LandViewer - Сега откривањето на промените функционира во прелистувачот

Најважната употреба на податоците за дистанционните податоци е споредбата на сликите од одредена област, земени во различни периоди за да се идентификуваат промените што се случија тука. Со голем број сателитски снимки кои се во отворена употреба, во текот на подолг временски период, рачното откривање на промените ќе трае долго и најверојатно ќе биде непрецизно. EOS Data Analytics создаде автоматски алатка на откривање на промени во својот водечки производ, LandViewer, кој е меѓу најспособните облак алатки за пребарување и анализа на сателитски слики во тековниот пазар.

За разлика од методите кои вклучуваат нервни мрежи тоа да ги идентификува промените во претходно извлечени карактеристики, алгоритам за откривање на промени имплементиран од ЕОС САД стратегија врз основа на пиксели, што значи дека промените во периодот меѓу две multiband растерски слики, се пресметуваат математички со одземање на вредности пиксел на датум со вредностите пиксели на истиот координати за друг термин. Оваа нова функција за потпис е дизајнирана да ја автоматизира задачата за откривање на промените и да дава точни резултати со помалку чекори и за дел од потребното време во споредба со ArcGIS, QGIS или друг софтвер за обработка на слики од ГИС.

Интерфејс за откривање промени. Сликите на брегот на градот Бејрут избрани за да ги идентификуваат настаните од последниве години.

Откривање на промени во градот Бејрут

Неограничен опфат на апликации: од земјоделство до следење на животната средина.

Една од главните цели утврдени од тимот на ЕОЅ беше да се направи комплексен процес на откривање на промени за податоците за далечинското сочувување достапни и лесни за неискусни корисници од индустрии што не се ГИС. Со алатката за откривање промени на LandViewer, земјоделците можат брзо да ги идентификуваат областите што биле оштетени во нивните полиња со град, бура или поплава. Во управувањето со шумите, откривање на промени во сателитската слика, тоа ќе биде корисно за проценка на изгорените области, по шумски пожар и за откривање на нелегално сечење или инвазија на шумски предели. Внимавајте на степенот и обемот на климатските промени (како топењето на поларниот мраз, загадувањето на водата и воздухот, губиток на природните живеалишта поради урбана распространетост) е задача се врши од страна на животната средина научници и континуирано, и сега може да го стори тоа во прашање на минути. Со проучување на разликите помеѓу минатото и сегашноста, користејќи години на сателитски податоци со алатката за откривање промени на LandViewer, сите овие индустрии исто така може да ги предвидат идните промени.

Главна употреба случаи на откривање на промени: оштетување од поплави и уништување на шумите

Сликата вреди илјада зборови, и можностите за откривање на промени со сателитските слики во LandViewer Тие можат најдобро да се демонстрираат со реални примери.

Шумите се уште се покријат околу една третина од глобалната област исчезнуваат со алармантна стапка, главно како резултат на човековите активности, како што се земјоделството, рударството, добитокот на пасење, влезете и природни фактори како шумски пожари. Наместо да извршува масовни студии на земјиште на илјадници акри шуми, шумски техничар може редовно да ја следат безбедноста на шумите со еден пар на сателитски снимки и автоматска детекција на промени врз основа на NDVI (вегетација индекс Нормализиран разликата) .

Како функционира? NDVI е познато средство за одредување на здравјето на вегетацијата. Со споредување на сателитска слика на недопрена шума, со сликата е купена само по дрвјата се намали, LandViewer откривање на промени и да произведуваат разлика слика истакнување на точки на уништувањето на шумите, корисниците може да го симнете на резултатите во .jpg, .png или .tiff формат. Шумскиот покрив кој ќе преживее ќе има позитивни вредности, додека ослободените области ќе имаат негативен и ќе бидат прикажани со црвени тонови кои покажуваат дека не постои вегетација.

А поинаква слика покажува степенот на уништувањето на шумите во Мадагаскар помеѓу 2016 и 2018; генерирани од две Sentinel-2 сателитски слики

Друг случај на широко распространета употреба за откривање на промени би била проценката на земјоделската поплава, што е од голем интерес за земјоделците и осигурителните компании. Секој пат кога поплавите заземаа тежок товар на нивната жетва, штетата може да се мапира и да се мери брзо со помош на NDVI-базирани алгоритми за откривање на промени.

Резултати од откривањето на промена на сцена Sentinel-2: црвените и портокаловите области го претставуваат поплавениот дел од полето; околните полиња се зелени, што значи дека ја избегнуваат штетата. Поплава на Калифорнија, февруари на 2017.

Како да се изврши откривање на промени во LandViewer

Постојат два начина за да ја стартувате алатката и да започнете да наоѓате разлики во мултиemporal сателитски слики: со кликнување на десната икона на менито "Tools Tools" или на лизгачот за споредба, кој и да е поудобен. Во моментов, откривање на промени се врши само на оптички (пасивни) сателитски податоци; Додавањето на алгоритмите за активни податоци за далечинско сензори е закажано за идните ажурирања.

За повеќе детали, прочитајте го ова упатство од промена алатка за детекција на LandViewer. О почнете да ги истражувате најновите можности на LandViewer на своја

Остави одговор

Вашата е-маил адреса нема да бидат објавени.

Оваа страница користи Akismet за намалување на спам. Дознајте како се обработуваат податоците од вашиот коментар.