黄平平 段盈宏 谭维贤 徐 伟

(内蒙古工业大学信息工程学院 呼和浩特 010051)

(内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室 呼和浩特 010051)

1 引言

由于恶劣的气候和天气影响自然灾害频发，其中，洪灾严重破坏了生态环境，损害了私人和公共财产，对人类社会的生存发展有重大影响[1]。因此，对洪害前后进行变化检测，确定洪灾的淹没范围，对灾情的评估和灾后的管理规划都有一定的指导作用。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以全天时、全天候地获取遥感数据，不受光照和天气的影响，弥补了光学和红外遥感的不足。随着遥感技术的发展，不同时相、不同频带以及不同极化方式的多种SAR图像资源为SAR图像变化检测提供了数据基础，并广泛应用在灾区定位和灾害评估等方面[2]。

SAR图像的变化检测方法一般可分为两种[3]：监督和非监督。监督类变化检测方法需要大量的先验知识，而实际中往往缺乏真实的参考信息，适用范围较窄。非监督类变化检测方法不需要先验信息，可以直接对获得的两时相图像进行变化检测，在实际应用中更为广泛，且非监督类变化检测技术多在差异图生成和变化信息提取两方面进行创新。传统方法多使用不同的变化检测算子构建差异图，如经典的差值法和比值法[4,5]。相对熵，又被称为KL散度(Kullback-Leibler divergence)或信息散度，是两个概率分布间差异的非对称性度量，以此构造的差异图可衡量两幅影像间的相似程度。考虑到散斑噪声影响以及检测结果的精度，Gong等人[6]利用邻域像元灰度值和中心像元灰度值的相关性，提出一种基于邻域比值算子的差异图生成方法。……