遥感变化检测方法综述ppt课件.ppt

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1、遥感变化检测方法综述遥感技术在土地利用变化信息提取中的应用进入21世纪以来，随着人口的迅速增长，土地资源变得越来越重要。为了有效保护和合理开发土地资源，真实、准确和实时地把握土地利用现状就显得越来越重要。遥感技术以其快速高效的特点，很快很自然地成为了土地利用变化监测的重要研究手段，国内外众多学者都利用过遥感的方法获取了土地利用变化信息。遥感图像变化信息提取方法从算法的角度可将目前变化检测的方法分为四类:(1)基于简单代数运算的变化检测；(2)基于图像变换的变化检测；(3)基于图像分类的变化检测；(4)基于特征描述的变化检测。基于简单代数运算的变化检测基于代数运算的变化检测技术包括图像差值(i

2、magedifferencing)、图像比值(imageratio)、植被指数(NDVI)、图像回归(imageregression)和变化向量分析(changevectoranalysis)等。基于简单代数运算的变化检测（1）图像差值法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。理论上，在得到的差值图像上，差值为0或接近0的认为是不变区域，不为0的认为是变化区域。图像差值法的优点在于理论相对简单、直接，容易理解和掌握，但常常只能定量地描述目标

3、区是否发生了变化，而很难确定目标区域发生变化的性质。为了能确定变化的性质还需结合其他方法进行分析，从而获得最终的目标区变化信息。另一方面，由于相同地物在不同时相的光谱特征往往是不同的，因此变化阈值需要根据实际情况选取。基于简单代数运算的变化检测（2）图像比值法图像比值法是将不同时相的遥感影像对应波段进行逐像元相除。通过对不同时相影像做相对辐射校正，得到的比值图像增强了变化信息，其中像元比值为1或者近似为1的认为是未发生变化的区域，像元比值明显高于或低于1的认为是发生变化的区域。比值法的理论假设是比值图像呈正态分布，通常采用均值和标准偏差作为标准划分变化与非变化区域，但对于很多实际问题该假设并

4、不总是成立的，这时变化阈值的选择就成为比值法变化检测是否有效的关键。比值法和差值法一样都直观，容易掌握，变化检测速度快，但这种方法过于简单，很难考虑到所有因素的影响，容易造成大量信息的流失，同时该方法对图像的配准精度要求很高。基于简单代数运算的变化检测（3）植被指数法植被指数(NDVI)是为了从来自地球遥感观测卫星的图像数据中了解全球植被分布状况的指标，它将遥感图像中不同波段的灰度值进行各种组合运算，计算反映植被的常用比率和指数。目前常用的植被指数有NDVI、TNDVI等几种，如归一化差异植被指数常用来对土地利用进行动态变化检测。利用植被对光学传感器的近红外波段与红外波段的明显的响应差(植被

5、吸收红外波段，强烈反射近红外波段)，通过这两个波段的比值突出植被变化信息，再通过阈值提取植被信息和非植被信息，能够很好地反映地面植被的覆盖情况。基于简单代数运算的变化检测（3）植被指数法由于植物普遍对红光强烈吸收和对近红外光强烈反射，因此红光和近红外波段之间的比值有利于提高光谱差异。利用波段间比值图像主要有两个优点：不同地物特征的光谱响应曲线差异可能会在比值图像中得到进一步增强；比值能压抑地形效应并对辐射差异进行一定程度的归一化。它对地面植被变化信息的检测具有较好的效果，但对于地面其他变化类型的检测适用性不强。基于简单代数运算的变化检测（4）图像回归分析法回归分析方法首先假定两期影像线性相关

6、，也就是说两期影像中，多数像元变化不大。该方法通过最小二乘法进行回归分析，然后再用回归方程计算出的预测值减去影像真实值，从而获得两期影像的回归差值影像，利用该影像可以反映土地覆盖变化信息。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。但是这种方法的检测需要得到准确的回归方程且需要选择合适的波段，在实际应用中精度不高。基于简单代数运算的变化检测（5）变化向量分析法变化矢量分析法首先对两个不同时相的影像进行差值运算，求得每个像元的变化值，称为变化向量。变化的强度用

7、变化向量的欧氏距离表示，变化的内容用变化向量的方向表示。变化矢量分析法可以利用较多甚至全部的波段来探测变化像元，因此避免了单一波段比较所带来的信息不完整，而且可以通过变化矢量的方向提供变化类型信息，但是随着波段数的增加，变化阈值的确定比较困难。基于简单代数运算的变化检测方法总结基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变