LandViewer - Виявлення змін тепер працює в браузері
Найбільш важливим є використання даних дистанційного зондування для порівняння зображень з певної області, взятої в різний час для виявлення змін, які відбулися тут. При великій кількості супутникових знімків, які в даний час знаходяться у відкритому режимі, протягом тривалого періоду часу ручне виявлення змін займе тривалий час і, швидше за все, буде неточним. EOS Data Analytics створив автоматизований інструмент виявлення змін у своєму флагманському продукті, LandViewer, який є одним з найбільш здатних інструментів для пошуку та аналізу супутникових зображень на поточному ринку.
На відміну від методів, які включають нейронні мережі визначити зміни в раніше витягнутих характеристиках алгоритм виявлення змін реалізований EOS США стратегія на основі пікселів, що означає, що зміни між двома багатоканальними растровими зображеннями обчислюються математично шляхом вирахування піксельних значень однієї дати з піксельними значеннями однакових координат для іншої дати. Ця нова функція підпису призначена для автоматизації завдання виявлення змін і надання точних результатів з меншою кількістю кроків і в меншу частину часу, необхідного в порівнянні з ArcGIS, QGIS або іншим програмним забезпеченням для обробки зображень ГІС.
Інтерфейс виявлення змін. Зображення узбережжя міста Бейрут обрані для виявлення подій останніх років.
Виявлення змін у місті Бейруті
Необмежена сфера застосування: від сільського господарства до екологічного моніторингу.
Однією з основних цілей, поставлених командою EOS, було зробити складний процес виявлення змін для даних дистанційного зондування доступним і простим для недосвідчених користувачів із галузей, що не належать до ГІС. За допомогою інструменту виявлення змін LandViewer фермери можуть швидко виявити райони, які зазнали збитків на своїх полях від граду, шторму чи повені. В управлінні лісами, виявлення змін На супутниковому знімку це буде корисно для оцінки спалених ділянок після лісової пожежі та для виявлення незаконних рубок або вторгнення в лісові угіддя. Спостереження за швидкістю та масштабами кліматичних змін (таких як танення полярного льоду, забруднення повітря та води, втрата природного середовища існування внаслідок розростання міст) - завдання, яке вчені-екологи виконують на постійній основі, і тепер вони можуть це зробити. за лічені хвилини. Вивчаючи відмінності між минулим і сьогоденням, використовуючи роки супутникових даних за допомогою інструменту виявлення змін LandViewer, усі ці галузі можуть також прогнозувати майбутні зміни.
Основні випадки використання виявлення змін: збиток від повені та вирубка лісу
Картина коштує тисячі слів, а можливості виявлення змінюються за допомогою супутникових знімків LandViewer Їх можна краще продемонструвати на прикладах реального життя.
Ліси, які досі займають приблизно третину території світу, зникають з тривожною швидкістю, головним чином завдяки діяльності людини, такі як сільське господарство, видобуток, випас худоби, лісозаготівля, а також природні фактори, такі як лісові пожежі. Замість проведення масових обстежень, на землі тисяч гектарів лісу, лісовий технік може регулярно контролювати безпеку лісів за допомогою пари супутникових знімків і автоматичного виявлення змін на основі NDVI (Нормалізований індекс різниці рослин). ,
Як це працює? NDVI - відомий засіб визначення здоров’я рослинності. Порівнюючи супутникове зображення неушкодженого лісу із зображенням, отриманим відразу після вирубки дерев, LandViewer виявить зміни та сформує зображення різниці, що підкреслює точки вирубки лісів, користувачі можуть завантажити результати у форматі .jpg, Формат .png або .tiff. Лісовий покрив, який вижив, матиме позитивні значення, тоді як очищені ділянки матимуть негативи і будуть відображатися червоними тонами, що вказує на відсутність рослинності.
Інший образ, що показує ступінь вирубки лісів на Мадагаскарі між 2016 і 2018; генеруються з двох супутникових знімків Sentinel-2
Іншим широко розповсюдженим випадком виявлення змін є оцінка збитків від сільського господарства, яка представляє великий інтерес для фермерів та страхових компаній. Кожного разу, коли повені важко постраждали від вашого врожаю, шкоду можна швидко нанести на карту та виміряти за допомогою алгоритмів виявлення змін на основі NDVI.
Результати виявлення зміни сцени Sentinel-2: червоні і помаранчеві області представляють затоплену частину поля; навколишні поля зелені, що означає, що вони уникали пошкоджень. Повінь Каліфорнії, лютий 2017.
Як виконати виявлення змін у LandViewer
Існує два способи запустити інструмент і почати знаходити відмінності в багаточасових супутникових знімках: клацнувши піктограму правого меню «Інструменти аналізу» або повзунок «Порівняння», залежно від того, що зручніше. Наразі виявлення змін здійснюється лише на оптичних (пасивних) супутникових даних; додавання алгоритмів для даних активного дистанційного зондування заплановано на майбутні оновлення.
Для отримання додаткових відомостей прочитайте цей посібник з інструмент виявлення змін від LandViewer. АБО почати вивчати новітні можливості компанії LandViewer самостійно
