LandViewer - Nou werk die opsporing van veranderinge 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 hoofdoelwitte wat deur die EOS-span gestig is, was om 'n komplekse veranderingsopsporingproses vir afgeleë sensingdata beskikbaar en maklik vir onervare gebruikers van nie-GIS-industrieë te maak. Met LandViewer se veranderings-opsporingsinstrument kan boere vinnig identifiseer gebiede wat deur hael, storm of vloed in hul lande beskadig is. In bosbestuur, opsporing van veranderinge op die satellietbeeld, sal dit nuttig vir die beraming van die brand gebiede na 'n bosbrand wees en om onwettige aan te meld of inbreuk op bos lande op te spoor. Neem waar die tempo en omvang van klimaatsverandering (soos die smelt van die pool ys, lugbesoedeling en water, verlies van natuurlike habitat as gevolg van stedelike uitbreiding) is 'n taak wat uitgevoer word deur die omgewing wetenskaplikes en voortdurend, en kan nou doen in 'n kwessie van minute. Deur die bestudering van die verskille tussen die verlede en die hede jaar met behulp van satelliet data met opsporing instrument LandViewer veranderinge, kan al hierdie bedrywe ook voorspel toekomstige veranderinge.

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 gesny is, sal LandViewer die veranderinge opspoor en 'n beeld van die verskil skep wat die ontbossingspunte wys en die resultate in .jpg, .png of .tiff formaat. Die bosomslag wat oorleef, sal positiewe waardes hê, terwyl die skoongebiede negatief sal hê en in rooi tintjies gewys word wat daarop dui dat daar geen plantegroei teenwoordig is nie.

'N Ander beeld wat die mate van ontbossing in Madagaskar tussen 2016 en 2018 toon; gegenereer uit twee Sentinel-2 satellietbeelde

Nog 'n geval van wydverspreide gebruik vir die opsporing van veranderinge, sou die evaluering van landbou vloedskade wees, wat vir boere en versekeringsmaatskappye van groot belang is. Elke keer as die vloede 'n swaar tol op hul oes aangewend het, kan die skade met behulp van NDVI-veranderingsdeteksie-algoritmes gekarteer en gemeet word.

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 gereedskap te begin en om verskille in multi-temporale satellietbeelde te vind: deur op die regter menu-ikoon «Analise gereedskap» of op die skuif vergelyking te kliek, wat ookal geriefliker is. Tans word die opsporing van veranderinge slegs in optiese satellietdata (passief) gemaak; Die byvoeging van algoritmes vir aktiewe afgeleë data is geskeduleer vir toekomstige opdaterings.

Vir meer besonderhede, lees hierdie gids van die verander detectie hulpmiddel van LandViewer. O begin om die nuutste vermoëns van LandViewer op jou eie

Skryf 'n opmerking

Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie.

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Vind uit hoe jou kommentaar data verwerk is.