 变化部分的灰度值大致相同。辐射校正分为绝对辐射定标和相对辐射定标。绝对辐射校 正需要确定大气条件和传感器角度等参数，由于相关参数的获取比较困难，处理过程也 比较复杂，因此，不易实现。而相对辐射校正，以一副图像为基准，把其它数据序列集 图像映射投影变换到基准亮度空间，比较容易实现。在变化检测中，大都应用相对辐射 校正。目前常用的相对辐射校正方法主要包括非线性校正法和线性回归法。

ｏ ｍｏｅＳ ｎ ｉｇ Ｉ ａ ｅ ｙ ｆＲｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｒ
Ｃ ＨＥ Ｘｉ —ｂ ａ Ｎ ｎ ｉｏ
（ ｃｏ ｌ ｆ ｏｃｅ ｃｓａ ｄＩｆ Ｓｈ ｏ ｓｉｎｅ ｎ ｏ—Ｐ ｙｉ ， ｅ ｔａ Ｓ ｕｈＵｎｖｒｉ ， ｈ ｎ ｓａ４ ０ ８ ， ｈｎ ） ｏ Ｇｅ ｎ ｈ ｓ ｓ Ｃ ｎｒｌ ｏ ｔ ｉｅｓ ｙ Ｃ ａ ｇｈ １０ ３ Ｃ ｉａ ｃ ｔ
低 、 盖范 围广 、 多 （ 覆 三 多传 感 器 、 平 台 、 角 度 ） 三 高 多 多 、
（ 高空 间分辨 率 、 光 谱分 辨 率 、 时 间分 辨 率 ） 特点 ， 高 高 等 每 天可 以收到 以 Ｔ Ｂ为单 位 的数 据 。如 何 从 这些 海 量 的 遥 感数 据 中提 取和 检测 变 化信 息 ， 用于 全球 变化 、 并 土地 覆 盖／ 土地利 用 、 量 数 据 更 新 等 领 域 ， 矢 已成 为遥 感 信 息
科 学研 究的重 点 。
如 ， 于影 像分 割 的变 化检 测方 法 ； 于统计 学 的 变化检 基 基
测方 法 ； 及 空 间领 域 的变 化检 测方 法 等 ， 顾 不仅 利 用 图像 的光 谱 特征 、 色特 征 ， 考虑 了图像 的 纹理 特 征 ” 形 颜 还 、
状 特征 、 构 特 征 等 ， 实 际应 用 中 都 取 得 了 良好 的效 结 在
第３ ５卷 第 ９期
２ １ 年 ９ 月 ０２
测 绘 与 空 间地 理 信 息
ＧＥＯＭＡＴ ＣＳ ＆ Ｓ Ｉ ＰＡＴ ＡＬ Ｉ Ｉ ＮＦｏＲＭ Ａ ｏＮ Ｔｌ ＴＥｅＨＮＯＬ ０ＧＹ
Ｖｏ ＿ ５． ｌ３ Ｎｏ． ９ Ｓ ｐ ．，２ ２ ｅｔ ０１
遥 感 影 像 变 化 检 测 技 术 发 展 综 述

遥感影像的变化检测与分析在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了高效且全面的手段。

其中，遥感影像的变化检测与分析更是在众多领域发挥着至关重要的作用，如土地利用规划、城市发展监测、环境变化研究以及灾害评估等。

遥感影像的变化检测，简单来说，就是通过对比不同时期获取的同一地区的遥感影像，识别和确定其中发生变化的部分。

这可不是一项简单的任务，需要综合运用多种技术和方法，同时还需要对相关领域的知识有深入的理解。

要进行有效的变化检测，首先得有高质量的遥感影像数据。

这些影像可以来自不同的传感器，如光学传感器、雷达传感器等。

不同的传感器具有不同的特点和优势，适用于不同的场景和应用需求。

例如，光学影像在清晰地反映地物的形状、颜色和纹理等方面表现出色，但容易受到天气条件的影响；而雷达影像则能够穿透云层，在恶劣天气下依然能够获取数据，但在解读和分析上相对较为复杂。

在获取到遥感影像后，接下来就是对影像进行预处理。

这一步骤就像是为后续的变化检测工作“打扫战场”，清除可能影响结果准确性的各种干扰因素。

预处理通常包括几何校正、辐射校正和大气校正等。

几何校正用于消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形；辐射校正则是为了校正由于光照条件、传感器灵敏度等引起的辐射差异；大气校正则是为了消除大气对电磁波传播的影响，使得影像能够更真实地反映地物的特性。

有了预处理后的影像，就可以进入变化检测的核心环节了。

目前，常用的变化检测方法可以大致分为基于像元的方法和基于对象的方法。

基于像元的方法直接对影像中的每个像素进行分析和比较，这种方法计算简单，但容易受到噪声和“同物异谱、异物同谱”现象的影响。

基于对象的方法则首先将影像分割成不同的对象，然后对这些对象的特征进行分析和比较，相对来说能够更好地处理复杂的地物类型和空间关系，但计算量较大，对分割的准确性要求较高。

在实际应用中，选择哪种变化检测方法往往需要根据具体的情况来决定。

遥感旋转目标检测算法综述
在遥感图像中，目标可能会因为视角的变化而发生旋转，这给目标检测带来了挑战。

为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法和算法，以下是其中一些常见的方法：
基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。

这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。

基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN 等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。

这种方法能够较好地处理目标的旋转变化，但对特征提取的准确性和鲁棒性有一定要求。

基于区域提取的方法：利用图像的局部区域信息进行目标检测，如Selective Search 方法。

这种方法可以有效地处理目标的旋转变化，但对图像的局部区域信息有较高的要求。

基于深度学习的方法：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，学习图像中目标的特征表示，并通过回归或分类模型实现目标检测。

这种方法在旋转目标检测上取得了显著的效果提升，但需要大量的标注数据和计算资源。

随着遥感技术的不断发展，旋转目标检测算法也在不断地改进和完善。

未来，随着技术的进一步发展，旋转目标检测算法将会更加准确和高效。

遥感图像变化检测方法研究综述在科技的广阔天空中，遥感技术如同一只慧眼，洞察着地球表面的微妙变化。

随着时间的流逝，地表的变化如同一幅幅不断变换的画面，而遥感图像变化检测方法则是我们解读这些画面的关键。

本文将带领读者一同探索这一领域的奥秘。

首先，我们要明确一点：遥感图像变化检测并非易事。

它就像是在繁星点点的夜空中寻找一颗闪烁的新星，需要精准的仪器和敏锐的眼光。

目前，常用的变化检测方法有基于像素的方法、基于对象的方法以及混合方法等。

这些方法各有千秋，但都面临着同一个挑战——如何在海量的数据中准确地捕捉到那些微小的变化。

基于像素的方法是最早被采用的，它简单直接，就像是一位初学者用放大镜观察事物，虽然能够看到细节，但往往忽略了整体。

这种方法对噪声敏感，容易受到光照、气候等因素的影响，导致检测结果不稳定。

相比之下，基于对象的方法则更为高级。

它不再局限于单个像素，而是将多个像素组合成有意义的对象，这就像是用望远镜观察星空，不仅能看到星星，还能看到星系、星云等更大的结构。

这种方法能够更好地抵抗噪声干扰，提高检测的准确性。

然而，无论是基于像素还是基于对象的方法，都有其局限性。

因此，研究人员开始尝试混合方法，希望能够取长补短，达到更好的检测效果。

这就像是在烹饪时将不同的调料搭配使用，以求获得最佳的口感。

除了上述方法外，还有一些新兴的技术正在被探索和应用，比如基于深度学习的方法。

这些方法如同是科技界的新贵，拥有着巨大的潜力和活力。

它们能够自动学习数据的特征，无需人工干预即可完成复杂的变化检测任务。

然而，这些方法也面临着数据量不足、模型泛化能力差等问题。

在进行变化检测时，我们还需要注意一些关键因素。

比如数据的预处理工作就像是为一幅画打底色，它决定了后续工作的顺利进行。

此外，选择合适的变化检测指标也至关重要，这就像是评判一幅画的标准，不同的标准可能会得出不同的结论。

最后，我们要认识到变化检测并非万能的。

它就像是一把双刃剑，既能为我们提供宝贵的信息，也可能带来误导。

遥感动态监测的常用方法
遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，而遥感动态监测则是其中的重要应用领域之一。

在进行遥感动态监测时，常用的方法有：
一、遥感影像对比法
这是一种利用遥感影像进行监测的方法，其原理是将两个时间段内的遥感影像进行对比，从而得出地表覆盖变化情况。

这种方法具有易操作、低成本等优点，能够有效监测城市、农田等地表覆盖变化情况。

二、遥感图像分类法
遥感图像分类法是指对遥感影像进行分类处理，以区分出不同类型的地表覆盖。

通过比较两个时间点之间地表覆盖类别的变化，可以判断出该区域内的变化情况。

传统的分类方法包括最大似然法、聚类法、神经网络法等。

三、遥感影像光谱变化法
该方法是利用遥感影像光谱信息进行监测的方法。

光谱变化法能够检测出地物的光谱反射率变化，从而判断出地表覆盖变化情况。

此外，光谱变化法还可通过观测遥感影像的光谱曲线，从中获取地表覆盖信息。

四、遥感影像纹理分析法
该方法是一种基于遥感影像纹理特征进行监测的方法。

通过分析遥感影像中的纹理特征，可以判断地表覆盖的变化情况。

例如，在城市变化监测中，利用建筑物的纹理特征进行监测。

综上所述，遥感动态监测的方法较为丰富，其中包括了遥感影像对比法、遥感图像分类法、遥感影像光谱变化法、遥感影像纹理分析法等多种方法。

在实际应用过程中，应根据监测对象和需求选择适合的方法，以达到最佳效果。

： ３ 基于遥感影像的变化检测是指利用多时 相获取 的覆盖 同一地 算两个图像中对应窗 口的相关系数 ，来表示窗 １中心像素 的相关 如果 相关 系 数值 接 近 １ 说 明相关 性 很 高 ， 像 素没 有 变化 ； 则 该 反 表区域的遥感影像及其它辅助数据来确定 和分析地表变化 。 它利用 性 。 计 算 机 图像 处理 系 统 ， 不 同时段 的 目标 或 现象 状 态 的变 化 进 行识 之 ， 说 明该 像素 发 生 了变 化 。 对 则 别确定和定性与定量 的分析 。 基于遥感影像 的变化检测在土地覆盖 变 化监 测 、 境 变 迁动 态 监 测 、 环 自然 灾 害 监 测 、 章 建 筑 物 查 处 、 违 军 ∑（。ｉｙ 一） 一） （ 事 目标打击效果分析 以及国土资源调查等方面拥 有广 泛的应用价 值和商业价值。 值， 如果在一个像素上没有 发生变化 ， 比值接近 １如果在此像素 则 ； １遥 感 影像 变 化检 测 的一 般 流程 首先 进 行 数 据 准 备 ， 取合 适 的遥 感 影 像 和 辅 助 数 据 ； 获 之后 对 上发生变化 ， 比值远大于或远小 于 １ 则 。 数 据 预处 理 ， 包 括 辐 射纠 正 、 何 纠正 和影 像配 准 等 ； 下 来 实 主要 几 接 施 变 化检 测 ， 即变化 信 息 的识 别 、 取 及定 性 和 定量 分 析 ； 化 检 测 提 变 后 还 要进 行 后处 理 ， 指借 助 实 地 观测 信 息 和相 关 统 计 资料 对 变 化 是 ， ： Ｔ 时 间获 得 的影 像 中 的像 素 灰度 值 表 示成 将 １ 信 息 人工 确 认 、 识 别 、 动增 加 变 化 区域 以及 归并 小 图斑 、 域 去伪 手 区 １ 时间获得的影像 中对应像素灰度值 的一个线性函数 ，使用最小 、 ２ 精 确 提取 等 ； 对 变 化性 质 分析 ， 变 化影 响 分析 和评估 。 最后 对 均 方 差法 来 进行 回归 。利 用 线性 函数 估算 值 计 算插 值 影像 ， 实际 与 值 对 比 ， 合 适 的 阈值 以确 定变 化 区域 。 选用 第 １时 相影 像 ２． ．２特征级变化检测包括点特征、 ２ 线特征 、 面特征以及整体特

遥感影像变化检测综述一、本文概述随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像变化检测已成为地球科学、环境科学、城市规划等领域的重要研究工具。

本文旨在综述遥感影像变化检测的基本原理、方法、技术及其在各领域的应用，以期对遥感影像变化检测领域进行全面的梳理和总结，为相关研究和应用提供参考和借鉴。

本文首先介绍了遥感影像变化检测的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遥感影像变化检测的主要方法和技术，包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法等。

本文还探讨了遥感影像变化检测在土地利用/覆盖变化、城市扩张、自然灾害监测等领域的应用，并分析了当前遥感影像变化检测面临的挑战和未来的发展趋势。

本文旨在为遥感影像变化检测领域的研究者和实践者提供全面的理论支持和实践指导。

二、遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测是一种通过对比不同时间点的遥感影像，识别并提取地表覆盖和特征变化的技术。

其基本原理主要基于遥感影像的像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测。

在像素级变化检测中，通过对两个或多个时相的遥感影像进行像素级别的比较，直接识别出发生变化的区域。

这种方法通常依赖于像素值的差异，如灰度值、色彩值等，通过设定阈值或采用统计方法来判断像素是否发生变化。

像素级变化检测能够提供较为精细的变化信息，但也可能受到噪声、光照条件、传感器差异等因素的影响。

特征级变化检测则侧重于从遥感影像中提取出关键特征，如纹理、形状、边缘等，并对这些特征进行变化分析。

这种方法通过提取和比较不同时相影像中的特征信息，可以更加准确地识别出地表覆盖和特征的变化。

特征级变化检测通常需要对遥感影像进行预处理，如滤波、增强等，以提高特征提取的准确性和稳定性。

决策级变化检测是在更高层次上对遥感影像进行变化分析。

它通常基于分类或目标识别的结果，通过比较不同时相影像的分类结果或目标识别结果，来判断地表覆盖和特征的变化。

决策级变化检测可以提供更加宏观和全面的变化信息，但也需要更加复杂的算法和模型支持。

空间变化检测方法
图像分割
将影像分割成不同的区域， 通过比较不同时相的分割 结果，识别地物变化。
空间滤波
利用滤波器提取影像中的 空间特征，通过比较不同 时相的空间特征，识别地 物变化。
拓扑关系分析
利用拓扑关系分析地物间 的空间关系，通过比较不 同时相的拓扑关系，识别 地物变化。
时间序列变化检测方法
农业灾害监测
遥感变化检测能够及时发现农业灾害，如病虫害、旱涝灾害等， 为灾害防控提供帮助。
灾害监测与评估
地震灾害监测
利用遥感技术监测地震灾害造成的破坏，为救援和重建工作提供数 据支持。
洪水灾害监测
遥感变化检测能够实时监测洪水灾害情况，为抗洪救灾和灾后评估 提供依据。
火灾监测
通过遥感技术监测火灾发生和发展情况，为火灾防控和救援工作提供 帮助。
变化检测精度与可靠性
精度要求
变化检测结果的精度直接关系到 其应用价值，如何提高检测精度 是关键问题。
可靠性评估
变化检测结果的可靠性评估是必 要的，以确保检测结果的可靠性 和稳定性。
误差来源分析
对变化检测中的误差来源进行分 析，有助于针对性地采取措施提 高检测精度和可靠性。
多源遥感数据的融合与分析
01
数据融合方法
多源遥感数据融合是提高变化检 测精度的重要手段，研究有效的 数据融合方法至关重要。
02
特征提取与分析
针对多源遥感数据，提取有效的 特征并进行深入分析，有助于提 高变化检测的准确性。
03
数据融合与特征提 取的优化
不断优化数据融合和特征提取的 方法，以满足变化检测的实际需 求。
高时空分辨率遥感数据的获取与应用
数据获取技术
高时空分辨率遥感数据的获取依赖于先进的技术手段，如高分辨 率卫星、无人机等。

遥感图像变化检测方法研究综述# 遥感图像变化检测方法研究综述随着遥感技术的发展，遥感图像在城市规划、环境监测、灾害评估等领域的应用越来越广泛。

其中，变化检测是遥感图像处理中的一项关键技术，它能够识别和分析不同时间点的图像之间的差异，从而揭示地表的变化情况。

本文综述了遥感图像变化检测的常用方法，并对这些方法的优势和局限性进行了分析。

## 引言遥感图像变化检测是指通过比较同一地区在不同时间获取的两幅或多幅图像，来识别和分析地表变化的技术。

这一技术对于理解地表动态过程、评估人类活动对环境的影响以及监测自然灾害等具有重要意义。

近年来，随着遥感技术的进步和计算能力的提升，变化检测方法也在不断发展和完善。

## 变化检测方法概述变化检测方法主要分为三类：基于像素的方法、基于特征的方法和基于模型的方法。

### 基于像素的变化检测方法这类方法直接对图像的像素值进行比较，识别出变化区域。

其主要步骤包括图像预处理、像素级比较和变化区域提取。

常用的技术包括差分法、归一化植被指数(NDVI)变化检测和主成分分析(PCA)等。

- 差分法：通过计算两幅图像对应像素值的差值来识别变化区域，简单直观，但容易受到光照和大气条件的影响。

- NDVI变化检测：利用植被指数的变化来检测地表覆盖的变化，适用于植被覆盖变化的监测。

- PCA：通过降维处理，提取图像的主要变化特征，减少噪声的影响。

### 基于特征的变化检测方法这类方法通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和形状等，来识别变化。

特征提取后，利用模式识别技术进行变化检测。

常见的技术有边缘检测、纹理分析和基于机器学习的特征分类。

- 边缘检测：通过识别图像中的边缘信息来检测变化，适用于建筑物和道路等人造结构的变化检测。

- 纹理分析：利用图像的纹理特征来识别变化，适用于植被和水体等自然景观的变化检测。

- 机器学习分类：通过训练机器学习模型来识别变化特征，适用于复杂场景的变化检测。

### 基于模型的变化检测方法这类方法通过建立数学模型来模拟图像变化过程，从而检测变化。

160研究方向是在遥感数据上的变化检测问题。

变化检测的问题主要用于发现地表在一段时间的变化，这种变化的检测可广泛用于城市规划，环境监测，农业发展，灾害评估等。

变换检测的过程是通过分析在前后两个不同时间采集到的图像数据来判定物体或现象的变化。

准确的分析结果需要基于大量、高质量的分析数据，幸运的是随着遥感技术的发展，越来越多的高时空时相分辨率数据可以用于研究，例如卫星影像和航空影像都可以提供大量的信息用于检测跨越一段时间的陆地使用及覆盖变化。

除此之外其他数据的融入也可以帮助提高分析精度，例如用于表示地面物体高度的点云数据可以用于建筑高度的变化检测，路面拍摄的图片也可以作为卫星图像的辅助用于更高精度的变化检测。

最多用于变化检测的三类遥感数据是SAR 数据、多光谱数据和高光谱数据。

SAR 数据是通过卫星上的传感器收集的，得益于微波的穿透性SAR 数据不会受到大气和光照条件的影响，因此在各问题和不足，为下一步的改进提供了参考和依据。

6.1 云平台及资源的标准化和规范化是需要关注的重点（1）在硬件层面，计算、网络、存储等物理硬件层设备应按照云平台接入要求逐步统一配置和接口，形成云平台接入设备规范；（2）在应用层面，硬件层面存在的规范化问题，在操作系统、数据库、中间件、开发平台等应用层面同样存在，需要通过PaaS 方式进一步整合软件的基础环境。

（3）在管理层面，同单位不同部门所属的基础资源量和对云计算的诉求存在差异，需进一步探讨和建立单位内部资源共建共享的机制和模式。

6.2 云平台的安全防护体系建设要统筹相比较传统的信息系统安全而言，云计算面临更多的安全挑战，传统信息系统里的漏洞到了云主机环境可能会被无限放大，除了云平台安全，还需考虑云上系统的安全，要全方位构建事前预防、事中响应、事后审计的动态安全保障体系。

7 结束语上述单位私有云规划、建设、实施落地全过程中存在的需求、问题及难点具有相当的普遍性，技术方案也具有一定的通用性和示范意义，可为千人规模企事业单位私有云建设提供参照。