摘要
随着遥感技术的快速发展，获取高时相、高分辨率的遥感影像已成为现实，这为快速、准确地监测地表覆盖变化提供了数据基础。
遥感影像变化检测作为变化信息提取的关键技术，在地表覆盖监测、城市扩张分析、灾害评估等领域发挥着至关重要的作用。
马尔可夫随机场(MarkovRandomField,MRF)模型作为一种强大的统计建模工具，能够有效地描述遥感影像的空间上下文信息，近年来在遥感影像变化检测领域得到越来越广泛的应用。
本文首先介绍了遥感影像变化检测和马尔可夫随机场模型的相关概念，然后回顾了基于MRF的遥感影像变化检测方法的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，旨在为相关领域的研究人员提供参考。
关键词：遥感影像；变化检测；马尔可夫随机场；空间上下文信息；研究进展
1.1遥感影像变化检测
遥感影像变化检测是指利用不同时相获取的同一地区遥感影像，识别该地区地表覆盖发生的显著变化的过程。
它是利用计算机技术，通过对多时相遥感影像进行分析，提取地物变化信息的一项关键技术。
1.2马尔可夫随机场模型
马尔可夫随机场模型是一种基于概率图模型的统计模型，它假设一个像素的取值只与其邻域像素的取值有关，而与其非邻域像素的取值无关。
这种局部相关性可以用一个条件概率分布来表示，即
P(X_i|X_S)=P(X_i|X_{N_i})
其中，X_i表示第i个像素的取值，X_S表示所有像素的取值集合，X_{N_i}表示第i个像素的邻域像素的取值集合。
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