由于变化检测问题的复杂性，遥感图像变化检测目前仍处于探索阶段，还没有统一的解决方法。但是大家比较一致的认为：变化检测的方法的选择依赖于遥感数据源的类型和待检测目标的类型。因此，在绿化动态检测方面，研究者们试图通过各种方法对植被变化检测方法进行探索，在变化信息发现方面有光谱特征变异法、差值法、差异主成分法、多波段主成分变换、主成份差异法等等，在变化信息提取方面比较有效的有阈值法、分类法、人机交互解译法等等。

变化信息发现方面：

(1) 光谱特征变异法   是运用多源数据的融合技术，将来自不同传感器的遥感数据进行融合，使变化区域呈现特殊的影像特征的一种方法。同一地物反映在不同影像上的光谱信息一一对应的。因此对不同时相影像融合时，才能如实地显示出地物的正确光谱属性。但如果两者信息表现为不一致时，那么融合后影像的光谱就表现得与正常地物有所差别，此时就称地物发生了光谱特征变异。 这部分影像在整个的影像范围内是不正常和不协调的，可以通过目视的方法将它们选择出来。这种变化信息提取的方法具有物理意义明显，简洁的特点。

(2) 差值法   就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化部分灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。

(3) 差异主成份法    两时相的影像经纠正、配准融合及精确的空间叠置之后，先做差值运算并取绝对值，从而得到一个差值影像。显然，这个差值影像集中了原两时相影像中绝大部分的变化信息，而滤除了影像中相同的背景部分，在此基础上，再对差值影像作PC变换。由PC变换的特性知道，变换结果的第一分量集中影像的主要信息，而在其它分量则反映了波段的差异信息。因此，差值影像作PC变换之后的第一分量应该集中了该影像的主要信息。

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