LandViewer - Тепер виявлення змін 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 головних завдань, встановлених командою EOS, було зробити процес виявлення складних змін для даних дистанційного зондування доступним і легким для недосвідчених користувачів з не-ГІС-галузей. За допомогою інструменту виявлення змін LandViewer фермери можуть швидко визначити зони, які були пошкоджені в їхніх полях градом, бурею або повені. У лісовому господарстві, виявлення змін на супутниковому знімку вона буде корисною для оцінки обпалених ділянок, після лісового пожежі і для виявлення незаконних рубок або вторгнення в лісові землі. Спостереження за темпами та масштабами зміни клімату (таке, як танення полярного льоду, забруднення повітря та води, втрата природного середовища внаслідок міської забудови) є завданням, яке науковці з навколишнього середовища виконують безперервно, і тепер вони можуть це зробити за лічені хвилини. Вивчаючи відмінності між минулим і сьогоденням, використовуючи роки супутникових даних з інструментом виявлення змін LandViewer, всі 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 є відомим засобом для визначення здоров'я рослинності. Порівнюючи супутникове зображення інтактного лісу, з зображенням, яке було придбане відразу після того, як дерева були вирізані, LandViewer виявить зміни і створить зображення різниці, підкреслюючи точки вирубки лісів, користувачі зможуть завантажити результати в .jpg, .png або .tiff. Лісовий покрив, що виживає, матиме позитивні значення, тоді як очищені території матимуть негативний характер і будуть показані в червоних тонах, які вказують на те, що рослинності немає.

Інший образ, що показує ступінь вирубки лісів на Мадагаскарі між 2016 і 2018; генеруються з двох супутникових знімків Sentinel-2

Іншим випадком широкого використання для виявлення змін може стати оцінка шкоди від повені в сільському господарстві, яка представляє великий інтерес для фермерів і страхових компаній. Кожен раз, коли повені зазнали значних втрат внаслідок збору врожаю, збитки можуть бути відображені та швидко виміряні 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 запуску інструменту і початок пошуку відмінностей у багатовимірних супутникових знімках: натиснувши на праву піктограму меню «Інструменти аналізу» або на повзунок Порівняння, залежно від того, що зручніше. В даний час виявлення змін здійснюється тільки в оптичних супутникових даних (пасивних); Додавання алгоритмів для активних даних дистанційного зондування заплановано на майбутні оновлення.

Для отримання додаткових відомостей прочитайте цей посібник з інструмент виявлення змін LandViewer. O почати вивчати новітні можливості компанії LandViewer самостійно

залишити коментар

Ваша електронна адреса не буде опублікований.

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.