遙感圖像變化檢測方法研究的綜述報告

遙感圖像變化檢測方法研究的綜述報告遙感圖像變化檢測是指通過對比不同時間或不同傳感器獲取的遙感圖像，確定地表物體或環(huán)境的變化情況。由于其具有大范圍、高分辨率、高頻率、無接觸等優(yōu)點，遙感圖像變化檢測成為現(xiàn)代遙感技術(shù)的重要應用領(lǐng)域之一。本文將對遙感圖像變化檢測的方法進行綜述，主要包括傳統(tǒng)方法和深度學習方法。一、傳統(tǒng)方法在傳統(tǒng)的遙感圖像變化檢測方法中，主要應用了基于差異度和基于閾值的方法。1.基于差異度的方法差異度是指兩幅圖像在同一空間范圍內(nèi)的像素值差異程度，差異度越大說明兩幅圖像之間的變化越明顯?；诖嗽恚镜牟町惗扔嬎惴椒椤跋袼夭罘ā?，即兩幅圖像的對應像素值之差。差異圖像的二值化可以得到初步的變化檢測結(jié)果。差異度方法的局限性在于，對于光譜、幾何和輻射度的變化比較敏感，而對于噪聲、光照和陰影等情況的變化比較不敏感。差異度方法的改進方法有“基于比率的變化檢測法”和“基于波段變換的變化檢測法”。2.基于閾值的方法基于閾值的方法是指將兩幅圖像的像素值直接作為輸入特征，通過設(shè)定閾值來判斷是否發(fā)生了變化。通常在差異圖像中尋找一個最優(yōu)的閾值，對于超過該閾值的像素則判定為變化。閾值法的優(yōu)點是運算速度快且對遙感圖像缺失數(shù)據(jù)不敏感，但其局限性是需要一定的經(jīng)驗或先驗知識，對于噪音容易產(chǎn)生誤檢。為克服其局限性，基于閾值的方法在實踐中被廣泛采用，如基于熵閾值的方法、基于何莉那矩的方法等。二、深度學習方法傳統(tǒng)的遙感圖像變化檢測方法的缺陷是需要手動篩選合適的特征，存在過多的主觀因素。隨著深度學習在遙感圖像變化檢測中的應用逐步成熟，深度學習方法相對于傳統(tǒng)方法具有較強的自適應性和自適應性。1.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種能夠自動提取圖像特征的神經(jīng)網(wǎng)絡，可以更好地解決傳統(tǒng)方法中特征選擇的問題?；贑NN的變化檢測模型主要可分為兩類：像素級變化檢測和對象級變化檢測。像素級變化檢測是指在像素級別上判定兩幅圖像的像素是否發(fā)生變化；對象級變化檢測是指對前景目標進行建模，通過模型協(xié)同判斷目標是否發(fā)生變化?；贑NN的變化檢測方法具有更好的穩(wěn)定性、精度和魯棒性，相對于傳統(tǒng)方法能夠更好地識別影像中的變化。但是，其缺陷也很明顯，需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源。2.基于自編碼器的方法自編碼器是一種無監(jiān)督的深度學習模型，在圖像處理、圖像壓縮和特征提取上具有很強的潛在優(yōu)勢。結(jié)合自編碼器模型的變化檢測方法能夠緩解傳統(tǒng)方法下特征選擇的問題，改進了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法在小樣本情況下的表現(xiàn)，同時也縮小了預訓練需要的數(shù)據(jù)規(guī)模，極大地減小了計算量。3.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的方法循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡。與基于CNN的方法不同，基于RNN的變化檢測方法主要是以時序信息為依據(jù)進行分析的。與基于CNN的變化檢測方法相比，基于RNN的方法更適合于處理連續(xù)時間序列數(shù)據(jù)。三、總結(jié)和展望傳統(tǒng)方法和深度學習方法都有自己的優(yōu)缺點，應根據(jù)實際情況選擇合適的方法。傳統(tǒng)方法基于先驗知識、穩(wěn)定性好、運算速度快，但局限于特征的選擇和運算精度等方面；深度學習方法通過自適應學習特征、提高了精度和魯棒性，但需要大量的數(shù)據(jù)訓練和計算資源，同時也不易解釋建立的模型。在未來，深度學習方法仍將是遙感圖像變化檢測的重