CCDC を使用した変化の解析 (Image Analyst ツール)
サマリー
CCDC 法を使用してピクセル値の経時的な変化を評価し、モデル結果を含む変化解析ラスターを生成します。
使用法
Continuous Change Detection and Classification (CCDC) アルゴリズムは、ピクセル値の経時的な変化を識別するための手法です。 これは、最初に時系列のマルチバンド Landsat 画像用に開発された手法であり、変化を検出して、変化が起きた前後の土地被覆を分類するために使用されます。 このツールは、サポートされているセンサーからの画像で使用でき、シングル バンド ラスターの変化の検出にも利用できます。 たとえば、このツールは使用して、時系列の NDVI ラスターの変化を検出し、森林破壊イベントを特定できます。
このツールから生成される出力は、変化解析ラスター内のモデル情報であり、各ピクセルには、時間の経過とともにそのピクセルがどのように変化したかを示す一連のモデル情報が格納されています。 この変化解析ラスターは、各スライスがモデル係数、RMSE (二乗平均平方根誤差)、観測された変化で構成されるマルチバンド ラスターになる多次元ラスターです。 各ピクセルの変化情報を含むラスターを生成する 変化解析ラスターから変化を検出 ツールへの入力として使用できます。
出力内のスライス数は、入力内のスライス数と一致します。
入力多次元ラスターに少なくとも 1 年間にわたって 12 個以上のスライスが含まれている必要があります。
This tool extracts changes in an observed feature, so the ideal input multidimensional imagery should capture a consistent observation throughout time and should not include atmospheric or sensor interference, clouds, or cloud shadow. The best practice is to use data that has been normalized and can be masked using a QA band—例として、雲のマスクを含む Landsat Collection 1 Surface Reflectance プロダクトがあります。
出力変化解析ラスターで計算された変化を調べるには、時系列プロファイル チャートを作成します。 変化解析ラスターでさまざまな場所のグラフを生成して、いつ変更が発生したかを表示します。 ピクセルが変化すると、グラフはピクセル値に適合した回帰モデルが時間の経過とともに新しいモデルに変化したブレークを表示して、変化を示します。 グラフ上のポイントにポインターを合わせると、モデルが変化した日を確認できます。
出力変化解析ラスターは分類にも利用できます。 このツールを実行して、変化解析ラスターを生成します。 次に、時間フィールドのあるトレーニング サンプルを作成し、サンプルが土地被覆を表す時間を示します。 次に、トレーニング ツールを実行して、分類器定義ファイル (.ecd) を生成します。 最後に、
.ecdファイルと変化解析ラスターを入力として使用して ラスターの分類 ツールを実行し、多次元分類済みラスターを生成します。時間マスキングのバンド パラメーターでは、雲、雲の影、雪のマスクに使用するバンドを指定します。 短波赤外 (SWIR) バンドでは雲の影と雪は暗く表示され、緑バンドでは雲と雪が明るくなるため、SWIR バンドと緑バンドのバンド インデックスをマスクすることをおすすめします。
フィッティング頻度 (年) を更新 パラメーターでは、時系列モデルに新しい観測データを反映する頻度を定義します。 モデルを頻繁に更新すると、計算負荷が高く、メリットがわずかになる可能性があります。 たとえば、多次元ラスターに 1 年あたり 365 個のスライス、つまり観測データの消去が存在し、更新頻度が観測データごとの場合、その処理にかかる計算負荷は、年に一度更新する場合と比べて 365 倍に増えますが、精度は高くなりません。
このツールの実行には、時間がかかる場合があり、結果を保存するために大量のディスク容量を必要とします。 処理時間を短縮し、保存容量を減らすには、次の手順に従うことをおすすめします。
このツールは、多次元ラスター データセットをクラウド ラスター形式 (CRF) で生成します。 現在、これ以外の出力形式はサポートされていません。
パラメーター
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
|
入力多次元ラスター |
入力多次元ラスター データセット。 |
Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service |
|
変化を検出するバンド (オプション) |
変更の検出に使用するバンド ID。 バンド ID を指定しない場合、入力ラスター データセットのすべてのバンドが使用されます。 |
Long |
|
時間マスキングのバンド (オプション) |
時間マスク (Tmask) で使用されるバンド ID。 緑バンドと SWIR バンドを使用することをおすすめします。 バンド ID を指定しない場合、マスキングは実行されません。 |
Long |
|
変化を検出するためのカイ二乗閾値 (オプション) |
カイ二乗統計情報変更確率閾値。 観測データに含まれている計算された変更確率がこの閾値を超えている場合、異常としてフラグが付けられ、変更イベントの可能性があります。 デフォルト値は 0.99 です。 |
Double |
|
最小連続異常観測数 (オプション) |
イベントが変更と見なされる前に発生する連続異常観測の最小数です。 ピクセルは、変更と見なされる前に、指定した数の連続するタイム スライスに対して、異常としてフラグを付けられる必要があります。 デフォルト値は 6 です。 |
Long |
|
更新フィッティング頻度 (年) (オプション) |
時系列モデルを新しい観測データで更新する頻度 (年)。 デフォルト値は 1 です。 |
Double |
戻り値
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
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出力 CCDC 解析ラスター |
出力クラウド ラスター形式 (CRF) の多次元ラスター データセット。 CCDC 解析のモデル情報を含む出力変化解析ラスター。 |
Raster |
環境
セル サイズ, 圧縮, 現在のワークスペース, 地理座標系変換, NoData, 出力データのコンフィグレーション キーワード, 出力座標系, 範囲, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスター統計, リサンプリング方法, スクラッチ ワークスペース, スナップ対象ラスター, タイル サイズ
ライセンス情報
- Basic: Image Analyst が必要
- Standard: Image Analyst が必要
- Advanced: Image Analyst が必要