Как работает инструмент Анализ изменений с помощью LandTrendr

Доступно с лицензией Image Analyst.

Инструмент Анализ изменений с помощью LandTrendr, вместе с инструментом Определение изменений с помощью растра анализа изменений может использоваться для поиска изменений значений пикселов с течением времени для определения изменений в типах землепользования или растительного покрова.

Алгоритм LandTrendr

Инструмент Анализ изменений с помощью LandTrendr использует алгоритм обнаружения трендов нарушений и восстановлений на базе Landsat (LandTrendr) (Kennedy et al, 2010). Назначение этого алгоритма состоит в том, чтобы извлечь информацию об изменении объекта на рельефе в результате нарушений (короткий период перехода из одного состояния до другого) и восстановлений (более долгий процесс возврата в первоначальное состояние).

Выявление изменений

Алгоритм LandTrendr основан на представлении о том, что история пиксела в течение времени может быть разделена на несколько линейных фрагментов. Это могут быть длительные периоды с очень небольшими изменениями, выглядящие как прямая линия с незначительным уклоном. Когда происходит нарушение, значение пиксела претерпевает изменение, представленное коротким, возможно ступенчатым, фрагментом линии. Если возможно восстановление, например после лесного пожара, оно будет представлено длинной, плавно опускающейся линией, возвращающейся в первоначальному значению пиксела.

На двух графиках показано изменение значения пиксела во времени (выше) и фрагменты, соответствующие этим изменениям (ниже), полученные с помощью алгоритма LandTrendr.

На рисунке выше пиксель некоторое время был зеленым, затем произошло нарушение и его цвет изменился на серо-коричневый, затем он стал медленно возвращаться к зеленому. В алгоритме LandTrendr это показано тремя фрагментами линий на графике внизу рисунка. На каждом изменении имеется вершина, помогающая в описании фрагментов.

Этот пример является очень простой иллюстрацией истории пиксела с течением времени. С годами на поверхности происходит множество изменений, больших и малых. Инструмент Анализ изменений с помощью LandTrendr предлагает параметры для управления извлекаемой информацией модели, т.е. вы можете получить только те изменения, которые вас интересуют.

Требования к входному изображению

Алгоритм LandTrendr был разработан для данных Landsat TM, Landsat ETM+ и Landsat OLI data Surface Reflectance. Однако инструмент Анализ изменений с помощью LandTrendr будет выявлять изменения в изображении с любого поддерживаемого сенсора, а также из производных изображений, например, из индексов каналов.

Алгоритму требуется только одно изображение за каждый год анализа, рекомендуется иметь данные как минимум за шесть лет. Сгенерируйте многомерный набор данных мозаики или многомерный набор растровых данных в формате растра облака (.crf) с ежегодными снимками и используйте его как входные данные.

Сегментация выполняется только на одном канале изображения. Поэтому важно выбрать для обработки канал, который лучше всего представляет информацию, которую вы хотите извлечь. Например, ближний инфракрасный канал (NIR) лучше всего подходит для изучения изменений растительности. Однако во многих случах индекс канала лучше подходит для извлечения информации. Например, для визуализации изменений открытых водоемов можно использовать Модифицированный стандартизованный индекс различий воды (MNDWI), в котором используется спектральная информация из зеленого и SWIR каналов.

Поскольку алгоритм зависит от постоянного наблюдения явления с течением времени, важно, чтобы изображения были нормализованы относительно шума атмосферы и сенсоров, облаков и теней от облаков. Если у вас есть несколько снимков одного года (и желательно одного сезона, для минимизации сезонных изменений), можно удалить облака и их тени с нескольких снимков и скомбинировать их, чтобы получить один проверенный снимок за данный год.

Результаты модели

Выходные данные инструмента Анализ изменений с помощью LandTrendr - это растр анализа изменений, содержащий коэффициенты модели. В анализе есть один срез за каждый год, поэтому каждый пиксел содержит различные группы коэффициентов модели по каждому году. В выходные данные включается канал FittedValue, который содержит значения пикселов, когда они подходят к модели фрагмента линии в данный момент времени.

Коэффициенты модели сложно интерпретировать визуально. Для интерпретации данных имеются другие инструменты:

  • Создайте диаграмму временного профиля для изучения изменений пикселов во времени с помощью канала Fitted Value. Так вы увидите линейные сегменты, извлеченные для пиксела с помощью алгоритма LandTrendr.
  • Используйте растр анализа изменений как входной для инструмента Определить изменения, используя растр анализа изменений, чтобы извлечь информацию о дате изменения.

Диаграмма временного профиля

Чтобы изучить сегментированные результаты модели, сгенерируйте диаграмму временного профиля для выходных данных анализа изменений в инструменте Анализ изменений с помощью LandTrendr, применив канал Fitted Value.

Диаграмма временного профиля, построенная по выходным данным инструмента

Дата изменения

Чтобы извлечь информацию о датах изменений значений пикселов, используйте инструмент Определить изменения, используя растр анализа изменений. Этот инструмент создает растр, в котором каждый пиксел содержит значение даты, соответствующее интересующим вас датам. Можно извлечь дату начала и дату окончания определенного фрагмента модели. Например, можно извлечь дату начала фрагмента, представляющего самый длинный период изменений, представленную точкой 1 на диаграмме выше, или можно извлечь дату окончания фрагмента, представляющего самое быстрое изменение (максимальное значение уклона), обозначенную точкой 2.