遥感变化检测实验报告.docx
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遥感变化检测实验报告
遥感影像变化检测实验报告
1遥感影像变化检测概述
遥感影像变化检测就是对目标或现象在不同时间观测到的状态的差异的识别过程。
常用用于遥感影像变化检测的领域有：
土地利用/土地覆被变化；森林或植被变化；森林死亡、落叶和灾害评价；森林采伐、再生和选择性砍伐；湿地变化；森林火灾以及林火影响区域检测；地表景观变化；城市变化；环境变化；如农作物检测、轮垦检测、道路分段、冰川总量平衡和表面变化等。
1.1遥感影像变化检测的内容
遥感影像变化检测的内容为：
（1）检测并判断某一研究区域内感兴趣的目标或现象在所研究的时间段内是否发生了变化；
（2）确定发生变化区域的位置；
（3）遥感影像变化检测结果精度评估；
（4）分析、鉴别变化类型，确定变化前后地物类型；
（5）分析、评估变化在时间和空间上的分布模式，对其变化规律进行描述和解释；
（6）对未来的变化进行预测，为科学决策提供依据。
1.2影响变化检测的因素
一般来说，影像遥感影像变化检测的因素主要有：
（1）多时相影像间的精确几何配准；
（2）多时相影像间的定标或规一化；
（3）高质量地面真实数据的获取；
（4）研究区地面景观和环境的复杂度；
（5）变化检测的方法和算法；
（6）分类和变化检测的主题（目标）；
（7）分析人员的技术水平和经验；
（8）对研究区的认知和熟悉程度；
（9）时间和成本限制。
为此，数据选择时，尽量选择同一传感器、相同辐射和光谱分辨率，并在时间周期上相同或相近的数据，目的是为了能消除外部环境的影响，如太阳高度角、季节和物侯的差异等。
在进行变化检测前我们应进行的准备工作主要有：
（1）多时相影像必须精确配准；
（2）多时相影像间必须精确辐射定标和大气校正或规一化；
（3）多时相影像间要有相似的物候状态；
（4）尽可能选择相同空间和光谱分辨率影像。
1.3遥感影像变化检测步骤
一般来说，遥感影像变化检测主要分为三步：
（1）影像预处理。
包括几何校正，影像配准（如果要求精度达到90%以上，则校正（配准）精度达到0.2像元以上），辐射校正，大气校正，地形校正（当研究区位于山区时）。
（2）选择合适的变化检测方法。
（3）精度评价。
1.4评判遥感影像检测方法优劣的标准
一种好的变化检测技术应能具有功能：
（1）检测区域变化并统计变化率；
（2）给出（高亮或不同颜色标注）变化类型的空间分布；
（3）以图示标注（或统计时间轴）形式给出土地覆类型的变化轨迹；
（4）变化检测结果精度评价。
2实验过程（基于ERDAS软件）
2.1影像数据
西南交通大学犀浦校区2003年、2005年SPOT5全色波段影像，影像空间分辨率2.5米。
2.2处理步骤
（1）影像配准。
（2）大气校正。
在ERDAS中，利用MODEL工具，采用“多时相影像匹配法”进行相对大气校正。
（3）在ERDAS中，利用MODEL工具，求两影像的差值影像，进行变化区域检测。
2.3ERDAS操作步骤
2.3.12003年影像配准
（1）启动ERDAS打开，点击viewer模块，选择“GeospatialLightTable”视图，打开2003年的全色影像。
图2-1选择打开视图
图2-22003年全色影像
（2）影像配准，点击2003年全色影像菜单栏中Raster→GeometricCorrection。
几何纠正采用多项式模型。
图2-3启动配准模块
图2-4设置配准模型
设置多项式配准属性，选择二阶多项式，影像配准至少需要6个点才能拟合出纠正多项式。
图2-5多项式模型属性设置
设置投影系统为WGS84坐标系统：
图2-6设置投影系统为WGS84坐标系统
选择keyboardonly使用键盘输入参考点：
图2-7参考影像选择
打开同名点采集窗口，所选点应该尽量均匀分布于整幅影像，至少采集6个点，可多采集两个同名点对用最小二乘拟合多项式，进行点纠正：
图2-8第1点纠正
图2-9第2点纠正
图2-10第3点纠正
图2-11第4点纠正
图2-12第5点纠正
图2-13第6点纠正
图2-14第7点纠正
图2-15第8点纠正
将8个点对应经纬度输入到XRef.和YRef：
图2-16输入8个纠正点的经纬度
点击重采样模块，给出重采样影像名称和路径，确认输出纠正后的2003年全色影像。
图2-17重采样（Resample）
图2-182003年犀浦校区经几何纠正和重采样后的影像
2.3.22005年影像配准
（1）启动ERDAS打开，点击viewer模块，选择“GeospatialLightTable“视图，分别打开2003年与2005年的全色影像。
（2）影像配准，点击2005年全色影像菜单栏中Raster→GeometricCorrection，几何纠正采用二阶多项式模型，并设置投影系统与纠正后的2003年一致。
（3）选择已有的视图ExistingViewer作为参考影像，点击纠正后的2003年影像Viewer，打开几何纠正模块，采集至少6个点对2005年的全色影像进行纠正。
图2-19几何纠正
（4）点击重采样模块，输出纠正后的2005年全色影像：
图2-20纠正后的2005年与2003年全色影像
2.3.3相对大气校正
多时相影像匹配法中，在不同时间获取的多幅遥感影像（最好是同波段）中，以一幅作为基准影像（baseimage），将其他影像的光谱特征（灰度变化）转换到与基准影像大致相同的水平。
相对大气校正的过程主要有：
①选取基准影像；②选取辐射地面控制点，称为伪不变特征点（pseudo-invariantfeatures,PIFs）：
辐射特性随时间变化很小（如水体、裸露土壤、宽大的房顶等），在影像区域与其他地物具有相近的高度，含植被少，相对平坦区域。
（1）打开2003年全色影像及几何纠正后的2005年的全色影像，点击Viewer菜单栏中的
选取辐射地面控制点。
图2-21选取辐射地面控制点
图2-22道路辐射控制点
图2-23裸土辐射控制点1
图2-24裸土辐射控制点2
图2-25建筑物辐射控制点
图2-26河流辐射控制点
辐射控制点选取结果如表1所示：
表1辐射控制点选取结果
类别
年份
2003
2005
道路
72
110
裸土
65
85
裸土2
112
131
建筑物
156
173
建筑物2
255
255
河流
93
114
（2）利用上述辐射控制点点，根据最小二乘原理建立多项式
A=[-0.16341.1555]r=0.0291pixel
（3）点击modeler模块，选择modelmaker
图2-27modelmaker
建立如下模型，然后点击
，执行模型。
图2-28相对大气校正模型
图2-29相对大气校正前后2005对比影像
2.3.4差分检测
建立差分模型，检测2003年与2005区域地表变化情况。
图2-30变化检测差分模型
图2-31变化检测差分算法
图2-322003年与2005年差分结果
3结语
对同一区域，应用多时相遥感影像变化检测是遥感应用领域的一个热点问题，已在国民经济建设的各个领域得到广泛应用。
本次实验是对以前所学遥感影像分类知识的巩固和提升，实验中利用ERDAS软件对校区2003年和2005年的遥感影像进行对比，经配准、校正和差分等过程，提取出变化范围，如图2-32所示。
可以看出，图中亮白色区域为变区域，主要体现在道路、房屋、植被覆盖等地物的变化，这反映了检测区域的社会经济有了一定的发展，道路、建筑群落逐渐形成。
总之，此次实验课又是一个学习和收获的机遇，在指导老师的帮助下获益良多，希望以后能有更多的这样的机会以暴露自身的不足并加以改进，谢谢！
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