内容概要：本文主要介绍了利用Google Earth Engine（GEE）平台对2000年与2022年的土地利用/覆盖数据（LULC）进行城市化变化分析的技术流程。通过构建城市区域掩膜，计算城市扩张的净增长与总增长面积，并结合随机像素筛选方法逼近预期的净增城市面积目标。同时，区分了“无变化”、“净城市增长”和“其他变化”三类区域，并实现了可视化制图与区域统计。代码还包含用于调试的像素计数函数和面积计算函数，最终将结果导出至Google Drive。; 适合人群：具备遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，熟悉GEE平台操作及相关JavaScript语法的科研人员或高年级本科生、研究生；有一定编程经验的环境科学、城市规划等领域从业者； 使用场景及目标：①开展长时间序列城市扩展监测与空间分析；②实现土地利用变化分类与面积统计；③支持城市可持续发展与生态环境影响评估研究； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，建议读者结合GEE平台动手实践，理解每一步逻辑，尤其是掩膜操作、面积计算与图像合成技巧，注意参数如分辨率、区域范围的适配性调整。

本文详细介绍了遥感图像变化检测的定义、处理流程、方法分类及主流技术。变化检测是指识别同一地理区域在不同时间拍摄的图像之间的差异，其处理流程包括数据选取、预处理、变化信息提取、后处理和精度评价。文章重点讨论了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（U-Net、AlexNet、VGG、ResNet、FCN）、生成对抗网络（GANs）、注意力机制、Siamese网络和Transformer，以及多尺度和多分辨率方法。这些技术在遥感图像变化检测中表现出色，能够自动学习特征、提高检测精度和效率。文章还探讨了分辨率和尺度的概念辨析，并通过实例说明多尺度图像处理的应用。最后，总结了当前研究趋势和未来发展方向。 遥感技术是现代地理信息获取的重要手段之一，其能够在无需直接接触目标的情况下，对地表进行观测和数据采集。变化检测作为遥感领域的一项关键技术，指的是对同一地理位置在不同时间点获取的遥感图像进行比较分析，识别出地表覆盖、土地利用、环境变化等信息的过程。在变化检测中，数据选取阶段需要选择具有时间对比价值的遥感图像，预处理步骤包括对图像进行辐射校正、几何校正、图像增强等，以消除不同图像之间的系统误差和随机误差。变化信息提取是指运用特定算法从预处理后的图像中提取变化区域或变化信息，后处理则包括对提取结果进行平滑、去噪、分类等，而精度评价则是对变化检测结果的准确性进行定量描述。 在遥感图像变化检测方法分类中，基于深度学习的方法近年来受到广泛关注。深度学习方法通过构建复杂的网络结构，能够自动提取图像特征并进行学习。例如卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中的一种，已经被广泛应用于图像的特征提取和识别中。U-Net、AlexNet、VGG、ResNet、FCN等都是CNN的不同架构。生成对抗网络（GANs）则是一种由生成网络和判别网络组成的方法，它可以通过对抗训练达到图像生成和特征提取的目的。注意力机制能够让网络在处理图像时更加关注重要特征，提高模型性能。Siamese网络擅长于对相似性进行评估，而Transformer是一种能够处理序列数据的模型，也被引入到图像处理中，特别是多尺度和多分辨率的图像处理。 多尺度和多分辨率方法是指在遥感图像处理中，采用不同尺度和分辨率的图像进行分析，从而获取更为丰富的地表信息。例如，在进行大范围的地表变化监测时，可能需要结合不同分辨率的图像来提高整体的监测精度。多尺度处理能够使我们从宏观到微观不同层面上分析地表变化，而多分辨率处理则允许我们综合不同细节层次上的信息。这些方法在实际应用中可以提供更加灵活和准确的分析结果。 文章中还提到，分辨率和尺度是遥感图像处理中的两个重要概念。分辨率通常是指图像的细节程度，即图像中最小的可分辨细节的大小。而尺度则更多指的是研究对象的大小，与观察视角和数据采集的距离有关。这两种概念的区别和联系对于理解遥感图像的分析至关重要。 随着技术的发展，遥感图像变化检测技术不断进步，文章最后对当前研究趋势进行了总结。例如，云计算和大数据技术的引入为遥感数据的存储、处理和分析带来了新的可能性。边缘计算的发展也使得遥感图像数据可以在更靠近数据源的地方进行预处理和分析，减少传输延迟和数据丢失。人工智能特别是深度学习方法在遥感图像处理中的应用，显著提升了变化检测的自动化和智能化水平。 此外，遥感图像变化检测在生态环境保护、城市规划、灾害监测、农业产量评估等多个领域都具有广泛的应用前景。这些应用不仅能够提供决策支持，还有助于提高资源管理的效率和效果。 随着遥感技术的持续进步，以及深度学习等先进技术的结合应用，遥感图像变化检测正向着更高精度、更大尺度、更强智能化的方向发展。未来，遥感图像变化检测将成为地理信息系统、智能城市、智慧农业等领域不可或缺的一部分，并在各种实际问题的解决中扮演着越来越重要的角色。

变化检测是一种重要的遥感图像处理技术，主要用于识别和分析地物在时间序列中的变化情况。在本案例中，我们关注的是使用合成孔径雷达（SAR）数据进行变化检测。SAR是一种主动式遥感系统，它利用雷达波对地表进行探测，不受光照条件限制，可以在夜间和恶劣天气下获取地表信息。 合成孔径雷达技术通过发射和接收回波信号，创建高分辨率的二维图像。SAR图像的变化检测主要是比较不同时间点的两幅或多幅SAR图像，寻找地表反射特性的差异，从而推断出地物的变化信息，如建筑物的增长、森林砍伐、洪水淹没等。 变化检测的步骤通常包括以下几个阶段： 1. **图像预处理**：这一步包括辐射校正、几何校正和去噪等，目的是使图像在空间和辐射上保持一致，以便后续的比较分析。 2. **图像配准**：由于SAR图像可能在不同的时间、不同的飞行方向获取，需要将它们精确对齐，确保同一地物在图像中的位置相同。 3. **图像融合**：有时会将SAR图像与可见光或近红外图像融合，利用多模态信息提高变化检测的准确性。 4. **变化指标计算**：这一步是关键，常见的方法有差分法（如绝对差分、相对差分）、指数法（如归一化差分指数、结构相似性指数等）、分类对比法（比较不同时间点的分类结果）等。 5. **变化检测结果分析**：根据计算出的变化指标，可以使用阈值分割、聚类分析等方法确定变化区域。 6. **后处理**：包括去除假阳性和假阴性，例如使用时间序列分析来验证变化的稳定性，或者结合地面实况数据进行验证。 在“变化检测新下代码”这个压缩包中，可能包含用于执行这些步骤的算法代码。这些代码可能涉及多种编程语言，如Python、MATLAB或R，它们可能利用了专门的遥感库，如GDAL、OpenCV或SARPy等，实现SAR图像的读取、处理和分析。代码的使用者需要有一定的编程基础和遥感知识，才能理解和运行这些代码，以进行自己的变化检测研究。 变化检测是SAR遥感应用的重要领域，它为环境监测、灾害评估、城市规划等提供了有力工具。通过理解和运用提供的代码，研究人员可以更有效地检测和理解地表变化，从而支持决策和科学研究。

网页监控是一种重要的技术手段，它主要用于实时监测网页内容的变化，以获取及时的信息更新或进行数据分析。在互联网时代，网页监控工具对于企业和个人来说都具有很高的价值，例如跟踪竞争对手的动态、监控自身网站的性能或者抓取有价值的数据。在这个场景中，"网页内容监视器"和"网页内容变更监控"都是描述此类功能的关键词，而"网站内容变化检测"则是其核心功能。 网页监控通常涉及到的技术主要包括以下几个方面： 1. **网页抓取**：这是监控的基础，通过模拟浏览器行为，如发送HTTP请求，获取网页源代码。这通常使用`fetch` API或`XMLHttpRequest`来实现，如果是针对JavaScript渲染的页面，可能需要用到`Puppeteer`这样的库来模拟完整的浏览器环境。 2. **内容解析**：获取到网页源代码后，需要解析出关键信息。这通常涉及HTML解析，可以使用`DOM` API或者` cheerio`等库来操作DOM树，提取所需元素。 3. **差异检测**：监控的重点是识别内容变化，这需要对前后两次抓取的网页内容进行比较。可以使用`diff`算法，比如`jsdiff`库，找出文本的差异部分。对于HTML结构的变化，可能需要更复杂的比较逻辑。 4. **事件触发与通知**：当检测到内容变化时，系统应能自动触发预设的行动，如发送邮件、短信提醒，或者调用API。这需要编程实现事件驱动的逻辑，并集成相应的通知服务。 5. **定时任务**：为了持续监控，通常需要设置定时任务，如使用`setInterval`或者配合Node.js的`cron`库实现定时执行监控任务。 6. **数据存储与分析**：长期的监控会产生大量数据，需要合理存储（如数据库或云存储）并进行分析，以便了解变化趋势，发现潜在规律。 7. **性能优化**：考虑到监控频率和网页加载速度，性能优化至关重要。可以通过缓存策略、异步处理、减少请求次数等方式提高效率。 8. **错误处理与重试机制**：网络不稳定或目标网站结构变动可能导致监控失败，合理的错误处理和重试机制可以保证系统的稳定性。 9. **用户界面与权限管理**：如果开发的是一个工具或服务，那么用户界面的设计和权限管理也是重要组成部分，以便用户能方便地配置监控规则和查看结果。 在"JavaScript开发-其它杂项"这个标签下，我们可以理解这个监控工具可能使用JavaScript编写，可能包含了一些非标准或特定用途的代码，比如针对特定网页的适配或优化。 "openwebmonitor-master"这个文件名可能是指一个开源项目，"master"通常表示主分支，意味着这是一个开发中的项目或者最新的稳定版本。对于这样的项目，我们通常可以期待源码中包含了完整的监控系统实现，包括上述提到的各项功能，以及可能的配置文件和示例。通过阅读源码，开发者可以学习如何构建自己的网页监控解决方案。

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。

该教程全面阐述了CCDC变化监测过程中所需用到的全部流程，冰包含了相关的下载代码，你只需要修改自己的研究区即可在谷歌地球引擎中（GEE）实现CCDC的全过程分析。 土地覆盖变化影响自然和人为环境，并被全球气候观测系统视为基本气候变量。例如，荒漠化导致从植被生态系统到沙漠的土地覆盖过渡，毁林导致森林转变为人为改造的土地利用，城市发展可以将自然环境转变为建筑物和道路覆盖的环境。为了了解这些过渡的影响，在国家至区域尺度上对其进行量化至关重要，这通过遥感分析来实现。 使用遥感数据监测土地变化需要将图像转换为关于景观变化的有用信息的方法。一个被广泛应用的方法是连续变化检测和分类（CCDC；Zhu and Woodcock 2014）。本教程将演示如何在Google Earth Engine上应用CCDC进行土地变化监测。

GEE——连续变化检测和分类（CCDC）.html

基于简单代数运算的变化检测方法总结 基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变化阈值，这类方法中还一个重要的环节是选择合适的波段或者波段组合。这类方法的不足是难以确定变化的类别和不能对变化信息进行描述。

基于MATLAB的遥感图像变化检测.pdf