GIS（地理信息系统）的更改检测是一个过程，它测量特定区域的属性在两个或多个时间段之间如何变化。变化检测通常涉及比较在不同时间拍摄的区域的航空照片或卫星图像。该过程最常与环境监测，自然资源管理或衡量城市发展相关联
比较是如何进行的？使用什么工具？
我认为说明不完整。或缺少某些内容。
在哪里或哪些书中可以找到有关变更检测的更多信息？
我应该使用哪些工具对shapefile中的数据进行此类分析？ （请仅开放源代码）
关于变更检测的一些论文（理论和技术）
变更检测技术（D. LU，E。BRONDI，ZIO和E. MORAN，2004，pdf ）
NDVI时间序列中的趋势变化检测：年际可变性和方法学的影响
Forkel，M.，Carvalhais，N.，Verbesselt，J.，Mahecha，MD，Neigh，C.，Reichstein ，M.（2013）
Remote Sensing 5（2013）5。 -ISSN 2072-4292-第2113-2144.
全球植被活动趋势的变化
Jong，R. de，Verbesselt，J.，Zeileis，A.，Schaepman，ME（2013）
Remote Sensing 5（2013） 3。 -ISSN 2072-4292-第1117年-1133年。
从MODIS时间序列（2000-11年）起，夏季海冰下降，温度升高和西伯利亚北极冻原植被变化之间的关系。 ，Herold，M.，Verbesselt，J.（2012）
Environmental Research Letters 7（2012）4。 -ISSN 1748-9326-第12.
使用卫星图像时间序列进行的近实时干扰检测
Verbesselt，J.P.，Zeileis，A.，Herold，M.（2012）
Remote Sensing of Environment 123（2012）。 -ISSN 0034-4257-第98-108。
全球绿化和褐变的趋势变化：短期趋势对长期变化的贡献
Jong，R. de，Verbesselt，J.，Schaepman，ME，Bruin，S. de（2012）
全球变化生物学18（2012）2。 -ISSN 1354-1013-第642-655.
通过对物候变化的检测，同时考虑了卫星图像时间序列的突然和逐渐趋势
Verbesselt，J.，Hyndman，R.，Zeileis，A.，Culvenor，D.（2010）
环境遥感114（2010）12。 -ISSN 0034-4257-第2970-2980.
检测卫星图像时间序列的趋势和季节变化
韦尔伯塞特尔·J·亨德曼·R·纽纳姆·G·库尔温诺尔（2010）
遥感环境114（2010）1。 -ISSN 0034-4257-第106-115.
（我会在以后添加更多，就像我发现更多著名的论文一样）
#1 楼
更改检测是ENVI或Orfeo工具箱等遥感软件包中的常见操作/模块。它通常涉及栅格数据（例如，卫星图像）。比较是如何完成的？用什么工具？我觉得
说明不完整。或缺少某些内容。
通过比较两个在不同时间拍摄但覆盖相同区域的光栅图像来完成更改检测。由于图像覆盖同一区域，因此图像会相互重叠。想象一下，两个网格相互堆叠。
然后就需要比较新栅格中的像素值是否与旧栅格中的像素值相同。然后标记已更改的像素。输出通常是一个栅格，其覆盖范围与突出显示更改区域的两个图像相同。这当然是一种简化，但是您可以理解：)
我可以在何处或何处找到有关变更的更多信息
检测？
您可以从这些文档开始
评论文章使用遥感数据的数字变更检测技术
变化的状态GIS中的检测
更改检测如何工作
我应该使用哪些工具来使用shapefile中的数据进行这种分析？ （请仅开放源代码）
您可以尝试Opticks。它具有更改检测插件。
#2 楼
在此处查看可与QGIS一起使用的DTclassifier。DTclassifier为栅格提供简单的简化界面
使用决策树进行分类和更改检测。
插件功能：
集成方法—在QGIS中执行所有操作，包括训练数据收集，树构建和分类
在QGIS中使用计算机视觉库OpenCV的第一个示例
使用非参数分类算法-决策树。
您可以在此处找到教程。
除此之外，您还可以在此处浏览此帖子，熵变化检测
评论
是的，视觉示例非常有用。谢谢！
–尼克
2012年9月13日下午13:57
#3 楼
我认为您不会找到许多用于矢量数据（例如shapefile）变化检测的工具，因为这是一个琐碎的问题-只需走一下点，然后告诉我它们是否相同。变化检测对于光栅图像（例如SAR图像或视觉/ IR图像）更常见，其中的问题是检测从一个卫星通过到下一个，或者从一架飞机飞越到另一个，或者在“之前和之后”的变化一个遭受自然灾害的站点。
对于栅格图像，Orfeo Toolbox是一个开源工具包选项。
评论
是的，我同意向量数据的琐碎性。我更新了问题以包括栅格
–尼克
2012年9月13日上午10:07
向量数据的问题听起来是微不足道的，因为您提出了一个微不足道的问题！例如，当形状是代表表面事物范围（例如森林覆盖，城市发展等）的多边形时，则更改检测需要将各层相交并分析重叠的几何形状。当形状为线性时，通常会感兴趣的是测量形状之间的差异-平均距离，最大距离等。当形状为点时，人们想要测量点之间的典型距离，是否有新点出现了，旧的消失了。
– hu
2012年9月13日下午16:55
我对此没有完整的答案，但我仍然认为这可能是一个更简单的问题（仅在最简单的情况下才是简单的），因为您已经拥有“良好”的数据，并且不需要处理注册/分类首先。我不知道有什么方法可以尝试处理未分类的特征数据，但是大多数基于GEOS的软件中都有度量标准，用于简单距离计算，Hausdorff距离等。
– BradHards
2012-09-14 9:28
#4 楼
变化检测遥感学科中的变化检测是一种分析过程，旨在检测随时间和空间变化的土地覆盖或/和土地使用情况。
PCA作为变更检测技术
在最常见和成功的变更检测实践中，主成分分析（PCA）在双向或多时相多维数据上的应用（ Lu等人，2003年）。什么是PCA？
主成分分析（PCA）是多维线性变换算法。它以一种称为主成分（PC）的第一个变量包含大部分原始数据方差的方式重构了多元数据集。因此，PCA通过使用比构成初始数据集的维度更少的维度，提供了可靠地描述或表示多维数据集的潜力（Jolliffe，2002）。 br />
PCA在第一部分中重定向原始数据集的最大方差，该方差主要类似于不变的景观特征。然后，用户有责任通过高级数字图像处理操作（即图像（分段和）分类）提取更改。
使用（G）FOSS的基于PCA的更改检测
PCA在GRASS-GIS（i.pca模块），R（princomp（）和prcomp（）函数），OrfeoToolbox，SAGA-GIS以及可能的更多（免费和开放源代码应用程序）中实现。
深入上述示例的一个示例工作，展示了如何基于PCA和GFOSS绘制燃烧区域的图-本质上是变更检测分析。请参阅此工作，以获取有关该主题的详尽参考列表。
关于使用GRASS-GIS和R执行PCA的信息，有一个专用的GRASS-wiki页面，名为“主成分分析”。
参考文献
Jolliffe，I. T.（2002）。主成分分析。 Springer，第二版。 28个插图。
Lu，D.，Mausel，P.，Brondizio，E.和Moran，E.（2003）。变更检测技术。国际遥感杂志，25（12）：2365。
#5 楼
开源GIS和遥感软件包Whitebox地理空间分析工具（http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/）有相当多的工具可用于对图像进行变化检测。这包括用于更改矢量分析，交叉制表，图像回归，主成分分析和写入功能存储器插入操作的工具。作为软件的首席开发人员，我可能有偏见，但我经常使用Whitebox向大学生教授变更检测，我的经验是，它是用于此类分析的用户友好型直观软件。
评论
变更检测的四个方面，特别是在监视自然资源时尤其重要（Macleod和Congalton，1998年）：检测变更，识别变更的性质，衡量变更的程度，评估变更的空间格局。