LandViewer - Detekce změn nyní funguje v prohlížeči
Nejdůležitějším používáním dat dálkového průzkumu bylo porovnání snímků z určité oblasti, které byly pořízeny v různých časových intervalech k identifikaci změn, ke kterým došlo zde. S velkým počtem satelitních snímků, které jsou v současné době otevřeny, by po delší dobu vyžadovalo manuální detekci změn dlouhou dobu a s největší pravděpodobností by bylo nepřesné. Služba EOS Data Analytics vytvořila automatizovaný nástroj detekce změn ve svém vlajkovém produktu LandViewer, který patří k nejschopnějším cloudovým nástrojům pro vyhledávání a analýzu satelitních snímků na současném trhu..
Na rozdíl od metod, které zahrnují neuronové sítě, které identifikovat změny v dříve extrahovaných charakteristikách algoritmus detekce změn implementovaný EOS Spojené státy americké strategie založená na pixelech, což znamená, že změny mezi dvěma vícepásmovými rastrovými obrazy se počítají matematicky odečtením hodnot pixelů jednoho data s hodnotami pixelů stejných souřadnic pro jiné datum. Tato nová funkce podpisu je navržena tak, aby automatizovala úlohu detekce změn a poskytovala přesné výsledky s méně kroky a za zlomek času, který je v porovnání s ArcGIS, QGIS nebo jiným softwarem pro zpracování obrazu GIS.
Rozhraní pro detekci změn. Snímky z pobřeží města Bejrút vybrané k identifikaci vývoje posledních let.
Detekce změn ve městě Bejrút
Neomezený rozsah použití: od zemědělství až po monitorování životního prostředí.
Jedním z hlavních cílů stanovených týmem EOS bylo zpřístupnit komplexní proces detekce změn pro data vzdáleného průzkumu a usnadnit jej nezkušeným uživatelům z jiných průmyslových odvětví než GIS. Pomocí nástroje LandViewer pro detekci změn mohou zemědělci rychle identifikovat oblasti, které utrpěly poškození svých polí krupobitím, bouří nebo záplavou. V lesním hospodářství detekce změn Na satelitním snímku to bude užitečné pro odhad spálených oblastí, po lesním požáru a pro detekci nelegální těžby nebo invaze lesních pozemků. Pozorování rychlosti a rozsahu změny klimatu (jako je tání polárního ledu, znečištění ovzduší a vody, ztráta přirozeného prostředí v důsledku rozšiřování měst) je neustálým úkolem vědců v oblasti životního prostředí a nyní mohou. během několika minut. Studiem rozdílů mezi minulostí a současností pomocí let družicových dat pomocí nástroje LandViewer pro detekci změn mohou všechna tato odvětví také předpovídat budoucí změny.
Hlavní případy zjišťování změn: povodňové škody a odlesňování
Obrázek má hodnotu tisíce slov a detekční schopnosti změny se satelitními snímky v LandViewer Ty lze nejlépe demonstrovat na reálných příkladech.
Lesy, které stále pokrývají zhruba třetinu světové oblasti, mizí alarmujícím tempem, a to zejména kvůli lidským činnostem, jako je zemědělství, těžba, pastva skotu, těžba dřeva a také přírodní faktory, například lesní požáry. Namísto provádění masových průzkumů, na pevnině tisíců akrů lesa, může lesní technik pravidelně monitorovat bezpečnost lesů s párem satelitních snímků a automatickou detekcí změn na základě NDVI (Normalised Difference Vegetation Index). ,
Jak to funguje? NDVI je známý prostředek pro určování zdraví vegetace. Porovnáním satelitního obrazu neporušeného lesa s obrazem, který byl získán těsně po kácení stromů, LandViewer detekuje změny a vygeneruje rozdílový obrázek zvýrazňující body odlesňování, uživatelé si mohou stáhnout výsledky ve formátu .jpg, Formát .png nebo .tiff. Lesní porost, který přežije, bude mít kladné hodnoty, zatímco vyčištěné oblasti budou mít záporné hodnoty a budou zobrazeny červenými tóny, které naznačují, že není přítomna žádná vegetace.
Jiný obraz znázorňující rozsah odlesňování na Madagaskaru mezi 2016 a 2018; generovány ze dvou satelitních snímků Sentinel-2
Dalším rozšířeným případem použití pro zjišťování změn by bylo hodnocení povodňových škod v zemědělství, což je pro zemědělce a pojišťovny velmi zajímavé. Pokaždé, když si povodeň vyžádala velkou daň na vaší sklizni, lze škody rychle mapovat a měřit pomocí algoritmů detekce změn založených na NDVI.
Výsledky detekce změny scény Sentinel-2: červené a oranžové oblasti představují zaplavenou část pole; okolní pole jsou zelená, což znamená, že se vyhnuli škodám. Povodeň Kalifornie, únor 2017.
Jak provést detekci změn v aplikaci LandViewer
Existují dva způsoby, jak spustit nástroj a začít hledat rozdíly v multitemporálních satelitních snímcích: kliknutím na ikonu „Analysis Tools“ v pravé nabídce nebo na posuvník Comparison, podle toho, co je pohodlnější. V současné době se detekce změn provádí pouze na optických (pasivních) datech družice; přidání algoritmů pro aktivní data dálkového průzkumu Země je naplánováno pro budoucí aktualizace.
Další podrobnosti naleznete v této příručce nástroj pro detekci změn z aplikace LandViewer. NEBO začněte zkoumat nejnovější možnosti LandViewer na vlastní pěst
