遥感图像变化检测综述_刘占红
如何进行遥感图像的分类和变化检测
如何进行遥感图像的分类和变化检测遥感图像的分类和变化检测是遥感技术应用的重要方向之一。
随着遥感技术的不断发展，遥感图像在资源调查、环境监测、农业发展等领域有着广泛的应用。
本文将从遥感图像分类和遥感图像变化检测两个方面，介绍如何进行遥感图像的分类和变化检测。
一、遥感图像的分类遥感图像的分类是将遥感图像中的像素按照一定规则划分成不同的类别，以达到对图像内容的理解和分析的目的。
遥感图像的分类方法有多种，常用的有基于像素的分类方法和基于目标的分类方法。
基于像素的分类方法主要是根据像素的强度、颜色和纹理等特征，将图像中的像素划分到相应的类别中。
常用的像素分类方法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。
这些方法通过对遥感图像的像素进行统计分析和模式识别，可以有效地实现图像的分类。
基于目标的分类方法是以目标为单位进行分类，将图像中的目标分割并划分到相应的类别中。
常用的目标分类方法有基于规则的分类方法和基于特征的分类方法。
基于规则的分类方法通过设定一些先验规则，如形状、大小、颜色等，对目标进行划分。
而基于特征的分类方法则是通过提取目标的形状、纹理、光谱等特征，利用各种分类算法进行识别和分类。
二、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对不同时间或不同传感器获取的遥感图像进行比较和分析，确定图像中发生了变化的区域和程度。
遥感图像的变化检测对资源环境的监测、城市规划和自然灾害等方面具有重要的应用价值。
遥感图像的变化检测方法有多种，常用的有像差法、差异指数法、纹理分析法等。
像差法是通过计算不同时间或不同传感器获取的图像的像素值之差，来确定图像中的变化区域。
差异指数法是通过计算像素的差异指数，来判断图像中是否发生了变化。
纹理分析法是通过提取图像的纹理特征，来检测和分析图像中的变化。
在进行遥感图像的变化检测时，还需要考虑遥感图像的配准和辐射校正问题。
配准是指将不同时间或不同传感器获取的图像进行几何校正，以使它们具有相同的位置和方向。
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。
遥感变化检测技术及其应用综述
2007年8月第5卷第4期地理空间信息ＧＥＯＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡｕｇ．，２００７Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．４遥感变化检测技术及其应用综述吴芳，刘荣，田维春，曾政祥（东华理工学院地球科学与测绘工程学院，江西抚州344000）摘要：从遥感变化检测前的准备工作和技术流程入手，对变化检测技术及应用现状作了简要介绍，综述了近些年来常用的几种遥感变化检测方法，即图像差值法、图像比值法、主成分分析法、植被指数法、分类后比较法。
分析了遥感变化检测在国土资源、森林火灾、海洋、军事等方面发挥的重要作用。
关键词：遥感；变化检测；多源数据；检测方法Technology for Remote Sensing Chang Detection and Its Application WU Fang，LIU Rong，TIAN Weichun，ZENG Zhengxiang(East China Institute of Technology,Fuzhou344000,China)Abstract：This paper presents the preparatory work and work flow of remote sensing change detection.The change detection technique and its applications are also introduced.Varieties of useful methods of change detec-tion of recently years were summarized in this paper such as image differencing,image ratio method,principal component analysis,NDVI,post-classification comparison and so on.Has analyzed the important function of change detection in the fields of national land resources、forest-fire、sea and military.Key words：remote sensing；change detection；multi-source data；detective method从１９７２年美国发射第一颗陆地资源卫星以来，对地观测卫星发展迅速，应用领域得到不断扩大，应用成效也得到不断提高［１］。
遥感图像变化检测方法与结果解析
遥感图像变化检测方法与结果解析遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，尤其是遥感图像变化检测方法对于城市规划、环境监测、资源管理等方面起到了关键性的作用。
本文将对遥感图像变化检测的方法和结果进行解析。
一、方法：1. 目标提取法：这种方法将已知地物作为目标进行提取，通过地物的变化来进行检测。
例如，在城市规划中，可以通过遥感图像变化检测方法来提取城市中新增的建筑物，进而对城市扩张进行研究。
2. 基于像素的变化检测法：这种方法通过对像素进行分析和比较来实现变化检测。
常见的方法有差异图法、阈值法和像素变化统计法。
差异图法通过计算两幅图像之间的差异值来进行变化检测，阈值法则是将两幅图像之间的差异值与预设的阈值进行比较，大于阈值则判断为变化区域。
像素变化统计法则是通过对图像的像素进行统计和分析，找出变化像素的动态变化规律。
3. 基于对象的变化检测法：这种方法将图像中的目标作为对象，通过比较对象的特征和属性来进行变化检测。
例如，在森林资源管理中，可以通过比较不同时间段内森林的生长状况来进行变化检测。
二、结果解析：1. 精度评价：对于遥感图像变化检测结果，需要进行精度评价来判断其可靠性和准确性。
常用的评价指标包括正确率、召回率和F值等。
正确率是指检测结果中正确判断出的变化像素占总变化像素的比例，召回率是指正确判断出的变化像素占实际变化像素的比例。
2. 应用研究：遥感图像变化检测方法的结果可以应用于各个领域的研究中。
例如，在城市规划中，可以通过变化检测结果来分析城市扩张的方向和速度，提供科学依据；在环境监测中，可以通过变化检测结果来判断环境变化的原因和趋势，及时采取措施保护环境。
3. 数据可视化：对于遥感图像变化检测结果，为了更好地展示和解读，可以采用数据可视化的方法。
例如，可以利用地理信息系统（GIS）将变化检测结果与地图进行叠加，形成可视化的图像，直观地显示出变化的区域和特征。
总结：遥感图像变化检测方法是一种重要的技术手段，可以通过对遥感图像进行分析和比较，帮助我们了解地表环境的变化，做出相应的应对措施。
遥感图像变化检测
遥感图像变化检测方法(简称变化检测)根据处理目标要求可以分为三类:特定类目标的变化检测,如机场、桥梁、港口、导弹基地等目标的变化检测;线性体目标的变化检测,如道路、机场、桥梁和一般建筑物等目标的变化检测;大面积目标的变化检测,如某地域的植被变化、城市的发展、洪水灾害评估等。
本文系统地研究了基于模式识别知识检测特定类目标、线性体目标和大面积目标变化的变化检测方法。
为了实现对特定类目标的变化检测,本文提出了一种基于目标检测的变化检测方法。
该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、特定类目标建模、检测特定类目标、确定特定类目标的位置、比较特定类目标在参考图像和检测图像中的位置、报告变化情况。
本文提到的特定类目标建模,是对某类特定目标的共同属性进行建模,即一般模型,而不是针对某个具体目标进行详细的状态描述。
本论文提出的机场检测法在试验中达到了100%的正确检测率。
确定了检测图像中的机场位置后,就可以将检测结果与参考图像中的机场位置进行比较,从而实现机场位置变化的检测。
对于检测线性体目标的变化,本论文提出了一种基于边缘检测的变化检测方法。
该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、图像标准化、提取参考图像及检测图像的边缘、匹配边缘图像中的边缘并获得边缘差分图像、标注变化情况。
边缘检测算子的性能直接影响变化检测结果。
本论文提出了一种全新的边缘检测算子—正弦算子。
本论文详细分析了边缘算子的三个性能准则:检测性能、定位性能和响应唯一性,在此基础上提出了正弦算子。
正弦算子不但具有较好的容噪能力,并且能够检测到灰度变化较小的边缘。
理论结果和试验结果都证明正弦算子是一个性能卓越的边缘检测算子。
本文提出了一种中高分辨率遥感图像的聚类方法。
该聚类方法的过程分为两部分:学习过程和识别过程。
学习过程为:选取图像特征、使用已知类别的特征训练BPC网络;识别过程为:输入待分类图像、预处理滑动窗口中图像、计算滑动窗口的图像特征、使用BPC网络判断滑动窗口中心像素的类别、在图像中逐点移动滑动窗口、完成整个图像的分类。
遥感影像变化检测方法综述及展望
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， 展望 了一种基 于影像 分 割的
变 化 检 测 方 法 ： 仅 对 其 中一 个 时相 影 像 进 行 分 割 的基 础 上 ， 立 了两 时相 影像 间 的 对 应 图斑 单 元 与 变 化 判 别 规 在 建 则 ， 现 图斑 单 元 间 的直 接 比 较 来 提 取 变 化 信 息 。 并 分 析 了基 于 分 割 的 变 化 检 测 方 法 与像 素 级 变 化 检 测 方 法 相 实 比具 有 的 优 势 。 关键 词 ： 感 ； 化 检 测 ； 遥 变 影像 分 割
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉｓ ． ０ Ｏ １ ７ ２ １ ． １ ０ ３ ｏ ： ０ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ 一３ ７ ． ０ １ ０ ． ２
中 图分 类 号 ： ７ ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０ １ ７ ２ １ ） １ —０ １ —０ １ ０ —３ ７ （ ０ １ １ ３ １ ９ ５
（ Ｃ ｉ ｅｅ ｎ ｖ ｒｉ ｆ Ｍ ｉｉ ｇ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｊ ａ ｇ ｕ ２ １ １ ； ① ｈ ｎ ｓ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｎｎ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ， ｉｎ ｓ ２ １ ６ ｔ ② Ｃ ｉ ｅｅ ａ ｅ ｆ Ｓ ｒ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ｍａ ｐ ｎ Ｂ ｉｉｇ １ ０ ３ ） ｈ ｎ ｓ Ａｃ ｄ ｍｙ ｏ ｕ ｖ ｙ ｎ ｎ ｐ ｉｇ， ｅ ｎ ０ ８ ０ ｊ
Ａ ｕ ｍ ａ ｙ ｏ ｒ ｅ ｃ ｉ ｅ ｎｄ Ｐｒ ｓ ｅ ｔ Ｓ ｍ ｒ ｎ Ｃｕ ｒ ｎｔ Ｔｅ ｈｎ ｑｕ ｓ ａ ｏ ｐ ｃ ｓ ｏ ｍ ｏ ｅ Ｓ ｎｓｎｇ Ｃｈ ｎｇ ｔ ｃ ｉ ｎ ｆ Ｒｅ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ
遥感图像时间序列分析及变化检测_new
遥感图像时间序列分析及变化检测_new遥感图像时间序列分析及变化检测是一种利用遥感技术获得的时间序列遥感图像数据进行地表变化监测的方法。
它可以通过对不同时间点的遥感图像进行比较和分析，识别出地表的变化情况，为环境监测、资源管理和灾害评估等领域提供重要的支持。
遥感图像时间序列分析的基本原理是通过获取多个时期的遥感图像数据，并对这些图像数据进行预处理、特征提取和变化检测。
在遥感图像处理领域，常用的时间序列分析方法包括主成分分析（PCA）、线性混合模型（LMM）和改进的数字差分建模（DDM）等。
首先，遥感图像时间序列分析需要对获取的遥感图像数据进行预处理。
预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保遥感图像数据的质量和一致性。
辐射校正可以消除图像中的辐射差异，大气校正可以消除大气因素对图像的影响，而几何校正可以纠正图像中的地理坐标。
其次，遥感图像时间序列分析需要对预处理后的图像数据进行特征提取。
特征提取是指从图像数据中提取出反映地物特征的信息。
常用的特征提取方法包括常规的统计特征提取、基于纹理的特征提取和基于形状的特征提取等。
这些特征可以用于描述地物的光谱、空间和时间特性。
最后，遥感图像时间序列分析需要进行变化检测。
变化检测是指通过对不同时间点的遥感图像进行比较和分析，识别出地表的变化情况。
常用的变化检测方法包括基于像元的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像元的变化检测是通过对相邻时期的像素进行比较和分析，识别出发生变化的像素。
基于对象的变化检测是将像素分组成对象，再对对象进行比较和分析，识别出发生变化的对象。
遥感图像时间序列分析及变化检测在许多领域都有广泛的应用。
例如，在环境监测领域，它可以用于监测城市扩张、植被覆盖变化和水体面积变化等。
在资源管理领域，它可以用于评估农作物生长状态、森林砍伐情况和土地利用变化等。
在灾害评估领域，它可以用于检测洪水、干旱和地质灾害等自然灾害对地表造成的影响。
总之，遥感图像时间序列分析及变化检测是一种重要的地表监测方法。
遥感图像变化检测技术研究
遥感图像变化检测技术研究在遥感技术的应用领域，遥感图像变化检测技术具有很重要的作用。
随着遥感技术的不断发展，如何更准确、高效地进行遥感图像变化检测成为了研究的重点之一。
下文将从遥感图像变化检测技术的基础原理、应用领域、研究进展等方面进行展开。
一、遥感图像变化检测技术的基础原理遥感图像变化检测技术是通过比较不同时期的遥感图像，检测其中的变化信息。
其基础原理主要包括两个方面：1. 监督学习监督学习是利用已有的标注数据来编写一个可以对新数据进行分类或预测的模型。
在遥感图像变化检测中，监督学习可以通过已有的标注数据来区分不同地物类型及其在不同时期的遥感图像中的变化。
2. 无监督学习无监督学习则不需要预先标注数据，其可以通过计算每个像素点在不同时期的遥感图像中的灰度差异来确定图像中的变化信息，帮助快速提取变化信息。
二、遥感图像变化检测技术的应用领域遥感图像变化检测技术主要应用于以下领域：1. 建筑物建筑物的变化信息可以反映一个地区的经济、社会状况。
利用遥感图像变化检测技术可以对一个地区的建筑物情况进行监测，及时发现建筑物变化的情况，为城市规划、土地利用等提供参考信息。
2. 农业农业领域是遥感图像变化检测的重要应用领域之一。
利用遥感图像变化检测技术，可以对不同时期的农作物生长情况进行监测，及时发现问题并进行调整，提高农业生产效益。
3. 森林森林是自然资源的重要组成部分，利用遥感图像变化检测技术可以对森林的生长情况、变化情况等进行监测，保护生态环境，预防自然灾害等。
三、研究进展在遥感图像变化检测技术领域，研究进展不断推进。
其中，深度学习成为近年来热门的研究方向之一。
利用深度神经网络技术可以较好地处理遥感图像中的复杂变化信息，提高变化检测的效率、准确率。
此外，通过融合多源遥感数据（如光学图像、SAR图像等）可以更全面地检测地区的变化信息，并且提高变化信息的鲁棒性，适应不同场景的变化检测需求。
综上所述，遥感图像变化检测技术在多个领域中有着广泛的应用，其研究也在不断推进。
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随着空间科学技术的迅猛发展，遥感图像获取技术 也呈现出三多（多传感器、多平台、多角度）和三高（高 空 间 分 辨 率 、 高 光 谱 分 辨 率 、 高 时 间 分 辨 率 ） 的 特 点 [1]。 遥感卫星获取的图像的空间分辨率从几米提高到 1 m 以下，时间分辨率也由几十天提高到 1 天，从而每天都 可以获取海量的遥感图像数据，实现了遥感数据长周期 积累。 如何从这些遥感图像中检测出变化信息已成为遥 感应用领域中的一个重要研究方向，即遥感图像变化检 测技术。 它是指从不同时期的遥感图像中，定量地分析 和 确 定 地 物 变 化 的 特 征 和 过 程 的 技 术[2]。
（ 1 .Indemnification office ， Shijiazhuang Flying College of Air Force Training ， Shijiazhuang 050081 ， China ； 2 .College of Humanities ， Hebei University of Economics ， Shijiazhuang 050061 ， China ）
Abstract ： This paper focuses on the basic theory of change detection was introduced. First of all， the basic concept of the remote sensing image change detection brief description and analysis of the nature of the change detection is a pattern classification problems； then comprehensive review of the existing change detection method， summarized as the pixel level， feature level and object level three categories， discusses in detail the basic principles and characteristics of the various methods and its scope of application and the advantages and disadvantages of are summarized.
的，利用多种特征进行综合评判可以提高变化检测的准
确 度[3]。
2 变化检测的主要方法
遥感图像变化检测方法有很多，许多文章从不同角
度对这些方法进行了分类。 本文从图像处理抽象等级的
角度将遥感图像变化检测方法分为像素级、特征级和目
标级 3 个类别。
2.1 像素级变化检测
（1）图 像 差 值 法
图像差值法是最简单的也是目前应用最广泛的图
的 坐 标 就 是 对 应 波 段 的 灰 度 值 。 设 时 相 t1、 t2 图 像 的 像 元
灰 度 级 矢 量 分 别 为 G = （ g1， g2， g3， … ， gk） 和 H = （ h1， h2，
h3， … ， hk） ， 则 变 化 向 量 为 ：
g - h ≥
≥1
≥
1≥
≥
≥
△G = G - H =
值 。 设 定 阈 值 Tr ， 当 rij< Tr 时 认 为 该 像 素 发 生 了 变 化 。 该 方法计算量比较大，检测精度受选取的窗口大小的影响 。
2.2 特征级变化检测
（1）基 于 纹 理 特 征 的 变 化 检 测
纹 理 可 定 义 为 在 视 场 范 围 内 的 灰 度 分 布 模 式 GLD
取得了较高的检测正确率。 耿忠对单波段的高分辨率遥
感图像采用了灰度共生矩阵的方法解算两时相图像上
目标区域的纹理特征，并将其作为判断图像变化的一个
权 重 因 子 [5]； 刘 小 洲 利 用 灰 度 共 生 矩 阵 对 机 场 区 域 进 行
了 变 化 检 测 [6]； 陈 志 鹏 在 灰 度 共 生 矩 阵 的 基 础 上 计 算 出
于贝叶斯决策的变化检Байду номын сангаас方法。 他认为差值图像中对应
有变化的像素值和对应无变化的像素值的概率分布是
不同的，对差值图像进行最大后验概率判决，确定像素
属于变化或非变化类。
（2）变 化 向 量 分 析 法
变化向量分析是指用一个向量空间来表达多波段
遥感图像数据，向量空间的维数就是波段数。 这样图像
上的一点就可以用向量空间的一点来表示，向量空间点
像素点置零，得到一幅只包含变化信息的图像。
k
k
k
Dxij = | xij （ t2） - xij （ t1） |
（1）
式 中 i 、j 为 像 素 坐 标 值 ，k 为 波 段 数 ，t1 为 获 取 第 1 幅 图
像 的 时 间 ，t2 为 获 取 第 2 幅 图 像 的 时 间 。
k
Dxij - m ≥Td×STD
纹理描述符和基于能量的纹理描述符。 频谱法中包括傅
里 叶 频 谱 、 贝 塞 尔 - 傅 里 叶 频 谱 和 Gabor 频 谱 。 变 化 检 测
的目的是能自动区分出变化区域与不变区域，而利用纹
理特征进行变化检测选取的特征要与所感兴趣的目标
区域的地物覆盖特性息息相关，这样才能检测到感兴趣
的变化。 灰度共生矩阵获得了较多专家的认可，同时也
欢 迎 网 上 投 稿 3
综述与评论 Review and Comment
非此即彼的，往往是一个渐变的过程；（2）不确定性因素 的
干扰使阈值的确定更加困难。 在实际操作中，往往需要
通过先验知识或对已知样本进行训练来为阈值的确定
提供依据。 显然只利用一种特征进行变化检测是不可靠
性很高，该像素没有发生变化；相反，则说明该像素发生
了变化。 相关系数计算方法如下：
n
Σ（xm-x軃 ）（ym-y軃 ）
rij =
m=1
n
n
（5）
姨Σ 姨Σ （xm-x軃）2 m=1
（ym-y軃 ）2
m=1
公 式 中 n 代 表 窗 口 内 所 有 像 素 的 个 数 ，xm 和 ym 表 示 窗
口 内 的 像 素 灰 度 值 ， x軃 和 y軃 代 表 窗 口 内 像 素 的 平 均 灰 度
1 变化检测基本概念及分析
变化检测问题可以分为以下几种情况： 有无变化、 哪些地方有变化、感兴趣的是哪些地方的变化、感兴趣 的变化区域是什么样子。
遥感图像变化检测以地物为研究对象，包括自然地 物和人造地物。 地物特性的改变， 例如地物的消失、出
《 微 型 机 与 应 用 》 2013 年 第 32 卷 第 15 期
摘 要： 主要介绍了变化检测的基本理论。 首先简述和分析了遥感图像变化检测的基本概念，指出
变化检测的本质是一类模式分类问题；然后全面回顾了现有变化检测方法，将其归纳为像素级、特征级和
目标级三大类，详细论述了各种方法的基本原理和特点并对其适用范围和优缺点进行了总结。
关键词： 遥感图像；变化检测；像素级；特征级；目标级
对比度、纹理方差、共生和方差、共生和均值等一系列参
数 对 城 区 的 SAR 图 像 进 行 了 变 化 检 测 ， 并 取 得 了 满 意
的 检 测 结 果[7]。 基 于 纹 理 特 征 变 化 检 测 的 不 足 之 处 是 难
以解释变化信息，也不能提供变化类别信息，需要通过
人工设定阈值确定变化区域。
中 图 分 类 号 ： TP399
文献标识码： A
文 章 编 号 ： 1674-7720 （2013 ）15-0003-04
A summary of remote sensing image change detection
Liu Zhanhong1，Liu Yichao1，Xue Feng1，Li Hui2
综述与评论 Review and Comment
遥感图像变化检测综述
刘占红 1，刘一超 1，薛 峰 1，李 慧 2 （1. 空 军 石 家 庄 飞 行 学 院 训 练 保 障 处 ， 河 北 石 家 庄 050081 ；
2. 河 北 经 贸 大 学 人 文 学 院 ， 河 北 石 家 庄 050061 ）
可 根 据 ‖△G‖的 大 小 ， 设 定 阈 值 来 实 现 变 化 检 测 。
（3）相 关 系 数 法
相关系数法通过计算多时相遥感图像中对应像素
灰度值的相关系数，来分析变化检测。 相关系数代表了
两个时相间遥感图像中对应像素的相关性。 一般是通过
在两时相遥感图像上取滑动窗口来计算两个图像中对
应窗口的相关系数。 如果相关系数值接近 1，说明相关
像变化检测方法。 它的基本原理是对多时相图像对应像
素的灰度值进行相减。 图像差值法基本算法如下：首先
对已配准的两幅图像对应点像素值相减，生成一幅差值
图 像 如 式 （1）；然 后 对 差 值 结 果 进 行 数 理 统 计 ，包 括 计
算差值图像的均值和标准差等。 如果差值图像灰度值满
足 式 （2）就 认 为 像 素 发 生 变 化 ，保 留 该 像 素 值 ，否 则 该
现、结构的改变等都会引起遥感图像的变化。 除了这些 因素引起图像变化，太阳光照射角、大气条件、传感器精 度、土壤湿度状况和物候周期特性等因素都会多多少少 引起遥感图像变化。 通常称这类因素为干扰。 在变化检 测前需要对遥感图像进行预处理，使干扰因素对变化检 测的影响降到最小。