戴 芹，劉建波，劉士彬

中國(guó)科學(xué)院 對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心，北京 100094

1 引 言

隨著遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的不斷進(jìn)步和獲取周期性的逐漸縮短，其應(yīng)用范圍的逐漸拓展和應(yīng)用需求的日益擴(kuò)大，對(duì)遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。目前，國(guó)內(nèi)外研究人員針對(duì)不同的應(yīng)用目標(biāo)提出了許多遙感影像變化檢測(cè)方法和模型［1－5］。遙感影像變化檢測(cè)方法通常可分為可獲得變化類(lèi)型和只能得到變化／非變化類(lèi)型兩類(lèi)方法。變化／非變化類(lèi)型方法一般是利用多時(shí)相遙感影像直接進(jìn)行運(yùn)算與變換處理，然后確定變化區(qū)域和變化類(lèi)型［1－7］?？色@得變化類(lèi)型的方法則主要包括先分類(lèi)后比較和多時(shí)相直接分類(lèi)方法。先分類(lèi)后比較方法，首先將多時(shí)相遙感影像分別分類(lèi)后，再進(jìn)行比較而得到變化信息。這種方法雖然不受大氣變化、物候狀況差異及不同傳感器差異的影響，但存在工作量較大、自動(dòng)性能較低，容易引起誤差的累積的缺點(diǎn)［3－7］。多時(shí)相直接分類(lèi)方法，則是將兩個(gè)或多個(gè)時(shí)相遙感數(shù)據(jù)組合起來(lái)，通過(guò)應(yīng)用監(jiān)督或非監(jiān)督的方法進(jìn)行變化檢測(cè)信息的提?。?］，在一定程度上彌補(bǔ)了先分類(lèi)后比較方法的不足，但在應(yīng)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)器的訓(xùn)練時(shí)，由于需要同時(shí)處理包含多個(gè)時(shí)相的遙感影像數(shù)據(jù)，導(dǎo)致訓(xùn)練集的特征空間較單個(gè)時(shí)相比變得更加復(fù)雜。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通常包含了變化類(lèi)型和非變化類(lèi)型，分類(lèi)類(lèi)別較多，每個(gè)類(lèi)別都各具特點(diǎn)，而常規(guī)的分類(lèi)方法往往對(duì)訓(xùn)練樣本要求滿足條件獨(dú)立、服從高斯分布等條件，且在分類(lèi)器建立時(shí)，均采用一種形式的特征組合，因此當(dāng)訓(xùn)練樣本較復(fù)雜和分散時(shí)，應(yīng)用常規(guī)方法往往檢測(cè)精度會(huì)受到很大影響［5］。然而，基于規(guī)則的分類(lèi)方法［15－16］能夠針對(duì)不同類(lèi)別的特點(diǎn)，分別采用不同的特征組合方式來(lái)建立逐條分類(lèi)規(guī)則，在多時(shí)相分類(lèi)變化檢測(cè)方面具有很大的優(yōu)勢(shì)。

人工智能算法能夠提供自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自推理等高效率自動(dòng)化處理過(guò)程，日趨受到遙感信息提取和變化檢測(cè)等領(lǐng)域研究學(xué)者的強(qiáng)烈關(guān)注［3，8，11］。微粒群優(yōu) 化算法（particle swarm optimization，PSO）是由文獻(xiàn)［10—12］作者于1995年受到鳥(niǎo)類(lèi)群體覓食行為的啟發(fā)而提出的，目前已經(jīng)成功應(yīng)用在眾多應(yīng)用領(lǐng)域中用來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題。微粒群優(yōu)化方法應(yīng)用于遙感信息提取領(lǐng)域具有一系列的優(yōu)點(diǎn)，能夠極大提高遙感數(shù)據(jù)處理的有效性、精確性和實(shí)用性［17］。本文基于微粒群優(yōu)化方法的自動(dòng)化和智能化特征，在微粒群優(yōu)化方法用于遙感圖像分類(lèi)的研究基礎(chǔ)上，針對(duì)目前遙感信息變化檢測(cè)方法的缺陷，探索性地將微粒群優(yōu)化方法的優(yōu)勢(shì)運(yùn)用到遙感信息變化檢測(cè)當(dāng)中，提出一種微粒群優(yōu)化的變化檢測(cè)方法，通過(guò)應(yīng)用模擬微粒群在搜索空間的飛行行為建立模型，從變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本中自動(dòng)搜索得到變化規(guī)則，然后再應(yīng)用搜索得到的變化規(guī)則實(shí)現(xiàn)變化信息的提取。

2 模型與方法

基于PSO算法實(shí)現(xiàn)兩個(gè)時(shí)相的遙感影像變化檢測(cè)的研究思路和技術(shù)流程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：①分別進(jìn)行兩個(gè)時(shí)相影像數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理；②遙感影像變化規(guī)則的訓(xùn)練；③ 根據(jù)訓(xùn)練獲得的變化規(guī)則，輸入兩個(gè)時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)，針對(duì)逐條變化規(guī)則的判斷，實(shí)現(xiàn)變化信息的一次性提取。

2.1 變化規(guī)則表達(dá)形式的確定

變化規(guī)則是實(shí)現(xiàn)變化信息提取的基礎(chǔ)，本文采用的變化規(guī)則的表達(dá)形式表示為

規(guī)則表達(dá)式中的conditions部分表示為term1andterm2and…每個(gè)term是一個(gè)三元組合，該組合為｛attribute，operator，value｝，組合中的value是屬性值（attribute）域中的某個(gè)值，此處的attribute是指遙感影像的DN值。組合中operator表示一個(gè)關(guān)系操作符，可以為“＝”、“≥”、“≤”等。

規(guī)則表達(dá)式中的changeclass表示符合此變化規(guī)則的土地覆蓋的變化類(lèi)別。如果在建立變化規(guī)則當(dāng)中采用關(guān)系符“＝”時(shí)，則需要列舉每個(gè)波段的屬性值value來(lái)表達(dá)變化規(guī)則。但由于遙感數(shù)據(jù)屬于連續(xù)型數(shù)據(jù)，每個(gè)波段的屬性值都具有多樣性，因此通過(guò)這種枚舉式的方法建立變化規(guī)則是不現(xiàn)實(shí)的［11，13－14］。因此，根據(jù)在土地覆蓋變化類(lèi)型確定時(shí)，參與變化檢測(cè)的遙感影像的各個(gè)波段的屬性值是處于1個(gè)區(qū)間范圍這一特征，本文選擇“≥”和“≤”為關(guān)系操作符。通過(guò)應(yīng)用“≥”連接屬性區(qū)間的下限和“≤”連接屬性區(qū)間的上限來(lái)定義該波段屬性值的取值范圍，然后再結(jié)合變化類(lèi)型，從而組成1條完整的變化規(guī)則。譬如，變化規(guī)則“if｛b1≥78.8andb4≤67.0andb5≤89.7｝then｛changeclass＝vegetation to urban｝”，則表示當(dāng)遙感影像在滿足條件“波段1的屬性值≥78.8和波段4的屬性值≤67和波段5的屬性值≤89.7”時(shí)，變化類(lèi)型為“植被變化為城鎮(zhèn)用地”。

2.2 變化規(guī)則建立的技術(shù)流程

應(yīng)用PSO方法建立變化規(guī)則，是一個(gè)模擬微粒群體在多維空間搜索最優(yōu)解的過(guò)程，而微粒群的搜索目標(biāo)是組成變化規(guī)則的不同波段的屬性區(qū)間的最優(yōu)上限和最優(yōu)下限。變化規(guī)則的建立主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟，如圖1所示。

第1步：輸入變化檢測(cè)訓(xùn)練集。

第2步：初始化相關(guān)的參數(shù)，分別對(duì)微粒群數(shù)目、迭代次數(shù)、區(qū)間的上限初始位置和下限的初始位置、區(qū)間上限的飛行速度和區(qū)間下限的飛行速度初始值的初始化。

第3步：微粒群執(zhí)行循環(huán)操作，每個(gè)微粒需要依據(jù)變化檢測(cè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，針對(duì)每種土地覆蓋變化類(lèi)型，在參與變化檢測(cè)的遙感影像中，計(jì)算每個(gè)波段的屬性區(qū)間的上限和下限的適應(yīng)度，并根據(jù)適應(yīng)度值的比較，從而求出每個(gè)波段的屬性區(qū)間上限和下限的個(gè)體極值和全局最優(yōu)值。

第4步：更新微粒的位置和速度，將搜索到的每個(gè)波段的屬性區(qū)間的上限和下限的全局最優(yōu)值，和關(guān)系連接符“≥”和“≤”連接后，組成變化規(guī)則后置入變化規(guī)則集中。經(jīng)過(guò)多次迭代后，得到初始的變化規(guī)則集。

第5步：為了降低將所建立的變化規(guī)則進(jìn)行變化信息提取的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)第4步得到的初始變化規(guī)則再按照適應(yīng)度值的從高到低進(jìn)行排序，形成有序的變化規(guī)則集。為了進(jìn)一步降低規(guī)則集的復(fù)雜性，對(duì)排序后的初始變化規(guī)則集進(jìn)行了剪枝處理，去除了不必要的條件和不必要的變化規(guī)則，使得在不降低變化檢測(cè)精度的同時(shí)，能夠獲得更加簡(jiǎn)練的變化規(guī)則。

第6步：最終輸出變化檢測(cè)規(guī)則集。

圖1 微粒群優(yōu)化算法的變化檢測(cè)規(guī)則建立的偽代碼Fig.1 The pseudo code of constructing change rules based on PSO

2.2.1 微粒的位置和速度向量的表達(dá)

在應(yīng)用PSO方法進(jìn)行遙感影像變化規(guī)則建立時(shí)，微粒表示的變量是組成變化規(guī)則的波段屬性區(qū)間的上限和下限，用微粒的位置來(lái)表達(dá)，微粒的飛行速度表示微粒群搜索過(guò)程中當(dāng)前位置的變化率，根據(jù)群體最優(yōu)值和個(gè)體最優(yōu)值來(lái)決定。由于組成屬性區(qū)間的下限和上限是成對(duì)出現(xiàn)的，因此當(dāng)不同時(shí)相的遙感影像組成的波段總數(shù)為m時(shí)，則微粒搜索空間為2m維。那么第i個(gè)微粒的位置向量可表示為［xli1xui1xli2xui2…xlimxuim］，第i個(gè)微粒的飛行速度向量可表達(dá)為［vli1vui1vli2vui2…vlimvuim］。 其 中，xli1表示第i個(gè)微粒在第1波段的下限取值；xui1表示第i個(gè)微粒在第1波段的上限取值；vli1表示第i個(gè)微粒在第1波段下限位置時(shí)的飛行速度；vui1表示第i個(gè)微粒在第1波段上限位置時(shí)的飛行速度。

2.2.2 微粒的位置和速度的初始值設(shè)置

為了提高微粒尋找下限和上限的效率，位置的初始值設(shè)置為［12］

式中，xlij、xuij分別指第i個(gè)微粒在第j個(gè)波段所選擇像元DN值的下限和上限，如果xlij大于xuij，則兩者相互交換；TSij表示i個(gè)微粒從訓(xùn)練樣本中隨機(jī)抽取的第j波段的像元DN值；bandjmax表示第j波段像元的DN值的最大值；bandjmin表示第j波段的像元DN值的最小值。而且，將xuij的初始位置設(shè)置為處于TSij和TSij加上該屬性的取值范圍（bandjmax－bandjmin）之間的任意數(shù)，將xlij的初始位置設(shè)置為在區(qū)間范圍為處于TSij和TSij減去該屬性的取值范圍（bandjmax－bandjmin）之間的任意數(shù)。

微粒的初始速度設(shè)為

2.2.3 微粒的位置和速度的調(diào)整

在運(yùn)用PSO方法進(jìn)行變化規(guī)則建立的過(guò)程中，粒子在飛行過(guò)程中按照式（5）和式（6）進(jìn)行速度的調(diào)整，按照式（7）和式（8）進(jìn)行位置的調(diào)整［12－13］。

式中，i表示粒子數(shù)量；j表示組成變化檢測(cè)的遙感影像的波段數(shù)；t表示迭代次數(shù)；χ為收縮因子；c1、c2為加速度因子，是非負(fù)常數(shù)；φ1、φ2為介于0與1之間的隨機(jī)數(shù)；plij、puij是個(gè)體極值，分別表示第i個(gè)粒子搜索到的第j波段的區(qū)間最優(yōu)上限和最優(yōu)下限；glj、guj是全局極值，分別表示當(dāng)代粒子群體搜索到的第j波段的區(qū)間的最優(yōu)上限和最優(yōu)下限。

2.2.4 適應(yīng)度函數(shù)的建立

對(duì)于變化規(guī)則的評(píng)價(jià)可以用規(guī)則的適應(yīng)度值來(lái)表示，適應(yīng)度值能夠很好地表達(dá)變化規(guī)則的準(zhǔn)確性和有效性，它是變化規(guī)則的質(zhì)量評(píng)價(jià)和變化規(guī)則剪枝的依據(jù)。變化規(guī)則的適應(yīng)度值由如下公式來(lái)計(jì)算［12－13］

式中，TruePos表示符合變化規(guī)則條件，并且與變化規(guī)則預(yù)測(cè)的變化類(lèi)型相同的樣本總數(shù)；False－Pos表示符合變化規(guī)則條件，但與變化規(guī)則預(yù)測(cè)的變化類(lèi)型不相同的樣本總數(shù)；FalseNeg表示不符合變化規(guī)則條件，但卻與變化規(guī)則預(yù)測(cè)的變化類(lèi)型相同的樣本總數(shù)；TrueNeg表示符合變化規(guī)則條件，卻與變化規(guī)則預(yù)測(cè)的變化類(lèi)型不相同的樣本總數(shù)。

2.2.5 規(guī)則的剪枝

變化規(guī)則的剪枝是按照變化規(guī)則的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)公式（即適應(yīng)度函數(shù)），對(duì)建立好的變化規(guī)則進(jìn)行剪枝處理，該處理過(guò)程參考文獻(xiàn)［14］，依次剪去變化規(guī)則中的各個(gè)條件后，再計(jì)算變化規(guī)則的適應(yīng)度值，如果適應(yīng)度值增加則刪除該條件。選擇能夠使得適應(yīng)度值提高最多的條件組成變化規(guī)則，使得最終建立的變化規(guī)則盡可能簡(jiǎn)單而有效。

3 變化檢測(cè)試驗(yàn)與對(duì)比分析

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文以北京為試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了兩次試驗(yàn)。在分別選擇2000年、2006年和2009年3個(gè)時(shí)相的美國(guó)陸地衛(wèi)星影像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)試驗(yàn)區(qū)2000—2006年和2006—2009年兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行了變化檢測(cè)試驗(yàn)。其中，2000年的遙感影像為L(zhǎng)andsat 5（2000－04－30），2006 年 的 遙 感 影 像 為L(zhǎng)andsat 7（2006－09－06），2009 年 的 遙 感 影 像 為L(zhǎng)andsat 5（2009－09－22），軌道號(hào)都為123／32，每個(gè)時(shí)相遙感數(shù)據(jù)都選擇了波段1、2、3、4、5、7，并選擇覆蓋城區(qū)范圍作為變化檢測(cè)的研究區(qū)域。以2006年的圖像作為參考圖像，采用圖像對(duì)圖像匹配的方法對(duì)2000年和2009年兩期圖像進(jìn)行了幾何校正，糾正精度保持在0.5個(gè)像元以?xún)?nèi)；同時(shí)，通過(guò)建立輻射歸一化回歸方程，把2000年和2006年圖像歸一化到2009年的圖像上，實(shí)現(xiàn)輻射歸一化處理。

3.2 變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本的選取

在應(yīng)用PSO進(jìn)行遙感影像的變化信息一次性提取時(shí)，需要在變化信息樣本選取的同時(shí)考慮變化和無(wú)變化的類(lèi)型。在選取訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本時(shí)，均采用實(shí)地調(diào)查和不同時(shí)相的高分辨率遙感數(shù)據(jù)對(duì)比兩種方式結(jié)合進(jìn)行人機(jī)交互選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。土地利用變化類(lèi)型應(yīng)用“A→B”的形式來(lái)表達(dá)，其中A為第1時(shí)相土地利用類(lèi)型，B為第2時(shí)相土地利用類(lèi)型。在綜合考慮2000—2006年、2006—2009年兩個(gè)時(shí)間段北京市的土地覆蓋轉(zhuǎn)換類(lèi)型各種可能性的基礎(chǔ)上，分別對(duì)2000—2006年、2006—2009年的試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了土地覆蓋的變化類(lèi)型的定義，并分別選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)，如表1、表2所示。

表1 遙感變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)（2000—2006年）Tab.1 The change detection training data（2000—2006）

表2 遙感變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)（2006—2009年）Tab.2 The change detection training data（2006—2009）

3.3 變化檢測(cè)結(jié)果與分析

應(yīng)用PSO算法建立遙感影像信息的變化規(guī)則時(shí)，對(duì)PSO算法有關(guān)參數(shù)值進(jìn)行了如下設(shè)置：微?？倐€(gè)數(shù)N設(shè)為100；迭代次數(shù)tmax為200；最小誤差 MaxUncovPerClass為10；c1＝2.05；c2＝2.05；下限的最大速度為vmaxlj＝10；上限的最大速度為vmaxuj＝10。運(yùn)用PSO算法建立變化規(guī)則的流程和根據(jù)上述參數(shù)的選擇，分別對(duì)研究區(qū)所選擇的2000—2006年、2006—2009年兩次試驗(yàn)的變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行變化規(guī)則訓(xùn)練，并建立試驗(yàn)區(qū)的變化規(guī)則。在兩次試驗(yàn)中，利用PSO方法均生成了33條變化規(guī)則，圖2列出了5條變化規(guī)則以作示例。根據(jù)建立的變化規(guī)則集，分別以合并的兩個(gè)時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)作為初始輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)逐條變化規(guī)則的判斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)的2000—2006年、2006—2009年兩個(gè)時(shí)間段的土地覆蓋的變化信息提取。圖3為研究區(qū)應(yīng)用PSO方法得到的變化檢測(cè)結(jié)果圖。

圖2 試驗(yàn)區(qū)的部分變化規(guī)則（2006—2009年）Fig.2 Some change detection rules of study area from 2006to 2009

圖3 基于PSO方法的研究區(qū)遙感變化檢測(cè)結(jié)果圖（2006—2009）Fig.3 The change detection result map of study area based on PSO algorithm from 2006to 2009

為了定量化地說(shuō)明應(yīng)用PSO方法進(jìn)行變化檢測(cè)的精度，分別應(yīng)用兩次試驗(yàn)選擇的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)基于PSO方法的變化檢測(cè)方法進(jìn)行了精度檢驗(yàn)，分別獲得混淆矩陣，得到試驗(yàn)區(qū)的2000—2006年的變化檢測(cè)總體精度為93.23%，Kappa系數(shù)為0.922 2，2006—2009年的變化檢測(cè)總體精度為93.66%，Kappa系數(shù)為0.927 6。本文選擇常用的決策樹(shù) C4.5［15］，PART［16］和最大似然方法與PSO方法分別進(jìn)行了對(duì)比分析。分別應(yīng)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行C4.5、PART和最大似然方法的變化檢測(cè)分類(lèi)器的構(gòu)建，并應(yīng)用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)變化檢測(cè)的精度經(jīng)行檢驗(yàn)，得到各個(gè)方法的混淆矩陣，并從總體精度、Kappa系數(shù)、規(guī)則集復(fù)雜度等角度進(jìn)行了對(duì)比分析，見(jiàn)表3。從對(duì)比結(jié)果可以看出，應(yīng)用PSO方法能夠得到更高的檢測(cè)精度，Kappa系數(shù)均高于其他3種方法。同時(shí)從規(guī)則集的復(fù)雜度對(duì)比可以看出，兩次試驗(yàn)應(yīng)用PSO方法得到了33條規(guī)則，規(guī)則集均比C4.5和PART方法較簡(jiǎn)單。從CPU消耗對(duì)比可以看出，應(yīng)用PSO方法稍高于其他幾種方法。

表3 基于PSO與其他幾種方法的變化檢測(cè)結(jié)果對(duì)比分析Tab.3 The analysis of change detection results using PSO，C4.5，PART and Maximum Likelihood

在試驗(yàn)1（2000—2006年）中，分別對(duì)不同方法的混淆矩陣進(jìn)行分析，得出應(yīng)用C4.5方法，對(duì)裸地→城鎮(zhèn)、城鎮(zhèn)→植被的檢測(cè)效果不理想，其中對(duì)裸地→城鎮(zhèn)的檢測(cè)中，和城鎮(zhèn)→城鎮(zhèn)、裸地→裸地的混淆明顯，對(duì)城鎮(zhèn)→植被的檢測(cè)中，和城鎮(zhèn)→城鎮(zhèn)、裸地→城鎮(zhèn)存在較多的混淆，因此精度較低。在應(yīng)用PART方法對(duì)裸地→裸地和城鎮(zhèn)→植被的檢測(cè)精度也較低，顯著低于PSO方法。應(yīng)用最大似然方法時(shí)，對(duì)城鎮(zhèn)→城鎮(zhèn)和城鎮(zhèn)→綠地存在明顯混淆，對(duì)植被→城鎮(zhèn)和植被→裸地存在一定程度的混淆，檢測(cè)精度低于PSO方法。

在試驗(yàn)2（2006—2009年）中，分別對(duì)不同方法的混淆矩陣分析，得出應(yīng)用C4.5方法時(shí)，對(duì)裸地→裸地、裸地→城鎮(zhèn)、水體→裸地這三類(lèi)檢測(cè)精度不夠高，尤其是水體→裸地僅為42.1%。應(yīng)用PART方法時(shí)對(duì)裸地→裸地、裸地→水體的檢測(cè)精度均約為70%，均低于PSO方法。應(yīng)用最大似然方法進(jìn)行變化檢測(cè)時(shí)，對(duì)裸地→城鎮(zhèn)分類(lèi)與城鎮(zhèn)→城鎮(zhèn)存在混淆，植被→裸地與綠地→城鎮(zhèn)和城鎮(zhèn)→城鎮(zhèn)存在部分混淆，因此這兩類(lèi)精度明顯低于PSO方法。

總之，應(yīng)用PSO方法進(jìn)行多時(shí)相遙感影像直接分類(lèi)變化檢測(cè)時(shí)，雖然在計(jì)算消耗方面稍高于C4.5、PART、最大似然方法，但變化檢測(cè)的總體精度和Kappa系數(shù)都高于參與比較的這些方法，并且能夠得到比決策樹(shù)C4.5和PART更加簡(jiǎn)單的規(guī)則，在容易混淆的變化檢測(cè)類(lèi)別方面有著明顯的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

本文將微粒群優(yōu)化方法引入遙感影像變化檢測(cè)當(dāng)中，構(gòu)建了基于微粒群優(yōu)化算法的遙感信息變化提取的總體框架和詳細(xì)的技術(shù)流程，并以北京地區(qū)為試驗(yàn)區(qū)，采用了美國(guó)陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，應(yīng)用PSO方法即采用變化檢測(cè)訓(xùn)練樣本自動(dòng)建立變化規(guī)則，再運(yùn)用建立好的變化規(guī)則直接提取出了土地覆蓋變化類(lèi)型。從基于PSO方法與決策樹(shù)C4.5、PART、最大似然檢測(cè)等方法的遙感變化信息檢測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析表明，應(yīng)用PSO方法可以得到更簡(jiǎn)單的變化規(guī)則和更高的變化檢測(cè)精度。

研究結(jié)果表明，當(dāng)在對(duì)研究區(qū)進(jìn)行深入調(diào)查并具有豐富先驗(yàn)知識(shí)的前提下，采用本文提出的基于微粒群優(yōu)化的變化檢測(cè)方法，往往比常規(guī)分類(lèi)方法能夠得到較好的變化檢測(cè)結(jié)果?；赑SO方法的遙感變化檢測(cè)方法是一種基于規(guī)則的方法，是針對(duì)多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)同時(shí)處理的難點(diǎn)和變化類(lèi)型多樣化的復(fù)雜特點(diǎn)而被提出的。該方法能夠針對(duì)每種土地覆蓋變化類(lèi)型分別采用不同的特征組合來(lái)建立變化規(guī)則，綜合考慮到了每種變化類(lèi)型的多樣性和差異性，能夠得到理想的變化檢測(cè)結(jié)果。本文是將PSO方法探索性地引入到遙感信息變化檢測(cè)的領(lǐng)域，充分說(shuō)明PSO方法在遙感信息提取方面的潛在優(yōu)勢(shì)，在后續(xù)的研究工作中將進(jìn)一步完善和提高PSO方法在遙感信息提取中的精度和計(jì)算效率。

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