Merhaba, bu haftaki yazımızda SAR görüntüsü ile değişim analizi konusuna değineceğiz. SAR verileri çevresel izleme uygulamaları için çok güçlü bir araçtır. Bilindiği gibi değişim analizi için iki farklı tarihli görüntüye ihtiyaç vardır. Ve bu iki görüntünün birbirine göre yöneltilmesi gerekmektedir. Bunun için AUTOSHIFT algoritmasını kullandık. AUTOSHIFT, görüntüden görüntüye korelasyona dayalı olarak uygulanacak optimum alt piksel kaymasını hesaplar.
Bu işlemin ardından görüntülerimiz değişim analizine hazır hale geldi. SAR görüntüsü değişim analizi için 3 algoritma geliştirilmiştir.
İlki (CCDINTEN), toplam geri saçılmadaki değişikliklere dayanır. İkinci (CCDPHASE) tutarlılıktaki değişikliklere dayanır; ve üçüncüsü Wishart dağılımındaki (CCDWISH) değişikliklere dayanmaktadır. CCDPHASE ve CCDWISH karmaşık değerli girdi gerektirirken CCDINTEN gerçek veya karmaşık değerli girdilerle çalışabilir.
CCDINTEN (Yoğunluğa dayalı değişiklik algılama- Intensity-based change detection), eski ve yeni görüntünün toplam radar geri saçılımının oranındaki değişikliği ölçer ve seçilen kanal listesi tarafından belirtilen yoğunlukların toplamını karşılaştırır. Aşağıda sarı ile vurgulanan piksellerle algılanan değişiklikler gösterilmiştir.
CCDPHASE (Coherence (phase)-based change detection- Tutarlılık (faz) tabanlı değişiklik algılama), eski ve yeni görüntü arasındaki ortalama tutarlılığı (kullanıcı tarafından belirlenen pencere boyutu üzerinden) ölçer. Tutarlılık değerleri sıfır ile bir arasında değişecektir. Değişim alanları sıfıra yakın tutarlılık değerlerine sahip olacak (yani artık tutarlı değiller), değişmeyen alanlar ise daha yüksek değerlere sahip olacaktır. CCDPHASE tarafından tespit edilen değişikliklerin ilk %2’si, aşağıda kırmızı ile vurgulanan piksellerle gösterilmiştir.
CCDWISH (Wishart istatistiklerine dayalı- Based upon Wishart statistics) algoritması ise değiştirilmiş Wishart istatistiklerine dayalı olarak değişimi ölçer. Her pencere için ilgi alanının “aynı” olma istatistiksel olasılığı hesaplanır. Olasılığı yüksek olan alanlar değişmemiş, olasılığı düşük alanlar değiştirilmiş olarak kabul edilir. Aşağıda yeşil ile vurgulanan piksellerle gösterilmiştir.
CCDWM (Based upon user-defi ned weighted metrics- Kullanıcı tanımlı ağırlıklı metriklere dayalı) modülü, çeşitli değişiklik algılama tekniklerinden türetilen ağırlıklı değişiklik değerini hesaplar. Çoklu teknikler (yoğunluk, tutarlılık, Wishart) için bir değişiklik gösteren alanların, gerçek değişiklikleri belirtme ve yanlış pozitifleri ortadan kaldırma olasılığı çok daha yüksektir. Yoğunluk, tutarlılık ve Wishart dağılımındaki değişikliklerin sonuçlarının eşit olduğu CCDWM tarafından tespit edilen değişikliklerin ilk %2’si mor renkle vurgulanan piksellerle gösterilmiştir.
Değişim analizi birçok uygulamada tercih edilen bir yöntemdir hem optik hem de radar verileri ile bu işlem yapılabilmektedir. Bu işlem için kullanılan algoritmaları sizlere tanıtmak istedik. Umarım faydalanırsınız.
İyi günler dileriz.
Buğçe GÖKÇE
Catalyst Professional ürününü satın almak için buraya tıklayın.
