基于分割的高分辨率遥感影像变化检测研究文献综述

高分辨率遥感影像为精准地监测地表覆盖变化提供了丰富的信息，基于分割的变化检测作为一种新兴的技术手段，近年来受到越来越广泛的关注。

相比于传统的像素级变化检测方法，基于分割的方法能够提取更具语义信息的变化区域，有效抑制噪声和无关信息的干扰，提高变化检测的精度和效率。

本文首先介绍了变化检测和图像分割的基本概念，以及高分辨率遥感影像的特点和挑战。

接着，对国内外基于分割的高分辨率遥感影像变化检测方法进行了详细综述，包括传统分割方法和深度学习分割方法，并分析了各自的优缺点。

此外，本文还总结了常用的变化检测数据集和评价指标，并对不同方法的性能进行了比较分析。

最后，对基于分割的高分辨率遥感影像变化检测方法的未来发展方向进行了展望。

关键词：高分辨率遥感影像；变化检测；图像分割；深度学习；文献综述

#1.1变化检测变化检测是指利用不同时相获取的同一地区的遥感影像，识别该地区地表覆盖发生的显著变化。

变化检测技术在土地利用/覆盖变化监测、城市扩张监测、灾害评估、环境监测等领域具有广泛的应用价值。

#1.2图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有特定语义含义的区域的过程，其目标是使图像中属于同一区域的像素具有相似的特征，而不同区域的像素具有不同的特征。