SAR图像变化检测

资 源 简 介

SAR图像变化检测

详 情 说 明

SAR图像变化检测是一种基于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）数据的遥感分析技术。该技术通过比较同一地理区域在不同时间获取的SAR图像，识别地表发生的物理变化。

实现思路主要分为几个关键步骤：首先需要对不同时相的SAR图像进行精确配准，确保空间位置对齐。其次进行辐射校正处理，消除传感器和大气条件带来的辐射差异。然后选择合适的差异检测算法，如对数比值法或均值比值法，生成初步的变化区域图。接下来运用聚类分析方法（如K-means或模糊C均值聚类）对变化区域进行分类和精确定位。最后通过后处理消除斑点噪声等干扰因素，提高检测结果的准确性。

这项技术在灾害监测、城市扩张分析、森林砍伐检测等领域有重要应用价值。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的变化检测方法也显示出优越性能，能够自动学习SAR图像中的深层特征，提高检测精度。