LandViewer - Зараз выяўленне змяненняў працуе ў браўзэры

Найбольш важным выкарыстаннем дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання стала параўнанне малюнкаў з пэўнай вобласці, зробленых у розны час для вызначэння змен, якія адбыліся тут. З вялікай колькасцю спадарожнікавых малюнкаў, якія знаходзяцца ў адкрытым рэжыме, на працягу доўгага перыяду часу, выяўленне змяненняў уручную зойме шмат часу, і, хутчэй за ўсё, гэта будзе недакладна. EOS Data Analytics стварыў аўтаматызаваны інструмент выяўленне змяненняў у сваім флагманскім прадукце LandViewer, які з'яўляецца адным з найбольш здольных хмарных інструментаў для пошуку і аналізу спадарожнікавых малюнкаў на бягучым рынку..

У адрозненне ад метадаў, якія звязаны з нейроннымі сеткамі вызначыць змены У раней вынятых характарыстыках рэалізаваны алгарытм выяўлення змен EOS ЗША стратэгія на аснове пікселяў, якая азначае, што змены паміж двума шматпалоснымі растравымі малюнкамі вылічаюцца матэматычна шляхам памяншэння значэнняў пікселяў адной даты са значэннямі пікселяў аднолькавых каардынат для іншай даты. Гэтая новая функцыя подпісу прызначана для аўтаматызацыі задачы выяўлення змяненняў і атрымання дакладных вынікаў з меншай колькасцю крокаў і за невялікую частку часу, неабходнага ў параўнанні з ArcGIS, QGIS ці іншым праграмным забеспячэннем для апрацоўкі малюнкаў GIS.

Інтэрфейс выяўлення змен. Выявы ўзбярэжжа горада Бейрут абраны для вызначэння падзей апошніх гадоў.

Выяўленне змяненняў у горадзе Бейрут

Неабмежаваны аб'ём ужыванняў: ад сельскай гаспадаркі да маніторынгу навакольнага асяроддзя.

Адной з галоўных задач, усталяваных камандай EOS, было стварэнне складанага працэсу выяўлення змяненняў для дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання і зручнасць для недасведчаных карыстальнікаў галін, якія не маюць ГІС. З дапамогай інструмента выяўлення змяненняў LandViewer фермеры могуць хутка вызначыць раёны, якія былі пашкоджаны на сваіх палях градам, штормам або паводкамі. У лясным гаспадарцы, выяўленне змяненняў на спадарожнікавым здымку, гэта будзе карысна для ацэнкі спаленых участкаў, пасля ляснага пажару і для выяўлення незаконных рубкоў або ўварвання ў лес. Захаванне хуткасці і маштабу змены клімату (напрыклад, раставання палярнага лёду, забруджвання паветра і вады, страты прыродных месцапражыванняў у выніку гарадскога распаду) - задача, якую навукоўцы-экалагічныя пастаянна працуюць, і зараз яны могуць зрабіць гэта у лічаныя хвіліны. Вывучаючы адрозненні мінулага і цяперашняга часу з выкарыстаннем спадарожнікавых дадзеных за гады з дапамогай інструмента выяўлення змен LandViewer, усе гэтыя галіны могуць таксама прагназаваць будучыя змены.

Асноўныя выпадкі прымянення выяўлення змяненняў: пашкоджанне паводак і абезлесеньне

Малюнак варта тысячы слоў, а магчымасці выяўлення змяняюцца са спадарожнікавымі малюнкамі ў LandViewer Іх лепш за ўсё прадэманстраваць з рэальных прыкладаў.

Лясы, якія па-ранейшаму займаюць каля траціны плошчы свету, знікаюць з трывожнай хуткасцю, галоўным чынам з-за дзейнасці чалавека, такіх як сельская гаспадарка, здабыча карысных выкапняў, выпас буйной рагатай жывёлы, лесанарыхтоўкі, а таксама прыродныя фактары, такія як лясныя пажары. Замест правядзення масавых даследаванняў на землях тысяч акраў лесу тэхнік лясоў можа рэгулярна кантраляваць бяспеку лясоў з дапамогай пары спадарожнікавых здымкаў і аўтаматычнага выяўлення змяненняў, заснаваных на NDVI (Індэкс нармалізаванай розніцы расліннасці). ,

Як гэта працуе? NDVI - гэта вядомае сродак для вызначэння здароўя расліннасці. Параўноўваючы спадарожнікавую выяву непашкоджанага лесу, з вобразам, атрыманым адразу пасля таго, як дрэвы былі абрэзаны, LandViewer выявіць змены і сфарміруе выяву адрозненняў, вылучаючы кропкі высечкі лясоў, карыстальнікі могуць загружаць вынікі ў .jpg, .png ці .tiff фармат. Пашыраны лес, які выжыў, будзе мець станоўчыя каштоўнасці, а расчышчаныя ўчасткі будуць адмоўнымі і будуць паказаны чырвонымі тонамі, якія паказваюць, што расліннасці няма.

Іншы вобраз, які паказвае маштаб высечкі лясоў у Мадагаскары паміж 2016 і 2018; генеруецца з двух спадарожнікавых здымкаў Sentinel-2

Іншым выпадкам шырокага выкарыстання для выяўлення змяненняў стане ацэнка шкоды сельскагаспадарчых паводак, якая ўяўляе вялікую цікавасць для фермераў і страхавых кампаній. Кожны раз, калі паводкі наносяць моцны ўплыў на ўраджай, страты могуць быць адлюстраваны і хутка вымераны з дапамогай алгарытмаў выяўлення змен на аснове NDVI.

Вынікі выяўлення змены сцэны Sentinel-2: чырвоныя і аранжавыя ўчасткі ўяўляюць сабой затопленую частку поля; навакольныя палі зялёныя, а значыць, яны пазбягаюць пашкоджанняў. Патоп Каліфорніі, люты 2017.

Як выканаць выяўленне змен у LandViewer

Існуе два спосабу запуску інструмента і пачаць адрозненні ў шматчасовых малюнках-спадарожніках: націснуўшы на правую іконку меню «Інструменты аналізу» або на паўзунок Параўнання, які зручней. У цяперашні час выяўленне змен ажыццяўляецца толькі ў аптычных спадарожнікавых дадзеных (пасіўная); Даданне алгарытмаў для актыўных дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання запланавана на наступныя абнаўлення.

Для больш падрабязнай інфармацыі прачытайце гэта кіраўніцтва з інструмент выяўлення змен ад LandViewer. О пачаць вывучаць найноўшыя магчымасці LandViewer самастойна

пакінуць каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны.

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца для вашых каментароў.