LandViewer - Agora a detecção de alterações funciona no navegador

O uso mais importante de dados de sensoriamento remoto tem sido a comparação de imagens de uma área específica, tomadas em momentos diferentes para identificar as mudanças que ocorreram aqui. Com um grande número de imagens de satélite atualmente em uso aberto, durante um período prolongado de tempo, a detecção manual de mudanças levaria muito tempo e, provavelmente, seria imprecisa. A EOS Data Analytics criou a ferramenta automatizada de detecção de mudanças em seu principal produto, o LandViewer, que está entre as ferramentas de nuvem mais capazes para a pesquisa e análise de imagens de satélite no mercado atual.

Ao contrário dos métodos que envolvem redes neurais que identificar mudanças nas características previamente extraídas, o algoritmo de detecção de mudanças implementado EOS EUA uma estratégia baseada em pixels, o que significa que as mudanças entre duas imagens raster multibanda, são calculadas matematicamente subtraindo os valores de pixel de um encontro com os valores de pixel das mesmas coordenadas para outra data. Este novo recurso de assinatura foi projetado para automatizar a tarefa de detectar alterações e fornecer resultados precisos com menos etapas e em uma fração do tempo necessário em comparação ao ArcGIS, QGIS ou outro software de processamento de imagem GIS.

A interface de detecção de alterações. Imagens da costa da cidade de Beirute selecionadas para identificar os desenvolvimentos dos últimos anos.

Detecção de mudanças na cidade de Beirute

Âmbito de aplicação ilimitado: da agricultura ao monitoramento ambiental.

Um dos principais objetivos estabelecidos pela equipe de EOS foi tornar um processo complexo de detecção de mudanças para dados de sensoriamento remoto acessível e fácil para usuários inexperientes de indústrias não-GIS. Com a ferramenta de detecção de alterações do LandViewer, os agricultores podem identificar rapidamente as áreas que foram danificadas em seus campos por granizo, tempestade ou inundação. No manejo florestal, detecção de mudanças na imagem de satélite, será útil para a estimativa de áreas queimadas, após um incêndio florestal e para detectar extração ilegal de madeira ou a invasão de terras florestais. Observe a taxa ea extensão da mudança do clima (como o derretimento do gelo polar, poluição do ar e da água, a perda de habitat natural devido à expansão urbana) é uma tarefa realizada por cientistas ambientais e de forma contínua, e agora pode fazê-lo em questão de minutos. Ao estudar as diferenças entre o passado e o presente usando anos de dados de satélite com a ferramenta de detecção de alterações do LandViewer, todas essas indústrias também podem prever mudanças futuras.

Principais casos de uso de detecção de alterações: danos causados ​​por inundações e desmatamento

Uma imagem vale mais que mil palavras e as capacidades de detecção de mudança com imagens de satélite LandViewer Eles podem ser melhor demonstrados com exemplos da vida real.

Florestas ainda cobrem cerca de um terço da área global estão desaparecendo a um ritmo alarmante, principalmente devido às atividades humanas como a agricultura, mineração, pastagem de gado, extração de madeira e fatores naturais, como os incêndios florestais. Em vez de realizar estudos maciços em terra de milhares de acres de floresta, um técnico florestal pode monitorizar regularmente a segurança de florestas com um par de imagens de satélite e de detecção de mudança automática com base em NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) .

Como funciona? O NDVI é um meio conhecido para determinar a saúde da vegetação. Ao comparar as imagens por satélite da floresta intacta, com a imagem foi adquirida apenas depois que as árvores foram cortadas, LandViewer detectar as mudanças e gerar uma imagem de diferença destacando os pontos de desmatamento, os usuários podem baixar os resultados em formato .jpg, formato .png ou .tiff. cobertura florestal sobrevive terão valores positivos, enquanto que as áreas desmatadas terão negativo e exibido em vermelho indicam que não há vegetação presente.

Uma imagem diferente mostrando a extensão do desmatamento em Madagascar entre 2016 e 2018; gerado a partir de duas imagens de satélite Sentinel-2

Outro caso de uso generalizado para a detecção de mudanças seria a avaliação dos danos causados ​​pelas inundações agrícolas, que é de grande interesse para os agricultores e as seguradoras. Cada vez que as inundações tomaram um pedágio pesado em sua colheita, o dano pode ser mapeado e medido rapidamente com a ajuda de algoritmos de detecção de mudanças baseados em NDVI.

Resultados da detecção de alteração de cena do Sentinel-2: as áreas vermelha e laranja representam a parte inundada do campo; os campos ao redor são verdes, o que significa que eles evitaram os danos. Inundação da Califórnia, fevereiro de 2017.

Como executar a detecção de alterações no LandViewer

Há duas maneiras de iniciar a ferramenta e começar a encontrar diferenças nas imagens de satélite multitemporais: clicando no ícone do menu direito «Ferramentas de análise» ou no controle deslizante Comparação, o que for mais conveniente. Atualmente, a detecção de alterações é feita apenas em dados de satélite óptico (passivo); A adição de algoritmos para dados de sensoriamento remoto ativos está programada para futuras atualizações.

Para mais detalhes, leia este guia do ferramenta de detecção de mudança de LandViewer. O começar a explorar as mais recentes capacidades de LandViewer por sua conta.

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