多时相遥感影像变化检测

遥感影像变化检测就是通过对多时相遥感影像进行信息提取和分析来发现地物信息变化的过程。它是针对遥感图像的特点建立的一种分析方法，用于研究一个地物或者现象的时间变化。当前，变化检测技术已成为遥感研究中的热点，被广泛地应用于国民经济和国防建设的诸多领域。城市遥感影像变化检测一般需要考虑遥感影像的特征提取及分析和分类。图像特征提取就是寻找最能反映地物特征的数据，根据实际情况一般包括图像纹理特征、形状特征、方向特征等，然后根据提取的图像特征确定可以区分变化区域的方法。最早是将变化检测分为分类比较法和直接比较法两类。其后还有根据目标对象的分类体系:基于像素级的变化检测、基于特征级的变化检测和基于目标级的变化检测。

目前变化检测的方法主要有:代数运算方法、变换类方法、分类比较方法、特征分析方法、可视化分析方法等。代数运算方法是通过图像代数运算提取目标的变化信息，主要包括图像差值法、图像比值法、变化向量分析法、相关系数法、内积分析法等。基于图像变换的变化检测是通过图像变化来减少数据间的冗余信息，使得变化信息在变换后的成分中得到增强和分离，主要包括主成分分析法、“帽变换法、M变换法等。分类比较法是通过影像类别变化来实现变化检测的方法。这种方法有两种实现方式:一是对多时相影像分类后进行比较;二是直接利用了分类方法检测多时相影像中类别的变化。特征分析方法是指运用不同算法，首先从初始图像中提取特征信息，如边缘、形状、轮廓、纹理等，然后对这些特征信息进行综合分析与变化检测，或者根据结构特征的目标目标模型实现变化检测。可视化分析方法是通过假彩色合成、波段替换、混合显示、交替显示等方法对目标变化进行直接观测。

变化检测结果的精度对于评估不同检测方法、地物时相变化规律分析以及管理决策都是十分重要的，常用的精度评估指标有总体精度、漏检率、虚检率等。根据变化信息检测的不同层次，将变化检测的性能评估分为三个层次:像元的检测评估、特征的检测评估和目标级的检测评估。地物的变化包括地物结构的变化和地物属性的变化，目前变化检测的性能评估基本上是集中在地物结构变化的分析上。在针对地物结构变化的性能评估中主要评估变化检测算法对变化区域（面积）的检测性能，也就是像元级评估，而对特征级及目标级的评估则很少涉及。这主要是因为特征级与目标级的性能评估难以找到客观的评价体系和参考标准。对于变化区域的评估方法主要源自遥感图像分类的精度评估，这是因为像元级的变化检测基本上都需要通过图像分类来实现。这样从图像分类的分类混淆矩阵演化来的变化检测误差矩阵作为一种定量的变化检测性能评估方法,是目前变化检测性能评估的主要方式。

面对大量的变化检测方法,许多学者针对不同的应用选择部分方法进行了比较试验，得出的结论基本一致:没有哪一种方法是最优的、能够适用于所有应用。每种方法都有各自的优缺点和适用情况，应该根据不同的情况选择使用。变化检测结果受数据源、影像质量、研究区域特性、变化检测方法和分析者知识与经验等多种因素影响，因此对于特定的应用选择变化检测方法是十分困难的，通常对几种方法进行测试和比较，选择一种相对较优的方法。

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