Co to jest Wykrywanie zmian i jak mogę przeprowadzić taką analizę za pomocą narzędzi open source?

27

Wykrywanie zmian w GIS (systemy informacji geograficznej) to proces, który mierzy, jak zmieniły się atrybuty określonego obszaru między dwoma lub więcej okresami. Wykrywanie zmian często polega na porównywaniu zdjęć lotniczych lub zdjęć satelitarnych obszaru wykonanego w różnym czasie. Proces ten najczęściej wiąże się z monitorowaniem środowiska, zarządzaniem zasobami naturalnymi lub mierzeniem rozwoju obszarów miejskich

Jak dokonuje się porównania? Z jakich narzędzi? Wydaje mi się, że opis nie jest kompletny. Lub czegoś brakuje.

Gdzie lub w jakich książkach mogę znaleźć więcej informacji na temat Wykrywania zmian?

Jakich narzędzi należy użyć do przeprowadzenia takiej analizy z wykorzystaniem danych w pliku kształtu? (proszę tylko o otwartym kodzie źródłowym)

EDYTOWAĆ

Niektóre artykuły na temat wykrywania zmian (teoria i techniki)

Techniki wykrywania zmian (D. LU, E. BRONDI, ZIO i E. MORAN, 2004, pdf)

Wykrywanie zmian trendów w szeregach czasowych NDVI: Skutki zmienności i metodologii międzyrocznej Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Mahecha, MD, Neigh, C., Reichstein, M. (2013) Teledetekcja 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - str. 2113–2144.

Zmiany globalnych trendów aktywności wegetacyjnej Jong, R. de, Verbesselt, J., Zeileis, A., Schaepman, ME (2013) Remote Sensing 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - str. 1117–1133.

Związki między malejącym letnim lodem morskim, wzrostem temperatury i zmienną roślinnością w syberyjskiej tundrze arktycznej z szeregów czasowych MODIS (2000–11) Dutrieux, LP, Bartholomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) Environmental Research Letters 7 (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - str. 12

Wykrywanie zaburzeń w czasie zbliżonym do rzeczywistego przy użyciu szeregów czasowych obrazów satelitarnych Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Remote Sensing of Environment 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - str. 98 - 108. Zmiany trendów w globalnym zazielenianiu i brązowieniu: wkład trendów krótkoterminowych w zmiany długoterminowe Jong, R. de, Verbesselt, J., Schaepman, ME, Bruin, S. de (2012) Global Change Biology 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - str. 642 - 655.

Wykrywanie zmian fenologicznych z uwzględnieniem nagłych i stopniowych trendów w szeregach czasowych zdjęć satelitarnych Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Remote Sensing of Environment 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - str. 2970 - 2980.

Wykrywanie trendów i zmian sezonowych w szeregach czasowych zdjęć satelitarnych Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Remote Sensing of Environment 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - str. 106 - 115.

(Dodam więcej w przyszłości, jeśli odkryję więcej znaczących artykułów)

— nickves
źródło

1

Cztery aspekty wykrywania zmian, szczególnie ważne przy monitorowaniu zasobów naturalnych (Macleod i Congalton 1998) : Wykryj zmiany, Zidentyfikuj charakter zmiany, Zmierz zakres zmian, Oceń przestrzenny wzór zmiany.

— Nikos Alexandris

16

Wykrywanie zmian jest powszechną operacją / modułem w pakietach teledetekcji, takich jak ENVI lub przybornik Orfeo. Zwykle obejmuje dane rastrowe (na przykład zdjęcia satelitarne).

Jak dokonuje się porównania? Z jakich narzędzi? Wydaje mi się, że opis nie jest kompletny. Lub czegoś brakuje.

Wykrywanie zmian odbywa się poprzez porównanie dwóch obrazów rastrowych wykonanych w różnym czasie, ale obejmujących ten sam obszar. Ponieważ obrazy pokrywają ten sam obszar, obrazy nakładają się na siebie. Wyobraź sobie dwie siatki ułożone jedna na drugiej.

Następnie należy porównać, czy wartość piksela w nowym rastrze jest taka sama jak wartość piksela w starym rastrze. Piksele, które uległy zmianie, są następnie oznaczane. Dane wyjściowe to zwykle raster, który obejmuje te same zakresy, co dwa obrazy z podświetlonymi zmienionymi obszarami. To oczywiście uproszczenie, ale masz pomysł :)

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Gdzie lub w jakich książkach mogę znaleźć więcej informacji na temat Wykrywania zmian?

Możesz zacząć od tych dokumentów

Jakich narzędzi należy użyć do przeprowadzenia takiej analizy z wykorzystaniem danych w pliku kształtu? (proszę tylko o otwartym kodzie źródłowym)

Możesz wypróbować Opticks . Ma wtyczkę wykrywania zmian .

— RK
źródło

14

Sprawdź DTclassifier tutaj, którego możesz używać z QGIS.

DTclassifier zapewnia prosty, usprawniony interfejs do klasyfikacji rastrowej i wykrywania zmian za pomocą drzew decyzyjnych.

Funkcje wtyczek:

podejście zintegrowane - wykonaj wszystkie operacje, w tym zbieranie danych szkoleniowych, budowanie drzew i klasyfikację w QGIS

pierwszy przykład wykorzystania biblioteki wizji komputerowej OpenCV w QGIS

wykorzystanie nieparametrycznego algorytmu klasyfikacji - drzewa decyzyjne.

Samouczek można znaleźć tutaj .

Oprócz tego możesz rzucić okiem na ten post tutaj , Wykrywanie zmian Entropii

wykrywanie zmian

Mam nadzieję, że Ci to pomoże...

— Aragonia
źródło

tak, przykłady wizualne były bardzo pouczające. Dziękuję Ci!

— nickves

9

Nie sądzę, że znajdziesz wiele narzędzi do wykrywania zmian w danych wektorowych (takich jak pliki kształtów), ponieważ jest to trywialny problem - po prostu przejrzyj punkty i powiedz mi, czy są takie same.

Wykrywanie zmian jest bardziej typowe dla obrazów rastrowych (np. Obrazy SAR lub obrazy wizualne / IR), gdzie problemem jest wykrycie, co zmieniło się z jednego przejścia satelitarnego na następny, lub z przelotu jednego samolotu na następny, lub „przed i po „w witrynie, która doświadczyła klęski żywiołowej.

W przypadku obrazów rastrowych jedną opcją zestawu narzędzi typu open source jest Orfeo Toolbox .

— BradHards
źródło

Tak, zgadzam się co do trywialności danych wektorowych. Zaktualizowałem moje pytanie, aby uwzględnić również raster

— nickves

5

Problem z danymi wektorowymi brzmi trywialnie tylko dlatego, że stawiasz trywialne pytanie! Na przykład, gdy kształty są wielokątami reprezentującymi zakresy rzeczy na powierzchni, takie jak pokrywa leśna, zabudowa miejska itp., Wówczas wykrywanie zmian wymaga przecięcia warstw i analizy geometrii nakładania się. Kiedy kształty są liniowe, zwykle interesuje nas pomiar ich różnorodności - co najwyżej jak największa odległość między nimi itp. Gdy kształty są punktami, chcemy zmierzyć typowe odległości między punktami, czy nowe punkty mają pojawiły się, a stare zniknęły.

— whuber

Nie mam pełnej odpowiedzi na to pytanie, ale nadal uważam, że może to być łatwiejszy problem (trywialny tylko w najprostszym przypadku), ponieważ masz już „dobre” dane i nie musisz zajmować się rejestracją / klasyfikacją część pierwsza. Nie jestem świadomy niczego, co próbuje poradzić sobie z niesklasyfikowanymi danymi funkcji, ale w większości programów opartych na GEOS istnieją dane dotyczące takich rzeczy, jak proste łydki dystansowe, odległość Hausdorffa i tak dalej.

— BradHards,

2

Wykrywanie zmian

Wykrywanie zmian w dyscyplinie teledetekcji jest procesem analitycznym, którego celem jest wykrycie zmian - w czasie i przestrzeni - pokrycia terenu i / lub użytkowania gruntów.

PCA jako technika wykrywania zmian

Jedną z najczęstszych i skutecznych metod wykrywania zmian jest zastosowanie analizy głównych składników (PCA) w dwu- lub wielowymiarowych danych wielowymiarowych (Lu i in., 2003).

Co to jest PCA?

Analiza głównych składników (PCA) to wielowymiarowy algorytm transformacji liniowej. Rekonstruuje wielowymiarowy zestaw danych w taki sposób, że pierwsze zmienne, zwane głównymi komponentami (PC), zawierają większość pierwotnej wariancji danych. Tak więc PCA zapewnia potencjał do wiarygodnego opisania lub przedstawienia wielowymiarowego zestawu danych przy użyciu mniejszej liczby wymiarów niż te, które składają się na początkowy zestaw danych (Jolliffe, 2002).

Jak to działa?

PCA przekierowuje najwyższe wariancje oryginalnego zestawu danych, które głównie przypominają niezmienione cechy krajobrazu, w pierwszych komponentach. Obowiązkiem użytkownika jest następnie wyodrębnienie zmian za pomocą zaawansowanych operacji cyfrowego przetwarzania obrazu, tj. Klasyfikacji (segmentacji i) obrazu.

Wykrywanie zmian na podstawie PCA za pomocą (G) FOSS

PCA jest zaimplementowane w GRASS-GIS ( moduł i.pca ), R ( funkcje princomp () i prcomp () ), OrfeoToolbox , SAGA-GIS i prawdopodobnie więcej (darmowych i) aplikacjach Open Source.

Przykład pogłębionej pracy, z której wyodrębniono większość powyższego tekstu, pokazuje, jak mapować spalone obszary - co jest zasadniczo analizą wykrywania zmian - na podstawie PCA i GFOSS. Proszę odnieść się do tej pracy, aby uzyskać obszerną listę referencji na ten temat.

Na temat wykorzystania GRASS-GIS i R do wykonania PCA istnieje dedykowana strona GRASS-wiki zatytułowana Analiza głównych składników .

Referencje

Jolliffe, IT (2002). Analiza głównych składników . Springer, 2. edycja. 28 ilustracji.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., i Moran, E. (2003). Zmień techniki wykrywania. International Journal of Remote Sensing , 25 (12): 2365.

— Nikos Alexandris
źródło

2

Open Source GIS i pakiet teledetekcji Whitebox Geospatial Analysis Tools ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) ma dość obszerną liczbę narzędzi do wykrywania zmian na zdjęciach. Obejmuje to narzędzia do analizy wektorów zmian, tabelowania krzyżowego, regresji obrazu, analizy głównych składników oraz operacji wstawiania pamięci funkcji zapisu. Prawdopodobnie jestem stronniczy, ponieważ jestem głównym programistą oprogramowania, ale często uczę wykrywanie zmian studentów studiów licencjackich korzystających z Whitebox, a moje doświadczenie było takie, że jest to przyjazne i intuicyjne oprogramowanie do tego typu analiz.

wprowadź opis zdjęcia tutaj

-1

Wykrywanie zmian jest bardzo intensywnym badaniem, gdy pracujesz na rzecz rozwoju obszarów miejskich, zarządzania krajobrazem lub fragmentacji lasów ... Do takich celów, które wymagały bardzo dokładnych wyników, najpierw należy przejść do klasyfikacji obszaru od przeszłości do teraźniejszości, a następnie pracować z tymi dane wektorowe do badania wykrywania zmian

— Helly Joshi
źródło