LandViewer - Acum detecția modificărilor funcționează 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 un proces complex de detectare a schimbărilor pentru datele de teledetecție accesibile și ușor de utilizat pentru utilizatorii neexperimentați din industriile non-GIS. Cu ajutorul instrumentului de detectare a schimbărilor LandViewer, fermierii pot identifica rapid zonele care au fost afectate în câmpurile lor de grindină, furtună sau inundații. În gestionarea pădurilor, detectarea modificărilor în imaginea de satelit, va fi utilă pentru estimarea zonelor arse, după un incendiu forestier și pentru a detecta exploatările forestiere ilegale sau invazia terenurilor forestiere. Observați rata și amploarea schimbărilor climatice (cum ar fi topirea gheții polare, poluarea aerului și a apei, pierderea habitatului natural datorat extinderii urbane) este o sarcină realizată de oamenii de știință de mediu și în mod continuu, și pot face acest lucru acum în câteva minute. Studiind diferențele dintre trecut și prezent folosind ani de date prin satelit cu instrumentul de detectare a schimbărilor LandViewer, toate aceste industrii pot, de asemenea, să previzioneze 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 funcționează? NDVI este un mijloc cunoscut pentru determinarea stării de sănătate a vegetației. Prin compararea fotografie prin satelit de pădure intacte, cu imaginea a fost achiziționată doar după ce copacii au fost tăiate în jos, LandViewer detecta modificările și de a genera o imagine de diferență evidențierea punctelor de defrișări, utilizatorii pot descărca rezultatele în .jpg, .png sau format .tiff. Suprafața de pădure care va supraviețui va avea valori pozitive, în timp ce zonele curățate vor avea un caracter negativ și vor fi arătate în tonuri roșii care indică faptul că nu există vegetație.

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 modificărilor ar fi evaluarea daunelor produse de inundațiile agricole, ceea ce prezintă un interes deosebit pentru agricultori și companiile de asigurări. De fiecare dată când inundațiile au avut un impact greu asupra recoltei lor, daunele pot fi cartografiate și măsurate rapid cu ajutorul algoritmilor de detecție a schimbării bazați 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 porni mașina și începe să găsească diferențele în imagini din satelit multitemporal: făcând clic pe pictograma de pe dreapta meniul „Tools Analysis“ sau compararea cursorului, oricare dintre acestea este mai convenabil. În prezent, detectarea modificărilor se efectuează numai în datele din satelit optice (pasive); Adăugarea de algoritmi pentru datele de teledetecție activă este programată pentru actualizările ulterioare.

Pentru mai multe detalii, citiți acest ghid de la instrument de detectare a schimbărilor din LandViewer. O începe să exploreze cele mai recente capabilități de LandViewer pe cont propriu

Lasă un comentariu

Adresa ta de email nu va fi publicată.

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.