LandViewer - Veranderingsdeteksie werk nou in die blaaier
Die belangrikste gebruik van afstandswaarneming data is die vergelyking van beelde uit 'n spesifieke area, wat op verskillende tye geneem word om die veranderinge wat hier gebeur het, te identifiseer. Met 'n groot aantal satellietbeelde wat tans in oop gebruik is, sal oor 'n lang tydperk die handleiding van veranderinge baie lank neem en waarskynlik onnauwkeurig wees. EOS Data Analytics het die outomatiese hulpmiddel van opsporing van veranderinge In sy vlagskipproduk, LandViewer, wat een van die mees bekwame wolkgereedskap vir die soek en analise van satellietbeelde in die huidige mark is..
In teenstelling met metodes wat neurale netwerke behels dat veranderings identifiseer In die voorheen onttrek eienskappe, die veranderingsdeteksie algoritme geïmplementeer deur EOS gebruike 'n strategie wat gebaseer is op pixels, wat beteken dat veranderinge tussen twee multi raster beelde, word wiskundig bereken deur die pixel waardes van 'n afspraak met die pixel waardes van dieselfde koördinate vir 'n ander datum. Hierdie nuwe handtekening funksie, is ontwerp om die taak verandering opsporing outomatiseer en akkurate resultate met minder stappe en teen 'n fraksie van die tyd in vergelyking met ArcGIS, QGIS of ander GIS sagteware beeldverwerking.
Die veranderingsdeteksie koppelvlak. Beelde van die kus van die stad Beiroet is gekies om die ontwikkelinge van onlangse jare te identifiseer.
Deteksie van veranderinge in die stad Beiroet
Onbeperkte toepassingsgebied: van landbou tot omgewingsmonitering.
Een van die primêre doelwitte wat deur die EOS-span gestel is, was om 'n ingewikkelde proses vir die opsporing van verandering vir data vir afstandwaarneming toeganklik en maklik te maak vir onervare gebruikers uit nie-GIS-industrieë. Met LandViewer se instrument vir die opsporing van veranderinge kan boere vinnig gebiede identifiseer wat skade aan hul lande opgedoen het weens hael, storm of vloed. In die bosbestuur, opsporing van veranderinge In die satellietbeeld sal dit nuttig wees om verbrande gebiede te skat, na 'n bosbrand en vir die opsporing van onwettige houtkap of inval in boslande. Die waarneming van die tempo en omvang van klimaatsverandering (soos smeltende ys, lug- en waterbesoedeling, verlies aan natuurlike habitat as gevolg van stedelike uitbreiding) is 'n voortdurende taak deur omgewingswetenskaplikes, en nou kan hulle. binne enkele minute. Deur die verskille tussen die verlede en die hede te bestudeer met behulp van jare se satellietdata met LandViewer se instrument vir die opsporing van veranderinge, kan al hierdie bedrywe ook toekomstige veranderinge voorspel.
Hoofgebruik gevalle van opsporing van veranderinge: vloedskade en ontbossing
'N Foto is die moeite werd om duisend woorde te waardeer, en die opsporing vermoëns van verandering met satellietbeelde in LandViewer Hulle kan die beste gedemonstreer word met voorbeelde in die werklike lewe.
Woude nog bedek ongeveer een derde van die globale omgewing verdwyn teen 'n onrusbarende tempo, hoofsaaklik as gevolg van menslike aktiwiteite soos landbou, mynbou, vee weiding, aan te meld en natuurlike faktore soos bosbrande. In plaas van die uitvoering van massiewe studies op grond van duisende akker van die bos, kan 'n bos tegnikus gereeld die veiligheid van woude te monitor met 'n paar van satellietbeelde en outomatiese verandering opsporing gebaseer op NDVI (Vegetation indeks Genormaliseerde Verskil) .
Hoe werk dit? NDVI is 'n bekende manier om die gesondheid van plantegroei te bepaal. Deur die satellietbeeld van die ongeskonde bos te vergelyk met die beeld wat verkry is net nadat die bome afgekap is, sal LandViewer die veranderinge opspoor en 'n verskilbeeld genereer wat die ontbossingspunte uitlig. Gebruikers kan die resultate in .jpg aflaai, .png- of .tiff-formaat. Die bosbedekking wat oorleef, sal positiewe waardes hê, terwyl die skoongemaakte gebiede negatief is en in rooi kleure getoon word wat daarop dui dat daar geen plantegroei aanwesig is nie.
'N Ander beeld wat die mate van ontbossing in Madagaskar tussen 2016 en 2018 toon; gegenereer uit twee Sentinel-2 satellietbeelde
'N Ander wydverspreide gebruiksgeval vir die opsporing van veranderinge sou die vloedbeskadiging van die landbou wees, wat vir boere en versekeringsmaatskappye van groot belang is. Elke keer as die oorstromings u oes swaar eis, kan die skade vinnig gekarteer en gemeet word met behulp van NDVI-gebaseerde algoritmes vir die opsporing van veranderinge.
Resultate van die Sentinel-2 toneelverandering opsporing: die rooi en oranje areas verteenwoordig die oorstroomde deel van die veld; Die omliggende velde is groen, wat beteken dat hulle die skade vermy het. Vloed van Kalifornië, Februarie van 2017.
Hoe om verandering opsporing in LandViewer uit te voer
Daar is twee maniere om die instrument te begin en verskille in multi-temporele satellietbeelde te begin vind: deur op die "Analise Tools" regterkieslys-ikoon of die Vergelyking-skuifbalk te klik, wat ook al die gerieflikste is. Tans word veranderingsbespeuring slegs op optiese (passiewe) satellietdata uitgevoer; die byvoeging van die algoritmes vir aktiewe afstandwaarnemingdata is geskeduleer vir toekomstige opdaterings.
Vir meer besonderhede, lees hierdie gids van die verander detectie hulpmiddel van LandViewer. OF begin om die nuutste vermoëns van LandViewer op jou eie
