在快速城市化的中国，自动的监测新增建筑区域对于高效的土地资源管理和可持续的城市发展具有重要意义。对此，多时序多角度的高分辨率光学影像能够提供较好的空间细节，但受到较大的光谱差异，复杂的成像条件以及不同观测角度的影响，高分影像也带来了较大的异质性和复杂性。然而，至今，垂直特征和时序信息较少用于城市变化监测。在这样的背景下，本研究关注如何自动地检测新增建筑区的空间位置，同时也探索了利用多时序多角度的高分光学影像检测变化时间点的可行性。具体地，本研究提出了一种基于平面-立体特征的多时序变化检测算法。在北京和上海的城郊区域进行实验，我们发现该方法提取的新增建筑区达到了近90%的精度(F-score)， 而变化的时间达到了约92%（正负一年容忍度）。进一步的讨论和对比实验说明了平面-立体特征和多时序影像在提取新增建筑区的时空信息方面具有较大潜力。

Xin Huang, Yinxia Cao, Jiayi Li, An automatic change detection method for monitoring newly constructed building areas using time-series multi-view high-resolution optical satellite images, Remote Sensing of Environment, Volume 244, 2020, 111802, ISSN 0034-4257, https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111802.