实习9变化检测.docx
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实习9变化检测.docx
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实习9变化检测
实习序号及题目
变化检测
实习人姓名
专业班级及编号
任课教师姓名
实习指导教师姓名
实习地点
榆中校区实验楼A209
实习日期时间
2013-12-26
实习目的
深入理解变化检测的基本原理,掌握影像直接比较法和分类后比较法变化检测的基本方法和步骤
基本原理
时序变化分析是指利用前后两期影像数据迅速、准确地检测出地表生物物理特征及人工地物的变化,
在进行变化时序分析时,对两幅影像要求较高,不仅要地理空间范围一样,并且坐标系也要一致(由于采用的是基于像元的分析方法,避免了两幅影像像元之间处理不对等),并且需要经过严格的几何校正和大气辐射校正。
具体方法有:
1、定性变化分析
定性变化分析是通过2期或者多期影像的叠加显示,使影像中发生变化的部分突出显示出来的方法
方法1:
叠置显示即使用特定的显示工具,如卷帘(swipe)、闪烁(flicker)等,检测前后两景影像中发生不连续变化的部分
方法2:
假彩色合成法即根据假彩色合成原理,将前后两期影像数据中的相同波段分别赋予红、绿、蓝中的两个、三个波段,生成假彩色合成影像。
地表未发生变化的区域在合成后的影像上呈现灰色,而发生变化的部分则显示为彩色。
方法3:
波段替换法(写功能内存插入法):
在RGB假彩色合成方法中,如果G和B分量使用前一个时相的两个波段,后一个时相的一个波段组成R分量,那么在合成的RGB假彩色影像上就能够很容易发现红色部分就是变化了的区域。
2、定量变化分析
方法1:
影像直接比较法:
也称代数变化检测法,是指将两个时相的遥感影像相减或相除以后进行定量变化分析的方法。
数据选择有特征波段灰度值、特征波段反射率/地表温度、植被指数、水体指数、建筑物指数、第一主成份
方法2:
光谱特征变异法:
进行两个不同时相的影像融合,如果同一地物在两期影像上的信息表现不一致,那么融合后就会表现出光谱特征上的变异
3、分类后变化检测
分类后变化检测是将经过配准的两个时相的遥感影像分别进行分类,然后比较分类结果,从而得到变化检测信息,包括变化结果分布图和状态转移矩阵。
该方法的核心是基于分类基础发现变化信息,该方法也是获取土地利用转移矩阵的过程。
数据准备
1、影像直接比较法工具:
数据:
ENVI配套数据(“森林开采监测”文件夹)
1)ComputeDifferenceMap(ENVI)
2)ImageDifference(ENVIZOOM/EX)
2、分类后比较法工具:
数据:
ENVI配套数据(“农业用地变化监测”文件夹)
1)ChangeDetectionStatistics(ENVI)
2)ThematicChange(ENVIZOOM/EX)
分类
颜色
greenfields(有农作物覆盖的农田)
绿色
stubblefield(留茬地)
黄褐色
fallowfield/baresoil(休耕地)
黄色
water(水体)
蓝色
bareground/rock(裸岩)
灰色
3、林冠状态遥感动态监测实例:
数据:
ENVI配套数据(“林冠变化监测”文件夹)
(1)SPEARchangedetection(ENVI)
要求:
1、根据这次实习,深刻理解变化检测的分类和实习8中的分类有何差异;
2、理解归一化差值植被指数NDVI,NDWI归一化差值水体指数,NDBI归一化建筑数和BurnIndex燃烧指数的概念及其意义。
3、参考邓书斌的教程,认真理解转移矩阵的过程和结果;
4、报告中详细说明上述变化检测功能所针对的问题及其使用方法;
5、报告中详细说明各个操作步骤及其必要选项;
6、报告中对变化检测结果进行评价和分析。
操作方法及过程
1、森林开采监测(图像直接比较法——ComputeDifferenceMap)
首先加载两幅影像july_00_quac.img,july_06_quac.img,其中quac代表经过大气校正后的影像,采用7、4、2波段假彩色合成显示。
观察两幅影像,发现06影像中非植物面积增加明显;之后进行图像直接比较法,操作为:
basictools→changedetection→computedifferencemap,首先选择前一时相july_00_quac.img影像中的一个波段,然后选择后一时相july_06_quac.img影像中的同一个波段。
这里我们选择第三波段。
打开computedifferencemapinputparameters窗口,进行参数设置。
选择分类数为7,代表差异变化量一共有11类。
单击defineclassthresholds,查看分类结果。
设置图像比较类型,选择simpledifference,数据处理将StandardizetoUnitVariance选中。
重新配准选项选择no,选择结果输出位置保存。
打开ENVIZoom,加载两幅影像,分别用CIR组合显示,datamanager,右击选择loadCIR,之后我们新建一个06年的portals,在06的影像中右击选择displayinportals,查看变化,我们可以点击“播放”按钮,进行闪烁显示,查看植物面积变化情况。
之后将第一步骤中生成数据加载进来,新建06年的portals进行显示,观察红色部分和06年影像之间的关系。
选择ENVIzoom的toolbox→workflows→imagechange;在time1file中选择00年影像,在time2file中选择06年影像,单击next,选项是——是否对影像进行纠正,由于原始影像已经经过校正,所以直接单击next,接下来选择ImageDifference,然后选择DifferenceofFeatureIndex,并选择NDVI;然后选择的是把结果加载进来applythresholding;接着在SelectChangeofInterest中选择IncreaseandDecease,selectauto-thresholdingmethod中选择Otsu’s(基于直方图的)。
接下来在EnableSmoothing中把SmoothKernelSize设置为3,在EnableAggregation中把AggregationMinimumSize设置为30,这是对影像进行平滑和“椒盐现象”的处理操作。
最后输出,选择ENVI格式输出,additionalexport中选择统计结果输出。
2、林冠状态遥感动态监测¬——SPEARchangedetection
首先把aug_25_2007.img,oct_07_2002.img加载,用4、3、2波段组合显示。
分别计算两幅影像的NDVI,操作过程为:
Transform→NDVI,选择程序默认数值,进行NDVI的计算。
得到两个NDVI数据之后,点击BasicTools→RegionofInterest→BandThresholdtoROI。
选择02与07年NDVI数据,在最小值中选择0.3,最大值中选择1,点击ok输出查看结果把0.3~1之间的区域划分为植物。
之后在ROItools中选择file→subdataviaROIs,分别裁剪植物地区。
如下操作:
Spectral→SPEARTools→ChangeDetection,在InputFile中分别输入两个时相的影像数据,然后选择第四波段。
在SelectOutputName中设置一个存储路径。
进入几何精纠正的阶段。
选择selecttiepointsautomatically——自动选择。
接着点击自动寻找种子点,这里会自动寻找四个种子点。
这些种子点不作为GCP参与匹配,设置配准点数为125个,搜索窗口大小为111,单击next,出现控制点窗口即列表,筛选控制点精度在一个像元内,最大允许均方差为1,单击next进入ChangeDetectionMethods对话框,在变化监测方式中选择前三项,点击next,进行计算并输出结果。
在Display窗口中显示Diff波段,即NDVI(Time#2)—NDVI(Time#1)。
在主窗口中选择Enhance→InteractiveStretching,打开显示图像的直方图,然后选择Overlay→DensitySlice→ClearRanges按钮,清除默认分割范围。
输入(-1.74,-0.3468)。
点击apply,观察数据。
3、农田利用变化(分类后比较法——ChangeDetectionStatistics)
首先加载两幅影像ag_08_maxlike.img,ag_09_maxlike.img,观察影像信息,我们发现,其中黄色的是休耕地,绿色的是有农作物覆盖的农田,黄褐色的是留茬地,蓝色是水体,灰色是裸岩。
操作:
BasicTools→ChangeDetection→ChangeDetectionStatistics,首先选择08年数据,然后选择09年数据,因为两幅影像的分类名称一致,系统会自动对应。
点击ok。
在changedetectionstatisticsoutput中选中pixels、percent、area,选择掩膜输出,选择保存位置。
生成统计结果。
打开ENVIZoom,把08和09年的数据加载进去,与前面一样,也可以利用Portal进行查看两个年份的土地覆盖类型的变化,另外,点击crosshairs,移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变化;点击crosshairs,移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变化。
Toolbox→workflows→ThematicChange,分别输入两个时相的影像数据,接着点击Next,然后进行结果影像进行平滑和聚类处理,平滑处理的参数与上面一样,设置为3;聚类处理的参数设置为5。
把结果影像和统计结果输出。
结果与分析
1、森林开采监测:
图一图二
图一为00年植被覆盖图,图二为06年植被覆盖图。
图中绿色区域为植被覆盖地区,而红色表示的是被砍伐地区(无植被覆盖地区)
图三图四
图三是在ENVI图像直接比较法生成结果,可以看出红色区域是变化较大的区域(新增的被砍伐区域),深蓝色表示不变区域,其中有斑点的大片区域为未被砍伐的森林区域;图四为在ENVIZoom里imageChange下的结果,图上红色区域为植被减少的区域,蓝色表示植被增加的区域,黑色表示没有变化的区域。
统计数据为:
项目
面积
百分比
未发生变化
3182068800.00
88.44
增加区域
6835500.00
0.19
减少区域
409295700.00
11.38
2、林冠变化监测:
图五图六
图五图六分别为02年与07年的以4、3、2波段组合的林地影像,红色的表示生长状况良好的植被,而绿色表示的是发生病虫害的地区。
图七图八
图七为NDVI相减后的结果,高亮显示为植被完好,没有被病虫害影响的区域,而暗色的区域则为发生病虫害的区域。
图八是经过拉伸处理后的结果,可以看去棕红色为植被完好,没有被病虫害影响的区域,而黄色的区域则为发生病虫害的区域。
3、农业用地变化监测:
ChangeDetectionStatistics生成耕地面积变化结果显示:
横向的是08年的各土地类型数据,纵向的是09年各土地类型对应的数据,ClassTotal行表示08年每个类别中的总面积,ClassTotal列表示09年每个类别中的总面积,ClassChange表示的是对应类别改变为其它土地类型的面积;ImageDifference表示的是08和09年同种地物面积的差值。
像元变化统计:
greenfields
stubblefield
fallowfield/baresoil
water
bareground/rock
RowTotal
ClassTotal
Unclassified
0
0
0
0
0
0
0
greenfields
751424
405720
306782
753
56000
1520679
1520679
stubblefield
102477
126975
82123
6
22493
334074
334074
fallowfield/baresoil
55079
100673
546295
1439
277153
980639
980639
water
350
691
594
378244
791
380670
380670
bareground/rock
3320
12232
34489
795
1733102
1783938
1783938
ClassTotal
912650
646291
970283
381237
2089539
0
0
ClassChanges
161226
519316
423988
2993
356437
0
0
ImageDifference
608029
-312217
10356
-567
-305601
0
0
百分比变化:
greenfields
stubblefield
fallowfield/baresoil
water
bareground/rock
RowTotal
ClassTotal
greenfields
82.334
62.777
31.618
0.198
2.68
100
100
stubblefield
11.229
19.647
8.464
0.002
1.076
100
100
fallowfield/baresoil
6.035
15.577
56.303
0.377
13.264
100
100
water
0.038
0.107
0.061
99.215
0.038
100
100
bareground/rock
0.364
1.893
3.555
0.209
82.942
100
100
ClassTotal
100
100
100
100
100
0
0
ClassChanges
17.666
80.353
43.697
0.785
17.058
0
0
ImageDifference
66.622
-48.309
1.067
-0.149
-14.625
0
0
影像变化如下图:
在ENVIZoom变化监测结果统计表为:
CLASS_T1
CLASS_T2
AREA
PERCENT
nochange
nochange
3320266500
73.7837
Unclassified
greenfields
0
0
Unclassified
stubblefield
0
0
Unclassified
fallowfield/baresoil
0
0
Unclassified
water
0
0
Unclassified
bareground/rock
0
0
greenfields
Unclassified
0
0
greenfields
stubblefield
92266200
2.05036
greenfields
fallowfield/baresoil
46107900
1.02462
greenfields
water
99000
0.0022
greenfields
bareground/rock
2992500
0.0665
stubblefield
Unclassified
0
0
stubblefield
greenfields
342956700
7.62126
stubblefield
fallowfield/baresoil
74146500
1.6477
stubblefield
water
345600
0.00768
stubblefield
bareground/rock
10515600
0.23368
fallowfield/baresoil
Unclassified
0
0
fallowfield/baresoil
greenfields
241945200
5.37656
fallowfield/baresoil
stubblefield
65822400
1.46272
fallowfield/baresoil
water
346500
0.0077
fallowfield/baresoil
bareground/rock
15949800
0.35444
water
Unclassified
0
0
water
greenfields
459900
0.01022
water
stubblefield
0
0
water
fallowfield/baresoil
512100
0.01138
water
bareground/rock
217800
0.00484
bareground/rock
Unclassified
0
0
bareground/rock
greenfields
51274800
1.13944
bareground/rock
stubblefield
20390400
0.45312
bareground/rock
fallowfield/baresoil
213031800
4.73404
bareground/rock
water
352800
0.00784
统计图如下图,其中每种颜色代表一种变化类型
存在问题与解决办法
1、对于在林地NDVI拉伸过程中,需要应用经验值来解决,那能不能用理论来验证这个经验值;
2、对于影像几何校正,能不能采用在林地变化里所采用的的方法?
3、监测分类与实习8中的监督分类和非监督分类的差别是监测分类是多种地物之间的转换或者多个时间段的变化分析,强调的是变化,而监督分类和非监督分类,主要考虑的是分类与实际的对比,强调的不是变化,而是客观事实的比较。
总结
通过相关内容的学习和操作,对变化检测的基本原理有了深入的理解,对于影像直接比较法和分类后比较法变化检测的基本方法和步骤有了熟练的掌握。
本次实习分别通过三个例子实现了对变化监测,觉得我们资城专业可以利用这一技术来解决在城市规划过程中,土地利用类型转变,合理分配土地资源等问题。
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- 实习 变化 检测