LandViewer - muutuste tuvastamine töötab brauseris

Kaugseire andmete kõige olulisem kasutamine on olnud konkreetse piirkonna piltide võrdlemine, mis on tehtud erinevatel aegadel, et tuvastada siin toimunud muutused. Suurel hulgal avatud kasutusega satelliidipilte on pikema aja jooksul muutuste käsitsi tuvastamine pikka aega ja tõenäoliselt ebatäpne. EOS Data Analytics on loonud muutuste avastamine oma peamises tootes LandViewer, mis on üks kõige võimekamaid pilvevahendeid satelliidipiltide otsimiseks ja analüüsimiseks praegusel turul.

Erinevalt neuraalseid võrgustikke hõlmavatest meetoditest teha kindlaks muudatused eelnevalt ekstraheeritud karakteristikutes rakendatakse EOS USA pikslipõhine strateegia, mis tähendab, et kahe multiriba rasterpildi vahelised muutused arvutatakse matemaatiliselt, lahutades ühe kuupäeva piksliväärtused sama kuupäeva koordinaatide piksliväärtustega. See uus allkirjafunktsioon on loodud selleks, et automatiseerida muutuste tuvastamise ülesanne ja anda täpsemaid tulemusi vähemate sammudega ja murdosa ajast, mis on vajalik ArcGIS, QGIS või muu GIS-pilditöötlustarkvaraga võrreldes.

Muudatuse tuvastamise liides. Viimaste aastate arengute kindlakstegemiseks valitud pildid Beiruti linna rannikust.

Beiruti linna muutuste avastamine

Piiramatu rakendusala: põllumajandusest keskkonnaseiresse.

Üks EOS-i meeskonna peamisi eesmärke oli teha kaugseire andmete keeruline muutmise tuvastamise protsess kättesaadavaks ja kergesti kättesaadavaks muudele kui GIS-i tööstusharudele. LandVieweri muutuste avastamise vahendiga saavad põllumajandustootjad kiiresti kindlaks teha piirkonnad, mis on nende põldude, tormide või üleujutuste tagajärjel kahjustatud. Metsamajanduses muutuste avastamine satelliidipildis on see kasulik põletatud alade hindamiseks, metsatulekahju järel ning ebaseadusliku metsaraie või metsamaa sissetungi avastamiseks. Kliimamuutuse kiiruse ja ulatuse jälgimine (nagu polaarjää sulamine, õhu- ja veereostus, linnastumise tõttu looduslike elupaikade kadumine) on keskkonnateadlaste pidev ülesanne ja nüüd saavad nad seda teha mõne minuti pärast. Uurides erinevusi mineviku ja praeguse vahel, kasutades satelliidiandmete aastaid LandVieweri muutuse tuvastamise vahendiga, võivad kõik need tööstusharud prognoosida ka tulevasi muutusi.

Peamised muutuste avastamise juhtumid: üleujutuste ja metsade hävitamine

Pilt on väärt tuhat sõna ja satelliidi kujutiste muutmise võimalused LandViewer Neid saab kõige paremini näidata tegelike näidetega.

Metsad, mis ikka veel katavad umbes kolmandiku maailma piirkonnast, kaovad murettekitava kiirusega, peamiselt inimtegevuse, näiteks põllumajanduse, kaevandamise, kariloomade karjatamise, metsaraie ja looduslike tegurite, näiteks metsatulekahjude tõttu. Selle asemel, et läbi viia massiülevaateid tuhandete aakrite metsas, saab metsatöötaja regulaarselt jälgida metsade ohutust satelliidipiltide ja NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) alusel põhinevate muudatuste automaatse tuvastamise abil. .

Kuidas see toimib? NDVI on tuntud vahend taimestiku tervise määramiseks. Võrreldes puutumatu metsa satelliidipilti, mille pilt on saadud kohe pärast puude lõikamist, tuvastab LandViewer muudatused ja loob pildi erinevusest, mis toob esile metsade hävitamise punktid, saavad kasutajad tulemused alla laadida .jpg, .png või .tiff formaadis. Jääb üle metsa katte, millel on positiivsed väärtused, samas kui tühjendatud aladel on negatiivne väärtus ja need on punased toonid, mis viitavad sellele, et taimestik puudub.

Teine pilt, mis näitab metsade hävitamise ulatust Madagaskaril 2016i ja 2018i vahel; genereeritud kahest Sentinel-2i satelliidipildist

Teine ulatusliku kasutamise juhtum muutuste avastamiseks oleks põllumajanduslike üleujutuste kahjustuste hindamine, mis on põllumajandustootjate ja kindlustusseltside jaoks väga oluline. Iga kord, kui üleujutused on oma saagikoristuse ajal raskesti langenud, saab NDVI-põhiste muutuste tuvastamise algoritmide abil kahju kiiresti kaardistada ja mõõta.

Sentinel-2i stseeni muutuse tuvastamise tulemused: punased ja oranžid alad esindavad põllu üleujutatud osa; ümbritsevad väljad on rohelised, mis tähendab, et nad väldivad kahju. Kalifornias üleujutus 2017i veebruaris.

Kuidas teostada muutuste tuvastamist LandVieweris

Tööriista käivitamiseks ja mitmeaastaste satelliidipiltide erinevuste leidmiseks on kaks võimalust: klõpsates paremal menüü ikoonil "Analüüsivahendid" või võrdluse liuguril, olenevalt sellest, kumb on mugavam. Praegu tehakse muudatuste tuvastamine ainult optilistes satelliidiandmetes (passiivne); Aktiivsete kaugseireandmete algoritmide lisamine on planeeritud tulevaste uuenduste jaoks.

Lisateabe saamiseks lugege käesolevat juhendit muutuste tuvastamise tööriist LandVieweri kohta. O hakata uurima uusimaid võimalusi LandViewer ise

Jäta kommentaar

Sinu e-postiaadressi ei avaldata.

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie kommentaarandmed töödeldakse.