O que é a Detecção de alterações e como posso realizar essa análise com ferramentas de código aberto?

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Na página da wikipedia :

A detecção de alterações para GIS (sistemas de informações geográficas) é um processo que mede como os atributos de uma área específica foram alterados entre dois ou mais períodos de tempo. A detecção de alterações geralmente envolve a comparação de fotografias aéreas ou imagens de satélite da área tirada em diferentes momentos. O processo é mais frequentemente associado ao monitoramento ambiental, gerenciamento de recursos naturais ou medição do desenvolvimento urbano

Como é feita a comparação? Com quais ferramentas? Eu sinto que a descrição não está completa. Ou algo está faltando.

Onde ou em quais livros posso encontrar mais informações sobre a Detecção de alterações?

Quais ferramentas devo usar para executar essa análise usando os dados em um shapefile? (apenas código aberto, por favor)

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Alguns trabalhos sobre detecção de alterações (teoria e técnicas)

Técnicas de detecção de alterações (D. LU, E. BRONDI, ZIO e E. MORAN, 2004, pdf)

Detecção de mudança de tendência nas séries temporais do NDVI: Efeitos da variabilidade e metodologia inter-anuais Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Mahecha, MD, Neigh, C., Reichstein, M. (2013) Remote Sensing 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - p. 2113 - 2144.

Mudanças nas tendências da atividade de vegetação global Jong, R. de, Verbesselt, J., Zeileis, A., Schaepman, ME (2013) Sensoriamento Remoto 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - p. 1117 - 1133.

Relações entre o declínio do gelo do mar no verão, o aumento da temperatura e a alteração da vegetação na tundra do Ártico da Sibéria das séries temporais MODIS (2000-11) Dutrieux, LP, Bartholomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) Environmental Research Letters 7 (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - p. 12)

Detecção de perturbações quase em tempo real usando séries temporais de imagens de satélite Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Sensoriamento Remoto do Ambiente 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - p. 98 - 108. Mudanças de tendência no esverdeamento e escurecimento globais: contribuição de tendências de curto prazo para mudanças de longo prazo Jong, R. de, Verbesselt, J., Schaepman, ME, Bruin, S. de (2012) Global Change Biology 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - p. 642 - 655.

Detecção de alterações fenológicas ao considerar tendências abruptas e graduais nas séries temporais de imagens de satélite Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Sensoriamento Remoto do Ambiente 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - p. 2970 - 2980.

Detectando tendências e mudanças sazonais nas séries temporais de imagens de satélite Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Sensoriamento Remoto do Ambiente 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - p. 106 - 115.

(Adicionarei mais no futuro como se eu descobrir papéis mais notáveis)

nickves
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Quatro aspectos da detecção de mudanças, particularmente importantes no monitoramento de recursos naturais (Macleod e Congalton 1998) : Detectar mudanças, Identificar a natureza da mudança, Medir a extensão da mudança, Avaliar o padrão espacial de mudança.
Nikos Alexandris

Respostas:

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A detecção de alterações é uma operação / módulo comum em pacotes de sensoriamento remoto, como a caixa de ferramentas ENVI ou Orfeo. Geralmente envolve dados raster (imagens de satélite, por exemplo).

Como é feita a comparação? Com quais ferramentas? Eu sinto que a descrição não está completa. Ou algo está faltando.

A detecção de alterações é feita comparando duas imagens raster tiradas em momentos diferentes, mas que cobrem a mesma área. Como as imagens cobrem a mesma área, elas se sobrepõem. Imagine duas grades empilhadas umas sobre as outras.

É então uma questão de comparar se o valor de um pixel na nova varredura é o mesmo que o valor do pixel na varredura antiga. Os pixels que foram alterados são marcados. A saída geralmente é uma varredura que cobre as mesmas extensões que as duas imagens com as áreas alteradas destacadas. É uma simplificação, é claro, mas você entendeu a ideia :)

insira a descrição da imagem aqui

Onde ou em quais livros posso encontrar mais informações sobre a Detecção de alterações?

Você pode começar com esses documentos

Quais ferramentas devo usar para executar essa análise usando os dados em um shapefile? (apenas código aberto, por favor)

Você pode experimentar o Opticks . Possui um plug-in de detecção de alterações .

RK
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Confira aqui o DTclassifier, que você pode usar com o QGIS.

O DTclassifier fornece uma interface simplificada e simples para classificação de varredura e detecção de alterações usando árvores de decisão.

Recursos do plug-in:

  • abordagem integrada - execute todas as operações, incluindo coleta de dados de treinamento, construção de árvores e classificação no QGIS
  • primeiro exemplo de uso da biblioteca de visão computacional OpenCV no QGIS
  • uso de algoritmo de classificação não paramétrico - árvores de decisão.

Você pode encontrar um tutorial aqui .

Além disso, você pode dar uma olhada neste post aqui , Detecção de alterações por entropia

detecção de alterações

Espero que ajude você ...

Aragão
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sim, os exemplos visuais foram muito informativos. Obrigado!
nickves 13/09/12
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Eu não acho que você encontrará muitas ferramentas para detecção de alterações em dados vetoriais (como shapefiles), porque é um problema trivial - apenas analise os pontos e me diga se eles são iguais.

A detecção de alterações é mais típica para imagens raster (por exemplo, imagens SAR ou imagens visuais / infravermelho), onde o problema é detectar o que mudou de um passe de satélite para o próximo, ou de um avião sobrevoando o próximo, ou "antes e depois" "em um site que sofreu um desastre natural.

Para imagens rasterizadas, uma opção de kit de ferramentas de código aberto é o Orfeo Toolbox .

BradHards
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Sim, concordo com a trivialidade dos dados vetoriais. Atualizei minha pergunta para incluir também a varredura
nickves
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O problema com dados vetoriais parece trivial apenas porque você faz uma pergunta trivial! Por exemplo, quando as formas são polígonos que representam extensões de coisas na superfície, como cobertura florestal, desenvolvimento urbano etc., a detecção de alterações requer a interseção das camadas e a análise da geometria das sobreposições. Quando as formas são lineares, geralmente se interessa em medir a diferença entre as formas - quão distantes, em média, no máximo, etc. Quando as formas são pontos, deseja-se medir distâncias típicas entre pontos, se novos apareceu e os antigos desapareceram.
whuber
Não tenho uma resposta completa para isso, mas ainda acho que pode ser um problema mais fácil (trivial apenas no caso mais simples), pois você já possui dados "bons" e não precisa lidar com o registro / classificação parte primeiro. Não tenho conhecimento de nada que tente lidar com dados de recursos não classificados, mas existem métricas na maioria dos softwares baseados em GEOS para coisas como cálculos de distância simples, distância de Hausdorff e assim por diante.
BradHards
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Detecção de alterações

A detecção de mudanças , na disciplina Sensoriamento Remoto, é o processo analítico que visa detectar mudanças - ao longo do tempo e no espaço - da cobertura da terra ou do uso da terra.

PCA como uma técnica de detecção de alterações

Entre as práticas mais comuns e bem-sucedidas de detecção de alterações, está a aplicação da Análise de Componentes Principais (PCA) em dados multidimensionais bidimensionais ou multitemporais (Lu et al., 2003).

O que é PCA?

A Análise de Componentes Principais (PCA) é um algoritmo de transformação linear multidimensional. Ele reconstrói um conjunto de dados multivariados de forma que as primeiras variáveis, chamadas componentes principais (PCs), contenham a maior parte da variação de dados original. Assim, o PCA oferece o potencial de descrever ou representar de maneira confiável um conjunto de dados multidimensionais usando menos dimensões do que aquelas que compõem o conjunto de dados inicial (Jolliffe, 2002).

Como funciona?

O PCA redireciona as variações mais altas do conjunto de dados original, que se assemelham principalmente às características da paisagem inalterada , nos primeiros componentes. É de responsabilidade do usuário extrair as alterações por meio de operações avançadas de processamento de imagem digital, ou seja, classificação de imagem (segmentação e).

Detecção de alterações baseada em PCA usando (G) FOSS

O PCA é implementado no GRASS-GIS ( módulo i.pca ), R ( funções princomp () e prcomp () ), OrfeoToolbox , SAGA-GIS e provavelmente mais (Free &) Open Source Applications.

Um exemplo de trabalho aprofundado, do qual a maior parte do texto acima foi extraído, demonstra como mapear áreas queimadas - que é essencialmente uma análise de detecção de alterações - com base no PCA e GFOSS. Por favor, consulte este trabalho para uma extensa lista de referências sobre o assunto.

Sobre o uso do GRASS-GIS e R para executar o PCA, há uma página dedicada ao GRASS-wiki intitulada Análise de Componentes Principais .

Referências

Jolliffe, IT (2002). Análise de componentes principais . Springer, 2ª edição. 28 ilustrações.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E. e Moran, E. (2003). Técnicas de detecção de alterações. International Journal of Remote Sensoring , 25 (12): 2365.

Nikos Alexandris
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O pacote GIS de código aberto e sensoriamento remoto Whitebox Geospatial Analysis Tools ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) possui um número bastante amplo de ferramentas para realizar a detecção de alterações nas imagens. Isso inclui ferramentas para Análise de Vetor de Mudança, Tabulação Cruzada, Regressão de Imagem, Análise de Componentes Principais e a operação de Inserção de Memória da Função de Gravação. Provavelmente sou tendencioso, sendo o principal desenvolvedor do software, mas muitas vezes ensino detecção de alterações a estudantes de graduação que usam o Whitebox, e minha experiência foi que ele é um software amigável e intuitivo para esse tipo de análise.

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A detecção de alterações é um estudo muito intenso quando você trabalha para desenvolvimento urbano, gerenciamento de paisagens ou fragmentação de florestas ... Para fins que exigiram um resultado muito preciso, você deve primeiro classificar uma área do passado para o presente e depois trabalhar com aqueles dados vetoriais para estudo de detecção de alterações

Helly Joshi
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