基于贝叶斯最小错误率阈值的遥感影像变化检测文献综述

随着遥感技术的快速发展，遥感影像数据呈爆炸式增长，利用多时相遥感影像进行变化检测在资源监测、环境保护、城市规划等领域展现出巨大应用价值。

变化检测旨在识别不同时相获取的同一地区影像之间的差异信息，提取地表覆盖发生的改变。

阈值选取是变化检测的关键步骤，直接影响最终结果的精度。

本文首先介绍了遥感影像变化检测和贝叶斯最小错误率阈值的相关概念，接着分析了国内外遥感影像变化检测方法，包括传统的差异影像分析法、分类后比较法以及近年来兴起的深度学习方法，并重点阐述了贝叶斯最小错误率阈值在变化检测中的应用。

最后对该领域未来发展趋势进行展望。

关键词：遥感影像；变化检测；贝叶斯理论；最小错误率阈值；深度学习

1.1遥感影像变化检测
遥感影像变化检测利用不同时间节点获取的同一区域的遥感影像，通过比较分析影像的光谱、纹理、几何等特征差异，识别地表覆盖变化的过程。

作为一种重要的地表动态监测手段，遥感影像变化检测在灾害监测、土地利用变化监测、城市扩张分析、环境监测等领域发挥着重要作用。

1.2贝叶斯最小错误率阈值
贝叶斯最小错误率阈值是一种基于统计学理论的阈值确定方法。

其核心思想是将变化检测问题转化为二分类问题，即变化类和未变化类，通过计算先验概率和条件概率，找到使分类错误率最小的最佳分割阈值。