遥感变化检测方法综述资料共49页

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］。

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。

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。

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。