(English below)
Ngày nay, hình ảnh viễn thám được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau trong các ứng dụng khác nhau. Một trong số đó là phát hiện thay đổi bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao của các khu vực thành phố. Đô thị hóa với việc sử dụng đất nhanh chóng và thay đổi lớp phủ đất đã diễn ra ở nhiều thành phố trên thế giới trong 50 năm qua. Trong bối cảnh này, việc so sánh kết quả trích xuất từ ​​những hình ảnh này và dữ liệu vectơ hiện có là vấn đề quan trọng nhất. Sự sẵn có của hình ảnh quang học có độ phân giải cao dường như rất thú vị đối với các ứng dụng cơ sở dữ liệu địa không gian, cụ thể là để thu thập và duy trì dữ liệu địa lý.

Sự phát triển của công nghệ viễn thám và xử lý ảnh đã đặc biệt tạo cơ hội cho việc xác định chi tiết các khu vực rộng lớn và về mặt này, việc sản xuất các dữ liệu gần đây đáng tin cậy và mở rộng một cách nhanh chóng. Do đó, có thể theo sau sự phát triển nhanh chóng của các khu vực đô thị và có thể xây dựng các chiến lược chỉ đạo sự phát triển đó. Về mặt này, các phương pháp trích xuất đối tượng tự động gần đây đã trở nên cần thiết để lập bản đồ địa hình quy mô lớn từ ảnh, xác định những thay đổi của địa hình và chỉnh sửa dữ liệu bản đồ hiện có. Để lập bản đồ từ ảnh có độ phân giải cao hoặc xây dựng cơ sở dữ liệu GIS và cập nhật nó, phân tích ảnh dựa trên đối tượng tự động thường được sử dụng cho các ứng dụng viễn thám trong những năm gần đây. Bên cạnh đó, vì các sản phẩm thu được bằng cách khai thác dựa trên đối tượng tự động dựa trên GIS, chúng có thể được tích hợp vào GIS, có thể truy vấn và thực hiện các phân tích chiến lược khác nhau.

  Hình 1 Phát hiện thay đổi để xác định việc sử dụng đất / lớp phủ đất

GIS là sự giới thiệu có hệ thống của nhiều dữ liệu thống kê và không gian chuyên ngành khác nhau, có thể được sử dụng trong giám sát môi trường, quan sát sự thay đổi và các quá trình cấu thành và dự đoán dựa trên thực tiễn và kế hoạch quản lý hiện tại. Viễn thám giúp thu thập dữ liệu đa phổ, không gian và thời gian thông qua các cảm biến từ xa trong không gian. Kỹ thuật xử lý ảnh giúp phân tích những thay đổi động liên quan đến tài nguyên trái đất như đất và nước bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám. Do đó, các công nghệ phân tích không gian và thời gian rất hữu ích trong việc tạo ra dữ liệu thống kê không gian dựa trên cơ sở khoa học để tìm hiểu các động thái của hệ sinh thái đất. Việc sử dụng thành công dữ liệu viễn thám để phát hiện thay đổi lớp phủ và sử dụng đất (LULC) đòi hỏi phải lựa chọn cẩn thận bộ dữ liệu thích hợp.

  Hình 2 Phát hiện thay đổi bằng hình ảnh

Nói chung, việc đưa vào Mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM) làm tăng khả năng phân biệt các đối tượng có chiều cao đáng kể so với các lớp phổ tương tự khác, chẳng hạn như cầu và đường cao tốc, các tòa nhà và tòa nhà chọc trời, cũng như cây cối và thảm thực vật trên mặt đất.

Ứng dụng hình ảnh Landsat TM để phát hiện thay đổi

Một trong những ứng dụng chính cho dữ liệu viễn thám có độ phân giải vừa phải như Landsat TM là phát hiện những thay đổi về lớp phủ giữa hai ngày khác nhau của ảnh. Trong lâm nghiệp, những xáo trộn do hoạt động rừng như tỉa thưa, làm đất, và làm đường thường có thể nhìn thấy trong ảnh ở hai thời điểm khác nhau. Điều này là do những thay đổi này có thể xảy ra trên các khu vực bao phủ ít nhất một số pixel và bởi vì những nhiễu loạn này có thể gây ra sự khác biệt lớn về độ phản xạ quang phổ của các bề mặt.

Có nhiều thông số môi trường cần được xem xét khi thực hiện phát hiện thay đổi. Việc không hiểu tác động của các yếu tố này có thể dẫn đến sai sót trong phân tích phát hiện thay đổi. Lý tưởng nhất là dữ liệu được cảm biến từ xa nên được thu thập bởi một hệ thống có độ phân giải không gian (kích thước pixel), quang phổ (bước sóng được ghi lại bởi cảm biến) và độ phân giải đo bức xạ giống nhau giữa hai hình ảnh được sử dụng. Yếu tố thời gian (ngày tìm kiếm, thời gian trong ngày) cũng rất quan trọng trong việc phát hiện thay đổi. Tất cả bốn yếu tố này cũng phải phù hợp với ứng dụng.

                 Hình 3 Phát hiện thay đổi lớp phủ đất bằng hình ảnh Landsat TM

Tóm lược
Phát hiện thay đổi là việc đo lường khung dữ liệu riêng biệt và thông tin thay đổi chuyên đề có thể hướng dẫn đến những hiểu biết cụ thể hơn về quy trình cơ bản liên quan đến thay đổi lớp phủ và sử dụng đất, hơn là thông tin thu được từ sự thay đổi liên tục. Phát hiện thay đổi kỹ thuật số là quá trình giúp xác định những thay đổi liên quan đến việc sử dụng đất và tính chất che phủ đất với tham chiếu đến dữ liệu viễn thám đa thời gian đã đăng ký địa lý. Nó giúp xác định sự thay đổi giữa hai (hoặc nhiều) ngày không được xác định của biến thể bình thường. Phát hiện thay đổi rất hữu ích trong nhiều ứng dụng như thay đổi sử dụng đất, phân mảnh môi trường sống, tỷ lệ phá rừng, thay đổi vùng ven biển, sự mở rộng đô thị và các thay đổi tích lũy khác thông qua các kỹ thuật phân tích không gian và thời gian như GIS (Hệ thống thông tin địa lý) và Viễn thám cùng với kỹ thuật số kỹ thuật xử lý ảnh.

---

SPATIAL AND TEMPORAL GIS ANALYSIS USING CHANGE DETECTION
Nowadays, remotely sensed images are used for various purposes in different applications. One of them is change detection using high resolution satellite imagery of city areas. Urbanization with rapid land use and land cover change has taken place in many cities of the world in the last 50 years. In this context, comparison of extraction results from these images and existing vector data is the most important issue. The availability of high resolution optical imagery appears to be interesting for geo-spatial database applications, namely for the capturing and maintenance of geodata.  

Developments in remote sensing and image processing technologies have specifically provided the opportunity for determination of large areas in detail and in this respect, production of reliable and extended recent data quickly. Thus, the rapid developments in urban areas can be followed and strategies of directing those developments can be formulated. In this respect, automatic object extraction approaches have recently become necessary for large-scale topographic mapping from the images, determining the changes in topography and revising the existing map data. For mapping from high resolution imagery or GIS database construction and its update, automatic object-based image analysis has been generally used for remote sensing applications in recent years. Besides, as the products obtained by automatic object-based extractions are GIS-based, they can be integrated to GIS, queried and various strategic analysis can be made.
  Fig 1  Change Detection for determining Land Use/Land Cover 

GIS is the systematic introduction of numerous different disciplinary spatial and statistical data, that can be used in environment monitoring, observation of change and constituent processes and prediction based on current practices and management plans. Remote Sensing helps in acquiring multi-spectral, spatial and temporal data through space- borne remote sensors. Image processing techniques helps in analyzing the dynamic changes associated with the earth resources such as land and water using remote sensing data. Thus, spatial and temporal analysis technologies are very useful in generating scientifically based statistical spatial data for understanding the land ecosystem dynamics. Successful utilization of remotely sensed data for land cover and land use (LULC) change detection requires careful selection of appropriate data set.
  Fig 2  Change Detection using Imagery 

Generally speaking, the inclusion of Digital Elevation Model (DEM) increases the ability to differentiate objects with significant height compared to other spectrally similar classes, such as bridges and highways, buildings and skyscrapers, as well as trees and ground level vegetation. 

Application of Landsat TM imagery for Change Detection

One of the major applications for moderate-resolution remote sensing data such as Landsat TM is to detect landcover changes between two different dates of images. In forestry, disturbances due to forest operations such as thinning, soil preparation, and road construction are often visible in images from two different dates. This is because these changes may occur over areas that cover at least several pixels and because these disturbances can cause large differences in spectral reflectance of the surfaces. 

There are many environmental parameters that should be considered when performing change detection. Failure to understand the impact of these factors can lead to errors in the change detection analysis. Ideally, the remotely sensed data should be acquired by a system that holds spatial (pixel size), spectral (wavelengths recorded by a sensor), and radiometric resolutions that are the same between the two images used. The temporal (date of acquisition, time of day) factor is also important in change detection. All four of these factors should also be appropriate to the application.
                 Fig 3  Land Cover Change Detection Using Landsat TM Imagery 

Summary
Change detection is the measurement of the distinct data framework and thematic change information that can guide to more tangible insights into underlying process involving land cover and land use changes, than the information obtained from continuous change. Digital change detection is the process that helps in determining the changes associated with landuse and land cover properties with reference to geo-registered multi-temporal remote sensing data. It helps in identifying change between two (or more) dates that is uncharacterized of normal variation. Change detection is useful in many applications such as landuse changes, habitat fragmentation, the rate of deforestation, coastal change, urban sprawl, and other cumulative changes through spatial and temporal analysis techniques such as GIS (Geographic Information System) and Remote Sensing along with digital image processing techniques.

Geolink tổng hợp từ Satpalda