遥感变化检测 基于图像变换

遥感变化检测是利用遥感技术对地表覆盖变化进行监测和分析的过程。基于图像变换的遥感变化检测方法是一种常用的方法，它通过对多时相遥感图像进行变换，将其转换到同一坐标系下，然后通过比较变换后的图像来检测地表覆盖的变化。

常用的图像变换方法包括基于像素的差异检测、基于特征的变化检测、基于变换的图像匹配等。其中，基于像素的差异检测是一种简单的方法，它通过比较两幅遥感图像中每个像素的亮度值来检测变化。基于特征的变化检测则是利用图像中的一些特征来检测变化，例如道路、建筑物等特征。基于变换的图像匹配则是将两幅遥感图像进行变换后，利用相似度度量来检测变化。

图像变换方法的优点是简单易用，但其局限性也比较明显，例如对于遥感图像中存在的噪声和光照变化等因素，其检测精度有限。因此，需要综合利用多种遥感技术和方法，才能实现高精度的遥感变化检测。

相关问题

遥感变化检测 基于简单代数计算

### 回答1：
遥感变化检测是指通过对不同时间或不同条件下的遥感影像进行比对，来识别出其中的变化信息。在进行遥感变化检测时，可以采用基于简单代数计算的方法，常见的有基于差异图像法、基于比率图像法和基于变化向量分析法。

基于差异图像法是指将两幅遥感影像进行减法运算，得到的差异图像中的像元反映了两幅影像之间的变化信息。基于比率图像法是指将两幅遥感影像的像元相除，得到的比率图像中的像元反映了两幅影像之间的变化比例。基于变化向量分析法是指根据像元间的变化程度构建变化向量场，通过对变化向量场进行分析来检测遥感影像中的变化信息。

这些方法都是基于简单的代数计算原理，通过对遥感影像中的像元进行减法、除法等计算来得到变化信息。同时，这些方法也可以结合其他的遥感影像处理技术，如图像分类、特征提取等方法，提高变化检测的准确性和可靠性。

### 回答2：
遥感变化检测是利用遥感技术对不同时间或不同空间的遥感影像进行对比分析，以探测和监测目标区域的变化情况。基于简单代数计算的遥感变化检测方法主要涉及图像的差异提取和分类。

首先，对两幅遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等，以保证数据的可比性。

其次，采用简单代数计算比较两幅影像中相同位置处的像元值的差异。根据像元值的差异情况，可以进行差异图生成。常见的简单代数计算包括减法、差值等，通过对比这些计算后的结果，可以得到区域内变化的特征。

然后，对差异图进行阈值分割或分类处理，将变化的区域与不变化的区域划分开来。通过设定适当的阈值或使用分类算法，可以将像元划分为变化和不变化两个类别，从而提取出变化区域。

最后，对提取出的变化区域进行进一步分析和解译。可以利用更高级的遥感技术，例如目标探测、变化检测算法等，对变化区域进行目标提取、面积统计、空间分布等分析，从而得到更详细的变化信息。

总之，基于简单代数计算的遥感变化检测方法能够较快地对遥感影像进行变化检测和分析，为后续的应用和决策提供重要的数据支持。

基于transformer的遥感图像变化检测

BIT是一种基于transformer的遥感图像变化检测模型。它由三个主要组件组成：Siamese Semantic tokenizer、transformer encoder和Siamese transformer。其中，Siamese Semantic tokenizer将像素到概念生成一个紧凑的语义tokens为每个时间输入；transformer encoder建模语义上下文概念的时空；Siamese transformer投影相应的语义tokens回到像素空间获得每个时间的精炼特征映射。算法1显示了基于变化检测的BIT模型的推理细节。

具体来说，BIT模型的输入是两个遥感图像，分别为$t_1$和$t_2$。首先，Siamese Semantic tokenizer将$t_1$和$t_2$中的像素转换为语义tokens。然后，transformer encoder将这些tokens作为输入，建模它们之间的时空关系。最后，Siamese transformer将这些tokens投影回到像素空间，生成$t_1$和$t_2$的特征映射。通过比较这两个特征映射，BIT模型可以检测出$t_1$和$t_2$之间的变化。