LandViewer - 現在可以在瀏覽器中檢測到更改

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。

一個由團隊EOS所設定的主要目標,是使變化檢測的複雜過程的遙感數據是方便和容易從行業經驗的用戶不在GIS。 借助LandViewer的變化檢測工具,農民可以通過冰雹,風暴或洪水快速識別其田地中已經受損的區域。 在森林管理方面, 檢測變化 在衛星圖像中,它可用於估算森林火災後的燒毀區域,並發現非法採伐或入侵林地。 觀察氣候變化的速度和程度(例如融化極地冰,空氣和水污染,由於城市擴張而喪失自然棲息地)是環境科學家不斷進行的任務,現在他們可以做到這一點在幾分鐘內。 通過使用LandViewer的變化檢測工具使用多年的衛星數據來研究過去和現在之間的差異,所有這些行業也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,以及剛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到.jpg, .png或.tiff格式。 倖存的森林覆蓋率將具有正值,而清除的區域將具有負值,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

在檢測的變化廣泛使用的另一種情況會損害評估農業氾濫,這是極大的興趣,農民和保險公司。 每當洪水已經採取了沉重的代價對作物的時間,損壞可以映射,並基於NDVI的變化檢測算法的幫助下快速測量。

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

有兩種方法可以啟動該工具並開始在多時相衛星圖像中找到差異:通過單擊右側菜單圖標«分析工具»或在比較滑塊上,以更方便的方式。 目前,僅在光學衛星數據(無源)中進行變化檢測; 為有源遙感數據添加的算法被安排用於將來的更新。

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

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