LandViewer - Detectarea modificărilor funcționează acum în browser
Cea mai importantă utilizare a datelor de teledetecție a fost compararea imaginilor dintr-o anumită zonă, luată în momente diferite pentru a identifica schimbările care au avut loc aici. Cu un număr mare de imagini prin satelit aflate în prezent în uz deschis, pentru o perioadă prelungită de timp, detectarea manuală a modificărilor ar dura mult timp și, cel mai probabil, ar fi imprecisă. EOS Data Analytics a creat instrumentul automatizat de detectarea modificărilor în produsul său emblematic, LandViewer, unul dintre cele mai capabile instrumente de cloud pentru căutarea și analiza imaginilor prin satelit pe piața actuală.
Spre deosebire de metodele care implică rețele neuronale identificați modificările în caracteristicile extrase anterior, algoritmul de detecție a schimbării implementat de EOS Statele Unite ale Americii o strategie bazată pe pixeli, ceea ce înseamnă că modificările dintre două imagini raster multiband sunt calculate matematic prin scăderea valorilor pixelilor dintr-o dată cu valorile pixelilor acelorași coordonate pentru altă dată. Această nouă caracteristică de semnătură este concepută pentru a automatiza sarcina de a detecta modificări și de a furniza rezultate precise cu mai puțini pași și într-o fracțiune de timp necesară în comparație cu ArcGIS, QGIS sau alte programe de procesare a imaginilor GIS.
Interfața de detectare a schimbării. Imaginile de pe coasta orașului Beirut au fost selectate pentru a identifica evoluțiile din ultimii ani.
Detectarea schimbărilor în orașul Beirut
Domeniul nelimitat al aplicațiilor: de la agricultură la monitorizarea mediului.
Unul dintre obiectivele principale stabilite de echipa EOS a fost acela de a face accesibil și ușor un proces complex de detectare a modificărilor pentru datele de teledetecție pentru utilizatorii fără experiență din industrii care nu sunt GIS. Cu instrumentul de detectare a modificărilor LandViewer, fermierii pot identifica rapid zonele care au suferit daune câmpurilor lor din grindină, furtună sau inundații. În gestionarea pădurilor, detectarea modificărilor În imaginea satelitului, va fi util pentru estimarea suprafețelor arse, după un incendiu forestier și pentru detectarea tăierilor ilegale sau a invaziei terenurilor forestiere. Observarea ritmului și extinderii schimbărilor climatice (cum ar fi topirea gheții polare, poluarea aerului și a apei, pierderea habitatului natural din cauza extinderii urbane) este o sarcină continuă a oamenilor de știință din domeniul mediului, iar acum pot. în câteva minute. Studiind diferențele dintre trecut și prezent folosind ani de date prin satelit cu instrumentul de detectare a modificărilor LandViewer, toate aceste industrii pot prognoza și schimbări viitoare.
Principalele cazuri de utilizare a detectării modificărilor: daunele provocate de inundații și defrișări
O imagine este în valoare de o mie de cuvinte, și capacitățile de detectare a schimbării cu imagini prin satelit în LandViewer Acestea pot fi cel mai bine demonstrate cu exemple din viața reală.
Pădurile acoperă încă aproximativ o treime din suprafața globală dispar într-un ritm alarmant, în principal din cauza activităților umane, cum ar fi agricultura, minerit, pășunat, exploatare forestieră și factori naturali, cum ar fi incendiile forestiere. In loc de a efectua studii masive pe terenurile de mii de acri de pădure, un tehnician de pădure poate monitoriza în mod regulat siguranța pădurilor cu o pereche de imagini prin satelit și detectarea automată a schimbărilor bazate pe NDVI (Vegetație Index Diferența Normalizat) .
Cum functioneazã? NDVI este un mijloc cunoscut de determinare a sănătății vegetației. Prin compararea imaginii din satelit a pădurii intacte, cu imaginea care a fost dobândită chiar după tăierea copacilor, LandViewer va detecta modificările și va genera o imagine diferențiată care evidențiază punctele de defrișare, utilizatorii pot descărca rezultatele în .jpg, .png sau .tiff format. Acoperirea forestieră care va supraviețui va avea valori pozitive, în timp ce zonele defrișate vor avea negative și vor fi afișate în tonuri roșii care indică faptul că nu există vegetație prezentă.
O imagine diferită care prezintă amploarea defrișărilor din Madagascar între 2016 și 2018; generate de două imagini din satelit Sentinel-2
Un alt caz de utilizare pe scară largă pentru detectarea schimbărilor ar fi evaluarea daunelor provocate de inundațiile agricole, care prezintă un mare interes pentru fermieri și companiile de asigurări. Ori de câte ori inundațiile au afectat puternic recolta dvs., daunele pot fi rapid mapate și măsurate cu ajutorul algoritmilor de detectare a modificărilor bazate pe NDVI.
Rezultatele detectării schimbării scenei Sentinel-2: zonele roșii și portocalii reprezintă partea inundată a câmpului; câmpurile din jur sunt verzi, ceea ce înseamnă că au evitat pagubele. Inundațiile din California, februarie din 2017.
Cum se execută detectarea modificărilor în LandViewer
Există două moduri de a lansa instrumentul și de a începe să găsiți diferențe în imaginile satelit multi-temporale: făcând clic pe pictograma din meniul din dreapta „Instrumente de analiză” sau pe glisorul Comparare, oricare dintre acestea este mai convenabil. În prezent, detectarea modificărilor se realizează numai pe date optice (pasive) din satelit; adăugarea algoritmilor pentru datele active de teledetecție este programată pentru actualizări viitoare.
Pentru mai multe detalii, citiți acest ghid de la instrument de detectare a schimbărilor de la LandViewer. SAU începe să exploreze cele mai recente capabilități de LandViewer pe cont propriu
