Was ist Change Detection und wie kann ich eine solche Analyse mit Open Source-Tools durchführen?

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Aus Wikipedia Seite:

Die Änderungserkennung für GIS (Geoinformationssysteme) ist ein Prozess, der misst, wie sich die Attribute eines bestimmten Gebiets zwischen zwei oder mehr Zeiträumen geändert haben. Bei der Änderungserkennung werden häufig Luftbilder oder Satellitenbilder des Bereichs verglichen, die zu verschiedenen Zeiten aufgenommen wurden. Der Prozess wird am häufigsten mit Umweltüberwachung, Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen oder Messung der Stadtentwicklung in Verbindung gebracht

Wie erfolgt der Vergleich? Mit welchen Werkzeugen? Ich bin der Meinung, dass die Beschreibung nicht vollständig ist. Oder es fehlt etwas.

Wo oder in welchen Büchern finde ich weitere Informationen zur Änderungserkennung?

Mit welchen Tools kann ich eine solche Analyse anhand der Daten in einem Shapefile durchführen? (bitte nur Open Source)

BEARBEITEN

Einige Artikel zur Änderungserkennung (Theorie und Techniken)

Techniken zur Änderungserkennung (D. LU, E. BRONDI, ZIO und E. MORAN, 2004, pdf)

Trendänderungserkennung in NDVI-Zeitreihen: Effekte der Variabilität und Methodik zwischen den Jahren Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Dr. Mahecha, C. Neigh, Reichstein, M. (2013) Fernerkundung 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - S. 2113 - 2144.

Verschiebungen der globalen Vegetationsaktivitätstrends Jong, R. de, J. Verbesselt, A. Zeileis, ME Schaepman (2013) Remote Sensing 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - S. 1117 - 1133.

Zusammenhänge zwischen abnehmendem Sommereis, steigenden Temperaturen und wechselnder Vegetation in der sibirischen arktischen Tundra aus der MODIS-Zeitreihe (2000–11) Dutrieux, LP, Bartholomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) Environmental Research Letters 7 (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - S. 12.

Nahezu Echtzeit-Störungserkennung mit Satellitenbild-Zeitreihen Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Fernerkundung der Umwelt 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - S. 98 - 108. Trendwechsel bei globaler Begrünung und Bräunung: Beitrag kurzfristiger Trends zum längerfristigen Wandel Jong, R. de, J. Verbesselt, ME Schaepman, Bruin, S. de (2012) Global Change Biology 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - p. 642 - 655.

Erkennung phänologischer Veränderungen unter Berücksichtigung abrupter und allmählicher Trends in Satellitenbild-Zeitreihen Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Fernerkundung der Umwelt 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - S. 2970 - 2980.

Erkennen von Trends und jahreszeitlichen Veränderungen in Satellitenbildzeitreihen Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Fernerkundung der Umwelt 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - S. 106 - 115.

(Ich werde in Zukunft mehr hinzufügen, als wenn ich mehr bemerkenswerte Papiere entdecke.)

nickves
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Vier Aspekte der Änderungserkennung, die bei der Überwachung natürlicher Ressourcen besonders wichtig sind (Macleod und Congalton 1998) : Erkennen von Änderungen, Erkennen der Art der Änderung, Messen des Änderungsausmaßes, Bewerten des räumlichen Änderungsmusters.
Nikos Alexandris

Antworten:

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Die Änderungserkennung ist in Fernerkundungspaketen wie der ENVI- oder der Orfeo-Toolbox ein häufiger Vorgang / Modul. In der Regel handelt es sich um Rasterdaten (z. B. Satellitenbilder).

Wie erfolgt der Vergleich? Mit welchen Werkzeugen? Ich bin der Meinung, dass die Beschreibung nicht vollständig ist. Oder es fehlt etwas.

Die Änderungserkennung wird durchgeführt, indem zwei Rasterbilder verglichen werden, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, aber denselben Bereich abdecken. Da die Bilder denselben Bereich abdecken, überlagern sich die Bilder. Stellen Sie sich zwei übereinander gestapelte Gitter vor.

Dann muss verglichen werden, ob der Wert eines Pixels im neuen Raster dem Wert des Pixels im alten Raster entspricht. Veränderte Pixel werden dann markiert. Bei der Ausgabe handelt es sich in der Regel um ein Raster, das die gleichen Bereiche wie die beiden Bilder mit den hervorgehobenen geänderten Bereichen abdeckt. Es ist natürlich eine Vereinfachung, aber du kommst auf die Idee :)

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Wo oder in welchen Büchern finde ich weitere Informationen zur Änderungserkennung?

Sie können mit diesen Dokumenten beginnen

Mit welchen Tools kann ich eine solche Analyse anhand der Daten in einem Shapefile durchführen? (bitte nur Open Source)

Sie können Opticks ausprobieren . Es hat ein Änderungserkennungs-Plugin .

RK
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Schauen Sie sich hier den DTclassifier an , den Sie mit QGIS verwenden können.

DTclassifier bietet eine einfache, optimierte Oberfläche für die Rasterklassifizierung und Änderungserkennung mithilfe von Entscheidungsbäumen.

Plugin-Funktionen:

  • Integrierter Ansatz - Führen Sie alle Vorgänge aus, einschließlich der Erfassung von Trainingsdaten, der Erstellung von Bäumen und der Klassifizierung in QGIS
  • erstes Beispiel für die Verwendung der Computer-Vision-Bibliothek OpenCV in QGIS
  • Verwendung eines nichtparametrischen Klassifizierungsalgorithmus - Entscheidungsbäume.

Ein Tutorial finden Sie hier .

Daneben können Sie hier einen Blick auf diesen Beitrag werfen , Entropieänderungserkennung

Änderungserkennung

Ich hoffe es hilft dir ...

Aragon
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Ja, die visuellen Beispiele waren sehr informativ. Vielen Dank!
nickves
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Ich glaube nicht, dass Sie viele Tools zur Änderungserkennung für Vektordaten (wie Shapefiles) finden werden, da dies ein triviales Problem ist - gehen Sie einfach die Punkte durch und sagen Sie mir, ob sie gleich sind.

Die Änderungserkennung ist typischer für Rasterbilder (z. B. SAR-Bilder oder visuelle / IR-Bilder), bei denen das Problem darin besteht, zu erkennen, was sich von einem Satellitenpass zum nächsten oder von einem Flugzeugüberflug zum nächsten oder "vorher und nachher" geändert hat "auf einer Website, die Naturkatastrophen erlebt hat.

Eine Open-Source-Toolkit-Option für Rasterbilder ist die Orfeo Toolbox .

BradHards
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Ja, ich stimme der Trivialität von Vektordaten zu. Ich habe meine Frage so aktualisiert, dass sie auch Raster enthält
nickves 13.09.12
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Das Problem mit Vektordaten klingt nur deshalb trivial, weil Sie eine triviale Frage stellen! Beispielsweise wenn die Formen von Polygonen Ausdehnungen der Dinge auf der Oberfläche, wie beispielsweise Waldbestand , Stadtentwicklung darstellt, usw., dann erfordert Änderungsdetektions sich schneid die Schichten und die Analyse der Geometrie der Überlappungen. Wenn die Formen linear sind, ist man normalerweise daran interessiert zu messen, wie unterschiedlich die Formen sind - wie weit im Durchschnitt, höchstens usw. Wenn die Formen Punkte sind, möchte man typische Abstände zwischen Punkten messen, ob neue Punkte haben erschienen und alte verschwanden.
Whuber
Ich habe keine vollständige Antwort darauf, aber ich denke immer noch, dass es ein einfacheres Problem sein kann (trivial, nur im einfachsten Fall), da Sie bereits "gute" Daten haben und sich nicht mit der Registrierung / Klassifizierung befassen müssen teil zuerst. Mir ist nichts bekannt, das versucht, mit nicht klassifizierten Feature-Daten umzugehen, aber in den meisten GEOS-basierten Programmen gibt es Messdaten für einfache Entfernungsberechnungen, Hausdorff-Entfernungen usw.
BradHards
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Erkennung ändern

Die Erkennung von Veränderungen in der Fernerkundungsdisziplin ist der analytische Prozess, der darauf abzielt, zeitliche und räumliche Veränderungen der Landbedeckung oder / und Landnutzung zu erkennen.

PCA als Änderungserkennungstechnik

Zu den gängigsten und erfolgreichsten Methoden zur Erkennung von Änderungen gehört die Anwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) auf bi- oder multi-temporale mehrdimensionale Daten (Lu et al., 2003).

Was ist PCA?

Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist ein mehrdimensionaler linearer Transformationsalgorithmus. Es rekonstruiert einen multivariaten Datensatz so, dass die ersten Variablen, die als Hauptkomponenten (PC) bezeichnet werden, den größten Teil der ursprünglichen Datenvarianz enthalten. Somit bietet PCA die Möglichkeit, einen mehrdimensionalen Datensatz zuverlässig zu beschreiben oder darzustellen, indem weniger Dimensionen verwendet werden als diejenigen, aus denen der ursprüngliche Datensatz besteht (Jolliffe, 2002).

Wie funktioniert es?

PCA leitet die höchsten Varianzen des Originaldatensatzes, die hauptsächlich unveränderten Landschaftsmerkmalen ähneln , in die ersten Komponenten um. Es liegt in der Verantwortung des Benutzers, Änderungen mittels fortschrittlicher digitaler Bildverarbeitungsoperationen, dh Bildklassifizierung (Segmentierung und Klassifizierung), zu extrahieren.

PCA-basierte Änderungserkennung mit (G) FOSS

PCA ist in GRASS-GIS ( i.pca- Modul), R ( princomp () und prcomp () Funktionen), OrfeoToolbox , SAGA-GIS und wahrscheinlich in weiteren (Free &) Open Source-Anwendungen implementiert .

In einer eingehenden Beispielarbeit, aus der der größte Teil des obigen Textes extrahiert wurde, wird gezeigt, wie verbrannte Bereiche - im Wesentlichen eine Änderungserkennungsanalyse - auf der Basis von PCA und GFOSS abgebildet werden. Bitte beziehen Sie sich auf diese Arbeit für eine umfangreiche Liste von Referenzen zu diesem Thema.

Über die Verwendung von GRASS-GIS und R zur Durchführung von PCA gibt es eine spezielle GRASS-Wiki- Seite mit dem Titel Principal Components Analysis .

Verweise

Jolliffe, IT (2002). Hauptkomponentenanalyse . Springer, 2. Auflage. 28 Abbildungen.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E. und Moran, E. (2003). Erkennungstechniken ändern. Internationale Zeitschrift für Fernerkundung , 25 (12): 2365.

Nikos Alexandris
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Das Open-Source-Paket für GIS und Fernerkundung Whitebox Geospatial Analysis Tools ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) verfügt über eine ziemlich große Anzahl von Tools zur Durchführung der Änderungserkennung für Bilder. Dies umfasst Tools für die Vektoränderungsanalyse, Kreuztabellenanalyse, Bildregression, Hauptkomponentenanalyse und die Operation zum Einfügen eines Speichers mit Schreibfunktion. Wahrscheinlich bin ich voreingenommen, weil ich der Hauptentwickler der Software bin, aber ich unterrichte Studenten, die Whitebox verwenden, häufig die Änderungserkennung, und ich habe die Erfahrung gemacht, dass es eine benutzerfreundliche und intuitive Software für diese Art von Analyse ist.

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Das Erkennen von Veränderungen ist eine sehr intensive Untersuchung, wenn Sie für die Stadtentwicklung, das Landschaftsmanagement oder die Fragmentierung von Wäldern arbeiten ... Für solche Zwecke, die ein sehr genaues Ergebnis erfordern, sollten Sie zuerst eine Klassifizierung eines Gebiets von der Vergangenheit bis zur Gegenwart vornehmen und dann mit diesen arbeiten Vektordaten für die Änderungserkennungsstudie

Helly Joshi
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