遥感动态监测
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遥感动态监测的应用原理1. 什么是遥感动态监测遥感动态监测是一种利用遥感技术对地球表面进行实时或定期观测和监测的方法。
通过采集、分析和解释遥感数据,可以获取大范围空间上的地球表面信息,并监测地表的变化情况。
2. 遥感动态监测的原理遥感动态监测主要利用遥感技术和传感器获取地球表面的影像数据,并通过图像处理和分析技术来监测地物的变化。
2.1 传感器获取遥感数据遥感传感器是通过感知地球表面的辐射能量,将其转化为电磁信号的设备。
常见的遥感传感器包括光学传感器、雷达传感器和红外传感器等。
2.2 图像处理与分析图像处理与分析技术是对获取的遥感影像数据进行处理和解析,提取出地表的信息和特征。
常用的图像处理和分析方法包括影像增强、分类与识别、变化检测等。
2.3 地物变化监测遥感动态监测的关键在于对地物变化的监测和分析。
地物变化可以包括自然灾害、土地利用变化、气候变化等。
通过对遥感影像的比对和分析,可以及时发现和监测地表的变化情况。
3. 遥感动态监测的应用3.1 自然灾害监测遥感动态监测可以用于自然灾害的监测和预警。
例如,通过对洪水、地震、火灾等自然灾害区域的遥感影像进行分析,可以实时掌握灾害的发展趋势和程度,为灾害救援和紧急反应提供支持。
3.2 土地利用变化监测通过遥感动态监测,可以及时监测和分析土地利用的变化情况。
例如,城市扩张、农田变化和森林砍伐等。
这些信息对于土地规划和资源管理具有重要意义。
3.3 环境保护监测遥感动态监测可以用于环境监测和保护。
例如,监测水体的污染情况、监测空气质量、监测森林覆盖率等。
这些信息对于环境保护和资源管理具有重要意义。
3.4 气候变化研究遥感动态监测可以用于研究气候变化和环境变化趋势。
通过监测大气温度、云量、海洋表面温度等指标的变化,可以了解气候变化的趋势和对生态环境的影响。
4. 遥感动态监测的优势和挑战4.1 优势•广覆盖性:遥感动态监测可以覆盖广大地域,获取大范围的地表信息。
试述土地利用动态遥感监测的技术流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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铁路安全遥感新技术动态监测随着城市化的不断推进和交通运输的蓬勃发展,铁路交通系统承载着越来越多的人和货物。
然而,在这个庞大的系统中,铁路安全问题仍然时有发生,给人们的生命财产安全带来巨大威胁。
为了及时探测、监测和预警铁路安全隐患,铁路部门引入了遥感技术,实现铁路安全的动态监测。
一、遥感技术概述1.1 遥感技术定义和原理遥感技术是利用航空器、卫星等远距离获取地球表面信息的技术。
通过遥感技术,可以获取到铁路线路、桥梁、隧道等设施的图像、空间信息及相关数据,实现对铁路安全的全方位监测。
1.2 遥感技术在铁路安全监测中的应用遥感技术在铁路安全监测中有着广泛的应用,主要包括:- 铁路线路动态监测:通过遥感技术获取铁路线路的高分辨率图像,并分析图像中的线路状况,检测出可能存在的裂缝、塌方等隐患。
- 桥梁安全监测:利用遥感技术获取桥梁的形变信息,实时监测桥梁的结构变化,以及桥梁地基的沉降情况等。
- 隧道安全监测:通过遥感技术获取隧道内部的图像,并分析图像中的状况,及时发现可能存在的渗水、龟裂等问题。
二、铁路安全遥感新技术2.1 高分辨率遥感高分辨率遥感技术可以获取到更为细致的铁路线路、桥梁、隧道等设施信息,对于隐患的探测更加精确。
目前,高分辨率卫星影像可以提供米级或亚米级尺度的空间分辨率,大大提升了铁路安全监测的精度和效率。
2.2 激光雷达技术激光雷达技术利用激光束扫描地面,可以获取地形表面的高程信息,对铁路线路的起伏和变化进行监测。
它能够高精度、高效率地获取大范围地形数据,为铁路安全监测提供可靠的技术支持。
2.3 红外热成像技术红外热成像技术可以反映物体表面的温度分布情况,对于隐蔽的热源和热量异常进行探测具有独特优势。
通过红外热成像技术,可以有效检测到铁路线路上可能存在的短路、电器设备过热等问题,及时采取措施避免事故发生。
2.4 遥感数据处理与分析遥感数据的处理与分析是铁路安全遥感监测的关键环节。
利用计算机技术和图像处理算法,可以对获取到的遥感影像进行自动提取、分类和监测分析,实现对铁路安全隐患的预警和预测。
利用遥感监测城市绿地动态变化在现代城市的发展进程中,城市绿地扮演着至关重要的角色。
它不仅为居民提供了休闲娱乐的空间,还在改善城市生态环境、调节气候、减少噪音等方面发挥着不可或缺的作用。
然而,随着城市的不断扩张和人口的增长,城市绿地的状况也在不断发生变化。
为了更好地规划和管理城市绿地,及时准确地掌握其动态变化信息显得尤为重要。
而遥感技术的出现,为我们提供了一种高效、准确且全面的监测手段。
遥感,简单来说,就是不直接接触目标物,通过传感器接收来自目标物的电磁波信息,并对其进行处理和分析,以获取有关目标物的特征和状态的技术。
在监测城市绿地动态变化方面,遥感技术具有许多独特的优势。
首先,遥感技术能够实现大面积同步观测。
相比传统的实地调查方法,遥感可以在短时间内获取整个城市甚至更大范围的绿地信息,大大提高了工作效率。
而且,遥感数据具有周期性和连续性,通过对不同时期的遥感影像进行对比分析,我们能够清晰地看到城市绿地的变化趋势。
其次,遥感技术能够提供多光谱信息。
不同的地物在不同的光谱波段上会有不同的反射特性,城市绿地也不例外。
通过对这些光谱信息的分析,我们可以准确地识别出绿地的类型、分布以及生长状况等。
例如,植被在近红外波段的反射率较高,而在可见光波段的反射率较低,利用这一特性,我们可以很容易地将植被与其他地物区分开来。
再者,遥感技术具有较高的空间分辨率。
随着遥感技术的不断发展,如今的遥感影像可以清晰地分辨出城市中的小块绿地、行道树等细节,为我们进行精细化的绿地监测提供了可能。
那么,如何利用遥感技术来监测城市绿地的动态变化呢?一般来说,主要包括以下几个步骤:数据获取是第一步。
我们需要选择合适的遥感数据源,常见的有卫星遥感影像(如 Landsat 系列、Sentinel 系列等)和航空遥感影像。
卫星遥感影像覆盖范围广、周期长,但空间分辨率相对较低;航空遥感影像空间分辨率高,但成本较高且覆盖范围有限。
在实际应用中,需要根据具体的监测需求和条件来选择合适的数据源。
生态系统动态监测的遥感技术在当今的科技时代,遥感技术如同一位神奇的“千里眼”,为我们洞察生态系统的动态变化提供了强大的工具。
生态系统是地球上生命存在和发展的基础,其状态和变化对于人类的生存和可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感技术的出现,让我们能够更全面、更准确、更及时地了解生态系统的种种情况。
那么,什么是遥感技术呢?简单来说,遥感技术就是一种不直接接触目标物体,通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息,并对这些信息进行处理和分析,从而获取有关目标物体的特征和状况的技术。
在生态系统动态监测中,遥感技术主要依靠卫星、飞机等平台搭载的各种传感器,来收集大量的生态数据。
遥感技术在生态系统动态监测中的应用范围十分广泛。
它可以用于监测森林生态系统。
通过遥感影像,我们能够清晰地看到森林的覆盖范围、树木的生长状况以及森林遭受病虫害、火灾等灾害的情况。
比如,通过对不同时期遥感影像的对比分析,可以发现森林面积的增减变化,从而为森林资源的管理和保护提供重要的依据。
在监测湿地生态系统方面,遥感技术也发挥着重要作用。
湿地是地球上重要的生态系统之一,具有蓄水、调节气候、净化水质等多种生态功能。
遥感技术可以帮助我们了解湿地的分布范围、水位变化、植被类型和覆盖度等信息。
这对于保护湿地生态系统的完整性,维护其生态功能具有重要意义。
草原生态系统的监测同样离不开遥感技术。
它能够帮助我们掌握草原的植被覆盖度、草产量、草原退化和沙化的程度等情况。
这对于合理规划草原的利用,防止草原生态恶化,保障畜牧业的可持续发展具有重要的指导作用。
除了上述生态系统,遥感技术还在农田生态系统、城市生态系统等的监测中有着广泛的应用。
遥感技术之所以能够在生态系统动态监测中大展身手,主要得益于它具有许多独特的优势。
首先,遥感技术具有大面积同步观测的能力。
一次遥感观测就可以覆盖很大的区域,这是传统地面观测方法无法比拟的。
它能够在短时间内获取大量的生态数据,为我们快速了解生态系统的整体状况提供了可能。
生态系统动态监测的遥感方法生态系统是地球上生命存在和发展的基础,对其进行动态监测对于了解地球的生态状况、预测环境变化的影响以及制定有效的保护策略至关重要。
遥感技术作为一种强大的工具,为生态系统的动态监测提供了高效、全面和准确的手段。
遥感技术的原理其实并不复杂,它就像是我们从高空用特殊的“眼睛”去观察地球表面。
这些“眼睛”可以感知不同波长的电磁波,包括可见光、红外线和微波等。
通过接收和分析这些电磁波的信息,我们能够获取关于地表特征、植被状况、土壤湿度、水体分布等大量有价值的数据。
在生态系统动态监测中,常用的遥感数据类型有很多。
比如光学遥感数据,它能够清晰地反映出地表物体的颜色和形状,帮助我们区分不同的植被类型和土地利用方式。
而雷达遥感数据则具有穿透云层和在夜间工作的能力,不受天气和光照条件的限制,能够提供连续的监测信息。
热红外遥感数据则可以测量地表的温度,对于研究生态系统的能量平衡和水分循环非常有用。
那么,具体是如何运用遥感技术来监测生态系统的动态变化呢?首先是植被监测。
植被是生态系统的重要组成部分,通过遥感技术可以获取植被的覆盖度、生长状况、生物量等信息。
例如,利用植被指数(如归一化植被指数 NDVI),可以直观地反映出植被的生长状态和季节变化。
当植被生长茂盛时,NDVI 值较高;而在植被枯萎或受到破坏时,NDVI 值会降低。
除了植被,土地利用和土地覆盖变化也是生态系统监测的重要方面。
通过对比不同时期的遥感影像,可以清晰地看到土地利用方式的转变,比如从农田变为城市建设用地,或者从森林变为草地。
这对于评估人类活动对生态系统的影响以及制定合理的土地规划政策具有重要意义。
在监测水体方面,遥感技术也大显身手。
它可以测量水体的面积、深度、水质等参数。
通过分析水体反射的电磁波特征,可以判断水体的浑浊度、叶绿素含量等,从而了解水体的富营养化程度和生态健康状况。
另外,生态系统中的土壤湿度也是一个关键因素。
遥感技术能够通过微波遥感或者热红外遥感的方法来估算土壤湿度,这对于农业生产、水资源管理以及干旱监测都有着重要的作用。
12-遥感动态监测第12章遥感动态监测本章主要介绍以下内容:(1)遥感动态监测技术(2)图像直接比较法工具(3)分类后比较法工具(4)林冠状态遥感状态监测实例(5)农业用地变化监测实例12.1 遥感动态监测技术遥感动态监测过程一般可分为三个步骤,1.数据预处理(1)在进行变化信息检测前,需要考虑以下因素对不同时相图像产生的差异信息。
●传感器类型的差异:●采集日期和时间的差异:●图像像元单位的差异:●像素分辨率的差异:●大气条件的差异:●图像配准的精度:2.变化信息检测根据处理过程可分为以下三类:(1)图像直接比较法(2)分类后比较法(3)直接分类法3.变化信息提取变化信息提取可以归纳为从图像上提取信息,有以下方法供选择:●手工数字化法●图像自动分类●监督分类●非监督分类●基于专家知识的决策树分类●面向对象的特征提取法●图像分割12.2 图像直接比较法工具ENVI中的图像直接比较法工具包括Compute Different Map工具和Image Difference工具。
12.2.1 Compute Different Map工具Compute Different Map工具对两个时相的图像作波段相减或者相除,设定的阈值对相减或相除的结果进行分类。
这个工具的详细操作过程如下:在ENVI主菜单中,选择Basic Tools→Change Detection-→Compute Difference Map。
在Select the Initial State Image文件选择对话框中,从前一时相图像中选择一个波段,单击OK按钮;在Select the Final State Image文件选择对话框中,从后一时相图像中选择一个与前面相同的波段,单击OK按钮,打开Compute Difference Map Input Parameters对话框。
图12.1 Compute Difference Map Input Parameters对话框12.2.2 Image Different工具Image Different工具可以检测两个时相图像中增加和减少两种变化信息,适合获取地表绝对变化信息。
基于遥感的森林覆盖变化动态监测森林作为地球上重要的生态系统之一,对于维持生态平衡、调节气候、提供生态服务以及保障生物多样性等方面都具有不可替代的作用。
而森林覆盖的变化不仅反映了自然生态系统的演变,也受到人类活动的显著影响。
因此,对森林覆盖变化进行动态监测具有极其重要的意义。
遥感技术的出现,为我们实现这一目标提供了强大而有效的手段。
遥感,简单来说,就是不直接接触目标物体,通过传感器获取其信息的技术。
在森林覆盖变化监测中,常用的遥感数据包括卫星影像、航空摄影等。
这些数据具有大面积同步观测、周期性获取以及多波段信息等优势,使得我们能够从宏观尺度上对森林的分布和变化进行监测。
通过遥感技术监测森林覆盖变化,首先需要获取高质量的遥感影像。
这些影像可以来自不同的卫星,如 Landsat 系列、Sentinel 系列等。
不同的卫星具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率,根据监测的需求和目标选择合适的遥感数据源至关重要。
例如,如果需要监测较大范围的森林变化,可能会选择空间分辨率相对较低但覆盖范围广的卫星影像;而对于小范围的精细监测,则可能会选择空间分辨率较高的影像。
获取到遥感影像后,接下来就是对影像进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正、大气校正等步骤。
辐射校正用于消除传感器本身以及大气等因素对影像辐射亮度的影响,使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是将影像的几何形状纠正到准确的地理坐标上,以便与其他地理数据进行匹配和分析。
大气校正则是消除大气对影像的干扰,提高影像的质量和准确性。
在完成影像预处理后,就可以进行森林覆盖信息的提取。
这通常基于地物的光谱特征、纹理特征、形状特征等。
例如,森林在可见光和近红外波段具有独特的光谱反射特征,可以通过设置阈值或者利用分类算法将森林与其他地物区分开来。
常用的分类算法包括监督分类(如最大似然分类、支持向量机分类等)和非监督分类(如 ISODATA 分类等)。
此外,还可以结合纹理特征和形状特征,进一步提高森林覆盖信息提取的准确性。
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程遥感土地利用动态监测是指通过利用遥感技术手段对特定区域内的土地利用情况进行定期采集、分析和监测,以实现对土地利用及其变化的高效、精确、全面的监测和管理,为地方政府及决策者提供科学的政策建议和决策参考。
那么,我们应该如何实现遥感土地利用动态监测呢?1. 遥感数据的获取:遥感数据的获取是进行遥感土地利用动态监测的第一步,可以采用激光雷达、卫星遥感、无人机等多种方式进行获取。
其中,卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式,可以获得大范围的遥感数据,但由于其分辨率普遍较低,需要结合其他数据源进行分析。
而无人机和激光雷达可以获得更高分辨率和更精准的数据,但适用范围较小,多适用于小范围内的土地利用监测。
2. 遥感图像的预处理:由于遥感数据来源多样、结构复杂,需要进行图像预处理,以提高图像的可用性和可读性。
主要包括图像去噪、增强、图像配准等一系列的处理操作。
3. 遥感图像的分类:遥感图像的分类是指对遥感图像中的像元按照给定的类别分别分配到不同的类别中,从而得到不同类别的土地利用信息。
常见的分类方法有基于像素的分类和基于目标的分类。
4. 土地利用变化的检测:通过对不同时间段的遥感图像进行比对和分析,可以发现土地利用的变化情况。
地物的变化检测主要采用基于像元的变化检测方法和基于目标的变化检测方法。
5. 土地利用监测与评价:通过对遥感图像的分析和比对,结合地勘和统计数据等多种因素,可以对土地利用情况进行监测和评价,操作流程主要包括可视化展示、数据处理与挖掘、统计分析等等。
以上就是遥感土地利用动态监测所需要的主要步骤。
需要注意,目前遥感土地利用动态监测的技术和方法不断发展和更新,必须结合新技术、新方法、新数据源等因素,进一步提升监测的准确性和效率,更好的服务于土地利用规划和管理工作。
土地利用动态遥感监测名词解释土地利用动态遥感监测是一项技术手段,用以实现对全球土地利用和覆盖格局的变化的定期监测。
它利用遥感影像的可见光和近红外波段获取有关土地覆盖变化的有价值的影像信息,以及植被指数等其他卫星数据源。
该技术可以精确地提取出多年来土地利用和覆盖变化的要素,有助于各级政府做出科学的、客观的分析和做出明智的决定,从而确保更具可持续性的土地利用及其管理。
土地利用动态遥感监测的步骤分为几个部分,第一步是土地覆盖分类,即使用合适的影像处理技术,以及可见光、近红外波段和植被指数等多种数据,将土地覆盖格局分解为不同的类别,例如农田、森林、草地等。
第二步是土地变化检测,也就是使用多种遥感图像历史数据,对土地利用和覆盖格局的变化进行监测和分析,发现长期土地利用变化的趋势和特征。
最后,根据获取的变化数据,划分不同的土地利用类型,为后续的决策提供依据。
土地利用动态遥感监测技术的应用可以极大地改善现有的土地管理工作。
它可以帮助政府和管理部门对土地利用的当前状况和变化趋势做出更好的了解,从而制定更有效的土地利用管理策略。
它还可以帮助科研人员和管理者更容易地分析和识别土地利用变化的潜在影响因素,从而有效地控制和预防土地利用变化所带来的负面影响。
此外,土地利用动态遥感监测还可以帮助实现对全球变化的更好理解,有助于研究森林覆盖变化、农业种植模式的变化、水资源的短缺问题的发展等等。
例如,它可以帮助社会更好地认识全球变暖问题,从而采取积极的应对措施抑制气候变化。
因此,土地利用动态遥感监测技术发挥了重要作用,对土地利用和覆盖格局的变化,及其对全球变化的影响,起着非常重要的作用。
它提供了一种可靠的方法,有助于各级政府和管理部门更好地了解土地利用的变化,以及确定更加有效地保护土地利用的策略,从而提高土地管理的效率和可持续性。
基于遥感的土地利用动态监测在当今社会,随着城市化进程的加速和人类活动的不断扩展,土地利用情况发生着日新月异的变化。
准确、及时地掌握土地利用的动态信息对于土地资源的合理规划、环境保护以及可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感技术的出现和不断发展,为土地利用动态监测提供了一种高效、全面且准确的手段。
遥感,简单来说,就是不直接接触目标物体,通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息,从而对其进行识别、分析和研究。
在土地利用动态监测中,遥感技术凭借其能够大面积同步观测、时效性强、数据综合性好等优势,发挥着不可替代的作用。
首先,遥感数据的获取是土地利用动态监测的基础。
目前,常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短的特点,能够提供宏观的土地利用信息。
例如,Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等,它们可以获取不同分辨率的多光谱影像,为大范围的土地利用监测提供数据支持。
航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性,适用于小范围、高精度的土地利用监测。
通过搭载在飞机上的传感器,可以获取厘米级甚至毫米级的影像数据,对于城市规划、土地开发等项目的监测具有重要意义。
获取到遥感数据后,接下来需要对数据进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正、图像增强等步骤。
辐射校正用于消除传感器本身以及大气等因素对影像辐射值的影响,使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是将影像的坐标与实际地理坐标进行匹配,确保不同时期获取的影像在空间位置上的一致性。
图像增强则是通过一系列算法提高影像的对比度、清晰度等,以便于后续的地物识别和分析。
在土地利用信息提取方面,常用的方法包括目视解译和计算机自动分类。
目视解译是指专业人员通过对影像的目视观察,根据影像的色调、纹理、形状等特征以及相关的地理知识和经验,识别出不同的土地利用类型。
这种方法虽然准确性较高,但效率较低,且受解译人员主观因素的影响较大。
计算机自动分类则是利用计算机算法对影像进行分类,常见的分类算法有监督分类和非监督分类。
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。
遥感影像具有周期性特点,利用这一特性就可以用于监测一个地区的地表变化情况。
本小节介绍这种信息提取技术,包括的内容:●动态监测概述●动态检测的关键技术●基于ENVI的动态检测1、动态监测概述很多人对动态监测和动态检测两个名词有疑惑。
个人理解,动态监测是一个广义的名词,泛指数据预处理、变化信息发现与提取、变化信息挖掘与应用等,以对整个流程的叙述。
动态检测是一个狭义的名词,主要指部分数据预处理、变化信息发现与提取。
在一定的意义和场合上讲,两个词的意思是一样的。
当然很多地方把这两个词说成变化监测和变化检测。
遥感动态检测就是从不同时期的遥感数据中,定量地分析和确定地表变化的特征与过程。
它涉及到变化的类型、分布状况与变化量,即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势,能提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。
目前,遥感变化检测技术大多是针对两个时相的遥感影像进行操作。
根据处理过程来分,遥感变化检测方法可分为三类:●图像直接比较法图像直接比较法是最为常见的方法,它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。
目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。
•图像差值法图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减。
其原理是:图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值,而当地类发生变化时,对应位置的灰度值将有较大差别。
因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别,从而使变化信息从背景影像中显现出来。
•光谱特征变异法同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。
当将不同时相的影像进行融合时,如同一地物在两者上的信息表现不一致时,那么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别,此时称地物发生了光谱特征变异,我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。