LandViewer - обнаружение изменений теперь работает в браузере

Наиболее важным использованием данных дистанционного зондирования было сравнение изображений из определенной области, полученных в разное время, для выявления изменений, которые произошли здесь. При большом количестве спутниковых изображений, которые в настоящее время находятся в открытом использовании, в течение длительного периода времени обнаружение изменений вручную займет много времени и, скорее всего, будет неточным. EOS Data Analytics создала автоматизированный инструмент обнаружение изменений в своем флагманском продукте LandViewer, который является одним из наиболее эффективных облачных инструментов для поиска и анализа спутниковых изображений на современном рынке..

В отличие от методов, которые включают нейронные сети, которые определить изменения в ранее извлеченных характеристиках алгоритм обнаружения изменений реализован EOS США основанная на пикселях стратегия, которая означает, что изменения между двумя многоканальными растровыми изображениями рассчитываются математически путем вычитания значений пикселей одной даты из значений пикселей тех же координат для другой даты. Эта новая функция подписи предназначена для автоматизации задачи обнаружения изменений и получения точных результатов с меньшим количеством шагов и за долю времени, необходимого по сравнению с ArcGIS, QGIS или другим программным обеспечением для обработки изображений ГИС.

Интерфейс обнаружения изменений. Изображения побережья города Бейрута отобраны для выявления событий последних лет.

Обнаружение изменений в городе Бейрут

Неограниченная сфера применения: от сельского хозяйства до мониторинга окружающей среды.

Одна из основных целей, поставленных командой EOS, заключалась в том, чтобы сделать сложный процесс обнаружения изменений для данных дистанционного зондирования доступным и простым для неопытных пользователей из отраслей, не связанных с ГИС. С помощью инструмента обнаружения изменений LandViewer фермеры могут быстро выявлять районы, где их поля пострадали от града, шторма или наводнения. В лесном хозяйстве, обнаружение изменений На спутниковом снимке он будет полезен для оценки выгоревших площадей после лесного пожара, а также для обнаружения незаконных рубок или вторжения в лесные угодья. Наблюдение за темпами и масштабами изменения климата (например, таяния полярных льдов, загрязнения воздуха и воды, утраты естественной среды обитания из-за разрастания городов) - задача, которую ученые-экологи выполняют на постоянной основе, и теперь они могут это сделать. за считанные минуты. Изучая различия между прошлым и настоящим с использованием спутниковых данных за годы с помощью инструмента обнаружения изменений LandViewer, все эти отрасли также могут прогнозировать будущие изменения.

Основные случаи обнаружения изменений: ущерб от наводнений и вырубка лесов

Изображение стоит тысячи слов, и возможности обнаружения изменений со спутниковыми изображениями в LandViewer Их лучше всего продемонстрировать на реальных примерах.

Леса, которые все еще покрывают около трети площади мира, исчезают с угрожающей скоростью, главным образом из-за деятельности человека, такой как сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых, выпас скота, вырубка, а также природных факторов, таких как лесные пожары. Вместо проведения массовых обследований на землях в тысячи акров леса техник по лесам может регулярно отслеживать безопасность лесов с помощью пары спутниковых снимков и автоматического обнаружения изменений на основе NDVI (нормализованного индекса различий растительности). ,

Как это работает? NDVI - это известный способ определения здоровья растительности. Сравнивая спутниковое изображение нетронутого леса с изображением, которое было получено сразу после вырубки деревьев, LandViewer обнаружит изменения и сгенерирует разностное изображение, выделяя точки вырубки, пользователи могут загрузить результаты в формате .jpg, Формат .png или .tiff. Уцелевший лесной покров будет иметь положительные значения, в то время как вырубленные участки будут иметь отрицательные значения и будут показаны красными тонами, что означает отсутствие растительности.

Другое изображение, показывающее степень обезлесения на Мадагаскаре между 2016 и 2018; генерируется из двух спутниковых изображений Sentinel-2

Еще один широко распространенный вариант обнаружения изменений - это оценка ущерба от сельскохозяйственных наводнений, которая представляет большой интерес для фермеров и страховых компаний. Каждый раз, когда наводнения наносят тяжелый урон вашему урожаю, ущерб можно быстро отобразить и измерить с помощью алгоритмов обнаружения изменений на основе NDVI.

Результаты обнаружения изменения сцены Sentinel-2: красная и оранжевая области представляют затопленную часть поля; окружающие поля зеленые, что означает, что они избежали повреждения. Потоп Калифорнии, февраль 2017.

Как выполнить обнаружение изменений в LandViewer

Есть два способа запустить инструмент и начать поиск различий в изображениях с несколькими временными спутниками: щелкнув по правому значку меню «Инструменты анализа» или на ползунке Сравнение, в зависимости от того, что удобнее. В настоящее время обнаружение изменений производится только по оптическим (пассивным) спутниковым данным; Добавление алгоритмов для активных данных дистанционного зондирования запланировано для будущих обновлений.

Для получения более подробной информации, прочитайте это руководство от инструмент обнаружения изменений из LandViewer. ИЛИ начать изучать новейшие возможности LandViewer самостоятельно

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.