¿Qué es la detección de cambios y cómo puedo realizar dicho análisis con herramientas de código abierto?

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Desde la página de wikipedia :

La detección de cambios para SIG (sistemas de información geográfica) es un proceso que mide cómo los atributos de un área en particular han cambiado entre dos o más períodos de tiempo. La detección de cambios a menudo implica comparar fotografías aéreas o imágenes satelitales del área tomada en diferentes momentos. El proceso se asocia más frecuentemente con el monitoreo ambiental, la gestión de recursos naturales o la medición del desarrollo urbano.

¿Cómo se hace la comparación? ¿Con que herramientas? Siento que la descripción no está completa. O algo falta.

¿Dónde o en qué libros puedo encontrar más información sobre la detección de cambios?

¿Qué herramientas debo usar para realizar dicho análisis utilizando los datos en un shapefile? (solo de código abierto por favor)

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Algunos documentos sobre detección de cambios (teoría y técnicas)

Técnicas de detección de cambios (D. LU, E. BRONDI, ZIO y E. MORAN, 2004, pdf)

Detección de cambio de tendencia en series temporales de NDVI: Efectos de la variabilidad y metodología interanual Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Mahecha, MD, Neigh, C., Reichstein, M. (2013) Teledetección 5 (2013) 5. - ISSN 2072-4292 - pág. 2113 - 2144.

Cambios en las tendencias mundiales de actividad de la vegetación Jong, R. de, Verbesselt, J., Zeileis, A., Schaepman, ME (2013) Remote Sensing 5 (2013) 3. - ISSN 2072-4292 - pág. 1117-1133.

Relaciones entre la disminución del hielo marino del verano, el aumento de las temperaturas y el cambio de la vegetación en la tundra ártica siberiana de la serie temporal MODIS (2000-11) Dutrieux, LP, Bartholomeus, HM, Herold, M., Verbesselt, J. (2012) Cartas de investigación ambiental 7 (2012) 4. - ISSN 1748-9326 - pág. 12)

Detección de perturbaciones casi en tiempo real utilizando series de tiempo de imágenes satelitales Verbesselt, JP, Zeileis, A., Herold, M. (2012) Teledetección del medio ambiente 123 (2012). - ISSN 0034-4257 - pág. 98 - 108. Cambios de tendencia en la ecologización y el oscurecimiento global: contribución de las tendencias a corto plazo al cambio a más largo plazo Jong, R. de, Verbesselt, J., Schaepman, ME, Bruin, S. de (2012) Global Change Biology 18 (2012) 2. - ISSN 1354-1013 - pág. 642 - 655.

Detección de cambios fenológicos mientras se tienen en cuenta las tendencias abruptas y graduales en las series temporales de imágenes satelitales Verbesselt, J., Hyndman, R., Zeileis, A., Culvenor, D. (2010) Teledetección del medio ambiente 114 (2010) 12. - ISSN 0034-4257 - pág. 2970-2980.

Detección de tendencias y cambios estacionales en series temporales de imágenes satelitales Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D. (2010) Teledetección del medio ambiente 114 (2010) 1. - ISSN 0034-4257 - pág. 106-115.

(Agregaré más en el futuro como si descubriera más documentos notables)

— nickves
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Cuatro aspectos de la detección de cambios, particularmente importantes cuando se monitorean los recursos naturales (Macleod y Congalton 1998) : detectar cambios, identificar la naturaleza del cambio, medir la extensión del cambio, evaluar el patrón espacial de cambio.

— Nikos Alexandris

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La detección de cambios es una operación / módulo común en paquetes de sensores remotos como ENVI u Orfeo toolbox. Por lo general, incluye datos de trama (imágenes de satélite, por ejemplo).

¿Cómo se hace la comparación? ¿Con que herramientas? Siento que la descripción no está completa. O algo falta.

La detección de cambios se realiza comparando dos imágenes ráster que se tomaron en diferentes momentos pero que cubren la misma área. A medida que las imágenes cubren la misma área, las imágenes se superponen entre sí. Imagine dos cuadrículas apiladas una encima de la otra.

Es entonces una cuestión de comparar si el valor de un píxel en el nuevo ráster es el mismo que el valor del píxel en el viejo ráster. Los píxeles que han cambiado se marcan. La salida suele ser un ráster que cubre las mismas extensiones que las dos imágenes con las áreas cambiadas resaltadas. Es una simplificación, por supuesto, pero tienes la idea :)

ingrese la descripción de la imagen aquí

¿Dónde o en qué libros puedo encontrar más información sobre la detección de cambios?

Puedes comenzar con estos documentos

¿Qué herramientas debo usar para realizar dicho análisis utilizando los datos en un shapefile? (solo de código abierto por favor)

Puedes probar Opticks . Tiene un complemento de detección de cambios .

— RK
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Echa un vistazo a DTclassifier aquí, que puedes usar con QGIS.

DTclassifier proporciona una interfaz simple y simplificada para la clasificación de ráster y la detección de cambios mediante árboles de decisión.

Características del complemento:

enfoque integrado: realice todas las operaciones, incluida la recopilación de datos de capacitación, la construcción de árboles y la clasificación en QGIS

primer ejemplo de uso de la biblioteca de visión por computadora OpenCV en QGIS

uso del algoritmo de clasificación no paramétrico - árboles de decisión.

Puedes encontrar un tutorial aquí .

Además de esto, puedes echar un vistazo a esta publicación aquí , Detección de cambio de entropía

detección de cambio

Espero que te ayude...

— Aragón
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Sí, los ejemplos visuales fueron muy informativos. ¡Gracias!

— nickves

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No creo que encuentre muchas herramientas para la detección de cambios en los datos vectoriales (como los archivos de forma) porque es un problema trivial: simplemente recorra los puntos y dígame si son lo mismo.

La detección de cambios es más típica para las imágenes de trama (por ejemplo, imágenes SAR o imágenes visuales / IR), donde el problema es detectar lo que ha cambiado de un pase de satélite al siguiente, o de un sobrevuelo de un avión al siguiente, o "antes y después "en un sitio que ha experimentado un desastre natural.

Para las imágenes ráster, una opción de kit de herramientas de código abierto es Orfeo Toolbox .

— BradHards
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Sí, estoy de acuerdo con la trivialidad en los datos vectoriales.

— Actualicé

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¡El problema con los datos vectoriales parece trivial solo porque usted plantea una pregunta trivial! Por ejemplo, cuando las formas son polígonos que representan extensiones de cosas en la superficie, como la cubierta forestal, el desarrollo urbano, etc., la detección de cambios requiere la intersección de las capas y el análisis de la geometría de las superposiciones. Cuando las formas son lineales, generalmente uno está interesado en medir cuán diferentes son las formas: qué tan separadas en promedio, como máximo, etc., cuando las formas son puntos, uno quiere medir distancias típicas entre puntos, si los puntos nuevos tienen apareció, y los viejos desaparecieron.

— whuber

No tengo una respuesta completa para esto, pero sigo pensando que puede ser un problema más fácil (trivial solo en el caso más simple) ya que ya tiene datos "buenos" y no necesita lidiar con el registro / clasificación parte primero. No conozco nada que intente tratar con datos de características no clasificadas, pero hay métricas en la mayoría del software basado en GEOS para cosas como cálculos de distancia simples, distancia de Hausdorff, etc.

— BradHards

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Detección de cambio

La detección de cambios , en la disciplina de Teledetección, es el proceso analítico que tiene como objetivo detectar los cambios, a lo largo del tiempo y el espacio, de la cubierta terrestre o del uso de la tierra.

PCA como técnica de detección de cambio

Entre las prácticas de detección de cambios más comunes y exitosas, está la aplicación del Análisis de Componentes Principales (PCA) en datos bidimensionales o multitemporales multidimensionales (Lu et al., 2003).

¿Qué es PCA?

El análisis de componentes principales (PCA) es un algoritmo de transformación lineal multidimensional. Reconstruye un conjunto de datos multivariados de manera que las primeras variables, llamadas componentes principales (PC), contienen la mayor parte de la varianza de datos original. Por lo tanto, PCA ofrece el potencial para describir o representar de manera confiable un conjunto de datos multidimensionales utilizando menos dimensiones que las que componen el conjunto de datos inicial (Jolliffe, 2002).

¿Como funciona?

PCA redirige las variaciones más altas del conjunto de datos original, que se parecen principalmente a las características del paisaje sin cambios , en los primeros componentes. Es responsabilidad del usuario extraer los cambios mediante operaciones avanzadas de procesamiento de imágenes digitales, es decir, clasificación de imágenes (segmentación y).

Detección de cambios basada en PCA usando (G) FOSS

PCA se implementa en GRASS-GIS ( módulo i.pca ), R ( funciones princomp () y prcomp () ), OrfeoToolbox , SAGA-GIS y probablemente más aplicaciones de código abierto (gratuitas y).

Un ejemplo de trabajo en profundidad, del cual se extrajo la mayor parte del texto anterior, demuestra cómo mapear áreas quemadas , que es esencialmente un análisis de detección de cambios, basado en PCA y GFOSS. Consulte este trabajo para obtener una lista extensa de referencias sobre el tema.

Sobre el uso de GRASS-GIS y R para realizar PCA, hay una página dedicada de GRASS-wiki titulada Análisis de componentes principales .

Referencias

Jolliffe, TI (2002). Análisis de componentes principales . Springer, 2a edición. 28 ilustraciones.

Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E. y Moran, E. (2003). Técnicas de detección de cambios. Revista Internacional de Teledetección , 25 (12): 2365.

— Nikos Alexandris
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El SIG de código abierto y el paquete de detección remota Whitebox Geospatial Analysis Tools ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) tiene una cantidad bastante extensa de herramientas para realizar la detección de cambios en las imágenes. Esto incluye herramientas para el análisis de vectores de cambio, tabulación cruzada, regresión de imágenes, análisis de componentes principales y la operación de inserción de memoria de la función de escritura. Probablemente soy parcial, siendo el desarrollador principal del software, pero a menudo enseño detección de cambios a estudiantes universitarios que usan Whitebox y mi experiencia ha sido que es un software fácil de usar e intuitivo para este tipo de análisis.

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La detección de cambios es un estudio muy intenso cuando trabajas para el desarrollo urbano, la gestión del paisaje o la fragmentación de los bosques ... Para tales fines que requieren un resultado muy preciso, primero debes clasificar un área del pasado al presente y luego trabajar con ellos. datos vectoriales para estudio de detección de cambio

— Helly Joshi
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