提高遥感变化检测的准确性可以通过以下几个方面来实现： 数据预处理：在进行变化检测之前，对遥感影像进行预处理是必要的步骤。包括大气校正、辐射校正、几何校正等，以减少影像中的噪声和误差，提高后续变化检测的准确性。
此外，还可以采用其他评估方法，如准确率、召回率、F1分数等，这些指标从不同角度衡量模型性能。准确率是模型正确分类的样本占总样本的比例；召回率衡量模型能够正确识别出所有实际存在的样本的比例；F1分数综合考虑了准确率和召回率，提供了一个综合性能指标。
面向对象影像分析方法在高空间分辨率影像中更有效，结合对象生成与变化检测策略，提高检测准确性。三维变化检测融合几何与光谱信息，时间序列变化检测关注长时间序列影像分析。混合方法综合运用多种技术，如分类法、面向对象法与代数法，以获得更优结果。
为确保监测的可靠性，需对不同时相图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正，以及空间配准、辐射度匹配与归一化处理。变化检测方法包括光谱特征分析、光谱变化向量分析及时间序列分析等，结合遥感与GIS综合分析，形成变化特征的综合评估。精度评价中，通过阈值确定，区分变化与非变化区域。
现在，遥感技术已成为进行土地利用变化动态监测的重要手段。 基于遥感影像的土地利用变化监测方法大致可分为两类：光谱直接比较法和分类结果比较法。
卫星抓拍是一种通过卫星遥感技术进行土地、矿产利用情况监测的方法。具体来说，自然资源部通过卫星对中国境内地面进行拍照，并将拍摄的照片与上一轮拍摄的照片进行比对。如果发现新的图形有了变化，就会及时要求地方政府进行实地核查，核实是否有违法行为发生。
光学遥感技术：包括可见光、红外线等波段的影像数据采集和分析，可以用于土地利用、植被覆盖、水资源等方面的监测和测量。微波遥感技术：主要针对地表水、土壤、冰雪等介电参数不同的物质进行测量和探测，可用于海洋、气象、环境等领域。
监测成果的多样性：土地利用动态监测采用了综合运用遥感、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等先进技术手段，结合室外调查和室内分析相结合、宏观调控和微观实验相结合的研究方法。通过这些手段，可以实现对土地资源数量、质量、结构、生产力以及空间布局与利用方式等方面变化的观测、调查和分析。
土地利用动态监测是一种科学方法，通过遥感技术和土地详查等手段，实时监测和记录土地利用的变化情况，特别是耕地、居民点及工矿用地等关键区域的变化。它利用计算机、监测仪等设备，以详查数据和图件作为基础资料，全面反映土地利用的类型、位置和数量等信息。
1、打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
2、一般下载都是卫星传感器所获取的波段，需要在ENVI进行RGB波段合成，合成完再加载到arcgis里进行矢量，同时别忘了坐标问题。
3、在使用 ArcGIS 和 ArcMap 进行遥感图像语义分割标签制作过程中，通过以下步骤可以实现对遥感图像地块数据的高效标注。首先，打开需要标注的 TIFF 图像，直接将 TIFF 文件拖拽至 ArcMap 编辑区域。随后检查色彩显示是否正常，若 RGB 通道顺序不正确，需调整至标准顺序。
4、首先，确保矢量化工作在一个清晰的图像上进行，图像中的地物要素应该有明显的区分。 使用矢量化软件，如ArcGIS，创建一个新的矢量图层。这可以通过在ArcCatalog中右键新建一个面图层或线图层（Shapefile格式即可）来实现。
5、加载数据：打开ArcGIS软件，添加需要进行新增耕地提取的遥感影像图像文件。创建分类样本图层：使用“样本工具”创建分类样本图层，选择区域内包含耕地、林地、水域等地物的图像区域，分类样本应该越多越好。进行分类：使用适当的分类方法，例如监督分类或非监督分类，对遥感影像图像进行分类。
6、在导入的数据上右击鼠标，在弹出的菜单中选择“属性”，在“渲染”选项中选择“拉伸”。在“拉伸”选项卡中选择“类型”为“标准差拉伸”，调整“输入最小值”和“输入最大值”使影像的亮度和对比度符合期望的效果。