1.一种基于子空间划分的合成孔径雷达影像变化检测方法，其特征在于由下述步骤组成：(1)构造差异图

对两幅同一地区不同时刻的合成孔径雷达影像进行对数比操作来构造差异图，对数比操作如下：D＝|log10(I1/I2)|     (1)其中，I1和I2是中值滤波后的两幅合成孔径雷达影像，D为构建出来的差异图；

(2)划分子空间

对差异图进行Gabor特征提取，将提取到的特征输入到K-means方法中分成2～5个类别，即划分为2～5个子空间；

(3)构建子空间

包括选择各子空间中样本点个数、选择各子空间中特征向量个数两个步骤：选择各子空间中样本点个数：每一个子空间中有1个中心样本点，对所划分的2～5个子空间中的每一个子空间中各个样本点到中心样本点的距离从小到大排列，选择各个子空间中前n个样本点，n为有限的正整数；

选择各子空间中特征向量个数：将各子空间中前n个样本点用主成分分析方法进行操作，各得到1组特征向量，共3组特征向量，用最小描述长度准则对每一组特征向量的个数进行选择，即选择前t*个最大特征值所对应的特征向量来构建子空间，用式(2)确定各子空间的特征向量个数t；

其中， |F(t)”|表示对F(t)求二

阶导数的绝对值，p表示特征值的总个数，n表示构成主成分分析矩阵的样本个数，λi为第i个特征值，p和n为有限的正整数，当存在多个局部极值点时，t*为选择第一个局部极小值点所对应的t值；

(4)级联多子空间对合成孔径雷达影像进行变化检测包括构建分类特征空间、二值化差异图两个步骤：

构建分类特征空间：对每一个子空间中选择出的特征向量用级联方法联合，构建成分类特征空间；

二值化差异图：将差异图中的样本点投影到分类特征空间中，使用K-means聚类方法，对投影后的样本点进行二值化操作，将差异图分为变化区域和不变化区域，达到变化检测目的。

2.根据权利要求1所述的基于子空间划分的合成孔径雷达影像变化检测方法，其特征在于在步骤(2)中，所述的将提取到的特征输入到K-means方法中分成3个类别，即划分为3个子空间。

3.根据权利要求1所述的基于子空间划分的合成孔径雷达影像变化检测方法，其特征在于所述的步骤(3)中所述的选择各个子空间中前n个样本点为：n＝各子空间中原样本数×0.01              (3) 。