LandViewer - Detekcia zmien funguje v prehliadači

Najdôležitejším použitím údajov diaľkového snímania bolo porovnanie obrázkov z konkrétnej oblasti, ktoré boli urobené v rôznych časoch na identifikáciu zmien, ku ktorým došlo tu. Pri veľkom počte satelitných snímok, ktoré sú v súčasnosti v otvorenom používaní, by po dlhšiu dobu ručná detekcia zmien trvala dlho a s najväčšou pravdepodobnosťou by bola nepresná. Služba EOS Data Analytics vytvorila automatizovaný nástroj detekcie zmien vo svojom vlajkovom produkte, LandViewer, ktorý patrí medzi najschopnejšie cloudové nástroje na vyhľadávanie a analýzu satelitných snímok na súčasnom trhu.

Na rozdiel od metód, ktoré zahŕňajú neurónové siete, ktoré identifikovať zmeny v predtým extrahovaných charakteristikách algoritmus na detekciu zmien implementovaný EOS Spojené štáty americké stratégia založená na pixeloch, čo znamená, že zmeny medzi dvomi viacpásmovými rastrovými obrazmi sa vypočítavajú matematicky odpočítaním hodnôt pixlov jedného dátumu s hodnotami pixlov rovnakých súradníc pre iný dátum. Táto nová funkcia podpisu je navrhnutá tak, aby automatizovala úlohu detekcie zmien a poskytla presné výsledky s menším počtom krokov a za zlomok potrebného času v porovnaní so softvérom ArcGIS, QGIS alebo iným softvérom na spracovanie obrazu GIS.

Rozhranie detekcie zmeny. Snímky z pobrežia mesta Bejrút vybrané na identifikáciu vývoja posledných rokov.

Detekcia zmien v meste Bejrút

Neobmedzený rozsah použitia: od poľnohospodárstva až po monitorovanie životného prostredia.

Jedným z hlavných cieľov, ktorý stanovil tím EOS, bolo sprístupniť a ľahko sprístupniť zložitý proces zisťovania zmien pre údaje diaľkového prieskumu pre neskúsených používateľov z iných odvetví ako GIS. S nástrojom LandViewer na detekciu zmien môžu poľnohospodári rýchlo identifikovať oblasti, ktoré boli poškodené v ich oblastiach krupobitím, búrkou alebo povodňami. V lesnom hospodárstve detekcie zmien v satelitnom snímke bude užitočná pre odhad spálených oblastí, po lesnom požiari a na zistenie nezákonnej ťažby alebo invázie lesných pozemkov. Pozorovanie miery a rozsahu klimatických zmien (ako je topenie polárneho ľadu, znečistenie ovzdušia a vody, strata prirodzeného prostredia v dôsledku rozrastania miest) je úlohou, ktorú environmentálni vedci vykonávajú nepretržite, a teraz to môžu urobiť v priebehu niekoľkých minút. Študovaním rozdielov medzi minulosťou a súčasnosťou, ktoré využívajú roky satelitných dát s nástrojom na detekciu zmien LandViewer, môžu všetky tieto odvetvia predpovedať aj budúce zmeny.

Hlavné prípady použitia detekcie zmien: škody spôsobené povodňami a odlesňovanie

Obrázok má hodnotu tisíc slov a detekčné schopnosti zmeny so satelitnými obrazmi v LandViewer Najlepšie ich možno demonštrovať príkladmi z reálneho života.

Lesy, ktoré stále pokrývajú približne tretinu svetovej oblasti, mizú alarmujúcim tempom, najmä v dôsledku ľudských činností, ako je poľnohospodárstvo, baníctvo, pasenie dobytka, ťažba dreva a tiež prírodné faktory, ako sú lesné požiare. Namiesto vykonávania masových prieskumov, na území tisícov akrov lesa, môže lesnícky technik pravidelne monitorovať bezpečnosť lesov pomocou dvojice satelitných snímok a automatickú detekciu zmien na základe NDVI (Normalised Difference Vegetation Index). ,

Ako to funguje? NDVI je známy spôsob stanovenia zdravia vegetácie. Porovnaním satelitného obrazu neporušeného lesa, s obrazom, ktorý bol získaný hneď po vyrezaní stromov, LandViewer zistí zmeny a vytvorí obraz rozdielu, ktorý zvýrazní body odlesňovania, užívatelia si môžu stiahnuť výsledky v .jpg, .png alebo .tiff. Lesné porasty, ktoré prežijú, budú mať kladné hodnoty, zatiaľ čo vyčistené oblasti budú mať negatívne hodnoty a budú zobrazené v červených tónoch, ktoré naznačujú, že nie je prítomná žiadna vegetácia.

Iný obrázok, ktorý ukazuje rozsah odlesňovania na Madagaskare medzi 2016 a 2018; generované z dvoch satelitných snímok Sentinel-2

Ďalším prípadom rozšíreného využívania na odhaľovanie zmien by bolo hodnotenie škôd spôsobených poľnohospodárskymi povodňami, čo je veľmi zaujímavé pre poľnohospodárov a poisťovne. Zakaždým, keď povodne spôsobili ťažkú ​​daň na ich zbere, môžu byť škody mapované a merané rýchlo pomocou algoritmov na detekciu zmien založených na NDVI.

Výsledky detekcie zmeny scény Sentinel-2: červené a oranžové oblasti predstavujú zaplavenú časť poľa; okolité polia sú zelené, čo znamená, že sa vyhli škodám. Povodeň Kalifornie, február 2017.

Ako vykonať detekciu zmien v LandViewer

Existujú dva spôsoby spustenia nástroja a začatie hľadania rozdielov vo viacnásobných satelitných snímkach: kliknutím na ikonu pravej ponuky «Nástroje analýzy» alebo na jazdcovi Porovnanie podľa toho, čo je výhodnejšie. V súčasnosti sa zisťovanie zmien vykonáva len v optických satelitných údajoch (pasívnych); Pre budúce aktualizácie je naplánované pridanie algoritmov pre aktívne údaje diaľkového snímania.

Pre viac informácií si prečítajte túto príručku od nástroj na detekciu zmien LandViewer. O začať skúmať najnovšie možnosti LandViewer na vlastnú päsť

zanechať komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená.

Táto stránka používa Akismet na zníženie spamu. Zistite, ako sa spracúvajú údaje vašich komentárov.