Pixel value change detection

Change detection using continuous data is based on computing the differences between optical imagery or modeled data—such as temperature or wind speed—on a pixel-by-pixel basis.

The purpose of comparing continuous modeled data is typically to identify areas that have changed in magnitude or in a particular direction, usually over a period of time. ArcGIS Pro provides several methods for comparing multiple continuous raster datasets.

Pixel value change detection between two vegetation index rasters

La fonction raster Compute Change (Calculer les changements) calcule la différence entre deux couches raster à la volée. Seuls les pixels de l’étendue visible sont traités et si un zoom arrière est appliqué à la résolution source des données en entrée, ils sont rééchantillonnés sur une taille plus importante dans le but d’accélérer le traitement. Cela permet de calculer les changements pour une visualisation et une évaluation rapides des changements. Vous pouvez combiner cette fonction avec d’autres fonctions raster dans le cadre d’un processus plus complexe.

L’outil de géotraitement Raster de calcul des changements calcule la différence entre deux jeux de données raster et génère un nouveau jeu de données raster contenant les informations des changements. Vous pouvez combiner cet outil avec d’autres outils dans le cadre d’un processus plus complexe.

Change Detection Wizard (Assistant de détection de changement) combine des outils et des fonctions qui vous guident lors des opérations de détection de changement catégoriel, de détection de changement de valeur de pixel ou de détection de changement de série chronologique. Vous pouvez comparer deux jeux de données raster ou deux tranches dans un jeu de données raster multidimensionnelles.

The following section provides details on each pane in the Change Detection Wizard when performing continuous change detection.

Change Detection Wizard

Pour lancer Change Detection Wizard (Assistant de détection de changement), cliquez sur le bouton du menu déroulant Change Detection (Détection de changement) sur l’onglet Imagery (Imagerie), dans le groupe Analysis (Analyse). Le bouton n’est pas disponible sur vous n’utilisez pas une scène de carte 2D ou si vous ne possédez pas l’extension Image Analyst.

Configure pane

The first pane in the Change Detection Wizard is the Configure pane, where you set the Change Detection Method value. To compare continuous datasets, set Change Detection Method to Pixel Value Change.

If a continuous raster is selected in the Contents pane when the wizard is launched, the Change Detection Method option is set to Pixel Value Change by default.

ParameterDescription

Raster d’origine

Premier raster utilisé dans le calcul. Pour évaluer le changement de l’intervalle 1 (précédemment) à l’intervalle 2 (ultérieurement), saisissez le raster de l’intervalle 1.

Raster de destination

Second raster utilisé dans le calcul. Pour évaluer le changement de l’intervalle 1 (précédemment) à l’intervalle 2 (ultérieurement), saisissez le raster de l’intervalle 2.

Pour comparer deux tranches d’un jeu de données multidimensionelles, saisissez le raster multidimensionnel dans le paramètre From Raster (À partir d’un raster). La fenêtre Configure (Configurer) s’actualise et affiche les paramètres du tableau ci-dessous.

ParameterDescription

Variable

Variable à analyser.

Dimension (Dimension)

Champ de dimension à utiliser pour comparer des tranches.

From Slice (À partir de la tranche)

Première tranche à utiliser dans le calcul. Pour évaluer le changement de l’intervalle 1 (précédemment) à l’intervalle 2 (ultérieurement), saisissez la tranche de l’intervalle 1.

To Slice (Vers la tranche)

Seconde tranche à utiliser dans le calcul. Pour évaluer le changement de l’intervalle 1 (précédemment) à l’intervalle 2 (ultérieurement), saisissez la tranche de l’intervalle 2.

Processing Extent

The processing extent for the output.

X Skip Factor

The x skip factor used to calculate statistics and the histogram for the change raster.

Y Skip Factor

The y skip factor used to calculate statistics and the histogram for the change raster.

Band Difference pane

The Band Difference pane allows you to specify how to compare the input continuous raster datasets. If the data is multiband imagery, you can compare a single band between the two images or first calculate a band index before comparing.

ParameterDescription

Difference Type

The difference method to use in the calculation.

  • Absolute—The mathematical difference, or subtraction, between the pixel values in the From Raster parameter and the pixel values in the To Raster parameter.
    Output = (To Raster) - (From Raster)
    This is the default.
  • Relative—The difference in pixel values accounting for the quantities of the values being compared.
    Output = (To Raster - From Raster) / max(To Raster, From Raster)

Band Difference Method

Choose how you want to compare the continuous rasters.

  • Single Band Difference—Calculate the difference between band values for a single band in each raster.
  • Band Index Difference—Calculate a band index on each raster; then calculate the difference between index values.

From Raster Band and To Raster Band

Select the band in the From Raster parameter and the band in the To Raster parameter to compare in the calculation. This parameter is required when Band Difference Method is set to Single Band Difference.

Typically, you compare pixel values from the same band in both images. For example, compare the Near Infrared band values between two dates. Occasionally, the band indexes are different between the two images, for example, if comparing Landsat 5 imagery to Landsat 8 imagery, so it is important to specify the band from each image.

Band Index

Select the band index to calculate for each raster before computing the difference between them. This parameter is required when Band Difference Method is set to Single Band Difference.

The list of options is the same list of indexes available in the Indices Gallery.

You need to specify the bands required to generate the index for each image.

Cell Size Type

Choisissez la taille de cellule à utiliser dans le raster en sortie. Si les tailles des cellules en entrée sont identiques, toutes les options donnent les mêmes résultats.

  • Premier de : utilise la première taille de cellule des rasters en entrée.
  • Mini de : utilise la taille de cellule la plus petite de tous les rasters en entrée.
  • Max de : utilise la taille de cellule la plus grande de tous les rasters en entrée. Il s’agit de l’option par défaut.
  • Moyenne de : utilise la taille de cellule moyenne de tous les rasters en entrée.
  • Dernier de : utilise la dernière taille de cellule des rasters en entrée.

Extent Type

Sélectionnez l’étendue à utiliser dans le raster en sortie.

  • Premier de : utilise l’étendue du premier raster en entrée pour déterminer l’étendue de traitement.

  • Intersection de : utilise l’étendue des pixels superposés pour déterminer l’étendue de traitement. Il s’agit de l’option par défaut.
  • Union de : utilise l’étendue de tous les rasters pour déterminer l’étendue de traitement.
  • Dernier de : utilise l’étendue du dernier raster en entrée pour déterminer l’étendue de traitement.

Cliquez sur Preview (Aperçu) pour ajouter une couche d’aperçu à la carte, avec les options que vous avez spécifiées. Vous pouvez modifier les options et cliquer sur Update Preview (Mettre à jour l’aperçu) pour actualiser la couche d’aperçu avec les nouvelles options.

Remarque :

Les couches d’aperçu sont générées via des fonctions raster. Lorsqu’un zoom arrière est appliqué au-delà de la résolution source, les fonctions raster traitent les données avec une taille de pixel rééchantillonnée. Pour être sûr que l’aperçu représente votre résultat final, appliquez un zoom sur la résolution source des données. Cliquez avec le bouton droit sur la couche d’aperçu et sélectionnez Zoom to Source Resolution (Résolution du zoom sur la source).

When you click Next in the Band Difference pane, the wizard computes the band index (if applicable), computes the difference between the rasters, and calculates the histogram of difference values. This may take some time depending on the size of your datasets.

Classify Difference pane

The Classify Difference pane allows you to explore the differences in pixel values on the fly in your map, and use the information to classify the results. For example, you can classify changes in NDVI into Loss or Gain classes, or you can classify differences in NIR band values to extract a burn scar, and classify it as a Burn Area class.

The Explore Differences section takes up the top half of the Classify Difference pane.

The Explore Differences section and interactive histogram
The histogram of difference values is displayed along with interactive handles for visualizing change. The Preview_Mask layer is added to the map by default when this pane is opened. When you drag the minimum and maximum histogram handles to different values in the histogram, the pixel values between the minimum and maximum are visible in the Preview_Mask layer on your map. All other pixel values are masked out and not visible. It may be easier to see the values if all other layers in the map are turned off. You can also modify the symbology of the Preview_Mask layer to more easily view the results.

To skip classification and retain the original pixel value differences, uncheck the Classify the difference in values parameter, and click Next to move on to the next pane.

Use the interactive histogram to generate classes

To use the interactive histogram to generate classes, complete the following steps:

  1. Drag the minimum and maximum handles in the histogram until you have identified the change information that is important to your analysis (for example, strong negative change).
  2. Click the Add New Class button Insert Down Arrow.

    The minimum and maximum values selected in the histogram are added as minimum and maximum class values in the Classify Output table at the bottom of the pane.

  3. In the Classify Output table, add the class value (an integer) to the Output field and the name of the class to the Class Name field. These are required.
  4. Specify the color to use to symbolize the class.

Manually generate classes

To manually enter class information, without using the interactive histogram, complete the following steps:

  1. Click the Generate button Combinaison de couleurs.
  2. In the Generate pane, set the Maximum Value parameter to the number of classes you want to generate.

    You can specify a base name for the classes associated with each unique value. You can also specify the color scheme and the transparency for the class symbology.

  3. When finished, click OK.
  4. In the Classify Output table, manually type in the Minimum and Maximum difference field values for each class.

Cliquez sur Preview (Aperçu) pour ajouter une couche d’aperçu à la carte, avec les options que vous avez spécifiées. Vous pouvez modifier les options et cliquer sur Update Preview (Mettre à jour l’aperçu) pour actualiser la couche d’aperçu avec les nouvelles options.

Remarque :

Les couches d’aperçu sont générées via des fonctions raster. Lorsqu’un zoom arrière est appliqué au-delà de la résolution source, les fonctions raster traitent les données avec une taille de pixel rééchantillonnée. Pour être sûr que l’aperçu représente votre résultat final, appliquez un zoom sur la résolution source des données. Cliquez avec le bouton droit sur la couche d’aperçu et sélectionnez Zoom to Source Resolution (Résolution du zoom sur la source).

Post-processing pane

La fenêtre Post-processing (Post-traitement) vous permet de lisser les résultats et de générer une sortie.

ParameterDescription

Smoothing Neighborhood (Voisinage de lissage)

Taille du voisinage focal, en lignes et colonnes de pixels, à utiliser pour lisser les résultats.

  • None (Aucun) : aucun lissage n’est effectué. Il s’agit de l’option par défaut.
  • 3 × 3 : lissez les résultats selon un voisinage de 3 lignes de pixel par 3 colonnes de pixel.
  • 5 × 5 : lissez les résultats selon un voisinage de 5 lignes de pixel par 5 colonnes de pixel.
  • 7 × 7 : lissez les résultats selon un voisinage de 7 lignes de pixel par 7 colonnes de pixel.

Statistics Fill Method (Méthode de remplissage statistique)

Méthode statistique à employer pour recalculer les valeurs de pixel afin d’obtenir un résultat plus lisse.

  • Minimum : calcule la valeur minimale des pixels dans le voisinage.
  • Maximum : calcule la valeur maximale des pixels dans le voisinage.
  • Moyenne : calcule la valeur moyenne des pixels dans le voisinage. Il s’agit de l’option par défaut.
  • Écart type : calcule la valeur d’écart type des pixels dans le voisinage.
  • Médian : calcule la valeur médiane des pixels dans le voisinage.
  • Majorité : calcule la majorité ou la valeur la plus fréquente des pixels dans le voisinage.
  • Minorité : calcule la minorité ou la valeur la moins fréquente des pixels dans le voisinage.

Save Result As (Enregistrer le résultat sous)

Indiquez le type en sortie à générer.

  • Raster Dataset (Jeu de données raster) : les résultats sont enregistrés en tant que jeu de données raster.
  • Raster Function Template (Modèle de fonction raster) : les résultats sont enregistrés en tant que modèle de fonction raster à utiliser pour un traitement supplémentaire.
  • Feature Class (Classe d’entités) : les résultats sont enregistrés en tant que classe d’entités surfacique.

Output Dataset (Jeu de données en sortie)

Nom du jeu de données en sortie. Ce paramètre est disponible uniquement si le paramètre Save Result As (Enregistrer le résultat sous) est défini sur Raster Dataset (Jeu de données raster) ou sur Feature Class (Classe d’entités). Si la sortie est un jeu de données raster, spécifiez l’extension de fichier pour générer un raster dans un format pris en charge.

Pour disposer d’options de lissage supplémentaires, vous pouvez utiliser la fonction raster Statistics (Statistiques) sur les résultats. Sélectionnez None (Aucun) pour Smoothing Neighborhood (Voisinage de lissage) dans l’assistant et utilisez la fonction raster Statistics (Statistiques) sur le jeu de données raster en sortie.

Cliquez sur Preview (Aperçu) pour ajouter une couche d’aperçu à la carte, avec les options que vous avez spécifiées. Vous pouvez modifier les options et cliquer sur Update Preview (Mettre à jour l’aperçu) pour actualiser la couche d’aperçu avec les nouvelles options.

Remarque :

Les couches d’aperçu sont générées via des fonctions raster. Lorsqu’un zoom arrière est appliqué au-delà de la résolution source, les fonctions raster traitent les données avec une taille de pixel rééchantillonnée. Pour être sûr que l’aperçu représente votre résultat final, appliquez un zoom sur la résolution source des données. Cliquez avec le bouton droit sur la couche d’aperçu et sélectionnez Zoom to Source Resolution (Résolution du zoom sur la source).

Example

The following example extracts loss in Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) values between two Landsat 8 images.

  1. Add the two Landsat 8 images to your map.
  2. With the earlier image layer selected in the Contents pane, launch the Change Detection Wizard from the Imagery tab in the Analysis group.

    In the Configure pane, the From Raster parameter is set to the earlier raster layer.

  3. Set the To Raster parameter to the later raster layer.
  4. Click Next.
  5. In the Band Difference pane, set the analysis to compute changes in SAVI values.
    1. Set the Difference Type parameter to Absolute.
    2. Set the Band Difference Method parameter to Band Index Difference.
    3. In the Band Index Parameters — From Raster section, set Near Infrared Band Index to Band 5 and set Red Band Index to Band 4. Keep the default Soil-brightness correction factor value of 0.5.
    4. In the Band Index Parameters — To Raster section, set Near Infrared Band Index to Band 5 and set Red Band Index to Band 4. Keep the default Soil-brightness correction factor value of 0.5.
    5. Set the Cell Size Type parameter to Max of, and the Extent Type parameter to Intersection of.
  6. Click Next.
  7. In the Classify Difference pane, drag the maximum histogram handle to 0, and leave the minimum histogram handle at the lowest negative value. Click Add New Class.
  8. In the Classify Output table, set the Output field value to 1, the Class Name field to Loss, and use the color picker to select a red color.
  9. Click Next.
  10. In the Post-processing pane, set the Smoothing Neighborhood parameter to 3 x 3 and the Statistics Fill Method parameter to Majority.
  11. For the Output Dataset parameter, type SAVI_Loss.tif. Click Run.
  12. When the dataset is added to the map, click Finish to close the Change Detection Wizard.

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  1. Change Detection Wizard