基于MATLAB的遥感图像变化监测研究(图文).docx

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主成分分析法能够消除影像内部的各通道间的相关性，但是主成分变换得到的主成分分量失去了原有波段的光谱特性，当它应用于变化检测的时候，主成分变换只考虑了随机变量在特征空间的分布，而未考虑它们在地理空间上的分布特性，这样就很难保证各主成分的影像质量依序递减。

尽管分类后比较法存在着精度方面的缺陷，但由于其方法简单，同时具有可以回避多时相影像获取环境条件和传感器不同所带来的辐射归一化问题、可以直接获取变化的类型、可以进行两个时相以上的遥感影像的变化检测分析等优点，故被经常使用。
分类后变化检测技术是最简单的基于分类的变化检测分析技术。分类后比较方法可用于两幅或多幅配准后的图像，包括一个分类步骤和一个比较步骤，要求对多时相图像的每一副图像单独进行分类，然后对分类结果图像进行比较。如果对应像素的类别标签相同，则认为该像素没有发生变化，否则认为该像素发生了变化。分类的方法可以是监督分类方法也可以是非监督分类方法。分类后变化检测的一个重要的进步是可以克服由于多时相图像的传感器性质、分辨率等因素的差异带来的不便，不需要数据归一化过程，因为两幅图像是单独分类的。
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分类后比较法的核心在于影像精确分类，这也是一直以来遥感应用领域的重点和难点问题。现有的影像分类方法可归结为监督和非监督两大类，一般前者比后者的分类精度高。对于分类后比较变化检测来说，多采用监督分类方法。

利用数据库中已经存在的空间数据集作为背景辅助数据,当前数据为遥感数据,上述变化检测处理方法均可以在不同运算阶段利用辅助数据。这种变化检测方法一般用来进行辅助变化检测。
还以利用遥感影像和地形图，土地利用图等，在地理信息系统软件中，通过地理信息系统强大的空间分析功能，如叠置分析，缓冲区分析，统计分析等功能，发现变化区域和统计变化结果[5]。免费论文网。
3 基于MATLAB的变化监测
本研究中选择的影像是同一个地区不同时相的两幅遥感影像，主要是为了检测出该地区在1998—2004年间水系发生的变化情况，通过分析能够了解该地区水系是否发生了变化以及水系是增加还是减少了。本数据影像首先需要在遥感软件ERDAS IMAGINE ，使两幅遥感图像拥有相同的地理坐标信息，并经过几何校正和辐射校正消除各种变形的影响。然后在MATLAB中变成实现变化监测。免费论文网。
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变化监测方法
通过分析本影像数据可知，该数据是单通道不同时相的遥感影像，对于单通道影像采用直接比较法进行变化监测效果较好，直接比较法在理论上也最容易理解，本实验编程思想是采用差值法直接进行变化监测，采用式（2-2）和式（2-3）的原理进行变化监测，设置一经验值作为判断变化情况的阈值。

2004年遥感影像
变化监测图
，从图上可以看出白色区域代表变化最明显的区域，黑色代表变化最不明显区域，灰色代表中间色，本实验主要是为了监测出变化区域和味变化区域，试验中涉及到两个阈值，灰度差值大于阈值50的是变化明显区域，灰度差值在[10,50]之间的为中间变化较小地区，灰度差值小于10的说明为变化区域。因为同一地区不同时间影像的灰度由于成像条件、天气条件、传感器等的影响会出现较小范围的差别，所以在灰度差值小于10时设为为变化区域。
实验结果分析
把影像算术运算法作为变化检测的方法，从理论上来理解是最直观的，它对于单通道不同时相之间的变化检测也是非常有效的。在应用这种方法的时候，必须考虑选取阈值将有变化的像元和没有变化的像元区分开来，阈值的选取需要有一定的经验，可以借助于多次检测的结果。对于多通道不同时相图像的变化，虽然在数学上很容易实现，但由于各种传感器的通道之间往往是互为相关的，势必会造成图像之间的相