LandViewer - Цяпер выяўленне зменаў 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.

Uno de los objetivos principales establecidos por el equipo de EOS, fue hacer que un proceso complejo de detección de cambios para datos de detección remota sea accesible y fácil para usuarios sin experiencia, provenientes de industrias que no son SIG.  Con la herramienta de detección de cambios de LandViewer, los agricultores pueden identificar rápidamente las áreas que sufrieron daños en sus campos por el granizo, la tormenta o las inundaciones.   En el manejo forestal, la выяўленне змяненняў en la imagen satelital, será útil para la estimación de las áreas quemadas, luego de un incendio forestal y para detectar la tala ilegal o la invasión de tierras forestales.  Observar la tasa y extensión de los cambios climáticos (como el derretimiento del hielo polar, contaminación del aire y el agua, pérdida de hábitat natural debido a la expansión urbana) es una tarea que realizan los científicos ambientales e forma continua, y ahora pueden hacerlo en cuestión de minutos.  Al estudiar las diferencias entre el pasado y el presente utilizando años de datos satelitales con la herramienta de detección de cambios de LandViewer, todas estas industrias también pueden pronosticar cambios futuros.

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). ,

¿Cómo funciona? NDVI es un medio conocido para determinar la salud de la vegetación.  Al comparar la imagen satelital del bosque intacto, con la imagen que se adquirió justo después de que los árboles fueron talados, LandViewer detectará los cambios y generará una imagen de diferencia destacando los puntos de deforestación, los usuarios pueden descargar los resultados en .jpg, .png o formato .tiff. La cubierta de bosque que sobrevive tendrá valores positivos, mientras que las áreas despejadas tendrán negativos y se mostrarán en tonos rojos que indican que no hay vegetación presente.

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

Otro caso de uso generalizado para la detección de cambios, sería la evaluación de daños por inundaciones agrícolas, que es de mucho interés para agricultores y compañías de seguros.  Cada vez las inundaciones han cobrado un alto precio en su cosecha, el daño puede ser mapeado y medido rápidamente con la ayuda de algoritmos de detección de cambios basados en 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 пошук адрозненняў у шматпавяротных спадарожнікавых малюнках: націснуўшы на правую іконку меню "Інструменты аналізу" ці на паўзунок Параўнання, які б зручней. У цяперашні час выяўленне змен ажыццяўляецца толькі па аптычных (пасіўных) спадарожнікавых дадзеных; Даданне алгарытмаў для актыўных дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання запланавана на наступныя абнаўлення.

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

Пакіньце адказ

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны.

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