Phát hiện thay đổi là gì và làm cách nào tôi có thể thực hiện phân tích như vậy với các công cụ nguồn mở?

Từ trang wikipedia :

Phát hiện thay đổi cho GIS (hệ thống thông tin địa lý) là một quá trình đo lường cách các thuộc tính của một khu vực cụ thể đã thay đổi giữa hai hoặc nhiều khoảng thời gian. Phát hiện thay đổi thường liên quan đến việc so sánh ảnh chụp từ trên không hoặc hình ảnh vệ tinh của khu vực được chụp vào các thời điểm khác nhau. Quá trình này thường xuyên nhất liên quan đến giám sát môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên hoặc đo lường sự phát triển đô thị

Làm thế nào là so sánh được thực hiện? Với công cụ gì? Tôi cảm thấy rằng mô tả không đầy đủ. Hoặc thiếu một cái gì đó.

Tôi có thể tìm thêm thông tin về Phát hiện thay đổi ở đâu hoặc trong những cuốn sách nào?

Tôi nên sử dụng công cụ nào để thực hiện phân tích như vậy bằng cách sử dụng dữ liệu trong shapefile? (chỉ có nguồn mở)

CHỈNH SỬA

Một số bài báo về phát hiện thay đổi (lý thuyết và kỹ thuật)

Thay đổi kỹ thuật phát hiện (D. LU, E. BRONDI, ZIO và E. MORAN, 2004, pdf)

Phát hiện thay đổi xu hướng trong chuỗi thời gian NDVI: Ảnh hưởng của biến thiên và phương pháp liên năm, Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Mahecha, MD, Neigh, C., Reichstein, M. (2013) Viễn thám 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - tr. 2113 - 2144.

Sự thay đổi trong xu hướng hoạt động thực vật toàn cầu Jong, R. de, Verbesselt, J., Zeileis, A., Schaepman, ME (2013) Viễn thám 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - tr. 1117 - 1133.

Mối quan hệ giữa băng biển mùa hè đang suy giảm, tăng nhiệt độ và thay đổi thảm thực vật ở vùng lãnh nguyên Bắc Cực Siberia từ chuỗi thời gian MODIS (2000 mật11) Dutrieux, LP, Bartholomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - tr. 12.

Phát hiện nhiễu gần thời gian thực bằng chuỗi thời gian ảnh vệ tinh Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Viễn thám về môi trường 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - tr. 98 - 108. Xu hướng thay đổi trong phủ xanh và nâu toàn cầu: Đóng góp của các xu hướng ngắn hạn vào thay đổi dài hạn Jong, R. de, Verbesselt, J., Schaepman, ME, Bruin, S. de (2012) Sinh học thay đổi toàn cầu 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - tr. 642 - 655.

Phát hiện thay đổi hiện tượng trong khi tính đến các xu hướng đột ngột và dần dần trong chuỗi thời gian ảnh vệ tinh Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Viễn thám về Môi trường 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - tr. 2970 - 2980.

Phát hiện xu hướng và thay đổi theo mùa trong chuỗi thời gian ảnh vệ tinh Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Viễn thám về môi trường 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - tr. 106 - 115.

(Tôi sẽ bổ sung thêm trong tương lai vì Nếu tôi khám phá thêm các giấy tờ đáng chú ý)

Phát hiện thay đổi là một hoạt động / mô-đun phổ biến trong các gói viễn thám như hộp công cụ ENVI hoặc Orfeo. Nó thường liên quan đến dữ liệu raster (ví dụ hình ảnh vệ tinh).

Làm thế nào là so sánh được thực hiện? Với công cụ gì? Tôi cảm thấy rằng mô tả không đầy đủ. Hoặc thiếu một cái gì đó.

Phát hiện thay đổi được thực hiện bằng cách so sánh hai hình ảnh raster được chụp ở các thời điểm khác nhau nhưng bao gồm cùng một khu vực. Khi các hình ảnh bao phủ cùng một khu vực, các hình ảnh chồng lên nhau. Hãy tưởng tượng hai lưới xếp chồng lên nhau.

Sau đó, vấn đề là so sánh xem giá trị của pixel trong raster mới có giống với giá trị của pixel trong raster cũ hay không. Điểm ảnh đã thay đổi sau đó được đánh dấu. Đầu ra thường là một raster bao gồm các phạm vi giống như hai hình ảnh với các khu vực thay đổi được tô sáng. Tất nhiên đó là sự đơn giản hóa nhưng bạn hiểu ý tưởng :)

Tôi có thể tìm thêm thông tin về Phát hiện thay đổi ở đâu hoặc trong những cuốn sách nào?

Bạn có thể bắt đầu với những tài liệu này

• Xem lại Điều Kỹ thuật phát hiện thay đổi kỹ thuật số sử dụng dữ liệu được cảm nhận từ xa
• NHÀ NƯỚC PHÁT HIỆN THAY ĐỔI TRONG GIS
• Cách phát hiện thay đổi hoạt động

Tôi nên sử dụng công cụ nào để thực hiện phân tích như vậy bằng cách sử dụng dữ liệu trong shapefile? (chỉ có nguồn mở)

Bạn có thể thử Opticks . Nó có một plugin phát hiện thay đổi .

Kiểm tra DT classifier tại đây mà bạn có thể sử dụng với QGIS.

DT classifier cung cấp giao diện hợp lý đơn giản để phân loại raster và phát hiện thay đổi bằng cách sử dụng cây quyết định.

Các tính năng của plugin:

• phương pháp tích hợp - thực hiện tất cả các hoạt động bao gồm thu thập dữ liệu đào tạo, xây dựng cây và phân loại trong QGIS
• ví dụ đầu tiên về việc sử dụng thư viện thị giác máy tính OpenCV trong QGIS
• sử dụng thuật toán phân loại không tham số - cây quyết định.

Bạn có thể tìm thấy một hướng dẫn ở đây .

Bên cạnh đó bạn có thể lướt qua bài đăng này tại đây , phát hiện thay đổi Entropy

Tôi hy vọng nó sẽ giúp bạn...

Tôi không nghĩ rằng bạn sẽ tìm thấy nhiều công cụ để phát hiện thay đổi trên dữ liệu vectơ (như shapefiles) bởi vì đó là một vấn đề nhỏ - chỉ cần đi bộ và cho tôi biết nếu chúng giống nhau.

Phát hiện thay đổi là điển hình hơn cho hình ảnh raster (ví dụ: hình ảnh SAR hoặc hình ảnh trực quan / IR), trong đó vấn đề đang phát hiện những gì đã thay đổi từ một vệ tinh sang kế tiếp hoặc từ một máy bay bay sang máy bay tiếp theo hoặc "trước và sau "Trên một trang web đã trải qua thảm họa tự nhiên.

Đối với hình ảnh raster, một tùy chọn bộ công cụ nguồn mở là Orfeo Toolbox .

Phát hiện thay đổi

Phát hiện thay đổi , trong môn học Viễn thám, là quá trình phân tích nhằm phát hiện các thay đổi - theo thời gian và không gian - của lớp phủ hoặc / và sử dụng đất.

PCA là một kỹ thuật phát hiện thay đổi

Trong số các thực tiễn phát hiện thay đổi phổ biến và thành công nhất, là ứng dụng Phân tích thành phần chính (PCA) trên dữ liệu đa chiều hai chiều hoặc đa thời gian (Lu et al., 2003).

PCA là gì?

Phân tích thành phần chính (PCA) là một thuật toán chuyển đổi tuyến tính đa chiều. Nó xây dựng lại một tập dữ liệu đa biến theo cách các biến đầu tiên, được gọi là thành phần chính (PC), chứa hầu hết phương sai dữ liệu gốc. Do đó, PCA cung cấp tiềm năng để mô tả hoặc biểu diễn một cách đáng tin cậy một bộ dữ liệu đa chiều bằng cách sử dụng ít kích thước hơn các kích thước tạo ra tập dữ liệu ban đầu (Jolliffe, 2002).

Làm thế nào nó hoạt động?

PCA chuyển hướng các phương sai cao nhất của tập dữ liệu gốc, chủ yếu giống với các đặc điểm cảnh quan không thay đổi , trong các thành phần đầu tiên. Sau đó, trách nhiệm của người dùng là trích xuất các thay đổi bằng các hoạt động xử lý hình ảnh kỹ thuật số tiên tiến, tức là phân loại hình ảnh (phân đoạn và).

Phát hiện thay đổi dựa trên PCA bằng cách sử dụng (G) FOSS

PCA được triển khai trong các hàm GRASS-GIS ( mô-đun i.pca ), R ( Princomp () và prcomp () ), OrfeoToolbox , SAGA-GIS và có lẽ nhiều ứng dụng nguồn mở (miễn phí &).

Một ví dụ chuyên sâu, từ đó hầu hết các văn bản trên đã được trích xuất, trình bày cách lập bản đồ các khu vực bị cháy - về cơ bản là phân tích phát hiện thay đổi - dựa trên PCA và GFOSS. Xin vui lòng, tham khảo công việc này cho một danh sách rộng lớn các tài liệu tham khảo theo chủ đề.

Về việc sử dụng GRASS-GIS và R để thực hiện PCA, có một trang GRASS-wiki dành riêng có tiêu đề Phân tích thành phần chính .

Tài liệu tham khảo

Jolliffe, CNTT (2002). Phân tích thành phần chính . Springer, phiên bản 2. 28 hình minh họa.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E. và Moran, E. (2003). Thay đổi kỹ thuật phát hiện. Tạp chí quốc tế về viễn thám , 25 (12): 2365.

Gói mã nguồn mở và viễn thám Whitebox Các công cụ phân tích không gian địa lý ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) có số lượng công cụ khá rộng để thực hiện phát hiện thay đổi trên hình ảnh. Điều này bao gồm các công cụ để phân tích vectơ thay đổi, lập bảng chéo, hồi quy hình ảnh, phân tích thành phần chính và hoạt động chèn bộ nhớ chức năng ghi. Tôi có lẽ thiên vị, là nhà phát triển phần mềm hàng đầu, nhưng tôi thường dạy phát hiện thay đổi cho sinh viên đại học sử dụng Whitebox và kinh nghiệm của tôi là phần mềm trực quan và thân thiện với người dùng cho loại phân tích này.

Phát hiện thay đổi là một nghiên cứu mạnh mẽ khi bạn đang làm việc để phát triển đô thị, quản lý cảnh quan hoặc phân mảnh rừng ... Đối với những mục đích như vậy đòi hỏi kết quả chính xác, trước tiên bạn nên phân loại một khu vực từ quá khứ đến hiện tại và sau đó làm việc với những khu vực đó dữ liệu vectơ cho nghiên cứu phát hiện thay đổi