चेंज डिटेक्शन क्या है और मैं ओपन सोर्स टूल्स के साथ इस तरह का विश्लेषण कैसे कर सकता हूं?


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से विकिपीडिया पेज:

जीआईएस (भौगोलिक सूचना प्रणाली) के लिए परिवर्तन का पता लगाना एक प्रक्रिया है जो मापता है कि किसी विशेष क्षेत्र की विशेषताएं दो या अधिक समय अवधि के बीच कैसे बदल गई हैं। परिवर्तन का पता लगाने में अक्सर अलग-अलग समय पर लिए गए क्षेत्र की हवाई तस्वीरों या उपग्रह इमेजरी की तुलना करना शामिल होता है। प्रक्रिया अक्सर पर्यावरण निगरानी, ​​प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन, या शहरी विकास को मापने के साथ जुड़ी होती है

तुलना कैसे की जाती है? किन उपकरणों के साथ? मुझे लगता है कि विवरण पूर्ण नहीं है। या कुछ याद आ रहा है।

चेंज डिटेक्शन के बारे में मुझे और कहां या किन पुस्तकों में अधिक जानकारी मिल सकती है?

एक आकृति में डेटा का उपयोग करके इस तरह के विश्लेषण को करने के लिए मुझे किन उपकरणों का उपयोग करना चाहिए? (केवल खुला स्रोत कृपया)

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परिवर्तन का पता लगाने के कुछ कागजात (सिद्धांत और तकनीक)

पता लगाने की तकनीक बदलें (डी। एल। यू।, ई। ब्रोंडी, जेडआईओ और ई। मोरन, 2004, पीडीएफ)

NDVI समय श्रृंखला में प्रवृत्ति परिवर्तन का पता लगाना: अंतर-वार्षिक परिवर्तनशीलता और कार्यप्रणाली का प्रभाव Forkel, M., Carvalhais, N., Verbesselt, J., Mahecha, MD, पड़ोसी, C., Reichstein, M. (2013) Remote Sensing 5 (2013) 5। - आईएसएसएन 2072-4292 - पी। 2113 - 2144।

वैश्विक वनस्पति गतिविधि के रुझानों में जोंग, आर। डी।, वर्बसेल्ट, जे।, ज़ीलिस, ए।, शेपमैन, एमई (2013) रिमोट सेंसिंग 5 (2013) 3। - आईएसएसएन 2072-4292 - पी। 1117 - 1133।

गर्मियों की समुद्री बर्फ में गिरावट, तापमान में वृद्धि और MODIS समय श्रृंखला (2000-2000) से साइबेरियाई आर्कटिक टुंड्रा में वनस्पति बदलने के बीच के संबंध (2012) 4। - आईएसएसएन 1748-9326 - पी। 12।

सैटेलाइट इमेज टाइम सीरीज वर्बेल्ट, जेपी, ज़ेलिस, ए।, हेरोल्ड, एम। (2012) रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट 123 (2012) का उपयोग करके रीयल-टाइम डिस्टर्बेंस डिटेक्शन के पास। - आईएसएसएन 0034-4257 - पी। 98 - 108. ग्लोबल ग्रीनिंग और ब्राउनिंग में रुझान परिवर्तन: लंबी अवधि के परिवर्तन जोंग, आर। डी।, वर्बसेल्ट, जे।, शेफमैन, एमई, ब्रूइन, एस। डी। (2012) ग्लोबल चेंज बायोलॉजी 18 में अल्पकालिक रुझानों का योगदान। (2012) 2। - आईएसएसएन 1354-1013 - पी। 642 - 655।

उपग्रह छवि समय श्रृंखला वर्बेल्ट, जे।, ह्यंडमैन, आर।, ज़ेलिस, ए।, क्यूलवेनर, डी। (2010) रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायर्नमेंट 114 (2010) 12 में अचानक और क्रमिक रुझानों के लिए लेखांकन करते समय रासायनिक परिवर्तन का पता लगाना। - आईएसएसएन 0034-4257 - पी। 2970 - 2980।

सैटेलाइट इमेज टाइम श्रृंखला वर्बेल्ट, जे।, हयंडमैन, आर।, न्यूनहैम, जी।, क्यूलवेनॉर, डी। (2010) रिमोट सेंसिंग ऑफ़ एनवायरमेंट 114 (2010) 1 में ट्रेंड और मौसमी परिवर्तनों का पता लगाना। - आईएसएसएन 0034-4257 - पी। 106 - 115।

(मैं भविष्य में और अधिक जोड़ूंगा जैसे कि मैं और अधिक उल्लेखनीय कागजात खोजूं)


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प्राकृतिक संसाधनों की निगरानी करते समय परिवर्तन का पता लगाने के चार पहलू, विशेष रूप से महत्वपूर्ण (Macleod और Congalton 1998) : परिवर्तनों का पता लगाएँ, परिवर्तन की प्रकृति की पहचान करें, परिवर्तन की सीमा को मापें, परिवर्तन के स्थानिक पैटर्न का आकलन करें।
निकोस एलेक्जेंड्रिस

जवाबों:


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परिवर्तन का पता लगाना एक सामान्य ऑपरेशन / मॉड्यूल है जो रिमोट सेंसिंग पैकेज जैसे ENVI या Orfeo टूलबॉक्स में है। इसमें आमतौर पर रैस्टर डेटा (उदाहरण के लिए उपग्रह चित्र) शामिल होता है।

तुलना कैसे की जाती है? किन उपकरणों के साथ? मुझे लगता है कि विवरण पूर्ण नहीं है। या कुछ याद आ रहा है।

अलग-अलग समय पर ली गई दो रेखापुंज छवियों की तुलना करके परिवर्तन का पता लगाया जाता है लेकिन जो एक ही क्षेत्र को कवर करती हैं। जैसे ही छवियाँ उसी क्षेत्र को कवर करती हैं, छवियां एक-दूसरे को ओवरले करती हैं। एक दूसरे के ऊपर खड़ी दो ग्रिड की कल्पना करें।

फिर यह तुलना करने का विषय है कि क्या नए रेखापुंज में पिक्सेल का मूल्य पुराने रेखापुंज में पिक्सेल के मूल्य के समान है या नहीं। तब परिवर्तित किए गए पिक्सेल चिह्नित हो गए हैं। आउटपुट आमतौर पर एक रेखापुंज होता है जो समान रूप से दो छवियों को कवर करता है जैसे कि परिवर्तित क्षेत्रों के साथ दो चित्र। यह पाठ्यक्रम का एक सरलीकरण है लेकिन आपको यह विचार प्राप्त है :)

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

चेंज डिटेक्शन के बारे में मुझे और कहां या किन पुस्तकों में अधिक जानकारी मिल सकती है?

आप इन दस्तावेजों के साथ शुरू कर सकते हैं

एक आकृति में डेटा का उपयोग करके इस तरह के विश्लेषण को करने के लिए मुझे किन उपकरणों का उपयोग करना चाहिए? (केवल खुला स्रोत कृपया)

आप ऑप्टिक्स को आज़मा सकते हैं । इसमें चेंज डिटेक्शन प्लगइन है


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यहां DTclassifier देखें जो आप QGIS के साथ उपयोग कर सकते हैं।

DTclassifier रेखापुंज वर्गीकरण और निर्णय पेड़ों का उपयोग कर परिवर्तन का पता लगाने के लिए सरल सुव्यवस्थित इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

प्लगइन सुविधाएँ:

  • एकीकृत दृष्टिकोण - QGIS में प्रशिक्षण डेटा संग्रह, ट्री-बिल्डिंग और वर्गीकरण सहित सभी संचालन करते हैं
  • QGIS में कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी OpenCV का उपयोग करने का पहला उदाहरण
  • गैर पैरामीट्रिक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म का उपयोग - निर्णय पेड़।

आप यहां एक ट्यूटोरियल पा सकते हैं ।

इसके अलावा आप इस पोस्ट को यहां देख सकते हैं , एंट्रॉपी परिवर्तन का पता लगा सकते हैं

परिवर्तन का पता लगाना

मुझे उम्मीद है इससे आपको मदद मिली होगी...


हाँ दृश्य उदाहरण बहुत जानकारीपूर्ण थे। धन्यवाद!
nickves

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मुझे नहीं लगता कि आपको वेक्टर डेटा (जैसे शेपफाइल्स) पर परिवर्तन का पता लगाने के लिए कई उपकरण मिलेंगे क्योंकि इसकी एक तुच्छ समस्या है - बस बिंदुओं पर चलें, और मुझे बताएं कि क्या वे समान हैं।

रेखापुंज छवियों के लिए परिवर्तन का पता लगाना अधिक विशिष्ट होता है (जैसे SAR छवियां, या दृश्य / IR चित्र), जहां समस्या यह पता लगा रही है कि एक उपग्रह पास से दूसरे में क्या बदल गया है, या एक विमान ओवरफ्लाइट से अगले, या "पहले और बाद में" "एक ऐसी साइट पर जिसने प्राकृतिक आपदा का अनुभव किया है।

रेखापुंज छवियों के लिए, एक खुला स्रोत टूलकिट विकल्प ऑर्फियो टूलबॉक्स है


हां, मैं वेक्टर डेटा पर तुच्छता के बारे में सहमत हूं। मैंने अपने प्रश्न को अद्यतन करने के लिए रेखापुंज को भी शामिल किया
१०'१२ को १०:१२

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वेक्टर डेटा के साथ समस्या केवल तुच्छ लगती है क्योंकि आप एक तुच्छ प्रश्न करते हैं! उदाहरण के लिए, जब आकृतियाँ बहुभुज हैं जो सतह पर मौजूद चीजों का विस्तार करती हैं, जैसे कि वन आवरण, शहरी विकास, आदि, तो परिवर्तन का पता लगाने के लिए परतों को काटना और ओवरलैप की ज्यामिति का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है । जब आकृतियाँ रैखिक होती हैं, तो आमतौर पर कोई यह मापने में रुचि रखता है कि आकृतियाँ कितनी भिन्न हैं - औसतन कितनी दूर, अधिकतम आदि पर, जब आकृतियाँ बिंदु होती हैं, तो कोई बिंदुओं के बीच की विशिष्ट दूरी को मापना चाहता है, चाहे नए बिंदु हों दिखाई दिया, और पुराने गायब हो गए।
whuber

मेरे पास इसके लिए पूर्ण उत्तर नहीं है, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि यह एक आसान समस्या हो सकती है (केवल सबसे सरल मामले में तुच्छ) क्योंकि आपके पास पहले से ही "अच्छा" डेटा है, और पंजीकरण / वर्गीकरण से निपटने की आवश्यकता नहीं है पहले भाग मुझे ऐसी किसी भी चीज़ के बारे में जानकारी नहीं है जो अवर्गीकृत फ़ीचर डेटा से निपटने की कोशिश करती है, लेकिन अधिकांश GEOS- आधारित सॉफ़्टवेयर में साधारण दूरी वाले कैलकस, हॉसडॉर्फ दूरी और इसी तरह की चीज़ों के लिए मेट्रिक्स हैं।
ब्रैडहार्ड्स

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पता लगाना बदलें

रिमोट सेंसिंग अनुशासन में परिवर्तन का पता लगाना , एक विश्लेषणात्मक प्रक्रिया है जिसका उद्देश्य भूमि कवर या / और भूमि उपयोग में परिवर्तन - समय और स्थान का पता लगाना है।

पीसीए एक परिवर्तन का पता लगाने की तकनीक के रूप में

सबसे आम और सफल परिवर्तन का पता लगाने वाली प्रथाओं में, द्वि-या बहु-अस्थायी बहु-आयामी डेटा (लू एट अल।, 2003) पर प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का अनुप्रयोग है।

PCA क्या है?

प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए) एक बहुआयामी रैखिक परिवर्तन एल्गोरिथ्म है। यह एक बहुभिन्नरूपी डेटा को इस तरह से समेटता है कि पहले चर, जिसे प्रधान घटक (पीसी) कहा जाता है, में अधिकांश मूल डेटा संस्करण होते हैं। इस प्रकार, पीसीए प्रारंभिक डेटा सेट (जोलिफ, 2002) की तुलना में कम आयामों का उपयोग करके मज़बूती से बहु-आयामी डेटा सेट का वर्णन या प्रतिनिधित्व करने की क्षमता प्रदान करता है।

यह कैसे काम करता है?

पीसीए मूल डेटा सेट के उच्चतम संस्करणों को पुनर्निर्देशित करता है, जो मुख्य रूप से पहले घटकों में अपरिवर्तित परिदृश्य विशेषताओं से मिलता-जुलता है । तब उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी है कि वह उन्नत डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग ऑपरेशंस, अर्थात इमेज (सेगमेंटेशन) और वर्गीकरण के माध्यम से बदलाव निकाले।

पीसीए आधारित परिवर्तन का पता लगाने का उपयोग कर (जी) FOSS

PCA को GRASS-GIS ( i.pca मॉड्यूल), R ( princomp () और prcomp () फ़ंक्शंस), OrfeoToolbox , SAGA-GIS और शायद अधिक (Free &) Open Source Applications में लागू किया गया है।

गहन कार्य का एक उदाहरण, जिसमें से अधिकांश उपरोक्त पाठ को निकाला गया है, यह दर्शाता है कि जले हुए क्षेत्रों का नक्शा कैसे बनाया जाए - जो कि अनिवार्य रूप से एक परिवर्तन का पता लगाने वाला विश्लेषण है - जो पीसीए और जीएफओएस पर आधारित है। कृपया, विषय पर संदर्भों की एक विस्तृत सूची के लिए इस कार्य को देखें ।

PCA करने के लिए GRASS-GIS और R के उपयोग पर, एक प्रमुख GRASS-wiki पेज है जिसका शीर्षक प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस है

संदर्भ

जोलिफ, आईटी (2002)। प्रधान घटक विश्लेषण । स्प्रिंगर, दूसरा संस्करण। 28 चित्र।

लू, डी।, मौसेल, पी।, ब्रोंडीज़ियो, ई।, और मोरन, ई। (2003)। पहचान तकनीक बदलें। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ रिमोट सेंसिंग , 25 (12): 2365।


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ओपन सोर्स जीआईएस और रिमोट सेंसिंग पैकेज व्हाइटबॉक्स जियोस्पेशियल एनालिसिस टूल ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) इमेजरी पर परिवर्तन का पता लगाने के लिए काफी व्यापक उपकरण हैं। इसमें चेंज वेक्टर एनालिसिस, क्रॉस टेबुलेशन, इमेज रिग्रेशन, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और राइट फंक्शन मेमोरी इंसर्शन ऑपरेशन के टूल शामिल हैं। मैं शायद पक्षपाती हूं, सॉफ्टवेयर के मुख्य विकासकर्ता होने के नाते, लेकिन मैं अक्सर व्हाइटबॉक्स का उपयोग कर स्नातक छात्रों को परिवर्तन का पता लगाना सिखाता हूं और मेरा अनुभव रहा है कि यह इस प्रकार के विश्लेषण के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल और सहज ज्ञान युक्त सॉफ्टवेयर है।

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जब शहरी विकास, लैंडस्केप मैनेजमेंट या फ़ॉरेस्ट फ़्रेग्मेंटेशन के लिए यू डिटेक्ट हो रहे हों, तो चेंज डिटेक्शन का बहुत गहन अध्ययन होता है ... ऐसे उद्देश्यों के लिए जिन्हें बहुत सटीक परिणाम की आवश्यकता होती है, आपको पहले किसी क्षेत्र के वर्गीकरण के लिए अतीत से वर्तमान तक जाना चाहिए और फिर उन लोगों के साथ काम करना चाहिए परिवर्तन का पता लगाने के अध्ययन के लिए वेक्टर डेटा

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