多时相影像动态检测技术

多时相影像动态检测技术

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。

?假彩色合成法

由于地表的变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时相的影像在灰度上有较大的区别。在进行变化信息的发现时，将前、后两时相的数据精确配准，再利用假彩色合成的方法，将后一时相的一个波段数据赋予红色通道，前一时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道。利用三原色原理，形成假彩色影像。其中，地表未发生变化的区域，合成后影像灰度值接近，而土地利用发生变化的区域则呈

现出红色，即判定为变化区域。

?波段替换法

在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个波段，用后一时相的一个波段影像组成R分量，在合成的RGB假彩色图像上能够很容易地发现红色区

域即为变化区域。

……

分类后比较法

分类后结果比较法是将经过配准的两个时相遥感影像分别进行分类，然后比较分类结果得到变化检测信息。虽然该方法的精度依赖于分别分类时的精度和分类

标准的一致性，但在实际应用中仍然非常有效，该方法的核心是基于分类基础上

发现变化信息。

直接分类法

结合了图像直接比较法和分类后结果比较法的思想，常见的方法有：多时相主成分分析后分类法、多时相组合后分类法等。

?多时相主成分分析后分类法

当地物属性发生变化时，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化，所以只要找出两时相影像中对应波段值的差别并确定这些差别的范围，便可发现变化信息。在具体工作中将两时相的影像各波段组合成一个两倍于原影像波段数的新影像，并对该影像作PC变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反映出了两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几

个分量进行波段组合来发现变化信息。

当然，检测方法远不止这些。以上变换检测方法大多只是变化信息的发现，还有一个过程是变化信息的提取，由以下方法供选择：

手工数字化法

?屏幕数字化

?区域生长法

图像自动分类

?监督分类

?非监督分类

?面向对象的特征提取法图像分割

?手工阈值分割

?自动阈值分割

组合法

值得我们注意的是，上述检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。

2、动态检测关键技术

一、数据源的选择

由于动态检测需要多时相数据，数据源选择时候，除了考虑检测范围、检测精度外，重点还需要考虑物候和影像成像条件。物候和成像条件都会给变化信息带来很大的噪声，当然了，经过一些图像处理过程可以一定程度上减少这方面的

噪声。

二、数据预处理

动态检测过程中，非常重要的两个预处理过程是影像配准和大气校正

?影像配准

影像的配准可以有单个文件的精确几何校正来保证，也可以有一个文件作为基

准来配置另一个时相的文件。

?相对大气校正

在多时相遥感图像中，除了地物的变化会引起图像中辐射值的变化外，不变的地物在不同时相图像中的辐射值也会有差异。辐射校正是消除非地物变化所造成的图像辐射值改变的有效方法，按照校正后的结果可以分为2种，绝对辐射校正方法和相对辐射校正方法。绝对辐射校正方法是将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为真实地表反射率的方法，它需要获取影像过境时的地表测量数据，并考虑地形起伏等因素来校正大气和传感器的影响，因此这类方法一般都很复杂。相对辐射校正是将一图像作为参考（或基准）图像，调整另一图像的DN值，使得两时相影像上同名的地物具有相同的DN值，这个过程也叫多时相遥感图像的光谱归一化。在动态检测中，相对大气校正用的还是比较多。

三、变化检测方法选择

地表变化信息可分为两种，一是转化(Conversion)，另一是改变(Modification)，前者是土地从一种土地覆盖类型向另一种类型的转化，如草地转变为农田、森林转变为牧场，后者是一种土地覆盖类型内部条件(结构和功能)的变化，如森林由密变疏或由一种树种组成变成另外一种组成的改变、植物群落生物量、生产力、物候现象变化。所以我们在选用变换检测方法时候应考虑这点，比如做植被生物量的监测，就属于改变，如果选用分类后处理的方法就不管用了。反过来基于图像直接比较法，不能够直接确定变化区域是属于何种变化类型，需要实地调查与图像对比等一系列步骤才能确定变化类型，这对于土地利用变化监

测时候，则需要慎重考虑用此类方法。

四、变化信息提取方法的选择

有些变化检测方法得到的变化信息是单波段，如图像直接比较法，监督与非监督分类法作用就不是很大，可以考虑用影像分割和面向对象特征提取方法。而且图像直接比较法在确定是否变化时，往往需要确定一定的阈值，而阈值的确定则会直接影响变化信息提取的准确性，阈值的确定常见的如直方图法，样本挖掘法

（C4.5算法）等。

3、基于ENVI的动态检测

ENVI集成了部分动态检测方法，包括图像直接比较法、分类后比较法、PCA 变换、Two-Color Multiview、MNF变换法、ICA变换法、波谱角检测方法。

当然还可以自定义方法。

一、图像直接比较法

ENVI中的图像直接比较法就是对两时相影像做差值或者比值运算，整合了一些预处理功能，如数据值归一化和单位的统一。下面以经过配准的两时相影像为例介绍这个功能的使

用。

（1）单击主菜单->File->Open Image File，将两时相影像同时打开，并用Display Link

功能查看变化区域。

（2）单击主菜单->Basic Tools->Change Detection->Compute Difference Map，分别选择前一时相影像一个波段和后一时相影像的一个波段。

（3）在Compute Difference Map Input Parameters面板中，可以选择计算方法（差值或者比值）、归一化（0-1）和单位统一，设置变化等级以及设置变化等级划分阈值。单击Define Class Thresholds按钮，可以对每一个变化范围进行划分，如图1所示。选择一个

路径输出。

图1 参数设置

（4）结果查看和统计

在Display中将结果显示，用Display Link链接功能将前后时相和结果链接查看。单击Image->Tools->Color Mapping->Class Color Mapping，查看各个变化等级的颜色和

代码。

单击主菜单->Classification->Post Classification->Class Statistics，统计各个变化。

图2 结果查看与统计

二、分类后比较法

ENVI中的分类后比较法是通过比较两时相影像分类结果，获得变化类型、面积、百分比

等。下面介绍这个工具的使用。

（1）单击主菜单->File->Open Image File，将两时相的分类图打开。

（2）单击主菜单->Basic Tools->Change Detection->Change Detection Statistics，

选择前后时相的分类图。

（3）在Define Equivalent Class面板中，如果两个时相的分类图命名规则一直，则会自动将两时相上的类别关联；否则需要在Initial State Class和Final State Class列表中手动选择相对应的类别，如图3所示，点击Ok按钮。

图3 定义等价类别

（4）在结果输出面板中，选择统计类型：像素（Pixels）、百分比（Percent）和面积（Area），

选择路径输出结果。

（5）结果以二维表格和图像现实展现，如图4。

图4 变化统计结果

三、流程化图像处理工具——动态监测

ENVI的流程图像处理工具中集成了动态监测功能，它集成了影像配准和变化信息发

现过程等，下面介绍这个工具的使用。

（1）单击主菜单->Spectral->SPEAR Tools->Change Detection，打开流程化图像处理工具中的动态监测功能，分别将两时相影像文件输入，单击Next按钮。

图5 输入两时相文件

（2）如果两个时相影像未精确配准，这一步可以通过手动或者自动选择同名点的方式对影像进行配准，这里选择第三项，单击Next按钮。

图6 两时相影像配准

（3）这一步是目视查看两时相影像的变化情况，点击Next按钮到下一步。（4）这一步是选择变化检测方法，提供了四大类方法，包括Two-Color Multiview、图像变换（PCA、MNF和ICA变换）、图像直接比较法和波谱角检测方法。每一种方法都有对应的高级设置，比如选择图像直接比较法可以选择基于黑暗象元的相对大气校正和光谱归一化。这几类方法可以多选，这里我们全部选择，单击Next按钮。

（5）这一步是查看变化信息监测结果，选择使用不同检测方法的结果查看,点击Finish按

钮完成。

（6）对检测到的变化信息，可以通过图像分割、图像分类、决策树分类或者面向对象特征

提取等方法提取变化信息。

图7检测方法选择

图8 结果查看

4 总结

动态监测是一个工作量比较大的过程，对数据的预处理要求较高，信息的发现和信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高，已经成为遥感应用重要组成部分。