都市部建築物変化検出は、土地利用、資源管理および都市計画における重要な内容ですが、我が国の南部地域は年間を通じて雲霧や雨などの天候の影響を受け、光学画像の活用が困難です。中国自主開発の陸地探測1号01群A/B衛星（LT-1A/1B）は高解像度、短い再訪周期、多重偏波、全天候、全天時などの利点を持ち、光学画像の重要な補完手段として利用可能であり、変化検出分野において強い応用可能性を有しています。本稿はLT-1データに基づき、多時相合成開口レーダー（SAR）振幅特徴とコヒーレンス情報を融合した都市部建築物変化検出アルゴリズムを提案します。本アルゴリズムは建物識別、色域分割、コヒーレンス変化制約を通じて多時相画像のピクセル値変化と建物変化状況を対応させ、都市部建築物変化領域を取得し建物変化時期を特定します。本稿は珠海市横琴鎮の一部地域を事例に実験を行い、2023年6月23日から11月14日までの計5景のLT-1軌道上昇画像を用いて研究区域の建築物変化検出結果を得ました。また、工事プロジェクトの施工状況を活用し、横琴鎮の北東部および中部の建築物変化検出結果を検証しました。その結果、8か所の典型的な区域内で計19か所の建築物変化状況がプロジェクト施工周期と一致し、本アルゴリズムの信頼性を検証しました。本研究は変化検出分野におけるLT-1データの応用能力と価値を実証し、都市計画や違法建築物の取り締まりなどの分野で広範な応用展望を持ちます。

SAR; 建物変化検出; 振幅; 色域分割; コヒーレンス