Erkennung spektraler Veränderungen

Die Änderungserkennung anhand von Multiband-Bildern basiert auf der Berechnung des spektralen Unterschieds auf Pixel-Basis.

Durch den Vergleich von Multiband-Bilddaten können Sie Bereiche identifizieren, bei denen sich die spektrale Reaktion geändert hat (normalerweise im Zeitverlauf). In ArcGIS AllSource können Sie verschiedene Methoden zum Vergleichen von Multiband-Bildern verwenden.

Die Methoden für spektrale Veränderungen sind verfügbar, wenn im Bereich Inhalt ein Multiband-Raster ausgewählt ist.

Mit der Raster-Funktion Veränderungen berechnen werden die Unterschiede zwischen zwei Raster-Layern on-the-fly berechnet. Dabei werden nur die Pixel in der sichtbaren Ausdehnung verarbeitet. Wenn über die Quellauflösung der Eingabedaten hinaus verkleinert wird, wird für die Pixel zur Beschleunigung der Verarbeitung ein Resampling auf eine größere Größe durchgeführt. Dies ist eine Methode zur Berechnung von Veränderungen und zur schnellen Visualisierung und Bewertung von Veränderungen. Für komplexere Workflows können Sie diese Funktion mit anderen Raster-Funktionen kombinieren.

Mit dem Geoverarbeitungswerkzeug Veränderungs-Raster berechnen werden die Unterschiede zwischen zwei Raster-Datasets berechnet und ein neues Raster-Dataset mit den Informationen zu den Veränderungen erstellt. Für komplexere Workflows können Sie dieses Werkzeug mit anderen Werkzeugen kombinieren.

Der Assistent "Änderungserkennung" enthält Werkzeuge und Funktionen, die Sie bei der Erkennung von kategorischen Änderungen, Pixelwertänderungen, Spektraländerungen oder Zeitserienänderungen unterstützen. Sie können zwei Raster-Datasets oder zwei Abschnitte in einem multidimensionalen Raster-Dataset vergleichen.

Assistent "Änderungserkennung"

Den Assistenten "Änderungserkennung" rufen Sie über die Dropdown-Schaltfläche Änderungserkennung auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Raster auf. Die Schaltfläche ist nur verfügbar, wenn Sie in einer 2D-Kartenszene arbeiten.

Bereich "Konfigurieren"

Der erste Bereich im Assistenten "Änderungserkennung" ist der Bereich Konfigurieren. In diesem legen Sie die Methode der Änderungserkennung fest. Legen Sie zum Vergleichen von Multiband-Datasets die Option Methode der Änderungserkennung auf Spektrale Veränderung fest.

Parameter	Beschreibung
Von-Raster	Das erste Raster zur Verwendung in der Berechnung. Geben Sie das Raster des 2. Zeitpunkts hier ein, um die Veränderung zwischen Zeit 1 (früher) und Zeit 1 (später) auszuwerten.
In-Raster	Das zweite Raster zur Verwendung in der Berechnung. Geben Sie das Raster des 2. Zeitpunkts hier ein, um die Veränderung zwischen Zeit 1 (früher) und Zeit 2 (später) auszuwerten.

Wenn Sie zwei Abschnitte in einem multidimensionalen Dataset vergleichen möchten, geben Sie das multidimensionale Raster als Von Raster-Parameter ein. Der Bereich Konfigurieren wird mit den Parametern in der folgenden Tabelle aktualisiert.

Parameter	Beschreibung
Variable	Die zu analysierende Variable.
Dimension	Das Bemaßungsfeld, das zum Vergleichen von Abschnitten verwendet werden soll.
Von Abschnitt	Der erste Abschnitt zur Verwendung in der Berechnung. Geben Sie den Abschnitt des 2. Zeitpunkts hier ein, um die Veränderung zwischen Zeit 1 (früher) und Zeit 1 (später) auszuwerten.
Zu Abschnitt	Der zweite Abschnitt zur Verwendung in der Berechnung. Geben Sie den Abschnitt des 2. Zeitpunkts hier ein, um die Veränderung zwischen Zeit 1 (früher) und Zeit 2 (später) auszuwerten.
Verarbeitungsausdehnung	Die Verarbeitungsausdehnung für die Ausgabe
X-Sprungfaktor	Der X-Sprungfaktor, mit dem Statistiken und das Histogramm für das Veränderungs-Raster berechnet werden
Y-Sprungfaktor	Der Y-Sprungfaktor, mit dem Statistiken und das Histogramm für das Veränderungs-Raster berechnet werden

Bereich "Spektraler Unterschied"

Im Bereich Spektraler Unterschied können Sie angeben, wie die Eingabe-Multiband-Bilddaten verglichen werden sollen, und welche Änderungsdaten berechnet werden sollen.

Parameter	Beschreibung
Differenztyp	Die in der Berechnung zu verwendende Differenzmethode. Spektrale euklidische Entfernung: Die Entfernung zwischen zwei Multiband-Rastern, in denen die Spektren jedes Pixels als Vektor behandelt werden. Größere Werte kennzeichnen eine größere Änderung zwischen den Bildern. Dies ist die Standardeinstellung. Spektrale Winkeldifferenz: Der Winkel zwischen zwei Multiband-Rastern, in denen die Spektren jedes Pixels als Vektor behandelt werden. Größere Winkel kennzeichnen eine größere Änderung zwischen den Bildern. Band mit größter Veränderung: Das Band, das die größte Veränderung in den einzelnen Pixeln zwischen zwei Multiband-Rastern verursacht.
Zellengrößentyp	Erste von: Verwenden Sie die erste Zellengröße der Eingabe-Raster. Min. von: Verwenden Sie die kleinste Zellengröße aller Eingabe-Raster. Max. von: Verwenden Sie die größte Zellengröße aller Eingabe-Raster. Dies ist die Standardeinstellung. Mittelwert von: Verwenden Sie die mittlere Zellengröße aller Eingabe-Raster. Letzte(r) von: Verwenden Sie die letzte Zellengröße der Eingabe-Raster.
Ausdehnungstyp	Erstes von: Legen Sie die Verarbeitungsausdehnung anhand der Ausdehnung des ersten Eingabe-Rasters fest. Schnittpunkt von: Legen Sie die Verarbeitungsausdehnung anhand der Ausdehnung der überlappenden Pixel fest. Dies ist die Standardeinstellung. Vereinigung von: Legen Sie die Verarbeitungsausdehnung anhand der Ausdehnung aller Raster fest. Letztes von: Legen Sie die Verarbeitungsausdehnung anhand der Ausdehnung des letzten Eingabe-Rasters fest.

Klicken Sie auf Vorschau, um der Karte einen Vorschau-Layer hinzuzufügen. Verwenden Sie hierzu die Optionen, die Sie angegeben haben. Sie können die Optionen ändern und auf Vorschau aktualisieren klicken, um den Vorschau-Layer mit den neuen Optionen zu aktualisieren.

Hinweis:

Die Vorschau-Layer werden mithilfe der Raster-Funktionen erstellt. Wenn über die Quellauflösung hinaus verkleinert wird, werden die Daten von den Raster-Funktionen mithilfe einer Resampling-Pixelgröße verarbeitet. Wenn Sie sich vergewissern möchten, dass die Vorschau so aussieht, wie Sie sich Ihr Endergebnis wünschen, zoomen Sie auf die Quellauflösung der Daten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Vorschau-Layer, und klicken Sie auf Auf Quellauflösung zoomen.

Bereich "Differenz klassifizieren"

Im Bereich Differenz klassifizieren können Sie die Unterschiede zwischen den Pixelspektren on-the-fly auf der Karte analysieren und anhand dieser Informationen die Ergebnisse klassifizieren.

Der Abschnitt Differenzen analysieren befindet sich in der oberen Hälfte des Bereichs Differenz klassifizieren ein.

Das Histogramm der Differenzwerte wird mit interaktiven Ziehpunkten zum Visualisieren von Veränderungen angezeigt. Der Karte wird standardmäßig der Layer "Preview_Mask" hinzugefügt, wenn der Bereich geöffnet wird. Wenn Sie die Ziehpunkte für Minimum und Maximum im Histogramm zu anderen Werten im Histogramm ziehen, werden die Pixelwerte zwischen Minimum und Maximum im Layer "Preview_Mask" auf der Karte sichtbar. Alle anderen Pixelwerte sind maskiert und nicht sichtbar. Die Werte werden möglicherweise deutlicher dargestellt, wenn alle anderen Layer in der Karte deaktiviert werden. Sie können auch die Symbolisierung des Layers "Preview_Mask" ändern.

Wenn Sie die Klassifizierung überspringen und die ursprünglichen Pixelwertunterschiede beibehalten möchten, deaktivieren Sie den Parameter Die Differenz in Werten klassifizieren, und klicken Sie auf Weiter, um zum nächsten Bereich zu gelangen.

Generieren von Klassen mithilfe des interaktiven Histogramms

Gehen Sie folgendermaßen vor, um mit dem interaktiven Histogramm Klassen zu generieren:

1. Ziehen Sie die Ziehpunkte für Minimum und Maximum im Histogramm, bis Sie über die Änderungsinformationen verfügen, die für Ihre Analyse bedeutsam sind (z. B. eine starke negative Änderung).
2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Neue Klasse hinzufügen .

   Die im Histogramm ausgewählten Minimal- und Maximalwerte werden in der Tabelle Ausgabe klassifizieren unten im Bereich als Minimal- und Maximalklassenwerte hinzugefügt.

3. Fügen Sie in der Tabelle Ausgabe klassifizieren dem Feld Output den Klassenwert (eine ganze Zahl) und dem Feld Class Name den Namen der Klasse hinzu.

   Diese Angaben sind erforderlich.

4. Geben Sie die Farbe zum Symbolisieren der Klasse an.

Manuelles Generieren von Klassen

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Klasseninformationen hinzuzufügen, ohne das interaktive Histogramm zu verwenden:

1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen .
2. Legen Sie im Bereich Erstellen den Parameter Maximalwert auf die Anzahl der zu generierenden Klassen fest.

   Sie können einen Basisnamen für die Klassen angeben, die mit jedem eindeutigen Wert verknüpft sind. Sie können auch das Farbschema und die Transparenz für die Klassensymbolisierung angeben.

3. Klicken Sie auf OK.
4. Geben Sie in der Tabelle Ausgabe klassifizieren die Feldwerte für die minimale und maximale Differenz (Minimum und Maximum) jeder Klasse ein.

Klicken Sie auf Vorschau, um der Karte einen Vorschau-Layer hinzuzufügen. Verwenden Sie hierzu die Optionen, die Sie angegeben haben. Sie können die Optionen ändern und auf Vorschau aktualisieren klicken, um den Vorschau-Layer mit den neuen Optionen zu aktualisieren.

Hinweis:

Die Vorschau-Layer werden mithilfe der Raster-Funktionen erstellt. Wenn über die Quellauflösung hinaus verkleinert wird, werden die Daten von den Raster-Funktionen mithilfe einer Resampling-Pixelgröße verarbeitet. Wenn Sie sich vergewissern möchten, dass die Vorschau so aussieht, wie Sie sich Ihr Endergebnis wünschen, zoomen Sie auf die Quellauflösung der Daten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Vorschau-Layer, und klicken Sie auf Auf Quellauflösung zoomen.

Bereich "Nachbearbeitung"

Über den Bereich Nachbearbeitung können Sie Ihre Ergebnisse glätten und eine Ausgabe erstellen.

Parameter	Beschreibung
Nachbarschaft wird geglättet	Die Größe der zu verwendenden Fokusnachbarschaft in Pixelzeilen und -spalten zum Glätten der Ergebnisse. Keine: Es wird keine Glättung durchgeführt. Dies ist die Standardeinstellung. 3 × 3: Ergebnisse werden basierend auf einer Nachbarschaft von 3 Pixelzeilen auf 3 Pixelspalten geglättet. 5 × 5: Ergebnisse werden basierend auf einer Nachbarschaft von 5 Pixelzeilen auf 5 Pixelspalten geglättet. 7 × 7: Ergebnisse werden basierend auf einer Nachbarschaft von 7 Pixelzeilen auf 7 Pixelspalten geglättet.
Statistische Füllmethode	Minimum: Berechnet den Minimalwert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Maximum: Berechnet den Maximalwert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Mittelwert: Mit dieser Option wird der Durchschnittswert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft berechnet. Dies ist die Standardeinstellung. Standardabweichung: Berechnet die Standardabweichung der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Medianwert: Berechnet den Medianwert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Mehrheit: Berechnet den Mehrheitswert oder den am häufigsten auftretenden Wert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Minderheit: Berechnet den Minderheitswert oder den am seltensten auftretenden Wert der Pixel innerhalb der Nachbarschaft. Die statistische Methode, die zum Neuberechnen von Pixelwerten für ein glatteres Ergebnis verwendet werden soll.
Ergebnis speichern als	Gibt den zu erstellenden Ausgabetyp an. Raster-Dataset: Ergebnisse werden als Raster-Datasets gespeichert. Raster-Funktionsvorlage: Ergebnisse werden als Raster-Funktionsvorlage zur Verwendung für zusätzliche Verarbeitungsschritte gespeichert. Feature-Class: Ergebnisse werden als Polygon-Feature-Class gespeichert.
Ausgabe-Dataset	Der Name des Ausgabe-Datasets. Dieser Parameter ist nur verfügbar, wenn Ergebnis speichern als auf Raster-Dataset oder Feature-Class festgelegt ist. Wenn die Ausgabe ein Raster-Dataset ist, geben Sie die Dateierweiterung an, um ein Raster in einem unterstützten Format zu erstellen.

Wenn Sie für Ihre Ergebnisse die Raster-Funktion Statistiken verwenden, werden zusätzliche Optionen zum Glätten angezeigt. Wählen Sie im Assistenten Keine als Glättungsnachbarschaft aus, und verwenden Sie für das Ausgabe-Raster-Dataset die Raster-Funktion "Statistiken".

Klicken Sie auf Vorschau, um der Karte einen Vorschau-Layer hinzuzufügen. Verwenden Sie hierzu die Optionen, die Sie angegeben haben. Sie können die Optionen ändern und auf Vorschau aktualisieren klicken, um den Vorschau-Layer mit den neuen Optionen zu aktualisieren.

Hinweis:

Die Vorschau-Layer werden mithilfe der Raster-Funktionen erstellt. Wenn über die Quellauflösung hinaus verkleinert wird, werden die Daten von den Raster-Funktionen mithilfe einer Resampling-Pixelgröße verarbeitet. Wenn Sie sich vergewissern möchten, dass die Vorschau so aussieht, wie Sie sich Ihr Endergebnis wünschen, zoomen Sie auf die Quellauflösung der Daten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Vorschau-Layer, und klicken Sie auf Auf Quellauflösung zoomen.

Berechnen der spektralen Winkeldifferenz

Im folgenden Beispiel wird die spektrale Winkeldifferenz zwischen zwei Landsat 8-Bildern berechnet.

1. Fügen Sie der Karte die beiden Landsat 8-Bilder hinzu.
2. Starten Sie den Assistenten "Änderungserkennung" auf der Registerkarte Bilddaten in der Gruppe Analyse, während der vorherige Bild-Layer im Bereich Inhalt ausgewählt ist.

   Legen Sie im Bereich Konfigurieren die Methode der Änderungserkennung auf Spektrale Veränderung fest.

3. Legen Sie den Parameter Von Raster auf den vorherigen Raster-Layer fest.
4. Legen Sie den Parameter In Raster auf den späteren Raster-Layer fest.
5. Klicken Sie auf Weiter.
6. Legen Sie im Bereich Banddifferenz den Differenztyp auf Spektrale Winkeldifferenz fest.
   1. Legen Sie den Parameter Zellengrößentyp auf Max. von und den Parameter Ausdehnungstyp auf Schnittpunkt von fest.
7. Klicken Sie auf Weiter.
8. Ziehen Sie im Bereich Differenz klassifizieren den Ziehpunkt des Minimalwert-Histogramms so lange, bis die Ergebnisse in der Vorschaumaske auf den von Ihnen zu betrachtenden Bereich beschränkt sind. Belassen Sie den Ziehpunkt des Maximalwert-Histogramms auf dem größten positiven Wert. Klicken Sie auf Neue Klasse hinzufügen.

   Dies reduziert Hintergrund- oder kleinwinklige Umgebungsänderungen in den Ergebnissen.

9. Legen Sie in der Tabelle "Ausgabe klassifizieren" den Wert des Feldes Output auf 1 fest, geben Sie einen passenden Namen für das Feld Class Name an, und wählen Sie in der Farbauswahl eine rote Farbe aus.
10. Klicken Sie auf Weiter.
11. Legen Sie im Bereich Nachbearbeitung den Parameter Nachbarschaft wird geglättet auf 3 x 3 und den Parameter Statistische Füllmethode auf Mehrheit fest.
12. Geben Sie für den Parameter Ausgabe-Dataset den Namen Spectral_angle_change.tif ein, und klicken Sie auf Ausführen.
13. Wenn das Dataset der Karte hinzugefügt wird, klicken Sie auf Fertig stellen, um den Assistenten "Änderungserkennung" zu schließen.