文金花 李靖霞

摘 要 随着遥感影像数据的广泛应用，遥感影像数据更新频率越来越快，如何快速发现影像中地物变化成为一项重要的工作。由于数据量大，人工判读方法不能满足工作需要。文章陈述了变化检测的总体流程、SLIC超像素分割算法和随机森林分类方法，通过遥感影像变化动态检测工具开发，输入两期遥感影像可自动识别并标注变化区域，同时输出变化区域地类的变化过程，实现重点区域的重点监控，准确快速发现地类的变化，从而全面了解地表自然地物的变化过程。遥感影像分割尺度和质量及选择的分类算法，对地类识别起决定性作用。

关键词 遥感影像;超像素分割;随机;森林分类;动态检测

中图分类号：S771.8       文献标识码：A   doi：10.13601/j.issn.1005-5215.2021.02.026

遥感动态监测是从同一地区在不同时间或不同条件的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量[1]。地表变化分为2种：转化是土地从一种土地覆盖类型向另一种类型转化，也称为“绝对变化”;改变是土地覆盖类型的内部条件（结构和功能）发生变化，也称“相对变化”。

本文通过遥感影像变化动态检测工具开发，实现了重点区域的重点监控，准确快速发现地类的变化，从而全面了解地表自然地物的变化过程。

1 遥感动态监测过程

遥感动态监测过程分为数据预处理、变化信息检测和变化信息提取三步。数据预处理就是排除图像因以下因素产生的差异信息：传感器类型的差异、采集日期和时间的差异、图像像元单位的差异、像素分辨率的差异、大气条件的差异和图像配准的精度。……