Het detecteren van veranderingen in landgebruik en het in kaart brengen van landbedekking is een essentieel aspect van landmeetkunde, waardoor veranderingen in de loop van de tijd kunnen worden gemonitord en geanalyseerd. Dit artikel onderzoekt de technieken en technologieën die worden gebruikt bij het detecteren van veranderingen en de relevantie ervan voor het in kaart brengen en onderzoeken van zowel landgebruik als landbedekking.
Wijzigingsdetectie begrijpen
Veranderingsdetectie omvat het identificeren en beoordelen van de variaties en wijzigingen in het landschap, inclusief veranderingen in landgebruik en landbedekking. Het proces is van cruciaal belang voor het verkrijgen van inzicht in de dynamiek van het milieu, stedelijke ontwikkeling, ontbossing, veranderingen in de landbouw en meer.
Technieken en technologieën
Er worden verschillende technieken en technologieën gebruikt voor het detecteren van veranderingen in landgebruik en het in kaart brengen van landbedekking. Teledetectie speelt een belangrijke rol, waarbij gebruik wordt gemaakt van satellietbeelden, luchtfotografie en LiDAR om veranderingen in het landschap in de loop van de tijd vast te leggen. Beeldverwerking, machine learning-algoritmen en geografische informatiesystemen (GIS) zijn ook een integraal onderdeel van de analyse en interpretatie van de gegevens.
Classificatie onder toezicht en zonder toezicht
Bij het in kaart brengen van landgebruik en landbedekking worden vaak gecontroleerde en niet-gecontroleerde classificatietechnieken gebruikt. Bij gesuperviseerde classificatie wordt het algoritme getraind met behulp van gelabelde gegevens, terwijl bij ongecontroleerde classificatie het algoritme autonoom patronen en groeperingen in de gegevens kan identificeren.
Wijzig detectie-indexen
Er worden verschillende indices gebruikt voor het detecteren van veranderingen, zoals de Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) en Enhanced Vegetation Index (EVI). Deze indices helpen bij het identificeren van veranderingen in de vegetatie, waterlichamen en de algehele landbedekking.
Objectgebaseerde beeldanalyse (OBIA)
OBIA is een methode die zich richt op beeldsegmentatie en classificatie op basis van objecten in plaats van pixels. Het verbetert de nauwkeurigheid van de detectie van veranderingen door rekening te houden met de ruimtelijke en contextuele kenmerken van het landschap.
Relevantie voor landmeetkunde
De toepassing van veranderingsdetectie bij het in kaart brengen van landgebruik en landbedekking kruist rechtstreeks met landmeetkunde. Landmeetkundige professionals gebruiken de uitkomsten van veranderingsdetectie om landtransformaties te monitoren, stedelijke ontwikkelingsprojecten te plannen, de impact op het milieu te beoordelen en besluitvormingsprocessen met betrekking tot infrastructuur en hulpbronnenbeheer te ondersteunen.
Integratie met geografische informatiesystemen
Geografische Informatiesystemen (GIS) zijn essentiële hulpmiddelen voor landmeetkunde en zijn nauw geïntegreerd met veranderingsdetectieprocessen. Door historische en huidige gegevens over landgebruik en landbedekking over elkaar heen te leggen, kunnen landmeters veranderingen analyseren, trends identificeren en waardevolle informatie produceren voor verschillende toepassingen in stadsplanning, beheer van natuurlijke hulpbronnen en milieumonitoring.