LandViewer - Jetzt funktioniert die Erkennung von Änderungen im Browser

Die wichtigste Verwendung von Fernerkundungsdaten war der Vergleich von Bildern aus einem bestimmten Bereich, die zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommen wurden, um die hier eingetretenen Änderungen zu identifizieren. Bei einer großen Anzahl von Satellitenbildern, die derzeit offen verwendet werden, würde die manuelle Erkennung von Änderungen über einen längeren Zeitraum viel Zeit in Anspruch nehmen und höchstwahrscheinlich ungenau sein. EOS Data Analytics hat das automatisierte Tool von erstellt Feststellung von Änderungen LandViewer ist eines der leistungsfähigsten Cloud-Tools für die Suche und Analyse von Satellitenbildern auf dem aktuellen Markt.

Im Gegensatz zu Methoden, die neuronale Netze einbeziehen Veränderungen erkennen in den zuvor extrahierten Merkmalen wird der Änderungserkennungsalgorithmus von implementiert EOS USA Eine pixelbasierte Strategie, bei der die Änderungen zwischen zwei Multiband-Rasterbildern mathematisch berechnet werden, indem die Pixelwerte eines Datums mit den Pixelwerten derselben Koordinaten für ein anderes Datum subtrahiert werden. Diese neue Signaturfunktion automatisiert die Erkennung von Änderungen und liefert genaue Ergebnisse in weniger Schritten und in einem Bruchteil der Zeit, die im Vergleich zu ArcGIS, QGIS oder anderer GIS-Bildverarbeitungssoftware erforderlich ist.

Die Änderungserkennungsschnittstelle. Bilder der Küste der Stadt Beirut ausgewählt, um die Entwicklungen der letzten Jahre zu identifizieren.

Erkennung von Veränderungen in der Stadt Beirut

Unbegrenzter Anwendungsbereich: von der Landwirtschaft bis zur Umweltüberwachung.

Eines der Hauptziele des EOS-Teams war es, einen komplexen Änderungserkennungsprozess für Fernerkundungsdaten für unerfahrene Benutzer aus Nicht-GIS-Branchen zugänglich und einfach zu machen. Mit dem Änderungserkennungstool von LandViewer können Landwirte Gebiete, die durch Hagel, Sturm oder Überschwemmung auf ihren Feldern beschädigt wurden, schnell identifizieren. In der Waldbewirtschaftung Feststellung von Änderungen Im Satellitenbild wird es für die Abschätzung verbrannter Gebiete nach einem Waldbrand und zur Aufdeckung von illegalem Holzeinschlag oder der Invasion von Waldgebieten nützlich sein. Die Beobachtung der Geschwindigkeit und des Ausmaßes des Klimawandels (z. B. Schmelzen von Polareis, Luft- und Wasserverschmutzung, Verlust des natürlichen Lebensraums aufgrund von Zersiedelung) ist eine Aufgabe, die Umweltwissenschaftler kontinuierlich durchführen und die sie jetzt tun können in wenigen Minuten. Durch die Untersuchung der Unterschiede zwischen Vergangenheit und Gegenwart mithilfe jahrelanger Satellitendaten mit dem Änderungserkennungstool von LandViewer können all diese Branchen auch zukünftige Änderungen vorhersagen.

Hauptanwendungsfälle bei der Erkennung von Veränderungen: Hochwasserschäden und Abholzung

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte, und die Erkennungsmöglichkeiten ändern sich mit Satellitenbildern in LandViewer Sie können am besten anhand von Beispielen aus der Praxis demonstriert werden.

Wald noch etwa ein Drittel des globalen Bereichs mit einer alarmierenden Geschwindigkeit verschwindet, vor allem durch menschliche Aktivitäten wie Landwirtschaft, Bergbau, Beweidung, Protokollierung und natürlichen Faktoren wie Waldbrände. Stattdessen massive Studien zur Durchführung auf dem Land von Tausenden Morgen Wald, ein Wald-Techniker der Sicherheit der Wälder mit einem Paar von Satellitenbildern und automatischer Änderungserkennung basierend auf NDVI (Vegetationsindex Normalized Difference) regelmäßig überwachen .

Wie funktioniert es NDVI ist ein bekanntes Mittel zur Bestimmung der Gesundheit der Vegetation. Durch den Vergleich Satellitenbild des intakten Waldes, mit dem Bild aufgenommen wurde kurz nachdem die Bäume wurden abgeholzt, LandViewer die Änderungen erfassen und ein Differenzbild erzeugt Hervorhebung der Punkte der Abholzung, können die Benutzer die Ergebnisse in .jpg herunterladen, .png oder .tiff Format. Die Waldbedeckung, die überlebt, hat positive Werte, während die gerodeten Flächen negative Werte haben und in Rottönen angezeigt werden, die darauf hinweisen, dass keine Vegetation vorhanden ist.

Ein anderes Bild zeigt das Ausmaß der Entwaldung in Madagaskar zwischen 2016 und 2018. wird aus zwei Sentinel-2-Satellitenbildern generiert

Ein weiterer weit verbreiteter Anwendungsfall für die Erkennung von Veränderungen wäre die Bewertung von Hochwasserschäden in der Landwirtschaft, die für Landwirte und Versicherungsunternehmen von großem Interesse ist. Jedes Mal, wenn die Fluten ihre Ernte stark in Mitleidenschaft gezogen haben, können die Schäden mithilfe von NDVI-basierten Änderungserkennungsalgorithmen schnell erfasst und gemessen werden.

Ergebnisse der Erkennung von Sentinel-2-Szenenwechseln: Die roten und orangefarbenen Bereiche repräsentieren den überfluteten Teil des Feldes. Die umliegenden Felder sind grün, was bedeutet, dass sie den Schaden vermieden haben. Flut von Kalifornien, Februar von 2017.

So führen Sie die Änderungserkennung in LandViewer durch

Es gibt zwei Möglichkeiten, um das Tool zu starten und Unterschiede in mehrzeitigen Satellitenbildern zu finden: Klicken Sie auf das rechte Menüsymbol «Analyse-Tools» oder auf den Schieberegler Vergleich, je nachdem, was für Sie am bequemsten ist. Gegenwärtig erfolgt die Erkennung von Änderungen nur in optischen Satellitendaten (passiv); Das Hinzufügen von Algorithmen für aktive Fernerkundungsdaten ist für zukünftige Aktualisierungen geplant.

Weitere Einzelheiten finden Sie in diesem Handbuch in der Erkennungswerkzeug ändern von LandViewer. O. Erforschen Sie die neuesten Funktionen von LandViewer auf eigene Faust

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