遙感變化檢測：利用多時相的遙感資料，採用多種影象處理和模式識別方法提取變化資訊，並定量分析和確定地表變化的特徵與過程。它涉及變化的型別、分布狀況與變化量，即需要確定變化前、後的地面型別、界線、及變化趨勢，進而分析這些動態變化的特點與原因。
遙感變化檢測的影響因素：
1.遙感系統因素的影響(時間、空間、光譜、輻射解析度)
不同遙感系統的時間、空間、光譜和輻射解析度不同。在變化檢測前，一方面需要對檢測區域內的主要問題進行調查，充分認識被檢測物件的空間分布特徵、波譜反射率與輻射特徵及時相變化特徵；另一方面需要充分了解遙感資料本身的特徵，並將兩者聯絡起來，以選擇合適的遙感資料來源。這是變化檢測能否成功的前提。
2.環境因素的影響(大氣、土壤濕度狀況、物候特徵)
用於變化檢測的遙感影象應盡量無雲或沒有很濃的水汽。若用於變化檢測 的不同日期的遙感影象的大氣狀況存在明顯的差異，且難以找到可替代的資料，則需要應用大氣輻射傳輸模型進行處理，以消除影象上大氣衰減的影響。
土壤濕度條件對地物的反射特徵有很大的影響。在一些變化檢測中，不僅需要檢測影象獲取時的土壤濕度，還需要檢測前幾天或前幾周的雨量記錄，以確定土壤濕度變化對光譜特性的影響。如果研究區內僅某些地段的土壤濕度差異明顯，則需要對這些地段進行土壤的分層分類處理。
地球上的任何物件都存在時相變化，不管是自然生態系統還是人文現象，只是變化的的速度和過程有所不同。且不同時相的植物光譜特徵會有所變化。因此，只有通過對地面物件的物候變化特徵的理解，選擇目標變化最大對應的時間段，才有可能選擇合適時間的遙感資料，並從中獲取豐富的變化資訊。
遙感變化檢測方法：
1.光譜特徵分析方法(多時相影象疊合、影象代數運算、多光譜變換、分類後比較)
2.光譜向量分析方法
3.時間序列分析方法
4.基於gis知識的變化檢測
ndvi時間序列分析：主要是利用長時間序列的遙感資料，建立研究區域內ndvi隨時間的變化曲線，並通過比較各種變化檢測指標的年際曲線或生長期曲線的差異獲取覆蓋變化資訊；或採用擬合線性函式的斜率來反映植被覆蓋的變化趨勢；或採用頻譜分析對ndvi時間序列曲線進行分解，從而檢測出土地覆蓋的變化，以及地表植被生態系統的物候變化，進而分析植被長時序變化與氣候、環境變化的關係。
在選擇多時相遙感資料進行變化檢測時需要考慮三個時間條件：
1.應盡可能選擇每天同一時刻或者相近時刻的遙感影象，以消除因太陽高度角不同引起的影象反射特性的差異
2.盡可能選擇不同年份同一時刻期的遙感資料，以減少或消除季節性太陽高度角不同和植物物候差異的影響。
3.選擇目標變化最大的對應時間段，以獲得更為豐富的變化資訊，可通過對不同時間間隔資料的比較分析，確定研究目標的最小或最佳時間解析度。
***以上內容參考《遙感應用分析原理與方法》 趙英時 第二版
自動閾值檢測 遙感變化檢測的方式
影象直接比較法 影象直接比較法是最為常見的方法，它是對經過配準的兩個時相遙感影像中像元值直接進行運算和變換處理，找出變化的區域。目前常用的光譜資料直接比較法包括影象差值法 影象比值法 植被指數比較法 主成分分析法 光譜特徵變異法 假彩色合成法 波段替換法 變化向量分析法 波段交叉相關分析以及混合檢測...
變化檢測演算法合集
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