评估火灾损失
变化检测是影像和遥感的基本应用之一。 通常会涉及到比较在单一区域中在不同时间采集的影像数据集，以确定变化的类型、幅度和位置。 发生变化的原因包括人为活动、突然的自然干扰或长期的气候或环境趋势。
您要处理的变化检测的第一个示例是在火灾环境中。 2020 年 8 月，在肯尼亚察沃国家公园一场毁灭性火灾肆虐了数天。 这场火灾给公园造成了大量损坏，幸运的是没有人员伤亡。 您希望以国家公园的 GIS 分析人员的身份识别火灾导致的火灾迹地并将其提取到新数据图层中。 这个新的火灾迹地图层可以提供受损区域的精确轮廓，可用于积极地管理火灾善后工作以及减轻火灾对公园野生动物及旅游活动带来的负面影响。
设置并浏览影像
首先，您需要打开应用程序，设置感兴趣位置（或范围），然后选择最相关的影像。
- 打开 Digital Earth Africa Explorer 应用程序。
- 应用程序将打开并显示非洲大陆。
您需要先在地图上定位火灾位置。
- 在搜索框中，键入 Taveta, Kenya，然后按 Enter 键。
地图更新为显示新位置。
- 关闭搜索结果弹出窗口。
- 单击缩小按钮四次。
- 向东（右）平移，直到显示塔韦塔和泰塔-塔维塔以及连接两个地点的 A23 号公路。
- 在侧边栏上，单击浏览影像按钮。
- 在浏览影像窗口中，对于图层，选择 Landsat。 对于渲染，选择含 DRA 农业。
在地图上，影像将更新。
农业波段组合使用短波红外，近红外和蓝色光谱波段。 它会以亮绿色高亮显示健康植被并以棕色显示裸土或缺少植被。 DRA 表示动态范围调整，这是一种改进影像对比度的技术。
默认情况下，当前看到的是最近采集的影像，通常距离当前日期不超过几周。 要研究火灾的影响，需要查看不久之前以及火灾之后采集的影像，火灾从 2020 年 8 月 8 日持续到 8 月 10 日。
- 在浏览影像窗口中，检查日期部分。
可通过时间滑块移动时间查看当前范围内所有可用的各个 Landsat 影像（或场景）。 当前应将指针放置在 2023 年 5 月 20 日或另一个最近日期。 现在，您将开始滚动浏览时间。
- 在时间滑块上，单击加号和减号按钮移动时间，直到达到 2020 年 6 月 4 日。
提示：
还可以将指针拖动到所需日期。
片刻之后，影像将更新。
此影像显示该区域在火灾前的样子。 尽管存在一些小片的白云，但是仍可以清楚地看到未受到损坏的覆被土地（采用亮绿色）和一些裸土块（采用红棕色调）。
- 在时间线的右侧，单击一次加号按钮移至 2020 年 6 月 20 日。
此场景显示了类似的景观，尽管有点看不清楚是否存在植被。
注：
影像经常会出现质量变化，因此需要检查多个可用场景并关注质量最高的场景。 从这个角度来看，2020 年 6 月 4 日场景是火灾之前相对短时间内可用的最佳影像。
- 再一次单击加号按钮达到 2020 年 10 月 10 日。
这张影像是在火灾之后采集的。 其中以深棕色清晰地显示了火灾迹地，而未受影响的土地以浅棕绿色调显示。
- 单击加号按钮两次达到 2021 年 8 月 26 日。
火灾迹地仍然可见，但是随着植被开始重新长出，火灾迹地开始逐渐消失。
提取火灾迹地像素
在识别火灾之前和之后的场景后，需要选择火灾迹地最明显的场景以提取对应烧毁区域的影像像素。
- 使用减号按钮返回 2020 年 10 月 10 日。
要执行像素提取，需要使用创建掩膜工具。 该工具会创建一个图层，其中对于特定条件对应的每个像素进行掩膜，或覆盖一种纯色。
- 在浏览影像窗口中，设置以下选项：
- 对于要执行的操作，选择创建掩膜。
- 对于方法，选择土壤调节植被 指数。
- 对于要掩膜的值，确认选中小于阈值。
土壤调节植被指数会应用数学公式来计算影像的近红外和红色波段值之比。 它会高亮显示健康植被，将其与不健康植被或缺乏植被的区域（例如裸土）进行区分。
土壤调整植被指数将输出每个像素的数值结果：高值表示健康植被，低值表示不健康或没有植被。 在此示例中，最低值对应于野火烧毁的区域。 小于阈值选项可用于选择阈值并掩膜具有低值且小于该阈值的所有像素。
首先，您需要绘制一个面来定义感兴趣区 (AOI)，然后选择掩膜颜色。
- 选中绘制面以定义范围框。
- 在地图中，开始绘制面，通过单击所需面的每个拐角（或顶点）描绘 AOI。 在得到满意的形状后，双击以完成绘制。
结果将类似于下图：
生成掩膜时，它将在该 AOI 内显示。
- 单击选择掩膜颜色按钮，然后选择红色。
- 单击应用。
掩膜不久之后就会在地图上显示。 在浏览影像窗口中，还会显示设置阈值滑块；您需要使用该滑块选择掩膜阈值。
该滑块显示 AOI 的植被指数值介于大约 0.01 到 0.26 之间。 掩膜工具会自动选择阈值 0.13。
注：
根据为 AOI 面选择的精确阈值，您看到的值可能稍有不同。
- 前后移动阈值滑块查看掩膜如何随阈值变化。
- 如果选择 0.01（或可能的最小值）作为阈值，则不会在掩膜中包含任何像素。
- 如果选择 0.26（或可能的最大值）作为阈值，则会在掩膜中包含 AOI 中的所有像素。
- 如果选择介于两者之间的值，则仅在掩膜中包含 AOI 中的一部分像素。
- 选择捕捉掩膜中的所有火灾迹地像素但是尽可能减少其他像素的阈值（例如 0.12）。
您的最终掩膜应与下图类似：
注：
一种方法为使用土壤调整植被指数识别烧毁区域。 另一种方法为使用归一化燃烧比率，该选项会计算近红外和短波红外值之比。 在此特定情况下，前一种方法优于后一种方法。 对于影像，始终值得尝试不同的方法，选择可以提供最佳结果的额方法。
在浏览影像窗口中，覆盖面积指示当前掩膜的覆盖面积为 558.06 平方千米（您的数值可能稍有不同）。 这是火灾中烧毁的表面积。
导出火灾迹地图层
在创建掩膜后，您需要将生成的图层保存到 ArcGIS Online，以将其重用于创建地图或进一步分析。 此过程需要 ArcGIS Online 账户。
注：
如果您没有 ArcGIS Online 账户，可以通过 Africa GeoPortal 免费获取一个账户（单击登录，然后单击创建 Africa GeoPortal 账户并按照说明操作）。 Africa GeoPortal 是由 Esri 提供支持的开放制图社区，社区内的协作致力于提供整个非洲的数据和见解。
或者，您可以创建一个免费的 ArcGIS 公共账户（单击创建 ArcGIS 公共账户并按照说明操作。）
您可通过 ArcGIS Online 创建可以与社区共享的动态 Web 地图。
- 在 Digital Earth Africa Explorer 应用程序中，单击侧边栏中的影像导出按钮。 如有必要，再次单击该按钮。
随即显示影像导出窗口。
- 在影像导出窗口中，设置以下选项：
- 对于导出，选择结果影像。
- 对于保存位置，确认选择了保存到门户。
- 对于标题，键入察沃火灾迹地。
- 对于描述，键入 2020 年 8 月肯尼亚西察沃国家公园火灾造成的火灾迹地。
- 对于标签，键入火灾、火灾迹地、肯尼亚。
- 单击预览。
- 在登录窗口中，输入您的 ArcGIS Online 或 Africa GeoPortal 凭据。
在影像导出窗口中，将显示预览缩略图。
- 单击保存。
- 该过程完成后，关闭影像导出窗口。
注：
另一个选项是将图层导出至本地计算机。 对于位置，选择保存到磁盘；对于 TIFF 下载选项，选择如显示；对于高级保存选项，选择下载为 tiff。 这选项将生成一张地理配准 TIFF 影像，可将其在任何 GIS 软件（例如 ArcGIS Pro）中打开。
创建 Web 地图以显示该图层
接下来，您需要显示已保存到 ArcGIS OnlineArcGIS Online 的图层并创建 Web 地图以进行显示。
- 在 Web 浏览器中，打开新选项卡并转至 ArcGIS Online。 使用您的 ArcGIS Online 或 Africa GeoPortal 凭据进行登录。
- 在功能区中，单击内容。
- 在内容列表中，单击察沃火灾迹地。
- 在察沃火灾迹地项目页面中，单击在 Map Viewer 中打开。
该图层将在 Map Viewer 中默认地形底图上方显示。
您需要更改底图以显示有关该区域的详细信息。
- 在内容（深色）工具栏上，单击底图，然后选择 OpenStreetMap。
注：
此底图来自 OpenStreetMap 社区制图工程。
该底图将更新以显示国家公园的自然保护区、野生动物保护区和牧场的边界。
相对于新底图快速检查火灾迹地后法线，尽管火灾造成了毁坏，但是没有波及到公园的大多数主要区域，仅烧毁了 Lumo 保护区的边缘。
注：
在现实生活中，国家公园的 GIS 分析人员可能保留了更加详细的公园资产图层，可以将该图层添加至第地图，以提高精度和完整性。
接下来，您需要保存地图并将其与国家公园同事或整个社区共享。
- 在内容工具栏上，单击保存并打开，然后选择另存为。
- 在保存地图窗口中，输入标题（例如 2020 年 8 月察沃火灾）、标签和简短描述。 单击保存。
- 在内容工具栏上，单击共享地图。
- 在共享窗口中，对于设置共享级别，单击所有人（公众）。
- 单击保存。
- 在检查共享窗口中，单击更新共享。
您提取了与 2020 年 8 月察沃国家公园火灾对应的火灾迹地像素。 然后您将该图层导出到了 ArcGIS Online 并构建了 Web 地图以显示该图层并将其与国家公园同事和整个社区共享。 还可以将该图层用于未来分析。 可以添加更多数据图层，例如关于火灾位置和蔓延模式，并继续执行进一步分析以更好地了解火灾影响。
描绘淹没区
2022 年 7 月的暴雨导致 Léré 和 Guegou 县（Lac Léré 省、Mayo-Kebbi Ouest 省）的多个区域遭受了严重的洪水泛滥。 要求您以地方政府 GIS 分析人员的身份快速评估受影响最严重的区域，以帮助救援队优化工作终点。
在此工作流中，您将学习如何通过比较之后和之后的影像来提取变化。
设置并浏览影像
首先，您需要设置范围和影像。
- 在 Web 浏览器中，切换到 Digital Earth Africa Explorer 应用程序选项卡。
- 在搜索框中，键入 Léré, Chad（或 Lere, Chad），然后按 Enter 键。
地图更新为显示新位置。
- 关闭搜索结果弹出窗口。
- 单击缩小按钮三次。
在地图中，将显示两个湖泊及其周围的几个城镇和村庄。
您需要使用比较影像工具比较 2022 年 7 月暴雨之前和之后的影像。
- 在侧边栏上，单击比较影像按钮。
随即显示比较影像窗口。 使用此工具，您可以指定两个影像以显示在地图的左侧和右侧，并在两个影像之间滑动。
- 在比较影像窗口中，为左侧影像设置以下选项：
- 验证是否已选中左侧影像。
- 对于图层，确认已选择 Landsat。
- 对于渲染，确认已选择含 DRA 农业。
- 选中选择日期复选框。
- 将时间滑块拖动到 2022 年 5 月 8 日。
影像将更新以显示在 2022 年 5 月 8 日的暴雨之前采集的 Landsat 场景。 已清晰地定义 Léré 湖和 Tréné 湖的轮廓。 还可以看到与 Mayo Kébbi 和 Bénoué 河流对应的蓝色细线。
- 在比较影像窗口中，为右侧影像设置以下选项：
- 单击右侧影像以将其选中。
- 对于图层，选择 Landsat。
- 对于渲染，选择含 DRA 农业。
- 选中选择日期复选框。
- 将时间滑块拖动到 2022 年 7 月 11 日。
影像将更新以显示在 2022 年 7 月 11 日采集的 Landsat 场景，用于指明该日期的状况。 在先前场景中是旱地的大片区域现在都覆盖着洪水，使湖泊看起来过分扩张，无法与河流区分开来。
- 在地图中，抓住滑动控点并从左向右重复滑动以比较两个影像。
可通过卷动详细地检查两张影像之间的差异。
注：
在此场景中，您正在评估七月中旬的情况，以帮助组织救援工作。 但是，该区域的暴雨从 2022 年七月一直持续到九月。 可以使用后面日期对应的可用影像进行重复评估。
提取洪水泛滥像素
在识别暴雨之前和之后的场景后，您希望提取与淹没区域对应的像素。 这些像素从暴雨之前场景中的旱地更改为暴雨之后场景中的洪水。
您需要使用检测两个不同日期之间的变化功能识别已更改像素。
- 在比较影像窗口中，选择以下选项：
- 选中检测两个不同日期之间的变化复选框。
- 对于变化计算依据，选择水体指数。
- 对于将变化可视化为，选择差异掩膜。
水体指数选项将应用数学公式计算所选场景中绿色和近红外波段值之比。 它会高亮显示水体覆盖的区域并将其与旱地区分开来。
要检测暴雨之前和之后场景之间的变化，需要向每个场景应用水体指数，并计算两个场景之间的差异。 结果将显示为高亮显示已更改像素的掩膜（差异掩膜）。
现在，您需要绘制一个面来定义感兴趣区。
- 选中绘制面以定义范围复选框。
- 在地图中，单击所需面的每个折点绘制一个面以描绘 AOI。 在得到满意的形状后，双击以完成绘制。
结果差不多应该类似于以下图像。
- 单击应用。
掩膜不久之后就会在 AOI 面中以亮绿色显示。 在比较影像窗口中，会显示两个阈值滑块。 您需要设置正值阈值。
- 对于正值滑块，前后移动指针可查看其如何影响掩膜在地图上的显示。
暴雨之前或之后像素的水体指数值之间的差异可能减小或增大。 您需要设置正值阈值才能仅保留足够大可视为显著的变化，这意味着它表示洪水泛滥的真实情况。
- 选择正阈值，其中掩膜对应可以在两张影像之间观察到的洪水泛滥，例如 0.45。
注：
可以将透明度（结果）滑块临时增加到大于或等于 50%，以更清楚地查看下面的影像。 然后可以使用卷帘控点观察变化并优化阈值决策。
建议选择大约为 0.45 的值，这意味着仅当水体指数差异值大于 0.45 时才会在掩膜中包含像素。 结果应类似于以下示例图像：
可通过负值滑块选择含水量降低（即，从水体覆盖区域流向旱地）的像素的阈值。 此范围内基本上没有经历此类变化的像素，因此需要将指针保留在其最小值位置。
- 将负值滑块设置为 -1。
- 对于透明度（结果），确保指针设置为 0%，因为不再需要透明度。
在比较影像窗口中，对于面积减小/增加，绿色数字表示 AOI 内覆盖面积大约 15 平方千米（您的数值可能有所不同）的绿色掩膜。 这是淹没的表面积。
注：
如果一些区域从被洪水覆盖转变为旱地，则将使用粉色数字进行表示。
可以使用 Water Observation from Space (WOfS) Annual Summary 数据集（还可通过应用程序中找到）补充此分析，因为该数据集汇总了逐年的水体覆盖一般模式。 有关如何使用该图层的示例，请参阅非洲影像入门（“监控加纳湖泊水平面”一节）。
导出洪水泛滥图层
在创建掩膜后，需要将生成的图层保存到 ArcGIS Online，与在先前的火灾迹地工作流中一样。
- 在侧边栏上，单击影像导出按钮。 如有必要，再次单击该按钮。
- 在影像导出窗口中，设置以下选项：
- 对于导出，选择结果影像。
- 对于保存位置，确认选择了保存到门户。
- 对于标题，键入 Léré 区域洪水泛滥。
- 对于描述，键入 2022 年 7 月乍得 Léré 湖区域暴雨导致的淹没区。
- 对于标签，键入洪水泛滥、乍得。
- 单击预览。
- 如有必要，在登录窗口中，输入您的 ArcGIS Online 或 Africa GeoPortal 凭据。
随即显示预览缩略图。
- 单击保存。
- 该过程完成后，关闭影像导出窗口。
您需要确认图层已成功导出至 ArcGIS Online。
- 在单独的 Web 浏览器选项卡中，转至 ArcGIS Online。 如有必要，请进行登录。
- 在功能区中，单击内容。 在内容列表中，单击 Léré 区域洪水泛滥。
- 在 Léré 区域洪水泛滥项目页面中，单击在 Map Viewer 中打开。
该图层在 Map Viewer 中显示。
您现在可以保存此 Web 地图，与在火灾迹地工作流中一样，然后将其与救援队共享帮助它们确定工作的优先顺序。
注：
影像越来越普遍用于帮助进行自然灾害管理。
但是，切记 Landsat 影像仅对给定位置一周最多采集一次，其空间分辨率只有 30 米（按像素），因此可能无法为所有自然灾害提供最及时和详细的影像。 另一个选项是使用同样包含在 Digital Earth Africa Explorer 应用程序中的 Sentinel-2 图层，该图层会稍微更频繁地提供新影像（每 5 天）并且分辨率较高（10 米）。 可从商业供应商处获取采集频率更为频繁且分辨率更高的影像。
在此工作流中，您提取了与 Léré 湖区域 2022 年 7 月暴雨导致的洪水泛滥对应的像素，然后将其作为图层导出到了 ArcGIS Online。
识别城市发展
城市规划师需要定期评估城市的发展情况，以更好地规划城市基础设施（例如自来水、电力和交通网络）以及分配服务（例如学校和医疗保健设施）。 要快速识别城市发展，一种方式是对影像执行变化分析。 您需要以加纳 Effiduase 市的 GIS 分析人员身份使用此方法识别该市在 2017 到 2020 年之间的发展情况。
注：
可通过不同的方式可视化城市的发展情况。 人口统计学家可以根据详细的人口普查数据（如果可用）创建地图。 另一种方法为使用影像可视化城市发展情况，该方法侧重于土地覆被类型的变化，例如一个区域可能从被植物覆盖转变为建造了建筑物和街道，这表示城市在发展。 这两种方法均有用且可以相互补充。
设置并浏览影像
首先，您需要设置范围和影像。
- 在 Web 浏览器中，切换到 Digital Earth Africa Explorer 应用程序选项卡。
- 在搜索框中，输入 Effiduase, Ghana，然后按 Enter 键。
地图更新为显示新位置。
- 关闭搜索结果弹出窗口。
Effiduase（或 Efidwase）是大城市库马西东北方向的一座小城。 它是加纳阿散蒂地区的 Sekyere East 行政区的省会。
- 单击放大按钮两次或三次，更清楚地显示该小城。
要研究城市发展，需要使用比较影像工具。 对于影像，需要使用 Sentinel-2 Annual GeoMAD 数据集。
注：
Sentinel-2 Annual GeoMAD 数据集逐年汇总了 Sentinel-2 多光谱影像，其中已移除云和其他一些小问题。 要了解有关 GeoMAD 图层的创建方法，请参阅 Digital Earth Africa 文档。
要观察稳定的城市发展等现象时，此数据集尤其有用，因为可以在每个图层清晰地概览景观在给定年份的平均变化情况。 这是与在教程先前部分中使用的各个 Landsat 场景进行对比得到的结果。 Landsat 场景提供了景观在特定时间点的快照，更适合用于研究野火或洪水泛滥等突发现象。
- 在侧边栏上，单击比较影像按钮。
- 在比较影像窗口中，为左侧影像设置以下选项：
- 验证是否已选中左侧影像。
- 对于图层，选择 Sentinel-2 Annual GeoMAD。
- 对于渲染，验证是否已选择含 DRA 自然色。
- 选中选择日期复选框。
- 将时间滑块拖动到 2017 年 1 月 1 日。
左侧影像将更新以显示 2017 年的 Sentinel-2 Annual GeoMAD 图层。
含 DRA 自然色组合了蓝色、绿色和红色波段，用于显示接近于人眼看到的颜色。
- 在比较影像窗口中，为右侧影像设置以下选项：
- 单击右侧影像以将其选中。
- 对于图层，选择 Sentinel-2 Annual GeoMAD。
- 对于渲染，验证是否已选择含 DRA 自然色。
- 选中选择日期复选框。
- 如有必要，将时间滑块拖动到 2020 年 1 月 1 日。
右侧影像将更新以显示 2020 年的 Sentinel-2 Annual GeoMAD 图层。
- 在地图上，进行缩小，直到您能看到整个城市。 使用滑动控点并从左向右重复滑动以比较两个图像。
进行滑动时，可以观察到该市在 2017 到 2020 之间得到发展。 在这些区域中，植被（绿色调）已替换为建筑物和街道（白色或米色调）。 在下一部分中，您需要提取这些城市发展像素。
提取城市发展像素
您希望提取与城市发展对应的像素。 在这些像素中，在 2017 年未进行建造的区域（覆盖着森林、耕地或其他植被）在 2020 年已替换为城市建筑物和街道。
您需要使用检测两个不同日期之间的变化功能识别已更改像素。
- 在比较影像窗口中，选择以下选项：
- 选中检测两个不同日期之间的变化复选框。
- 对于变化计算依据，选择土壤调节植被 指数。
- 对于将变化可视化为，选择阈值掩膜。
土壤调整植被指数（之前在野火火灾迹地工作流中了解过）将生成高值表示植被，生成低值表示建造区域。 阈值掩膜方法强调两个影像之见状态发生变化的像素。 这些要素可能从植被转变为非植被（采用亮粉色进行掩膜）或从非植被转换为植被（采用亮绿色进行掩膜）。
- 单击应用。
- 对于阈值和差异滑块，前后移动指针可查看其如何影响掩膜在地图上的显示。
阈值参数用于确定区分植被和非植被的值。 将仅掩膜从一种状态切换为另一种的像素。
差异参数用于确定是要保留已切换状态的所有要素还是仅保留同时在两个影像之间的值差异较高的像素。
- 选择掩膜的阈值和差异值以覆盖可以在两个影像之间观察到的城市发展，例如阈值大约为 0.65，差异为 0。
注：
可以将透明度（结果）滑块临时增加到大于或等于 50%，以更清楚地查看下面的影像，然后使用滑动控点观察变化并优化决策。
结果应类似于以下示例图像：
亮粉色表示从植被转换为非植被变为建筑区的区域。 这些区域见证了城市发展。
亮绿色表示从非植被转换为植被的区域。 您可以在地图中看到一些孤立的此类点。 这些点可能对应于已拆毁的建筑物等。
注：
您目前看到的是 Effiduase 市机器周围环境的城市发展。 如果您仅对市内发展感兴趣，可以绘制与城市行政边界对应的面。 粉色数字表示城市的城市扩张表面积。
- 对于透明度（结果），确保指针返回到 0%，因为不再需要透明度。
注：
在此工作流中，您使用植被指数识别了城市发展。 另一种方法为使用更专业的指数，例如归一化差值建筑用地指数 (NDBI) 或增强型归一化差值不透水面指数 (ENDISI)，可以使用更先进的应用程序（例如 ArcGIS Pro 或 ArcGIS Image for ArcGIS Online）实施。 可以看到 ENDISI 已用于 Digital Earth Africa 提出的对同一 Effiduase 市执行的分析。
同样，在此情况中也可以使用植被指数，因为在 Effiduase 区域，城市发展对应于植被损失。 如果有一个城市在沙漠中间寻求发展，则使用植被指数无法有效检测出城市发展。 始终需要了解研究区域才能选择最适合的分析方法。
您提取了对应于 Effiduase 市在 2017 年到 2020 年的城市发展的像素。 下一步，可以选择导出新图层，这与在教程的先前部分中一样，然后创建 Web 地图以显示该图层或继续对其执行进一步分析。
在本教程中，您学习了使用不同的方法对影像执行变化检测以及导出提取的像素以用于进一步可视化或分析。 我们的世界在不断发展，监控变化至关重要。 除了描绘火灾迹地、淹没区域和城市发展之外，在数不尽的其他应用中也会用到变化检测，从快速评估灾难降临时的损坏情况到监控更长趋势的现象，例如沙漠化、森林砍伐或再造林、水体演变或海岸侵蚀等。 决策者可以通过执行此类监控作出更明智的决策以及评估正在实施的新政策的效力。
注：
如果您对浏览更高级的变化检测工作流感兴趣，请参阅利用卫星影像评估玉米田的冰雹损失、利用卫星影像评估火灾迹地、执行土地覆盖分类以测量湖泊收缩面积或监控森林随时间的变化。 上述工作流需要更先进的应用程序，例如 ArcGIS Pro。
可以在浏览非洲卫星影像系列中查找更多此类教程。
