CHANGE DETECTION

Durch Klimaveränderunngen, Schwankungen der Erde in seiner Umlaufbahn oder ähnliches kam es immer zu Veränderungen auf der Erdoberfläche bezüglich der Topographie und des Bewuchses. Aber auch der Mensch nimmt großen Einfluss auf die Veränderung der Erdoberfläche, in dem er z.B. Wälder abholzt, Monokulturen anbaut oder Siedlungen errichtete. Es gibt also eine stetige Veränderung der Erdoberfläche.



(Quelle: http://www.glowa-volta.de/land_use.html)

Um die Prozesse auf der Erdoberfläche begreifen zu können, muss die räumliche Veränderung in gewissen Zeitabschnitten untersucht werden. Dies ist mit Hilfe der Veränderungsdetektion oder auch Change Detection möglich, welches eine Art von Spektraloperation ist. Es gibt verschiedene Möglichkeiten eine Veränderungsdetektion zu machen, es könnten verschiedene Satellitendaten addiert, subtrahiert, dividiert oder multipliziert werden. Dabei werden immer aus mehreren Datensätzen, ein neuer synthetischer. Dadurch kann nun eine bestimmte Bildinformation hervorgehoben werden. Je nach dem welche Veränderung von Interesse ist, macht es Sinn die Change Detection für gewisse Kanäle durch zuführen. Beim Landsat bietet sich beispielsweise der 4 Kanal an um Veränderungen bei der Vegetation nachvollziehen zu können.

Beim Band Differencing wird wie der Name schon sagt ein Datensatz von einem anderen abgezogen, bzw. die Reflektanzen der Pixel werden subtrahiert. Sind die Reflektanzen nun zu beiden Zeiträumen relativ gleich, kommt als Ergebnis eine Zahl heraus, die annähernd null ist. Je nachdem welcher Zeitraum von welchen subtrahiert wird, sind Objekt zunahmen oder abnahmen mit hohen und niedrigen Werten gekennzeichnet. Vorteilhaft an dieser Methode ist, dass es sehr schnell und relativ einfach qualitative Veränderungen angezeigt werden.






Bei der Addition von Datensätzen können panchromatische Bilder erzeugt werden, sodass ähnliche Spektralbereiche zusammen gefasst werden. Oder es können zusätzlich Karten als geographische Rasterdaten mit den Satelliten Bildern kombiniert werden.

Durch das Band Rationing lassen sich die Veränderungen prozentual anzeigen. Hierbei wird der eine Rasterdatensatz des einen Zeitraums mit dem anderen dividiert. Ähnlich wie beim Band Differencing ist auch diese Methode relativ einfach und schnell zu machen, sie gibt einen Überblick über Veränderungen und ist auch mit nicht kalibrierten Bildern möglich.

Außerdem gibt es noch das Post Klassifikation Verfahren. Dabei werden 2 fertige Klassifikationen miteinander verglichen z.B. über Subtraktion oder Division der Datensätze. Nun muss noch eine Change Matrix erstellt werden. Dabei werden die Klassen in einen Tabellenkopf sowie links in die Spalten geschrieben. Nach dem Differencing verfahren ist dann genau zu erkennen welche Klasse zu welcher geworden ist. Damit es nicht zu Verdopplungen in den Werten kommt werden die Werte der Klassen im Tabellenkopf einfach mit 10 multipliziert. Vereinfacht könnte eine solche Change Matrix wie folgt aussehen:




Anhand dieser Werte lässt sich jetzt genau bestimmen, Welcher Pixel, der Post Klassifikation, sich wie entwickelt hat. Besitzt ein Pixel beispielsweise der Wert 9, war es vorher Wald und ist es jetzt immer noch. Besitzt er aber den Wert 8, war es vorher Wald ist aber nun eine Siedlung usw..

Der Vorteil dieser Methode ist die eindeutige Bestimmung der Entwicklung, aber die Post Klassifikation kann nur so genau sein, wie die vorherigen Klassifikationen. Bei geringen Veränderungen kann es also sein das fast nur die Ungenauigkeit der Klassifikation angezeigt wird.