变化信息提取

变化自动发现____ 通过对遥感影像进行各种技术 处理，使变化自动显现出来。
人工目视解译
前一时相SPOT影像
后一时相SPOT影像
变化自动发现
基本概念
在变化发现以后，需要将变化的边界（即范围）提取 出来，按提取的方式不同，可分为人工提取与自动提取 两种： 人工提取——通过手工描绘或借助于图象处理工具如魔 棒吸取的方法，确定变化图斑的范围。 自动提取——通过遥感影像处理技术如分类或取阈值法， 自动确定变化图斑的范围。
变化信息提取____通过遥感手段，对同一地区不同 时期的两个影像的光谱信息进行分析、处理与比较， 并结合目视判读解译，获取该时间段内土地利用的 变化信息。
2 1
前一时期影像
1处为耕地变为工矿用地 2处为修路占用非耕地
后一时期影像
2
1
变化信息提取
前一时相融合影像
后一时相融合影像
基本概念
人工目视解译____ 将两个时相的影像并行放在同 一窗口内，通过肉眼对比观察来发现变化。
光谱特征变异
前一时相多光谱或全 色影像
后一时相全色或多光 谱影像
两时相影像融合
发现变化
光谱特征变异
+
1998年 TM
1999年 SPOT
变异融合影像
光谱特征变异
缺点：
发生光谱特征变异的地物要有足够的几何尺寸才 能被人工目视发现，同时该方法的效率还受到监 测区地物光谱特性的限制。故丢失图斑尤其是小 图斑较多，而且效率低。
土地利用___是指人类为获取与土地相关的产品和服 务而进行的土地资源利用活动。土地利用变化又为土 地覆盖变化最直接的驱动因子。
深圳市土地利用图
土地覆盖变化
1999年TM与SPOT融合影像
2000年TM与SPOT融合影像
土地利用变化
基本概念
变化信息____是指在确定的时间段内，土地利用发 生变化的位置、范围、大小以及变化类型。
变化信息提取
变化信息提取
❖ 基本概念 ❖ 技术方法 ❖ 分层信息管理文件 ❖ 不同遥感数据源监测结果的比较
变化信息提取
一、基本概念
基本概念
土地覆盖___土地覆被指地球陆地表面和近地面层的 自然状态，它为自然和人工改造的地表状态诸要素 的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼 泽湿地和各种人工建筑物等。
➢ 多波段主成份变换法 ➢ 主成份差异法
差异主成分法
前一时相融合影像
后一时相融合影像
影像相差取绝对值
主分量变换
变化信息 （第一分量）
差 异 主 成 分
多波段主成分变换法
前一时相融合影像 （n波段）
后一时相融合影像 （n波段）
两时相波段合成 （2n波段）
主分量变换 后几个分量波段组合
变化信息
多 波 段 主 成 分 变 换 法
假 彩 色 合 成 影 像
图象差值法
图像差值法
将两个时相的遥感影像按波段进行逐像元相减,从 而生成一幅新的代表两个时相间光谱变化的差值图 像。
假设辐射值的显著变化代表了土地覆盖变化， 在差值图像中接近于零的像元视为未变化, 大于或 小于零的像元表示其覆盖状况发生了变化。
该方法的关键是阈值的确定，一般可Fra Baidu bibliotek用均值标 准差或经验试验法。
分类图像 （时相2）
分类图像 （时相…）
分类图像 （时相n）
空间比较分析 （逐像元类别比较）
变化信息
1996年SPOT与TM融合影像
1997年SPOT影像
监测结果与SPOT影像套合
1996年土地利用分类图
1997年土地利用分类图
分类后比较法监测结果
分类后比较法
分类后比较法
优点： 直接获取变化的类型、数量和位置； 进行两个时相以上的遥感影像的变化分析。
人工提取
勾绘
填充
自动提取
变化信息提取
二、技术方法
前后时相遥感影像 几何纠正、配准、镶嵌
多源数据融合 变化信息发现 变化区域提取 变化类型确定 变化图斑的表示
技术流程
第一步 第二步 第三步 第四步
变化信息发现
根据变化发现采用的手段不同可分为以下 三种方式：
人工发现（人工目视解译） 自动发现 人工发现与自动发现相结合
自动发现
光谱特征变异法 主成份分析法（PCA） 假彩色合成法 图像差值法 分类后比较法 波段替换法
光谱特征变异
运用多源数据的融合技术，将不同时相的来自不同 传感器的遥感数据进行融合，使变化区域呈现特殊的 影像特征的一种方法。该方法通常用于辅助计算机自 动提取变化图斑的确定。
原理：同一地物反映在SPOT影像上的信息与其在TM 影像上的光谱信息是一一对应的。因此，将二者融合 时，将如实地显示出地物的正确光谱属性。但如果两 者信息表现为不一致时（即地物发生变化时），融合 后的影像上就会出现光谱突变（变异），并与周围地 物在光谱上失去协调性，从而检测出变化信息。
缺点： 无法发现同一地类内部的小变化； 精度较低，变化提取的精度大致等于各时相影像分类
精度的累积。
波段替换法
首先融合前一时相的多光谱影像（TM）与全色影像 （SPOT），然后将融合影像与后一时相的全色影像作匹 配，将融合影像分解为红、绿、蓝三个波段，用新的全 色波段代替融合影像的红波段，生成新的影像。在新影 像上能够容易地发现红色区域为发生变化的区域。
主成分分析
主成分分析（PCA）是基于变量之间的相互关系， 在尽量不丢失信息的前提下利用线性变换的方法实现 数据压缩。在使用主成份分析法时，一般都要对不同 的时相的数据做主分量变换，以压缩数据中的信息， 突出主要的信息部分，根据做PCA变换的具体操作的 不同，该方法又有以下几种方式：
➢ 差异主成份法
差值法
分类后比较法
分类后比较法
分类后比较法是一种较为简单的变化发现 方法。首先运用统一的分类体系对每一时相 遥感影像进行分类,然后通过分类结果的比 较直接发现土地覆盖的变化。
分类后比较法流程图
遥感影像 （时相1）
分类
遥感影像 （时相2）
分类
遥感影像 （时相…）
遥感影像 （时相n）
分类
分类
分类图像 （时相1）
主成分差异法
主成分差异法
前一时相融合影像
后一时相融合影像
主分量变换
主分量变换
相减取绝对值
变化信息 （第一分量）
主 成 分 差 异
假彩色合成法
将两个甚至三个时相的同一波段数据分别放入红、 绿、蓝影像处理面板中，合成后的图像，可以显现 出高亮度的变化。
首先将两时相的全色SPOT影像匹配并重采样，将 前一时相的SPOT影像赋予绿、蓝波段，后一时相的 SPOT影像赋予红波段，若地表未被破坏，即影像灰 度接近，合成以后将是黑色或白色。而出现红、蓝 区域则可能是变化区域。