本文件包含目前文章常用9个数据集，但仍缺失一些数据集，希望大家在下载的同时也把一些稀缺数据集分享出来。

本代码属于IDL编程实现遥感数据的可视化与变化检测，如果你改一下路径并下载数据可以实现

对图像进行主成分分析，来提取重要的信息。适用于变化检测

遥感图片 作为图片变化检测 图像配准等用途

:针对高空间分辨率的遥感影像，提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用 Mean-Shift 分割算法对 影像进行多尺度分割，构建了不同尺度上的地理对象，以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度 特征向量，采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。

基于线性回归方法的图像变化检测，可以准确检测出两幅卫星遥感地图（或其它）不同时间点的变化区域。

基于python实现图片的变化检测。变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程；遥感变化检测是一个确定和评价各种地表现象随时间发生变化的过程；遥感变化检测是遥感瞬时视场中地表特征随时间发生的变化引起两个时期影像像元光谱响应的变化。

Change-Detection-master.zip

遥感影像的变化检测是遥感应用研究的热点之一，在城市变化、环境监测、土地利用以及基础地理数据库更新等领域中有着广泛的应用.变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征和过程，具体工作是对同一地区不同时相的两幅或多幅图像进行分析，检测出其中的变化部分与未变化部分.本文提出了基于堆栈降噪自动编码器网络的变化检测方法，将应用于SAR （Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）卫星图像变化检测的深度学习算法改进，使之适用于高分光学卫星图像，然后在孪生网络的结构上进行改进，提出了基于分支卷积神经网络的变化检测方法，最后设计算法去除了阴影干扰和噪声等伪变化，并在高分二号卫星中宁夏地区的实际生产数据影像上进行了测试，取得了不错的效果.

遥感影像变化检测方法综述及展望.pdf