Change Detection

Veränderungen sichtbar gemacht

Die Change Detection ist ein Verfahren zur Analyse von Veränderungen in Satellitenbildern, die zu zwei oder mehr Zeitpunkten aufgenommen wurden. Die Veränderungen dieser multitemporalen Satellitenbilder können auf mehrere Arten und Weisen berechnet werden. Im Folgenden werden die beiden wichtigsten computergestützten Verfahren, nämlich die Image Algebra und die Post-Classification Change Detection vorgestellt.

 

Image Algebra Change Detection

Diese Methode beinhaltet viel Rechenarbeit: Die spektralen Eigenschaften der Satellitenbilder werden manipuliert, sodass ein neues Bild mit den Werten der Veränderung entsteht. Das einfachste Beispiel hierfür ist die Subtraktion zweier Satellitenbilder voneinander. 

 

Image Algebra

Image Algebra Change Detection: Die Pixelwerte zweier Bilder werden voneinander abgezogen. Es entsteht ein Bild, das nur die Veränderungen zeigt.

Post-Classification-Change-Detection

Hinter diesem Wortbandwurm verbirgt sich nichts anderes als die Analyse der Veränderungen zwischen zwei zuvor klassifizierten Bildern. Durch die Klassifikation wurden die Informationen in den Bildern schon stark vereinfacht und auf das Wesentliche zusammengekürzt. Bei der Change Detection werden auch hier die Bilder voneinander abgezogen, sodass nur die Veränderungen sichtbar werden.

Anders als bei der Image Algebra kann aber hier auch direkt abgelesen werden, welche Klasse sich wie viel verändert hat - und zu welcher Klasse die veränderten Pixel jetzt gehören. Dadurch lässt sich das neu entstandene Bild viel einfacher interpretieren und direkt nutzen. Voraussetzung ist natürlich, dass die Ausgangsbilder zuvor richtig und genau genug klassifiziert wurden. Die Post-Classification-Change-Detection ist also nur so gut wie die klassifizierten Bilder, aus denen sie erstellt ist.

 

Post Classification Change Detection


Post-Classification-Change-Detection: Schematische Darstellung anhand der Klasse "Siedlung". Grüne Flächen im Ergebnisbild repräsentieren eine Zunahme, gelbe Stagnation und rote Flächen eine Abnahme der Siedlung.



Fazit:

Neben der Klassifikation ist die Change Detection, also die Veränderungsanalyse, das wichtigste Analyseverfahren der Fernerkundung. Hierbei wird untersucht, wie sich die spektralen Eigenschaften einer Region im Laufe der Zeit verändern, um abschätzen zu können, welche Prozesse auf welche Landnutzung eingewirkt haben könnten. So kann man erkennen, wie der Mensch bspw. die Natur stetig verändert. Die Vorgehensweise geht dabei entweder vom eigentlichen Bild (Imaga Algebra) oder vom bereits klassifizierten Bild (Post-Classification) aus.