地理变化检测总结.doc

武汉大学地理变化与检测复习资料一、名词解释1. 变换检测：是根据不同时间内的多次观测来确定某个物体状态的变化或确定某种现象的变化发展过程的一种技术。2. 地理变化检测：是从检测对象方面进行定义，表明研究对象是地理目标或地理现象的变化检测。3. 遥感变化检测：是从技术方法上的定义，表明利用遥感技术和方法获取目标或对象的变化检测。4. 城市变化监测：5. 地理变化检测及分析技术：通过不同时间多次观测确定某个地物目标的状态变化或某种地理现象的变化发展过程，并对这些变化进行分析，得到其变化趋势，向用户提交变化、分析及预测报告。6. 辐射校正：指消除或改正遥感影像在成像过程中附加在传感器输出辐射能量上的各种噪声的过程。7. 绝对辐射校正：指为了恢复单幅遥感影像中的地物目标灰度值，真实反映地物光谱反射能量而进行的校正处理。8. 相对辐射校正：以某一特定时相的遥感影像为标准，对其他时相的遥感影像进行校正，使得所有时相内的同名地物光谱特征趋于一致。9. 几何校正：遥感影像成像时由于受到许多种因素的影响，会使遥感影像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状发生不规则变形等变形，这种变形称为几何畸变，针对几何畸变的误差校正称为几何校正。10. 配准：指将不同的数据处理成统一的基准，以便于进行比较，检测变化。11. 图像配准：指将不同时间、不同传感器（成像设备）、不同条件下（天候、照度、摄影位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加使得影像上的同名点精度对准的过程，实质是影像之间的相对几何校正。12. 构造差异：指将不同的数据进行处理，以突出、检测、提取这些数据之间的差异，即我们需要的变化。13. 尺度：在地理信息科学中尺度被定义为研究的某一物体或现象时所采用的空间或时间单位，同时又可以指某一现象或过程在空间上或时间上所涉及到的范围和发生频率。他表征着对研究的对象细节的掌握程度，是自然过程或观测活动在时、空上的特征度量。14. 现象尺度：指地理现象（事物、过程）本身格局和变化过程尺度，是地球表层系统中地理现象所固有，是现实决定的，不由人的意识决定，也称为本征尺度。15. 测度尺度：指地理现象（事物、过程）观察、测量、采样时所依据的规范和标准，包括取样单元的大小，精度，间隔距离和幅度等，也称为采样尺度。16. 分析尺度：指根据观测或测度结果，根据实际需要通过一定的信息处理对地理信息的分析与表达，也称为表征尺度。17. 地理信息的时间尺度和空间尺度：指在观察或研究某一地物现象时所采用的时间或空间尺度限定，通常指地理现象在时间或空间上所涉及到得范围，同时包括时间与空间的间隔，频率、粒度。18. 地理信息的语义尺度：指地理信息所表达的地理实体、地理现象组织层次大小以及区分组织层次的分类在地理信息语义上的界定，体现了对地理实体类的概括程度。19. 尺度依赖性：指地理信息特征随着数据尺度的不同发生变化，从而引起目标的结构和目标之间相互关系的改变。20. 尺度不变性：指在一定尺度范围内地理信息表征内容的稳定性。21. 尺度一致性：有两层含义：一指观测尺度与表征尺度的一致性与匹配，即选择合适的时间、空间和语义尺度；一指对地理现象合适的表达、分析与模拟要求时间尺度、空间尺度及语义尺度相一致与匹配。22. 幅度：指地理信息所表征的地理现象的广度和范围。空间幅度就是这空间的范围、面积，时间幅度指时间所持续的长度，幅度对于语义层次来讲则是地理信息所表达的地理事物类型及类型的层次。23. 粒度：指地理信息中最小单元所表示的特征长度、面积、体积。时间粒度指地理信息采样计量的时间精度或者单位，采样频率等。对于语义尺度来讲，粒度指地理信息中最小地理单元所表示的意义以及层次。 24. 特征提取与检测：指从参考影像与待配准影像上检测和提取特征的过程。25. 特征匹配：对两幅图像中已发现的特征进行相似性度量计算，使其达到极值，实现最佳配准。26. 重采样：指依据待配准影像上的灰度值，计算新位置上的灰度值，以获得与参考影像同一坐标下的配准影像。二、填空1. 地理国情特征：宏观性、整体性、综合性。2. 地理国情主要包括三种信息：感知信息、统计信息和分析信息。感知信息：指直接或间接获取并能够反映在地图、遥感影像、GIS等介质上的地理信息，诸如：地形、道路、水系、居民地等信息。统计信息：在感知信息的基础上利用统计等技术手段统计分析所获得的数据，如：国土面积，湖泊面积等。分析信息：指通过对不同时间段的地理信息动态监测，揭示监测对象的变化规律，分析其现实内涵和自身特点，预测其未来的发展演化趋势和方向。地理检测与分析就是使用感知信息得到分析信息的过程，其使用的数据源就是感知信息，主要包括：遥感数据、现有地理信息数据和实地观测数据。3. 地理变化检测的变化类型：主体出现和消失、主体范围扩大和缩小、主体位置和高度变化、主体性质变化。4. 变化检测预处理的内容：几何校正、辐射校正、影像镶嵌、影像融合等5. 变化检测选择数据源考虑因素：特性、时相、分辨率、数据质量、价格因素、数据获取难度等因素。分辨率：空间分辨率（目标的空间细节在遥感影像中可分辨的最小尺寸），光谱分辨率（传感器所记录的电磁反射波谱中某一特定波长范围，是对遥感影像光谱细节的分辨能力的表达），时间分辨率（对同一目标的序列图像成像时间间隔，也称为卫星轨道的覆盖周期）和辐射分辨率（指传感器能分辨的目标反射或辐射的电磁辐射强度的最小变化量）。6. 数据质量的评判标志：含云量、侧视角、影像色彩等7. 尺度分类：现象尺度（本征尺度）、测度尺度（采样尺度）、分析尺度（表征尺度）。8. 尺度的维数：空间尺度、时间尺度和语义尺度。9. 尺度的组分：幅度、粒度、频度、间隔、比率（比例尺、速率）等。10. 尺度特性：尺度依赖性、尺度不变性、尺度一致性。11. 变化检测的基准：空间基准、时间基准、尺度基准、地学编码基准和精度基准。12. 可视化变化检测的方法：假彩色合成法、波段替换法和交替显示法。13. 造成地理变化的因素：自然因素（气候变化、自然灾害），人文因素（政策因素、经济因素，人口因素和科技因素）。补充：14. 地理变化检测和分析技术的核心内容和目标：发现变化、分析变化。15. 地理国情监测的主要技术：遥感综合监测技术；内外业一体化调查技术；多源数据融合与处理技术；地理国情信息提取与解译技术；地理要素的变化检测技术；地理国情信息统计与分析技术；地理国情监测数据动态管理与可视化技术等。16. 地理国情监测的主要内容：航天航空遥感影像获取；重要的地理国情信息普查；地理国情动态监测信息系统建设；重要地理国情信息全国性监测；典型地理国情信息监测；地理国情监测技术、指标与标准体系。17. 尺度选择的原则：科学性原则和经济性原则。18. 空间基准包括：水平基准（地心坐标系，参心坐标系地方独立坐标系）和高程基准。19. 地学编码解决的差异：不同信息源使用多种术语；相同概念在不同的信息源中表达不同的含义；各信息源使用不同的结构来表示相同（或相似）概念信息；各信息源中的概念之间存在着各种联系，但因为各信息源的分布自治性，这种隐含的联系不能体现出来。20. 特征匹配的关键是目标函数的构建。常用函数有：基于灰度的方法，基于变换域的方法，互信息（用来衡量两个随机变量之间的统计依赖度）。21. 遥感影像变化监测的结果与地物的真实变化情况会存在一定的误差，误差包括：遥感影像的成像误差；数据配准误差；辐射校正误差；变化监测方法误差；数据类型转换误差以及作业人员的操作误差。三、简答1 变化检测与地理变化检测之间的关系答：地理变化检测是变化检测的子集，变化有多种，包括了地理变化和其他信息变化而地理上没有变化的现象。变化监测是地理变化检测的前身，变化检测的出现与发展推动了地里变化检测的出现与发展，因此变化检测的技术方法同样影响着地理变化检测的技术与方法。2 地理变化检测与遥感变化检测的区别与联系答：联系：都隶属于变化检测，都是为了检测某个物体的状态变化或确定某种现象的变化发展过程的一种技术。区别：地理变化检测是从检测对象方面进行定义的变化检测，遥感变化检测则是从技术方法上定义的变化检测；地理变化检测可以使用遥感的方法，也可以使用实地调查的方法，使用遥感变化检测方法也可以对很多对象进行检测，而不局限于地理目标或现象。3 地理变化检测的基础答：1.物质基础：世界的物质性；世界变化性；世界的多样性2.数据基础：数据源的多种类，多精度，多角度，多时相3.理论基础：众多变化检测与分析的理论和方法4.支撑技术基础：遥感技术（遥感具有宏观、动态、快速、准确和综合的优势；遥感影像能够反映目标物体的变化；遥感影像适合检测大范围、远距离的各种信息变化），空间定位技术，存储技术，计算技术，数据传输技术、信息分发技术、5.应用基础：土地利用、植被覆盖，水利、农业等。4 地理变化检测的趋势答：从数据源、处理算法和行业应用三个方面分析其趋势1. 数据源:从低空间分辨率到高空间分辨率，从低时间爱你分辨率到高时间分辨率，从低光谱分辨率到高光谱分辨率，从单一角度到多角度，从单一种类到多种类，高、低空、全天候、全天时、数据融合，获取的有关目标的遥感数据种类越来越多，这就意味着对目标的信息就掌握的越多，对其特征掌握的就越全面，对于地物是否发生变化判断依据就更多，准确判断变化的可能性就越大，从而提高变化检测精度。使用众源数据来提高地理变化检测的效率和精度是变化检测的发展趋势。2. 处理算法：u像素值直接相减-分类后比较-改进差值计算方法-对处理对象改进-空间变换，突出变化-改进阈值确定的方法，处理算法的趋势：多源化和智能化，尽可能使用更多种类的数据，以更全面描述目标的特征，提高目标变化的可区分性；引进智能算法，一方面能自适应设定阈值，提高自动化程度，另一方面提高算法的效率，加快计算速度。3. 行业应用：是实用性很强的技术，在很多应用领域发挥了重要作用，主要的应用有，比如土地利用/土地覆盖变化、城市规划与管理、农业调查、海洋和内陆水体监测和自然灾害检测等。趋势：应用规模越来越大，应用深度也越来越深；普及化、专业化。5 地理变化检测的难点答：1.缺乏系统的变化检测理论：目前整个变化检测的流程都是传统遥感方法的扩展，是对原有方法的修补甚至是根据变化检测的结果来确定应用的深度和广度。即便是完全一样的数据，使用不同的检测方法有时会得出截然不同的检测结果，有时在局部取得较好的效果的方法，在整个区域的效果也未必好，这都是源于对理论基础的缺乏。2.缺乏数据源选取方法：面对如此众多各具特点的数据源如何取舍，如何使用成了目前难点。众数据源性质不一，分辨率不一，尺度不一，精度不一，需要统一标准，才能融合使用。此外，这对不同的应用，也需要考虑使用何种数据比较合适，不仅要根据应用的尺度、精度要求来选择，还要考虑数据的可获取性，性价比等，目前也没有成熟的方法和方案。3.检测内容和目标不明确:在客观世界中，目标的变化非常复杂。有些变化同时包含了多种类型的变化，有些变化整体中包含了局部的相反变化，有些变化检测本身就没有精确定义检测内容和目标，要求是模糊的。4.变化检测方法不足：尽管很多变化方法使用不同的数据，在不同的应用中取得了成果，但总的来说，这些方法都不具有普遍意义，由于缺乏对目标变化特性的深入理解，缺乏完善的基础理论指导，变化检测的技术方法不足以达到地理国情监测的需求。 5.没有统一的质量评价指标：变化检测是地理国情监测的重要产品和成果，必须要用统一的标准来衡量以确保其在大范围的地理国情监测应用中的权威性和一致性，然而，由于变化检测的理论缺乏，方法不足，其成果也存在较多的不确定性，进行权威和统一的变化检测精度评定和质量评价非常困难。6分析应用方面：很多领域的专业人员其本身不具备地理专业背景，其对变化检测的内容、产品、精度等没有明确概念，往往给出一个比较模糊的需求，而负责变化检测与分析的技术人员同样不具备该领域的专业知识，很难准确理解和把握其要求，这就造成了应用交接困难，同时真正投入使用也很困难。6 多时相变化检测流程及分析数学原理：地物的类型是一种随时间发生连续变化的过程，而遥感数据是对连续时间内地物类型的离散采样的观测结果。观测次数越频繁，则采样频率越高，相邻两次观测之间地物目标发生变化的概率越小。变化检测便是在一定时间内和一定时间间隔下对地物目标进行多次观测和记录，根据相邻观测时间内的数据变化去判断和确定地物目标变化的过程。框图：7 变化检测的一般流程及关键技术答：一般流程：1.选择数据源：变化检测的前提条件是不同时相的观测数据要有“可比性”具体体现为参考数据必须要能够表现、描述待研究地物或现象的时态特征，地物或现象的时态特征的变化必须能够显著地表现在遥感影像上。2.数据预处理：任何遥感影像在成像时都会受到外界干扰，引起误差。因此对遥感图像进行处理和分析前需要对影响进行预处理，一般包括：辐射校正，几何校正，影像镶嵌、影像融合等。3.配准多时相数据：对于现在的多源数不仅仅需要将空间坐标基准进行统一，还需要统一分辨率基准、尺度基准、精度精准等，以及如何将诸如统计数据之类的属性数据与空间数据配准等。4.构造差异：实质就是通过对同一地区的不同时相数据进行减操作，得到其差值。5.确定阈值确定变化：一般采用阈值分割法。6.精度评定：同所有数据处理一样，完成变化检测后，需要对变化结果正确性进行评估，分析本次变化检测结果的精度，提供检测成果的质量报告。7.变化分析与预测：地理变化检测与分析从操作上分成两步，第一步变化检测，在不同时相的数据中，发现变化、提取变化，确定变化；第二步是分析，分析可以分为两个层次，一是对变化结果的数据的分析，二是专业分析。关键技术：1.遥感数据源的选择：地理变化检测中，使用最广泛的数据和遥感数据，选择正确的遥感数据是地理变化检测的第一步，也是关键的技术。选择遥感数据源要考虑特性、时相、分辨率、质量以及价格等因素。 2.尺度：尺度是地理数据的基本性质，地理信息在其运动的每个环节都与尺度密不可分，尺度的变化制约着观察、分析、表示和交换地理信息的详细程度。尺度一致性是地理信息的内在要求。 3.基准：所有的数据必须有统一的基准才能进行比较，检测变化。 4.配准：配准就是为了统一不同数据源的基准问题。 5.阈值选择：选择合适的阈值检测变化，一般基于阈值分割法。8 变化检测结果评定及评定方法答：同所有的数据处理一样，完成变化检测后，需要对变化结果正确性进行评估，分析本次变化检测结果的精度，提供检测成果的质量报告。这种分析一般需要结合实测数据做统计，使用的方法大多是传统的质量检测分析方法。遥感影像变化检测的检测结果与地物的真实变化情况会存在一定的误差，这些误差包括：遥感影像数据的成像误差；数据配准误差；辐射校正的误差；变化检测方法的误差；数据类型转换误差以及作业人员的操作误差等影像目标探测的精度评价指标：漏检率(Omission)误检率(Commission)总体精度(Overall Accuracy)影像分类的评定指标：总体精度(overall accuracy， OA)生产者精度(Producer Accuracy， PA)用户精度(User Accuracy， UA)Kappa系数。目标发生了变化，检测结果为变化；目标发生了变化，检测结果为未变化；目标未发生变化，检测结果为变化；目标未发生变化，检测结果为未变化。其中，和表示检测结果与实际结果一致，属于正确检测。表示变化漏检，表示变化误检。9 遥感影像的配准原理，步骤答：原理：图像配准的数学描述可以定义为参考图像和待配准图像之间的空间变化，把一幅图像的像素坐标（x，y）映射到一个新坐标系里的某一坐标（x1,y1）上，再对它的像素值进行重采样。实质就是找到二维坐标变换函数和一维的灰度映射函数。考虑因素：几何变形类型，辐射变形类型，噪声干扰，配准精度，应用类型。一般流程：1）特征检测和提取：确定适合当前图像配准的特征类型，选择合适的探测方法。 2）特征匹配 3）变换模型估计：目的找到最佳的变换关系的类型及参数。类型：平移变换，刚性变换，放射变换，投影变换，多项式变换和透视变换等。（搜索策略） 4）图像变换与重采样：根据前面步骤的变换关系对待配准图像进行空间几何变换。在将带配准图像变换到参考图像的坐标系下后，还需要将灰度赋值给参考影像，这是一个灰度映射过程，需要进行重采样和插值（最邻近插值法，双线性插值法和双三次卷积插值法等）分类：l遥感影像配准可以分为四类：1、不同像主点影像间配准此类配准主要目的是将连续场景中的序列影像按照重叠区域的影像进行拼接，扩大数据在2D或3D的扫描场景范围。例如正射影像镶嵌。2、不同时相数据的配准（多时相分析）不同的时间或不同条件下获取的同一地区的数据，目的是判断在数据获取间隔时间段内目标的变化。例如探测全球土地应用、土地规划，计算机视觉中自动安全监测、移动跟踪，医学痊愈检测、肿块变化情况等。3、不同传感器数据间配准使用不同传感器对同一场景获取的数据进行配准。目的是将不同传感器获取的信息进行融合，以得到不同特性、视角的数据，获取更复杂更精细的场景信息。如遥感中的全色影像和多光谱影像的配准融合、SAR影像与遥感影像的融合等。4、场景与模型间的配准场景的数据和场景中的模型的配准。所谓模型是对场景的计算机描述，例如GIS中的点、线、面或DEM数据等。如遥感影像和矢量图的配准。重要数据的配准方法：1）机载LiDAR与遥感影像的配准2）影像与矢量的配准从策略和算法上大致可以分为以下三类：u第一类是利用明显的特征点或者标志地物作为控制要素，根据它们的特征从对应正射影像上提取与影像对应的理想模板，通过模板匹配实现影像和地图的配准。u主要缺点是由于成像条件和周围地物环境的不同，道路和房屋的图像特征变化较大，使用单一模板进行匹配的失败率较高。u第二类方法首先分别在地图和影像上提取特征地物，然后把提取的结果进行关系匹配从而实现二者配准。例如，利用人工地物如房顶、建筑物的框架模型和图像上通过线特征算子提取出来的模型进行特征匹配。u由于基于影像的地物自动提取算法还不完全成熟,此类方法需要较多的人工交互。u第三类方法主要是基于摄影测量共线方程的原理，利用物方和像方的对应直线作为观测值进行外方位元素计算。u这些方法与上述的LiDAR与影像的配准方法相似，其实都是利用点线面等特征实现影像间配准的扩展。10 基于遥感数据的地理变化检测，基于GIS数据的变化检测和基于高程信息的变化检测分析答：1.基于遥感数据的地理变化检测方法：指不同时相的数据都是遥感数据，这些数据包括：可见光数影像，多光谱影像，SAR影像等，可以简单分为两类，双时相影像变化检测和时间序列影像变化检测。1） 双时相影像变化检测：通过检测两个时刻的遥感数据变化情况来检测变化，是地理变化检测的重要方法。流程：1.选取两幅相同地区不同时期的图像，将两幅图像进行严密的空间几何配准和辐射标准化； 2.采用变化监测方法进行检测，提取变化。难点：在与判断是否发生变化的阈值难以确定主要缺点：存在着分类误差累积现象，从而降低变化检结果的精度和可靠性。2） 时间序列影像变化检测：队连续时间段内的多张不同时相的影像数据进行变化检测，分析地表随时间变化规律。两种处理方法：1，将这些影像按照时间序列两两组合，分析成多个双时相影像进行变换检测分析，再合成分析，得到整个时间序列上的目标变化情况。 2.将这些影像作为一个整体，采用长时间序列分析法检测其变化情况。缺点：耗费大量时间，采用数据降维技术。2.基于GIS数据变化分析：以GIS数据为本底数据，基于遥感影像和GIS数据的变化检测能够集成多源数据进行分析，可以为新的遥感影像处理提供先验知识，引导特征提取，变化检测，从而提高处理的自动化程度、检测速度、检测结果的精度和可靠性，技术通用性强。前提：1)地物时相变化信息在遥感影像上有明显的特征表现，而且能够从背景环境区分出来；2）GIS包含检测对象的依比例尺数据、信息；3）地表地物在GIS中是平面满布的。第1第2点就是变化检测的数据基础，第3点定义了地物数据的全集，有了全集就不仅可以检测出地物消失和形状修改造成的变化，而且还可以检测出新增的地物变化。集成方式：1）直接将遥感数据或者将经过信息提取、分类等处理的特征图像纳入GIS中；2）将GIS数据经过格式转换成图像，把GIS数据纳入到图像处理系统中；3）在图像处理或GIS数据分析中直接利用GIS分析或图像处理功能。按数据源类型分类：1）新旧两个时相的遥感图像和与旧时相GIS数据；2）新的遥感影像与旧的GIS数据。第一种方法结合了基于图像的变化检测方法和GIS分析功能，要求旧时相的遥感影像和GIS数据具有相同的时相，也就是说它们之间要求地物没有变化这类方法检测的结果取决于基于图像的变化检测结果和GIS集成分析结果；第二类方法以GIS数据为基准时相，永欣的遥感影像来检测其变化，这类方法的关键在于如何精确、有效、快速地从遥感影像上提取检测对象特征。优势：1）变化检测结果的可靠性增强 2)能够集成多源数据进行分析 3)GIS为在高层次上的遥感影像分析提供可能 4）能够方便地更新GIS数据，保持GIS数据的现势性待解决的问题：1）遥感影像与GIS数据集成的层次有待提高 2）检测对象特征提取存在困难 3）不同数据源的精度往往不一致 4）遥感影像与GIS数据几何配准精度对变化检测结果的影响3.基于高程信息的变化监测：高程信息主要包括：DEM、由影响匹配生产的三维模型、LIDAR数据及SAR数据。方法：1)DEM直接相减的方法 宫鹏：立体像对生成DEM与旧DEM直接相减，这种方法的自动化程度很低，主要是人工对于正射影像和数字高程模型产品的研究和比较。 李畅：利用GIS先验知识进行基于物方的平面匹配，生成新的DEM，再与旧时的DEM进行比较，检测变化。 夏松：利用旧时的DEM与新的航摄影像进行地形检测，同时更新DEM。这种方法降低了对原始数据的要求，自动化程度高，成果丰富，新DEM，地形变化以及准确的定向元素。u 2)DEM相减再结合影像检测的方法DEM相减-找出变化区域-约束影像灰度检测的范围-灰度检测-更优化的检测结果u 3)DSM相减再结合影像检测的方法u 4)LiDAR数据直接相减的方法1)将不同时相的LiDAR数据统一到一个场景中2)将不同时相的数据相减，得到差值图像3)统计差值图像的直方图灰度值大于（均值+标准差）的地区为候选新建建筑物；灰度值小于（均值-标准差）的地区为候选拆除建筑物地区4)使用点密度作为阈值去除上述结果中的错误分类结果u 5)LiDAR数据相减再结合影像检测的方法 11 直接比较法与特征提取后比较法的区别与联系答：直接比较法是使用原始信息直接比较是最容易想到的方法，根据地面上同一位置在不同时相的遥感数据中所对应的灰度值是否发生变化来检测对应位置目标的变化，这类方法原理简单、易于实现且结果直观，变化区域的确定需要通过预先设定的阈值实现，因此选择合适的阈值和影响波段来识别变化是关键和难点，几何配准和辐射校正的精度对变化检测的精度有着明显的影响，属于分类前检测方法，不能提供详细的变化类型信息。 直接比较法的前提：1）多时相影像精确配准，几何和辐射校正精度也达到要求，未变化的背景区域的光谱响应差异远远小于目标变化区域的差异；2)各时相影像中相邻像元之间完全独立，没有空间相关性。 问题：在实际应用中，所需前提都不能很好满足，由于噪声、配准误差、校正误差以及成像角度、太阳高度角等的差异，造成地物在多时相中的空间位置与分布都不同；由于成像过程中的系统误差与环境误差，影像中的一些未变化背景区域也存在较大的光谱变化。这些都导致比较结果的错误。随着影像空间分辨率的提高，影像地物往往有很多空间相邻的像元组成，这些相邻像元存在较高的相关性，直接比较法没有考虑这种空进相关性，导致变化检测结果的局域异质性。常用方法：图像差值法；图像比值法；图像回归法；背景相减法等特征提取后比较法：先对原始数据进行处理，提取特征，在对这些特征进行比较。优缺点：可以大大较少数据量，提高处理效率，减少不必要的信息，也减少噪声的干扰，提高算法的鲁棒性, 这类方法增加了特征提取的环节，增加了处理时间，还有可能带来新的误差。常用方法：基于统计信息的方法；基于矩特征的算法；基于纹理特征的算法；基于边缘的算法和基于对象的算法。联系：1）目的相同，都是为了构造差异，检测变化 2）都可能不能提供变化类别信息，只能做定量判断 3）都面对阈值的确定的难题区别：1）直接比较法主要基于影像上每个像元的灰度值操作，后者是基于特征进行操作 2）特征提取后分类对配准的精度要求较低，考虑相邻像元之间的空间相关性 3）特征提取法可能带来新的误差12 空间变换后的表方法的基本原理与分析答：原理：对影像数据进行空间变换，将其映射到特征空间中，很多变化就能够突出出来，这样就可以比较简单快速地发现并提取变化。这种方法较多地应用在多光谱或高光谱遥感数据的变化检测中，通过空间变换减少或消除多时相影像波段相关性，保留最少的有效波段信息，实现影像降维，在提高或检测效率的同时保证变化检测的精度。分析：基于空间变化检测方法的共性在于，将原始影像的多个波段变换到新的分量上，能够消除波段之间的相关性，减少数据冗余，并且在变换分量上突出差异信息，但这类方法不能提供详细的变化类型信息，并且阈值的选择十分关键，在变化影像上很难解译和标识变化信息。13 主分量变换和穗帽变换的分析答：PCA三种实现方式：1）对不同时相的影像分别进行基于PCA的正交变换处理，使用相互独立且包含影像主要信息的少数几个靠前的影响波段代替原始影像，并对变换后的多时相影像进行比较，提取发生变化的影响区域，实现变化检测。 2）先对原始多时相影像进行多波段的影像差分，保留不同波段上的影像差分信息；然后对多波段差分影像进行基于PCA的正交变换处理；由于变化信息在差分影像中所占比例较低，通常位于变换后影像中较为靠后的影像波段上，因此提出变换后的差分影像靠后的几个波段，通过波段融合及阈值分割，获取二值变化检测结果。3）先对原始多时相影像进行影像波段复合；然后对复合影像进行基于PCA的正交变换，由于变化信息主要集中在变换后的复合影像较为靠后的影像波段上，因此提取变换后的复合影像中靠后的几个波段，通过波段融合及阈值分割，获取二值变化检测结果。特点：消除影响内部个通道的相关性，压缩冗余信息。主分量影像往往丢失了原有数据的光谱特性，对地物的解译只能依赖其几何、纹理信息；对测量设备的增益变化和测量数据的线性辐射畸变较为敏感。穗帽变换：原理：类似于PCA方法，不同之处再于其变换系数是固定的，独立于图像场景，检测过程在变换得到的亮度分量，绿度分量和湿度分量上实现。特点：消除波段之间的相关性，减少了冗余数据，独立于影像场景，很难解译变化信息，不能提供变化类型的矩阵。补充：14 变化检测方法的分类1. 按匹配操作的先后：先配准后检测的方法；边检测边配准的方法2. 按是否有人工干预：监督性检测方法；无监督性检测方法3. 按是否分类：直接比较检测法；分类比较检测法4. 按处理信息层次：像元级变化检测法；特征级变化检测法；决策级变化检测法5. 按所用数学方法：代数运算法；变换法；GIS数据法；高级模型法等15 阈值选择问题原理：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征等。阈值法分割实质上就是按照某种准则函数求出最佳阈值的过程根据不同的研究方向和目的，有如下分类:依据分割阈值的确定方式：参数化方法非参数化方法依据阈值的作用范围：局部阈值分割法全局阈值分割法依据分割区域的个数：单阈值分割法多级阈值分割法常用方法：基于直方图的方法、基于聚类的方法、迭代分割法、基于熵的方法、基于目标属性的方法、结合空间信息的方法。16.尺度相关问题（1）尺度依赖性地理信息尺度依赖性是最基本的内在属性，是指地理信息特征随着数据尺度的不同发生变化，从而引起目标的结构和目标之间组合关系的改变。主要包括：在不同的空间尺度上观察，目标的空间形态的表示可能不同；在特定尺度上， 某些空间形态和过程可能会观察不到；研究变量之间因果关系的方法会受到观察尺度的影响，使获取的规律或知识出现偏差甚至错误。空间尺度依赖性表现为空间尺度不同，地理实体的空间形态不同，实体间的空间关系也不同。时间尺度依赖性是指对于地理现象的观察周期和时间间隔不同，所获得的地理信息时间特点不同，反映出不同的地理过程和规律。语义尺度依赖性指地理信息空间尺度对于语义尺度的制约性。（2）尺度不变性尺度不变性反映了在一定尺度范围内地理信息表征内容的稳定性。地理信息尺度不变性具有以下含义：空间特征、语义特征、时间特征在一定限度范围内的相对稳定性；时间-空间、空间-语义、时间-语义不随尺度变化（即相对固定性）；广度范围与粒度大小的相对比率不随比例尺变换的特性。空间特征、语义特征、时间特征在一定限度范围内的相对稳定性，是指在一定的地图比例尺变化范围内并没有引起所表达的地理实体的空间特征、语义特征和时间特征的变化。空间关系特征的描述与空间形态紧密联系，一