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  • 按数据源将变化检测方法分为3类:基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级3个层次; 按是否经过分类...

    为什么用遥感进行变化检测?

    由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点,遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段,变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。


    基于遥感技术的变化检测方法大致可以归纳为以下几种:

    • 按数据源将变化检测方法分为3类:基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测
    • 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级3个层次;
    • 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;
    • 最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS法、高级模型法等7种。

    随着土地覆盖变化的复杂性以及遥感数据多样性的增加,新的变化检测方法以及新的图像处理算法不断涌现,例如,利用变化向量分析法、马尔科夫随机场模型进行变化检测,利用概率统计学理论进行基于图斑的变化检测法,利用支撑向量机、面向对象技术进行分类等。总之,多项研究与实践证明,目前还没有哪种方法被普遍认为是最优的,由于这些方法大多是在不同的环境下基于不同的用途提出来的,各自具有不同的适用性与局限性。伴随着遥感数据获取技术的快速发展,越来越多各具特色的遥感数据及其组合对变化检测提出了新的技术要求。


    遥感影像变化检测

    简单地说就是通过遥感手段,对同一地区不同时期的两个影像提供的信息进行分析、处理与比较,获取该时间段内的土地利用与覆盖变化信息。

    从技术流程上看,一般包括影像预处理、变化信息发现、变化区域提取与变化类型确定4个过程,其中关键环节是变化信息发现,多数研究都是围绕该环节进行的。

    本文为了便于分析,仍沿用传统的划分方法,即将变化检测方法分为直接比较法和分类后比较法两种类型进行阐述。

     

    一、直接比较法

    直接比较法是不经过分类,而直接对同一区域不同时相遥感影像的光谱信息进行处理比较,进而确定变化的位置与范围,然后通过人工目视解译或分类确定变化的类型。

    目前常用的直接比较法主要有影像代数法、主成分分析法、影像回归法、假彩色合成法、光谱特征变异法、交叉相关分析法、变化矢量分析法等。

    这些方法的优点是直接确定变化的位置,避免大范围分类,提高了检测效率,缺点是不能提供变化的类型

    1、影像代数法

    影像代数法是一种最常用的变化检测法,包括影像差值法与影像比值法。

    影像差值法(或比值法) 就是将两个时相遥感图像的对应波段相减(或相除)

    其原理是:图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值,而当地类发生变化时,对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值(或比值)图像中,没有发生变化区域的像素值接近0(或1),从而使变化信息从背景影像中显现出来。

    该方法优点是运做起来简单快速, 不过应用之前需要做相对辐射归一化处理。不足之处在于变化阈值难以确定,由于是通过点对点运算, 所以一般差值(或比值)图像存在很多的噪声且不能提供变化的属性。但是当地物类型比较单一,色调纹理比较均匀,变化特征比较明显时还是有效的。 而当影像特征比较复杂时,该种方法还可以配合其他方法综合使用。

    相对辐射归一化处理遥感影像获取时受大气条件、光照条件、地表起伏、土壤湿度、植被气候、传感器成像模型和侧视角等对地面光谱反射信号的影响,造成同一地区所成的影像具有较大的辐射差异,这给多时相图像处理和分析带来了极大的困难,消除图像辐射亮度差异的这一过程称为辐射归一化


    2、主成分分析法(PCA)

    是对经过配准的不同时相遥感影像进行主成分变换,压缩波段之间的相关信息,生成互不相关的多时相主分量合成图像,然后对主分量信息进行对比,进而检测变化的一种方法。

    PCA用于变化检测主要有3种方式:

    ①是主成分差异法,即对两个时相的影像分别进行PCA变换选择主要的几个主成分计算他们之间的差值来检测变化;

    ②是差异主成分法,是第一种方法的逆过程,即先对两时相影像做差值处理,然后对差值影像进行PCA变换,取一个或几个主要的分量进行变化检测;

    ③是多波段主成分变换法,即将两时相影像的各个波段组合成一个新的混合影像,对这个混合影像进行主成分变换,前几个主要分量体现的是不变的信息,而发生变化的信息将会集中在后几个次要分量中,因此对后几个分量进行分析就可以检测出变化信息。


    3、影像回归法

    首先假定T1时相的像元值是T2 时相像元值的一个线性函数,通过最小二乘法来进行回归,然后用回归方程计算出的预测值减去T1 时相的原始像元值,从而获得两时相的回归残差图像。通过设定阈值来确定变化区域。其中对遥感数据进行回归处理在一定程度上相当于进行了辐射校正的相对校正,因而能够减弱多时相数据中由于大 气条件和太阳高度角的不同所带来的不利影响。


    4、假彩色合成

    假彩色合成法的思路是将不同时相同一波段的数据分别赋以红、绿、蓝三种颜色通过假彩色合成来突出显示变化。

    该方法可以同时显示两个或三个时相的变化,但不能定量表示变化的数量,也无法分辨变化类型。


    5、光谱特征变异

    通过两时相数据直接融合运算发现变化,一般是将新时相的高分辨率遥感数据跟旧时相的多光谱数据进行融合处理变化区域反映在融合后影像中光谱发生突变的位置

    该方法简单易行,但对小地物反映不够灵敏。


    6、交叉相关分析法(CCA)

    这种方法一般应用于旧期为土地利用现状图,新期为遥感影像的情况。

    首先将遥感影像同旧期土地利用现状图配准叠置,用现状图的边界将遥感图像划分为不同的图斑单元,统计各个图斑单元的光谱响应均值和标准差,得到“期望值”,然后比较每个像元期望值与光谱实际值之差。如果差值比较大,说明是可能发生变化的区域,该方法的难点是差值的阈值的确定。


    7、变化矢量分析法(CVA)

    通过描述从T1时相到T2时相光谱向量变化的方向和大小来检测变化的一种方法。

    首先对两时相的影像分别做KT变换,取变换结果的第一和第二分量,根据影像转换的经验系数对上面的 两对分量做旋转变换以使结果分别对应两时相的绿 度(G)和亮度(B)值,然后在G,B坐标系中,分别计算变化矢量的方向分量(Saturation)和幅度分量 (Hue),进而通过设定阈值检测变化。

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    变化检测入门笔记(0)

    雪儿妹妹的求学路

    目录

    1. 简介概念
    2. 起源发展(含框图)
    3. 变化检测的原理?
    4. 传统方法和深度学习方法处理变化检测的区别
    5. 学习资源

    1.简介概念

    1.1 什么是变化检测?

    360百科上的定义:变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析,来确定地表变化的特征的过程;
    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。

    1.2 变化检测有什么用?

    • 更新地理数据的关键技术
    • 评估灾害、预测灾害发展趋势的关键技术
    • 土地覆盖/利用监测的关键技术
    • 新一代智能型对地观测卫星的关键技术(火星项目)
    • 遥感数据变化检测的应用:
      城市规划、环境监测、农业调查、灾害评估、地图修正

    1.3 传统的变化检测

    传统方法一般流程是先获得两幅同一地点不同时间图像的差异图像,再对差异图像(差异图的获得有很多方法,主要有以下几种:直接相减法,log法,变化向量分析法(CVA)等)进行处理,将像素点分成变化和无变化两类。

    经典方法中对差异图的处理主要有基于贝叶斯理论的无监督法,基于马尔科夫随机场理论的无监督法。两者都采用自动获取阈值的方法,不同之处是前者假设像素间相互独立,后者考虑到像素间上下文信息。

    2.起源发展

    先给出近些年来相关论文等著作发展图(中文文献)

    在这里插入图片描述
    可以发现,近20年来变化检测的著作呈上升趋势
    (具体是什么样的趋势,关注方向,都引进了什么新的方法,)

    3.变化检测的原理

    遥感变化检测一般是指以一个时相的遥感图像作为参考,检测出另外时相相对参考时相的差异;
    目前,变化检测已然不止遥感图像,也可以是gis数据、地形图以及其他地球空间信息产品。

    4.传统方法和深度学习方法处理变化检测的区别

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  • 图像直接比较法图像直接比较法是最为常见的方法,它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、...

    图像直接比较法

    图像直接比较法是最为常见的方法,它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。广西善图科技有限公司

    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;

    直接分类法

    结合了图像直接比较法和分类后结果比较法的思想,常见的方法有:多时相主成分分析后分类法、多时相组合后分类法等。

    当然,检测方法远不止这些。以上变换检测方法大多只是变化信息的发现,还有一个过程是变化信息的提取,由以下方法供选择:

    手工数字化法

    •屏幕数字化

    •区域生长法

    图像自动分类

    •监督分类

    •非监督分类

    •面向对象的特征提取法

    图像分割

    •手工阈值分割

    •自动阈值分割

    组合法

    值得我们注意的是,上述检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏,只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。

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  • 根据处理过程来分,遥感变化检测方法可分为三类: 1)图像直接比较法 图像直接比较法是最为常见的方法,它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。目前常用的光谱数据...

    遥感变化检测大多是针对两个时相的遥感影像进行分析。通过对比两个时相的填海区域遥感影像,可以分析填海施工变化以及已填区域建设变化等情况。根据处理过程来分,遥感变化检测方法可分为三类:

    1)图像直接比较法

    图像直接比较法是最为常见的方法,它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。

    2)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。

    3)直接分类法

    结合了图像直接比较法和分类后结果比较法的思想,常见的方法有:多时相主成分分析后分类法、多时相组合后分类法等。

    1、ENVI遥感影像变化检测介绍

    ENVI软件集成了部分变化检测方法,包括图像直接比较法、分类后比较法、PCA变换、Two-Color Multiview、MNF变换法、ICA变换法、波谱角检测方法等。主要包括4个工具,分别是直接比较法(Change Detection Difference Map)、分类后比较法(Change Detection Statistics)、直接比较法流程化工具(Image Change Workflow)和分类后比较法流程化工具(Thematic Change Workflow)。

    1)Change Detection Difference

    使用图像直接比较法对两时相影像做差值或者比值运算,对差值或者比值结果划分为若干类。整合了一些预处理功能,如数据值归一化和单位的统一。

    2)Change Detection Statistics

    使用分类后比较法比较两时相影像分类结果,获得变化类型、面积、百分比等变化矩阵信息,同时可得到一个多波段的变化图像,每个波段表示一种土地类型的变化情况。

    3)Image Change Workflow

    包括很多的变化监测方法和预处理功能。主要有波段差值、特征差值、波谱角、PCA /MNF/ICA。

    4)Thematic Change Workflow

    使用分类后比较法比较两时相影像分类结果,获得变化类型、面积、百分比等变化矩阵信息,同时可得到一个单波段的变化分类图像和变化矢量结果。

                                                                               图1 ENVI变化监测流程工具

    2、遥感影像批量变化检测

     本研究使用ENVI提供的直接比较法变化检测方法进行填海范围遥感影像批量变化检测分析。

                                                                             表1 遥感影像变化检测调用的ENVI函数或接口

                                                                             图2 遥感影像批量变化检测工具

    3、填海区域遥感变化检测结果

    采用上述“遥感影像批量变化检测工具”对研究区域选取的9期遥感影像按照时间相邻两两进行变化检测,并将变化矢量范围与批复填海范围、海岸线和变化后期的遥感影像叠加出图。本文选取其中的5期检测结果进行分析。

                                                                             图3 2011年12月-2012年11月填海变化分析图

    从2011年12月到2012年11月,该项目填海尚未开展,但岛体在2011年12月时植被完整,到2012年11月时已进行大面积开挖和平整。

                                                                             图4 2013年11月-2014年10月填海变化分析图

    从2013年11月到2014年10月,该项目在岛体南面和北面进行了更大面积的填海施工,由于岛体北侧填海采用的围堰施工方式,填海过程中悬浮泥沙较多,因此变化检测结果出现了较大错误,将围堰内侧以及周边悬浮泥沙较多的区域都识别为新增填海。另外,2014年10月影像上岛体西南侧出现了施工临时住房。

                                                                             图5 2015年10月-2016年11月填海变化分析图

    从2015年10月到2016年11月,岛体南侧围堰区域填海已完成,岛体以及北侧已填区域已大范围施工建设,包括修建道路、厂房、安装码头吊机等。

                                                                             图6 2017年3月-2018年10月填海变化分析图

    从2017年3月到2018年10月,北侧岛体填海西北角增加了连岛公路,岛体南侧和北侧部分超批复范围填海进行了挖除,岛体和北侧已填区域施工变化明显,增加了两座厂房,另外也增加了部分植被绿化。

                                                                             图7 2018年10月-2019年6月填海变化分析图

    从2018年10月岛2019年6月,影像无明显变化,仅有部分区域植被有新增和恢复。

    从上述填海变化分析图可知,采用ENVI直接比较法进行变化检测可以较大程度上反映相邻两期遥感影像的变化,但这些变化需要人工进行标识,具体包括新增填海、新增开发(岛体及已填区域开发及建设)、新增植被、施工船只和填海开挖等,但受影像质量及周边环境影响,部分检测结果存在误判。

    了解更多信息请关注微信公众号“海洋GISer成长记”。

     

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像元变化检测方法