遥感数据地表变化检测技术综述

"change detection" 本文是一篇关于遥感数据在地表变化检测中的应用的权威总结，由多位专家共同撰写，包括来自美国印第安纳大学的D.LU、P.MAUSEL、E.BRONDIZIO和E.MORAN等人。该文在国际上被广泛引用，对于理解和分析地表变化以及人类与自然现象之间的关系具有重要价值。 地表变化检测是地球科学、环境监测和自然资源管理等领域中的关键任务，它能够及时准确地揭示地球表面特征的变化，从而有助于推动更明智的决策制定。遥感技术自上世纪以来已成为变化检测的主要数据来源，因为它能提供大范围、连续的时间序列数据，不受地理限制，可以观察到肉眼无法察觉的细微变化。 文章回顾并总结了多种变化检测技术。其中包括： 1. 图像差分法：这是最早期和最基础的变化检测方法之一，通过比较两期或更多期遥感图像之间的像素值差异来识别变化区域。 2. 主成分分析（PCA）：这是一种统计方法，用于降低遥感图像的多变量复杂性，将原始图像转换成一组线性无关的新变量（主成分），这些主成分能够最大化数据方差，有助于识别潜在的变化模式。 3. 分类后比较法：这种方法是在对遥感图像进行分类之后，比较不同时间点的分类结果，找出类别变化的区域。这种方法在处理复杂地物类型和高分辨率图像时效果显著。 4. 像元二分法：这种方法基于像素级别的比较，通过设定阈值来判断像素是否发生了变化。 5. 时间序列分析：通过对同一地点不同时间的遥感图像进行分析，可以发现随时间变化的趋势和模式，如植被指数的变化、城市扩展等。 6. 非监督和监督学习算法：包括K-means聚类、支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习方法，它们可以从复杂的遥感数据中自动学习和识别变化特征。 7. 轮廓线分析和边缘检测：这些技术有助于识别图像中的边界和形状变化，常用于城市扩张、森林砍伐等场景。 8. 模型集成和多源数据融合：结合不同的遥感数据源（如光学、雷达、热红外等）和地理信息系统（GIS）数据，可以提高变化检测的精度和可靠性。 9. 时间空间自适应处理（TSP）：这种方法考虑了时间和空间上的邻域信息，能够更好地处理不同时相图像的异质性和噪声。 这篇权威文献全面概述了遥感数据在地表变化检测中的各种技术，为研究者和实践者提供了宝贵的参考资料，有助于进一步提升地表变化监测的效率和准确性。