使用变化检测工作流监测洪水

来源: https://vis-webcontent.s3.amazonaws.com/quickguides/Spectral+Analysis/Change+Detection/index.html#/

课程内容

第 1 课，共 1 课

使用变化检测工作流监测洪水

在本快速指南中，您将：

• 打开并显示飓风“德尔塔”袭击路易斯安那州查尔斯湖前后的两幅哨兵2号（Sentinel-2）影像。
• 使用变化检测工作流评估飓风过后开放水域增加的区域。

样本数据

下载下面的示例数据。然后将 .zip 文件的内容解压到本地目录。

[Sentinel2_ChangeDetection.zip

137.8 兆字节

下载下方带横线的向下箭头图标](assets/Sentinel2_ChangeDetection.zip)

关于变化检测

当航空或卫星传感器多次从同一区域获取数据时，就提供了研究地表景观随时间变化的机会。

变化检测是指识别、描述和量化同一地理区域两幅影像之间差异的过程。这两幅影像应反映相似的观测条件——时间上靠近同一年，或不同年份的同一季节。理想情况下，两幅影像之间的天气和太阳照射角度应相似。最后，它们必须相互进行配准。这确保了感知到的变化来自真实的地表过程，而非地理定位（位移）、入射角差异或校准问题。

打开并显示哨兵2号影像

1 从菜单栏中选择文件 > 打开。将出现“打开”对话框。
2 转到您下载示例数据的位置，选择文件 HurricaneDeltaAfter_2020-10-10.dat 和 HurricaneDeltaBefore_2020-09-30.dat。点击打开。影像将添加到图层管理器并显示在影像窗口中。它们覆盖了查尔斯湖市周边的大片区域。
3 点击工具栏中的缩放到全图按钮。
4 在图层管理器中，取消勾选 HurricaneDeltaAfter_2020-10-10.dat 图层以隐藏它并查看“之前”的影像。

“之前”的影像，于2020年9月30日获取。

“之后”的影像，于2020年10月10日获取。

“之后”的影像显示卡尔卡西厄河中泥沙增加，东部田地发生洪涝。

运行变化检测工作流

1 在工具箱中，展开工作流文件夹并双击变化检测工作流。工作流从选择数据面板开始。
2 点击输入栅格 1字段旁边的浏览按钮。在此处指定“之前”的影像。将出现数据选择对话框。
3 选择HurricaneDeltaBefore_2020-09-30.dat并点击确定。
4 点击输入栅格 2字段旁边的浏览按钮。在此处指定“之后”的影像。将出现数据选择对话框。
5 选择HurricaneDeltaAfter_2020-10-10.dat并点击确定。

6 点击下一步按钮，进入影像配准面板。
7 影像已经很好地相互对齐。无需进行影像间的配准。保持默认选中的跳过此步骤，点击下一步按钮进入计算变化面板。

选择变化检测方法

当我们谈论影像随时间的“变化”时，这究竟意味着什么？已经开发了各种技术来解释变化。计算变化面板中提供了以下选项：

• 波段差值：这是默认方法。它将某一波段（时间1）的像元值从不同时间（时间2）的同一波段另一幅影像中减去。
• 植被指数差值：如果变化分析侧重于特定要素——如植被、水域或建成区——那么这是评估这些要素变化的良好选择。您将选择此选项。
• SAM影像差值：此选项对输入栅格执行光谱角制图分类。测量每个像元的光谱角，然后通过计算光谱之间的角度并将其视为空间中的向量（维数等于波段数）来确定栅格之间的相似性。
• ICA/MNF/PCA差值：另一种技术不是将亮度值从一幅影像减去另一幅，而是对输入光谱波段计算图像变换，如独立成分分析、最小噪声变换或主成分分析。数据被转换到另一个空间，在该空间中冗余的光谱信息被减少，独特的光谱特征被突出显示。当应用于变化检测时，每个成分（波段）都突出了不同材料随时间的细微变化。
1 点击方法下拉列表，选择植被指数差值。
2 点击植被指数下拉列表，选择改进的归一化差异水体指数。MNDWI指数(在新标签页中打开)增强开放水域特征，同时抑制建成区、植被和土壤的噪声。
3 启用预览选项。将显示MNDWI差值影像的预览。明亮的像元表示9月30日至10月10日期间开放水域范围的增加。

在接下来的步骤中，您将对此影像设置阈值以指定随时间发生“多少”变化。

4 点击下一步按钮，进入阈值面板。

指定变化阈值

阈值面板显示MNDWI差值影像的直方图。它确定一个合适的阈值，并在影像窗口中显示结果。蓝色像元表示“正向”变化，即开放水域范围增加。您看到的少数红色像元表示“负向”变化，即开放水域范围减少。

1 点击并拖动右侧滑块来回移动，调整“正向变化”阈值。将滑块向右移动会导致蓝色像元减少。向左移动会导致蓝色像元增加。
2 在最大值字段中，输入值 0.63 并按回车键。这是原始的默认值。
3 点击并拖动左侧滑块一直向左移动。这会移除所有“负向变化”（红色）像元。我们只对正向变化感兴趣，即随时间水域增加的区域。

4 点击下一步按钮，进入矢量化变化面板。

将“变化”像元转换为矢量

在此步骤中，工作流将把蓝色像元转换为矢量多边形。最小像元数和平滑核大小参数控制矢量显示的细节量。

1 点击工具栏中的缩放下拉列表，选择200% (2:1)。
2 启用预览选项。
3 在图层管理器中，取消勾选除预览外的所有图层。当前矢量多边形的预览显示在影像窗口中。

4 为了进一步减少小多边形的数量，将最小像元数值增加到 21。少于21个像元的多边形将被移除。
5 将平滑核大小保持为默认值 3。

6 点击下一步按钮，进入导出结果面板。最终的矢量多边形显示在影像窗口中。

提示：如果结果仍包含太多多边形或对于您的喜好来说细节过多，您可以点击返回按钮返回到阈值面板。然后增加最大值字段，并继续完成工作流的其余部分。

创建输出产品

1 启用导出分类栅格选项，并输入文件名为 LakeCharles_Flooding_Class.dat。
2 启用导出 Shapefile选项，并输入输出文件名为 LakeCharles_Flooding.shp。
3 点击完成按钮。输出的分类影像和 shapefile 被添加到图层管理器并显示在影像窗口中。shapefile 具有蓝色轮廓线。分类影像有两个类别：未分类（黑色）和变化（绿色）。

4 至此练习结束。

总之，变化检测工作流帮助您创建输出产品，以显示两个日期之间变化的空间分布。“变化”可以基于：

• 给定波段在两个日期之间的亮度值差异
• 要素指数（如植被范围、水域或建成区）的差异
• 光谱角的差异
• 图像变换（ICA、MNF、PCA）的差异

由于本例侧重于水域范围，您使用了改进的归一化差异水体指数作为变化检测工作流中评估变化的基础。

您的意见对我们非常重要，请花几分钟时间填写我们的快速指南反馈(在新标签页中打开)表。