SAR影像变化检测中的MRF框架优化

地表和地物变化信息是对地观测中人们最关心的信息，在新增目标快速发现，军事目标核查，灾害信息提取中是最有价值的情报。利用两(多)时相的遥感影像进行变化检测，可快速发现地表地物目标的变化。变化检测技术是提取变化信息的核心关键技术，已被广泛应用于土地利用变化监测、地理信息更新、城市违章检测、打击效果评估等国民经济建设和国防建设的各个领域。

地表变化在SAR图像中主要表现为辐射值或是局部纹理上的变化。其中有些是由真实变化引起的，这些变化是希望检测出的变化信息；有些则是由于电磁波入射角、侧视方向等条件变化会引起SAR图像的辐射值变化，同时相干斑噪声会不同程度的影响检测的效果。针对上述问题，在进行区域分割后，提取纹理、灰度特征，引入MRF模型，构建一种区域级的SAR图像变化检测的方法。(www.xing528.com)

由于受到成像条件的制约，地震等自然灾害发生后，并不能直接获得光学影像或光学影像质量不佳。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种主动成像方式，可以实现全天时、全天候成像。受限于图像的时间和空间分辨率等因素，特别是在灾害应急或军事演习行动中，SAR与光学图像变化检测经常存在巨大的应用需求，因此研究单一利用灾后VHR SAR影像，或是结合利用灾前光学影像和灾后SAR影像，对灾害进行评估具有重要的现实意义。本章的另外一个研究内容是：利用灾后高分辨率SAR影像，结合灾前光学影像，对地震灾害中低层房屋进行变化检测研究。由于成像机理的差异，光学与SAR影像存在很大的差别，因此直接利用变换检测的方法对城区建筑物进行评估比较困难。而SAR影像模拟仿真成了构建二者关系的桥梁。在得到模拟SAR图像后，结合灾后真实SAR影像，对低层房屋实现有效的变换检测。