Що таке виявлення змін і як я можу виконувати такий аналіз за допомогою інструментів з відкритим кодом?

З сторінки вікіпедії :

Виявлення змін для ГІС (географічних інформаційних систем) - це процес, який вимірює, як атрибути певної області змінилися між двома або більше періодами часу. Виявлення змін часто включає порівняння аерофотознімків або супутникових знімків місцевості, зробленої в різний час. Цей процес найчастіше пов'язаний з екологічним моніторингом, управлінням природними ресурсами або вимірюванням міського розвитку

Як проводиться порівняння? За допомогою яких інструментів? Я відчуваю, що опис не повний. Або чогось не вистачає.

Де або в яких книгах можна знайти більше інформації про виявлення змін?

Які інструменти я повинен використовувати для виконання такого аналізу, використовуючи дані у файлі форм? (тільки з відкритим кодом, будь ласка)

EDIT

Деякі статті з виявлення змін (теорія та методи)

Методи виявлення змін (D. LU, E. BRONDI, ZIO та E. MORAN, 2004, pdf)

Виявлення зміни тренду в часових рядах NDVI: Ефекти міжрічної мінливості та методології Форкель, М., Карвалья, Н., Вербессельт, Дж., Махеча, М. Д., Нейдж, С., Рейхштайн, М. (2013) Дистанційне зондування 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - с. 2113 - 2144.

Зрухи у світових тенденціях вегетаційної активності: Йонг, Р. де, Вербессельт, Дж., Зейлейс, А., Шепман, ME (2013) Remote Sensing 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - с. 1117 - 1133.

Зв'язок між спадом літнього морського льоду, підвищенням температури та зміною рослинного покриву в сибірській арктичній тундрі з часового ряду MODIS (2000–11) Dutrieux, LP, Bartolomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - с. 12.

Поруч виявлення порушень у режимі реального часу за допомогою супутникових часових зображень Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Remote Sensing of Environment 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - с. 98 - 108. Тенденційні зміни глобального озеленення та коричневого кольору: внесок короткотермінових тенденцій у довгострокові зміни Jong, R. de, Verbesselt, J., Schaepman, ME, Bruin, S. de (2012) Global Change Biology 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - с. 642 - 655.

Виявлення фенологічних змін при обліку різких і поступових тенденцій у часових рядах супутникових зображень Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Remote Sensing of Environment 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - с. 2970 - 2980.

Виявлення тенденції та сезонних змін у часових рядах супутникових зображень Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Remote Sensing of Environment 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - с. 106 - 115.

(Я буду додавати більше в майбутньому, як якщо я знайду більше помітних паперів)

Виявлення змін - це звичайна операція / модуль у пакетах дистанційного зондування, таких як ENVI або Orfeo. Зазвичай це стосується растрових даних (наприклад, супутникові зображення).

Як проводиться порівняння? За допомогою яких інструментів? Я відчуваю, що опис не повний. Або чогось не вистачає.

Виявлення змін проводиться шляхом порівняння двох растрових зображень, зроблених у різний час, але які охоплюють ту саму область. Оскільки зображення охоплюють одну і ту ж область, зображення накладаються один на одного. Уявіть дві сітки, складені один на одного.

Тоді питання порівняння, чи значення пікселя в новому растрі відповідає значенню пікселя у старому растрі. Потім пікселі, які змінилися, позначаються. Вихід, як правило, є растровим, який охоплює ті ж розширення, що й два зображення із виділеними зміненими областями. Це, звичайно, спрощення, але ви розумієте :)

Де або в яких книгах можна знайти більше інформації про виявлення змін?

Почати можна з цих документів

• Перегляньте статтю Методи виявлення цифрових змін за допомогою даних, що віддалено чують
• СТАН ВІДКРИТТЯ ЗМІНИ В ГІСі
• Як працює виявлення змін

Які інструменти я повинен використовувати для виконання такого аналізу, використовуючи дані у файлі форм? (тільки з відкритим кодом, будь ласка)

Ви можете спробувати Opticks . Він має плагін виявлення змін .

Перевірте DTclassifier тут , які ви можете використовувати з QGIS.

DTclassifier забезпечує простий обтічний інтерфейс для класифікації растру та виявлення змін за допомогою дерев рішень.

Особливості плагіна:

• інтегрований підхід - виконувати всі операції, включаючи збір даних про навчання, побудову дерев та класифікацію в QGIS
• Перший приклад використання бібліотеки комп'ютерного зору OpenCV в QGIS
• використання непараметричного алгоритму класифікації - дерев рішень.

Ви можете знайти підручник тут .

Окрім цього, ви можете переглянути цю публікацію тут , виявлення змін ентропії

Я сподіваюся, що це допоможе вам ...

Я не думаю, що ви знайдете багато інструментів для виявлення змін у векторних даних (наприклад, shapefiles), оскільки це тривіальна проблема - просто пройдіться по пунктах і скажіть, чи вони однакові.

Виявлення змін є більш типовим для растрових зображень (наприклад, зображення SAR або візуальних / ІЧ-зображень), де проблема полягає у виявленні того, що змінилося з одного проходу супутника на інший, або з перельоту одного літака на інший, або "до і після "на сайті, який зазнав стихійного лиха.

Для растрових зображень одним із варіантів інструментів з відкритим кодом є Orfeo Toolbox .

Виявлення змін

Виявлення змін у дисципліні «Дистанційне зондування» - це аналітичний процес, який спрямований на виявлення змін у часі та просторі - земельного покриву чи / та землекористування.

PCA як техніка виявлення змін

Серед найпоширеніших і успішних методів виявлення змін - це застосування аналізу основних компонентів (PCA) на дво- або багаточасових багатовимірних даних (Lu et al., 2003).

Що таке PCA?

Аналіз основних компонентів (PCA) - це багатовимірний алгоритм лінійного перетворення. Він реконструює багатоваріантний набір даних таким чином, що перші змінні, звані основними компонентами (ПК), містять більшість початкових дисперсій даних. Таким чином, PCA надає потенціал описати або надійно представити багатовимірний набір даних, використовуючи менші розміри, ніж ті, які складають початковий набір даних (Jolliffe, 2002).

Як це працює?

PCA перенаправляє найвищі дисперсії оригінального набору даних, які в основному нагадують незмінні характеристики ландшафту в перших компонентах. Потім користувач зобов'язаний витягувати зміни за допомогою вдосконалених операцій цифрової обробки зображень, тобто класифікації зображень (сегментації та).

Виявлення змін на основі PCA за допомогою (G) FOSS

PCA реалізований у GRASS-GIS ( модуль i.pca ), R ( princomp () та prcomp () ), OrfeoToolbox , SAGA-GIS і, ймовірно, більше (Free &) додатків з відкритим кодом.

Приклад поглибленої роботи, з якої витягнуто більшу частину вищенаведеного тексту, демонструє, як скласти карту спалених ділянок - що є по суті аналізом виявлення змін - на основі PCA та GFOSS. Будь ласка, зверніться до цієї роботи для отримання широкого списку посилань на цю тему.

Про використання GRASS-GIS та R для виконання PCA існує спеціальна сторінка GRASS-wiki під назвою Аналіз основних компонентів .

Список літератури

Jolliffe, IT (2002). Аналіз основних компонентів . Спрингер, 2-е видання. 28 ілюстрацій.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E. and Moran, E. (2003). Змінити методи виявлення. Міжнародний журнал дистанційного зондування , 25 (12): 2365.

Пакет ГІС з відкритим кодом та пакет дистанційного зондування Whitebox Geospatial Analysis Tools ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) має досить велику кількість інструментів для виявлення змін на зображеннях. Сюди входять інструменти для аналізу векторного зміни, перехресного табуляції, регресії зображень, аналізу основних компонентів та операції вставки пам'яті функції запису. Я, мабуть, упереджений, будучи провідним розробником програмного забезпечення, але я часто навчаю виявлення змін студентам, які користуються Whitebox, використовуючи Whitebox, і мій досвід був таким, що це зручне та інтуїтивно зрозуміле програмне забезпечення для такого типу аналізу.

Виявлення змін - це дуже інтенсивне вивчення, коли ви працюєте на містобудування, управління ландшафтом чи роздробленість лісів ... Для таких цілей, які потребували набагато точного результату, спершу слід перейти до класифікації району від минулого до сьогодення, а потім працювати з тими векторні дані для дослідження виявлення змін