LandViewer-更改檢測現在可在瀏覽器中使用

遙感數據最重要的用途是比較特定區域的圖像,在不同時間拍攝,以確定這裡發生的變化。 由於大量衛星圖像目前處於開放狀態,在很長一段時間內,人工檢測變化需要很長時間,而且很可能是不精確的。 EOS Data Analytics創建了自動化工具 檢測變化 在其旗艦產品LandViewer中,它是目前市場上用於搜索和分析衛星圖像的最強大的雲工具之一.

與涉及神經網絡的方法不同 識別變化 在先前提取的特徵中,由變換檢測算法實現 EOS 美國 基於像素的策略,這意味著通過用另一個日期的相同坐標的像素值減去一個日期的像素值,數學地計算兩個多波段光柵圖像之間的變化。 與ArcGIS,QGIS或其他GIS圖像處理軟件相比,這種新的簽名功能旨在自動執行檢測更改並以更少的步驟和所需時間的一小部分提供準確結果的任務。

變化檢測界面。 貝魯特海岸的圖像被選中以確定近年來的發展。

檢測貝魯特市的變化

應用範圍無限:從農業到環境監測。

EOS團隊設定的主要目標之一是使非GIS行業的經驗不足的用戶可以輕鬆訪問和簡化遙感數據的複雜變化檢測過程。 借助LandViewer的變化檢測工具,農民可以快速識別因冰雹,暴風雨或洪水而對其田地造成破壞的地區。 在森林管理中 檢測變化 在衛星圖像中,這對於估算森林大火之後的燒毀面積以及檢測非法砍伐或林地的入侵將非常有用。 觀察氣候變化的速度和程度(例如極冰的融化,空氣和水污染,由於城市蔓延造成的自然棲息地喪失)是環境科學家不斷執行的一項任務,現在可以做到。在幾分鐘之內。 通過使用LandViewer的變化檢測工具研究使用衛星數據的過去和現在之間的差異,所有這些行業還可以預測未來的變化。

檢測變化的主要用例:洪水破壞和森林砍伐

一張圖片勝過千言萬語,並且隨著衛星圖像的變化檢測能力 LandViewer 通過現實生活中的例子可以最好地展示它們。

仍然覆蓋世界三分之一面積的森林正以驚人的速度消失,主要是由於人類活動,如農業,採礦,放牧,伐木以及森林火災等自然因素。 森林技術人員可以通過一對衛星圖像定期監測森林的安全,並根據NDVI(歸一化植被指數)自動檢測變化,而不是在數千英畝森林的土地上進行大規模調查。 。

它是如何工作的? NDVI是確定植被健康的已知方法。 通過比較完整森林的衛星圖像和砍伐樹木後獲得的圖像,LandViewer將檢測到變化並生成突出顯示砍伐森林點的差異圖像,用戶可以將結果下載為.jpg, .png或.tiff格式。 倖存下來的森林覆蓋物將具有正值,而被砍伐的區域將具有負值,並且將以紅色調顯示,表明沒有植被存在。

不同的圖像顯示了2016和2018之間馬達加斯加的森林砍伐程度; 從兩個Sentinel-2衛星圖像生成

另一個用於變更檢測的廣泛使用案例是農業洪水損害評估,這對農民和保險公司很感興趣。 每當洪水對您的收成造成沉重打擊時,可以藉助基於NDVI的變化檢測算法來快速測繪和評估損失。

Sentinel-2場景變化檢測的結果:紅色和橙色區域代表場的氾濫部分; 周圍的田地是綠色的,這意味著他們避免了損壞。 加州洪水,2017二月。

如何在LandViewer中執行更改檢測

有兩種方法來啟動工具,開始尋找多時衛星圖像的差異:通過點擊右鍵菜單中“分析工具”或滑塊比較圖標,取其更方便。 目前,變化檢測僅在光學衛星數據(無源)執行; 加入對它定為未來的更新活性遙感數據的算法。

有關詳細信息,請閱讀本指南 改變檢測工具 來自LandViewer。 要么 開始探索最新的功能 LandViewer 靠自己

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