LandViewer - izmaiņu noteikšana tagad darbojas pārlūkprogrammā
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 mērķiem, ko izvirzīja EOS komanda, bija padarīt sarežģītu izmaiņu noteikšanas procesu attālās uzrādes datiem pieejamu un ērtu nepieredzējušiem lietotājiem no nozarēm, kas nav ĢIS. Izmantojot LandViewer izmaiņu noteikšanas rīku, lauksaimnieki var ātri noteikt apgabalus, kuri laukos ir cietuši no krusas, vētras vai plūdiem. Mežu apsaimniekošanā izmaiņu atklāšana Satelīta attēlā tas būs noderīgi, lai novērtētu izdegušās platības, pēc meža ugunsgrēka un atklātu nelikumīgu mežizstrādi vai iebrukumu meža zemēs. Klimata pārmaiņu ātruma un apjoma novērošana (piemēram, polārā ledus kušana, gaisa un ūdens piesārņojums, dabiskās dzīvotnes zudums pilsētu izplešanās dēļ) ir uzdevums, ko vides zinātnieki veic pastāvīgi, un tagad viņi to var. dažu minūšu laikā. Izpētot atšķirības starp pagātni un tagadni, izmantojot LandViewer izmaiņu noteikšanas rīku, izmantojot satelīta datus gadiem ilgi, 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 līdzeklis veģetācijas veselības noteikšanai. Salīdzinot neskartā meža satelītattēlu ar attēlu, kas iegūts tieši pēc koku izciršanas, LandViewer noteiks izmaiņas un izveidos atšķirīgu attēlu, kas izceļ mežu izciršanas punktus, un lietotāji var lejupielādēt rezultātus .jpg, .png vai .tiff formātā. Meža segumam, kas izdzīvos, būs pozitīvas vērtības, savukārt attīrītajām vietām būs negatīvs, un tas tiks parādīts 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 izplatīts izmaiņu noteikšanas gadījums būtu lauksaimniecības plūdu postījumu novērtēšana, kas ļoti interesē lauksaimniekus un apdrošināšanas sabiedrības. Katru reizi, kad plūdi ir ļoti smagi ietekmējuši jūsu ražu, bojājumus var ātri kartēt un izmērīt, izmantojot NDVI balstītus 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 palaist rīku un sākt atrast atšķirības vairāku laiku satelītattēlos: noklikšķinot uz labās izvēlnes ikonas “Analīzes rīki” vai uz slīdņa Salīdzinājums, atkarībā no tā, kurš ir ērtāks. Šobrīd izmaiņu noteikšana tiek veikta tikai uz optiskā (pasīvā) satelīta datiem; aktīvās attālās uzrādes datu algoritmu pievienošana ir paredzēta turpmākiem atjauninājumiem.
Plašāku informāciju skatiet šajā rokasgrāmatā izmaiņu noteikšanas rīks no LandViewer. VAI sākt izpētīt jaunākās iespējas LandViewer pats
