Ավելացնել
Geospatial - GISնորամուծությունները

LandViewer - Փոփոխությունների հայտնաբերումն այժմ աշխատում է զննարկչում

Հեռավորության զգայուն տվյալների ամենակարեւոր օգտագործումը եղել է տարբեր ժամանակներում նկարագրված պատկերների համեմատությունը, որոնք տեղի են ունեցել այստեղ տեղի ունեցած փոփոխությունները բացահայտելու համար: Բացօթյա օգտագործման մեջ գտնվող արբանյակային պատկերների մեծ թվով երկար ժամանակով փոփոխությունների ձեռքով հայտնաբերումը երկար ժամանակ կլիներ եւ ամենայն հավանականությամբ սխալ կլիներ: EOS Data Analytics- ը ստեղծել է ավտոմատացված գործիք փոփոխությունների հայտնաբերում LandViewer- ի առաջատար արտադրանքում, որը ներկայիս շուկայում արբանյակային պատկերների որոնման եւ վերլուծության համար առավել հասանելի ամպային գործիքներից է.

Ի տարբերություն այն մեթոդների, որոնք ներառում են նյարդային ցանցեր փոփոխությունները հայտնաբերել նախկինում մշակված բնութագրերում, փոփոխված հայտնաբերման ալգորիթմը, որն իրականացվում է EOS ԱՄՆ ա ռազմավարությունը հիմնված պիքսել, ինչը նշանակում է, որ փոփոխություններ միջեւ երկու multiband պատկերացանց պատկերների, որոնք հաշվարկվում մաթեմատիկորեն հանելով անկախ ղեկավարվել արժեքները ամսաթվի հետ անկախ ղեկավարվել արժեքների նույն կոորդինատները համար մեկ այլ ամսաթիվը: Այս նոր ստորագրությունը հատկությունը, որը նախատեսված է ավտոմատ խնդիրն փոփոխության հայտնաբերման եւ ապահովել ճշգրիտ արդյունքներ ավելի քիչ քայլերով եւ մի մասն այդ ժամանակ համեմատ ArcGIS, QGIS կամ այլ GIS ծրագրային պատկերի վերամշակման.

Փոփոխության հայտնաբերման ինտերֆեյսը: Բեյրութ քաղաքի ափին գտնվող պատկերները ընտրվել են վերջին տարիների զարգացումների վերաբերյալ:

Բեյրութ քաղաքում փոփոխությունների հայտնաբերում

Ծրագրերի անսահմանափակ շրջանակ `գյուղատնտեսությունից դեպի շրջակա միջավայրի մոնիտորինգ:

EOS- ի թիմի կողմից սահմանված առաջնային նպատակներից մեկը փոփոխությունների հայտնաբերման բարդ գործընթացն էր `հեռահաշվառման տվյալների հասանելի և դյուրին դարձնել ոչ GIS արդյունաբերության անփորձ օգտվողների համար: LandViewer- ի փոփոխությունների հայտնաբերման գործիքի միջոցով ֆերմերները կարող են արագորեն հայտնաբերել այն տարածքները, որոնք վնասել են իրենց դաշտերը կարկուտից, փոթորիկից կամ ջրհեղեղներից: Անտառի կառավարման մեջ փոփոխությունների հայտնաբերում Արբանյակային պատկերում այն ​​օգտակար կլինի այրված տարածքները գնահատելու, անտառային հրդեհից հետո և անտառային հողեր ապօրինի ծառահատումները հայտնաբերելու կամ ներխուժելու համար: Կլիմայի փոփոխության արագության և աստիճանի դիտարկումը (ինչպիսիք են բևեռային սառույցի հալումը, օդի և ջրի աղտոտումը, քաղաքային տարածման պատճառով բնական միջավայրի կորուստը) բնապահպան գիտնականների շարունակական խնդիրն է, և այժմ նրանք կարող են: հաշված րոպեների ընթացքում: Ուսումնասիրելով անցյալի և ներկայի տարբերությունները LandViewer- ի փոփոխությունների հայտնաբերման գործիքի միջոցով օգտագործելով տարիներ արբանյակային տվյալներ, այս բոլոր արդյունաբերությունները կարող են նաև կանխատեսել ապագա փոփոխությունները:

Փոփոխությունների հայտնաբերման հիմնական օգտագործման դեպքեր. Ջրհեղեղի վնաս եւ անտառահատում

Պատկերը արժե հազար բառ, եւ արբանյակի պատկերներով փոփոխության հայտնաբերման կարողությունները LandViewer- ը Նրանք կարող են լավագույնս ցույց տալ իրական կյանքի օրինակներ:

Անտառները, որոնք շարունակում են աշխարհի տարածքի երրորդ մասը, անհետանում են անհանգստացնող տեմպերով `հիմնականում մարդկային գործունեության, գյուղատնտեսության, հանքարդյունաբերության, անասունների արածեցման, անտառահատումների եւ բնական գործոնների, ինչպիսիք են անտառային հրդեհները: Կատարելու փոխարեն հսկայական ուսումնասիրություններ Հայաստանի հողի վրա, հազարավոր ակր անտառում, մի անտառ տեխնիկ կարող է պարբերաբար վերահսկել անվտանգությունը անտառների հետ զույգ արբանյակային պատկերների եւ ավտոմատ փոփոխության հայտնաբերման հիման վրա NDVI (Բուսականությունը Index նորմալացված տարբերությունը) ,

Ինչպես է դա աշխատում? NDVI- ն բուսականության առողջությունը որոշելու հայտնի միջոց է: Համեմատելով անձեռնմխելի անտառի արբանյակային պատկերը և ծառերի հատումից անմիջապես հետո ձեռք բերված պատկերի հետ, LandViewer- ը կբացահայտի փոփոխությունները և կստեղծի տարբերության պատկեր `անտառահատման կետերը լուսաբանող, օգտվողները կարող են արդյունքները ներբեռնել .jpg, .png կամ .tiff ձևաչափը: Գոյատևող անտառի ծածկույթը կունենա դրական արժեքներ, մինչև մաքրված տարածքները կունենան բացասական արժեքներ և կցուցադրվեն կարմիր տոնով `նշելով, որ բուսականություն չկա:

Այլ կերպար, որը ցույց է տալիս Մադագասկարում անտառահատումների ծավալը 2016- ի եւ 2018- ի միջեւ; գեներացվել է երկու Sentinel-2 արբանյակային պատկերներից

Փոփոխությունների հայտնաբերման համար տարածված օգտագործման մեկ այլ դեպք կլինի գյուղատնտեսական ջրհեղեղի վնասի գնահատումը, ինչը մեծ հետաքրքրություն է առաջացնում ֆերմերների և ապահովագրական ընկերությունների համար: Ամեն անգամ, երբ ջրհեղեղները մեծ վնաս են հասցրել ձեր բերքին, վնասը կարող է արագ քարտեզագրվել և չափվել NDVI- ի վրա հիմնված փոփոխությունների հայտնաբերման ալգորիթմների օգնությամբ:

Sentinel-2 տեսարանի փոփոխության հայտնաբերման արդյունքները. Կարմիր եւ նարնջագույն տարածքները ներկայացնում են դաշտի ջրհեղեղը: շրջակա դաշտերը կանաչ են, ինչը նշանակում է, որ նրանք խուսափում են վնասից: Կալիֆոռնիայի ջրհեղեղ, Փետրվար 2017:

Ինչպես կատարել LandViewer- ում փոփոխությունների հայտնաբերումը

Գործիքը գործարկելու և բազմաժամանակյա արբանյակային պատկերներում տարբերություններ գտնելու երկու եղանակ կա՝ սեղմելով «Վերլուծության գործիքներ» ցանկի աջ պատկերակը կամ Համեմատության սահիկը, որն ավելի հարմար է: Ներկայումս փոփոխության հայտնաբերումն իրականացվում է միայն օպտիկական (պասիվ) արբանյակային տվյալների վրա. Ապագա թարմացումների համար նախատեսվում է ակտիվ հեռակառավարման տվյալների ալգորիթմների ավելացում:

Լրացուցիչ մանրամասների համար կարդացեք այս ուղեցույցը փոխել հայտնաբերման գործիքը LandViewer- ից: ԿԱՄ սկսեք ուսումնասիրել վերջին հնարավորությունները LandViewer- ը ձեր սեփականը

Գոլջի Ալվարես

Գրող, հետազոտող, հողի կառավարման մոդելների մասնագետ: Նա մասնակցել է այնպիսի մոդելների հայեցակարգացմանն ու ներդրմանը, ինչպիսիք են՝ Գույքի կառավարման ազգային համակարգ SINAP Հոնդուրասում, Հոնդուրասում Համատեղ քաղաքապետարանների կառավարման մոդել, Կադաստրի կառավարման ինտեգրված մոդել՝ ռեգիստր Նիկարագուայում, Տարածքի կառավարման համակարգ SAT Կոլումբիայում: . 2007 թվականից Geofumadas գիտելիքների բլոգի խմբագիր և AulaGEO ակադեմիայի ստեղծող, որը ներառում է ավելի քան 100 դասընթացներ GIS - CAD - BIM - Digital Twins թեմաներով:

Առնչվող հոդվածներ

Թողնել մեկնաբանություն

Ձեր էլ. Փոստի հասցեն չի հրապարակվելու:

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է մեկնաբանության տվյալները մշակվում.

Վերադառնալ սկիզբ կոճակը