“基于遥感影像的变化检测”设计报告
遥感影像变化检测实例
遥感影像变化检测实例一、引言遥感技术以其宏观、快速、动态、连续的特点，在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像变化检测作为遥感技术的重要应用之一，旨在通过对比分析不同时间获取的同一地区遥感影像，识别出地表覆盖发生的变化。
本文将以某城市近XX年的遥感影像数据为例，探讨遥感影像变化检测的方法、流程及其在城市发展监测中的应用。
二、研究区域与数据源本研究选取某城市为研究区域，该城市近年来经历了快速的城市化进程，地表覆盖发生了显著变化。
为准确反映这一变化过程，我们收集了该市XXXX年、XXXX 年和XXXX年的高分辨率遥感影像数据，影像分辨率均为1米。
数据来源为国内外知名的遥感数据提供商，经过预处理后，影像质量满足变化检测的要求。
三、方法与技术流程本研究采用基于像素的变化检测方法，通过对比分析不同年份遥感影像的像素值，识别出地表覆盖发生变化的区域。
具体流程如下：影像预处理：对收集到的遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理操作，消除影像中的畸变和噪声，提高影像质量。
影像配准：将不同年份的遥感影像进行精确配准，确保同一地理位置的像素在不同影像中能够准确对应。
变化检测：采用像素差值法、比值法等方法计算不同年份遥感影像的像素差异，生成初步的变化检测结果图。
结果后处理：对初步的变化检测结果进行滤波、形态学处理等后处理操作，消除误检和漏检现象，提高变化检测的精度。
精度验证：通过实地调查、对比高分辨率影像等方法对变化检测结果进行精度验证，确保结果的可靠性和准确性。
四、结果与分析变化检测结果：经过上述流程处理，我们得到了该市XXXX年至XXXX年间的地表覆盖变化检测结果图。
结果显示，该市在这段时间内城市建成区面积显著扩大，新增了大量建筑用地；同时，部分农田、绿地等自然地表被城市用地所取代。
变化类型分析：根据变化检测结果图，我们可以进一步分析地表覆盖变化的具体类型。
例如，可以将变化区域划分为城市扩张、农田转用、绿地减少等类型，以便更深入地了解城市化进程对地表覆盖的影响。
基于遥感影像的建筑物变化检测与更新研究
基于遥感影像的建筑物变化检测与更新研究近年来，随着遥感技术的不断发展和普及，基于遥感影像的建筑物变化检测与更新成为了一个备受关注的研究领域。
建筑物的变化检测在城市规划、环境监测以及灾害评估等方面具有重要的应用意义。
通过对建筑物的变化进行监测和更新，可以及时发现城市发展的变化趋势，为城市的发展规划提供科学依据。
在遥感影像中，建筑物的变化检测通常包括建筑物的新增、减少以及形态发生变化等内容。
基于遥感影像进行建筑物变化检测的关键在于利用影像信息进行建筑物的提取和识别。
传统的建筑物监测方法主要依靠人工目视解译，效率低下且容易受主观因素影响。
而基于遥感影像的建筑物变化检测则可以利用计算机视觉和遥感影像处理技术，实现对建筑物的自动化识别和变化检测。
在建筑物变化检测的研究中，影像的预处理是非常重要的一步。
预处理包括影像的几何校正、辐射校正以及影像配准等工作。
通过影像的预处理，可以提高建筑物的提取精度和变化检测的准确性。
在建筑物的提取中，可以利用边缘检测、区域生长等算法对建筑物进行分割和识别。
同时，建筑物的特征提取也是建筑物变化检测中的一个关键环节，可以通过建筑物的形状、纹理、颜色等特征进行建筑物的识别和分类。
除了建筑物的提取和识别，建筑物变化检测还需要对建筑物的变化进行比对和分析。
通过建筑物的多时相影像进行变化检测，可以实现对建筑物的新增、拆除以及形态的变化等信息的提取。
在建筑物变化检测中，还可以利用时序遥感影像进行建筑物的历史变化分析，探究建筑物的发展规律和城市演变过程。
在建筑物变化检测研究中，遥感影像的时空分辨率是一个关键的因素。
不同的遥感传感器拥有不同的时空分辨率，影响着建筑物变化检测的精度和效率。
高分辨率的遥感影像可以提高建筑物的提取精度，但也增加了数据量和算法的复杂度。
因此，在建筑物变化检测研究中，需要综合考虑遥感影像的时空分辨率，选择合适的遥感数据进行建筑物变化检测。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的建筑物变化检测方法逐渐成为研究热点。
适合遥感影像的_变化检测模型_概述及解释说明
适合遥感影像的变化检测模型概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今信息时代，遥感影像变化检测成为了重要的研究领域。
随着航天技术和数字影像处理的快速发展，遥感影像数据大规模获取得以实现，从而为了解地表变化提供了可靠的手段。
通过分析两个或多个时间点的遥感影像数据，我们可以探测到地表物体、地貌及环境条件等方面的变化情况。
1.2 文章结构本文将从三个方面对适合遥感影像的变化检测模型进行概述及解释说明。
首先，在“2. 变化检测模型概述”部分，我们将介绍遥感影像变化检测的概念、变化检测的重要性以及常见的变化检测方法。
接着，在“3. 变化检测模型解释说明”部分，我们将详细讨论数据预处理步骤、特征抽取和选择方法以及模型训练与评估策略。
最后，在“4. 实验结果与讨论”部分，我们将描述实验所使用的数据集，并对模型结果和性能评价进行分析与讨论。
1.3 目的本文旨在全面概述适用于遥感影像的变化检测模型，并对其进行解释说明。
通过本文的阐述，读者将能够了解遥感影像变化检测的核心概念与方法，并对数据预处理、特征抽取和选择以及模型训练与评估策略等方面有更深入的理解。
同时，我们也致力于展示实验结果和讨论，以验证变化检测模型在实际应用中的有效性和可行性。
最重要的是，本文还提供了未来研究方向的展望，为相关领域研究者提供参考和启示。
2. 变化检测模型概述2.1 遥感影像变化检测概念遥感影像变化检测是指通过对比不同时间或不同地点的遥感影像数据，识别和分析地物或环境在时空上发生的变化。
遥感影像变化检测广泛应用于城市规划、土地利用、自然资源管理等领域。
这一技术可以帮助我们了解地球表面的动态变化情况，并提供重要的信息支持。
2.2 变化检测的重要性变化检测在许多领域中具有重要的应用价值。
例如，在城市规划中，通过对建筑物和道路等陆地利用类型的变化进行监测，可以及时调整和优化城市布局；在环境研究中，可以跟踪森林覆盖度、湖泊水位等自然资源随时间演变的情况。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。
本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。
在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。
接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。
最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。
在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。
接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。
最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。
三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。
融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。
四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。
通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。
数据遥感影像实验报告
一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过ENVI软件对遥感影像进行处理和分析，掌握遥感影像的基本处理流程，并了解不同处理方法对影像质量的影响。
二、实验目的1. 熟悉ENVI软件的操作界面和基本功能；2. 掌握遥感影像的预处理、增强、分类、变化检测等基本处理方法；3. 分析不同处理方法对影像质量的影响；4. 培养遥感影像处理和分析的能力。
三、实验数据本次实验所使用的数据为Landsat 8影像，覆盖区域为我国某城市。
影像数据包括全色波段、红光波段、近红外波段和短波红外波段。
四、实验步骤1. 数据导入：将Landsat 8影像数据导入ENVI软件。
2. 预处理：- 辐射校正：对影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射亮度的影响。
- 几何校正：对影像进行几何校正，消除地形等因素对影像几何形状的影响。
3. 影像增强：- 直方图均衡化：对影像进行直方图均衡化，提高影像的对比度。
- 波段拉伸：对影像的特定波段进行拉伸，突出地物特征。
4. 影像分类：- 监督分类：根据已知地物特征，对影像进行监督分类，提取不同地物类型。
- 非监督分类：根据影像数据自身特征，对影像进行非监督分类，识别地物类型。
5. 变化检测：- 时序分析：对同一地区不同时间段的影像进行对比分析，检测地物变化。
- 变化检测算法：采用变化检测算法，如差值法、指数法等，提取变化信息。
6. 结果分析：- 分类结果分析：分析监督分类和非监督分类的结果，评估分类精度。
- 变化检测结果分析：分析变化检测结果，了解地物变化情况。
五、实验结果与分析1. 预处理效果：通过辐射校正和几何校正，影像的辐射亮度和几何形状得到改善，为后续处理提供了良好的基础。
2. 影像增强效果：直方图均衡化和波段拉伸使得影像的对比度和地物特征得到增强，有利于后续的分类和分析。
3. 分类结果：监督分类和非监督分类结果基本符合实际情况，分类精度较高。
《遥感原理与应用》实验报告
《遥感原理与应用》实验报告实验报告：遥感原理与应用一、实验目的通过实验了解遥感的基本原理，掌握遥感技术的基本应用方法。
二、实验仪器和材料1.遥感软件：ENVI、ERDAS、IDRISI等2.遥感数据：卫星遥感影像数据三、实验内容1.遥感影像地理信息提取通过遥感软件导入遥感影像数据，利用图像处理方法提取地理信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。
2.遥感影像分类利用遥感影像数据进行分类分析，将影像中的不同对象或地物进行分类，如建筑物、农田、水域等。
3.遥感影像变化检测利用不同时间的遥感影像数据进行变化检测，观察地物变化的情况，如城市扩张、植被变化等。
四、实验步骤1.打开遥感软件，导入遥感影像数据。
2.使用图像处理方法提取地理信息，如选择适当的阈值进行植被覆盖度的提取。
3.利用分类分析方法将影像中的不同对象进行分类，可以使用最大似然分类方法或支持向量机分类方法等。
4.比较不同时间的遥感影像数据，通过图像差异分析方法进行变化检测。
五、实验结果通过实验，我们成功使用遥感软件导入遥感影像数据，并提取了植被覆盖度等地理信息。
同时，我们还使用分类分析方法将影像中的不同对象进行了分类，得到了建筑物、农田、水域等分类结果。
最后，我们通过比较不同时间的遥感影像数据，成功进行了变化检测，观察到了城市扩张和植被变化的情况。
六、实验感想通过这次实验，我们深入了解了遥感技术的基本原理和应用方法。
遥感技术具有非常广泛的应用领域，如环境监测、农业管理、城市规划等。
遥感影像数据可以提供大量的地理信息，通过图像处理和分类分析可以提取出有用的地理信息，同时通过变化检测可以观察到地物的变化情况。
掌握遥感技术对于我们理解地球变化、环境保护和资源利用具有重要意义。
总结：通过这次实验，我们不仅学习到了遥感技术的基本原理和应用方法，还亲自进行了实验操作，掌握了使用遥感软件进行遥感影像地理信息提取、分类分析和变化检测的基本技能。
希望今后能够将所学的遥感知识应用到实际工作中，为地球环境的保护和资源的利用做出贡献。
基于典型相关分析的遥感变化检测方法研究的开题报告
基于典型相关分析的遥感变化检测方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着遥感技术的不断发展和进步，遥感图像变化检测成为遥感应用中的一个重要任务。
遥感变化检测可以用于环境监测、城市规划、农业和林业等领域，因此引起了广泛的关注和研究。
当前，主要的遥感图像变化检测方法包括基于像元的方法、基于物体的方法以及基于统计的方法等。
然而，这些方法存在着一些局限性，如对当地环境特征的限制或者数据的质量差异等。
因此，需要研究新的方法来解决这些问题。
典型相关分析是一种多元统计方法，可以捕捉两个数据集之间的相关性，并且该方法在多个领域中都得到了广泛应用。
本文将研究基于典型相关分析的遥感变化检测方法，将该方法应用于遥感图像变化检测领域，以提高检测准确性和鲁棒性并克服传统方法的局限性。
二、研究内容和方法本文将基于典型相关分析研究遥感图像变化检测方法，具体内容包括：1、介绍典型相关分析的基本原理和方法，并分析其特点和优势。
2、分析遥感图像变化检测中的典型相关原理，并建立相应的数学模型和算法。
3、设计实验方案，选择合适的数据集进行测试，分析典型相关分析方法与传统方法的差异，并探索改进方法。
4、对比实验结果，评估典型相关分析方法在遥感图像变化检测中的优势和不足，并提出改进建议。
本研究将采用实验研究的方法，首先对典型相关分析方法进行理论分析和实验测试，然后与传统方法进行对比，并提出改进方法。
三、预期研究结果预期研究结果包括：1、建立基于典型相关分析的遥感图像变化检测模型，并设计相应的算法。
2、评估该方法的检测准确性和鲁棒性，并与传统方法进行对比。
3、分析该方法的优点和缺点，并提出改进方法。
四、研究的创新点本文的创新点在于：1、将典型相关分析方法引入遥感图像变化检测领域，探索该方法的适用性。
2、增强了遥感图像变化检测的准确性和鲁棒性，并克服了传统方法的局限性。
3、提出了一种新的方法，可以为遥感应用领域带来更好的效果。
五、进度安排本文的进度安排如下：1、研究典型相关分析方法及其应用领域 2 周2、分析遥感图像变化检测中的典型相关原理 2 周3、建立基于典型相关分析的遥感图像变化检测模型及算法 2 周4、设计实验方案，选择合适的数据集进行测试 2 周5、分析实验结果并提出改进建议 2 周6、论文撰写和修改 4 周总共需要 16 周。
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。
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for(i=0;i<lMulspecHeight;i++) { for(j=0;j<lMulspecWidth;j++) {
for(k=0;k<3;k++) *(lpFusionDIBBits+lLineBytesMulspec*(lMulspecHeight-1-i) + j*3+k)= *(lpMulspecDIBBits + lLineBytesMulspec*(lMulspecHeight-1-i) + j*3+k);
时间图像中对应像素的相关性。一般是取窗口，计算两个图像中对应窗口的相关 系数，来表示窗口中心像素的相关性。如果相关系数值接近 1 则说明相关性很高， 该像素没有变化；反之，则说明该像素发生了变化。
比值法：计算己配准的多时相图像对应像素的灰度值的比值，如果在一个像 素上没有发生变化，则比值接近 1；如果在此像素上发生变化，则比值远大于或 远小于 1 。
对应像素灰度值相减
计算对应窗口相关系数
计算对应像素灰度值比值
Dx – m≥Td*STD
是
r≤Tr
是
Rx≤Tl
是
该像素发生变化，赋灰度值为 0 以显示
显示检测结果影像
四、实现方法与过程 1、创建基于 MFC 的 Visual C + +应用程序 在 “ MFC AppWizard-Step 1 ” 对 话 框 中 ， 选 择 单 文 档 形 式 ， 在 “ MFC
城市遥感课程设计
—“基于遥感影像的变化检测”设计报告
学院
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班级
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学号
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姓名
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日期
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摘要：本次城市遥感课程设计为基于遥感影像进行的变化检测处理与分析，在 vc6.0 环境下，编写程序完成设计内容。报告对遥影像变化检测的原理、三种像 素级检测算法、编程实现方法与过程、实验的结果的分析以及本次课程设计和 城市遥感课程的体会与总结进行阐述。 关键词：变化检测 像素级检测 城市遥感 算法与编程 一、课程设计的目的和意义
城市遥感这门课内容丰富，专业知识和实际联系紧密，应用前景广阔，如城 市目标解译、三维重建、城市规划和生态环境等的动态监测，从这门课上学到了 很多有用的知识，更对我们的专业发展有了更深更广的了解和认识。城市遥感技 术在城市规划、监测和管理中已经有愈来愈重要的地位，成为城市建设和城市环 境监测的主要手段。徐老师讲课深入浅出，使我们既学到了理论知识又了解了实 际技术，基础性与实用性相结合，非常感谢老师细致耐心的讲授！
加深理解和巩固理论课上所学的有关城市遥感的基本原理和遥感影像变化 检测相关知识；锻炼对遥感图像进行处理分析的实际编程能力；培养良好的工作 习惯和科学素养，为今后参加科学研究工作以及毕业设计打下良好的基础。 二、原理介绍
遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其 它辅助数据来确定和分析地表变化。变化检测技术是利用计算机图像处理系统， 对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地 物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息，在地物覆 盖分析、国土资源普查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。
一般用窗口（如 3*3、5*5）均值代替窗口中心像素的灰度值进行计算。然后对 差值图像进行统计处理，计算差值图像的均值和标准差。如果差值图像中像素的 灰度值满足如下公式，就认为该像素发生变化。
其中，m 为差值图像均值，Td 为差值图像标准差，STD 为门限值。 相关系数法：计算多时相图像中对应像素灰度的相关系数，结果代表了两个
三、课程设计方案和流程 1、实验数据：
两幅同一地区不同时相的遥感影像，影像名为 08、09，均为为多波段合成 的假彩色影像，均为 bmp 格式。 2、设计方式：
在 vc6.0 环境下，利用编程语言 C++完成设计内容。 3、程序框图：
建立 CDib建动立态链接库
读取两幅不同时相的影像并建立映射
创建检测结果影像并建立映射
} } 若使用第二种方式则将赋值代码改为 *(lpFusionDIBBits+lLineBytesMulspec*(lMulspecHeight-1-i) + j*3+k)=(char)0 两种方式最后生成的结果图像为
无论哪一种算法，都要计算窗口的灰度均值，这里取 3*3 大小的窗口，
灰度差值法计算对应像素灰度差（窗口灰度均值差），差值大于阈值的即为 发生变化的像素，将该像素灰度值赋为 255，通过试验分析，这里取阈值为 20。
变化检测方法分为分类后比较法和直接多时相图像分类法。直接多时相影像 分类法是通过对两个或多个日期的组合数据序列进行单一分析来识别变化区域， 本次实习采用直接多时相图像分类法中的像素级检测法，实现了该类方法中的灰 度差值法、相关系数法和比值法。
灰度差值法：图像差值法对多时相图像中对应像素的灰度值进行相减，结果 图像代表了两个时间图像的变化
灰度差值法
相关系数法
比值法
五、实验结果分析
本次城市遥感课程设计，我选择的专题是基于遥感影像的变化检测，采用的
直接多时相图像分类法中的像素级检测法，分别实现了灰度差值法、相关系数法
和比值法的变化检测，最后生成的结果图像效果比较理想，说明该程序对遥感影
像变化检测处理可行有效。
对于三种变化检测算法生成的结果图像，从检出率、误检、漏检和噪声影响
函数的功能都是获取第一时相和第二时相影像路径，并分别调用 Doc 类中的函数 Minus()、Relevant()和 Ratio()变化检测函数。
在 Doc 类中的三种变化检测函数的开头结尾代码都一样，开头代码的作用是首先 选择变化检测结果影像的路径和文件名；然后获取第一时相和第二时相影像信息，
包括读文件头、读信息头、计算图像的行宽度等，并对两幅影像分别建立文件映 射；最后创建结果影像文件、建立结果影像文件映射等。结尾的代码作用是解除 文件映射、释放句柄以及刷新显示等。
AppWizard-Step 6”对话框中，将 CImageProcessEx View 类的基类设为 CScrollView （滚动视图类），以使得视窗能完整显示各种不同大小的影像，其它步骤均采用 默认项。
2、位图操作 HDib 类的实现 利用动态链接库 DIB.dll 完成了位图操作类 HDib 的定义和实现。实现了对位 图的操作，并将所有对位图的操作都封装在一个类中，方便继承和移植。在这次 实习中我用到 DIB.dll 动态链接库中的函数有计算位图宽和高、位图显示、找位 图文件数据的指针等。 实现过程为首先将 DIB.lib 和 DIB.dll 拷贝到所建的工程下，再将 DIB.dll 中函 数的声明语句复制到工程下的 StdAfx.h 里，最后分别通过“工程→设置→link” 和“工具→选择→目录”两项操作完成链接动态链接库 DIB.dll。 3、位图文件读取、显示和存储 位图读取：首先在 Doc 中定义 HDib 类型的对象，即在 Doc.h 文件中加入两 行代码：DECLARE_DYNCREATE(CChangedetectionDoc) //动态创建句柄，HDIB nDIB; 接 着 在 Doc.cpp 中 添 加 OnOpenDocument 函 数 ， 在 函 数 体 内 添 加 nDIB=Open(lpszPathName);等用于打开位图文件的代码。如打开的是 DIB 位图， 则代码存储在 nDIB 对象中，即 nDIB 对象表示了位图的所有信息，对位图的各种 操作即可通过 nDIB 中的各函数实现。 位图的显示：在 View 类的 OnDraw 成员函数中添加 Draw(pDC,pDoc->nDIB); 等代码。另外，为了使得视窗能完整显示各种不同大小的影像，即为窗口添加滚 动条，还需在 View 类头文件加入 CSize sizeTotal;并在 OnDraw 函数中加入 sizeTotal.cx = DIBWidth(lpDIB); sizeTotal.cy = DIBHeight(lpDIB); SetScrollSizes(MM_TEXT, sizeTotal);等代码。综上实现了位图的显示和滚动条的添 加。 位图的存储：在 Doc.cpp 中添加 OnSaveDocument 函数，调用 Save 函数保存 位图。 4、变化检测 在 View 类中分别建立灰度差值法、相关系数法和比值法的消息响应函数，
获取影像信息
建立文件映射
结尾代码
框架性的东西做好后，下面实现变化监测核心算法。在显示结果上，可以有 两种选择，一是原图像做底图，变化区域用白色显示，二是底图为黑色，变化区 域用白色显示，两种方式各有优点，前者有不变化的景物做参照，后者由黑色做 底，可以更好地显示变化区域。若使用第一种方式，算法开始对结果图像各像素 赋原图像像素的灰度值：
在这次程序设计过程中遇到了一些问题，例如相关系数法在计算相关系数和 比值法在计算比值时，有分母为零的情况，使得相关系数和比值出现无穷的情况， 为后面的与阈值比较、判断像素是否变化造成了干扰。这次程序设计中还有不足 和不满意的地方，如没有进行分类后比较法的程序编写，没有将直接多时相图像 分类法与其进行比较，在以后的时间里，一定会再对这次实习向深摸索，不断加 深理解。 六、对课程设计和城市遥感课程的体会与总结
相关系数法计算两个影像中对应窗口的相关系数，相关系数小于阈值的， 窗口中心像素即被判断为发生变化的像素，将该像素灰度值赋为 255，根据具体 情况要求可设置不同阈值，如 0.9、0.8 等。