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SAR图像变化检测方法综述 变化检测定义 变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程。遥感变化检测是遥感瞬时视场中地表特征随时间发生的变化引起两个时期影像像元光谱响应的变化。SAR图像的变化检测专指利用多时相获取的同一地表区域的SAR图像来确定和分析地表变化，能提供地物的空间展布及其变化的定性与定量信息。 SAR 由于其具有的传统光学遥感不可比拟的全天候、全天时的优势而逐渐成为变化检测的重要数据源，在国土资源监测、灾害评估与监测等各个方面起到日益重要的作用。 随着近些年来自然灾害及极端恶劣天气的频发，使得在众多的SAR变化检测的应用方面，灾害预警与灾害评估方面应用意义重大，尤其是2008年5月12日汶川地区发生8.0级地震及最近日本地震等自然灾害的发生，使得各国对应用SAR变化检测技术对灾害进行预警和评估更加重视。 其中，SAR图像变化检测技术在汶川地震后的灾害评估方面起到重要的作用。 下面几组SAR图像很好的展示了SAR图像变化检测的重要性。 图（a）为汶川地震两个受灾县表示映秀镇地震前后SAR图像,可以清晰观测出地震给映秀镇损害 图（b）表示北川县地震前后SAR图像，两个白箭头所指区域代表地震破坏最严重区域。 汶川县映秀镇地震前SAR图像(左)中绿色的圆圈代表一些标记的建筑物，地震后的SAR图像(右)中，仍然是蓝色的圆圈表明在地震中没有受到损害，而红色的圆圈表明在地震中受到的重大的损害。 SAR图像进行变化检测的基本前提 由一些随机因素引起的变化与观测场景目标本身变化而引起的辐射值或局部纹理的变化是可分的。这些随机因素是指大气条件、投射角和视角、土壤湿度、季节、天气、潮汐等。有些变化检测方法则是以假定其造成的变化区域相当小为前提；也就是说，地表的变化会导致SAR图像强度的变化；地表变化导致的图像强度变化比其他因素引起的变化要大的多。变化检测是检测是否发生变化以及变化的属性，包括变化的位置和内容，通常意义上，检测内容包括： (1)检测已经发生的变化； (2)识别变化的性质； (3)判断变化的区域范围； (4)评估变化的模式。 变化检测基本流程 变化检测的预处理 　　在遥感图像进行变化检测前，一定要先对两时相图像进行较高精度的图像预理，否则将检测出来的变化区域，有很大一部分是误检测出的“伪”变化区域。而这些“伪”变化信息不是地物信息，而是由于对相同地物成像时，传感器的成像位置和以及传感器所受得光谱反射值发生变化所引起的，这些变化一般被称为几何畸变和辐射失真。因此图像预处理对于变化检测技术是否能准确地提取地物的真实变化信息起着至关重要的作用。遥感图像数据进行的预处理，包括辐射纠正、 几何校正、 几何配准、斑点噪声抑制（SAR图像特有）、图像增强等几个方面。 几何校正与几何配准 在卫星遥感成像过程中，由于受载体位置、运动状态变化、地球表面曲率、大气折射、地面起伏、地球旋转等因素的影响，SAR图像必然会产生一定的几何畸变。因此，在对SAR图像进行变化检测前，必须进行几何校正，也是从图像中提取有用信息的先决条件。　　　 几何配准是图像差值变化检测方法的一个非常关键的前提和基础，特别是高精度的配准在图像差值法中已成为获取准确变化信息的必要条件。配准结果的优劣会直接影响到变化检测的精度。图像配准包括相对配准和绝对配准。在变化检测中，从应用的角度出发通常采用相对配准。 辐射校正 由于受传感器差异、大气条件等的影响，对辐射值都会有不同程度的影响，在利用SAR图像进行变化检测时，必须对SAR图像进行辐射校正，使得两幅SAR图像的未变化部分的灰度值大致相同。辐射校正分为绝对辐射定标和相对辐射定标。绝对辐射校正需要确定大气条件和传感器角度等参数，由于相关参数的获取比较困难，处理过程也比较复杂，因此，不易实现。而相对辐射校正，以一副图像为基准，把其它数据序列集图像映射投影变换到基准亮度空间，比较容易实现。在变化检测中，大都应用相对辐射校正。目前常用的相对辐射校正方法主要包括非线性校正法和线性回归法。 图像滤波 由于遥感器在成像过程中产生随机分布在图像各部分或明或暗的斑点，与一些细小的地物目标掺杂在一起，尤其是SAR图像受斑点噪声干扰，破坏了图像的纹理结构，给遥感图像解译带来困难。对遥感图像进行滤波处理时，如果是光学遥感图像，由于受斑点噪声干扰较少，其噪声的统计分布接近于加性高斯分布，一般采用简单的均值滤波或中值滤波来完成滤波处理。如果是SAR图像，由于受乘性斑点噪声干扰较为严重，常采用如Lee、增强Lee、Kuan及Frost等滤波算法。 图像增强 图像增强是增强图像中的有用信息，它可以