基于MATLAB的SAR图像时序变化检测与聚类分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现SAR图像自动变化检测与聚类分析，包含预处理、变化检测及聚类模块，支持多时相SAR图像对比分析，可识别地表变化区域并进行类型分类。

详 情 说 明

SAR图像时序变化检测与聚类分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的合成孔径雷达（SAR）图像变化检测与聚类分析系统。系统通过对同一地区不同时间获取的SAR图像序列进行处理和分析，自动识别地表变化区域，并对检测到的变化进行聚类分类。该系统适用于环境监测、灾害评估、城市扩展监测等多种遥感应用场景，能够高效地提供定量化变化信息。

功能特性

• 图像预处理：提供辐射定标、滤波去噪（如Lee滤波）、图像配准等预处理功能，确保数据质量。
• 变化检测：集成像素级差异分析、比值法、对数比值法等经典变化检测算法，精准定位变化区域。
• 聚类分析：支持K-means、DBSCAN等聚类方法，对变化像素进行分类（如“显著变化”、“轻微变化”、“无变化”）。
• 结果可视化：生成变化检测结果图、聚类效果图、统计图表等多种可视化输出。
• 量化统计：自动生成变化区域面积、变化类型分布等统计报告。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的多时相SAR图像（GeoTIFF, .mat, PNG, JPEG等格式）放置在指定数据目录。
2. 配置参数：运行前，根据实际情况在main.m脚本中调整预处理、变化检测及聚类的相关参数（如滤波窗口大小、变化阈值、聚类数目等）。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行main.m脚本，系统将自动完成整个处理流程。
4. 查看结果：程序运行结束后，结果将保存在输出目录中，包括图像、统计报告和图表，以供分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

项目的主入口文件集中实现了系统的核心流程控制。它主要负责调度整个应用程序的运转，具体包括：读取输入的SAR图像数据、调用预处理模块对图像进行校准与去噪、执行变化检测算法以识别差异区域、应用聚类方法对变化区域进行分类、以及最终将检测与聚类结果进行可视化输出并生成统计报告。用户通过运行此文件即可完成从数据输入到结果生成的全套分析。