测绘技术多时相遥感影像变化检测方法
遥感影像变化检测与时序分析方法研究
遥感影像变化检测与时序分析方法研究 2. 摘要：遥感影像变化检测与时序分析方法研究"是一个涉及遥感技术和时序分析的重要课题。本论文旨在系统研究遥感影像变化检测方法和时序分析技术，并提出了一种综合应用的方法。通过对多时相遥感影像的比较分析，可以检测出地表变化，如城市扩张、植被覆盖度等。该研究对于环境监测、资源管理以及灾害评估具有重要意义。
关键词：遥感影像；变化检测；时序分析 引言：随着遥感技术的发展，获取大量的遥感影像数据已成为可能。然而，仅凭单一遥感影像无法全面了解地表的演变情况。因此，遥感影像变化检测与时序分析方法的研究显得尤为重要。通过分析不同时间段的遥感影像，我们可以探测到地表的动态变化，从而为决策制定者提供有价值的信息。
1、遥感影像变化检测方法 1.1 阈值法 阈值法是一种常用且简单快速的遥感影像变化检测方法。其基本原理是通过设定合适的阈值来判断像素值的变化情况。具体步骤包括：首先，选择一个阈值；然后，将两幅遥感影像进行差分，得到变化图像；最后，根据阈值将变化图像二值化，得到变化区域。尽管阈值法操作简单，但对于光照和噪音等因素较为敏感，需要精确选择阈值才能获得准确的变化结果。
1.2 基于统计学的方法 基于统计学的方法利用相邻时相影像之间的差异来进行变化检测。常见的统计指标包括均值、标准差等。该方法不依赖于特定的阈值设定，具有一定的普适性。具体操作包括：计算相邻时相影像中每个像素的差值；然后，根据差值的统计指标进行分类或者设定阈值，以确定变化区域。这种方法能够更好地反映地物的变化情况，但对于复杂的场景变化，可能需要更多的统计指标来提高检测效果。
1.3 基于机器学习的方法 基于机器学习的方法通过训练模型来实现遥感影像变化检测。首先，收集具有标注信息的变化样本；然后，提取图像特征，如颜色、纹理等；接下来，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，对样本进行训练；最后，将训练好的模型应用于整个影像数据集来检测变化区域。这种方法可以处理复杂的变化情况，并且能够自动学习地物变化的特征，但需要足够的训练样本和计算资源。
遥感影像时序监测方法与应用研究
遥感影像时序监测方法与应用研究遥感影像时序监测方法与应用研究在近年来得到了广泛的关注和应用，成为了各个领域中重要的研究方向之一。
通过遥感影像时序监测，我们可以获取到地表覆盖变化的信息，进而实现对资源环境的动态监测与评估。
本文将从遥感影像时序监测的方法、应用以及未来发展方向三个方面进行探讨。
方法方面，遥感影像时序监测主要依赖于多时相遥感影像的获取与分析。
多时相遥感影像由不同时间获取的影像组成，可以用来观察地表变化。
常见的获取多时相影像的方法有遥感卫星、无人机以及航拍等。
遥感卫星具有广覆盖、高空间分辨率等特点，可以提供大面积、高分辨率的多时相遥感影像，被广泛应用于大规模的地表监测与分析。
而无人机和航拍则适用于小面积、复杂地形的地表监测，具有高时间分辨率和高灵活性的优势。
在分析方法方面，遥感影像时序监测主要依赖于影像处理、特征提取以及变化检测等技术。
影像处理包括影像预处理、辐射校正、大气校正等，可以提高遥感影像的质量。
特征提取是指通过图像分析方法从多时相遥感影像中提取出有效的地表特征。
常见的特征包括植被指数、土壤水分、地表温度等。
变化检测是指通过对多时相遥感影像进行比较与分析，发现地表覆盖的变化情况。
常见的变化检测方法包括基于像素的变化检测、基于对象的变化检测等。
应用方面，遥感影像时序监测被广泛应用于农业、城市发展、环境监测以及自然灾害等领域。
在农业领域，遥感影像时序监测可以实现对作物生长过程的监测与预测，为农业生产提供指导。
在城市发展领域，遥感影像时序监测可以观察城市土地利用变化，为城市规划与管理提供参考。
在环境监测领域，遥感影像时序监测可以实现对水资源、土地退化、生态环境等的监测与评估。
在自然灾害领域，遥感影像时序监测可以实现对洪涝、地震、火灾等灾害的监测与预警，为灾害应急响应提供支持。
未来发展方向方面，随着遥感技术的不断发展和遥感卫星的不断更新，遥感影像时序监测将会面临更多的机遇和挑战。
一方面，我们可以通过获取更多的多时相遥感影像来提高时序监测的精度和空间分辨率。
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。
变化检测的基本流程
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。
基于TPCA方法的多时相遥感图像变化检测的开题报告
基于TPCA方法的多时相遥感图像变化检测的开题报告一、研究背景及意义随着遥感技术的发展和卫星遥感数据的广泛应用，遥感图像变化检测已经成为地理信息领域研究的热点之一。
在很多领域中，如城市规划、环境监测、资源管理等，对于监测和分析地表的变化，多时相遥感图像的变化检测已经成为了非常重要的手段。
同时，遥感图像变化检测在实际应用中仍存在着一定的困难。
遥感图像包含大量的信息，其中包括许多非变化信息，同时变化检测问题又是一个高度复杂的问题。
因此，如何有效地进行遥感图像的变化检测，成为了亟待研究的问题。
二、研究内容和研究方法本文将基于TPCA的方法进行多时相遥感图像变化检测研究。
为了解决大量非变化信息的问题，在利用PCA进行降维处理时，本文采用了Total Variation L1（TVL1）正则化方法，以减少过度平滑和过度聚集的现象。
通过对多时相遥感图像进行TPCA处理，可以得到一组各自对应的主成分图像。
这些主成分图像可以用来计算变化检测指数，以显示变化发生的位置和量度，并与多时相影像进行比较，从而获得变化检测结果。
三、研究计划和预期成果在本文的研究中，首先将收集多组不同场景的卫星遥感数据，并进行预处理，例如遥感图像辐射校正、大气校正、几何校正等。
接下来，利用TPCA方法进行多时相遥感图像的降维处理，并使用TVL1正则化方法进行处理，最后进行多时相遥感图像变化检测分析。
本文预期的研究成果是，基于TPCA方法的多时相遥感图像变化检测算法，以及相关的实验结果和分析。
通过本文的研究，将进一步提高遥感图像变化检测的精度和可靠性，为相关领域的研究和应用提供更为有效的技术手段。
如何进行遥感数据的变化检测
如何进行遥感数据的变化检测遥感数据的变化检测是遥感技术应用领域中的重要任务之一。
随着遥感数据获取技术的不断发展和卫星传感器的不断升级，我们可以方便地获取到大量的高分辨率遥感影像数据。
这些遥感数据包含了地表的丰富信息，我们可以通过对这些数据进行变化检测来监测地表的变化情况，从而提供关于土地利用、环境保护、城市规划等方面的重要参考。
一、遥感数据的变化检测方法在进行遥感数据的变化检测之前，我们首先要选择合适的遥感影像数据。
一般来说，我们需要获取相同区域的两幅或多幅遥感影像数据，这些数据最好是在相似条件下采集的，以便减小观测误差。
在选择完遥感影像数据后，接下来就是进行变化检测的算法选择。
目前，主要的变化检测算法包括基于像素的变化检测、基于对象的变化检测和基于特征的变化检测。
基于像素的变化检测方法是最常用的方法之一。
它将遥感影像中的每个像素作为一个单元进行处理，通过比较两个时期的遥感影像像素值的差异来判断该像素是否发生了变化。
其中，最简单的方法是使用差值图像进行变化检测，即将两个时期的遥感影像做差，得到的差值图像中的像素值大于某个阈值则被判定为变化。
但是这种方法容易受到噪声和光照条件的影响，因此在实际应用中需要加入更多的处理步骤，如滤波、阈值分割等。
基于对象的变化检测方法则是将遥感影像中的一些有意义的对象作为一个单元进行处理。
通过将两个时期的影像进行配准和分割，然后利用对象间的特征信息进行变化检测。
这种方法相对于基于像素的方法更加稳定，能够有效地克服光照条件等因素带来的影响。
基于特征的变化检测方法则是根据地物对象在遥感影像中的特征信息进行变化检测。
这种方法通常利用图像的纹理、光谱值、形状等特征信息来进行变化检测，并结合一定的分类算法对变化进行判定。
这种方法需要对图像特征进行提取和选择，然后通过分类算法来判定变化。
二、变化检测的应用遥感数据的变化检测在许多领域都有着广泛的应用。
例如，在土地利用监测方面，通过遥感数据的变化检测可以及时发现土地利用的变化情况，为土地规划和管理提供数据支持。
遥感动态监测的常用方法
遥感动态监测的常用方法
遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，而遥感动态监测则是其中的重要应用领域之一。
在进行遥感动态监测时，常用的方法有：
一、遥感影像对比法
这是一种利用遥感影像进行监测的方法，其原理是将两个时间段内的遥感影像进行对比，从而得出地表覆盖变化情况。
这种方法具有易操作、低成本等优点，能够有效监测城市、农田等地表覆盖变化情况。
二、遥感图像分类法
遥感图像分类法是指对遥感影像进行分类处理，以区分出不同类型的地表覆盖。
通过比较两个时间点之间地表覆盖类别的变化，可以判断出该区域内的变化情况。
传统的分类方法包括最大似然法、聚类法、神经网络法等。
三、遥感影像光谱变化法
该方法是利用遥感影像光谱信息进行监测的方法。
光谱变化法能够检测出地物的光谱反射率变化，从而判断出地表覆盖变化情况。
此外，光谱变化法还可通过观测遥感影像的光谱曲线，从中获取地表覆盖信息。
四、遥感影像纹理分析法
该方法是一种基于遥感影像纹理特征进行监测的方法。
通过分析遥感影像中的纹理特征，可以判断地表覆盖的变化情况。
例如，在城市变化监测中，利用建筑物的纹理特征进行监测。
综上所述，遥感动态监测的方法较为丰富，其中包括了遥感影像对比法、遥感图像分类法、遥感影像光谱变化法、遥感影像纹理分析法等多种方法。
在实际应用过程中，应根据监测对象和需求选择适合的方法，以达到最佳效果。
遥感图像中的变化检测和时间序列分析
遥感图像中的变化检测和时间序列分析遥感技术被广泛应用于地表变化的监测。
利用遥感图像数据，可以实现对大面积范围内的地表信息进行全面、精准的监测与分析。
而变化检测和时间序列分析是其中最重要、最基础的应用之一。
变化检测是以遥感图像为数据源，通过对同一地区多时相遥感图像的分析，检测并分析研究区域内地表特征、覆盖类型、土地利用等方面的变化。
遥感图像变化检测已经成为城市规划、生态环境评估、森林资源监测等领域中不可或缺的一个重要工具，具有广泛的应用前景。
时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据所形成的序列，是遥感数据中的常见数据形式之一。
时间序列分析主要通过对遥感图像序列数据的处理和分析，挖掘数据序列中所蕴含的信息，并剖析数据序列背后的物理及生态学特征、规律、趋势与变异等。
时间序列分析是遥感信息应用的重要手段之一，可以用于农业生态环境监测、农田作物生长监测等领域。
下面，我们将对变化检测和时间序列分析进行详细的介绍。
一、变化检测变化检测的主要目的是检测、识别不同时相或同一时相中不同区域的地表特征、覆盖类型、土地利用等方面的变化。
其核心原理是基于多时相遥感影像数据进行比对，通过图像处理、图像匹配等方法来发现、分析和提取出变化信息。
通过分析变化信息，可以较快较准地地反映一个地区内环境变化情况，便于对环境问题进行跟踪、分析和预测。
变化检测的流程一般包括以下几个步骤：1、获取多时相遥感数据：收集数幅遥感图像数据，这些数据之间时间跨度可以根据研究需求和采集周期而定，比如获取1980年、1990年、2000年这三个年份的遥感数据；2、遥感数据预处理：对获取的遥感数据进行辐射校正、大气校正、几何校正等预处理，以提高遥感数据的准确度和可靠性；3、遥感影像匹配：在多时相遥感影像间进行匹配，并运用图像处理算法消除遥感影像之间的几何差异；4、变化检测与分析：在完成遥感影像匹配后，通过像元比较或对象比较等方法，检测出变化部分，进而对变化和未变化的部分进行分析。
如何利用遥感数据进行污染源监测和评估
如何利用遥感数据进行污染源监测和评估遥感技术是一种利用卫星、航空器或无人机等载体获取地球表面信息的方法，已经被广泛应用于环境监测与评估中。
在污染源监测与评估方面，遥感数据的利用具有很大的潜力和优势。
本文将探讨如何利用遥感数据进行污染源监测和评估，并展示该技术在环境保护中的重要作用。
一、遥感数据在污染源定位中的应用污染源的确定是环境监测的首要任务之一。
利用遥感数据进行污染源定位可以通过观测区域内的异常变化来确定可能存在的污染源。
1. 遥感影像的变化检测利用多时相遥感影像进行变化检测是一种常用的方法。
通过对比不同时间段的遥感影像，可以检测到地表覆盖的变化情况，包括工业区域的扩展、建筑物的新增等。
若在特定区域出现了异常污染事件，可通过遥感数据的变化检测来确定污染源的位置。
2. 热红外遥感技术热红外遥感技术可以探测地表温度的空间分布，从而找到潜在的污染源。
污染源通常具有较高的排放温度，与周围环境形成明显的温度差异。
利用热红外遥感数据可以快速定位出热点区域，进一步识别潜在的污染源。
二、遥感数据在污染源评估中的应用除了污染源定位，遥感数据还能提供污染源评估所需的重要信息，包括污染物的类型、浓度等。
1. 光谱遥感技术遥感数据中的光谱信息能够反映地表物质的组成和特征。
通过光谱遥感技术，可以根据不同污染物的光谱特征进行识别和分类。
从遥感数据中提取的光谱信息可以用于定量污染源评估，估算污染物的浓度等。
2. 气体浓度反演遥感数据不仅可以获取地表信息，还可以反演大气中的气体浓度。
利用遥感数据进行气体浓度反演，可以实现大范围、实时的空气质量监测。
通过获取污染物在大气中的浓度分布，可以对污染源进行评估，加强环境监管措施。
三、遥感数据在污染源监测与评估中的挑战与未来发展方向虽然遥感技术在污染源监测与评估中具备很大的优势，但仍存在一些挑战。
1. 遥感数据的分辨率限制遥感数据的分辨率通常受到卫星或传感器的技术限制，难以获取到较高精度的地表信息。
多时相遥感影像的变化检测研究现状与展望
01 摘要
03 文献综述
目录
02 引言 04 研究方法
目录
05 结果与讨论
07 参考内容
06 结论
摘要
摘要
本次演示旨在介绍多时相遥感影像的变化检测研究现状及未来展望。本次演 示首先概括了研究背景和意义，接着对现有的研究成果进行了总结和评价，最后 提出了未来研究方向。通过深入探讨，本次演示发现现有的变化检测方法主要集 中在基于像素和基于特征的变化检测方法，这两种方法各有优缺点。同时，本次 演示还发现未来的研究方向应集中在提高检测准确性和自动化程度方面。
二、多源遥感影像融合技术
二、多源遥感影像融合技术
多源遥感影像的融合是将多个不同时间、不同角度、不同分辨率的遥感影像 进行综合处理，以获得更加全面、准确的地表特征信息。其关键步骤包括像素级 融合、特征级融合和决策级融合。
1、像素级融合
1、像素级融合
像素级融合是将多个遥感影像的像素进行直接融合，以获得更加全面、准确 的地表特征信息。常用的像素级融合方法包括简单平均法、加权平均法和主成分 分析法等。
2、特征级融合
2、特征级融合
特征级融合是在对多个遥感影像进行特征提取后，将提取出的特征进行融合， 以获得更加全面、准确的地表特征信息。常用的特征级融合方法包括基于小波变 换的特征融合和基于神经网络的特征融合等。
3、决策级融合
3、决策级融合
决策级融合是在对多个遥感影像进行分类或分割后，将分类或分割的结果进 行融合，以获得更加全面、准确的地表特征信息。常用的决策级融合方法包括基 于贝叶斯分类器的决策级融合和基于支持向量机的决策级融合等。
三、结论
三、结论
多源遥感影像的配准与融合技术是遥感领域的重要研究方向之一，其应用范 围广泛，涉及到土地利用、环境监测、城市规划等多个领域。随着空间技术的不 断发展，多源遥感影像的配准与融合技术将会得到更加广泛的应用和推广。
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测绘技术多时相遥感影像变化检测方法
随着科技的不断进步，测绘技术在各个领域发挥着重要的作用。
其中，多时相遥感影像变化检测方法是近年来备受关注的一项技术。
通过遥感影像的时序观测，测绘工作者可以及时发现地球表面的变化情况，为城市规划、环境保护等方面提供重要的参考信息。
多时相遥感影像变化检测方法是基于遥感技术和图像处理技术相结合的一种手段。
随着卫星技术的发展，高分辨率、多光谱和全谱遥感影像已经成为日常获取地球表面信息的主要手段。
然而，传统的遥感影像主要关注静态信息，难以捕捉到地理环境的瞬息万变。
而多时相遥感影像则可以通过观察同一地点在不同时间拍摄的影像，对地表进行变化检测。
多时相遥感影像变化检测方法的核心是图像配准和变化检测。
首先，需要对不同时间拍摄的遥感影像进行准确的配准。
由于不同时间拍摄的影像可能存在姿态不一致、物体变形等问题，因此需要使用图像配准技术来解决。
常用的图像配准方法包括基于特征点的配准算法和基于图像边缘的配准算法。
这些算法可以自动匹配两幅或多幅遥感影像的共同特征，将它们对齐到同一个坐标系下，为后续的变化检测提供准确的基础。
在图像配准完成之后，接下来就是变化检测的过程。
变化检测可以通过像元级别和目标级别两种方式进行。
像元级别的变化检测是指对每个像元进行比较，判断其是否有变化。
常见的像元级别变化检测方法有差异图像法和阈值法等。
差异图像法通过计算两幅遥感影像之间的差异，生成一个表示地面变化程度的差异图像。
阈值法则是根据设置的阈值来判断两幅影像中像元的差异是否超过了阈值，从而确定地面上是否有变化。
除了像元级别的变化检测，目标级别的变化检测方法也非常常见。
目标级别的变化检测一般先提取目标，然后进行目标间的匹配与对比。
目标提取可以通过人工标注、阈值分割、模板匹配等方法实现。
而目标间的匹配与对比则可以使用形状匹
配、纹理匹配和光谱匹配等方式。
这种方法可以更加精确地判断目标的变化情况，对一些特定目标的变化监测非常有效。
总的来说，测绘技术中的多时相遥感影像变化检测方法为观测地球表面变化提
供了便捷的手段。
通过图像配准和变化检测，我们可以及时发现城市扩张、环境变化等重要信息，并为相关决策提供参考。
随着遥感技术和图像处理技术的不断发展，多时相遥感影像变化检测方法在未来必将发挥更重要的作用。
然而，多时相遥感影像变化检测方法在实际应用中还面临着一些挑战。
首先，
多时相遥感影像的获取需要耗费大量的时间和资源。
其次，遥感影像中存在着光照条件和大气状况的影响，可能导致图像质量不一致，造成变化检测的误差。
此外，像元级别和目标级别的变化检测方法都存在一定的局限性，对复杂场景下的变化检测仍然存在一定的难度。
针对这些问题，未来的研究方向之一是进一步改进图像配准和变化检测的算法。
通过采用更加先进的图像配准算法，可以提高多时相遥感影像的配准精度，减小配准误差。
同时，可以探索新的变化检测算法，结合深度学习和机器学习等方法，提高变化检测的准确性和稳定性。
另外，未来还可以研究如何将多时相遥感影像变化检测方法应用于城市规划、环境保护等实际领域，并提出相应的应用策略和指导意见。
总之，测绘技术中的多时相遥感影像变化检测方法是一项非常重要的技术，它
可以通过时序观测揭示地球表面的变化情况。
通过图像配准和变化检测，我们可以及时发现相关信息并为决策提供参考。
然而，多时相遥感影像变化检测方法仍面临一些挑战，需要进一步的研究和改进。
相信在不久的将来，随着科技的进一步发展，多时相遥感影像变化检测方法将为我们提供更加精确和详尽的地面变化信息。