# change-detection

Скилл задаёт строгие правила анализа изменений по спутниковым снимкам и геоданным. Он помогает отсекать ложные срабатывания от сезонности или сдвига кадров.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 35
- Автор: Muhammed Enes Duran
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/change-detection/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-17
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/change-detection

## Что делает

Скилл инструктирует ассистента, как проводить детекцию изменений на сопоставимых растровых и векторных слоях. Он рассчитан на задачи мониторинга вырубки лесов, урбанизации, оценки последствий стихийных бедствий и аудита границ земельных участков. Скилл регламентирует расчёт разностей индексов вроде `ΔNDVI` и `ΔNBR`, многомерный векторный анализ (CVA), декомпозицию временных рядов через BFAST, CCDC или LandTrendr, а также лог-отношение для данных SAR.

Перед запуском оцениваются четыре фактора: субпиксельное совмещение через AROSICS или опорные точки, радиометрическая калибровка, совпадение фенологической фазы и пересечение масок облаков. Сдвиг даже в полпикселя создаёт ложные контуры изменений на границах объектов. При работе с разностными изображениями запрещено выбирать порог на глаз: требуется брать статистические границы вида `μ ± k·σ` либо метод Otsu и проверять устойчивость шагами `k ± 0.5`.

При сравнении двух карт классификации учитывается эффект накопления ошибок. Скилл предписывает строить полную матрицу переходов между классами для отсева невозможных сценариев. Итоговые площади изменений нельзя считать прямым суммированием пикселей: агент обязан давать скорректированные оценки площадей с доверительными интервалами по протоколу стратифицированной выборки Олофссона.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill change-detection -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/change-detection/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/change-detection/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill change-detection -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/change-detection/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill change-detection -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/change-detection/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install muend/geoai-skills change-detection
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/change-detection/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill change-detection -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/muend/geoai-skills --path skills/change-detection
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/change-detection/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill change-detection -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/change-detection/SKILL.md

## Когда брать
- выявить вырубку лесов и разрастание городов по снимкам двух дат
- рассчитать пороги разности спектральных индексов без ручной подгонки
- найти даты структурных изменений во временном ряде наблюдений
- провести аудит сдвигов геометрии и атрибутов в кадастровых полигонах
- рассчитать доверительные интервалы площадей изменений по протоколу Олофссона

## Примеры запросов агенту
- Посчитай разность ΔNBR между снимками до и после пожара и выдели гари порогом Otsu.
- Построй матрицу переходов между двумя классификациями и найди невозможные смены классов.
- Проанализируй временной ряд вегетационного индекса через BFAST и определи даты слома тренда.

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10900 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9900 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

Из того же набора: [muend/geoai-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/muend/geoai-skills.md) — 18 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md