LandViewer - Deteksi Change ayeuna dianggo dina panyungsi

Dipake pangpentingna dina data sensing jauh nyaéta perbandingan gambar tina daérah khusus, nu dicandak dina waktu anu béda pikeun ngarubah parobahan anu lumangsung di dieu. Kalayan jumlah badag gambar satelit anu ayeuna nuju dianggo, langkung ti hiji waktos anu dipanjangkeun, deteksi manual parobahan bakal butuh lila sarta henteu dipikaresep moal leres. EOS Data Analytics nyiptakeun alat otomatis tina beungeut parobahan dina produk andalannya anak, LandViewer, nu mangrupakeun alat parabot anu paling kuat pikeun milarian sareng analisa gambar satelit di pasar kiwari.

Teu kawas padika anu ngalibetkeun jaringan neural éta ngaidentipikasi parobahan dina ciri sasari saacanna, algoritma deteksi robah dilaksanakeun ku EOS AS strategi dumasar-piksel, anu ngandung harti yén parobahanana antara dua gambar raster multiband anu diitung sacara matematis ku cara ngurangan nilai piksel tina hiji tanggal sareng nilai piksel tina koordinat anu sarua pikeun tanggal sejen. Fitur Tanda anyar ieu dirarancang pikeun ngalafasikeun tugas ngadetéksi parobahan sareng ngirimkeun hasil akurat kalayan léngkah-léngkah anu kirang sareng fraksi waktos anu diperyogikeun dibandingkeun sareng ArcGIS, QGIS atanapi software ngolah gambar GIS lianna.

Parobahan deteksi robah. Gambar di basisir kota Beirut dipilih pikeun ngaidentipikasi perkembangan-taun anyar.

Beungeut perobahan di kota Beirut

Wengkuan nu taya aplikasi: tina tatanén nepi ka monitoring lingkungan.

Salah sahiji tujuan utami anu ditetepkeun ku tim EOS nyaéta ngadamel prosés deteksi parobihan anu rumit pikeun data sensing jauh anu tiasa diaksés sareng gampang pikeun pangguna anu teu ngalaman ti industri non-GIS. Kalayan alat deteksi parobahan LandViewer, patani tiasa gancang ngaidentipikasi daérah anu ngalaman karusakan di kebonna tina hujan es, badai, atanapi banjir. Dina manajemén leuweung, beungeut parobahan Dina gambar satelit, éta bakal manpaat pikeun ngira-ngira daérah anu diduruk saatos kebakaran leuweung sareng pikeun ngadeteksi penebangan liar atanapi panyerang ka leuweung. Niténan tingkat sareng tingkat parobihan iklim (sapertos lebur és kutub, polusi udara sareng cai, kaleungitan habitat alam kusabab sprawl kota) mangrupikeun tugas anu dilakukeun ku élmuwan lingkungan dina waktos anu teras, sareng ayeuna aranjeunna tiasa. dina hitungan menit. Ku diajar bédana antara jaman baheula sareng jaman ayeuna nganggo mangtaun-taun data satelit kalayan alat pendeteksi parobahan LandViewer, sadaya industri ieu ogé tiasa ramalan parobihan anu bakal datang.

Kasus pamakean utama mikawanoh parobahan: karuksakan caah sareng déforestasi

Hiji gambar sia rébuan kecap, sareng kéngingan deteksi robah ku gambar satelit LandViewer Canta tiasa diampurkeun pangalusna kalayan conto anu-nyata hirup.

Leuweung anu masih nutupan kira-kira tilu wewengkon sadunya sadéh aya ngiles dina laju anu ngahariwangkeun, utamana kusabab kagiatan manusa sapertos agrikultur, pertambangan, grazing sapi, logging sareng faktor alami sapertos kahuruan leuweung. Gantina ngalakonan survey massa, di darat rébu acres leuweung, para teknisi leuweung sacara teratur tiasa nangkep kasalametan leuweung kalayan pasangan gambar satelit sareng deteksi otomatis parobahan dumasar kana NDVI (Béda Normal Index Vegetation Normalized). .

Kumaha jalanna? NDVI mangrupikeun cara anu dipikaterang pikeun nangtoskeun kasehatan pepelakan. Ku ngabandingkeun gambar satelit leuweung gembleng, kalayan gambar anu kaala saatos tatangkalan ditumbuk, LandViewer bakal mendakan parobihan sareng ngahasilkeun gambar bédana anu nyorot titik déforestasi, pangguna tiasa ngaunduh hasilna dina .jpg, .png atanapi format .tiff. Panutup leuweung anu salamet bakal ngagaduhan nilai positip, sedengkeun daérah anu diberesihan bakalan négatip sareng bakal ditingalikeun dina nada beureum nunjukkeun yén teu aya pepelakan anu aya.

Hiji gambar anu béda-béda némbongkeun déforestasi di Madagaskar antara 2016 na 2018; dihasilkeun tina dua gambar satelit Sentinel-2

Kasus panggunaan anu nyebar pikeun deteksi parobihan nyaéta penilaian karusakan banjir tatanén, anu dipikaresep pisan pikeun patani sareng perusahaan asuransi. Unggal-unggal banjir aya korban anu ageung dina panén anjeun, karuksakan tiasa gancang dipetakeun sareng diukur ku bantosan algoritma pendeteksi perobihan basis NDVI.

Hasil pamandangan parobahan pamandangan Sentinel-2: daérah beureum sareng oranyeu ngawakilan banjir bagian lapangan; huma di sabudeureun téh héjo, anu hartosna aranjeunna dihindarkeun karuksakan. Caah California, Pébruari di 2017.

Kumaha sangkan ngaéksekusi perobahan parobahan di LandViewer

Aya dua cara pikeun ngamimitian alat sareng mimitian nimukeun gambar satelit multi-temporal: ku jalan ngaklik ikon ménu katuhu «Analysis tools» atanapi on Compider Compider slider, naon bae anu langkung merenah. Ayeuna, parobahan parobahan anu ukur dilakukeun dina data satelit optik (pasip); Ditambah algoritma kanggo data sensing jauh aktip dijadwalkeun pikeun apdet kahareup.

Pikeun leuwih rinci, baca buku ieu ti ngarobah alat deteksi ti LandViewer. ATAWA mimitian ngajajah kamampuhan panganyarna tina LandViewer dina anjeun sorangan

Ngantunkeun balesan

email alamat anjeun moal diterbitkeun.

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha data anu diolah pikeun komentar Anjeun.