LandViewer - muudatuste tuvastamine töötab nüüd 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 seatud põhieesmärke oli muuta andmete kaugseire jaoks keeruline muutuste tuvastamise protsess ligipääsetavaks ja lihtsaks kogenematutele kasutajatele GIS-välistest tööstusharudest. LandVieweri muutuste tuvastamise tööriista abil saavad põllumajandustootjad kiiresti tuvastada piirkonnad, mis on oma põldudele rahe, tormi või üleujutuse tõttu kahju tekitanud. Metsamajanduses muutuste avastamine Satelliidipildis on see kasulik põlenud alade hindamiseks, pärast metsatulekahju ning ebaseadusliku metsaraie või metsamaade sissetungi avastamiseks. Kliimamuutuste kiiruse ja ulatuse (näiteks polaarjää sulamine, õhu- ja veereostus, loodusliku elupaiga kadumine linnade laienemise tõttu) jälgimine on keskkonnateadlaste jätkuv ülesanne ja nüüd saavad nad seda teha. mõne minuti jooksul. Uurides erinevusi mineviku ja oleviku vahel, kasutades LandVieweri muutuste tuvastamise tööriista abil aastaid kestnud satelliitandmeid, saavad 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 töötab? NDVI on tuntud taimestiku tervise määramise viis. Võrreldes puutumata metsa satelliidipilti pildiga, mis on saadud vahetult pärast puude langetamist, tuvastab LandViewer muutused ja genereerib erinevuse pildi, mis tõstab esile metsade hävitamise kohad, saavad kasutajad tulemused alla laadida .jpg-s, .png või .tiff vormingus. Säilinud metsakattel on positiivsed väärtused, samas kui puhastatud aladel on negatiivne väärtus ja need kuvatakse punaste toonidega, mis näitavad, et taimestikku pole.
Teine pilt, mis näitab metsade hävitamise ulatust Madagaskaril 2016i ja 2018i vahel; genereeritud kahest Sentinel-2i satelliidipildist
Teine laialt kasutatav juhtum muutuste avastamiseks oleks põllumajanduslike üleujutuste tekitatud kahju hindamine, mis pakub põllumeestele ja kindlustusfirmadele suurt huvi. Alati, kui üleujutused on teie saagile kõvasti mõjunud, saab kahjustusi kiiresti kaardistada ja mõõta NDVI-põhiste muutuste tuvastamise algoritmide abil.
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 mitme aja satelliidipiltide erinevuste leidmiseks on kaks võimalust: klõpsates parempoolse menüü ikooni „Analüüsitööriistad” või liugurit Võrdlus, olenevalt sellest, kumb on mugavam. Praegu tehakse muutuste tuvastamist ainult optiliste (passiivsete) satelliidiandmete puhul; aktiivsete kaugseireandmete algoritmide lisamine on kavandatud tulevaste uuenduste jaoks.
Lisateabe saamiseks lugege käesolevat juhendit muutuste tuvastamise tööriist ettevõttelt LandViewer. VÕI hakata uurima uusimaid võimalusi LandViewer ise
