LandViewer - A változások észlelése a böngészőben működik

A távérzékelési adatok legfontosabb felhasználása az adott terület képeinek összehasonlítása volt, amelyet különböző időpontokban vettek fel az itt bekövetkezett változások azonosítására. A nyílt használatban lévő nagy számú műholdképpel hosszabb időn keresztül a változások kézi felismerése hosszú időt vesz igénybe, és valószínűleg pontatlan lenne. Az EOS Data Analytics létrehozta a a változások észlelése zászlóshajó termékében, a LandViewerben, amely a legmegfelelőbb felhőeszközök közé tartozik a műholdas képek kereséséhez és elemzéséhez a jelenlegi piacon.

Ellentétben a neurális hálózatokat tartalmazó módszerekkel azonosítani a változásokat a korábban kivont jellemzőkben a. \ t EOS USA egy pixel alapú stratégia, ami azt jelenti, hogy a két többsávos raszterkép közötti változásokat matematikailag számítják ki azzal, hogy az egy dátum pixeles értékeit egy másik időpontra azonos koordináták pixelértékével kivonják. Ez az új aláírás funkció úgy van kialakítva, hogy automatizálja a változások észlelésének feladatát és pontosabb eredményeket szolgáltasson kevesebb lépéssel és a szükséges idő egy töredékében az ArcGIS, QGIS vagy más GIS képfeldolgozó szoftverekhez képest.

A változás észlelési interfész. Képek az utóbbi évek fejlődését azonosító Beirut városának partjáról.

Beirut városának változásainak felderítése

Korlátlan alkalmazási kör: a mezőgazdaságtól a környezeti monitoringig.

Az EOS csapata által létrehozott egyik fő cél az volt, hogy komplex változási észlelési folyamatot nyújtson a távérzékelési adatokhoz, és hozzáférhetővé tegye a nem GIS iparágak tapasztalatlan felhasználóit. A LandViewer változásérzékelő eszközével a gazdálkodók gyorsan azonosíthatják azokat a területeket, amelyeket a jégeső, vihar vagy árvíz okozta a területükön. Az erdőgazdálkodásban a változások észlelése a műholdképben hasznos lesz az égett területek becslésére, az erdőtüzek után, valamint az illegális fakitermelés észlelésére vagy az erdei területek behatolására. Az éghajlatváltozás mértékének és mértékének figyelembevételével (például a jegesedés, a levegő és a víz szennyezése, a városi terjeszkedés következtében a természetes élőhelyek elvesztése) a környezeti tudósok folyamatosan végeznek feladatokat, és most meg tudják tenni néhány perc múlva. A múlt és a jelen közötti különbségek tanulmányozása során a LandViewer változásérzékelő eszközével történő műholdas adatok évek szerinti felhasználásával az összes iparág előrejelzi a jövőbeli változásokat.

A főbb felhasználási esetek a változások észlelésére: árvízkár és erdőirtás

Egy kép ezer szót ér, és a műholdképekkel való változás észlelési képessége LandViewer Ezek a legjobb példák a valós életmódokkal mutathatók be.

A világ területének még egyharmadát lefedő erdők riasztó ütemben eltűnnek, főként az olyan emberi tevékenységek miatt, mint a mezőgazdaság, a bányászat, a szarvasmarha legeltetés, a fakitermelés és a természeti tényezők, mint például az erdőtüzek. Ahelyett, hogy tömeges felméréseket végeznének több ezer hektáros erdő földjén, az erdészeti szakember rendszeresen figyelemmel kíséri az erdők biztonságát egy pár műholdképpel, és automatikusan észleli az NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) alapján végzett változásokat. .

Hogyan működik? Az NDVI egy ismert módszer a növényzet egészségének meghatározására. Az érintetlen erdő műholdképének összehasonlításával a közvetlenül a fák kivágása után megszerzett képpel a LandViewer észleli a változásokat, és létrehoz egy képet az erdőirtási pontok kiemeléséről, a felhasználók letölthetik az eredményeket .jpg, .png vagy .tiff formátum. A túlélő erdőborítás pozitív értékekkel bír, míg a kiürített területek negatívak lesznek, és piros színnel jelennek meg, ami azt jelzi, hogy nincs növényzet.

Egy másik kép, amely mutatja az erdőirtás mértékét Madagaszkáron az 2016 és az 2018 között; két Sentinel-2 műholdképpel generált

A változások észlelésére a széles körben elterjedt használat a mezőgazdasági árvízi kár értékelése, amely nagy jelentőséggel bír a gazdálkodók és a biztosítótársaságok számára. Minden alkalommal, amikor az árvizek komolyan veszik a betakarításukat, az NDVI-alapú változásérzékelő algoritmusok segítségével a kár gyorsan leképezhető és mérhető.

A Sentinel-2 jelenetváltás észlelésének eredményei: a piros és narancssárga területek a mező elárasztott részét képviselik; a környező mezők zöldek, ami azt jelenti, hogy elkerülik a kárt. Kaliforniai árvíz, az 2017 februárjában.

Hogyan lehet végrehajtani a változás észlelését a LandViewerben

Kétféle módon lehet elindítani a szerszámot és elkezdeni a különbségeket a többtávú műholdképekben: a jobb oldali ikonra kattintva: „Analitikai eszközök” vagy az Összehasonlító csúszkán, attól függően, hogy melyik a kényelmesebb. Jelenleg a változások kimutatása csak optikai műholdas adatokban történik (passzív); Az aktív távérzékelési adatokhoz tartozó algoritmusok hozzáadását a jövőbeli frissítésekre tervezik.

További részletekért olvassa el ezt az útmutatót a változásérzékelő eszköz a LandViewer. O kezdje felfedezni a legújabb képességeit LandViewer egyedül

Szólj hozzá

E-mail címed nem kerül nyilvánosságra.

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Tudja meg, hogyan dolgozik a megjegyzés adatainak feldolgozása.