Выявление изменений временных рядов

Временные ряды изображений или растров формируются на основе коллекции данных, собранных в течение времени, обычно через регулярные промежутки времени, как правило, для анализа измерений земной поверхности. В ArcGIS AllSource временные ряды растровых данных можно организовать в многомерный набор растровых данных или многомерный набор данных мозаики, и инструменты можно использовать для извлечения информации об изменениях конкретного пиксела во времени.

Моделирование истории значений пикселов на десятках или сотнях изображений обычно выполняется для поиска временного момента, в который произошли какие-то изменения.

Растровые функции Анализ CCDC и Анализ LandTrendr могут быть объединены с использованием растровой функции Выявить изменения, используя анализ изменений, чтобы извлечь дату изменения из многомерного растра.

Инструменты Анализировать изменения с помощью LandTrendr или Анализировать изменения с помощью CCDC в сочетании с инструментом Определить изменения, используя растр анализа изменений можно использовать для определения изменений в значениях пикселов во времени, чтобы выявить изменения землепользования или почвенно-растительного покрова.

Мастер обнаружения изменений объединяет доступные инструменты и функции, чтобы провести вас через процесс извлечения информации о дате изменения из временных рядов изображений или растров. Выходными данными мастера будет растр, в котором для каждого пиксела есть значение даты (времени), соответствующее времени изменения того или иного типа.

В следующем разделе приведена подробная информация о каждой панели Мастера выявления изменений при выполнении выявления изменений временных рядов.

Мастер выявления изменений

Настройка

Первая панель Мастера выявления изменений - панель Настройка, где вы можете выбрать Метод выявления изменений, который хотите использовать. Чтобы извлечь информацию о дате изменения из многомерного растра, установите для Метод выявления изменений на Изменение временных рядов.

Параметр	Описание
Входной растр	Входной многомерный набор растровых данных, который будет проанализирован. Поддерживаемые входные данные включают файлы многомерных файлов формата облачных растров (.crf), многомерные наборы данных мозаики или многомерные сервисы изображений. Инструмент выполняет извлечение изменений в наблюдаемых объектах, поэтому идеальные входные многомерные изображения должны фиксировать постоянное наблюдение в течение времени и не должны включать атмосферные помехи или помехи от датчиков, облака или тени облаков. Лучше всего здесь использовать данные, которые были нормализованы и могут быть замаскированы при помощи канала QA, например, продукты Landsat Collection 1 Surface Reflectance с облачной маской. Если вы уже создали растр анализа изменений с помощью инструментов Анализ изменений с помощью LandTrendr или Анализ изменений с помощью CCDC, вы можете указать результат в качестве входного растра в мастере, и следующая панель будет пропущена.
Экстент обработки	Экстент обработки выходного растра изменений.

Анализировать временные ряды

Панель Анализировать временные ряды позволяет указать тип модели для выполнения анализа временных рядов и настроить эту модель. Эта панель не откроется, если вы указали существующий растр анализа изменений на панели Настройка.

Параметры, видимые на панели, зависят от опций модели, указанных в параметре Метод анализа изменений:

• CCDC - алгоритм непрерывного обнаружения и классификации изменений (CCDC) будет использован для оценки изменений в значениях пикселов в течение времени. Для использования этой опции входной многомерный растр должен содержать, как минимум, 12 срезов на протяжении, по крайней мере, 1 года. Дополнительную информацию об алгоритме и параметрах см Как работает анализ изменений CCDC.
• LandTrendr — алгоритм обнаружения трендов нарушений и восстановлений на базе Landsat (LandTrendr) будет использован для оценки изменений в значениях пикселов в течение времени. Дополнительную информацию об алгоритме и параметрах см Как работает анализ изменений LandTrendr.

Параметры анализа изменений CCDC

Параметр	Описание
Каналы для выявления изменений	Спектральные каналы для анализа на предмет выявления изменений. По умолчанию используются все каналы.
Каналы для временного маскирования	Каналы, которые используются для маскирования облаков, теней от облаков и снега. Поскольку тени от облаков и снег показываются очень темным цветом в коротком ИК диапазоне (SWIR), а облака и снег показываются очень ярко в зеленом диапазоне, рекомендуется маскировать индексы каналов для зеленого и SWIR каналов. Если каналы не выбраны, маскирование не используется.
Порог хи-квадрата для выявления изменений	Статистика хи-квадрат меняет порог вероятности. Если наблюдение имеет рассчитанную вероятность изменения, превышающую этот порог, оно помечается как аномалия, которая является потенциальным событием изменения. Значение по умолчанию 0,99.
Минимум последовательных наблюдений аномалий	Минимальное число последовательных наблюдений за аномалией, которые должны произойти до того, как событие будет считаться изменением. Пиксел должен быть помечен как аномалия для указанного числа последовательных временных срезов, прежде чем он будет считаться истинным изменением. По умолчанию это значение равно 6.
Обновление частоты подгонки (в годах)	Частота, в годах, с которой обновляется модель временных серий для новых наблюдений. Более частое обновление модели может оказаться достаточно затратным при небольшом практическом выигрыше. Например, если в многомерном растре имеется 365 срезов или точных наблюдений в год, а частота обновления для каждого наблюдения, то обработка будет в 365 раз дороже в вычислительном отношении по сравнению с обновлением раз в год, при этом итоговая точность может оказаться не намного выше. Значение по умолчанию равно 1.

Параметры анализа изменений LandTrendr

Параметр	Описание
Канал обработки	Имя канала изображений, используемого для сегментирования траекторий значений пикселов во времени. Выберите имя канала, который лучше всего фиксирует изменения объекта, за которым вы хотите наблюдать. По умолчанию используется первый канал.
Дата привязки	Дата, используемая для идентификации среза для каждого года во входном многомерном наборе данных. Будет использован срез с датой, ближайшей к дате привязки. Этот параметр является обязательным, если входной набор данных содержит данные за полугодие. Значение по умолчанию – 30.06 или 30 июня, то есть примерно в середине календарного года.
Максимальное число сегментов	Максимальное количество сегментов, которые можно подогнать к временному ряду для каждого пиксела. Значение по умолчанию равно 5.
Превышение числа вершин	Количество дополнительных вершин сверх maximum number of segments + 1 может быть использовано для соответствия модели на начальном этапе идентификации вершин. Позже в процессе моделирования количество дополнительных вершин будет уменьшено до maximum number of segments + 1. Значение по умолчанию равно 2.
Пиковый порог	Порог, используемый для подавления выбросов или аномалий на траектории значений пикселов. Значение должно находиться в диапазоне от 0 до 1, где 1 означает отсутствие демпфирования. По умолчанию – 0,9.
Порог восстановления	Пороговое значение восстановления в годах. Для восстановления какого-либо ландшафтного объекта после непостоянного изменения, такого как лесной пожар или нашествие насекомых, часто требуется время. Используйте этот параметр для управления скоростью восстановления, распознаваемого моделью. Если у сегмента скорость восстановления выше, чем 1/recovery threshold, сегмент отбрасывается и не включается в модель временных рядов. Значение должно находиться в диапазоне от 0 до 1. По умолчанию – 0,25.
Минимальное число наблюдателей	Минимальное количество достоверных наблюдений, необходимых для выполнения построения. Количество лет во входном многомерном наборе данных должно быть равно или больше этого значения. По умолчанию это значение равно 6.
Пороговое p-значение	Пороговое p-значение для выбираемой модели. После того, как вершины будут обнаружены на начальном этапе подбора модели, инструмент подберет каждый сегмент и вычислит p-значение, чтобы определить значимость модели. На следующей итерации модель уменьшит количество сегментов на единицу и пересчитает p-значение. Это будет продолжаться, и, если значение p меньше, чем значение, указанное в этом параметре, модель будет выбрана, и инструмент прекратит поиск лучшей модели. Если такая модель не выбрана, инструмент выберет модель с p-значением меньше, чем lowest p-value × best model proportion value. По умолчанию – 0,01.
Лучшая модель пропорции	Лучшее значение пропорции модели. Во время процесса выбора модели инструмент вычислит значение p для каждой модели и идентифицирует модель с наибольшим количеством вершин, сохраняя при этом наименьшее (наиболее значимое) значение p на основе этого значения пропорции. Значение 1 означает, что модель имеет наименьшее p-значение, но может не иметь большого количества вершин. По умолчанию – 1,25.
Исключить восстановление за год	Указывает, будут ли исключены сегменты, для которых восстановление составляет один год. Отмечено – сегменты, для которых восстановление составляет один год, будут исключены. Используется по умолчанию. Не отмечено – сегменты, для которых восстановление составляет один год, не будут исключены.
Восстановление имеет растущую тенденцию	Указывает, имеет ли восстановление восходящий (положительный) тренд. Отмечено – восстановление имеет тенденцию к увеличению. Используется по умолчанию. Не отмечено – восстановление имеет тенденцию к снижению. Восстановление после изменения ландшафта может происходить в положительном или отрицательном направлении. Например, когда в ландшафте наблюдается исчезновение лесов, временной ряд значений индекса растительности показывает снижение значений индекса, а восстановление показывает постепенное увеличение значений индекса растительности или положительную тенденцию восстановления.
Вывести другие каналы	Указывает, будут ли включены в результаты другие каналы. Отмечено – в результаты будут включены другие каналы. Информация о сегментации и вершинах из начального канала сегментации, указанной в параметре Канал обработки, также будет соответствовать остальным каналам в многоканальных изображениях. Результаты модели будут включать сначала канал сегментации, а затем оставшиеся каналы. Не отмечено – в результаты не будут включены другие каналы. Используется по умолчанию.

Выявить дату изменения

Панель Выявить дату изменения предоставляет параметры для указания информации о дате изменения, которую вы хотите извлечь из модели.

Параметр	Описание
Тип изменения	Задает информацию об изменении для расчета для каждого пиксела. При использовании метода анализа изменений CCDC вы можете выбрать из следующих опций: Время последнего изменения – самая последняя дата и время, когда пиксел был помечен как измененный. Время самого раннего изменения – самая ранняя дата и время, когда пиксел был помечен как измененный. Время наибольшего изменения – дата и время, когда вычисленное изменение было наиболее значительным для пиксела. Количество изменений – общее количество изменений пиксела. При использовании метода анализа изменений LandTrendr доступны следующие дополнительные опции: Время самого длительного изменения – дата, когда пиксел был помечен как измененный, в начале или в конце самого длительного периода изменения. Время самого короткого изменения – дата, когда пиксел был помечен как измененный, в начале или в конце самого короткого периода изменения. Время самого быстрого изменения – дата, когда пиксел был помечен как измененный, в начале или в конце самого быстрого периода изменения. Время самого медленного изменения – дата, когда пиксел был помечен как измененный, в начале или в конце самого медленного периода изменения. Фильтр по начальному значению - Результаты фильтра по начальному значению, так что только изменения данного начального значения включаются в выходные данные. Фильтр по конечному значению - Результаты фильтра по конечному значению, так что только изменения данного конечного значения включаются в выходные данные.
Максимальное число изменений	Максимальное количество изменений на пиксел, которое будет вычислено. Это число соответствует количеству каналов выходного растра. Значение по умолчанию равно 1, это говорит о том, что будет вычислена только одна дата изменения и выходной растр будет содержать только один канал. Этот параметр не применяется, если для параметра Тип изменений задано Количество изменений.
Дата сегмента	Указывает, следует ли извлекать дату в начале сегмента изменения или в конце. Этот параметр будет доступен только если используется метод анализа изменений LandTrendr.
Изменить направление	Задает направление изменения, которое необходимо включить в анализ. Все направления – в результат включаются все направления изменений. Используется по умолчанию. Возрастающее – в результат входят только положительное или возрастающее направление. Убывающее – в результат входят только отрицательное или убывающее направление. Этот параметр будет доступен только если используется метод анализа изменений LandTrendr.
Фильтр по году	Указывает, будет ли выполняться фильтрация выходных данных по диапазону лет. Отмечено – фильтрует результаты, чтобы в выходные данные включались только изменения, произошедшие в пределах определенного диапазона лет. Не отмечено – фильтрации результата по году не будет. Используется по умолчанию. Этот параметр будет доступен только если используется метод анализа изменений LandTrendr. Используйте этот параметр, чтобы идентифицировать изменения, произошедшие в течение определенного периода времени, например, если вы ищете изменения, произошедшие в ландшафте в течение пяти лет засухи. Если отмечено, то вы должны указать минимальный и максимальный года для фильтрации результатов.
Фильтр по продолжительности	Указывает, будет ли выполняться фильтрация по продолжительности изменения. Отмечено – результаты будут отфильтрованы по продолжительности так, чтобы в выходные данные включались только изменения, которые длились заданное время. Не отмечено – фильтрации результата по продолжительности не будет. Используется по умолчанию. Этот параметр будет доступен только если используется метод анализа изменений LandTrendr. Используйте этот параметр для идентификации изменений, которые произошли в течение определенного диапазона лет, например, если вы ищете только резкие изменения, которые произошли в течение одного или двух лет. Вы можете рассчитать интересующую вас продолжительность по формуле end year - start year +1. Пробелы во временных рядах будут включены. Если отмечено, то вы должны указать минимальное и максимальное значения продолжительности для фильтрации результатов.
Фильтр по магнитуде	Указывает, будет ли выполняться фильтрация по величине изменения. Отмечено – результаты будут отфильтрованы по величине так, чтобы в выходные данные включались только изменения заданной величины. Не отмечено – результаты не будут отфильтрованы по величине. Используется по умолчанию. Этот параметр будет доступен только если используется метод анализа изменений LandTrendr. Используйте этот параметр для идентификации изменений заданной магнитуды, например, если вы ищете только большие изменения индекса растительности. Магнитуда является абсолютным значением, так что максимальное и минимальное значения не могут быть отрицательными. Чтобы задать изменение направления, используйте параметр Изменить направление. Если отмечено, то вы должны указать минимальное и максимальное значения магнитуды для фильтрации результатов.
Выходной растр Даты изменений	Выходной набор данных. Результатом является мультиканальный растр, в котором каждый канал содержит информацию об изменениях в зависимости от выбранного типа изменения и максимального количества указанных изменений. Например, если для параметра Тип изменения установлено значение Время самого раннего изменения, а для параметра Максимальное количество изменений установлено значение 2, инструмент вычисляет две самые ранние даты, когда изменение произошло во временном ряду для каждого пиксела. Результатом будет растр, в котором первый канал содержит даты самого раннего изменения для пиксела, а второй канал будет содержать даты следующего по времени изменения.

Извлечь дату из временных рядов

В следующем примере показано извлечение даты самого быстрого изменения из временных рядов растров NDVI и с интервалом в год, с 2000 по 2019.

1. Добавьте набор многомерных растровых данных NDVI
2. Для слоя, выбранного в панели Содержание откройте Мастер выявления изменений на вкладке Изображение в группе Анализ.
3. В панели Настройка установите Метод выявления изменений на Изменение временных рядов и убедитесь, что для Входного растра выбрано многомерный растр NDVI. Щелкните Далее.
4. В панели Анализировать временные ряды настройте параметры для выполнения метода LandTrendr.
   1. Установите для параметра Метод анализа изменений - LandTrendr.
   2. Для Максимального числа сегментов установите 10.
   3. Оставьте все остальные значения по умолчанию.
   4. Щелкните Далее.
5. В панели Выявить изменения настройте параметры, чтобы извлечь дату начала самого быстрого изменения, резко отрицательного (потеря NDVI) изменения в серии.
   1. Для Тип изменения выберите Время самого быстрого изменения.
   2. Для Направление изменения укажите Убывание.
   3. Отметьте Фильтр по магнитуде.
   4. Установите для Минимума магнитуды значение 0.5, а для Максимума магнитуды - значение 2.
   5. Для Выходного растра даты изменений введите FastestNDVILoss.crf.
6. Щелкните Запустить.