徐德伟，茹 卉，宋 辉，杨 文，

(武汉大学a.电子信息学院， 武汉430072;b.测绘遥感信息工程国家重点实验室， 武汉430079)

0 引言

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)具有全天时、全天候工作的特点，特别适合于感兴趣区域的动态监测。变化检测通过对同一区域多时相图像的分析和运算来识别出变化区域，主要包含两类方法:基于分类的方法和非监督的直接比较法。前者可以识别出具体变化类型，但受到分类准确率和累计误差的影响，计算量较大;后者直接对图像进行分析产生差异图，精度高，复杂度低，但不能识别变化的类别。当前变化检测研究多集中在后一种方法上，主要包含两个步骤:生成差异图和对差异图进行阈值判别［1］或分类［2］。早期的方法主要基于对应像素点的对比分析上［3］，如图像差值法、比值法等。后来的局部平均差值法和比值法或二者的融合［4］，利用了局部统计信息，检测精度得到了较大提高。一般认为，检测对象具有一定的几何结构和统计规律［5-6］，有鉴如此，基于统计信息的分析得到重视，许多新的分布模型被提出，如Fisher，Alpha-Stable，G0分布等。文献［7］通过皮尔逊模型得到具体的分布以计算分布差异，文献［8］则通过Edgeworth级数逼近分布模型计算分布差异。

基于分布函数的方法需要预先设计参数化模型，得到均值、方差、频率等统计信息以拟合数据，而非参数的方法，如核密度估计［9］，在高维数据上会引发维数灾难而得不到准确的结果。为克服这个问题，近期出现了一种新的策略，即直接估计概率密度函数比值的密度比方法［10］，利用核函数直接对概率密度函数的比值进行估计，无需根据数据反演得到特定分布函数再计算其比值，降低了累积误差。……