Phát hiện biến động (Change Detection) trong Erdas Imagine

Author
Các công cụ Phát hiện biến động trong phần mềm Erdas Imagine được xây dựng nhằm xác định những biến động đáng quan tâm trên ảnh viễn thám được thu thập tại hai thời điểm khác nhau. Những công cụ này phát hiện biến động của lớp phủ bề mặt theo thời gian và những biến động khác trong các đặc tính chi tiết của lớp bề mặt. Mỗi công cụ sử dụng các phương pháp khác nhau để tính toán các biến động. Trong phiên bản có sẵn, một số công cụ Phát hiện biến động đã được xây dựng và áp dụng. Tuy nhiên, người dùng vẫn có thể tùy chỉnh các mô hình sẵn có cho phù hợp với yêu cầu sử dụng. Dưới đây là một số công cụ Phát hiện biến động đã được xây dựng sẵn trong phần mềm:

- Discriminant Function
Phát hiện biến động dựa trên hàm phân biệt đối tượng được sử dụng để tính toán xác suất biến động trên mỗi pixel từ hai hình ảnh được chụp tại các thời điểm khác nhau. Quá trình này thực hiện phân loại không giám sát đối với hình ảnh đầu vào và sử dụng phân tích hàm phân biệt (Discriminant Function) để tính xác suất biến động giữa cặp ảnh dữ liệu đầu vào.
Kết quả thu được là ảnh thang độ xám liên tục với các giá trị pixel trong phạm vi từ 0,0 đến 1,0. Các giá trị này biểu thị xác suất pixel đã biến động theo một cách đáng kể. Các giá trị gần 0,0 chỉ ra xác suất biến động thấp, trong khi đó các giá trị gần 1,0 cho thấy khả năng biến động cao.

- Image Difference
Công cụ Image Difference tính toán sự khác biệt giữa hai hình ảnh, làm nổi bật những biến động vượt quá ngưỡng do người dùng chỉ định. Đầu vào của mô hình này là dữ liệu hình ảnh chưa phân loại. Đối với dữ liệu ảnh đa phổ, người dùng có thể chọn bất kỳ band ảnh nào để thực hiện so sánh. Kết quả thu được là ảnh thang độ xám liên tục. Hình ảnh này là kết quả trực tiếp của phép trừ giá trị band Ảnh trước và Ảnh sau. Image Difference tính toán sự biến động về giá trị độ sáng theo thời gian, ảnh kết quả sẽ phản ánh sự biến động đó bằng cách sử dụng ảnh thang độ xám liên tục.
Ngưỡng biến động và màu sắc các lớp do người dùng thiết lập và tùy chỉnh.



- Feature to Feature
Mô hình Phát hiện biến động này hoạt động dựa trên hai lớp dữ liệu vector (vùng) đầu vào. Mô hình này sẽ nhận hai tệp đầu vào chứa dữ liệu đối tượng vùng, kích thước ô tối thiểu và đơn vị bản đồ, ngưỡng biến động và thực hiện so sánh đối tượng biến động theo cả hai lớp (hướng). Kết quả trả về là hai lớp đối tượng mới đã biến động tương ứng.



Ngưỡng - được sử dụng để xác định xem một đối tượng có biến động hay không. Giá trị ngưỡng nằm trong khoảng từ 0,0 đến 1,0. Giá trị 0,0 sẽ hiển thị cho các biến động giữa các đối tượng. Khi giá trị ngưỡng tăng lên, lượng biến động giữa các đối tượng được yêu cầu tăng lên. Giá trị 0,99 sẽ chỉ hiển thị các biến động khi toàn bộ đối tượng đã được thêm hoặc xóa.

- Chart to Chart
Mô hình thực hiện phát hiện những biến động giữa hai ảnh chuyên đề (ảnh đã phân loại và được mã màu). Giả định các lớp phân loại giống nhau giữa cả hai ảnh đầu vào. Kết quả phát hiện biến động là một hình ảnh raster 32 bit chứa các pixel với các giá trị đại diện cho các lớp đã biến động. Các lớp biến động này được gán nhãn là “Changed” - biến động trong thuộc tính. Ngưỡng biến động do người dùng khai báo và các giá trị ngưỡng nằm trong khoảng từ 0,0 đến 1,0. Các giá trị lớp có chỉ số biến động nhỏ hơn Ngưỡng được lọc khỏi hình ảnh đầu ra và gán giá trị Opacity bằng 0.
 
Lượt thích: Nova
Top