Анализ временных рядов: выявление изменений на местности (стройки, техника, вырубка, передвижения)

Один снимок — это мгновение. Десять снимков за год — это история. Анализ временных рядов спутниковых снимков позволяет увидеть, как менялась местность: где появились новые здания, куда переместилась техника, где вырубили лес или проложили дорогу. Для OSINT-специалиста это возможность восстановить хронологию событий, проверить алиби, обнаружить скрытую деятельность и даже предсказать будущие изменения. Данная статья посвящена методам выявления изменений на местности с использованием спутниковых снимков разных дат.

Зачем анализировать временные ряды?

Типы изменений, которые можно обнаружить

Этап 1: Базовое сравнение снимков (визуальное)

Самый простой метод — открыть два снимка в EO Browser, Google Earth или QGIS и сравнить их визуально.

Методика:

Выбрать дату "до" (например, за год до события).
Выбрать дату "после" (после события).
Открыть в разделенных окнах или использовать слайдер времени.
Искать различия: новые объекты, исчезнувшие объекты, изменения цвета.

EO Browser:

Использовать "Compare" (сравнение двух снимков) — функция позволяет накладывать снимки разных дат с прозрачностью или разделять экран.

Google Earth:

Открыть исторические снимки и переключаться между датами.

Визуальные индикаторы:

Новые серые пятна → бетонные площадки, здания.
Темные пятна → вода, тени (возможно, новые объекты).
Светлые полосы → новые дороги.
Смена цвета с зеленого на коричневый → вырубка леса.

Этап 2: Использование спектральных индексов для выявления изменений (NDVI)

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — индекс, показывающий здоровье растительности. Резкое изменение NDVI может указывать на вырубку леса, застройку или изменение сельскохозяйственной активности.

Формула NDVI:

NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)

NIR (Near Infrared) — ближний инфракрасный канал (Sentinel-2 B08).
Red — красный канал (Sentinel-2 B04).
Значения от -1 до 1:

0.3+ → здоровая растительность.
0.0 → открытая почва, вода.
< 0 → вода или антропогенные объекты.

Как использовать NDVI для обнаружения изменений:

Вычислить NDVI для двух дат.
Вычислить разницу (NDVI_after - NDVI_before).
Выделить области с резким изменением (положительным или отрицательным).

Пример в EO Browser (применение индексной маски):

Использовать "Index" в EO Browser для отображения NDVI.
Сравнить NDVI за разные даты.
Области, где NDVI резко упал (с 0.6 до 0.2) → возможная вырубка или застройка.

Этап 3: Использование алгоритмов обнаружения изменений (Change Detection)

Существуют автоматические алгоритмы, которые выделяют области изменений.

Методы:

Пиксельное сравнение: Сравниваются значения пикселей в двух снимках.
Классификация: Снимки классифицируются на классы (вода, растительность, застройка), и изменения классов отслеживаются.
Временной анализ: Анализируются тренды NDVI за длительный период.

Google Earth Engine — пример обнаружения изменений:

// Загрузка двух снимков
var image1 = ee.Image('COPERNICUS/S2/2022-06-15');
var image2 = ee.Image('COPERNICUS/S2/2023-06-15');

// Расчет NDVI
var ndvi1 = image1.normalizedDifference(['B8', 'B4']);
var ndvi2 = image2.normalizedDifference(['B8', 'B4']);

// Обнаружение изменений (разница NDVI)
var diff = ndvi2.subtract(ndvi1);

// Визуализация изменений (красный=уменьшение, зеленый=увеличение)
var palette = ['red', 'white', 'green'];
Map.addLayer(diff, {min: -0.3, max: 0.3, palette: palette}, 'Changes');

Этап 4: Обнаружение новых объектов (зданий, дорог)

Новые объекты часто выглядят как светлые или темные пятна на фоне растительности или почвы.

Методы обнаружения новых объектов:

Визуальное сравнение: Сравнение снимков до и после.
Использование мультиспектральных каналов:

SWIR (коротковолновый инфракрасный): помогает отличать искусственные материалы (бетон, асфальт) от растительности.
NIR (ближний инфракрасный): показывает здоровье растений; увядание может указывать на строительство.

Автоматическое выделение границ объектов: Использование алгоритмов (например, Canny edge detection) для выделения контуров.

Пример в QGIS:

Загрузить два снимка.
Использовать инструмент "Raster Calculator" для вычисления разницы.
Применить порог (threshold) для выделения значительных изменений.

Этап 5: Отслеживание перемещения техники

Для отслеживания техники на спутниковых снимках нужна высокая разрешающая способность (3-5 м), что доступно только в коммерческих снимках (Planet, Maxar). Однако даже на бесплатных снимках можно заметить:

Следы гусениц.
Изменение тени (например, самолет на взлетной полосе).
Появление и исчезновение объектов (например, грузовиков, поездов).

Методология:

Найти область интереса (военная база, аэродром, порт).
Загрузить снимки за несколько дат (ежедневно, если есть доступ).
Сравнить и найти перемещения техники (например, танки выехали с базы).

Ограничения:

Не все спутники имеют достаточное разрешение.
Облака могут скрывать объекты.

Этап 6: Использование спутникового радара (Sentinel-1) для обнаружения изменений

Радарные снимки (Sentinel-1) не зависят от облачности и времени суток. Они позволяют обнаруживать изменения на поверхности земли, даже если снимок сделан ночью или под облаками.

Применение радарного анализа:

Обнаружение новых построек: Радар хорошо отражается от металлических и бетонных поверхностей.
Выявление вырубки леса: Уменьшение сигнала от растительности.
Отслеживание движения: Микроизменения поверхности, указывающие на активность.

Инструменты для работы с радаром:

Sentinel-1 Toolbox (SNAP): Бесплатное ПО от ESA.
EO Browser также поддерживает отображение Sentinel-1 (режим "Radar").

Этап 7: Анализ временных рядов за несколько лет

Иногда изменения происходят постепенно. Для анализа требуется не два снимка, а серия за несколько лет.

Методика:

Загрузить снимки за каждый год (например, летние, с минимальной облачностью).
Сравнить их последовательно.
Визуализировать тренды (например, с помощью графиков в Python).

Пример: мониторинг вырубки леса в Амазонии.

Снимки за 2010, 2015, 2020, 2025 годы.
Площадь леса постепенно уменьшается.
Выявлены новые дороги, ведущие вглубь леса.

Этап 8: Выявление движения грунта и изменений рельефа (InSAR)

InSAR (Interferometric SAR) — метод, использующий фазу радиоволн для измерения изменений высоты с точностью до миллиметров. Это позволяет выявить проседание грунта, оползни, тектоническую активность.

Применение:

Обнаружение подземных работ (туннели, шахты).
Мониторинг оползней.
Обнаружение движения военной техники (следы гусениц).

Инструменты:

SNAP (Sentinel-1 Toolbox) — InSAR модуль.
ASF Vertex — онлайн-интерфейс для обработки радарных данных.

Этап 9: Использование краудсорсинговых карт для проверки изменений

Изменения на спутниковых снимках можно подтвердить с помощью открытых карт:

OpenStreetMap — изменения вносятся пользователями (новые дороги, здания).
Wikimapia — пользовательские метки объектов.
Mapillary — панорамы с указанием дат (можно сравнить с датой на спутнике).

Этап 10: Практический кейс — обнаружение строительства военной базы

Задача: Обнаружить строительство новой военной базы в отдаленном районе.

Начало: Имеется подозрение о строительстве базы на основе данных от информатора.
Сбор снимков: EO Browser, снимки Sentinel-2 за 2023 год (до), 2024 год (после).
Визуальное сравнение:

На снимке 2023 года — лес.
На снимке 2024 года — вырубленный участок, следы грунта, бетонные площадки.

NDVI анализ: NDVI упал с 0.6 до 0.2 (вырубка леса).
Дополнительный снимок (Sentinel-1): Радар подтверждает наличие новых объектов (яркое отражение от металла и бетона).
Анализ временного ряда: Снимки за каждый месяц показывают последовательное появление зданий и дорог.
Сравнение с информацией от источника: Конфиденциально подтверждено (устно).
Вывод: Строительство военной базы подтверждено на 99%. Координаты: 55.XX, 37.XX. Информация передана заказчику.

Инструменты для анализа временных рядов

Ограничения метода

Облачность: Мешает оптическим снимкам. Используйте радар (Sentinel-1) как запасной вариант.
Периодичность: Не все спутники снимают каждый день. Для непрерывного мониторинга нужны коммерческие спутники (Planet).
Разрешение: Для обнаружения мелких объектов (один грузовик) нужно высокое разрешение (планет или maxar), что платно.
Интерпретация: Не все изменения — антропогенные. Лес может выгореть, вырубка может быть легальной.
Дата съемки: Если дата снимка неизвестна, сложно установить хронологию.

Анализ временных рядов спутниковых снимков — мощнейший инструмент в арсенале GEOINT. Он позволяет восстанавливать хронологию событий, выявлять скрытую деятельность, проверять алиби и мониторить изменения. Комбинация визуального сравнения, спектральных индексов (NDVI), радарных методов и алгоритмов обнаружения изменений дает максимально полную картину.