基于回归模型的MATLAB遥感图像变化检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遥感图像的线性回归变化检测，通过配准和预处理多时相影像，建立像素级回归模型，精确定位地表覆盖变化区域并量化变化强度。适用于环境监测和土地利用分析。

详 情 说 明

基于回归模型的遥感图像变化检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的遥感图像变化检测系统，利用多元线性回归技术对同一区域不同时相的遥感影像进行分析，实现地表覆盖变化的精准检测。系统通过建立像素级回归模型，能够有效识别变化区域，并提供定量分析与可视化结果，为环境监测、城市发展研究等领域提供技术支持。

功能特性

• 核心检测能力：采用多元线性回归建模，分析像素值的时间变化特征
• 预处理模块：支持图像自动配准与辐射归一化处理，确保数据一致性
• 自适应阈值：集成变化阈值自适应确定算法，提高检测准确性
• 多格式支持：兼容TIFF、JPEG2000、MAT等多种遥感图像格式
• 全面输出：提供二值变化图、变化强度图、统计报告和可视化对比结果
• 精度验证：支持利用参考样本进行模型验证与精度评估

使用方法

1. 数据准备：准备至少两个时相的已校正遥感图像
2. 参数配置：根据需要修改检测参数配置文件
3. 执行检测：运行主程序开始变化检测分析
4. 结果查看：在输出目录查看生成的检测结果和报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少8GB RAM（处理高分辨率图像时建议16GB以上）
• 存储空间：保证足够的磁盘空间存储中间文件和输出结果

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括遥感图像数据的读取与校验、必要的预处理操作（如图像配准与辐射校正）、基于多元线性回归的变化检测模型建立、变化阈值的自适应计算与变化区域提取、多种结果图像与统计报告的生成，以及最终检测效果的可视化展示。该文件通过协调各功能模块，实现了从原始输入到最终输出的完整变化检测流水线。