遥感卫星影像变化监测

遥感变化检测的实质是通过影像分析判别研究目标的地物特征随时间发生的变化。像元自遥感技术形成以来一直是影像分析算法的基本处理单位，传统的影像检测方法整体上以基于像元的影像检测算法为主，如图像差值法、图像比值法、主成份变换法、相关系数法、光谱变化矢量分析法、分类后比较法等。整体上来看，以像素为基本分析单位的变化检测方法，具有原理简单、易于理解的优势，当遥感影像处于中、低分辨率时，每个像素代表的实际地域面积比较大，此时基于像素进行影像分析处理比较合适。高分辨率影像提供了更丰富的地理和地形信息、空间信息，影像的几何结构和纹理特征能较好的反映同一地类的细节信息，已成为地理信息监测的重要数据源，使地理信息数据的变化检测有了更好的数据基础。然而高分辨率遥感影像为地理信息变化检测提供了更丰富信息的同时也带来了更多挑战。一方面，遥感影像存在“同谱异物”和“同物异谱”现象，这在高分辨率遥感影像中表现更为明显，传统的基于像元的变化检测方法得到的结果较为破碎，容易出现类似噪声的“伪变化信息”，影响变化检测的效率和精度，并且影像数据量的增加和人工解译效率低成本高的矛盾更加突出。 另一方面，基于像素的影像分析受噪声影响较大，能够在影像上提取的特征信息较少，只考虑了像元光谱特征信息，而忽略了整块图斑的几何结构及相互关系情况，无法有效挖掘高分辨率遥感影像的优势和应用潜力，传统的像素级遥感图像处理方式已不能满足高分影像数据处理与应用的需要

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