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遥感图像变化检测方法研究的综述报告
遥感图像变化检测是指通过对比不同时间或不同传感器获取的遥感图像，确定地表物体或环境的变化情况。由于其具有大范围、高分辨率、高频率、无接触等优点，遥感图像变化检测成为现代遥感技术的重要应用领域之一。本文将对遥感图像变化检测的方法进行综述，主要包括传统方法和深度学习方法。
一、传统方法
在传统的遥感图像变化检测方法中，主要应用了基于差异度和基于阈值的方法。
1.基于差异度的方法
差异度是指两幅图像在同一空间范围内的像素值差异程度，差异度越大说明两幅图像之间的变化越明显。基于此原理，基本的差异度计算方法为“像素差法”，即两幅图像的对应像素值之差。差异图像的二值化可以得到初步的变化检测结果。
差异度方法的局限性在于，对于光谱、几何和辐射度的变化比较敏感，而对于噪声、光照和阴影等情况的变化比较不敏感。差异度方法的改进方法有“基于比率的变化检测法”和“基于波段变换的变化检测法”。
2.基于阈值的方法
基于阈值的方法是指将两幅图像的像素值直接作为输入特征，通过设定阈值来判断是否发生了变化。通常在差异图像中寻找一个最优的阈值，对于超过该阈值的像素则判定为变化。
阈值法的优点是运算速度快且对遥感图像缺失数据不敏感，但其局限性是需要一定的经验或先验知识，对于噪音容易产生误检。为克服其局限性，基于阈值的方法在实践中被广泛采用，如基于熵阈值的方法、基于何莉那矩的方法等。
二、深度学习方法
传统的遥感图像变化检测方法的缺陷是需要手动筛选合适的特征，存在过多的主观因素。随着深度学习在遥感图像变化检测中的应用逐步成熟，深度学习方法相对于传统方法具有较强的自适应性和自适应性。
1.基于卷积神经网络的方法
卷积神经网络（CNN）是一种能够自动提取图像特征的神经网络，可以更好地解决传统方法中特征选择的问题。
基于CNN的变化检测模型主要可分为两类：像素级变化检测和对象级变化检测。像素级变化检测是指在像素级别上判定两幅图像的像素是否发生变化；对象级变化检测是指对前景目标进行建模，通过模型协同判断目标是否发生变化。
基于CNN的变化检测方法具有更好的稳定性、精度和鲁棒性，相对于传统方法能够更好地识别影像中的变化。但是，其缺陷也很明显，需要大量的训练数据和计算资源。
2.基于自编码器的方法
自编码器是一种无监督的深度学习模型，在图像处理、图像压缩和特征提取上具有很强的潜在优势。结合自编码器模型的变化检测方法能够缓解传统方法下特征选择的问题，改进了基于卷积神经网络的方法在小样本情况下的表现，同时也缩小了预训练需要的数据规模，极大地减小了计算量。
3.基于循环神经网络的方法
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。与基于CNN的方法不同，基于RNN的变化检测方法主要是以时序信息为依据进行分析的。与基于CNN的变化检测方法相比，基于RNN的方法更适合于处理连续时间序列数据。
三、总结和展望
传统方法和深度学习方法都有自己的优缺点，应根据实际情况选择合适的方法。传统方法基于先验知识、稳定性好、运算速度快，但局限于特征的选择和运算精度等方面；深度学习方法通过自适应学习特征、提高了精度和鲁棒性，但需要大量的数据训练和计算资源，同时也不易解释建立的模型。
在未来，深度学习方法仍将是遥感图像变化检测的重要方向，但必须在实际应用中获得更好的效果和广泛的应用。此外，将遥感图像变化检测与其他领域相融合，如海洋、林业、城市规划等，也有利于未来的发展。