● 摘要
多时相遥感图像变化检测是指从同一地区不同时间获取的遥感数据中，定量地分析和确定变化信息的过程。随着遥感技术和图像处理技术的发展，遥感图像变化检测技术已经成为遥感数据处理的关键技术之一，并被广泛地应用于资源监测、环境监测、农业调查、森林监测、自然灾害监测与评估、城市管理规划和军事侦察等领域。
本文着眼于变化信息提取这一影响变化检测精度的关键技术展开研究工作，针对存在的问题提出了解决方法，主要工作和创新点总结如下：
(1) 提出了一种基于低秩表示的非监督的遥感图像变化检测方法。对于在同一区域不同时间获得的两幅遥感图像，首先，分别使用差值法和对数比值法得到两幅初始差异图，同时通过低秩表示分解得到的稀疏部分生成第三幅初始差异图，然后再次使用低秩表示对以上的三幅初始差异图进行低秩稀疏分解，由得到的反映共同特征的低秩部分生成最终的差异图，最后对该差异图进行k-means聚类，从而得到变化检测的结果。实验结果证明了本方法的有效性和可行性。
(2) 从传统的对数比值差异图构造方法出发，引入基于频率调谐的显著性模型，提出了一种基于显著性检测和小波融合的非监督的遥感图像变化检测方法。这种方法能够有效地突出变化区域，同时保留变化区域的细节信息，有利于提取变化区域，提高了检测结果的精度。实验结果表明，本方法能够有效地获得差异图，并且效果良好。