Mô hình phát hiện thay đổi đô thị - Urban Change Detection

Author
Spatial Modeler là mô đun trong phần mềm xử lý ảnh Erdas Imagine, cho phép xây dựng và thực thi các mô hình xử lý không gian, đặc biệt là tự động hóa các quy trình xử lý đối với dữ liệu ảnh raster. Sử dụng Spatial Modeler, người dùng cũng có thể thực thi các mô hình phát hiện biến động - Change Detection. Dưới đây là phần ví dụ mô tả cách thức hoạt động của mô hình phát hiện thay đổi đô thị sử dụng Spatial Modeler.
Dựa trên nguyên tắc tìm kiếm sự khác biệt giữa ảnh chụp ở hai thời điểm khác nhau, mô hình này sẽ tạo ra một ảnh mới hiển thị các thay đổi - tăng hoặc giảm tương ứng với các đối tượng như các tòa nhà hoặc cơ sở hạ tầng được xây mới hoặc xóa bỏ. Ngoài ra, các khu vực bị mất cây cũng có thể được xác định trên ảnh kết quả.
'Info Stack - Chồng xếp thông tin' là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả tập dữ liệu raster được tạo thành từ các lớp thông tin không nhất thiết phải là dữ liệu "hình ảnh". Trong mô hình này, dữ liệu được đề cập là tệp tin raster quang học với các band RGB và NIR đã được hiệu chỉnh và bổ sung band thứ năm là thông tin độ cao chỉ định cho từng pixel ảnh. Band độ cao được tạo ra tự động từ nguồn ảnh lập thể sử dụng kỹ thuật đối sánh bán toàn cầu. Việc chồng xếp thông tin phải được thực hiện trước đó và không nằm trong mô hình Change Detection này.

Mô hình Urban Change Detection xây dựng trong phần mềm Erdas Imagine
Thông số đầu vào cho mô hình


  • Earlier info stack - Ảnh chồng xếp thông tin ở thời điểm trước.
  • Later info stack - Ảnh chồng xếp thông tin ở thời điểm sau.
  • Output results file - Ảnh kết quả đầu ra. Ảnh này là dữ liệu ảnh thematic 1 band với các màu sắc đã được quy định cho từng loại thay đổi.
  • Minimum elevation change for building detection (feet) - Độ cao tối thiểu được coi là có thay đổi đối với đối tượng là các công trình hay tòa nhà. Đơn vị tính: feet.
  • Minimum area size for buildings (pixels, sq meters) - Diện tích tối thiểu để xác định các đối tượng công trình hay tòa nhà. Định dạng: Số nguyên. Đơn vị: mét vuông.
  • Minimum elevation change for trees (feet): Độ cao tối thiểu được coi là có thay đổi đối với đối tượng cây xanh. Đơn vị tính: feet.
  • Minimum area size for trees (feet) - Diện tích tối thiểu để xác định đối tượng cây xanh. Đơn vị tính: feet.
  • Noise filtering amount - Mức lọc nhiễu (0-không, 1-thấp, 2-trung bình, 3-cao). Định dạng: Số nguyên. Để giảm nhiễu, có thể áp dụng nhiều mức lọc nhiễu khác nhau trong mô hình.
Dữ liệu sử dụng
Dữ liệu được sử dụng trong mô hình là dữ liệu ảnh vệ tinh được chụp tại khu vực El Paso, Texas, lấy từ nguồn HxIP - Chương trình hình ảnh của Hexagon (http://www.leica-geosystems.us/en/HxIP-Hexagon-Imagery-Program_106454.htm).
Những hình ảnh gốc khu vực El Paso, Texas được chụp vào ngày 26 tháng 8 năm 2010 và ngày 30 tháng 8 năm 2012. Phần mềm Leica XPro đã sử dụng các cặp ảnh lập thể của mỗi ngày để tạo ra dữ liệu DSM (mô hình bề mặt kỹ thuật số). Tiếp đó, ảnh chồng xếp thông tin - dữ liệu 5 band đã được tạo ra. Tập ảnh 5 band này sau đó đã được xử lý trước trong ERDAS IMAGINE, chuyển đổi các giá trị pixel của ảnh thành hệ số phản xạ mặt đất.
  • 2010a_info_stack_subset.img – Ảnh chồng xếp thông tin năm 2010.
  • 2012a_info_stack_subset.img – Ảnh chồng xếp thông tin năm 2012.
Kết quả
Sau khi thực thi mô hình, kết quả thu được sẽ bao gồm:
  • Các tòa nhà/công trình được xây mới: Màu vàng và cam
  • Các tòa nhà/công trình bị phá bỏ: Màu xanh dương
  • Cây cối đã bị chặt bỏ: Màu xanh lá cây
 

NPT

Active Member
Em chưa biết rõ sau khi sử dụng Spatial Modeler thì độ phân giải của ảnh mới như nào vậy ạ. Anh chia sẻ thêm nha
 
Author
Chào bạn, việc sử dụng Spatial Modeler chỉ giúp tự động hóa quy trình phân loại ảnh thành các lớp chuyên đề. Ảnh gốc vẫn được giữ nguyên độ phân giải.
 
Mình đang thắc mắc là mình muốn trải nghiệm mô hình trên thì yêu cầu để thực hiện là gì vậy ạ?
 
Top