LandViewer - ცვლილების აღმოჩენა ახლა მუშაობს ბრაუზერში
დისტანციური ზონდირების მონაცემების უმნიშვნელოვანესი გამოყენება სურათების შედარება იყო კონკრეტული სფეროდან, რომელიც სხვადასხვა დროს იქნა მიღებული, რათა მოხდეს აქ მოხდეს ცვლილებების იდენტიფიცირება. დიდი რაოდენობით სატელიტური გამოსახულებები ამჟამად ღია გამოყენებისას, ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში, ცვლილებების მექანიკური გამოვლენა დიდხანს მიიღებს და, სავარაუდოდ, შეუძლებელია. EOS მონაცემთა ანალიტიკა შექმნა ავტომატური ინსტრუმენტი ცვლილებების გამოვლენა მისი ფლაგმანი პროდუქტის, LandViewer, რომელიც შორის ყველაზე ეფექტური cloud ინსტრუმენტები ძებნის და ანალიზი სატელიტური სურათები მიმდინარე ბაზარზე.
განსხვავებით მეთოდები, რომლებიც ჩართული ნერვული ქსელების რომ იცვლება ცვლილებები ადრე მოპოვებული მახასიათებლების, შეცვლის გამოვლენის ალგორითმი ახორციელებს EOS გამოყენების სტრატეგია ეფუძნება pixels, რაც იმას ნიშნავს, რომ ეს ცვლილებები ორ multiband რასტრული გამოსახულება, გამოითვლება მათემატიკურად by გამოკლებით pixel ღირებულებების თარიღით pixel ღირებულებების იგივე კოორდინატები სხვა თარიღი. ეს ახალი ხელმოწერის ფუნქცია განკუთვნილია ავტომატიზირება ცვლილებების შესამოწმებლად და ზუსტი შედეგებით ნაკლები ნაბიჯებით, ხოლო ArcGIS, QGIS ან სხვა GIS გამოსახულების დამუშავების პროგრამული უზრუნველყოფის შედარებით საჭირო დროში.
შეცვლის გამოვლენის ინტერფეისი. ბეირუთის სანაპიროზე მდებარე სურათები, რომლებიც ბოლო წლებში განვითარებული მოვლენების იდენტიფიცირებას ცდილობდნენ.
ბეირუთში ცვლილებების გამოვლენა
განაცხადების შეუზღუდავი მოცულობა: სოფლის მეურნეობიდან გარემოსდაცვითი მონიტორინგი.
EOS ჯგუფის მიერ დასახული ერთ-ერთი ძირითადი მიზანი იყო ცვლილებების გამოვლენის რთული პროცესის გაკეთება დისტანციური ზონდირების მონაცემებისთვის ხელმისაწვდომი და მარტივი გამოუცდელი მომხმარებლებისთვის, არა GIS ინდუსტრიიდან. LandViewer– ის ცვლილებების გამოვლენის საშუალებით, ფერმერებს შეუძლიათ სწრაფად ამოიცნონ ის ადგილები, რომლებმაც დააზიანეს თავიანთი მინდვრები სეტყვის, ქარიშხლის ან წყალდიდობის შედეგად. ტყის მენეჯმენტში ცვლილებების გამოვლენა სატელიტის სურათზე ეს სასარგებლო იქნება დამწვარი ადგილების შეფასებისთვის, ტყის ხანძრის შემდეგ და ტყის მიწებზე უკანონო ჭრის ან შემოჭრის დასადგენად. კლიმატის ცვლილების სიჩქარეზე და მასშტაბზე დაკვირვება (მაგალითად, პოლარული ყინულის დნობა, ჰაერისა და წყლის დაბინძურება, ბუნებრივი ჰაბიტატის დაკარგვა ურბანული გაფანტვის გამო) არის ამოცანა, რომელსაც მეცნიერები მუდმივად ასრულებენ და ახლა მათ ამის საშუალება აქვთ. რამდენიმე წუთში. LandViewer– ის ცვლილებების გამოვლენის საშუალებით წლების სატელიტური მონაცემების გამოყენებით წარსულისა და აწმყოს შორის არსებული განსხვავებების შესწავლით, ამ ყველა ინდუსტრიას ასევე შეუძლია სამომავლო ცვლილებების პროგნოზირება.
ცვლილებების გამოვლენის ძირითადი გამოყენების შემთხვევები: წყალდიდობა და ტყეების დაზიანება
სურათი ღირს ათასი სიტყვა, და გამოვლენის შესაძლებლობების ცვლილება სატელიტური სურათები LandViewer ისინი შეიძლება საუკეთესო აღმოჩნდნენ რეალურ ცხოვრებაში.
ტყეები, რომლებიც კვლავ ფარავს მსოფლიო ტერიტორიის მესამედს, საგანგაშო სიხშირეზე გადადიან, ძირითადად, ადამიანის საქმიანობით, როგორიცაა სოფლის მეურნეობა, სამთო, პირუტყვის საძოვრები, ხეები და ბუნებრივი ფაქტორები, როგორიცაა ტყის ხანძრები. მასობრივი კვლევების ჩატარების ნაცვლად, ათასობით აჭარის ტყეში, ტყის ტექნიკოსს შეუძლია მუდმივად მონიტორინგი გაუწიოს ტყეების უსაფრთხოებას წყვილი სატელიტური სურათებით და NDVI- ს (ნორმალიზებული სხვაობა მცენარეული ინდექსის) საფუძველზე ცვლილებების ავტომატური გამოვლენა. .
Როგორ მუშაობს? NDVI მცენარეულობის ჯანმრთელობის განსაზღვრის ცნობილი საშუალებაა. ხელუხლებელი ტყის სატელიტის სურათის შედარება და ხეების მოწყვეტის შემდეგ შეძენილი გამოსახულება, LandViewer დაადგენს ცვლილებებს და გამოიმუშავებს სხვაობის სურათს, რომელიც ხაზს უსვამს ტყეების გაჩეხვას, მომხმარებლებს შეუძლიათ ჩამოტვირთონ შედეგები .jpg, .png ან .tiff ფორმატში. გადარჩენილი ტყის საფარს აქვს დადებითი მნიშვნელობები, ხოლო გაწმენდილი ადგილები უარყოფითი იქნება და ნაჩვენები იქნება წითელ ტონებში, რაც მიუთითებს იმაზე, რომ მცენარეულობა არ არსებობს.
განსხვავებული სურათი, რომელიც გვიჩვენებს მადაგასკარის ტყეების დაცვას 2016 და XX საუკუნეებში; გენერირებული ორი Sentinel-2018 სატელიტური სურათები
ცვლილებების გამოვლენის ფართო მასშტაბის გამოყენების კიდევ ერთი შემთხვევა იქნება სოფლის მეურნეობის წყალდიდობის დაზიანების შეფასება, რაც ძალიან აინტერესებს ფერმერებსა და სადაზღვევო კომპანიებს. ყოველ ჯერზე, როდესაც წყალდიდობამ დიდი ზიანი მიაყენა თქვენს მოსავალს, დაზიანების სწრაფად ასახვა და გაზომვა შესაძლებელია NDVI- ზე დაფუძნებული ცვლილებების გამოვლენის ალგორითმებით.
Sentinel-2 სცენა ცვლილების გამოვლენის შედეგები: წითელი და ფორთოხლის ადგილები წარმოადგენენ წყალს დატბორილი ნაწილის ნაწილს; მიმდებარე სფეროებში მწვანე, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი თავიდან აცილება ზიანი. წყალდიდობა კალიფორნიის, თებერვალი XXIX.
როგორ შეასრულოთ შეცვლის გამოვლენა LandViewer- ში
ინსტრუმენტის გასაშვებად და მრავალდროულ სატელიტურ სურათებში განსხვავებების პოვნის ორი გზა არსებობს: მენიუს მარჯვენა ხატულაზე „ანალიზის ხელსაწყოები“ ან „შედარების სლაიდერის“ დაჭერით, რომელი უფრო მოსახერხებელია. ამჟამად ცვლილების გამოვლენა ხორციელდება მხოლოდ ოპტიკურ (პასიური) თანამგზავრის მონაცემებზე; დისტანციური ზონდირების აქტიური მონაცემების ალგორითმების დამატება დაგეგმილია მომავალი განახლებისთვის.
დამატებითი ინფორმაციისთვის წაიკითხეთ ეს სახელმძღვანელო შეცვლის გამოვლენის ინსტრუმენტი LandViewer– ისგან. ან დაიწყეთ შეისწავლოთ უახლესი შესაძლებლობები LandViewer საკუთარი
