遥感图像变化检测流程图

遥感图像变化检测通常涉及以下几个步骤，形成一个流程图：

1. **数据获取**：收集两个或多个人工合成孔径雷达（SAR）或光学遥感图像，它们可以是同一时间点的不同波段、传感器或不同时间序列。

2. **预处理**：
- **几何校正**：通过像片纠正（如辐射校正、大气改正等）将影像对齐到相同的地理参考系统。
- **去噪**：去除噪声，提高图像质量，常用的有滤波技术（如高斯滤波、中值滤波等）。
- **分辨率匹配**：如果两张图像的分辨率不同，需要将其转换到相同的尺度。

3. **特征提取**：
- **光谱特征**：利用多光谱信息计算诸如NDVI（归一化差值植被指数）、MNDWI（ moisture normalized difference water index）等指标。
- **基于像素级**：逐像素比较，找出变化区域，如极小极大算法、相干性分析等。
- **基于物体级**：对感兴趣区（如建筑物、森林等）进行变化检测，结合形状、大小等信息。

5. **结果分类**：
- **监督学习**：训练分类模型（如支持向量机、随机森林），区分正常变化（如季节性变化）和真正的人为改变。
- **无监督学习**：聚类或异常检测技术，识别未知变化类型。

6. **后处理**：
- **结果融合**：整合多种变化检测结果，提高检测准确性和鲁棒性。
- **地图制作**：将变化区域可视化，生成变化报告。

相关问题

遥感图像变化检测流程及原理

遥感图像变化检测是一门涉及地理信息系统、计算机视觉和机器学习的技术，其基本流程主要包括以下几个步骤：

1. **数据获取**：收集两个或更多个时间序列的遥感影像，比如卫星影像或无人机航拍图片。这些影像应能反映相同的地理位置但拍摄于不同的时间点。

2. **预处理**：对原始影像进行校正、辐射校准、几何校正等操作，使其在同一尺度和坐标系下，并消除噪声和不一致。

3. **特征提取**：从每个时间点的影像中提取有用的特征，如纹理、颜色、形状或光谱信息。这通常涉及到图像处理技术，例如归一化、差分、主成分分析（PCA）等。

4. **对比分析**：通过比较两个或多个时期的特征图，识别出发生变化的区域。这可以是像素级的差异分析（如NDVI差值）、统计模型（如协方差矩阵），或者是基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林等。

5. **分类与决策**：将变化区域分类成具体的改变类型，如建筑物增建、植被覆盖变化、洪水等。这一步可能需要领域知识和监督学习来训练分类模型。

6. **结果解释与评估**：解读检测结果，并可能对结果的准确性和完整性进行评估，通过比较与地面真值的数据或其他验证手段。