使用 CCDC 分析变化 (影像分析工具)

汇总

使用连续变化检测和分类 (CCDC) 方法评估像素值随时间的变化，并生成包含模型结果的变化分析栅格。

用法

连续变化检测和分类 (CCDC) 算法用于识别像素值随时间的变化。最初，它是针对多波段 Landsat 影像的时间序列开发的，用于检测变化以及对在变化发生之前和之后的土地覆盖进行分类。本工具可配合受支持传感器的影像使用，也可用于检测单波段栅格的变化。例如，可以使用本工具检测 NDVI 栅格时间序列的变化，从而识别森林砍伐事件。
此工具的输出是变化分析栅格中的模型信息，其中每个像素都将存储一组模型信息，用于描述该像素随时间变化的历史记录。变化分析栅格是多维栅格，其中每个剖切片是一个多波段栅格，由模型系数、均方根误差 (RMSE) 和观测的变化组成。可将其用作使用变化分析栅格检测变化工具的输入，该工具会生成一个包含每个像素变化信息的栅格。

输出中的剖切片数量与输入中的剖切片数量匹配。
输入多维栅格必须至少包含 12 个剖切片，且跨度至少为 1 年。
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—例如，包含云掩膜的 Landsat Collection 1 表面反射率产品。
要探索输出变化分析栅格中计算出的变化，请创建时间剖面图。为变化分析栅格中的各个位置生成图，以查看变化发生的时间。对于已变化像素，该图将在像素值随时间的转换为新模型的拟合回归模型中显示中断，表示发生了变化。可将指针悬停在图中的点上，以识别模型的变化日期。
输出变化分析栅格也可用于分类。运行该工具以生成变化分析栅格。然后创建带时间字段的训练样本来表示样本代表土地覆盖的时间。接着，运行训练工具以生成分类器定义文件 (.ecd)。最后，运行分类栅格工具，将 .ecd 文件和变化分析栅格作为输入，生成多维分类栅格。
用于时间掩膜的波段参数可指定用于云、云阴影和雪掩膜的波段。云阴影和雪会在短波红外 (SWIR) 波段看起来较暗，而云和雪会在绿色波段看起来较亮，因此建议您对 SWIR 和绿色波段的波段指数进行掩膜。
**更新拟合频率（以年为单位）**参数用于定义使用新观测点来更新时间序列模型的频率。频繁更新模型可能会导致高昂的计算成本，可能会使收益将至最低。例如，如果多维栅格中每年有 365 个剖切片或清晰的观测值，并且更新频率是针对每个观测值的，则与每年更新一次相比，该处理的计算成本将高出 365 倍，但准确性可能并不会提高。
本工具运行时间可能较长，且需要大量磁盘空间来存储结果。为了缩短处理时间并减少存储空间占用，建议采取以下步骤：
- 关闭金字塔环境。取消选中环境窗格中的构建金字塔框或在 Python 中将环境设置为 NONE。
- 将压缩环境设置为 LERC 并将最大误差设置为 0.000001。
- 如果您预计将多次对本工具的输出运行使用变化分析栅格检测变化工具，推荐对结果构建多维转置。
该工具将生成云栅格格式 (CRF) 的多维栅格数据集。目前，尚不支持其他输出格式。

标注	说明	数据类型
输入多维栅格	输入多维栅格数据集。	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
用于检测变化的波段（可选）	用于变化检测的波段 ID。如果未提供波段 ID，则将使用输入栅格数据集中的所有波段。	Long
用于时间掩膜的波段（可选）	要在时间掩膜 (Tmask) 中使用的波段 ID。建议使用绿色波段和 SWIR 波段。如果未提供波段 ID，则不会进行任何掩膜。	Long
用于检测变化的卡方阈值（可选）	卡方统计信息变化概率阈值。如果观测值算得的变化概率高于此阈值，则将其标记为异常，即潜在的变化事件。默认值为 0.99。	Double
最小连续异常观测次数（可选）	在事件被视为变化之前必须进行的最小连续异常观测次数。像素必须针对指定数量的连续时间片标记为异常，然后才能将其视为真正的变化。默认值为 6。	Long
更新拟合频率（以年为单位）（可选）	使用新观测值更新时间序列模型的频率（以年为单位）。默认值为 1。	Double

返回值

标注	说明	数据类型
输出 CCDC 分析栅格	输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。包含来自 CCDC 分析的模型信息的输出变化分析栅格。	Raster

标注

说明

数据类型

输出 CCDC 分析栅格

输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。

包含来自 CCDC 分析的模型信息的输出变化分析栅格。

Raster

AnalyzeChangesUsingCCDC(in_multidimensional_raster, {bands}, {tmask_bands}, {chi_squared_threshold}, {min_anomaly_observations}, {update_frequency})

名称	说明	数据类型
in_multidimensional_raster	输入多维栅格数据集。	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
bands [bands,...] （可选）	用于变化检测的波段 ID。如果未提供波段 ID，则将使用输入栅格数据集中的所有波段。	Long
tmask_bands [tmask_bands,...] （可选）	要在时间掩膜 (Tmask) 中使用的波段 ID。建议使用绿色波段和 SWIR 波段。如果未提供波段 ID，则不会进行任何掩膜。	Long
chi_squared_threshold （可选）	卡方统计信息变化概率阈值。如果观测值算得的变化概率高于此阈值，则将其标记为异常，即潜在的变化事件。默认值为 0.99。	Double
min_anomaly_observations （可选）	在事件被视为变化之前必须进行的最小连续异常观测次数。像素必须针对指定数量的连续时间片标记为异常，然后才能将其视为真正的变化。默认值为 6。	Long
update_frequency （可选）	使用新观测值更新时间序列模型的频率（以年为单位）。默认值为 1。	Double

返回值

名称	说明	数据类型
out_ccdc_result	输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。包含来自 CCDC 分析的模型信息的输出变化分析栅格。	Raster

名称

说明

数据类型

out_ccdc_result

输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。

包含来自 CCDC 分析的模型信息的输出变化分析栅格。

Raster

代码示例

AnalyzeChangesUsingCCDC 示例 1（Python 窗口）

该示例对 30 年的每月 NDVI 栅格执行连续变化检测。变化检测只使用一个波段，卡方概率阈值为 0.90。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

changeAnalysisRaster = arcpy.ia.AnalyzeChangesUsingCCDC(
    "Monthly_NDVI_30_years.crf", [0], [], 0.90, 6, 1);

# Save output
changeAnalysisRaster.save(r"C:\data\NDVI_ChangeAnalysis.crf")

AnalyzeChangesUsingCCDC 示例 2（独立脚本）

该示例对 Landsat 7 影像的时间序列执行连续变化检测，其中 3 和 7 波段（索引分别为 2 和 6）用于生成雪、云及云阴影掩膜。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Define input parameters
in_multidimensional = r"C:\data\Landsat_time_series.crf"
change_bands = [0,1,2,3,4,5,6]
tmask_bands = [2,6]
chi_sq_threshold = 0.99
min_consecutive_observations = 3
update_frequency = 1

# Run
changeAnalysisRaster = arcpy.ia.AnalyzeChangesUsingCCDC(
    in_multidimensional, change_bands, tmask_bands, chi_sq_threshold,
    min_consecutive_observations, update_frequency)

# Save output
changeAnalysisRaster.save(r"C:\data\Landsat_ChangeAnalysis.crf")

环境

像元大小, 压缩, 当前工作空间, 地理变换, NoData, 输出配置关键字, 输出坐标系, 范围, 并行处理因子, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小

许可信息

基本: 需要 Image Analyst
标准: 需要 Image Analyst
高级: 需要 Image Analyst

使用 CCDC 分析变化 (影像分析工具)

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用法

参数

返回值

环境

许可信息

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