Imagery in Action | Week4 变化检测

第四周主题：从影像中获取信息。

 

01 变化检测

栅格可用于存储许多不同类型的信息。真彩色航空图像、多光谱陆地卫星场景、高程表面、土地覆被分类，测量数据等。有很多方法可以分析栅格，包括多维分析、图像分类、选址适宜性分析、以及使用深度学习等进行对象检测。

在这里，我们将重点介绍变化检测。

影像和遥感的基本应用之一就是分析地球如何随时间变化。变化可能是长期趋势的结果，比如海洋温度上升；可能是突然的自然干扰结果，如野火；或者是人类活动的结果，比如一个城市的发展。我们可以获取某个区域不同时间收集的栅格数据并比较以确定更改的类型、位置和严重性。

让我们来看看犹他州和亚利桑那州交界处的鲍威尔湖，它是美国第二大的人造水库。鲍威尔湖在2000年至2021年间损失了一半以上的水量，让我们使用 Landsat 场景来调查在这期间发生了哪些变化。

首先获得2000年和2021年的Landsat影像，对2000年和2021年的影像通过栅格函数计算NDWI，并将其转为整型栅格，裁剪到研究区内，通过不同的颜色渲染叠加后，可以明显看到水域范围在减少，通过计算每个年份的水域面积来量化这种变化。

我们还可以通过地形数据来计算流失的水量体积。

02 练习

练习1：土地分类监测：下载2001年和2016年土地分