Änderungen mit LandTrendr analysieren (Image Analyst)

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Überprüft mit der Landsat-Methode zur Erkennung von Störungs- und Regenerationstendenzen (LandTrendr) Veränderungen von Pixelwerten im Zeitverlauf und generiert ein Veränderungsanalyse-Raster, das die Modellergebnisse enthält.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von LandTrendr

Verwendung

• Der LandTrendr-Algorithmus ist eine Methode zum Identifizieren von Veränderungen in Pixelwerten im Zeitverlauf. Er wurde für eine Zeitserie von Multiband-Landsat-Bilddaten entwickelt und wird verwendet, um Veränderungen der Landbedeckung zu erkennen und die Bedeckung vor und nach der Veränderung zu klassifizieren. Dieses Werkzeug kann mit Bilddaten von unterstützten Sensoren verwendet werden. Es kann zudem zum Erkennen von Veränderungen in Einzelband-Rastern eingesetzt werden. Dieses Werkzeug kann beispielsweise verwendet werden, um Veränderungen in einer Zeitserie von NDVI-Rastern zu erkennen, um Abholzungen zu identifizieren.

• Der LandTrendr-Algorithmus extrahiert für jedes Pixel den Zeitserienverlauf im Laufe der Zeit, wobei die Pixelwertinformationen aus einem einzelnen Spektralband oder Spektralindex verwendet werden. Der Verlauf wird dann segmentiert, um Perioden ohne Veränderungen, mit Veränderungen oder mit Regeneration nach Veränderungen zu erfassen.

• Bei der Ausgabe dieses Werkzeugs handelt es sich um Modellinformationen in einem Veränderungsanalyse-Raster, in dem jedes Pixel eine Reihe von Modellinformationen speichert, die den Verlauf dieses Pixels im Laufe der Zeit beschreiben. Das Veränderungsanalyse-Raster ist ein multidimensionales Raster, bei dem jeder Ausschnitt ein Multiband-Raster ist, das aus den Modellkoeffizienten, dem RMS-Fehler (Root Mean Square, quadratisches Mittel) und den beobachteten Veränderungen besteht. Es kann als Eingabe für das Werkzeug Veränderung mit Veränderungsanalyse-Raster erkennen verwendet werden, mit dem ein Raster generiert wird, das Änderungsinformationen für jedes Pixel enthält.

  There is one slice for each year in the analysis.

• Mit diesem Werkzeug werden Veränderungen an einem beobachteten Feature extrahiert, sodass die optimalen multidimensionalen Eingabe-Bilddaten im Zeitverlauf eine konsistente Beobachtung erfassen und keine atmosphärischen oder Sensorstörungen, Wolken bzw. Wolkenschatten enthalten sollten. Es hat sich bewährt, Daten zu verwenden, die normalisiert wurden und mit einem QA-Band maskiert werden können, z. B. Landsat-Produkte der 1. Sammlung zur Oberflächenreflexion mit einer Wolkenmaskierung.

• Das Werkzeug führt die Analyse von einem Bild pro Jahr aus, und die Anzahl der Jahresabschnitte muss gleich oder größer sein als der im Parameter Minimale Anzahl der Beobachtungen angegebene Wert. Es wird empfohlen, Daten aus mindestens sechs Jahren zu verwenden.

  Wenn Sie über monatliche, wöchentliche oder tägliche Daten verfügen, sollten Sie aus jedem Jahr mehrere Bilder auswählen (vorzugsweise aus der gleichen Jahreszeit), Wolken und Wolkenschatten entfernen und durch Kombinieren der Bilder ein einzelnes Bild generieren, das die Beobachtung gut erfasst. Sofern monatliche, wöchentliche oder tägliche Daten als multidimensionales Eingabe-Raster bereitgestellt werden, ermittelt das Werkzeug einen Abschnitt für die Analyse auf der Grundlage des Datums, das dem im Parameter Fangdatum angegebenen Datum am nächsten liegt.

• Ein Feature in einer Landschaft braucht häufig einige Zeit, bis es sich von einer nicht dauerhaften Änderung wie einem Waldbrand oder einem Insektenbefall erholt hat. Legen Sie den Parameter Regenerations-Schwellenwert fest, um die vom Modell erkannte Regenerationsrate zu steuern. Ein eindeutiges Segment kann keine schnellere Regenerationsrate als 1/Regenerationsschwellenwert aufweisen.

• Die Regeneration nach einer Veränderung in einer Landschaft kann in positiver oder negativer Richtung erfolgen. Erleidet eine Landschaft z. B. Waldverlust, zeigt eine Zeitserie von Vegetationsindexwerten einen Rückgang der Indexwerte, und die Regeneration zeigt einen allmählichen Anstieg der Vegetationsindexwerte oder einen positiven Regenerationstrend. Geben Sie die Richtung des Regenerationstrends mit dem Parameter Regeneration mit zunehmendem Trend an.

• Um die im ausgegebenen Veränderungsanalyse-Raster berechneten Veränderungen zu erkunden, erstellen Sie ein zeitliches Profildiagramm. Generieren Sie Diagramme für verschiedene Standorte im Veränderungsanalyse-Raster mit dem Band "Angepasster Wert" oder dem Band "Neigung", um zu überprüfen, wo Veränderungen stattgefunden haben. Sie können den Mauszeiger über die Punkte im Diagramm bewegen, um das Datum der Veränderung zu bestimmen.

• Die Ausführung dieses Werkzeugs kann lange dauern und erfordert beträchtlichen Speicherplatz auf der Festplatte für die Ergebnisse. Um die Verarbeitungszeit und die benötigte Menge an Speicherplatz zu reduzieren, werden folgende Schritte empfohlen:

  • Deaktivieren Sie die Umgebung Pyramide. Deaktivieren Sie im Bereich Umgebung das Kontrollkästchen Pyramiden berechnen, oder legen Sie in Python NONE als Umgebung fest.
  • Legen Sie die Umgebung Komprimierung auf LERC und Max-Fehler auf "0,000001" fest.
  • Wenn Sie das Werkzeug Veränderung mit Veränderungsanalyse-Raster erkennen mehrmals auf die Ausgabe dieses Werkzeugs anwenden möchten, erstellen Sie aus dem Ergebnis eine mehrdimensionale Umgruppierung.

• Dieses Werkzeug generiert ein multidimensionales Raster-Dataset im Cloud-Raster-Format (CRF). Aktuell werden keine anderen Ausgabeformate unterstützt.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Multidimensionales Eingabe-Raster	Das als Eingabe verwendete multidimensionale Raster-Dataset.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
Name des Verarbeitungsbands (optional)	Der Name des Bildbands, das für die Segmentierung der Pixelwertverläufe im Laufe der Zeit verwendet wird. Wählen Sie den Namen des Bands aus, das die Veränderungen des zu beobachtenden Features am besten erfasst. Wird kein Bandwert angegeben und handelt es sich bei der Eingabe um Multiband-Bilddaten, wird das erste Band im Multiband-Bild verwendet.	String
Fangdatum (optional)	Das Datum, das zur Bestimmung eines Abschnitts für jedes Jahr im multidimensionalen Eingabe-Dataset verwendet wird. Es wird der Abschnitt mit dem Datum verwendet, das dem Fangdatum am nächsten liegt. Dieser Parameter ist erforderlich, wenn das Eingabe-Dataset Daten für kleinere Zeitabschnitte als Jahre enthält. Standardmäßig wird der Wert 06-30, d. h. der 30. Juni, verwendet, was in etwa die Mitte des Kalenderjahres darstellt.	String
Maximale Anzahl an Segmenten (optional)	Die maximale Anzahl von Segmenten, die für jedes Pixel an die Zeitreihe anzupassen sind. Die Standardeinstellung ist 5.	Long
Schwellenwert für die Anzahl an überschießenden Stützpukten (optional)	Die Anzahl der zusätzlichen Stützpunkte, die über max_num_segments + 1 hinausgehen und während der ersten Phase der Identifizierung von Stützpunkten zur Anpassung an das Modell verwendet werden können. Zu einem späteren Zeitpunkt im Modellierungsprozess wird die Anzahl der zusätzlichen Stützpunkte auf max_num_segments + 1 reduziert. Die Standardeinstellung ist 2.	Long
Spike-Schwellenwert (optional)	Der Schwellenwert, der zum Dämpfen von Spikes oder Abweichungen im Pixelwertverlauf verwendet wird. Der Wert muss im Bereich von 0 bis 1 liegen, wobei 1 angibt, dass keine Dämpfung erfolgt. Der Standardwert ist 0,9.	Double
Regenerationsschwellenwert (optional)	Der Regenerationsschwellenwert in Jahren. Wenn ein Segment eine schnellere Regenerationsrate als 1/recovery threshold aufweist, wird das Segment verworfen und nicht in das Zeitserienmodell aufgenommen. Der Wert muss zwischen 0 und 1 liegen. Der Standardwert ist 0,25.	Double
Einjährige Regeneration verhindern (optional)	Gibt an, ob Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, ausgeschlossen werden. Aktiviert: Gibt an, dass Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, ausgeschlossen werden. Dies ist die Standardeinstellung. Deaktiviert: Gibt an, dass Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, nicht ausgeschlossen werden.	Boolean
Regeneration mit zunehmendem Trend (optional)	Gibt an, ob die Regeneration einen zunehmenden (positiven) Trend aufweist. Aktiviert: Die Regeneration weist einen zunehmenden Trend auf. Dies ist die Standardeinstellung. Deaktiviert: Die Regeneration weist einen abnehmenden Trend auf.	Boolean
Mindestanzahl der Beobachtungen (optional)	Die Mindestanzahl gültiger Beobachtungen, die zur Durchführung der Anpassung erforderlich ist. Die Anzahl an Jahren im multidimensionalen Eingabe-Dataset muss gleich oder größer als dieser Wert sein. Der Standardwert ist 6.	Long
Proportion des besten Modells (optional)	Der beste Proportionswert des Modells. Während der Modellauswahl berechnet das Werkzeug den p-Wert für jedes Modell und bestimmt das Modell, das die meisten Stützpunkte enthält, wobei gleichzeitig der kleinste (signifikanteste) p-Wert basierend auf diesem Proportionswert beibehalten wird. Der Wert 1 bedeutet, dass das Modell den niedrigsten p-Wert aufweist, aber möglicherweise nicht viele Stützpunkte enthält. Der Standardwert ist 1,25.	Double
Schwellenwert für p-Werte	Der Schwellenwert für p-Werte, bei dem ein Modell ausgewählt werden kann. Nachdem die Stützpunkte in der ersten Phase der Modellanpassung erkannt wurden, passt das Werkzeug jedes Segment an und berechnet den p-Wert, um die Signifikanz des Modells zu ermitteln. Bei der nächsten Iteration verringert das Modell die Anzahl der Segmente um eins und berechnet den p-Wert neu. Diese Vorgehensweise wird fortgesetzt. Wenn der p-Wert kleiner ist als der in diesem Parameter angegebene Wert, wird das Modell ausgewählt, und das Werkzeug hört auf, nach einem besseren Modell zu suchen. Falls kein entsprechendes Modell ausgewählt wird, wählt das Werkzeug ein Modell mit einem p-Wert aus, der kleiner ist als der lowest p-value × best model proportion value. Der Standardwert ist 0,01.	Double
Andere Bänder einbeziehen (optional)	Gibt an, ob andere Bänder in die Ergebnisse einbezogen werden. Aktiviert: Andere Bänder werden in die Ergebnisse einbezogen. Die Segmentierungs- und Stützpunktinformationen aus dem ersten Segmentierungsband, das im Parameter Verarbeitungsband angegeben wurde, werden auch an die verbleibenden Bänder in den Multiband-Bildern angepasst. Zuerst wird das Segmentierungsband in die Modellergebnisse einbezogen und dann die verbleibenden Bänder. Deaktiviert: Andere Bänder werden nicht in die Ergebnisse einbezogen. Dies ist die Standardeinstellung.	Boolean

Rückgabewert

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Multidimensionales Ausgabe-Raster	Das multidimensionale Ausgabe-Raster-Dataset im Cloud Raster Format (CRF). Das ausgegebene Veränderungsanalyse-Raster, das Modellinformationen aus der LandTrendr-Analyse enthält.	Raster

Python

AnalyzeChangesUsingLandTrendr(in_multidimensional_raster, {processing_band}, {snapping_date}, {max_num_segments}, {vertex_count_overshoot}, {spike_threshold}, {recovery_threshold}, {prevent_one_year_recovery}, {recovery_trend}, {min_num_observations}, {best_model_proportion}, pvalue_threshold, {output_other_bands})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_multidimensional_raster	Das als Eingabe verwendete multidimensionale Raster-Dataset.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
processing_band (optional)	Der Name des Bildbands, das für die Segmentierung der Pixelwertverläufe im Laufe der Zeit verwendet wird. Wählen Sie den Namen des Bands aus, das die Veränderungen des zu beobachtenden Features am besten erfasst. Wird kein Bandwert angegeben und handelt es sich bei der Eingabe um Multiband-Bilddaten, wird das erste Band im Multiband-Bild verwendet.	String
snapping_date (optional)	Das Datum, das zur Bestimmung eines Abschnitts für jedes Jahr im multidimensionalen Eingabe-Dataset verwendet wird. Es wird der Abschnitt mit dem Datum verwendet, das dem Fangdatum am nächsten liegt. Dieser Parameter ist erforderlich, wenn das Eingabe-Dataset Daten für kleinere Zeitabschnitte als Jahre enthält. Standardmäßig wird der Wert 06-30, d. h. der 30. Juni, verwendet, was in etwa die Mitte des Kalenderjahres darstellt.	String
max_num_segments (optional)	Die maximale Anzahl von Segmenten, die für jedes Pixel an die Zeitreihe anzupassen sind. Die Standardeinstellung ist 5.	Long
vertex_count_overshoot (optional)	Die Anzahl der zusätzlichen Stützpunkte, die über max_num_segments + 1 hinausgehen und während der ersten Phase der Identifizierung von Stützpunkten zur Anpassung an das Modell verwendet werden können. Zu einem späteren Zeitpunkt im Modellierungsprozess wird die Anzahl der zusätzlichen Stützpunkte auf max_num_segments + 1 reduziert. Die Standardeinstellung ist 2.	Long
spike_threshold (optional)	Der Schwellenwert, der zum Dämpfen von Spikes oder Abweichungen im Pixelwertverlauf verwendet wird. Der Wert muss im Bereich von 0 bis 1 liegen, wobei 1 angibt, dass keine Dämpfung erfolgt. Der Standardwert ist 0,9.	Double
recovery_threshold (optional)	Der Regenerationsschwellenwert in Jahren. Wenn ein Segment eine schnellere Regenerationsrate als 1/recovery threshold aufweist, wird das Segment verworfen und nicht in das Zeitserienmodell aufgenommen. Der Wert muss zwischen 0 und 1 liegen. Der Standardwert ist 0,25.	Double
prevent_one_year_recovery (optional)	Gibt an, ob Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, ausgeschlossen werden. ALLOW_ONE_YEAR_RECOVERY—Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, werden nicht ausgeschlossen. PREVENT_ONE_YEAR_RECOVERY—Segmente, die eine einjährige Regeneration aufweisen, werden ausgeschlossen. Dies ist die Standardeinstellung.	Boolean
recovery_trend (optional)	Gibt an, ob die Regeneration einen zunehmenden (positiven) Trend aufweist. INCREASING_TREND—Die Regeneration weist einen zunehmenden Trend auf. Dies ist die Standardeinstellung. DECREASING_TREND—Die Regeneration weist einen abnehmenden Trend auf.	Boolean
min_num_observations (optional)	Die Mindestanzahl gültiger Beobachtungen, die zur Durchführung der Anpassung erforderlich ist. Die Anzahl an Jahren im multidimensionalen Eingabe-Dataset muss gleich oder größer als dieser Wert sein. Der Standardwert ist 6.	Long
best_model_proportion (optional)	Der beste Proportionswert des Modells. Während der Modellauswahl berechnet das Werkzeug den p-Wert für jedes Modell und bestimmt das Modell, das die meisten Stützpunkte enthält, wobei gleichzeitig der kleinste (signifikanteste) p-Wert basierend auf diesem Proportionswert beibehalten wird. Der Wert 1 bedeutet, dass das Modell den niedrigsten p-Wert aufweist, aber möglicherweise nicht viele Stützpunkte enthält. Der Standardwert ist 1,25.	Double
pvalue_threshold	Der Schwellenwert für p-Werte, bei dem ein Modell ausgewählt werden kann. Nachdem die Stützpunkte in der ersten Phase der Modellanpassung erkannt wurden, passt das Werkzeug jedes Segment an und berechnet den p-Wert, um die Signifikanz des Modells zu ermitteln. Bei der nächsten Iteration verringert das Modell die Anzahl der Segmente um eins und berechnet den p-Wert neu. Diese Vorgehensweise wird fortgesetzt. Wenn der p-Wert kleiner ist als der in diesem Parameter angegebene Wert, wird das Modell ausgewählt, und das Werkzeug hört auf, nach einem besseren Modell zu suchen. Falls kein entsprechendes Modell ausgewählt wird, wählt das Werkzeug ein Modell mit einem p-Wert aus, der kleiner ist als der lowest p-value × best model proportion value. Der Standardwert ist 0,01.	Double
output_other_bands (optional)	Gibt an, ob andere Bänder in den Segmentierungsprozess einbezogen werden. INCLUDE_OTHER_BANDS—Andere Bänder werden einbezogen. Die Segmentierungs- und Stützpunktinformationen aus dem ersten Segmentierungsband, das im Parameter processing_band angegeben wurde, werden auch an die verbleibenden Bänder in den Multibandbildern angepasst. Zuerst wird das Segmentierungsband in die Modellergebnisse einbezogen und dann die verbleibenden Bänder. EXCLUDE_OTHER_BANDS—Andere Bänder werden nicht einbezogen. Dies ist die Standardeinstellung.	Boolean

Rückgabewert

Name	Erläuterung	Datentyp
out_multidimensional_raster	Das multidimensionale Ausgabe-Raster-Dataset im Cloud Raster Format (CRF). Das ausgegebene Veränderungsanalyse-Raster, das Modellinformationen aus der LandTrendr-Analyse enthält.	Raster

Codebeispiel

AnalyzeChangesUsingLandTrendr – Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird der LandTrendr-Algorithmus für die Änderungserkennung für eine Zeitserie von NDVI-Daten ausgeführt.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")


changeAnalysisRaster = arcpy.ia.AnalyzeChangesUsingLandTrendr(
	"Monthly_NDVI_30_years.crf","","",10,3,0.9,0.25, 'PREVENT_ONE_YEAR_RECOVERY', 
	'INCREASING_TREND',10,1.25,0.05, 'EXCLUDE_OTHER_BANDS')

# Save output
changeAnalysisRaster.save(r"C:\data\NDVI_ChangeAnalysis.crf")

AnalyzeChangesUsingLandTrendr – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

In diesem Beispiel wird die kontinuierliche Änderungserkennung für eine Zeitserie von Landsat-Bilddaten ausgeführt.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Define input parameters
in_multidimensional = r"C:\data\Landsat_time_series.crf"
processing_band = "Band_4"
snapping_date = ""
max_num_segments = 10
vertex_count_overshoot = 3
spike_threshold = 0.9
recovery_threshold = 0.25
prevent_one_year_recovery = "PREVENT_ONE_YEAR_RECOVERY"
recovery_trend = "INCREASING_TREND"
min_num_observations = 6
best_model_proportion = 1.25
pvalue_threshold = 0.01
output_other_bands = "EXCLUDE_OTHER_BANDS"

# Execute
changeAnalysisRaster = arcpy.ia.AnalyzeChangesUsingCCDC(
	in_multidimensional, processing_band, snapping_date, max_num_segments,
	vertex_count_overshoot, spike_threshold, recovery_threshold, prevent_one_year_recovery,
	recovery_trend, min_num_observations, best_model_proportion, pvalue_threshold, output_other_bands)

# Save output
changeAnalysisRaster.save(r"C:\data\Landsat_ChangeAnalysis.crf")

Umgebungen

Zellengröße, Komprimierung, Aktueller Workspace, Geographische Transformationen, NoData, Ausgabe-CONFIG-Schlüsselwort, Ausgabe-Koordinatensystem, Ausdehnung, Faktor für parallele Verarbeitung, Pyramide, Raster-Statistiken, Resampling-Methode, Scratch-Workspace, Fang-Raster, Kachelgröße