変更検出とは何ですか？また、このような分析をオープンソースツールで実行するにはどうすればよいですか？

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GIS（地理情報システム）の変更検出は、特定のエリアの属性が2つ以上の期間でどのように変化したかを測定するプロセスです。変化の検出には、異なる時間に撮影されたエリアの航空写真または衛星画像の比較が含まれます。このプロセスは、環境監視、天然資源管理、または都市開発の測定に最も頻繁に関連付けられています

比較はどのように行われますか？どのツールで？説明が完全ではないと感じています。または何かが欠落しています。

変更検出に関する詳細情報はどこで、またはどの本で見つけることができますか？

シェープファイルのデータを使用してこのような分析を実行するには、どのツールを使用する必要がありますか？（オープンソースのみにしてください）

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変化の検出に関するいくつかの論文（理論と手法）

変更検出技術（D. LU、E。BRONDI、ZIOおよびE. MORAN、2004年、pdf）

NDVI時系列のトレンド変化検出：年々変動と方法論の影響Forkel、M.、Carvalhais、N.、Verbesselt、J.、Mahecha、MD、Neigh、C.、Reichstein、M.（2013）Remote Sensing 5 （2013）5。-ISSN 2072-4292-p。2113-2144。

世界の植生活動の傾向の変化Jong、R. de、Verbesselt、J.、Zeileis、A.、Schaepman、ME（2013）Remote Sensing 5（2013）3。-ISSN 2072-4292-p。1117-1133。

MODIS時系列からのシベリア北極ツンドラにおける夏の海氷の減少、気温の上昇、植生の変化の関係（2000–11）Dutrieux、LP、Bartholomeus、HM、Herold、M.、Verbesselt、J.（2012）Environmental Research Letters 7 （2012）4。-ISSN 1748-9326-p。12。

衛星画像時系列を使用したほぼリアルタイムの外乱検出Verbesselt、JP、Zeileis、A.、Herold、M.（2012）Remote Sensing of Environment 123（2012）。-ISSN 0034-4257-p。98-108.グローバルな緑化と褐変の傾向の変化：長期的な変化への短期的な傾向の寄与Jong、R. de、Verbesselt、J.、Schaepman、ME、Bruin、S. de（2012）Global Change Biology 18 （2012）2。-ISSN 1354-1013-p。642〜655。

衛星画像の時系列の急激かつ漸進的な傾向を考慮したフェノロジー変化の検出Verbesselt、J.、Hyndman、R.、Zeileis、A.、Culvenor、D.（2010）Remote Sensing of Environment 114（2010）12。-ISSN 0034-4257-p。2970-2980。

衛星画像の時系列の傾向と季節変化の検出Verbesselt、J.、Hyndman、R.、Newnham、G.、Culvenor、D.（2010）Remote Sensing of Environment 114（2010）1。-ISSN 0034-4257-p。106〜115。

（今後さらに注目すべき論文を見つけたら追加します）

変更検出は、ENVIやOrfeoツールボックスなどのリモートセンシングパッケージの一般的な操作/モジュールです。通常、ラスターデータ（衛星画像など）が含まれます。

比較はどのように行われますか？どのツールで？説明が完全ではないと感じています。または何かが欠落しています。

変更検出は、異なる時間に撮影されたが同じエリアをカバーする2つのラスターイメージを比較することによって行われます。画像は同じ領域をカバーするため、画像は互いに重なります。2つのグリッドが重なり合っていることを想像してください。

次に、新しいラスターのピクセルの値が古いラスターのピクセルの値と同じかどうかを比較します。次に、変更されたピクセルにマークが付けられます。出力は通常、変更された領域が強調表示された2つの画像と同じ範囲をカバーするラスターです。それはもちろん単純化ですが、あなたはアイデアを得る:)

変更検出に関する詳細情報はどこで、またはどの本で見つけることができますか？

これらのドキュメントから始めることができます

• レビュー記事リモートで検知されたデータを使用したデジタル変更検出技術
• GISの変更検出の状態
• 変更検出の仕組み

シェープファイルのデータを使用してこのような分析を実行するには、どのツールを使用する必要がありますか？（オープンソースのみにしてください）

Opticksを試すことができます。それは持っている変化検出プラグインを。

DTclassifierをチェックここであなたはQGISで使用することができました。

DTclassifierは、決定木を使用したラスター分類および変更検出のためのシンプルで合理化されたインターフェイスを提供します。

プラグイン機能：

• 統合アプローチ—トレーニングデータの収集、ツリー構築、QGISでの分類など、すべての操作を実行します
• QGISでコンピュータービジョンライブラリOpenCVを使用した最初の例
• ノンパラメトリック分類アルゴリズムの使用—決定木。

ここでチュートリアルを見つけることができます。

この横にあなたのことができ、このポストを一瞥ここでは、エントロピー変化検出

私はそれがあなたを助けることを願っています...

ベクトルデータ（シェイプファイルなど）の変更検出のための多くのツールを見つけるのは簡単な問題だとは思わない-ポイントを歩いて、それらが同じかどうかを教えてください。

変化の検出は、ラスター画像（例：SAR画像、視覚/ IR画像）でより一般的であり、問​​題は、衛星の通過から次へ、または航空機の飛行中から次へ、または「前後「自然災害を経験したサイトで。

ラスターイメージの場合、オープンソースツールキットオプションの1つはOrfeo Toolboxです。

変更検出

変更の検出は、時間と空間の上に- -土地被覆または/および土地利用のため、リモートセンシングの規律で、目的は変化を検出することを分析プロセスです。

変化検出技術としてのPCA

最も一般的で成功している変更検出手法の1つは、主成分分析（PCA）をバイテンポラルまたはマルチテンポラルの多次元データに適用することです（Lu et al。、2003）。

PCAとは何ですか？

主成分分析（PCA）は、多次元線形変換アルゴリズムです。主成分（PC）と呼ばれる最初の変数に元のデータ分散のほとんどが含まれるように、多変量データセットを再構築します。したがって、PCAは、初期データセットを構成するディメンションよりも少ないディメンションを使用して、多次元データセットを確実に記述または表現する可能性を提供します（Jolliffe、2002）。

どのように機能しますか？

PCA は、最初のコンポーネントで、主に未変更のランドスケープ特性に似ている元のデータセットの最大の分散をリダイレクトします。その後、高度なデジタル画像処理操作、つまり画像（セグメンテーションおよび）分類によって変更を抽出するのはユーザーの責任です。

（G）FOSSを使用したPCAベースの変更検出

PCAは、GRASS-GIS（i.pcaモジュール）、R（princomp（）およびprcomp（）関数）、OrfeoToolbox、SAGA-GIS、およびおそらくもっと多くの（無料＆）オープンソースアプリケーションに実装されています。

上記のテキストのほとんどが抽出された詳細な作業の例は、PCAとGFOSSに基づいて、焼けた領域をマップする方法を示しています。これは、本質的に変更検出分析です。主題に関する参照の広範なリストについては、この作品を参照してください。

GRASS-GISとRを使用してPCAを実行する場合、主成分分析というタイトルのGRASS-wiki専用ページがあります。

参照資料

ジョリフ、IT（2002）。主成分分析。スプリンガー、第2版。28イラスト。

ルー、D。、モーゼル、P。、ブロンディツィオ、E。、およびモラン、E。（2003）。検出手法を変更します。International Journal of Remote Sensing、25（12）：2365。

オープンソースのGISおよびリモートセンシングパッケージWhitebox Geospatial Analysis Tools（http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/）には、画像の変化検出を実行するためのかなり多数のツールがあります。これには、変更ベクトル分析、クロス集計、画像回帰、主成分分析、書き込み関数メモリ挿入操作のためのツールが含まれます。私はおそらくソフトウェアの主な開発者であることに偏見がありますが、Wh​​iteboxを使用して学部生に変更検出を教えることがよくあります。私の経験では、このタイプの分析のためのユーザーフレンドリーで直感的なソフトウェアです。

変化の検出は、都市開発、景観管理、または森林の断片化に取り組んでいる場合、非常に熱心な研究です...非常に正確な結果を必要とするそのような目的のために、最初に過去から現在までの地域の分類に行き、次にそれらと協力する必要があります変化検出研究のためのベクトルデータ