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SAR變化檢測研究綜述
1 引言
遙感變化檢測是指通過對不同時期同一區(qū)域的遙感圖像進行比較分析，根據(jù)圖像之間的差異得到我們所需要的地物或目標的變化信息�，F(xiàn)代遙感技術的飛速發(fā)展為變化檢測提供了一種便捷的途徑，遙感數(shù)據(jù)成為變化檢測的主要數(shù)據(jù)源。
與可見光和紅外遙感相比，微波遙感具有無可比擬的優(yōu)點：微波能穿透云霧、雨雪，具有全天候、全天時的工作能力。二，微波對地物有一定穿透能力。三，采用側視方式成像，覆蓋面積大。正是這些優(yōu)點，使得SAR 圖像日益成為變化檢測的重要數(shù)據(jù)源。
SAR 變化檢測技術的需求日益廣泛。目前，全球壞境變化加劇，城市急速發(fā)展，洪水、地震等自然災害時有發(fā)生，這些都需要及時掌握相關動態(tài)信息，為相關決策部門提供支持，而SAR 的種種優(yōu)點為快速響應提供了技術支持和應急保障。
2 變化檢測的研究內(nèi)容
2.1 圖像配準
圖像的配準精度對變化檢測的精度影響很大，如果圖像沒有較高精度的配準，則圖像的錯位會帶來大量的虛警。因此，針對這一方面，Dai 和Khorran[1]得出的結論為：好的變化檢測結果需要高精度的配準算法。Jeannie Moulton [2]等針對多時相SAR 圖像的平移及偏轉誤差提出一種解決方法。意大利的Paolo [3]針對高分辨SAR 影像配準的困難，提出基于象元與特征相結合的方法進行未精確配準的變化檢測研究。
2.2 噪聲抑制
基于 SAR 圖像的變化檢測對斑點的抑制要求很高：降班算法要既能有效降斑，還能保持圖像的細節(jié)信息。因此，需要采用性能良好的自適應降斑方法來完成。相干斑抑制方法可以分為兩類：一類是成像前的多視平滑處理，但同時也降低了圖像的空間分辨率，所以目前常用的方法為成像后的去相干斑噪聲的濾波技術。濾波方法主要有：（1）傳統(tǒng)方法，如均值濾波、中值濾波等；（2）模型方法，假定靜態(tài)的噪聲模型，采用相應的濾波器進行處理，如Kalman 濾波和Lee 濾波；（3）幾何濾波方法，如Gamma MAP 濾波；（4）基于局域統(tǒng)計自適應濾波，這種方法能在平滑噪聲的同時較好的保持邊緣信息，是目前的SAR 變化檢測常用的方法。
2.3 變化信息提取及后處理
進行變化信息提取時，可以選擇適當?shù)淖兓瘷z測方法對兩個時相的遙感影像進行變化信息的提取。根據(jù)實際野外觀測提供目標區(qū)變化的真實信息，并借助相關統(tǒng)計資料和專題資料對變化信息進行后處理，歸并小圖斑，消除提取出的變化信息中的偽變化信息[4]。
2.4 精度評價
通常采取誤差矩陣法進行精度評價。根據(jù)真實變化圖與變化信息圖比較，歸納到誤差矩陣中。變化誤差矩陣如表1。
根據(jù)這一變化誤差矩陣，變化檢測的性能可以通過下面的參數(shù)來定量分析：
虛警率 Pjd 為實際未變化但檢測為發(fā)生變化的比例，表示了檢測出的變化點中誤判點的比例。
Pjd= Cjd/ C0 (1)
漏檢率Pir 為實際發(fā)生變化但檢測為未變化的比例，表示了未檢測出的變化點在所有變化點中的比例。
Pir= Cir/ C1 (2)
檢測概率Pid 為實際發(fā)生變化或非變化且檢測為變化或非變化的比例，表示了對所有變化區(qū)域的檢測百分比。
Pid= （Cid+ Cir ）/ （C0+ C1） (3)
3 常用的變化檢測算法
SAR 圖像變化檢測是研究不同時期的同一場景圖像之間發(fā)生的變化。歸結起來，近些年逐步形成的SAR 圖像變化檢測方法可以分為：(1)基于簡單代數(shù)運算的變化檢測，經(jīng)典的變化檢測方法包括圖像差值法、圖像比值法、對數(shù)比值法；(2)基于圖像變換的變換檢測，經(jīng)典的變化檢測方法包括主成分分析、變化向量分析法、相關分析法圖像變換法；(3)基于圖像分類的變化檢測方法。
3.1 代數(shù)運算法
早期變化檢測的主要方法是利用圖像差值法，主要利用兩幅圖像對應像素點的灰度差值作為變化判別依據(jù)，該方法簡單、直接，但是容易受成像質(zhì)量、噪聲等的影響。圖像差值法應用于海岸線環(huán)境、森林變化、沙漠化等。與差值法相比，比值差異圖像與原始SAR 圖像的平均強度值無關，對于SAR 圖像的乘性噪聲不敏感，而且減少了輻射定標誤差的影響。
圖像比值法對于SAR 圖像上的乘性噪聲是不敏感的，被廣泛用于城區(qū)變化檢測。對數(shù)比值法，在得到對應像素的比值后，再取其對數(shù)，能壓縮圖像的變化范圍，將乘性噪聲轉換為加性噪聲。代數(shù)運算法的優(yōu)點是直接、簡單，主要缺點在于(1)沒有考慮多時相圖像之間的相關性，簡單計算可能出現(xiàn)虛警率；(2)變化閾值確定困難。
3.2 圖像變換法
Lillesand[5]提出的主分量法，又稱K-L 變換，是一種經(jīng)典的數(shù)學變換方法，把原來多個波段中的有用信息集中到互不相關的新成分圖像中，達到冗余壓縮和信息集中的目的。在進行主成分變換時，利用協(xié)方差矩陣和相關矩陣得到的主分量是不同的，由相關矩陣推導的主分量變換對于多時相分析是尤其有用的[6][7]。
Malila 提出了變化向量分析法(Change Vector Analysis,CVA)[6],Johnson[8]等詳細闡述了這種方法的具體內(nèi)容、優(yōu)缺點。變化向量法是一種多變量的方法，描述從第一時間到第二時間的光譜變化的強度和方向。如果變化向量的幅值超過給定的門限，則判定該像素發(fā)生變化，變化向量的方向包含變化類型信息。該方法可用在多通道極化SAR 圖像的變化檢測，或者用于多特征，如空間結構特征，紋理特征等分析。
相關分析法，斑點的時相去相關提供了地表在結構或介電特性上可能的變化信息，并且這種變化檢測不依賴于定標精度。實際應用中，通常使用一般的強度圖像來計算斑點相關系數(shù)，不考慮相位信息。
3.3 分類法分類
后比較法，在70 年代末開始應用于Landsat 衛(wèi)星影像的變化檢測。分類后比較法是對每幅圖像單獨進行分類，然后對圖像的分類結果圖進行比較，以確定變化的類別和區(qū)域。
如果對應像素的分類類別相同，則認為該像素沒有發(fā)生變化，否則認為該像素發(fā)生了變化。
使用分類法的優(yōu)點主要有：(1)可以給出區(qū)域變化的類型、位置、數(shù)量等有關地物性質(zhì)信息；(2)受圖像配準的影響要小。此方法的主要缺點是它受分類器的影響很大，不同的分類器能夠決定變化檢測的精度高低。
同時分類法，將多時相圖像構成一副復合影像進行分類，得到的分類結果圖中的每一類代表一種變化類型。此方法能夠減少分類時間，但是難于標記變化類別，而且分類更加復雜，對訓練樣本的選取相當高。
隨著計算機技術的發(fā)展，解決復雜問題的各種數(shù)學方法與專家知識被逐漸加入。人工神經(jīng)網(wǎng)絡、向量機、專家智能等方法成為熱點。
4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
近幾十年來，SAR 變化檢測技術被越來越多的國內(nèi)外學者所關注。國外，SAR 變化檢測技術方興未艾，國內(nèi)，該技術正處于起步階段[9]。
4.1 國外現(xiàn)狀
國外，Vilasenor [10]利用兩幅重軌ERS-1 SAR 影像對阿拉斯加北坡地區(qū)進行了變化檢測，驗證了雷達后向散射強度的差值比較可以作為變化檢測的一種方法。Rignot[11]等人根據(jù)多視SAR 強度影像服從Gamma 分布的假設，從理論上證明了比值法更適合多時相SAR 影像的變化檢測。Bazi[12] [13] [14][15]、Bruzzone[16]等在多時相SAR 比值圖像的閾值變化檢測算法上展開一系列研究。針對直接代數(shù)運算法沒有考慮到象元的空間上下文信息，誤檢和漏檢現(xiàn)象嚴重，近幾年來出現(xiàn)了在此基礎上的基于上下文空間關系的變化檢測，主要從兩個方面進行改進。一方面，單尺度上利用差異圖像的上下文關系進行進一步的優(yōu)化得到變化圖, Bruzzone[17]
首先利用 Markov 隨機場對差值圖像進行分析，并求得最優(yōu)的變化檢測結果。文獻[18][19][20][21][22]都是基于馬爾科夫隨機場進行上下文分析。文獻[23][24]利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行上下文分析；另一方面，利用差異圖像的小波多尺度信息進行優(yōu)化得到變化圖，如Bovolo[25],Inglada[26],Celik.T[27][28]利用多尺度小波信息進行變化信息的優(yōu)化。
Fung [29],Gong [30]等先后將主成份變換應用于變化檢測中。Qiu[31]等人將分塊主分量分析(Multi-Block PCA)法應用于圖像變化檢測。
Rignot[11]等人利用ERS-1 的重軌影像進行了不同方法的變換檢測，得出，對于單視影像或者是視數(shù)較小的多視影像，基于去相關的變換檢測方法效果最好。Corri[32]通過計算三幅多時相影像兩兩之間的相關系數(shù)進行變化檢測，并提出一種對建筑物變化敏感的檢測方法。
Hyung Sup [33]等利用多時相JERS-1SAR 數(shù)據(jù)，進行了多種方法的變化檢測，認為去相關法對于檢測物體屬性的變化是非常有用的方法。Takashi[34]等用相關系數(shù)法以及標準偏差系數(shù)法進行了比較，發(fā)現(xiàn)，相關系數(shù)法提取的區(qū)域要小于標準差系數(shù)的區(qū)域，對于大面積區(qū)域，更適合用標準差系數(shù)法來進行變化檢測。
Roger[35]等利用Seasat 和SIR-B 不同時相圖像，用最小距離分類器得到了森林主要變化類型的大小和范圍。White [36]對基于模型與基于神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行了比較，認為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練得當，則此方法優(yōu)于基于模型的方法。Fabio [37]等提取出后向強度、相關參數(shù)以及紋理參數(shù)特征，進行神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督分類，進行變化檢測。Welismiller[38]等采用同時分類法進行了德克薩斯地區(qū)海岸帶環(huán)境變化檢測。
White[36]針對SAR 圖像的斑點噪聲以及配準問題，提出基于圖像分割的方法，并利用神經(jīng)元網(wǎng)絡進行對象識別，在此基礎上進行變化檢測。Craves[39]對多時相ERS-SAR 數(shù)據(jù)進行了分割，分割后的圖像疊加起來進行檢測。日本L．Zhu [40]利用分水嶺分割實現(xiàn)建筑物提取，在此基礎上進行變化檢測。瑞典的Hongtao Hu [41]等利用面向?qū)ο蠓指罘椒�，然后進行特征選擇，利用神經(jīng)網(wǎng)絡分類提高分類精度，最后進行變化檢測。Francesca [42]對多時相SAR 影像進行分割，分割后的圖像利用距離測度確定變換圖像，進一步設定閾值進行變化檢測。
4.2 國內(nèi)現(xiàn)狀
熊博蒞[43]在差值圖像基礎上對閾值的自動選擇算法進行了研究.王超等[44]利用radasat-1數(shù)據(jù)對蚌埠市進行比值法變化檢測。金亞秋[45][46] [47]、廖明生[48],江利明[49],宋妍[50]，王桂婷[51]，申邵洪[52]采用馬爾科夫隨機場模型描述SAR 比值差異圖像的空間上下文信息，進行了基于該模型的變化檢測。張路[53]利用顧及上下文關系的貝葉斯理論進行變化區(qū)域提取。王桂婷等[54],李杰等[55]進行了基于小波變換的多尺度融合檢測方法。
張輝等[56][57]將向量化后的兩SAR 圖像組成的矩陣進行主分量分解,利用分解后的次分量表征為圖像的變化部分。
廖明生[58]利用多時相SAR 影像的比值以及相關系數(shù)組成二維圖像進行變化檢測，此方法比用單一方法檢測更加有效。
王永平等[59]對SAR 圖像進行聚類分析，對聚類后的圖像引入M 距離進行變化檢測。黃勇等[60]對原圖像進行分塊，利用每一塊內(nèi)的紋理特征和灰度特征進行非監(jiān)督變化檢測。黃玉琴[61]把地統(tǒng)計學紋理應用到SAR 圖像分類中，得到城市覆蓋區(qū)的專題信息。趙小杰[62]計算出不同的紋理特征，用K 近鄰法進行聚類后再進行變化檢測，并與比值法以及差值法比較，得出該方法適合城區(qū)變化檢測的結論。
黃勇[63] [64]首先對兩幅SAR 圖像進行似然比分割，利用距離函數(shù)進行變化檢測。蔡純[65]
在模擬退火分割基礎上，進行了區(qū)域似然比的變化檢測。文獻[66]用模糊知識分類器進行對象分類,進行分類后比較。Hong Chi[66]用模糊知識分類器進行對象分類,進行分類后比較。
種勁松等 [67][68]利用紋理差值變化檢測方法，采用最小錯誤率的貝葉斯方法對北京地區(qū)Radarsat 多時相數(shù)據(jù)進行變化檢測。張軍團 [69]著重研究了二階灰度特征，提出了基于二階統(tǒng)計特性的SAR 圖像變化檢測算法，在目標與背景強度差距大的情況取得很好的變化檢測效果。
變化檢測的各種方法各有優(yōu)缺點，各有適用范圍，實際應用中，哪種好壞沒有定論。區(qū)域不同、需要不同，方法的選擇也不同。
5 前景
目前的 SAR 變化檢測算法大部分為中低分辨率、象元級、單極化的SAR 影像變化檢測。最近幾年，SAR 成像技術日益成熟，圖像質(zhì)量逐漸提高，分辨率不斷增強，獲取數(shù)據(jù)的能力和精度越來越高，圖像獲取越來越便捷。尤其是2007 年，德國TerrraSAR-X 和意大利Cosmo-SkyMed 新型雷達系統(tǒng)的出現(xiàn)，引起了雷達遙感研究和應用的熱潮。隨著新型雷達系統(tǒng)的出現(xiàn)，SAR 變化檢測的前景會更加廣闊：
1 高空間分辨率使得SAR 圖像能夠在較小的空間尺度上探測細節(jié)變化，實現(xiàn)對建筑物、道路等地面目標細微特征的探測。
2 多極化方式能夠使得雷達圖像的解譯變得更為容易，實現(xiàn)在變化信息提取的基礎上進一步確定變化類型。
3 高空間分辨率影像的紋理結構更加清晰，紋理特征成為重要的識別信息，實現(xiàn)特征級變化檢測。
因此，隨著雷達技術的發(fā)展，SAR 的變化檢測研究將會實現(xiàn)高分辨率、特征級、多極化的變化檢測，進而在軍事偵查、探測，資源環(huán)境監(jiān)測，土地利用與覆蓋變化以及災害評估與監(jiān)測等方面起到越來越重要的作用。
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