遥感变化检测

遥感变化检测：利用多时相的遥感数据，采用多种图像处理和模式识别方法提取变化信息，并定量分析和确定地表变化的特征与过程。它涉及变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前、后的地面类型、界线、及变化趋势，进而分析这些动态变化的特点与原因。
遥感变化检测的影响因素：
1.遥感系统因素的影响(时间、空间、光谱、辐射分辨率)
不同遥感系统的时间、空间、光谱和辐射分辨率不同。在变化检测前，一方面需要对检测区域内的主要问题进行调查，充分认识被检测对象的空间分布特征、波谱反射率与辐射特征及时相变化特征；另一方面需要充分了解遥感数据本身的特征，并将两者联系起来，以选择合适的遥感数据源。这是变化检测能否成功的前提。
2.环境因素的影响(大气、土壤湿度状况、物候特征)
用于变化检测的遥感图像应尽量无云或没有很浓的水汽。若用于变化检测 的不同日期的遥感图像的大气状况存在明显的差异，且难以找到可替代的数据，则需要应用大气辐射传输模型进行处理，以消除图像上大气衰减的影响。
土壤湿度条件对地物的反射特征有很大的影响。在一些变化检测中，不仅需要检测图像获取时的土壤湿度，还需要检测前几天或前几周的雨量记录，以确定土壤湿度变化对光谱特性的影响。如果研究区内仅某些地段的土壤湿度差异明显，则需要对这些地段进行土壤的分层分类处理。
地球上的任何对象都存在时相变化，不管是自然生态系统还是人文现象，只是变化的的速度和过程有所不同。且不同时相的植物光谱特征会有所变化。因此，只有通过对地面对象的物候变化特征的理解，选择目标变化最大对应的时间段，才有可能选择合适时间的遥感数据，并从中获取丰富的变化信息。
遥感变化检测方法：
1.光谱特征分析方法(多时相图像叠合、图像代数运算、多光谱变换、分类后比较)
2.光谱向量分析方法
3.时间序列分析方法
4.基于GIS知识的变化检测
NDVI时间序列分析：主要是利用长时间序列的遥感数据，建立研究区域内NDVI随时间的变化曲线，并通过比较各种变化检测指标的年际曲线或生长期曲线的差异获取覆盖变化信息；或采用拟合线性函数的斜率来反映植被覆盖的变化趋势；或采用频谱分析对NDVI时间序列曲线进行分解，从而检测出土地覆盖的变化，以及地表植被生态系统的物候变化，进而分析植被长时序变化与气候、环境变化的关系。
在选择多时相遥感数据进行变化检测时需要考虑三个时间条件：
1.应尽可能选择每天同一时刻或者相近时刻的遥感图像，以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性的差异
2.尽可能选择不同年份同一时刻期的遥感数据，以减少或消除季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。
3.选择目标变化最大的对应时间段，以获得更为丰富的变化信息，可通过对不同时间间隔数据的比较分析，确定研究目标的最小或最佳时间分辨率。
***以上内容参考《遥感应用分析原理与方法》 赵英时 第二版