LandViewer - теперь в браузере работает обнаружение изменений

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 легким для неопытных пользователей из не связанных с ГИС отраслей. С помощью инструмента обнаружения изменений LandViewer, фермеры могут быстро определить области, которые были повреждены на их полях градом, штормом или наводнением. В управлении лесами, обнаружение изменений на спутниковом снимке это будет полезно для оценки сожженных территорий после лесного пожара и для выявления незаконных рубок или вторжения в лесные угодья. Наблюдение за скоростью и степенью изменения климата (например, таяние полярных льдов, загрязнение воздуха и воды, потеря естественной среды обитания из-за разрастания городов) является задачей, которую ученые-экологи выполняют постоянно, и теперь они могут это сделать. в считанные минуты. Изучая различия между прошлым и настоящим с использованием многолетних спутниковых данных 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 является известным средством для определения здоровья растительности. Сравнивая спутниковое изображение неповрежденного леса с изображением, полученным сразу после того, как деревья были срезаны, LandViewer обнаружит изменения и сгенерирует изображение различий с выделением точек вырубки леса, пользователи могут загрузить результаты в .jpg, Формат .png или .tiff. Выживший лесной покров будет иметь положительные значения, в то время как очищенные участки будут иметь отрицательные значения и будут показаны в красных тонах, которые указывают на отсутствие растительности.

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

Другим примером широкого использования для выявления изменений может стать оценка ущерба от наводнений в сельском хозяйстве, который представляет большой интерес для фермеров и страховых компаний. Каждый раз, когда наводнения наносят тяжелый урон их 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 находить различия в многовременных спутниковых изображениях: 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 спутниковым данным (пассивным); Добавление алгоритмов для активных данных дистанционного зондирования запланировано для будущих обновлений.

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

Оставить комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован.

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