LandViewer - Gumagana na ngayon ang browser 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 pangunahing layunin na itinakda ng koponan ng EOS ay upang makagawa ng isang kumplikadong proseso ng pagtuklas ng pagbabago para ma-access ang data ng remote sensing at madali para sa mga walang karanasan na mga gumagamit mula sa mga di-GIS na industriya. Gamit ang tool sa pagtuklas ng pagbabago ng LandViewer, mabilis na makikilala ng mga magsasaka ang mga lugar na nagdusa ng pinsala sa kanilang mga bukirin mula sa granizo, bagyo o pagbaha. Sa pamamahala ng kagubatan, pagtuklas ng mga pagbabago Sa imahe ng satellite, kapaki-pakinabang para sa pagtantya ng mga nasunog na lugar, pagkatapos ng sunog sa kagubatan at para sa pagtuklas ng iligal na pag-log o pagsalakay sa mga lupain ng kagubatan. Ang pagmamasid sa rate at lawak ng pagbabago ng klima (tulad ng pagkatunaw ng polar ice, polusyon sa hangin at tubig, pagkawala ng natural na tirahan dahil sa urban sprawl) ay isang gawain na ginagawa ng mga siyentipiko sa kapaligiran sa isang patuloy na batayan, at ngayon ay maaari na nila. sa loob ng ilang minuto. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pagkakaiba sa pagitan ng nakaraan at kasalukuyan na gumagamit ng mga taon ng data ng satellite sa tool ng pagtuklas ng pagbabago ng LandViewer, lahat ng mga industriya ay maaari ring mataya ang 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 ng pagtukoy sa kalusugan ng halaman. Sa paghahambing ng imahe ng satellite ng buo na kagubatan, kasama ang imaheng nakuha pagkatapos na maputol ang mga puno, matutukoy ng LandViewer ang mga pagbabago at bubuo ng isang pagkakaiba-iba ng imahe na nagha-highlight sa mga punto ng pagkalbo ng kagubatan, maaaring mai-download ng mga gumagamit ang mga resulta sa .jpg, .png o .tiff format. Ang takip ng kagubatan na makakaligtas ay magkakaroon ng mga positibong halaga, habang ang mga na-clear na lugar ay magkakaroon ng mga negatibo at ipapakita sa mga pulang tono na nagpapahiwatig na walang mga halaman ang naroroon.

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 laganap na kaso ng paggamit para sa pagtuklas ng pagbabago ay ang pagtatasa ng pinsala sa baha sa agrikultura, na may malaking interes sa mga magsasaka at mga kumpanya ng seguro. Sa tuwing may mabigat na baha sa iyong ani, ang pinsala ay maaaring mabilis na ma-map at masusukat sa tulong ng mga algorithm sa pagtuklas na batay sa NDVI.

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 mula sa LandViewer. O kaya simulan upang galugarin ang mga pinakabagong kakayahan ng LandViewer sa iyong sarili

Mag-iwan ng tugon

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.