遥感多时相监测技术

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多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述

确定和分析该区域地物的变化，包括地物位置、范围的变化和地物性质状态的变化。多时相变化检测则是指基于两个以
ＳＰＯＴＶＥＧＴＡＴＩＯＮ等传感器可以实现对地球表面大部分
区域的逐日观测，我国２００８年发射的环境减灾卫星Ａ、Ｂ两颗卫星，每两天获取覆盖中国国土的多光谱数据。海量、多时相遥感数据的积累，为实现区域乃至全球尺度的土地覆盖变化检测等全球变化研究提供了重要数据源。但是从多时相影像中及时提取地球环境和人类活动的动
＊通讯联系人ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｑｉａｏ＠ｓｅｐａ．ｇｏｖ．ｃｎ
ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｏｕｊｉｎｇｙ＠１６３．ｃｏｎ；ｒｓｈｏｕｊｉｎｇｙ＠１２６．ｃｏｎｒ
收稿日期：２０１３ — ０３ — １５。修订日期：２０１３ — ０６－２０
基金项目：高分辨对地观测重大专项项目（０５一Ｙ３０Ｂ０２ — ９００１ — １３／１５ — ４）和国家自然科学基金项目（４１１０１３７８，４１２７１３４９）资助作者简介：殷守敬，１９８２年生，环保部卫星环境应用中心工程师
态信息仍面临很多挑战＿１］。尽管许多学者已经围绕多时相遥感影像的变化检测方法的研究开展了大量工作，但是这些研究相对分散，还没有形成完整、成熟的理论体系，对相关理

如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题

如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题近年来，随着遥感技术的迅猛发展，多时相遥感影像处理成为了测绘技术领域中的重要问题。

随着卫星和无人机的广泛应用，获取到的遥感影像数据也呈现出多样化、多时相化的特点。

面对如此庞大而复杂的数据，如何进行高效准确的处理成为了每个测绘技术工作者所面临的挑战。

本文将从机器学习方法、数据融合与分析、图像处理算法三个方面探讨如何应对测绘技术中的多时相遥感影像处理问题。

1. 机器学习方法机器学习方法作为一种快速高效的数据处理分析手段，被广泛应用于多时相遥感影像处理领域。

其中，深度学习技术更是在图像分类、目标检测等方面取得了令人瞩目的成绩。

利用深度学习技术进行图像分类，可以通过训练模型自动提取图像特征，实现对多时相遥感影像的快速分类和识别。

同时，借助深度学习技术进行目标检测，可以实现对遥感影像中的目标物体进行精确定位和识别。

例如，针对城市规划和土地利用监测，可以利用机器学习方法对多时相遥感影像进行分类，高效地提取出城市建筑、农田、水体等信息，为城市规划和土地管理提供依据。

2. 数据融合与分析多时相遥感影像处理面临的一个关键问题是如何将不同时间段获取的数据进行有效融合和分析。

数据融合可以通过将不同时间段的遥感影像进行叠加、叠加和叠加，以获取到更加全面、准确的信息。

数据分析则可以通过对融合后的影像数据进行统计分析、时空分析等方法，挖掘出其中的规律和趋势。

例如，利用多时相遥感影像融合与分析，可以实现对植被生长变化的监测与分析，为农作物种植和森林资源管理提供科学依据。

此外，还可以通过多时相遥感影像的融合与分析，实现对水质变化、土地退化等环境变化的监测和评估。

3. 图像处理算法图像处理算法是多时相遥感影像处理的核心技术之一。

通过开发并应用先进的图像处理算法，可以实现图像的去噪、增强、分割、拼接等操作，提高遥感影像数据的质量和准确性。

例如，针对多时相遥感影像中的云雾遮挡问题，可以利用图像拼接算法将多个时间段的影像进行拼接，以获取到云雾遮挡区域的真实信息。

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。

遥感图像多时相分析的方法与工具

遥感图像多时相分析的方法与工具遥感技术已经成为现代地学研究和应用中不可或缺的重要工具。

通过遥感图像，我们可以获取大范围、全时相的地球表面信息，从城市规划到农业生产，从环境监测到资源调查，遥感技术都发挥着重要的作用。

而在遥感图像的多时相分析方面，是地学领域中极具挑战性的任务之一，因为它要求对连续多个时间点的遥感图像进行整合和分析，从而获取地表的变化和演化信息。

一、时相分析的意义和挑战遥感图像多时相分析的意义和挑战是显而易见的。

通过对多时相图像进行对比和分析，我们可以了解地表变化的动态过程，如土地利用的演变、城市扩张的规律、植被的季节性变化等。

这些信息对于环境管理、资源规划和应急响应等决策具有重要意义。

然而，要准确地从多时相数据中提取有用的信息并解释其含义是一项复杂的任务。

二、多时相分析的基本原理在进行多时相分析之前，我们需要先对遥感数据进行预处理和校正，以确保数据的一致性和可比性。

一般而言，我们可以采用以下几种基本原理来进行多时相分析：1. 像元级变化检测：通过对同一地区的不同时相图像进行对比，我们可以检测出地表像元的变化情况。

这种方法基于像元的灰度变化或光谱反射率的变化来判断地表的变化程度。

2. 物体级变化分析：对于从空中或卫星上获取的高分辨率遥感图像，我们可以利用对象级的变化来分析地表的变化情况。

通过提取和比较不同时相图像中的对象，如建筑物、道路等，可以了解地表的演化过程。

3. 时间序列分析：这种方法通过对一系列连续时相的遥感图像进行统计和分析，来揭示地表变化的趋势和规律。

例如，我们可以计算出植被指数的时间序列，通过对比不同时间点的指数值来确定植被的季节性变化。

三、多时相分析的工具和算法在现代地学研究中，有许多工具和算法可以帮助我们进行遥感图像的多时相分析。

以下是一些常用的工具和算法示例：1. 多光谱遥感图像堆叠和融合：这种方法将多个时相的多光谱遥感图像在同一坐标系下叠加和融合，以获取全时相信息。

多时相变化实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多时相遥感影像变化检测技术，实现对特定区域在一定时间段内发生的变化进行有效识别和分析。

通过实验，掌握多时相遥感影像变化检测的基本原理和方法，提高对遥感影像处理与分析的能力。

二、实验原理多时相遥感影像变化检测是利用遥感技术对同一区域在不同时间点获取的影像进行对比分析，以识别和提取出变化信息。

实验主要采用以下步骤：1. 数据准备：获取实验所需的多时相遥感影像数据，包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理：对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作，以提高影像质量。

3. 影像配准：将不同时间点的遥感影像进行配准，确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法：采用合适的算法对配准后的影像进行变化检测，提取出变化信息。

5. 变化信息分析：对提取出的变化信息进行分析，确定变化类型、变化范围和变化强度等。

三、实验材料1. 实验数据：选取我国某城市某区域在不同时间点获取的多时相遥感影像数据。

2. 实验软件：遥感影像处理与分析软件，如ENVI、ArcGIS等。

3. 实验设备：计算机、打印机等。

四、实验步骤1. 数据准备：下载实验所需的多时相遥感影像数据，包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理：对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作，以提高影像质量。

3. 影像配准：利用遥感影像处理与分析软件，对预处理后的影像进行配准，确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法：选择合适的算法对配准后的影像进行变化检测，提取出变化信息。

本次实验采用基于阈值分割的方法进行变化检测。

5. 变化信息分析：对提取出的变化信息进行分析，确定变化类型、变化范围和变化强度等。

五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，成功实现了对实验区域的多时相遥感影像变化检测。

变化检测结果如图1所示。

图1 实验区域变化检测结果2. 实验分析（1）变化类型：实验结果显示，实验区域主要发生了土地利用变化和地表覆盖变化。

多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述

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。

多时相遥感影像变化检测系统设计与实现

总第２７５期２１０１年第３期
计算机与数字ｊ程：
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌｇｎｅｉｇｏｕｅｇｔａＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏｌ３．｜９ＮＯ３
５ｌ
多时相遥感影像变化检测系统设计与实现
胡维” 马杰” 李海涛。顾海燕
４０７）３０４北京１０３）０８０（中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室 ” 武汉华（国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘局重点实验室中
摘
要
针对遥感卫星影像数据量大，算时间长等特点，高性能集群并行处理环境下，究了长时间序列遥感卫星计在研
ＣｉｅｅＡａｅｆｕｖｙｎｎｐｉｇｈｎｓｃｄｍｙｏｒｅｉｇａｄＭａｐｎ，Ｂｉｇ１０３）Ｓｅｉ０ｈｐｒｏｍａｃｌｓｅｎｉｎｅｔｔｉｐｐｒｄｓｕｓｓｍｕｔｔｍｐｒｌｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｒｃｔｔｅｈｇｅｆｒｎｅｃｕｔｒｅｖｒｍｎ，ｈｓａｅｉｃｓｅｈｏｌｉｅｏａｅｔｅｓｎｍａｅｃａｇｅｅｔｎ，ａｄｐｅｅｔｅｉｎ，ｆｎｔｎａｄｉｐｅｎａｉｎｏｈｎｅｄｔｃｉｎｓｓｅｈｎｅｄｔｃｉｏｎｒｓｎｓｄｓｇｕｃｉｎｍｌｍｅｔｔｆｃａｇｅｅｔｙｔｍ．Ｃｏｉｇｗｉｈｔｅｌｒｅａｏｏｏｐｎｔｈａｇ — ｍｏｎｆｄｔｎｉｈｐｏｅｓｎｏｐｅｉｆｒｍｏｅｓｎｉｇｉａｅ，ａｎｗａａｌｌｌｏｉｍｆｃａｇｅｅｔｎｂｓｄｕｔｏａａａｄｈｇｒｃｓｉｇｃｍｌｘｔｏｅｔｅｓｎｙｍｇｓｅｐｒｌｇｒｔｅａｈｏｈｎｅｄｔｃｉａｅｏｏｈｎｅｖｃｏｎｌｓｓａｄＰＣｈｓｂｅｉｃｓｅ．ＴｈｓａｐｏｃａｎｃａｇｅｔｒａａｙｉｎＡａｅｎｄｓｕｓｄｉｐｒａｈｃｎｉｒｖｏｈｔｅｐｅｉｉｎｏｈｎｅｄｔｃｉｎａｄｍｐｏｅｂｔｈｒｃｓｏｆｃａｇｅｅｔｏｎｉｃｅｓｈｏｎｒａｅｔｅｃｍｐｔｇｅｆｃｅｃ．ｕｉｆｉｉｎｙｎＫｅｏｄｃａｇｅｅｔｎ，ｐｒｌｌｏｕｉｇｙＷｒｓｈｎｅｄｔｃｉｏａａｌｍｐｔ，ＰｅｃｎＣＡ，ｃａｇａｐｅｄｔｂｓｈｎｅｓｍｌａａａｅＣｌｓｍｂｒＴＰ９．ａｓＮｕｅ３］４

一种基于遥感数据与多时相sar影像的林地生态监测方法与流程

一种基于遥感数据与多时相sar影像的林地生态监测方法与流程基于遥感数据与多时相SAR影像的林地生态监测方法与流程如下：1. 数据收集：收集林地生态监测所需的遥感数据和多时相SAR影像。

遥感数据可以包括卫星图像、航空影像或无人机影像，而多时相SAR影像则可通过雷达卫星获取。

2. 影像预处理：对收集到的遥感数据和多时相SAR影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等，以确保数据质量。

3. 特征提取：利用遥感数据和多时相SAR影像提取林地生态监测所需的特征。

如植被指数、覆盖度、植被高度等。

4. 数据融合：将提取到的特征进行数据融合，以得到更全面、准确的林地生态信息。

融合方法可以包括像素级融合、特征级融合等。

5. 林地变化检测：利用融合后的数据进行林地变化检测。

可以应用时序分析、差异图像比较等方法，检测林地的生长、衰退、破坏等变化。

6. 生态参数估计：通过林地生态监测数据，估计林地的生态参数，如生物量、碳储量、物种多样性等。

可以建立统计模型或机器学习模型进行估计。

7. 结果分析与展示：对监测结果进行分析和展示，利用地理信息系统（GIS）分析工具，绘制监测结果的空间分布图、统计图等。

8. 定期监测：建立定期监测机制，定期更新和收集遥感数据和多时相SAR影像，以监测林地生态的长期变化和动态演变。

9. 验证与验证：对监测结果进行验证和验证，与地面调查数据进行对比，评估监测结果的准确性和可信度。

10. 决策支持：利用监测结果为林地生态管理和保护提供决策支持，优化林地利用方案，制定生态保护政策等。

以上是一种基于遥感数据与多时相SAR影像的林地生态监测方法与流程，旨在利用遥感技术的优势，提供全面、准确的林地生态信息，为林地保护、管理和决策提供科学依据。

实际操作中，可以根据具体需求和条件进行适当调整和改进。

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道路
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应在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相影像进行融合时，如果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的与正常的光谱有所差异，此时就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 TM、SPOT融合有色斑就是信息变化的地方
假彩色合成法

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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（以上两个除了减法除法，因为只有一个波段） -面向对象的特征提取（对数据没太大的要求）图像分割 -手动阈值分割 -自动阈值分割组合法
图像直接比较法

大气纠正：否则有系统误差举例：分类后比较法
假彩色合成法
信息
图像分类后比较法
地物类型以及变化量的改变
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
信息提取技术

多时相影像动态检测技术
多时相影像动态检测技术
发现信息
提取信息
遥感变化检测技术

遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定量的分析和确定地表变化的特征与过程。变化的两个含义：耕地变为建筑用地。树林叶子凋谢二分之一和五分之一
检测方法

-图像直接比较法：图像差值法、图像比值法、主成分分析法、光谱变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉分析以及混合检测法 -分类后结果比较法（土地利用变化混淆矩阵） -直接分类法：多时相主成分分析后分类法
图像差值法

就是将两个时相的影像相减。原理：图中未发生变化的地类在两个时相的影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。波段计算、Basic Tools-change detectioncompute