动态监测变化信息的方法一般为分类后比较法和基于像元分析法[7]。这两种方法的原理大致相同，都是通过对多个时相影像进行处理发现其变化信息，其变化图斑的灰度特征也比较一致。区域土地利用方式如果产生了改变,则前后不同时相影像所对应区域的像元灰度就会产生差别。将两个时相的遥感影像按照波段逐个像元求差,即可形成表示两个时相间光谱变化新的差值图像。

3.2.1  分类后比较法

特定地物目标的信息特征是随着季节和气候条件的变化而改变,然而选取的两个时相遥感影像通常是不同季节的。从原理上来说，一般影像中同类型地物的光谱特征是一致的，但是有时受到季节影响的原因，不同时段的影像间的光谱特征会有所变化。因此，如果直接对两幅图像进行求差，可能会得到不正确的结果。所以分类法是指将所选取的区域的多光谱图像进行统一标准的聚类。因为土地利用变化前后不同的时相的地类属性不同,通过对不同的时相影像聚类结果进行求差,通过从差值图像中对变化目标识别定位,就可以消除部分由于季节变化所引起的“同物异谱,同谱异物”问题。分类方法一般分成监督分类与非监督分类。

（1）监督分类。在分类之前，通过野外调查和目视解译，对遥感影像中的一些样区里的图像地物的类别有了先验知识，确定变化阈值的作用是为了从差值图像中划分出变化像元。需要关注到, 不同的土地利用变化类型的像素灰度值的统计特性的差异是不同的,乃至差异很大。然后利用训练的决策函数对其他数据进行展开，对每个像素和训练样本进行比较，根据不同的规则和规则对样本进行分类，最后对图像进行分类。来,自|优;尔`论^文/网www.youerw.com

（2）非监督分类。此方法是指在多光谱图像中寻找和定义自然相似光谱的聚类过程。该法然后统计特征的差异，以达到分类的目的。在最后，确认已被分离的实际属性。

3.2.2  光谱特征变异法

将前后不同时相影像或派生的波段融合、组合。由于不同地物是对应不同的光谱特征，所以当地物发生改变,那么其对于的光谱也会发生改变,将使它同周围地物的光谱产生差异，从而失去协调，凑巧这种错误信息是土地利用发生改变的一部分[8]。然而，这种方法的效率是很容易受到监测区域地物光谱特征的限制,以致丢失小图斑。由于不同时相的遥感影像进行组合显示时,能够发现变化信息,并且信息的发现在原理上与该法是一致的。