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像素级与对象级相结合的高分遥感影像变化检测方法研究的开题报告
一、课题背景及研究意义
高分辨率遥感影像已成为遥感技术的主流，高分影像能够提供大量的地球表面信息和特征，这对于区域发展、城市规划、灾害评估等领域都有很大的帮助。然而，随着时间的推移，地球表面的自然和人为物理环境的变化是不可避免的。这些变化可以反映不同的物理进程和行为，例如林地变化、城市扩张、红外辐射增强等等。因此，如何准确地检测高分辨率遥感影像的变化成为了一个热门的研究领域。
传统的高分辨率遥感影像变化检测方法主要是基于像素级和图像级的组合。像素级方法是通过分析图像像素的灰度、纹理、形状等信息来比较两张不同的遥感影像，以达到变化检测的目的。但是，由于噪声、光照等因素的影响，像素级方法不仅耗时且结果不够精确。相比之下，对象级方法将遥感影像分割为不同的目标，再通过对比两张不同影像中的目标属性，来检测变化。对象级方法具有较高的精确度，但是在一些复杂的场景中仍然存在一些问题，例如在目标的形状、大小，光照以及视角等方面的变化。
基于以上分析，本次研究旨在结合像素级和对象级方法，探索一种高分辨率遥感影像变化检测方法，以提高检测的精度和效率。同时，本研究也将以目标级别的方式来分析高分辨率遥感影像变化的特点和规律，为城市规划、环境保护和自然灾害预警等领域的研究提供更可靠和准确的数据支持。
二、研究内容与方法
2.1.研究内容
本次研究将探索一种基于像素级和对象级相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。具体来说，主要涉及以下内容：
（1）对于单目标变化检测，构建一种基于像素级的变化检测方法，利用像素的尺度不变特征变换（SIFT）算法对遥感影像进行特征提取，利用变换后的特征来比较两张不同的遥感影像之间的差异。
（2）对于多目标变化检测，构建一种基于对象级的变化检测方法，将遥感影像分割成一系列的目标，然后提取它们的属性，并计算两张不同遥感影像的属性差异，以检测变化。
（3）结合像素级和对象级方法，通过对比单目标和多目标的变化信息，来获得更准确的变化检测结果。
2.2.研究方法
（1）数据准备
首先，收集一组高分辨率遥感影像作为实验样本。每个样本包含两张不同的遥感影像，其拍摄时间间隔在1年以内。
（2）图像预处理
对收集的遥感影像进行预处理，包括去噪、增强、配准和投影转换等，以便进行后续分析。
（3）像素级变化检测
对于单目标变化检测，采用SIFT算法进行特征提取，然后计算两张不同遥感影像之间的像素级差异，以获得变化检测结果。
（4）对象级变化检测
对于多目标变化检测，首先将遥感影像分割成一系列目标，然后提取它们的属性，例如颜色、形状、纹理等，并计算两张不同遥感影像之间的目标属性差异，以获得变化检测结果。
（5）结合像素级和对象级方法
将单目标变化检测结果和多目标变化检测结果相结合，比较两种结果之间的差异，以获得更准确的变化检测结果。
三、研究预期结果
通过本次研究，预期将构建一种基于像素级和对象级相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法，并利用实验样本进行验证。其主要结果如下：
（1）建立了一种高效准确的遥感影像变化检测框架，该框架结合了像素级和对象级方法，能够对单目标和多目标变化进行检测。
（2）对比了像素级和对象级方法的差异和优势，探索了合理领域中两种方法的应用。
（3）对探索到一种基于像素级和对象级组合的遥感影像变化检测方法进行试验验证，并获得较为可靠准确的检测结果。
四、可行性分析
本次研究的核心是将遥感影像的像素级和对象级信息相结合，对遥感影像中的物体变化进行检测。相比单一的变化检测方法，本研究所提出的方法更加综合和准确。同时，由于本研究所采用的方法都是基于已经相对成熟的算法和技术的，具有可行性。
本研究还相对全面地考察了遥感影像变化的特点以及影响因素，能够为遥感数据的加工理解和遥感应用的进一步推广提供很好的支持。此外，采集到的遥感数据可在相关领域发挥很大的作用。