多时相SAR影像变化检测方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：人类进入21世纪以来，生态环境逐渐恶化，自然资源过度开发，人口急剧增加，生态变迁等问题的不断出现，这使得人们越来越开始重视灾害的监测与评估。一开始人们只能通过大量人工实地勘测，对灾害进行大致的评估。这样不仅会消耗大量的人力财力和物力，而且检测结果往往有很大误差，并且受到地形地势等因素影响，能有效评估区域有限。随着技术的发展，人们提出了使用变化检测方法解决监测和评估问题。变化检测的概念是，通过对相同目标区域在不同时间进行有效监测，获得目标状态变化的过程。实际上，人工进行实地考察，最后得出监测评估结果的方法，也与变化检测概念相类似。

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,sar）传感器具有全天时、全天候等特点，对地观测受环境影响较小，而不像高分辨光学遥感影像受限于天气情况。由于sar这一对地观测的独特优势，使sar变化检测在灾区监测和震后评估上的应用成为研究热点。随着sar传感器技术的快速发展，sar成像技术也不断提高，因此sar图像处理技术也一直在更新进步。尤其是近几年，我国高分三号卫星的发射，使我们有了国产的高分辨率sar图像，为研究国内地物地貌变化以及其他sar图像应用提供了契机，使国内sar图像的研究有了很大的自主性。

研究目的：多时相sar影像变化检测是通过对同一目标地区不同时间段的sar影像进行比较分析，根据影像信息之间的差异程度，来确定目标区域信息是否发生变化的方法。变化检测技术能够运用在城区扩建拆迁改造、城市湿地生态面积变化状况以及湖泊变化监测中。由于sar成像机制，sar图像不可避免的受到相干斑噪声影响，为了减少这个弊端，前人们采用了很多方法去解决这个问题。但是这些方法中，多数只能针对于特定的传感器成像，甚至是特定的sar图像对处理得到很好的检测结果，当使用不同sar图像进行检测时，可能检测结果有很大偏差，因此适用性不强。对于不同的传感器，成像模式也不一样，得到的sar图像也不同，所以致力于找到一个通用性较强的算法去处理sar图像成为大家的共同研究目标。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

1、雷达数据的预处理（几何校正，去除噪声等）：因为不同的雷达卫星存在一定的差异,即使是同一传感器获得的雷达影像也有可能会出现几何畸变,所以需要一定的预处理,sar影像主要预处理步骤包括sar影像之间的配准、几何校正、去除噪声、空间滤波和地理编码等操作。

2、sar图像变化检测算法：sar图像变化检测算法有很多种，有基于对数运算的差异图提取的对数比算法和加权对数比算法；阈值分割算法，包括最大类间方差法、最大熵法和加权阈值分割；基于显著性提取的差值法和显著性提取算法；基于融合的sar图像变化检测的小波变换和shearlet变换。

3. 研究的方法与步骤

①基于显著性提取的 sar 图像变化检测

差值法：差值法是最简单的sar图像变化检测方法，直接将两幅不同时间段的图像做差运算后取绝对值，得到差值差异图。差异图上不同的像素值代表两幅 sar 图像之间的差异程度，通过和能够接受的差异程度比较，得出是否发生变化的结论。

显著性提取：考虑到相干斑噪声等因素的影响，一般情况下简单的差值法会产生大量虚警，因此引入光学图像中的显著性提取方法，对sar图像进行均质化处理，突出显著性区域，同时将其他区域弱化为背景，然后进行差值运算，有效检测出变化区域。

4. 参考文献

[1]吴瑞娟.基于高分sar与光学影像数据融合的滨海湿地变化监测方法[j].测绘学报,2021,50(02):280.

[2]袁晓谦,陈超,田姗.基于邻域信息的sar图像变化检测[j].激光杂志,2021,42(01):118-123.

[3]任秋如,杨文忠,汪传建,魏文钰,钱芸芸.遥感影像变化检测综述[j/ol].计算机应用:1-13[2021-03-12].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.tp.20210114.0948.036.html.

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2022.3.1——2022.3.28）：

2022.3.1——2022.3.14为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；

2022.3.15——2022.3.28为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。