Change Detection: cos’è, come funziona e a cosa serve

L’articolo approfondisce la change detection come tecnica di analisi del cambiamento applicata soprattutto alla geomatica, ma ormai estesa anche ad altri domini. Il nodo tecnico affrontato riguarda la capacità di confrontare dati acquisiti in tempi diversi per riconoscere variazioni reali di quota, forma, stato o risposta spettrale, limitando errori dovuti a rumore, georeferenziazione o qualità del dataset. Il testo descrive dati utilizzabili, principali approcci metodologici e ambiti applicativi, dal monitoraggio territoriale all’analisi dei fenomeni antropici e naturali. Ne emerge uno strumento utile per leggere processi evolutivi complessi con base spaziale e temporale.

La tecnica della Change Detection tra evoluzione e attualità

La tecnica di analisi change detection rappresenta uno dei migliori metodi di interpretazione del cambiamento e delle variazioni di una superficie della terra e non solo. Nello specifico, attraverso la creazione di DTM temporalmente distribuiti, ovvero delle variazioni delle quote e quindi delle variazioni sulla mutazione di qualsiasi fenomeno di origine naturale o antropica, se ne determina la sua reale persistenza. Ma le potenzialità non si fermano a ciò, e di fatto impiegando altri tipi di sensori come quelli multispettrali, è possibile indagare altri tipi di dati e fenomeni, e disegnare quindi la mappa di una qualsiasi superficie, sia essa 2D o 3D, con le sue specifiche variazioni nel tempo, e raggiungere così la mappatura detta 4D.

Per capire meglio la natura e la portata dell'impiego del processo di change detection, proviamo a disegnarne il quadro generale di contesto, per le applicazioni negli ambiti territoriali, urbani e non solo, con particolare attenzione agli ambiti e alle metodologie degli strumenti più utilizzati.

Cos’è la Change Detection?

La Change Detection (CD), o rilevamento dei cambiamenti, è una tecnica che consente di identificare, quantificare e analizzare le differenze tra due o più immagini (ma anche modelli 3D, o anche semplicemente modelli plano-altimetrici, che possono pur sempre rappresentare un fenomeno specifico. A scala globale, tutto ciò può prendere in esame anche dataset molto estesi, e comprendere quindi intere città o aree geografiche anche molto vaste.
La condizione è chiaramente quella di avere dataset di dati in epoche diverse, ovvero che rappresentino un "prima" e un "dopo" su qualsivoglia informazione distribuita su dati spazio- temporali. A volte semplicemente dopo specifici eventi particolarmente significativi, come fenomeni catastrofici tra le infinite tipologie possibili.

In generale, la CD viene ampiamente utilizzata negli ambiti delle scienze della terra, e in molte questioni collegate al territorio e non solo. Un elenco primario degli ambiti applicativi è quello che segue, ovvero :

• Monitoraggio ambientale (deforestazione, erosione, inondazioni)
• Pianificazione urbana (espansione edilizia, cambi d’uso del suolo)
• Agricoltura (monitoraggio colture, stress idrico)
• Gestione delle risorse naturali (miniere, bacini idrici)
• Sorveglianza e sicurezza (cambiamenti infrastrutturali, danni post-catastrofi, etc.)
• Analisi specifiche sui materiali (determinazione del degrado fisico-strutturale-altro)

Ma per andare oltre il campo applicativo per antonomasia, ovvero l'ambito "geospaziale" e dell'Osservazione della Terra, la CD viene anche fortemente impiegata come approccio generale alla variazione di flussi informativi anche non convenzionali. Pertanto l'approccio con la Change Detection, è anche fortemente impiegato in Diagnostica per immagini in medicina, Controllo della qualità industriale, e infine nella Sicurezza informatica.
Insomma, non è solo una tecnica nota e fortemente impiegata nel mondo della geomatica, ma anche nel campo della medicina, dell'industria, e della cybersicurezza. Ed è ovviamente nota per l'utilizzo nella determinazione degli ammaloramenti dei materiali in numerosi campi, dall'ingegneria, alla meccanica e all'edilizia. In sostanza, è una tecnica che potremmo definire a tutto tondo.

Definizione di Change Detection
La change detection (o analisi di variazione di stato) può essere pertanto generalizzata o definita come, "un processo analitico che mira a identificare, quantificare e localizzare differenze significative tra due o più osservazioni (spaziali, temporali, spettrali, strutturali o statistiche) di un sistema o fenomeno, acquisite in condizioni diverse (es. tempi, modalità, sensori, etc.). L’obiettivo è discriminare tra variazioni reali (segnale) e rumore(disturbi, errori di misura, variabilità naturale)".

In sostanza quindi, la CD è una tecnica di analisi di dati complessi, impiegata in numerosi domìni applicativi, anche diversi dalla specificità materiale del fenomeno analizzato, come già detto, i domìni applicativi comprendono anche la medicina, l’industria, la cybersecurity ed altro ancora.
Le applicazioni geomatiche

In ambito geomatico le analisi di CD sono all'ordine del giorno, e chi volesse approfondire il tema può accedere via internet ad una numerosissima bibliografia scientifica e applicativa, poiché è una delle applicazioni più impiegate per le analisi temporali su grandi e piccoli dataset per il cambiamento climatico, morfologico e dell'uso del suolo, e molto altro ancora. Senza più preamboli, è chiaro che le immagini aeree e satellitari rappresentano uno degli elementi più usati come dataset, anche se negli ultimi tempi le Point Cloud di origine fotogrammetrica o da dati LIDAR, rappresentano uno dei migliori mezzi per studiare alcuni fenomeni a scala territoriale, in generale là dove la componente altimetrica o di variazione di volume è nel focus della ricerca. In linea generale se si parla invece di analisi diverse come ambiti naturali, botanici, di inquinamento ed altro ancora, si impiegano scene satellitari basate su dati spettrali, termici o anche semplicemente indici NDVI.

La tipologia di dati impiegati nella Change Detection

I dati impiegati per la CD in campo geomatico possono essere di ogni tipo, ordine e grado. É ovvio che la tipologia di dato, la sua qualità e soprattutto la sua specificità informativa rappresentano la discriminante primaria che può differenziare fortemente il tipo di risultato dell’analisi realizzata con la CD.

Se cerchiamo la variazione morfologica di un terreno, sarà bene partire dai dati altimetrici, ad esempio generando due DTM che andranno poi comparati a livello digitale per estrarre magari profili specifici del terreno, o addirittura una rappresentazione a curve di livello delle differenze di quota nelle epoche temporali specifiche dei singoli dataset disponibili.

Non c’è bisogno di discutere qui, che i dati al contorno possono essere essenziali per la buona riuscita dell’operazione, soprattutto se pensiamo che una cattiva georeferenziazione possa compromettere la comparazione dei dati, così come una incerta datazione del dataset non permetterà di affermare con certezza l’evento oggetto dell’analisi.

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FAQ sul tema della Change Detection

Che cos’è la change detection?
La change detection è un processo analitico che identifica, misura e localizza differenze tra due o più osservazioni dello stesso fenomeno acquisite in momenti diversi. In geomatica si applica a immagini, DTM, point cloud, modelli 3D e dati multispettrali. L’obiettivo è distinguere il cambiamento reale dagli effetti dovuti a rumore, errori di rilievo o disallineamenti.

A cosa serve e in quali contesti si applica?
Serve a leggere l’evoluzione di superfici, oggetti, territori e infrastrutture nel tempo. Gli impieghi più ricorrenti riguardano monitoraggio ambientale, dissesto, uso del suolo, espansione urbana, agricoltura, danni post-evento e controllo del degrado. In funzione del dataset disponibile, può essere utile anche per analisi su materiali, opere civili e scenari di gestione territoriale.

Quali prestazioni e requisiti condizionano l’affidabilità dell’analisi?
L’affidabilità dipende soprattutto da qualità metrica, risoluzione, coerenza temporale e corretta georeferenziazione dei dataset confrontati. Per analisi altimetriche servono dati compatibili sul piano geometrico; per analisi spettrali contano anche condizioni di acquisizione, calibrazione e confrontabilità radiometrica. Senza questi requisiti, il rischio è attribuire al fenomeno differenze che derivano invece dal dato.

Quali vantaggi offre rispetto a un confronto tradizionale tra rilievi o immagini?
Rispetto a un confronto visivo o descrittivo, la change detection consente una quantificazione oggettiva delle variazioni. Permette di misurare scarti di quota, individuare aree trasformate, leggere trend e produrre mappe di variazione. Quando integrata con dati 3D o multispettrali, amplia l’analisi oltre la sola forma, includendo stato superficiale, copertura del suolo e dinamiche evolutive.