Détection de changements des valeurs de pixels

La détection des changements à l’aide de données continues repose sur le calcul des différences entre les images optiques ou les données modélisées, comme la température ou la vitesse du vent, pixel par pixel.

La comparaison des données modélisées continues a typiquement pour objet d’identifier les surfaces dont la magnitude ou une direction particulière a changé, généralement pendant un certain temps. ArcGIS Pro propose diverses méthodes de comparaison de plusieurs jeux de données raster continus.

Détection des changements de valeurs de pixel entre deux rasters d’indice de végétation

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.

L’Assistant de détection des modifications combine des outils et des fonctions qui vous guident lors des opérations de détection des changements catégoriels, de détection des changements de valeur de pixel, de détection des changements spectraux ou de détection des changements de série chronologique. Vous pouvez comparer deux jeux de données raster ou deux tranches dans un jeu de données raster multidimensionnelles.

La section suivante décrit dans le détail chaque fenêtre de l’Assistant de détection des changements qui vous accompagne pendant une détection des changements continus.

Assistant de détection des changements

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.

Fenêtre Configure (Configurer)

La première fenêtre de l’Assistant de détection des changements est la fenêtre Configure (Configurer), dans laquelle vous définissez la valeur de l’option Change Detection Method (Méthode de détection des changements). Pour comparer des jeux de données continus, définissez Change Detection Method (Méthode de détection des changements) sur Pixel Value Change (Changement des valeurs de pixels).

Si un raster continu est sélectionné dans la fenêtre Contents (Contenu) au lancement de l’assistant, l’option Change Detection Method (Méthode de détection des changements) est définie sur Pixel Value Change (Changement des valeurs de pixels) par défaut.

ParamètreDescription

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.

Vers raster

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.

ParamètreDescription

Variable

Variable à analyser.

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.

Etendue de traitement

Étendue du traitement pour la sortie.

Pas d’échantillonnage X

Pas d’échantillonnage x utilisé pour calculer les statistiques et l’histogramme pour le raster de changement.

Pas d'échantillonnage Y

Pas d’échantillonnage y utilisé pour calculer les statistiques et l’histogramme pour le raster de changement.

Fenêtre Différence de bande

La fenêtre Band Difference (Différence de bande) permet de définir le mode de comparaison des jeux de données raster continus en entrée. Si les données sont une imagerie multibande, vous pouvez comparer une seule bande entre deux images ou commencer par calculer un indice de bande avant la comparaison.

ParamètreDescription

Type de différence

Méthode des différences à utiliser dans le calcul.

  • Absolute (Absolue) - Calcule la différence mathématique, ou soustraction, entre les valeurs de pixel du paramètre From Raster (Raster d’origine) et les valeurs de pixel du paramètre To Raster (Raster de destination).
    Output = (To Raster) - (From Raster)
    Il s’agit de l’option par défaut.
  • Relative - Calcule la différence de valeurs de pixel, en tenant compte des quantités des valeurs comparées.
    Output = (To Raster - From Raster) / max(To Raster, From Raster)

Méthode de calcul des différences entre les bandes

Choisissez le mode de comparaison des rasters continus.

  • Single Band Difference (Différences sur une seule bande) - Calcule la différence entre les valeurs de bande pour une seule bande dans chaque raster.
  • Band Index Difference (Différence d’indice de bande) - Calcule un indice de bande sur chaque raster, puis calcule la différence entre les valeurs d’indice.

From Raster Band (Bande du raster d’origine) et To Raster Band (Bande du raster de destination)

Sélectionnez la bande correspondant au paramètre From Raster (Raster d’origine) et celle correspondant au paramètre To Raster (Raster de destination) à comparer dans le calcul. Il est nécessaire de sélectionner ce paramètre lorsque le paramètre Band Difference Method (Méthode de calcul des différences entre les bandes) est défini sur Single Band Difference (Différences sur une seule bande).

En principe, vous comparez les valeurs de pixel de la même bande dans les deux images. Par exemple, comparez les valeurs de bande proche infrarouge comprises entre deux dates. Il peut arriver que les indices de bande diffèrent d’une image à l’autre, notamment en cas de comparaison de l’imagerie Landsat 5 à l’imagerie Landsat 8. C’est pourquoi il est important d’indiquer la bande pour chaque image.

Indice de bande

Sélectionnez l’indice de bande à calculer pour chaque raster avant de calculer la différence entre les rasters. Il est nécessaire de sélectionner ce paramètre lorsque le paramètre Band Difference Method (Méthode de calcul des différences entre les bandes) est défini sur Single Band Difference (Différences sur une seule bande).

La liste d’options est identique à la liste d’indices disponible dans la bibliothèque d’indices.

Vous devez indiquer les bandes nécessaires à la génération de l’indice pour chaque image.

Type de taille de cellule

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.

Type d’étendue

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).

Une fois que vous avez cliqué sur Next (Suivant) dans la fenêtre Band Difference (Différence de bande), l’assistant procède au calcul de l’indice de bande (le cas échéant), au calcul de la différence entre les rasters et au calcul de l’histogramme des valeurs de différence. Ces calculs peuvent prendre un certain temps, selon la taille des jeux de données.

Fenêtre Classify Difference (Classer les différences)

La fenêtre Classify Difference (Classer les différences) permet d’examiner instantanément les différences de valeurs de pixel sur la carte, et d’utiliser ces informations pour classer les résultats. Par exemple, vous pouvez classer les changements d’indice de végétation par différence normalisée (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) dans des classes de perte ou de gain, ou vous pouvez classer les différences de valeurs de bande proche infrarouge (NIR, near-infrared) pour extraire une cicatrice de feu et la classer dans une classe de surfaces brûlées.

La section Explore Differences (Explorer les différences) occupe la moitié supérieure de la fenêtre Classify Difference (Classer les différences).

Section Explorer les différences avec l’histogramme interactif
L’histogramme des valeurs de différence est affiché avec des poignées interactives de visualisation des changements. La couche Preview_Mask est ajoutée à la carte par défaut lorsque cette fenêtre est ouverte. Lorsque vous déplacez les poignées de minimum et de maximum sur des valeurs différentes dans l’histogramme, les valeurs de pixel entre le minimum et le maximum sont visibles dans la couche Preview_Mask de la carte. Toutes les autres valeurs de pixel sont masquées. Il peut être plus facile de voir les valeurs après la désactivation de toutes les autres couches de la carte. Vous pouvez également modifier la symbologie de la couche Preview_Mask pour afficher plus facilement les résultats.

Pour ignorer l’étape de classification et conserver les différences de valeurs de pixel d’origine, décochez la case du paramètre Classify the difference in values (Classer les différences de valeur) et cliquez sur Next (Suivant) pour passer à la fenêtre suivante.

Utiliser l’histogramme interactif pour générer des classes

Pour générer des classes à l’aide de l’histogramme interactif, procédez comme suit :

  1. Faites glisser les poignées de minimum et de maximum dans l’histogramme jusqu’à ce que vous ayez localisé l’information de changement qui est importante pour l’analyse (par exemple, une forte variation négative).
  2. Cliquez sur le bouton Add New Class (Ajouter une nouvelle classe) Insérer une flèche pointant vers le bas.

    Les valeurs minimale et maximale sélectionnées dans l’histogramme sont ajoutées comme valeurs de classe minimale et maximale dans la table Classify Output (Classer la sortie) au bas de la fenêtre.

  3. Dans la table Classify Output (Classer la sortie), ajoutez la valeur de classe (un entier) dans le champ Output et le nom de la classe dans le champ Class Name. Il s’agit de champs obligatoires.
  4. Indiquez la couleur de symbolisation à utiliser pour la classe.

Générer manuellement des classes

Pour indiquer manuellement les informations de classe, sans utiliser l’histogramme interactif, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur le bouton Generate (Générer) Combinaison de couleurs.
  2. Dans la fenêtre Generate (Générer), définissez le paramètre Maximum Value (Valeur maximale) sur le nombre de classes à générer.

    Vous pouvez indiquer un nom de base pour les classes associées à chaque valeur unique. Vous pouvez également indiquer la combinaison de couleurs et la transparence pour la symbologie des classes.

  3. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur OK.
  4. Dans la table Classify Output (Classer la sortie), saisissez manuellement les valeurs de champ de différence Minimum et Maximum pour chaque classe.

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).

Fenêtre Post-traitement

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

ParamètreDescription

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.

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).

Exemple

L’exemple suivant illustre l’extraction de la diminution des valeurs d’indice de végétation ajusté au sol (SAVI, Soil Adjusted Vegetation Index) entre deux images Landsat 8.

  1. Ajoutez les deux images Landsat 8 à la carte.
  2. La couche d’images antérieure étant sélectionnée dans la fenêtre Contents (Contenu), lancez l’Assistant de détection des changements dans l’onglet Imagery (Imagerie) du groupe Analysis (Analyse).

    Dans la fenêtre Configure (Configurer), le paramètre From Raster (Raster d’origine) est défini sur la couche raster antérieure.

  3. Définissez le paramètre To Raster (Raster de destination) sur la couche raster ultérieure.
  4. Cliquez sur Next (Suivant).
  5. Dans la fenêtre Band Difference (Différence de bande), configurez l’analyse pour le calcul des changements de valeurs SAVI.
    1. Définissez le paramètre Difference Type (Type de différence) sur Absolute (Absolue).
    2. Définissez le paramètre Band Difference Method (Méthode de calcul des différences entre les bandes), sur Band Index Difference (Différence d’indice de bande).
    3. Dans la section Band Index Parameters - From Raster (Paramètres d’indice de bande - Raster d’origine), définissez Near Infrared Band Index (Indice de bande proche infrarouge) sur Band 5 (Canal 5) et définissez Red Band Index (Indice de la bande du rouge) sur Band 4 (Canal 4). Conservez la valeur Soil-brightness correction factor (Facteur de correction de luminosité du sol) par défaut de 0,5.
    4. Dans la section Band Index Parameters - To Raster (Paramètres d’indice de bande - Raster de destination), définissez Near Infrared Band Index (Indice de bande proche infrarouge) sur Band 5 (Canal 5) et définissez Red Band Index (Indice de la bande du rouge) sur Band 4 (Canal 4). Conservez la valeur Soil-brightness correction factor (Facteur de correction de luminosité du sol) par défaut de 0,5.
    5. Définissez le paramètre Cell Size Type (Type de taille de cellule) sur Max of (Max de) et le paramètre Extent Type (Type d’étendue) sur Intersection of (Intersection de).
  6. Cliquez sur Next (Suivant).
  7. Dans la fenêtre Classify Difference (Classer les différences), faites glisser la poignée de maximum de l’histogramme sur 0 et conservez la poignée de minimum de l’histogramme sur la plus petite valeur négative. Cliquez sur Add New Class (Ajouter une nouvelle classe).
  8. Dans la table Classify Output (Classer la sortie), définissez la valeur de champ Output sur 1 et le champ Class Name sur Loss (Perte), puis utilisez le sélecteur de couleurs pour sélectionner une couleur rouge.
  9. Cliquez sur Next (Suivant).
  10. Dans la fenêtre Post-processing (Post-traitement), définissez le paramètre Smoothing Neighborhood (Lissage du voisinage) sur 3 x 3 et le paramètre Statistics Fill Method (Méthode de remplissage à l’aide de statistiques) sur Majority (Majorité).
  11. Pour le paramètre Output Dataset (Jeu de données en sortie), saisissez SAVI_Loss.tif. Cliquez sur Run (Exécuter).
  12. Une fois que le jeu de données est ajouté à la carte, cliquez sur Finish (Terminer) pour fermer l’Assistant de détection des changements.

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