遥感变化监测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。

图像差值法：两个时相的遥感图像相减。

原理：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大的差别。

光谱特征变异法：同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进行融合，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像种此地物的光谱就表现得与正常地物光谱有所差别。据此确定变化的信息。

假彩色合成法（波段替换法）：由于地表变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时相的影像在灰度上有较大区别。在进行变化信息的发现时，将前、后两时相的数据精确配准，再利用假彩色合成的方法，将后一时相的一个波段赋予红色通道，前一时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道进行假彩色合成。其中地表未发生变化的区域合成后影像灰度值接近，而发生变化的区域则会呈现出红色。

多波段主成分分析法：当地物属性发生变化时，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化，所以只要找出两时相影像中对应波段值得差别并确定这些差别的范围，便可发现变化的信息。

实际操作为将两时相的影像各波段组合成一个两倍于原影像波段数的新影像，并对该影像做PC变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反映出两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几个分量进行波段组合来发现变化信息。

图像分类后比较法：首先运用统一的分类体系对每一时相遥感影像进行单独分类，然后通过分类结果进行比较来直接发现变化信息

图像直接比较法

该工具时使用波段数据来进行变化监测，第一次选择“00“影像中的第四波段，第二次选择后面”06“影像中的第四波段。

变化分级类别数和阈值设定采用默认。

蓝色和红色变化剧烈，棕色附近变化较小。

由于软件原因，折线图并未显示。但可以查看下面表格了解具体的变化信息。

图像分类后比较法

打开08年和09年两幅分类后的实验数据，各类别的名称和图例需要一一对应。

选择change detection下面的change detection statistic。一次输入“08“初始影像和”09“变化后影像。

此处已经自动匹配，只需要下一步就行

选择报表输出的类型，和输出文件的路径

输出结果以转移矩阵进行表示。

流程化动态监测工具（image change workflow）

该工具是两幅不同影像之间变化的监测

依次输入两个时相后，点击下一步。

该步骤是询问是否做图像配准，由于图像已配准，此处选择跳过

直接比较法和图像变换法。我们对两个方法逐一查看

三个依次为主成分分析法、最小噪声分类法、独立主成分分析法

第一个是选择波段的差值。

第二个是特征指数的差值，特征指数提供了植被指数、水体指数、建筑物指数和燃烧指数。

第三个时使用光谱角（光谱曲线的角度差超过了阈值则认为发生变化）

此处使用植被指数进行。

第一个选择显示增加还是减少或是增加减少都显示。下面选择自动设置阈值的方法

对结果进行平滑操作

结果显示，蓝色为增加，红色为减少

流程化动态监测工具（thematic change workflow）

该工具为两幅分类后的影像之间的监测

在input mask中输入已准备好的掩膜文件

不同颜色显示了不同的变化情况