Die Erkennung von Änderungen an städtischen Gebäuden ist ein wichtiger Bestandteil der Landnutzung, Ressourcenverwaltung und Stadtplanung. Die südlichen Regionen unseres Landes sind jedoch das ganze Jahr über durch nebliges, bewölktes und regnerisches Wetter beeinträchtigt, was die Nutzung optischer Bilder erschwert. Die in unserem Land selbst entwickelten LT-1A/1B-Landbeobachtungssatelliten bieten hohe Auflösung, kurze Wiederkehrzeiten, Multipolarisation, Rund-um-die-Uhr- und Wetterunabhängigkeit, wodurch sie eine wichtige Ergänzung zu optischen Bildern darstellen und großes Anwendungspotenzial im Bereich der Änderungsdetektion besitzen. Basierend auf LT-1-Daten wird in diesem Artikel ein Algorithmus zur Erkennung von Änderungen an städtischen Gebäuden vorgeschlagen, der mehrzeitliche SAR-Amplitudeneigenschaften und Kohärenzinformationen integriert. Der Algorithmus korreliert Pixelwertänderungen in mehrzeitlichen Bildern mit Gebäudeveränderungen durch Gebäudeerkennung, Farbraumsegmentierung und Kohärenzänderungsbeschränkungen, um städtische Gebäudeveränderungsgebiete zu identifizieren und Änderungszeiträume zu lokalisieren. Experimentelle Untersuchungen wurden an einem Teilgebiet der Stadt Hengqin in Zhuhai durchgeführt, wobei fünf LT-1-Aufstiegsbilder aus dem Zeitraum vom 23. Juni bis 14. November 2023 zur Erkennung von Gebäudeveränderungen in der Untersuchungsregion verwendet wurden. Zudem wurden die Ergebnisse der Gebäudeveränderungserkennung im nordöstlichen und zentralen Bereich von Hengqin mithilfe der Baumaßnahmen validiert. Die Ergebnisse zeigten, dass 19 Gebäudeveränderungen in acht typischen Gebieten mit den Bauzyklen übereinstimmen, was die Zuverlässigkeit des Algorithmus bestätigt und die Anwendungsmöglichkeiten und den Wert der LT-1-Daten im Bereich der Änderungsdetektion aufzeigt. Diese Technologie besitzt breite Anwendungsperspektiven in der Stadtplanung und der Überwachung illegaler Bauten.

SAR;Erkennung von Gebäudeveränderungen;Amplitude;Farbraumsegmentierung;Kohärenz