多时相影像动态检测技术
多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述
Ｓ Ｐ ＯＴ ＶＥ Ｇ ＴＡＴ Ｉ ＯＮ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 ２ ０ ０ ８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 － ｍａ ｉ ｌ ： ｗａ ｎ ｇ ｑ ｉ ａ ｏ ＠ｓ ｅ ｐ ａ ． ｇ ｏ ｖ ． ｃ ｎ
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收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ３ — １ ５ 。 修 订 日期 ：２ ０ １ ３ — ０ ６ － ２ ０
基 金项 目： 高分辨对地观测重大专项项 目（ ０ ５ 一 Ｙ ３ ０ Ｂ ０ ２ — ９ ０ ０ １ — １ ３ ／ １ ５ — ４ ） 和国家 自然科学基金项 目（ ４ １ １ ０ １ ３ ７ ８ ， ４ １ ２ ７ １ ３ ４ ９ ） 资助 作 者简介 ： 殷守敬 ， １ ９ ８ ２ 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
专题五基于ENVI的动态检测共16页文档
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。
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。
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。
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。
（2）分类后比较法
分类后结果比较法是最为常见的方法，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——土地利用转移矩阵。
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。
多时相极化SAR影像变化检测方法研究
多时相极化SAR影像变化检测方法研究赵金奇【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2019(048)004【总页数】1页(P536)【作者】赵金奇【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】P228变化检测是通过对同一区域的多次观测获取地表随时间变化的过程，在土地利用规划、环境资源监测、灾害应急等领域发挥了重要作用。
遥感技术能够在短时间内获取地表大面积的土地覆盖信息，节省大量的人力、物力资源，成为变化检测的重要手段之一。
极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)通过获取地物在多种极化状态下的散射信号，为地物解译提供了更为丰富的信息，相较于单极化SAR，在目标极化散射特性的分析、提取上有着较大的优势。
随着机/星载SAR平台技术的不断发展，可利用的PolSAR数据源越来越多，然而如何充分利用极化信息进行变化检测仍是PolSAR应用的前沿问题。
本文分别以星载RADARSAT-2和机载UAVSAR多时相PolSAR数据为研究对象，在充分利用极化信息的基础上，针对非监督和监督变化检测方法进行深入研究。
本文内容主要包括以下几个方面：(1) 系统总结了现有的多时相SAR影像变化检测算法，对非监督和监督变化检测进行了深入分析。
分别从差异影像提取/时相SAR影像独立分类、阈值分割/对比分类结果和精度评价3个方面开展非监督/监督变化检测的研究。
(2) 在多时相SAR影像非监督变化检测差异影像提取方面，针对现有差异影像提取方法主要集中在单极化和多极化SAR、极化信息利用不充分等方面的问题，深入分析了PolSAR相对于单极化和多极化SAR在差异影像提取上的优势，在充分利用相干/协方差矩阵全部元素的基础上，发展了一种基于假设检验的全极化差异影像提取方法，提高差异影像的区分能力。
试验结果表明，本文方法能够有效地提高变化和未变化区域的区分程度，在一定程度上减少了外界干扰因素的影响。
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。
多时相影像动态检测技术envi
多时相影像动态检测技术envi 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：l动态监测概述l动态检测的关键技术l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：l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。
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。
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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。