变化检测-差值算法
遥感影像变化检测简述
遥感影像变化检测简述摘要：遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点，随着遥感对地观测技术的快速发展和应用，变化检测技术体系也在不断地发展和演化，已广泛应用于国土资源管理、地物变化、农林业的监测等领域。
现有的遥感变化检测技术方法很多，分类方式也很多，目前的研究表明，没有任何一种变化检测方法具有绝对的优势。
在实际的应用中，要根据具体的应用目的选取合适的变化检测方法。
本文将对遥感影像变化检测的基本概念、主要检测流程以及不同分类体系下的检测方法及各方法的优缺点进行简要阐述。
关键词：遥感影像；变化检测；检测方法中图分类号：文献标志码：文章编号：遥感影像变化检测是利用不同时期覆盖在同一地表区域的多源遥感影像和相关地理空间数据，结合相应地物特性和遥感成像机理，采用图像、图形处理理论及数理模型方法，确定和分析该地域地物的变化[1]，包括地物位置、范围的变化和地物性质、状态的变化。
它的最终目标就是提取出变化信息并确定变化的类型。
近年来，随着航天技术和信息科学技术的飞速发展，遥感影像获取技术呈现出多平台、多角度多传感器和高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率、高辐射分辨率的特点[2]，海量的遥感数据为遥感应用提供了坚实的数据基础。
怎样从海量的遥感影像数据中提取和检测出变化信息已成为当前遥感数据处理技术的主要发展方向[3]。
国内外学者从不同角度针对不同应用研究了大量的变化检测方法和理论模型，但目前还没有发现一种适合所有场景的方法[4]，还需根据具体情况，选择合适的变化检测方法。
论文简述了遥感变化检测的主要流程，简单介绍了几种目前主要使用的变化检测方法及其优缺点。
1 遥感变化检测的主要流程目前，各学者对遥感影像的变化检测过程提出了不同的划分步骤。
本文将遥感影像的变化检测过程总结为数据源选取、数据预处理、变化信息提取、变化信息后处理、检测精度评价五个部分。
数据源选取。
现在变化检测可以利用的数据源有很多，单波段、多波段、单时相、多时相等影像都有。
遥感影像的多时相监测方法研究
遥感影像的多时相监测方法研究在当今的科技时代，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。
其中，遥感影像的多时相监测在众多领域发挥着关键作用，如环境监测、农业评估、城市规划以及灾害预警等。
多时相遥感影像能够反映出地表特征在不同时间的变化情况，为我们深入了解地球系统的动态过程提供了宝贵的数据支持。
多时相遥感影像监测的基本原理是通过对同一地区在不同时间获取的遥感影像进行对比分析，从而揭示出该地区的变化信息。
这些影像可以来自不同的传感器，具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。
为了有效地进行多时相监测，首先需要对这些影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等，以确保影像之间具有可比性。
在辐射校正方面，由于传感器本身的特性以及光照条件的差异，不同时间获取的影像在辐射亮度上可能存在偏差。
通过辐射校正，可以将影像的辐射亮度值转换为具有实际物理意义的辐射量，如反射率或发射率。
几何校正则是解决由于卫星轨道、姿态以及地球自转等因素导致的影像几何变形问题，使得不同影像中的相同地物能够准确匹配。
大气校正用于消除大气对电磁波的散射和吸收影响，从而更真实地反映地表的光谱特征。
在完成预处理后，接下来就是选择合适的变化检测方法。
常见的方法包括基于像元的方法、基于对象的方法以及基于特征的方法。
基于像元的方法是最为直接和简单的方法之一。
它通过对不同时相影像中对应像元的灰度值或光谱值进行比较，来判断是否发生了变化。
例如，差值法就是计算两个时相影像对应像元值的差值，如果差值超过一定的阈值，则认为发生了变化。
这种方法的优点是计算简单，容易实现，但缺点是对噪声较为敏感，容易产生误判。
基于对象的方法则首先对影像进行分割，将其划分为具有相似特征的对象，然后比较不同时相影像中对象的属性变化。
相比基于像元的方法，基于对象的方法能够更好地考虑地物的空间特征和上下文信息，减少噪声的影响，提高变化检测的准确性。
但该方法的计算复杂度较高，对影像分割的质量要求也较高。
变化检测
2000年影像 2006年影像研究区为南美洲一处热带雨林，通过查看前后两幅影像的坐标系、研究范围、空间分辨率和几何精纠正、大气校正情况，确保了了两幅影像已经配准完毕。
利用Flicker等工具查看前后两期影像存在的差异。
可以明显地发现，粉红色区域为森林采伐区域，2006年研究去内森林采伐区域面积增大了许多。
>> Change Detection Difference Map工具点击Change Detection》Change Detection Difference Map，分别选择2000年影像的第四波段（近红外波段）和2006年影像的第四波段（近红外波段），Define Class Thresholds选择默认，勾选Normalize Data Range[0-1]，设置输出路径，取消自动保存配准影像。
根据两幅影像在近红外波段数值相减得到的结果进行变化分级，正值为森林增加，零值为森林不变，负值为森林减少，绝对值越大，变化越大。
Simple Difference = DN2000-DN2006Percent Difference =（DN2000-DN2006）/ DN2000Normalization: Normalization = (DN - min) / (max - min)Standardization: Standardization = (DN - mean) / stdev加载生成的影像，利用多窗口查看对应位置的森林变化分级情况。
差值变化检测结果分类图像以彩色显示，红色表示的前后比较产生了正值差异，即植被生长的区域，且随着颜色加深，增长越多；蓝色表示的前后比较产生了负值差异，即森林砍伐的区域，且随着颜色加深，砍伐越多。
在ToolBox中，打开Classification》Post Classification》Class Statistics，依次选06检测结果和06年影像（此处不能使用00年影像）统计各个变化。
多元变化检测算法
多元变化检测算法是用于检测数据集中多个变量之间变化的算法。
这些变化可能包括趋势、周期性、异常或其他模式的变化。
以下是几种常见的多元变化检测算法：
1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：
- 原理： PCA通过将原始数据转换为主成分（特征向量）的线性组合，降低数据的维度，使得数据中的变化更容易被识别。
- 应用：在多元时间序列数据中，可以使用PCA来检测主要的变化模式。
2. 协方差矩阵演化检测：
- 原理：基于数据的协方差矩阵的演化来检测变化。
协方差矩阵的变化可能反映出数据集中变量之间关系的改变。
- 应用：在金融领域，可以使用协方差矩阵的变化来检测市场风险的变化。
3. 奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）：
- 原理： SSA将时间序列分解成多个成分，包括趋势、周期和噪声成分，从而可以更容易地检测到变化。
- 应用：在气象学中，SSA可用于检测气象数据中的季节性和趋势性变化。
4. 时间序列分解方法：
- 原理：将时间序列分解为趋势、季节性和残差部分，然后检测这些部分的变化。
- 应用：在电力系统中，可以使用时间序列分解方法来检测负荷变化的趋势和季节性。
5. 集成方法：
- 原理：使用多个模型或算法组合的集成方法，以提高变化检测的准确性和鲁棒性。
- 应用：随机森林、梯度提升机等集成学习方法可以用于多元变化检测。
这些算法可以根据具体的应用场景选择和调整，因为不同的问题可能需要不同的方法来有效地检测多元变化。
一种基于深度学习的变化检测方法及实现
然后对解译结果求差，并采用形态学处理，
从而有效辨别变化的区域。
关键词：深度学习影像解译；全卷积神经网络；变化检测
中图分类号：
P208
文献标志码：
A
0
引言
法。在已有的遥感影像变化检测方法中，影像配准与
地表覆盖变化检测是目前遥感研究领域的热点
特征提取的好坏是影像变化检测结果的关键，绝大多
图1
预处理
由于获取条件的差异，多时相遥感图像中存在非
地物变化而造成的图像变化。因此，消除非地物变化
深度学习特点
是变化检测中不可缺少的步骤，如云层的遮挡以及不
（1）具有增量学习能力。目前主流的深度学习优
同季节等产生的地物变化，如雨雪以及植被在不同季
化方法往往利用基于小批量样本的随机梯度下降法，
节的生长变化等。
无须一次将所有样本供给与模型进行训练，通过增量
1.2
迭代的方式令模型进行学习，因此可以利用大量的历
变化信息获取
变化信息获取是变化检测处理中的关键步骤。
变化信息获取采用基于深度残差全卷积神经网络的
史数据进行训练。
（2）模型迁移能力强。深度学习在进行具备小数
据量的领域或任务时，可以基于相近领域或任务的大
第 32 期
2020 年 11 月
No.32
November，2020
计恰当的解译规则，这一过程需要具备一定的知识经
别 、视 频 分 类 和 自 然 语 言 处 理 等 多 个 领 域 成 功 运
验，一般要行业专家来完成，
无法推广普及。
用。近年来图像处理方面的研究大多集中于卷积神
破性进展，发射了资源、高分等一系列遥感卫星，大幅
图像变化检测方法综述
题目：图像变化检测方法综述学号：：图像变化检测方法综述摘要图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。
本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。
本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，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，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。
关键词：变化检测遥感模糊贴近度随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。
世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。
这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。
土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。
由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。
最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。
按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。
基于遥感数据的地表覆盖变化监测
基于遥感数据的地表覆盖变化监测地表覆盖是指地球表面的各种自然和人为物质的分布状态。
地表覆盖的变化对气候、生态环境和人类活动有着重要影响。
遥感技术是通过获取地球表面的电磁波谱段信息，利用无人机、卫星等载具将数据传输到地面进行处理和分析的技术手段。
基于遥感数据的地表覆盖变化监测是利用遥感技术获取的数据进行地表覆盖变化的检测与分析。
基于遥感数据的地表覆盖变化监测的意义重大。
首先，它可以为环境保护与生态修复提供科学依据。
通过监测地表覆盖的变化，可以及时发现环境恶化、生态破坏等问题，为相关部门提供决策依据，以保护生态环境。
其次，它可以为城市规划和土地利用提供数据支持。
城市的扩张和土地利用的变化对人类生活和发展都有重要影响，通过监测地表覆盖的变化，可以为城市规划和土地利用提供科学依据，合理安排城市发展和土地利用。
此外，基于遥感数据的地表覆盖变化监测还可以应用于灾害预警和防灾减灾工作，及时掌握地表变化情况，为预防和应对灾害提供参考。
基于遥感数据的地表覆盖变化监测的方法主要包括数据获取、数据预处理、特征提取和变化检测四个步骤。
首先，数据获取是指通过卫星遥感、航空遥感或无人机等技术手段获取地表覆盖的遥感影像数据。
不同的数据来源和传感器具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，选择合适的数据源对后续的监测分析具有重要意义。
其次，数据预处理是对获取的遥感数据进行去除噪声、辐射校正、大气校正和几何校正等处理，以保证数据的准确性和一致性。
然后，特征提取是将预处理后的数据转化为能够描述地表覆盖的数学特征或指数。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和空间特征等。
最后，变化检测是通过对不同时间采集的特征进行比较和分析，识别出地表覆盖的变化情况。
在具体的方法中，常用的变化检测算法包括基于差值图像、阈值法、基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
基于差值图像的方法将不同时间点的遥感影像进行差值，通过比较差值图像的像素值来检测地表覆盖的变化。
结合指数特征和SVM算法的遥感影像土地利用变化检测
本 文所 选研 究区域 为 武 汉市 中心城 区 部分 。实
强 ，传 统 的基 于像 元 分析 法 已经 无 法满 足 影像 分 析 验选 取 遥 感影 像 为 ２ ０ ０ ２年 ３月和 ２ ０ ０ ５ 年 ９ 月
的要 求 ，一种 全 新 的影像 分 析方 法一 面 向对 象分 析 Ｏ ｕ ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ影像 。影像 包含 蓝 、绿 、红 、近 红外 四个 法应 运 而 生 ¨” 。对象 在遥 感 影像 中也 可 以称之 为 波段 。经 过重采 样后 ，影 像分 辨率 为 ２米 。文 中选
通过 遥 感 影像 的辐 射 校 正 ，可 以有 效 地 克服 上述 因 对 太 阳光 有着 较 强 的反射 。 因此可 以用近 红 外波 段
素所 带 来 的影 响 。然 而 由于 拍 摄季 节 不 同所 造成 的 和 红 光波 段 的 比值来 突 出植 被信 息 ， 同时抑 制 其 它 影 响却 很 难 消除 。 不 同的季 节 ，植 被 由于 叶绿素 含 地物 信 息 。 土 壤调节 植被 指数 （ Ｓ Ａ Ｖ Ｉ ， Ｓ ｏ ｉ ｌ Ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｅ ｄ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ） 儿 ，可 以有效地 抵 消 由于 土 壤 量 不 同 ，水体 由于含 沙 量及 叶绿 素含 量 不 同 ，在 光 Ｖ 谱 上会 存 在较 大 的 差异 ，这 会 降低 后 续 获取 的最 优 背 景对 植被指 数造 成 的影 响 ，公 式如 下 ： 变化 ＼ 非变化划 分 阈值 的精度 。上述基 于像 元分 析法 ５ 和 面 向对 象 分析 法 ，没 有考 虑 植被 和 水 体 由于季 节
法 Ｈ坞 两 大类 。基 于像 元分 析 法 以像 元 为单位 进 行 影像 中属于 植 被和 水 体 的像斑 ，对 这部 分像 斑 优先
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差值计算图像变化
#coding:utf-8
# 参考《python地理空间分析指南》
#插值算法
#执行变化监测的步骤大致为:用gdal_array将图片导入numpy数据中——变化前后影像
作差——图像分类着色——保存图片。
具体的代码为
#实验结果中，绿色表示添加的元素，红色表示减少的元素。
示例中采用的差值算法的处
理结果虽然不够完美，但也能提供一种变化检测的处理思路。
最终的实验结果为:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from osgeo import gdal, gdal_array
import cv2
import sys
# 加载两幅图像
# img1 = 'D:\\BaiduNetdiskWorkspace\\pythonAlgorTest\\24A.png'
# img2 = 'D:\\BaiduNetdiskWorkspace\\pythonAlgorTest\\24B.png'
# outimg='D:\BaiduNetdiskWorkspace\pythonAlgorTest\change.tif'
def main(img1,img2,outimg):
im_1 =img1
im_2 = img2
outurl = outimg
print("输入路径1："+im_1)
print("输入路径1："+im_2)
# 载入数组
arr_1 = gdal_array.LoadFile(im_1).astype(np.int8)
arr_2 = gdal_array.LoadFile(im_2).astype(np.int8)
# # 显示两幅图像
# plt.figure(figsize=(20, 40))
# plt.subplot(121);plt.imshow(cv2.merge((arr_1[0], arr_1[1], arr_1[2])). astype(np.uint8))
# plt.subplot(122);plt.imshow(cv2.merge((arr_2[0], arr_2[1], arr_2[2])). astype(np.uint8))
# plt.show()
# 进行变化检测
diff = arr_1 - arr_2
# 建立类别架构并将变化特征隔离
classes = np.histogram(diff, bins=5)[1]
# 用黑色遮罩遮住不明显的特征
lut = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0], [255,0,0], [0,255,0], [100,50,255]] # 类别初始值
start =1
# 创建输出图片
rgb = np.zeros((3, diff.shape[1], diff.shape[2]), np.int8)
# 处理并分配颜色
for i in range(len(classes)):
mask = np.logical_and(start <= diff, diff <= classes[i])
masked = ((mask[0] == mask[1]) == mask[2])
for j in range(len(lut[i])):
rgb[j] = np.choose(masked, (rgb[j], lut[i][j]))
strat = classes[i] +1
# 保存
out = gdal_array.SaveArray(rgb, outurl, format='GTiff', prototype=i m_2)
out1 =None
print("输出路径1："+outurl)
return outurl
# # 查看差值图片
# ima = 'D:\BaiduNetdiskWorkspace\pythonAlgorTest\change.tif'
# arr = gdal_array.LoadFile(ima).astype(np.uint8)
# plt.figure(figsize=(8, 8))
# plt.imshow(cv2.merge((arr[0], arr[1], arr[2])))
# plt.show()
if__name__=='__main__':
url = sys.argv[1]
url2 =sys.argv[2]
url3 =sys.argv[3]
main(url,url2,url3)。