ENVI遥感影像变化检测
遥感影像变化检测简述
遥感影像变化检测简述摘要：遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点，随着遥感对地观测技术的快速发展和应用，变化检测技术体系也在不断地发展和演化，已广泛应用于国土资源管理、地物变化、农林业的监测等领域。
现有的遥感变化检测技术方法很多，分类方式也很多，目前的研究表明，没有任何一种变化检测方法具有绝对的优势。
在实际的应用中，要根据具体的应用目的选取合适的变化检测方法。
本文将对遥感影像变化检测的基本概念、主要检测流程以及不同分类体系下的检测方法及各方法的优缺点进行简要阐述。
关键词：遥感影像；变化检测；检测方法中图分类号：文献标志码：文章编号：遥感影像变化检测是利用不同时期覆盖在同一地表区域的多源遥感影像和相关地理空间数据，结合相应地物特性和遥感成像机理，采用图像、图形处理理论及数理模型方法，确定和分析该地域地物的变化[1]，包括地物位置、范围的变化和地物性质、状态的变化。
它的最终目标就是提取出变化信息并确定变化的类型。
近年来，随着航天技术和信息科学技术的飞速发展，遥感影像获取技术呈现出多平台、多角度多传感器和高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率、高辐射分辨率的特点[2]，海量的遥感数据为遥感应用提供了坚实的数据基础。
怎样从海量的遥感影像数据中提取和检测出变化信息已成为当前遥感数据处理技术的主要发展方向[3]。
国内外学者从不同角度针对不同应用研究了大量的变化检测方法和理论模型，但目前还没有发现一种适合所有场景的方法[4]，还需根据具体情况，选择合适的变化检测方法。
论文简述了遥感变化检测的主要流程，简单介绍了几种目前主要使用的变化检测方法及其优缺点。
1 遥感变化检测的主要流程目前，各学者对遥感影像的变化检测过程提出了不同的划分步骤。
本文将遥感影像的变化检测过程总结为数据源选取、数据预处理、变化信息提取、变化信息后处理、检测精度评价五个部分。
数据源选取。
现在变化检测可以利用的数据源有很多，单波段、多波段、单时相、多时相等影像都有。
envi遥感影像精度检验步骤
envi遥感影像精度检验步骤
以下是使用ENVI进行遥感影像精度检验的步骤：
1.加载图像：在ENVI中加载需要进行精度检验的遥感影像。
2.创建训练样本集：根据实际需要，使用ROI工具创建训练样本集。
训练样
本集应该包含真实的地物信息，用于后续的分类精度评估。
3.分类：在ENVI中进行图像分类，得到分类结果。
常用的分类方法包括监督
分类、非监督分类等。
4.精度评估：使用ENVI中的混淆矩阵工具，对分类结果进行精度评估。
混淆
矩阵可以显示分类结果中的各类地物正确和错误的分类情况。
5.分析精度：根据混淆矩阵的分析结果，可以得出分类精度、总体精度、
Kappa系数等精度指标，进而评估分类结果的可靠性。
6.优化分类：根据精度评估结果，对分类过程进行优化，例如调整分类参数、
改进训练样本集等，以提高分类精度。
7.应用改进后的分类方法：将优化后的分类方法应用到实际遥感影像中进行
分类，并对分类结果进行精度评估，确认是否达到了精度要求。
通过以上步骤，可以对遥感影像的分类结果进行准确的精度评估，为后续的数据处理和应用提供可靠的基础。
需要注意的是，以上步骤只是其中的一部分流程，具体的操作方法和参数设置可能因遥感影像的数据特点和实际需求而有所不同。
遥感影像的变化检测与分析方法
遥感影像的变化检测与分析方法在当今科技飞速发展的时代，遥感技术凭借其能够获取大范围、多光谱、多时相的地表信息的强大能力，成为了众多领域中不可或缺的工具。
而遥感影像的变化检测与分析方法，更是在资源监测、环境评估、城市规划等方面发挥着关键作用。
遥感影像变化检测，简单来说，就是通过对比不同时期的遥感影像，找出其中发生变化的区域和特征。
这一过程就像是在玩“找不同”的游戏，但要复杂和精确得多。
为了实现准确的变化检测，首先得有高质量的遥感影像数据。
这些影像通常来自卫星、飞机等平台，包含了丰富的地物信息。
然而，在获取影像的过程中，可能会受到天气、传感器精度等因素的影响，导致影像存在噪声、几何变形等问题。
所以，在进行变化检测之前，需要对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等操作，以提高影像的质量和一致性。
常用的变化检测方法可以大致分为基于像元的方法和基于对象的方法。
基于像元的方法直接对影像中的每个像素进行分析和比较。
其中，差值法是一种常见的思路，就是将两个时期的影像对应像素的灰度值相减，得到差值影像。
如果差值超过了一定的阈值，就认为该像素发生了变化。
这种方法简单直观，但容易受到噪声的干扰，而且对于光谱相似但实际发生变化的区域可能检测不出来。
相比之下，基于对象的方法则先将影像分割成不同的对象，然后再对这些对象进行变化检测。
这种方法考虑了地物的空间特征和上下文信息，能够更好地处理复杂的场景。
例如，面向对象的分类后比较法，先对不同时期的影像分别进行分类，然后比较分类结果，从而确定变化的区域。
除了上述方法，还有一些基于特征的变化检测技术。
这些特征可以是地物的形状、纹理、光谱特征等。
通过提取和比较这些特征，来判断是否发生了变化。
在进行变化检测之后，接下来就是对检测结果的分析。
这包括对变化区域的类型识别、面积计算、变化趋势预测等。
例如，在城市发展研究中，通过分析变化区域，可以了解城市扩张的方向和速度，为城市规划提供依据。
遥感影像变化检测技术研究
遥感影像变化检测技术研究摘要：随着遥感技术的快速发展，遥感影像变化检测技术在许多领域得到了广泛应用。
本文对遥感影像变化检测的基本原理、常见方法以及未来的发展趋势进行了综述。
我们介绍了影像变化检测的研究背景和意义，详细描述了遥感影像变化检测的基本原理和工作流程。
随后，我们对常见的遥感影像变化检测方法进行了分类和介绍，包括基于像素、目标和时序的变化检测方法。
最后，我们探讨了遥感影像变化检测技术的应用前景以及未来的研究方向。
1. 引言随着遥感数据获取技术的发展，遥感影像变化检测在土地利用变化、城市扩张监测、环境保护等许多领域得到了广泛应用。
通过遥感影像变化检测技术，可以实现对地球表面环境变化的监测和评估，为相关决策和规划提供科学依据。
2. 遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测的基本原理是利用不同时间获取的遥感影像数据进行比对和分析，以判断地表目标在不同时间段内的变化情况。
变化检测可以分为像素级、目标级和时序级三个层次。
2.1 像素级变化检测像素级变化检测通过比较不同时间点的像素值差异，判断地表目标的变化情况。
常用的像素级变化检测方法包括差异图像比较、阈值分割和基于特征提取的方法。
2.2 目标级变化检测目标级变化检测通过目标提取和分类识别的方法，从变化影像中检测和识别目标的变化情况。
常用的目标级变化检测方法包括基于多变量统计分析、机器学习和人工智能的方法。
2.3 时序级变化检测时序级变化检测通过分析目标在一段时间内的变化趋势，判断地表目标的变化类型和变化趋势。
常用的时序级变化检测方法包括基于时间序列分析和基于时空相关性分析的方法。
3. 遥感影像变化检测的方法分类和介绍根据变化检测的目标和方法的不同，遥感影像变化检测可以分为监督和非监督两类方法。
3.1 监督变化检测方法监督变化检测方法需要事先准备一定数量的训练样本，通过训练分类器（如支持向量机、随机森林等）实现变化检测。
这些方法能够获得较高的精度，但需要大量的训练数据和人工标注，适用于较复杂且需要精确检测的场景。
如何进行遥感影像的变化检测
如何进行遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指利用遥感技术，对不同时间或不同条件下的遥感影像进行比较和分析，以提取出地表或地物在时空上的变化信息。
这项技术在环境监测、资源调查、城市规划等领域具有重要应用价值。
本文将探讨如何进行遥感影像的变化检测。
一、遥感影像的数据预处理在进行遥感影像的变化检测之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括影像获取、几何校正和辐射定标等步骤。
影像获取是指通过卫星、无人机或其他传感器获取遥感影像数据。
几何校正是为了保证影像的几何位置和形状的正确性，常用的方法有地面控制点法和特征匹配法。
辐射定标是将影像数据转换为反射率或辐射亮度，以消除不同影像源的差异。
二、遥感影像的差异提取差异提取是遥感影像变化检测的关键步骤。
常用的方法有基于像素的方法和基于对象的方法。
基于像素的方法是将影像分别进行像素级的比较，主要是通过计算像素之间的差异来判断变化情况。
基于对象的方法是将影像分割成不同的对象，然后比较对象之间的属性变化。
这两种方法各有优势，根据具体需求选择合适的方法。
基于像素的方法常用的技术包括灰度差异法、差值法和比率法。
灰度差异法是通过比较两期影像像素值的差异来判断变化情况。
差值法是通过计算两期影像像素值之差来提取变化信息。
比率法是通过计算两期影像像素值的比值来提取变化信息。
这些方法都有其适用范围和局限性，需要根据具体情况进行选择。
基于对象的方法常用的技术包括监督分类和非监督分类。
监督分类是指利用已知变化信息进行分类训练，然后将训练结果应用于变化检测。
非监督分类是根据像素的统计特征将影像分割成不同的对象，然后根据对象之间的属性变化进行变化检测。
这些方法可以较好地处理遥感影像中的复杂背景和噪声干扰。
三、遥感影像的变化分析与应用在进行遥感影像的变化检测之后，就可以进行变化分析和应用了。
变化分析主要是通过对变化图像进行解译和分析，提取出有意义的变化信息。
这包括变化的类型、范围和程度等方面的研究。
遥感影像变化检测的测绘技术步骤与技巧
遥感影像变化检测的测绘技术步骤与技巧遥感技术在现代测绘和地理信息系统中起着重要的作用。
遥感影像变化检测是一种利用多期遥感影像进行地物变化的分析和监测的方法。
它可以广泛应用于土地利用变化、自然灾害评估、城市发展等领域。
本文将探讨遥感影像变化检测的测绘技术步骤与技巧。
1. 影像预处理在进行遥感影像变化检测之前，首先需要对原始影像进行预处理。
预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤。
辐射校正可以消除影像中的辐射差异，大气校正可以去除大气干扰，几何校正可以使影像与地理坐标系统对齐。
2. 影像注册由于多期遥感影像可能存在位置偏差，需要进行影像注册，将多期影像进行精确对齐。
常用的影像注册方法包括特征点匹配和控制点匹配等。
3. 影像分割影像分割是将影像划分为具有一定独立性的区域，为后续的变化检测提供基础。
常用的影像分割方法包括基于阈值、区域生长和分水岭算法等。
4. 变化检测在完成影像分割后，可以进行变化检测。
变化检测主要包括像素级变化和目标级变化。
像素级变化检测是通过对比多期影像中相同地点像素的灰度值或其他特征来判断地物是否发生变化。
而目标级变化检测是将影像中的目标物体进行提取和比对，判断目标是否发生变化。
5. 变化分析在完成变化检测后，可以对变化区域或变化目标进行进一步的分析。
这包括变化区域的面积计算、变化速率的估算、变化趋势的评估等。
变化分析可以提供对地物变化过程的理解和预测。
在进行遥感影像变化检测时，还需要注意一些技巧和细节：1. 选择合适的影像在进行变化检测之前，需要选择合适的遥感影像。
多期影像之间应具有一定的时间间隔，以便能够观察到地物的变化。
同时，影像质量也需要达到一定要求，以保证变化检测的准确性。
2. 选择适当的变化检测方法根据实际需求选择适当的变化检测方法。
不同的方法适用于不同的应用场景。
需要综合考虑影像分辨率、变化目标的特征、变化幅度等因素。
3. 结合其他数据源进行验证为了验证遥感影像变化检测的结果，可以结合其他数据源进行验证。
遥感影像变化检测
遥感影像变化检测报告学院：专业：指导老师：小组成员：2013年5月1、遥感影像变化检测的概念遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据来确定和分析地表变化。
它利用计算机图像处理系统，对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。
由此可知，遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中，定量地分析和确定地物变化的特征和过程。
它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述，即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。
变化检测的研究对象为地物，包括自然地物和人造地物，其中人造地物在军事上常被称为目标。
描述地物的特性包括：空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。
遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。
变化检测通常包括以下4个方面的内容：(1)判断是否发生了变化，即确定研究区域内地物是否发生了变化；(2)标定变化发生的区域，即确定在何处发生了变化，将变化像元与未变化像元区分开来；(3)鉴别变化的性质，给出在每个变化像元上所发生变化的类型，即确定变化前后该像元处的地物类型；(4)评估变化的时间和空间分布模式。
其中，前两个方面是变化检测所要解决的基本问题，而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。
2、遥感影像变化检测的三个层次遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。
依据这三个层次划分，可将变化检测分为：像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。
(1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。
尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。
ENVI遥感影像特征变换
ENVI遥感影像特征变换ENVI遥感影像特征变换是一种用来提取或改变遥感影像特征的方法，通过对原始遥感图像进行其中一种数学操作或算法处理，得到新的图像，以达到更好的分析和识别效果。
特征变换有多种方法，其中包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、离散余弦变换（DCT）等。
主成分分析（PCA）是一种常用的特征变换方法，它通过将原始遥感影像转换到一个新的特征空间中，使得新特征空间中的变量相互之间无关，并且新特征空间中的第一个主成分的方差最大，第二个主成分的方差次之，依此类推。
通过PCA，我们可以将原始图像中的信息压缩到最重要的几个特征中，从而实现图像的降维和去噪。
此外，PCA还可用于图像的分类和目标检测。
线性判别分析（LDA）是一种监督式的特征变换方法，它根据样本的类别信息，将原始图像空间映射到一个低维度的特征空间中。
LDA试图最大化样本之间的类别差异，同时最小化类内的方差。
LDA常被用于目标识别和图像分类的特征提取。
与PCA不同的是，LDA不仅考虑了样本之间的关系，还考虑了样本的类别信息，因此LDA在提取图像特征方面的效果更好。
离散余弦变换（DCT）是一种基于频域的特征变换方法，它将图像从空域转换到频域。
DCT是JPEG图像压缩算法中的基础，也可用于遥感图像中的特征提取和压缩。
与傅里叶变换相比，DCT更适合图像处理，因为DCT更好地捕捉了图像的局部特征。
DCT将图像转换为一组DCT系数，其中高频DCT系数表示图像中的细节信息，低频DCT系数表示图像中的整体特征。
除了以上提到的几种特征变换方法外，还有其他一些方法，如小波变换、拉普拉斯变换、奇异值分解等。
这些方法在不同的场景和任务中具有不同的应用效果。
根据具体的需求和问题，我们可以选择合适的特征变换方法来提取遥感影像中的相关信息。
在使用特征变换方法时，需要注意一些问题。
首先，特征变换可能导致图像信息的损失，因此在进行特征变换之前需要仔细考虑所需的信息和保留程度。
遥感影像变化检测算法及时序监测
遥感影像变化检测算法及时序监测遥感影像变化检测算法及时序监测是一项重要的遥感技术应用，旨在利用遥感影像数据的时序信息，快速、准确地检测和监测地表环境的变化情况。
随着遥感技术的飞速发展，其在资源环境监测、城市规划、自然灾害评估等领域的应用日益广泛，对于实现科学决策和精细管理具有重要意义。
一、遥感影像变化检测算法1. 基于阈值的变化检测算法基于阈值的变化检测算法是最简单、最常用的一种方法。
它通过设定阈值，将两个时期的遥感影像像素值之差与阈值进行比较，超过阈值的像素则被判定为变化区域。
该算法计算简单，速度快，但对光照、阴影等因素敏感，容易产生误检和漏检。
因此，在实际应用中需要结合其他算法进行进一步优化。
2. 基于统计的变化检测算法基于统计的变化检测算法通过建立统计模型，分析地物在不同时期的变化特征。
常用的统计模型有高斯模型、卡方模型等。
该算法能够考虑到像素间的关联性，提高了检测结果的准确性和稳定性。
然而，在面对大范围区域或多时期遥感影像时，统计模型的计算量较大，需要耗费大量时间和计算资源。
3. 基于时空关系的变化检测算法基于时空关系的变化检测算法利用遥感影像的时间序列数据，分析地物在时空上的变化规律。
例如，利用主成分分析等方法，提取出代表地物变化的关键特征，通过比较不同时期的特征向量来判断地物是否发生变化。
该算法能够克服光照、阴影等因素的干扰，对地物的长期动态变化具有较好的监测效果。
然而，在多时期影像的获取和处理过程中，需要解决遥感影像的对准、配准和分类等问题，对数据的要求较高。
二、时序监测的意义与应用1. 资源环境监测利用遥感影像的时序监测，可以及时了解资源环境的变化，包括耕地面积的变化、水体的扩张或退缩、林地的砍伐或恢复等。
这些信息为资源利用和环境保护提供了依据，帮助决策者做出合理的决策，推动可持续发展。
2. 城市规划城市的规模和结构在不同时期会发生变化，如城市扩张、土地利用变化等。
通过时序监测，可以及时掌握城市的发展动态，为城市规划提供科学依据和参考。
遥感影像的变化检测与分析
遥感影像的变化检测与分析在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了高效且全面的手段。
其中，遥感影像的变化检测与分析更是在众多领域发挥着至关重要的作用，如土地利用规划、城市发展监测、环境变化研究以及灾害评估等。
遥感影像的变化检测，简单来说，就是通过对比不同时期获取的同一地区的遥感影像，识别和确定其中发生变化的部分。
这可不是一项简单的任务，需要综合运用多种技术和方法，同时还需要对相关领域的知识有深入的理解。
要进行有效的变化检测，首先得有高质量的遥感影像数据。
这些影像可以来自不同的传感器，如光学传感器、雷达传感器等。
不同的传感器具有不同的特点和优势，适用于不同的场景和应用需求。
例如，光学影像在清晰地反映地物的形状、颜色和纹理等方面表现出色，但容易受到天气条件的影响；而雷达影像则能够穿透云层，在恶劣天气下依然能够获取数据，但在解读和分析上相对较为复杂。
在获取到遥感影像后，接下来就是对影像进行预处理。
这一步骤就像是为后续的变化检测工作“打扫战场”，清除可能影响结果准确性的各种干扰因素。
预处理通常包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正用于消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形；辐射校正则是为了校正由于光照条件、传感器灵敏度等引起的辐射差异；大气校正则是为了消除大气对电磁波传播的影响，使得影像能够更真实地反映地物的特性。
有了预处理后的影像，就可以进入变化检测的核心环节了。
目前，常用的变化检测方法可以大致分为基于像元的方法和基于对象的方法。
基于像元的方法直接对影像中的每个像素进行分析和比较，这种方法计算简单，但容易受到噪声和“同物异谱、异物同谱”现象的影响。
基于对象的方法则首先将影像分割成不同的对象，然后对这些对象的特征进行分析和比较，相对来说能够更好地处理复杂的地物类型和空间关系，但计算量较大，对分割的准确性要求较高。
在实际应用中，选择哪种变化检测方法往往需要根据具体的情况来决定。
ENVI实验教程(7)实验七、遥感影像变化检测
ENVI实验教程（7）实验七、遥感影像变化检测一、实验目的熟悉遥感影像变化检测的主要方法熟练ENVI遥感影像变化检测流程和主要步骤掌握ENVI 常用变化检测工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。
上机操作本模块的运行和应用。
保存与记录实验结果，并进行分析总结。
实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。
三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 10操作系统）软件：ENVI 5.1参考资料：《ENVI遥感图像处理方法》第12章使用数据：…\第12章遥感动态监测五、实验内容图像直接比较法分类后比较法流程化动态监测工具六、注意事项1、直接比较法中变化阈值的确定（自动阈值选择法与感兴趣统计分析法）2、变化检测前的预处理操作（影像匹配和辐射校正）七、实验主要步骤1.图像直接比较法(1) 将两时相影像同时打开，july_00_quac.img和july_06_quac.img。
(2) 在Toolbox中，单击/Change Detection/Change Detection Difference Map，分别选择前一时相影像july_00_quac.img一个波段，这里选择第四波段，选择后一时相影像july_06_quac.img的一个波段，这里选择第四波段。
(3) 在Compute Difference Map Input Parameters面板中。
(4) 选择一个路径输出。
(5) 结果查看和统计。
显示结果，在ToolBox中，打开/Classification/Post Classification/Class Statistics，统计各个变化。
2.分类后比较法(1) 打开两个时相的分类结果图ag_08_maxlike.img和ag_09_maxlike.img。
(2) 在Toolbox中，打开/Change Detection/Change Detection Statistics，选择ag_08_maxlike.img作为前时相分类图（Initial State），ag_09_maxlike.img作为后时相分类图（Final State）。
基于ENVI的TM影像变化信息检测方法与实践
基于ENVI的TM影像变化信息检测方法与实践作者：吴彤来源：《经济研究导刊》2014年第33期摘要：变化信息检测是目前遥感应用领域的研究热点，目前尚未发现一种通用的变化检测方法。
见诸文献中众多的变化检测方法，其实质可以分为两种类型，即光谱直接比较法和分类后比较法。
在ENVI环境下，采用光谱直接比较法和分类后比较法对大连市普兰店湾及普兰店湾渤海入海口地区的TM影像进行试验。
结果表明：边缘检测方法、水体信息提取法对于快速发现变化区域是有效的，而分类后比较法在提供详细的变化信息上具有明显的优势。
关键字：TM影像；变化检测；ENVI中图分类号： F12 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）33-0294-02遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术。
经过近三十年的发展，遥感技术已渗透到国民经济的各个领域，对于推动经济建设、社会进步、环境的改善和国防建设起到重大作用[1]。
遥感图像变化检测是根据不同时期观测的图像或获得的其他辅助数据检测同一地区目标物的变化，利用不同时期的影像进行变化检测就能获得地物的变化信息，实质是地表特征随时间变化发生的变化而引起的两个时期影像像元光谱响应的变化。
对于海岸的动态变化监测，若以传统、常规的调查手段不但费时费力，而且难以进行及时、准确、全面地监测与研究。
而遥感作为一种动态监测岸线变化的手段，具有数据来源多、覆盖面广、可重复观测、费用低等许多优点，因此被广泛利用[2]。
实际应用中多涉及到传统变化检测方法，如差值法、主成分分析法、分类比较法等。
利用大连市1990年和2009 年两个时相的TM遥感影像，选取影像中的部分为实验数据，在ENVI中运用光谱直接比较法和分类后比较法对其海岸带进行变化信息监测，得到结果并作分析比较。
一、材料与方法根据最新普查数据，大连市黄渤两海岸线总长度约2 211公里，是全国海岸线最长的城市，其中大陆岸线约1 371公里，岛屿岸线约840公里。
遥感影像实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过遥感影像处理软件ENVI，学习遥感影像的基本处理方法，掌握遥感影像的辐射校正、几何校正、分类和变化检测等关键技术，提高遥感影像处理能力，为后续遥感应用研究打下基础。
二、实验内容1. 辐射校正（1）实验原理：辐射校正是指消除遥感影像中由于传感器、大气、太阳等因素引起的辐射失真，使影像数据真实反映地物辐射特性。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Radiometric Correction”模块；③ 选择“Flattening”方法进行辐射校正；④ 保存校正后的影像数据。
2. 几何校正（1）实验原理：几何校正是指消除遥感影像中由于传感器姿态、地球曲率等因素引起的几何失真，使影像数据真实反映地物空间位置。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Geometric Correction”模块；③ 选择“Warp”方法进行几何校正；④ 输入校正参数，如坐标系统、校正方法等；⑤ 保存校正后的影像数据。
3. 分类（1）实验原理：遥感影像分类是指根据遥感影像数据中地物光谱和纹理信息，将影像分割为不同地物类别的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Classification”模块；③ 选择“Supervised Classification”方法进行监督分类；④ 输入训练样本，设置分类变量；⑤ 选择分类结果输出格式，如分类图层、分类报告等；⑥ 保存分类结果。
4. 变化检测（1）实验原理：遥感影像变化检测是指通过对比同一地区不同时期的遥感影像，分析地物变化信息的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Change Detection”模块；③ 选择“Image Difference”方法进行变化检测；④ 输入对比影像，设置变化阈值；⑤ 保存变化检测结果。
三、实验结果与分析1. 辐射校正：通过辐射校正，影像数据的光谱特性得到了有效恢复，地物辐射特性得到了真实反映。
ENVI遥感影像变化检测.
1.森林开采监测打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。
✓Compute Difference Map选择basic tools/change detection/ Compute Difference Map,分别选择原始的影像july_06与july_00,在弹出的Compute Difference Map inputparameters窗口下,查看define class thresholds,no change表示没有变化,change(-1表示减少,change(+1表示增加;其他默认选项不变,勾选normalize data range[0-1],选择输出路径与文件名为com_diff。
选择classification/post classification/classification to vector,在输入图层中选择上一步生成的结果,弹出窗口中选择全部,保存路径生成结果,转化为矢量。
(由于耗时过多,故可以不做✓Image Difference打开ENVI Zoom 4.8,将原始的影像导入到其中,在ENVI Zoom窗口下的toolbox 中选择image change,弹出image change detection的对话框,将time1classification image file选择为00年影像,点击OK,time2 classificationimage file中选择06年影像数据,点击OK,选择下一步,保持默认设置,选择下一步,选择image difference,选择下一步,选择difference of3.耕地变化监测Change Detection Statistics Thematic Change首先加载两幅影像ag_08_maxlike.img,ag_09_maxlike.img,观察影像信息,我们发现,其中黄色的是休耕地,绿色的是有农作物覆盖的农田农田,黄褐色的是留茬地,蓝色是水体,灰色是裸岩。
如何进行遥感影像变化检测
如何进行遥感影像变化检测遥感影像变化检测是指通过对不同时间拍摄或获取的遥感影像进行对比分析，以识别出地表或地物在不同时间段内的变化情况。
遥感影像变化检测在许多领域具有广泛的应用，如城市规划、环境监测、农田管理等。
本文将探讨如何进行遥感影像变化检测。
首先，进行遥感影像变化检测需要采集或获取不同时间段的遥感影像数据。
常用的遥感数据源包括卫星影像、航空影像和无人机影像。
卫星影像具有全球范围、高空间分辨率和定期获取的优势，适用于大尺度的变化检测。
航空影像则具有更高的空间分辨率和更丰富的光谱信息，适用于中小尺度的变化检测。
无人机影像在近年来得到了快速发展，不仅具有高分辨率和丰富的光谱信息，还能够灵活地获取多视角影像，适用于小尺度的变化检测。
其次，对获取的遥感影像数据进行预处理是进行遥感影像变化检测的关键步骤。
预处理的目的是消除影像噪声、纠正大气、几何校正等。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正和影像配准。
辐射校正是将遥感影像的数字值转换为地表反射率或辐射通量，以消除不同时间和传感器下的辐射差异。
大气校正是根据光谱信息和大气传输模型，消除大气散射和吸收对遥感影像的影响。
影像配准是将不同时间获取的遥感影像进行几何校正，以消除由于不同角度、姿态和传感器导致的差异。
然后，进行遥感影像变化检测的核心是进行像元级的变化检测。
像元级的变化检测是通过对相同地理位置的遥感影像像元的对比来判断地表或地物的变化情况。
常用的像元级变化检测方法包括差值法、比值法、分类法和统计法。
差值法是通过计算两个不同时间段的遥感影像像元的差值来判断变化情况，如NDVI差值、变化向量差值。
比值法是通过计算两个不同时间段的遥感影像像元的比值来判断变化情况，如NDVI比值、主成分比值。
分类法是通过对不同时间段的遥感影像进行监督或非监督分类，然后比较分类结果来判断变化情况。
统计法是通过计算不同时间段的遥感影像像元的统计指标，如均值、标准差、比例等，来判断变化情况。
测绘技术中的遥感影像变化检测方法
测绘技术中的遥感影像变化检测方法随着遥感技术的不断发展和应用范围的扩大，遥感影像变化检测在测绘技术领域中起着关键作用。
遥感影像变化检测是指通过对比不同时间或不同传感器获取的遥感影像，利用图像处理和分析技术，检测并定量分析地表或地物的变化信息。
本文将介绍几种常见的遥感影像变化检测方法。
1. 直方图匹配法直方图匹配法常用于单一波段遥感影像变化检测。
该方法通过计算两幅遥感影像的直方图差异，来检测地物的变化。
具体步骤是：首先对两幅遥感影像进行灰度拉伸，将灰度范围统一；然后计算两幅影像的直方图，将直方图归一化，并计算它们的差异值；根据差异值的阈值，确定是否存在地物变化。
该方法简单易行，但对于光谱差异明显的地物变化检测效果较好，而对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
2. 比值法比值法是通过计算两个波段的比值图像来检测地物的变化。
该方法能够有效地检测出具有不同光谱反射性质的地物变化，例如植被覆盖、水体面积变化等。
具体步骤是：选择两个感兴趣波段的遥感影像，计算它们的比值图像；利用阈值、数学形态学等技术对比值图像进行分割和处理；根据阈值分割结果判断是否存在地物变化。
比值法适用于变化较为明显且光谱信息丰富的地物变化检测，但对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
3. 差异图法差异图法是通过计算两幅遥感影像之间的差异图像来检测地物的变化。
该方法能够有效地检测出光谱特征存在较大变化的地物，例如建筑物、道路等。
具体步骤是：选择两幅感兴趣波段的遥感影像，将它们进行差分计算得到差异图像；利用阈值、数学形态学等技术对差异图像进行处理和分割；根据阈值分割结果判断是否存在地物变化。
差异图法适用于光谱变化较大的地物变化检测，但对于光谱变化较小的地物变化检测效果较差。
4. 基于时序遥感影像的变化检测方法基于时序遥感影像的变化检测方法是利用多幅遥感影像进行时序分析和变化检测。
该方法能够有效地检测出一段时间内地物的动态变化，例如农作物的生长变化、城市扩张等。
遥感影像变化检测综述
遥感影像变化检测综述一、本文概述随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像变化检测已成为地球科学、环境科学、城市规划等领域的重要研究工具。
本文旨在综述遥感影像变化检测的基本原理、方法、技术及其在各领域的应用，以期对遥感影像变化检测领域进行全面的梳理和总结，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
本文首先介绍了遥感影像变化检测的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遥感影像变化检测的主要方法和技术，包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法等。
本文还探讨了遥感影像变化检测在土地利用/覆盖变化、城市扩张、自然灾害监测等领域的应用，并分析了当前遥感影像变化检测面临的挑战和未来的发展趋势。
本文旨在为遥感影像变化检测领域的研究者和实践者提供全面的理论支持和实践指导。
二、遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测是一种通过对比不同时间点的遥感影像，识别并提取地表覆盖和特征变化的技术。
其基本原理主要基于遥感影像的像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测。
在像素级变化检测中，通过对两个或多个时相的遥感影像进行像素级别的比较，直接识别出发生变化的区域。
这种方法通常依赖于像素值的差异，如灰度值、色彩值等，通过设定阈值或采用统计方法来判断像素是否发生变化。
像素级变化检测能够提供较为精细的变化信息，但也可能受到噪声、光照条件、传感器差异等因素的影响。
特征级变化检测则侧重于从遥感影像中提取出关键特征，如纹理、形状、边缘等，并对这些特征进行变化分析。
这种方法通过提取和比较不同时相影像中的特征信息，可以更加准确地识别出地表覆盖和特征的变化。
特征级变化检测通常需要对遥感影像进行预处理，如滤波、增强等，以提高特征提取的准确性和稳定性。
决策级变化检测是在更高层次上对遥感影像进行变化分析。
它通常基于分类或目标识别的结果，通过比较不同时相影像的分类结果或目标识别结果，来判断地表覆盖和特征的变化。
决策级变化检测可以提供更加宏观和全面的变化信息，但也需要更加复杂的算法和模型支持。
(完整word版)ENVI遥感影像变化检测
据1-森林开采监测文件夹july_00_quac.img 2000年的TM5图像july_06_quac.img 2006年的TM5图像2-林冠变化监测文件夹aug_25_2007.img 2007年的快鸟图像oct_07_2002.img 2002年的快鸟图像3-农业用地变化监测ag_08_quac.img 2008年Landsattm图像ag_09_quac.img 2009年Landsattm图像Greenfields 农田Stubble field 留茬地Fallow field/Bare soil 休耕地/裸土地Water水体Bare ground/rock裸地/裸岩地操作方法及过程1.森林开采监测打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。
✓Compute Difference Map选择basic tools/change detection/ Compute Difference Map，分别选择原始的影像july_06与july_00，在弹出的Compute Difference Map input parameters窗口下，查看define class thresholds，nochange表示没有变化，change（-1）表示减少，change（+1）表示增加；其他默认选项不变，勾选normalize data range[0-1]，选择输出路径与文件名为com_diff。
选择classification/post classification/classification to vector，在输入图层中选择上一步生成的结果，弹出窗口中选择全部，保存路径生成结果，转化为矢量。
（由于耗时过多，故可以不做）✓Image Difference打开ENVI Zoom 4.8，将原始的影像导入到其中，在ENVI Zoom窗口下的toolbox中选择image change，弹出image change detection 的对话框，将time 1classification image file选择为00年影像，点击OK，time2 classification image file中选择06年影像数据，点击OK，选择下一步，保持默认设置，选择下一步，选择image difference，选择下一步，选择difference of feature index，继续选择下一步，直到弹出cleanup窗口，将smooth kernel size改为3，aggregate minimum size 改为30，选择进行下一步，选择输出路径与文件名，点击finish，完成。
多时相影像动态检测技术envi
多时相影像动态检测技术envi 多时相影像动态检测技术遥感影像具有周期性特点，利用这一特性就可以用于监测一个地区的地表变化情况。
本小节介绍这种信息提取技术，包括的内容：l动态监测概述l动态检测的关键技术l基于ENVI的动态检测1、动态监测概述很多人对动态监测和动态检测两个名词有疑惑。
个人理解，动态监测是一个广义的名词，泛指数据预处理、变化信息发现与提取、变化信息挖掘与应用等，以对整个流程的叙述。
动态检测是一个狭义的名词，主要指部分数据预处理、变化信息发现与提取。
在一定的意义和场合上讲，两个词的意思是一样的。
当然很多地方把这两个词说成变化监测和变化检测。
遥感动态检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。
它涉及到变化的类型、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，能提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。
目前，遥感变化检测技术大多是针对两个时相的遥感影像进行操作。
根据处理过程来分，遥感变化检测方法可分为三类：l图像直接比较法图像直接比较法是最为常见的方法，它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理，找出变化的区域。
目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。
图像差值法图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减。
其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。
因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。
光谱特征变异法同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。
当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。
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3-农业用地变化监测
ag_08_quac.img 2008年Landsattm图像
ag_09_quac.img 2009年Landsattm图像
Greenfields 农田
Stubble field 留茬地
Fallow field/Bare soil 休耕地/裸土地
Water水体
Bare ground/rock裸地/裸岩地
操作方法及过程
1.森林开采监测
打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。
✓Compute Difference Map
选择basic tools/change detection/ Compute Difference Map，分别选择原始的影像july_06与july_00，在弹出的Compute Difference Map input
parameters窗口下，查看define class thresholds，no change表示没有变化，
change（-1）表示减少，change（+1）表示增加；其他默认选项不变，
勾选normalize data range[0-1]，选择输出路径与文件名为com_diff。
选择classification/post classification/classification to vector，在输入图层中选择上一步生成的结果，弹出窗口中选择全部，保存路径生成结果，
转化为矢量。
（由于耗时过多，故可以不做）
✓Image Difference
打开ENVI Zoom 4.8，将原始的影像导入到其中，在ENVI Zoom窗口下的toolbox中选择image change，弹出image change detection的对话
框，将time 1classification image file选择为00年影像，点击OK，time2
classification image file中选择06年影像数据，点击OK，选择下一步，
保持默认设置，选择下一步，选择image difference，选择下一步，选择
3.耕地变化监测
Change Detection Statistics
Thematic Change
首先加载两幅影像ag_08_maxlike.img，ag_09_maxlike.img，观察影像信息，我们发现，其中黄色的是休耕地，绿色的是有农作物覆盖的
农田农田，黄褐色的是留茬地，蓝色是水体，灰色是裸岩。
操作：Basic Tools→Change Detection→Change Detection Statistics，首先选择
08年数据，然后选择09年数据，因为两幅影像的分类名称一致，系统会
自动对应。
点击ok。
在change detection statistics output中选中
pixels、percent、area，选择掩膜输出，选择保存位置。
生成统计结果，选择area选项，在option中选择单位变换为square km。
打开ENVI Zoom，把08和09年的数据加载进去，与前面一样，也可以利用Portal进行查看两个年份的土地覆盖类型的变化，另外，点击
crosshairs，移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变化；
点击crosshairs，移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变
化。
Toolbox→workflows→Thematic Change，分别输入两个时相的影像
数据，接着点击Next，然后进行结果影像进行平滑和聚类处理，平滑处
理的参数与上面一样，设置为3；聚类处理的参数设置为5。
把结果影像
和统计结果输出。
图1
图2
将影像在zoom中生成结果后如上图2所示，影像上红色区域变化加大，表示的是两幅影像时间差之间被砍伐的森林区域，占大部分的面积，蓝色部分表示该时间段内植被增长的区域，但是面积相比较被砍伐的区域来说小很多，黑色部分是代表没有变化的区域。
在arcmap中将最后结果输出，如下图3所示，很清楚的可以看清楚红色表示00年到06年植被大量减少的区域，绿色表示植被增加的区域，浅绿色表示植被覆盖没有发生变化的区域。
图3 Arc map制图输出结果
2、林地病虫害遥感动态监测
图4 ndvi影像
如上图4所示，分别是2002年与2007年经过NDVI计算的影像，从
上面的影像中可以清楚的看到2007年的NDVI影像上有些区域变成了灰
色，也就是植被收到病虫害的区域，NDVI影像上亮度很高的植物量表示
很大。
图5
如上图5所示，前者为未经过Density Slice处理的结果，后者为经过Density Slice处理的结果，在最后生成的结果中（图5中右图）绿色表示植物被破坏严重区域，这种区域面积很大，而红色的斑点区域都是破坏严重程度一般的区域，这种区域占面积不很大，只有不大的区域，蓝色区域表示的是基本没有发生大变化的地方。
3、耕地变化监测
Area (Square Km)
g_fields s_field B_soil water b_ground R_Total C_Total Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 green fields 676.28 365.15 276.10 0.68 50.40 1368.61 1368.61 S_field 92.23 114.28 73.91 0.01 20.24 300.67 300.67 B_soil 49.57 90.61 491.67 1.30 249.44 882.58 882.58 water 0.32 0.62 0.53 340.42 0.71 342.60 342.60 B_ground 2.99 11.01 31.04 0.72 1559.79 1605.54 1605.54 Class Total 821.38 581.66 873.25 343.11 1880.59 0.00 0.00 C_ Changes 145.10 467.38 381.59 2.69 320.79 0.00 0.00 I_Difference 547.23 -281.00 9.32 -0.51 -275.04 0.00 0.00
表1
横向表示的是08年的各土地类型的面积数据，纵向的是09年各土地类型对应的面积，比较横坐标与纵坐标，发现08年的stubble field在09年有90.61Km²变成bare ground/rock。
Class Total行表示08年每个类别中的总面积，Class Total列表示09年每个类别中的总面积，Class Change表示的是对应类别改变为其它土地类型的面积；Image Difference表示的是08和09年同种地物面积的差值。
对角线上08、09 没有发生变化的，非对角线上的发生变化，对列方向最终年份的统计。
图6
如上图6所示，每种颜色分别代表一种变化类型，如green fields变化成stubble field就有一种颜色表示，而影像中大部分的黑色代表地物类型没有变化的区域。
下图为arcmap出图结果，从图中可以更好的看清楚结果。