frankraDIUM/Cape-Town-Urban-Change-Detection-Compliance-Monitoring-System

# 🏙️ Cape-Town-Urban-Change-Detection-Compliance-Monitoring-System 一个用于检测开普敦凯亚利茨哈非法城市发展的“人机协同GeoAI”工具。该项目结合哨兵-2卫星影像、开普敦官方GIS图层、变化检测、基于规则的合规引擎以及机器学习，帮助城市规划者识别并优先处理潜在的土地使用违规行为。 重点关注区域：凯亚利茨哈（非正式定居点扩张） 仪表板预览

*1. 项目目标* 开发一个“人机协同”的GeoAI系统，用于检测和优先处理潜在的非授权建筑开发和土地使用违规行为，使用以下技术： - 哨兵-2卫星影像（10米分辨率） - 开普敦官方GIS图层（建筑、 zoning） - 变化检测与基于规则的合规引擎 - 带有主动学习元素的机器学习反馈回路 - 用于城市规划者的交互式审查界面 *2. 研究区域* - 感兴趣区域（AOI）：凯亚利茨哈（边界框：18.65°E 至 18.70°E，34.065°S 至 34.015°S） - 坐标参考系统：EPSG:32734（UTM Zone 34S），用于精确的面积和距离计算 - 时间段：t1 = 2022年1月，t2 = 2025年1月 *3. 技术栈* - Python，Anaconda 环境 - 地理空间：GeoPandas、Rasterio、Shapely、Folium、Streamlit-Folium - 影像：odc.stac + Planetary Computer（哨兵-2 L2A） - 机器学习：scikit-learn RandomForestClassifier - 数据库：SQLite（review_log 表） - 前端：带有交互式 Folium 地图的 Streamlit 仪表板 *4. 方法论与关键组件* 阶段 1 – 数据获取与预处理 - 裁剪官方建筑足迹和 zoning 图层至 AOI - 重投影至 EPSG:32734 - 加载 86,977 栋建筑和 44,546 个 zoning 多边形 阶段 2 – 哨兵-2 变化检测 - 下载并处理哨兵-2 L2A 场景（2022 年与 2025 年） - 应用 SCL 云/阴影掩膜 - 创建中值合成影像 - 实现基于 NDVI 的建成区代理变化检测 - 形态学清理（开运算 + 腐蚀）以减少噪声 阶段 3 – 矢量化和合规引擎 - 将变化掩膜转换为矢量 - 与官方建筑和 zoning 进行空间连接 - 基于规则的合规分类（zoning 冲突、基础设施重叠等） - 添加紧凑度过滤、道路距离和增长类型分类（填充式 / 边缘扩张 / 新建定居点） - 结合基于规则的风险、道路接近度和聚类结果的风险评分 阶段 4 – 人机协同审查界面 - 带有基于风险着色的交互式 Folium 地图和卫星影像切换 - 点击选择 + 自动缩放功能 - 审查面板包含案例状态、决策（合法/非法/不确定）、置信度滑块和时间追踪 - 带有撤销功能的持久化 SQLite 日志记录 阶段 5 – 机器学习集成与评估 - 基于工程特征（风险评分、面积、距离、增长类型）训练的随机森林模型 - “应用模型预测”与实时地图叠加 - 评估仪表板（准确率、精确率、召回率、混淆矩阵、审查员表现） - 基于加权评分和类别标签的检查优先级队列 *5. 关键特性* - 使用 NDVI 建成区代理进行变化检测 - 与官方 GIS 数据集成的自动化合规规则 - 带有卫星影像切换的交互式地图 - 带有置信度和时间追踪的人机审查流程 - 带有预测结果叠加的机器学习反馈回路 - 主动学习模式（基于不确定性的采样） - 基于优先级的现场检查队列 - 通过 SQLite 实现的完整审计追踪 *6. 当前限制* - 哨兵-2 10米分辨率限制了对极小结构的检测 - 主动学习为模拟模式（手动触发重新训练） - 模型部分从基于规则的风险评分中学习（存在一定循环性） - 尚未实现自动后台重新训练 - 评估基于同一审查员群体 *7. 未来工作* - 集成更高分辨率影像（Planet Labs 或航拍） - 实现真正的异步主动学习与自动重新训练 - 添加模型版本控制、性能门控与回滚机制 - 纳入空间多样性采样 - 添加审查员可靠性评分 - 部署为共享 Web 应用程序（Docker / Streamlit Community Cloud） - 输出规划部门的报告（PDF/CSV）

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