SAR变化检测研究综述(优秀3篇)
SAR变化检测研究综述 篇一
SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种主动遥感技术，具有独特的优势，如在任意天气条件下都能获取高分辨率、高质量的图像。因此，SAR变化检测研究成为了遥感领域的热点之一。本文将对SAR变化检测的研究现状进行综述，总结其方法和应用。
首先，SAR变化检测的方法可以分为两类：基于像素的方法和基于目标的方法。基于像素的方法主要是对SAR图像进行像素级别的分析，从而检测出图像中的变化信息。常用的方法有差值法、比值法和基于统计的方法等。差值法是一种简单直观的方法，通过计算两幅SAR图像的差异来检测变化。比值法则是通过计算两幅SAR图像的比值来检测变化。基于统计的方法则是利用图像的统计特征来检测变化。基于目标的方法则是将SAR图像中的目标提取出来，然后对提取到的目标进行比较，从而检测变化。
其次，SAR变化检测的应用非常广泛。在城市规划中，SAR变化检测可以用于监测城市的扩张和建筑物的变化。在环境保护中，SAR变化检测可以用于监测森林的砍伐和湖泊的变化。在军事领域中，SAR变化检测可以用于监测敌方设施和军事活动的变化。在灾害监测中，SAR变化检测可以用于监测地震、洪水等自然灾害的影响。
然而，SAR变化检测也面临一些挑战。首先，SAR图像具有多种不确定性，如地物遮挡、多次散射和斑点噪声等，这些不确定性会对变化检测的结果产生影响。其次，SAR图像的解译难度较大，需要结合其他数据进行辅助解译。此外，SAR图像的处理和分析方法还不够成熟，需要进一步的研究和改进。
综上所述，SAR变化检测是一项具有重要意义的研究课题。通过对SAR图像进行变化检测，可以获取地表变化的信息，为城市规划、环境保护、军事监测和灾害监测等提供有力支持。然而，SAR变化检测仍然面临一些挑战，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展，SAR变化检测的应用领域将会更加广泛，方法将会更加成熟，为各个领域的应用提供更加准确和可靠的数据支持。
SAR变化检测研究综述 篇二
SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种主动遥感技术，具有高分辨率、高质量的图像获取能力，因此在遥感领域具有广泛的应用前景。SAR变化检测作为SAR图像处理的重要内容之一，已经成为研究的热点。本文将对SAR变化检测的方法和应用进行综述。
SAR变化检测的方法主要包括基于像素的方法和基于目标的方法。基于像素的方法是对SAR图像进行像素级别的分析，通过计算两幅SAR图像的差异来检测变化。常用的方法有差值法、比值法和基于统计的方法等。差值法是一种直观简单的方法，通过计算两幅SAR图像的差值来检测变化。比值法则是通过计算两幅SAR图像的比值来检测变化。基于统计的方法则是利用图像的统计特征来检测变化。基于目标的方法则是将SAR图像中的目标提取出来，然后对提取到的目标进行比较，从而检测变化。
SAR变化检测的应用非常广泛。在城市规划中，SAR变化检测可以用于监测城市的扩张和建筑物的变化。在环境保护中，SAR变化检测可以用于监测森林的砍伐和湖泊的变化。在军事领域中，SAR变化检测可以用于监测敌方设施和军事活动的变化。在灾害监测中，SAR变化检测可以用于监测地震、洪水等自然灾害的影响。
然而，SAR变化检测也存在一些挑战。首先，SAR图像具有多种不确定性，如地物遮挡、多次散射和斑点噪声等，这些不确定性会对变化检测的结果产生影响。其次，SAR图像的解译难度较大，需要结合其他数据进行辅助解译。此外，SAR图像的处理和分析方法还不够成熟，需要进一步的研究和改进。
综上所述，SAR变化检测是一项具有重要意义的研究课题。通过对SAR图像进行变化检测，可以获取地表变化的信息，为城市规划、环境保护、军事监测和灾害监测等提供有力支持。然而，SAR变化检测仍然面临一些挑战，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展，SAR变化检测的应用领域将会更加广泛，方法将会更加成熟，为各个领域的应用提供更加准确和可靠的数据支持。
SAR变化检测研究综述 篇三
SAR变化检测研究综述
1 引言
遥感变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根据图像之间的差异得到我们所需要的地物或目标的变化信息。现代遥感技术的飞速发展为变化检测提供了一种便捷的途径，遥感数据成为变化检测的主要数据源。
与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有一定穿透能力。三，采用侧视方式成像，覆盖面积大。正是这些优点，使得SAR 图像日益成为变化检测的重要数据源。
SAR 变化检测技术的需求日益广泛。目前，全球坏境变化加剧，城市急速发展，洪水、地震等自然灾害时有发生，这些都需要及时掌握相关动态信息，为相关决策部门提供支持，而SAR 的种种优点为快速响应提供了技术支持和应急保障。
2 变化检测的研究内容
2.1 图像配准
图像的配准精度对变化检测的精度影响很大，如果图像没有较
2.2 噪声抑制
基于 SAR 图像的变化检测对斑点的抑制要求很高：降班算法要既能有效降斑，还能保持图像的细节信息。因此，需要采用性能良好的自适应降斑方法来完成。相干斑抑制方法可以分为两类：一类是成像前的多视平滑处理，但同时也降低了图像的空间分辨率，所以目前常用的方法为成像后的去相干斑噪声的滤波技术。滤波方法主要有：（1）传统方法，如均值滤波、中值滤波等；（2）模型方法，假定静态的噪声模型，采用相应的滤波器进行处理，如Kalman 滤波和Lee 滤波；（3）几何滤波方法，如Gamma MAP 滤波；（4）基于局域统计自适应滤波，这种方法能在平滑噪声的同时较好的保持边缘信息，是目前的SAR 变化检测常用的方法。
2.3 变化信息提取及后处理
进行变化信息提取时，可以选择适当的变化检测方法对两个时相的遥感影像进行变化信息的提取。根据实际野外观测提供目标区变化的真实信息，并借助相关统计资料和专题资料对变化信息进行后处理，归并小图斑，消除提取出的'变化信息中的伪变化信息[4]。
2.4 精度评价
通常采取误差矩阵法进行精度评价。根据真实变化图与变化信息图比较，归纳到误差矩阵中。变化误差矩阵如表1。
根据这一变化误差矩阵，变化检测的性能可以通过下面的参数来定量分析：
虚警率 Pjd 为实际未变化但检测为发生变化的比例，表示了检测出的变化点中误判点的比例。
Pjd= Cjd/ C0 (1)
漏检率Pir 为实际发生变化但检测为未变化的比例，表示了未检测出的变化点在所有变化点中的比例。
Pir= Cir/ C1 (2)
检测概率Pid 为实际发生变化或非变化且检测为变化或非变化的比例，表示了对所有变化区域的检测百分比。
Pid= （Cid+ Cir ）/ （C0+ C1） (3)
3 常用的变化检测算法
SAR 图像变化检测是研究不同时期的同一场景图像之间发生的变化。归结起来，近些年逐步形成的SAR 图像变化检测方法可以分为：(1)基于简单代数运算的变化检测，经典的变化检测方法包括图像差值法、图像比值法、对数比值法；(2)基于图像变换的变换检测，经典的变化检测方法包括主成分分析、变化向量分析法、相关分析法图像变换法；(3)基于图像分类的变化检测方法。
3.1 代数运算法
早期变化检测的主要方法是利用图像差值法，主要利用两幅图像对应像素点的灰度差值作为变化判别依据，该方法简单、直接，但是容易受成像质量、噪声等的影响。图像差值法应用于海岸线环境、森林变化、沙漠化等。与差值法相比，比值差异图像与原始SAR 图像的平均强度值无关，对于SAR 图像的乘性噪声不敏感，而且减少了辐射定标误差的影响。
