LandViewer - Ngayon ang pagtuklas ng mga pagbabago ay gumagana sa browser

Ang pinakamahalagang paggamit ng remote sensing data ay ang paghahambing ng mga imahe mula sa isang partikular na lugar, na kinuha sa iba't ibang oras upang makilala ang mga pagbabago na nangyari dito. Gamit ang isang malaking bilang ng mga imahe ng satellite na kasalukuyang nasa bukas na paggamit, sa isang matagal na panahon, ang pag-detect ng manu-manong mga pagbabago ay aabutin ng mahabang panahon at malamang na hindi eksakto. Nilikha ng EOS Data Analytics ang automated na tool ng pagtuklas ng mga pagbabago sa kanyang punong barko produkto, LandViewer, na kabilang sa mga pinaka-kakayahang mga tool sa ulap para sa paghahanap at pagtatasa ng mga imahe ng satellite sa kasalukuyang market.

Hindi tulad ng mga pamamaraan na may kinalaman sa mga neural network na kilalanin ang mga pagbabago sa naunang kinuha na mga katangian, ang algorithm ng pagbabago ng pag-detect na ipinatupad ng EOS Estados Unidos isang diskarte batay sa pixels, na nangangahulugan na ang mga pagbabago sa pagitan ng dalawang multiband mga imahe raster, ay kinakalkula mathematically pamamagitan ng pagbawas ng halaga ng pixel ng isang petsa kasama ang mga halaga ng pixel ng parehong coordinate para sa isa pang petsa. Ang bagong tampok na lagda, ay dinisenyo upang i-automate ang gawain pagbabago detection at magbigay ng tumpak na mga resulta na may mas kaunting mga hakbang at sa isang bahagi ng oras kumpara sa ArcGIS, QGIS o iba pang GIS software na pagsasaproseso ng imahe.

Ang pagbabago ng detection interface. Mga imahe ng baybayin ng lungsod ng Beirut pinili upang makilala ang mga pagpapaunlad ng mga nakaraang taon.

Pagkakita ng mga pagbabago sa lungsod ng Beirut

Walang limitasyong saklaw ng mga application: mula sa agrikultura sa pagmamanman sa kapaligiran.

Ang isa sa mga pangunahing layunin na itinatag ng koponan ng EOS ay ang gumawa ng isang kumplikadong pagbabago ng proseso ng pagtuklas para sa remote sensing data na mapupuntahan at madali para sa mga walang karanasan na mga gumagamit mula sa mga di-GIS na industriya. Sa tool ng pag-detect ng LandViewer, maaaring mabilis na matukoy ng mga magsasaka ang mga lugar na napinsala sa kanilang mga patlang sa pamamagitan ng palakpakan, bagyo o baha. Sa pamamahala ng kagubatan, pagtuklas ng mga pagbabago sa imahe ng satelayt, magiging kapaki-pakinabang para sa pagtatantya ng mga nasunog na lugar, pagkatapos ng sunog sa kagubatan at upang makita ang iligal na pag-log o ang pagsalakay sa mga lupain ng kagubatan. Pagmasdan ang rate at lawak ng pagbabago ng klima (tulad ng temperatura ng pagkatunaw ng mga polar ice, air polusyon at tubig, pagkawala ng natural na tahanan dahil sa urban paligid ng lungsod) ay isang gawain ginanap sa pamamagitan ng kapaligiran siyentipiko at patuloy na, at maaari na ngayong gawin ito sa loob ng ilang minuto. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pagkakaiba sa pagitan ng nakaraan at sa kasalukuyan gamit ang mga taon ng data ng satelayt sa tool na pag-detect ng LandViewer, lahat ng mga industriya ay maaari ring magtaya ng mga pagbabago sa hinaharap.

Mga pangunahing paggamit ng mga kaso ng pagtuklas ng mga pagbabago: pinsala sa baha at pagkalbo ng gubat

Ang isang larawan ay nagkakahalaga ng isang libong mga salita, at ang mga kakayahan sa pagtuklas ng pagbabago na may mga imahe sa satellite LandViewer Maaari silang maging pinakamahusay na nagpakita sa mga halimbawa ng tunay na buhay.

Forests pa ring masakop ang tungkol sa isang-katlo ng pandaigdigang lugar ay mawala sa isang may alarma rate, higit sa lahat dahil sa mga gawain ng tao tulad ng pagsasaka, pagmimina, mga baka greysing, pag-log at natural na mga kadahilanan tulad ng sunog sa kagubatan. Sa halip na magsagawa ng napakalaking pag-aaral sa lupain ng libu-libong ektarya ng gubat, isang gubat technician ay maaaring regular na masubaybayan ang kaligtasan ng gubat na may isang pares ng mga imahe ng satellite at awtomatikong pagbabago detection batay sa NDVI (Vegetation Index Normalized Pagkakaiba) .

Paano ito gumagana? Ang NDVI ay isang kilalang paraan upang matukoy ang kalusugan ng mga halaman. Sa pamamagitan ng paghahambing ng satellite larawan ng hindi nagagalaw kagubatan, na may mga imahe ay nakuha pagkatapos lamang ang mga puno ay pinuputol, LandViewer detect ang mga pagbabago at bumuo ng isang pagkakaiba sa imahe ng pag-highlight ang mga punto ng deforestation, mga user ay maaaring i-download ang mga resulta sa .jpg, .png o .tiff format. Ang kagubatan na sumasakop sa mga survives ay magkakaroon ng positibong halaga, habang ang mga lugar na nalilimutan ay magkakaroon ng negatibong at ipapakita sa mga pulang kulay na nagpapahiwatig na walang mga pananim na kasalukuyan.

Ang isang iba't ibang mga imahe na nagpapakita ng lawak ng deforestation sa Madagascar sa pagitan ng 2016 at 2018; na nabuo mula sa dalawang imahe ng Sentinel-2 na satellite

Ang isa pang kaso ng laganap na paggamit para sa pagtuklas ng mga pagbabago ay ang pagsusuri ng pinsala sa baha sa agrikultura, na may malaking interes sa mga magsasaka at mga kompanya ng seguro. Sa bawat oras na ang mga baha ay nakakuha ng isang mabigat na toll sa kanilang pag-aani, ang pinsala ay maaaring ma-mapa at sinusukat mabilis sa tulong ng NDVI-based na algorithm pagbabago ng pagtuklas.

Mga resulta ng detalyadong pag-detect ng tanawin ng Sentinel-2: ang mga lugar na pula at orange ay kumakatawan sa baha na bahagi ng patlang; ang mga nakapalibot na larangan ay berde, na nangangahulugan na iniiwasan nila ang pinsala. Baha ng California, Pebrero ng 2017.

Paano mag-execute ng pagbabago ng detection sa LandViewer

Mayroong dalawang mga paraan upang simulan ang tool at simulan ang paghahanap ng mga pagkakaiba sa multi-temporal na mga imahe ng satellite: sa pamamagitan ng pag-click sa icon ng tamang menu «Pagsusuri ng mga tool» o sa Paghahambing ng slider, alinman ang mas maginhawa. Sa kasalukuyan, ang pagtuklas ng mga pagbabago ay ginawa lamang sa optical data ng satellite (passive); Ang pagdaragdag ng mga algorithm para sa aktibong remote sensing data ay naka-iskedyul para sa mga pag-update sa hinaharap.

Para sa higit pang mga detalye, basahin ang gabay na ito mula sa baguhin ang tool sa pagtuklas ng LandViewer. O simulan upang galugarin ang mga pinakabagong kakayahan ng LandViewer sa iyong sarili

Mag-iwan ng komento

Ang iyong email address ay hindi nai-publish.

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.