变化检测的基本流程
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。
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。
(完整版)基于erdas的变化检测讲解
一、实验目的变化检测模块是随着遥感行业的发展以及遥感产业的需求而出现的，最早出现在Erdas9.2中，并得到逐步完善与应用推广。
此次实验的目的是了解掌握利用Erdas进行变化检测，主要是Interpreter模块下Change Detection的应用，以及DeltaCue模块下Wizard Mode的应用。
了解变化检测的用途和目的等。
二、实验内容1.概略的利用Change Detection进行变化检测2.详细的利用Wizard Mode模块进行变化检测三、实验步骤及结果变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程；遥感变化检测是一个确定和评价各种地表现象随时间发生变化的过程；遥感变化检测是遥感瞬时视场中地表特征随时间发生的变化引起两个时期影像像元光谱响应的变化。
传统方法一般流程是先获得两幅通用地点不同时间图像的差异图像，再对差异图像进行处理，将像素点分成变化和无变化两类。
变化检测在现实中有越来越广泛的运用，可应用与地表覆被变化等方面，借助软件能有效的节约人力物力，提高工作效率，适当的方法选择和参数设置还能有效的提高工作质量。
如2015年8月结束的全国第一次地理国情普查中，后期的标准时点校核需投入大量的人力物力，且存在漏检的情况，借助Erdas辅助能有效的提高精度。
实验数据为同一区域两幅不同时点的遥感影像图。
图1：87年影像图图2：92年影像图1．基于Change Detection模块的变化检测从两个时点的影像图中可以看出存在明显变化，检测变化具体操作如下：点击Interpreter图标，依此选择Utilities/Change Detection，弹出如下对话框，并对其进行相关参数的设定（图3）。
其中dif.img为差异文件，而high.img为高亮显示的变化文件。
点击OK按钮，运行结果见图4、图5。
图3：Change Detection对话框图4：dif.img 图5：high.img从图5可以看出，对于前后两幅影像图，变化的区域、大小以及范围，实际操作中可依据具体要求的做不同的后续处理。
遥感变化监测 流程
多时相土地利用/覆盖变化监测研究方法及数据选取土地是一个综合的自然地理概念，它处于地圈-生物圈-大气圈相互作用的界面，是各种自然过程和人类活动最为活跃的场所。
地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用和土地覆盖( Land Use and Land Cover)。
由于土地利用和土地覆盖与人类的生活、生产息息相关，而人类活动正以空前的速度、幅度和空前规模改变着陆地环境。
人类对土地资源的利用引起的土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的重要因素之一，也是地球表面科学研究领域中的一个重要分支。
因此，土地利用和土地覆盖的动态监测（Land Use and Land Cover Monitoring）是国内外研究的热点，也是当前全球变化研究计划的重要组成部分。
由多时相遥感数据分析地表变化过程需要进行一系列图像处理工作，大致包括：一、数据源选择，二、几何配准处理，三、辐射处理与归一化，四、变化监测算法及应用等。
一、遥感数据源的选取不同遥感系统的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率不同，选择合适的遥感数据是变化监测能否成功的前提。
因此，在变化监测之前需要对监测区域内的主要问题进行调查，分析监测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况，目的是为分析任务选择合适的遥感数据。
同时，考虑到环境因素的影响，用于变化监测的图像最好是由同一个遥感系统获得，如果由于某种原因无法获得同一种遥感系统在不同时段的数据，则需要选择俯视角与光谱波段相近的遥感系统数据。
1时间分辨率这里需要根据监测对象的时相变化特点来确定遥感监测的频率，如需要一年一次、一季度一次还是一月一次等。
同时，在选择多时相遥感数据进行变化监测时需要考虑两个时间条件。
首先，应当尽可能选择用每天同一时刻或者相近时间的遥感图像，以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性差异；其次，应尽可能选用年间同一季节，甚至同一日期的遥感数据，以消除因季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。
深度学习遥感影像变化检测流程
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遥感变化检测方法综述
（2）面向对象的变化检测
因此，随着高空间分辨率遥感卫星的不断成功发射，高分遥感影像也就更容易获取，以及随着面向对象分析技术的不断发展，研究者对于变化检测的分析逐步从像元角度转移到影像对象概念。进行面向对象的变化检测首先需要获取到影像上的地物对象，因此，对高分辨率遥感影像进行变化区域提取之前需要进行图像分割处理。对分割得到的地物对象进一步提取光谱、纹理和空间结构等特征，通过对比分析这些特征进行是否发生变化的判断，这种方法叫做直接对象比较法；如果对分割得到的地物对象进行所属类别的分析，则称之为对象类别比较法[4]。
1.3后处理
针对变化检测得到的结果，仍然存在一些漏检和虚检的信息，可以对结果进行相应的后处理然后再进行结果的导出和分析[3]。
2.总结
随着质量更好、分辨率更高的遥感影像的不断获取，遥感变化检测技术逐渐从像元检测过度到对象检测。本文首先介绍了遥感变化检测的大致技术流程，然后从基于像元和面向对象两个角度对遥感变化检测方法进行了深入的总结和探讨，分别阐述了两种方法的优点和不足。
参考文献：
[1]李伟.面向对象的遥感变化检测研究[J].北京测绘，2013，108（1）：11-15，30.
[2]李德仁.利用遥感影像进行变化检测_李德仁[J].武汉大学学报（信息科学版），2003，卷缺失（S1）：7-12.
[3]佟国峰，李勇，丁伟利，等.遥感影像变化检测算1571.
1.变化检测技术路线
变化检测就是在两幅或者多幅影像上找不同，其基本步骤可以归纳为数据预处理、变化区域提取和变化检测结果处理[3]。图1位变化检测的技术路线图。
变化检测
疑问：什么是变化？
农田？ 裸地？
房子变化？
Time 2
影像预处理 影像对影像 变化检测
聚合、合并 后处理
识别与标注
发展特点
• 变化检测应 用趋于广泛 性；
• 数据趋于多 元性；
• 方法趋于综 合性
四种变化检测方法分别在不同领域的应用现状(据Menz, 2011)
（来自吕志勇报告）
3 变化检测的技术
3.1 相对辐射校正
将目标影像辐射值同参考影像辐射值进行匹配，寻找两者间的辐射关 系，即为相对辐射校正。
美国某一城市1972-2001年
2 变化检测的概念
1.1 变化检测的内涵
• 遥感影像变化检测是一门根据配准后的不同时相的遥感影 像来获取、分析变化区域和变化性质的理论和方法。
• 变化检测包括以下五个方面的内容：
1）确定被检测区域是否发生了变化 2）确定哪里发生了变化，并统计变化区域的面积 3）确定变化的性质，即变化前后的地物类别 4）对变化检测的结果进行精度评定 5）分析变化检测的规律性，并预测未来可能的发展趋势
2 变化检测的概念
2.1 变化检测的内涵
• 精度评定
主要包括属性精度评价和几何精度评价，常用的评价方法是扩展误差 矩阵和kappa系数评价法。主要的指标是虚检率、漏检率和总体精度。
AA BB AB BA AA BB AB BA
不变 变化
不变
变化
Time 1 遥感影像
正射影像
变化信息 变化图斑 改进后的 变化图斑 变化信息图
遥感变化监测
内容
• 变化监测的背景 • 变化检测的概念 • 变化检测技术
亚马逊雨林这个世界上最绿 的地方，如今却像一个正烧得通红的 板。1 变化监测的背景
作业3 基于分类后处理的变化检测方法实验
作业3基于分类后处理的变化检测方法实验学号：课程代码：姓名：截止日期：2016.11.29上交时间：2016.11.28摘要：遥感变化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。
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。
本文采用1990年和2000年的某地的分类结果进行了变化检测，制作了变化转移矩阵和变化图。
1.方法1.1.变化检测遥感变化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。
很多人对变化监测和变化检测两个名词混淆。
可以理解为：变化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。
变化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。
很多地方把这两个词说成动态监测和动态检测。
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，遥感变化检测方法主要的三类有：图像直接比较法、分类后比较法、直接分类法[1]。
本文采用的是分类后比较法。
1.1.1. 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[1]。
本文附录中程序涉及到的主要工作如下：1)修改本文文件数据：将前几行字符数据删除，替换-9999为0；2)读取数据并将分别将两个文件转为一维（方便统计）的a和b；3)令c=10a+b（其中10可以被大于等于6的数替换，但用10最方便理解），这样使得到c可以区分出任何前后的变化，c的十位数表示1990年的类别，个位数表示2000年的类别，例如从1990年的1变为2000年的6则表示为16；4)统计c中不重复的数和其频数即可获得转移矩阵中的数据；5)再将c还原为二维矩阵d，将d中的11,22,33,44,55,66（前后没有变化的数据）用0替换；6)利用等值面绘出从d中从1到66的地方，颜色每隔1变化一次，再利用等值线冲掉等值面的黑线，得到图2-2；2. 结果与分析利用ENVICLASSIC加载txt并设置对应的颜色不难得出某地1990年和2000年的两幅分类结果。
测绘技术中的遥感影像变化检测流程
测绘技术中的遥感影像变化检测流程遥感影像是测绘技术中至关重要的数据来源，通过对遥感影像的变化检测可以有效地监测和分析地表的动态变化，为后续的规划和决策提供科学依据。
本文将介绍测绘技术中的遥感影像变化检测流程，并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方法。
首先，遥感影像变化检测的流程可以分为以下几个步骤。
第一步是影像辐射校正，主要是对原始影像进行辐射定标和大气校正，以消除大气和光照条件对影像的影响。
第二步是几何校正，通过对影像进行配准和去除几何形变，使得不同时期的影像具有相同的空间参考。
第三步是时间一致性校正，将不同时间的影像进行归一化，以消除不同时期的亮度差异。
第四步是变化检测算法的选择和应用，目前常用的方法有基于阈值、基于差异图像、基于分类器等等。
最后一步是结果分析和解译，将变化检测的结果与实际地物进行对比和验证，进行解释和分析。
然而，遥感影像变化检测在实际应用中还面临一些挑战。
首先是影像质量问题，由于拍摄条件和传感器参数的不同，不同时间的遥感影像间往往存在亮度、纹理和光谱等方面的差异，这就需要进行预处理和校正，以提高数据质量。
其次是遥感影像的时空分辨率问题，由于影像受限于传感器的能力和拍摄设备的要求，时空分辨率有时无法满足具体应用的需求，需要进行数据插值和空间统计分析。
再次是遥感影像的数据量巨大，处理和存储的难度较大，需要借助高性能计算和云平台等技术手段进行处理。
最后，变化检测结果的解释和精度评定也需要专业的知识和经验，对于复杂地形和高密度地物的解译可能会存在困难。
为了解决上述挑战，研究者们在遥感影像变化检测技术方面进行了大量研究。
在影像质量问题上，人们不断探索和改进辐射校正和大气校正的算法，以及时空一致性校正的方法，以提高数据质量和一致性。
在时空分辨率问题上，人们提出了多尺度分析和数据融合的方法，将不同分辨率和不同时间的影像进行融合，以得到更准确的变化信息。
在数据处理和存储方面，云平台和分布式计算等技术为大规模数据的处理和分析提供了便利。
ENVI实验教程(7)实验七、遥感影像变化检测
ENVI实验教程（7）实验七、遥感影像变化检测一、实验目的熟悉遥感影像变化检测的主要方法熟练ENVI遥感影像变化检测流程和主要步骤掌握ENVI 常用变化检测工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。
上机操作本模块的运行和应用。
保存与记录实验结果，并进行分析总结。
实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。
三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 10操作系统）软件：ENVI 5.1参考资料：《ENVI遥感图像处理方法》第12章使用数据：…\第12章遥感动态监测五、实验内容图像直接比较法分类后比较法流程化动态监测工具六、注意事项1、直接比较法中变化阈值的确定（自动阈值选择法与感兴趣统计分析法）2、变化检测前的预处理操作（影像匹配和辐射校正）七、实验主要步骤1.图像直接比较法(1) 将两时相影像同时打开，july_00_quac.img和july_06_quac.img。
(2) 在Toolbox中，单击/Change Detection/Change Detection Difference Map，分别选择前一时相影像july_00_quac.img一个波段，这里选择第四波段，选择后一时相影像july_06_quac.img的一个波段，这里选择第四波段。
(3) 在Compute Difference Map Input Parameters面板中。
(4) 选择一个路径输出。
(5) 结果查看和统计。
显示结果，在ToolBox中，打开/Classification/Post Classification/Class Statistics，统计各个变化。
2.分类后比较法(1) 打开两个时相的分类结果图ag_08_maxlike.img和ag_09_maxlike.img。
(2) 在Toolbox中，打开/Change Detection/Change Detection Statistics，选择ag_08_maxlike.img作为前时相分类图（Initial State），ag_09_maxlike.img作为后时相分类图（Final State）。
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变化检测的基本流程
变化检测是指对两张或多张空间遥感影像进行对比分析，以发现图像中出现的时间序
列上的变化情况，从而提取地面目标的变化信息。
变化检测可以应用于许多领域，如自然
资源管理、城市规划、环境保护等，对于了解地表动态变化，及时掌握灾害信息、优化资
源分配等方面具有重要的现实意义。
本文将介绍变化检测的基本流程。
一、预处理
首先要注意的是，一个完整且准确的变化检测流程需要进行一系列预处理工作，主要
包括以下内容：
（1）遥感图像的准备：将需要用于变化检测的遥感影像按照预定义的规则进行组织和存储，例如，同一地区的遥感影像尽量采用同一时间、相同的分辨率和同一波段等。
（2）遥感影像的校正：在这一步中，需要对影像进行去除大气影响、几何校正、无人机影像的拼接等操作，以消除影像中的噪声和误差，从而保证后续处理步骤的准确性和可
靠性。
（3）遥感影像的配准：影像配准是将两个或多个影像进行空间转换和重采样后的过程，目的是将采集的多个影像拼接起来用于后续剖析操作之中，也是进行变化检测的基础。
（4）影像的裁剪：针对遥感影像的裁剪是为了减少时间复杂度，以避免不必要的计算量。
二、差异分析
在完成预处理之后，就需要进行差异分析，即对两张或多张遥感影像进行比较，从而
确定场景中存在的变化信息。
传统的遥感差异分析方法主要包括以下三种:
（1）像元差异方法：对应于像元差异法，在两张遥感影像中对应像元位置的灰度值进行差分运算，将差异大于一定阈值值的像素进行筛选，形成变化图像。
（2）物体差异方法：将连续时间的遥感影像分别进行目标识别和定位，生成目标对象及其位置、形状和灰度特征的描述符，从而可以找到不同遥感影像之间相同的、存在变化
的目标。
（3）模型差异方法：模型差异法是指以遥感影像中的地面目标为样本，通过分析对象在两个时间点的不同性质，建立模型，并通过预判模型给出的变化信息。
三、变化检测结果的分析
在完成差异分析之后，变化检测结果可以通过可视化、统计、分析等方式进行进一步
处理和分析。
其中，统计分析可以有效地对变化信息进行分类和分级，以便对地表变化的
区异性和分布范围进行更详细的分析。
四、总结
综上所述，变化检测流程可以分为预处理、差异分析和变化检测结果的分析三个步骤。
不同步骤需要采用不同的工具和算法，这些工具和算法都需要深入学习和研究，并在实践
中进行评估和优化。
变化检测技术在资源管理、灾害监测、城市规划等方面都有广泛应用，有着非常重要的应用价值和发展前景。