LandViewer - tagad pārlūkprogrammā notiek izmaiņu noteikšana

Nozīmīgākais attālās izpētes datu izmantojums ir bijis salīdzinājums no konkrēta apgabala attēliem, kas veikti dažādos laikos, lai identificētu šeit notikušās izmaiņas. Ar lielu skaitu satelīta attēlu, kas pašlaik tiek izmantoti atklātā režīmā, ilgstošā laika periodā manuāla izmaiņu noteikšana ilgst ilgu laiku un visticamāk būtu neprecīza. EOS Data Analytics ir izveidojis automatizēto rīku izmaiņu atklāšana tās vadošajā produktā LandViewer, kas ir viens no visspējīgākajiem mākoņa rīkiem satelītattēlu meklēšanai un analīzei pašreizējā tirgū.

Atšķirībā no metodēm, kas saistītas ar neironu tīkliem identificēt izmaiņas iepriekš izdalītajos raksturlielumos mainīts noteikšanas algoritms EOS lietojumi uz pikseļu balstītu stratēģiju, kas nozīmē, ka izmaiņas starp diviem daudzjoslas rastra attēliem tiek aprēķinātas matemātiski, atņemot viena datuma pikseļu vērtības ar tādām pašām koordinātu pikseļu vērtībām citam datumam. Šī jaunā paraksta funkcija ir paredzēta, lai automatizētu izmaiņu noteikšanas uzdevumu un sniegtu precīzus rezultātus ar mazākiem soļiem un daļu no vajadzīgā laika, salīdzinot ar ArcGIS, QGIS vai citu GIS attēlu apstrādes programmatūru.

Mainīšanas noteikšanas saskarne. Attēli no Beirutas pilsētas krasta, kas izvēlēti, lai noteiktu pēdējo gadu attīstību.

Izmaiņu konstatēšana Beirutas pilsētā

Neierobežots lietojumu apjoms: no lauksaimniecības līdz vides monitoringam.

Viens no galvenajiem EOS komandas izvirzītajiem mērķiem bija izveidot sarežģītu izmaiņu noteikšanas procesu attālinātās izpētes datiem, kas ir pieejami un viegli nepieredzējušiem lietotājiem no ne-ĢIS nozarēm. Ar LandViewer izmaiņu noteikšanas rīku, lauksaimnieki var ātri noteikt vietas, kuras savos laukos ir bojājušas krusa, vētras vai plūdi. Meža apsaimniekošanā, izmaiņu atklāšana satelīta attēlā tas būs noderīgs, lai novērtētu sadedzinātās zonas, pēc meža ugunsgrēka un lai atklātu nelikumīgu mežizstrādi vai meža zemju iebrukumu. Ievērojot klimata pārmaiņu ātrumu un apjomu (piemēram, polārā ledus kušana, gaisa un ūdens piesārņojums, dabisko biotopu zudums pilsētu izplešanās dēļ), uzdevums, ko vides zinātnieki nepārtraukti veic, un tagad viņi var to darīt dažu minūšu laikā. Pētot atšķirības starp pagātnes un tagadnes datiem, izmantojot satelītu datus ar LandViewer izmaiņu noteikšanas rīku, visas šīs nozares var prognozēt arī turpmākās izmaiņas.

Galvenie lietošanas gadījumu piemēri: plūdu postījumi un mežu izciršana

Attēls ir vērts tūkstoš vārdiem, un uztveršanas spējas mainīt satelīta attēlus LandViewer Tos vislabāk var demonstrēt ar reāliem dzīves piemēriem.

Meži, kas joprojām aizņem aptuveni trešo daļu no pasaules teritorijas, izzūd satraucošā ātrumā, galvenokārt cilvēku darbības dēļ, piemēram, lauksaimniecībā, kalnrūpniecībā, liellopu ganībās, mežizstrādē un arī tādos dabas faktoros kā meža ugunsgrēki. Tā vietā, lai veiktu masveida apsekojumus, uz mežu tūkstošiem hektāru zemes, meža tehniķis var regulāri uzraudzīt mežu drošību ar pāris satelīta attēliem un automātisku izmaiņu noteikšanu, pamatojoties uz NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). .

Kā tas darbojas? NDVI ir zināms veids, kā noteikt veģetācijas veselību. Salīdzinot neskartā meža satelītattēlu ar attēlu, kas tika iegūts tieši pēc koku griešanas, LandViewer atklās izmaiņas un radīs atšķirības, kas izceļ mežu izciršanas punktus, lietotāji var lejupielādēt rezultātus .jpg, .png vai .tiff formātā. Izdzīvojušais meža segums būs pozitīvs, bet iztukšotajām platībām būs negatīva vērtība, un tās tiks attēlotas sarkanos toņos, kas norāda, ka nav veģetācijas.

Atšķirīgs attēls, kas parāda mežu izciršanas apjomu Madagaskarā starp 2016 un 2018; radīts no diviem Sentinel-2 satelīta attēliem

Vēl viens plaši izplatītas izmantošanas gadījums izmaiņu atklāšanai būtu lauksaimniecības plūdu postījumu novērtējums, kas ir ļoti nozīmīgs lauksaimniekiem un apdrošināšanas sabiedrībām. Katru reizi, kad plūdi ir guvuši smagus zaudējumus savai ražai, bojājumus var ātri kartēt un izmērīt, izmantojot NDVI balstītu izmaiņu noteikšanas algoritmus.

Sentinel-2 sižeta maiņas noteikšanas rezultāti: sarkanās un oranžās zonas atspoguļo lauka applūdušo daļu; apkārtējie lauki ir zaļi, kas nozīmē, ka tie izvairās no bojājumiem. Kalifornijas plūdi, 2017 februāris.

Kā veikt izmaiņu noteikšanu LandViewer

Ir divi veidi, kā sākt rīku un sākt atklāt atšķirības vairāku laiku satelīta attēlos: noklikšķinot uz labās izvēlnes ikonas «Analīzes rīki» vai uz salīdzināšanas slīdni, atkarībā no tā, kurš ir ērtāks. Pašlaik izmaiņu noteikšana notiek tikai ar optiskiem satelītu datiem (pasīvi); Turpmākajos atjauninājumos ir plānots pievienot algoritmus aktīviem attālās uzrādes datiem.

Plašāku informāciju skatiet šajā rokasgrāmatā izmaiņu noteikšanas rīks no LandViewer. O sākt izpētīt jaunākās iespējas LandViewer pats

Atstājiet savu komentāru

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta.

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāti jūsu komentāru dati.