Geospatial - GISuvumbuzi

Hakuna maeneo ya kipofu zaidi na kazi za Musa

Kwa kweli, kesi nzuri wakati wa kufanya kazi na picha za satelaiti ni kupata picha zinazofaa zaidi kwa kesi ya utumiaji wa, sema, Sentinel-2 au Landsat-8, ambayo inashughulikia kabisa eneo lako la riba (AOI); kwa hivyo, inaruhusu kupata haraka data sahihi na muhimu kama matokeo ya usindikaji. 

Wakati mwingine, sehemu zingine za AOI yako, haswa katika sehemu kubwa za AOIs zinazohusu pazia kadhaa, na vile vile AOIs zilizopatikana karibu au pembeni mwa pazia, zinaweza kubaki zaidi ya mipaka ya eneo la sasa. Shida hizi za kujumuisha picha za mkusanyiko zinaweza kusababisha uchambuzi wa sehemu na upotezaji wa habari muhimu.

Musa alizaliwa kusuluhisha shida za umoja wa picha 

Musa ilibuniwa kutoka mwanzo kama kazi rahisi ya kutumia ambayo inakuruhusu kuchana, kuunganisha na kuibua taswira zilizowekwa kutoka kwa sensor, hadi picha, kwa AOI maalum na wakati wa data unaohitajika.

Maonyesho yote yanayopatikana kwa tarehe inayohitajika yanajumuishwa na AOI imefunikwa kwa 100%.

Suluhisho ni rahisi na nzuri sana kwamba inashangaza sana kuwa haijafanywa hapo awali.

Misingi ya Musa inapatikana katika zana za GIS

Kuna Mbinu mbali mbali Ili kuunda Musa yako mwenyewe, unaweza kuchagua haraka kufaa zaidi kwa mahitaji yako.

  • Utunzaji wa ulimwengu wa Musa

  • Musa ni pamoja na kutoka kwa satellite zote kwa siku.

  • Musa ameundwa madhubuti ndani ya eneo lililoanzishwa la riba (AOI). 

Jinsi gani kazi ya Musa katika LandViewer?

Mtazamaji wa LandV (LV), kwa upande wake, inatoa mchanganyiko wa njia, ambayo ni kwamba, mtumiaji anatoa AOI. Kisha mfumo hufunika AOI kwenye kisanduku jiometri maalum iliyoainishwa karibu na AOI, kulingana na ambayo picha zitatolewa. Kwa mfano, ikiwa AOI ni ya duara, mosai itawakilishwa ndani ya mraba ulioainishwa.

Kulingana na jinsi AOI imeanzishwa, mtumiaji atapata moja ya matokeo yafuatayo:

  • Ikiwa utaachia alama kwenye ramani, programu itatoa orodha ya picha za kibinafsi, kama vile ulivyokuwa hapo awali. 
  • Ikiwa unateka AOI kubwa au AOI ambayo iko kwenye makali ya pazia mbili au zaidi, Musa atakamilika katika matokeo ya utaftaji.

Hali tu ya kuzindua Musa ni AOI

Mara tu unapochora AOI inayofunika pazia kadhaa, kuchuja wingu na kuweka pembe inayotaka ya jua, mfumo unaonyesha matokeo ya utaftaji wa Musa na hakiki iliyotokana na vigezo vilivyowekwa kiotomatiki. Idadi ya pazia kwenye Musa imeainishwa kwenye kadi za hakikisho.

Uwezo muhimu wa Musa

Tumefikia hatua muhimu zaidi. Nini kingine tunaweza kufanya na Musa? Mara tu tumeona Musa kwenye ramani, tunaweza kuendelea na chaguzi zifuatazo:

Usindikaji wa Kivinjari:

  • Omba faharisi na mchanganyiko wa bendi, sawa na chaguo.
  • Weka mwangaza na kunyoosha tofauti.

Mchanganuo wa kivinjari (anakuja hivi karibuni)

  • Fuatilia na upimaji jinsi sifa za eneo fulani zimebadilika kati ya vipindi viwili au zaidi vya wakati na kazi ya Ugunduzi wa Badilisha.
  • Hufanya usimamizi bora wa ukanda kulingana na safu za thamani za index, ukitumia kazi ya Kuunganisha.

  • Thibitisha mienendo ya ukuaji wa mimea kwa eneo lako la riba (AOI) kwa muda mrefu na chaguzi za Mfululizo wa Muda

  • Unda hadithi za kuvutia za GIF au video na ushiriki data yako na watumiaji wengine mkondoni na uhuishaji Muda wa muda.

Pakua chaguzi zinazopatikana kwenye LandViewer 

Aina tatu za upakuaji zinaweza kutumika kwa Musa, hizi ni Visual, Mchanganuo au Kielelezo, kulingana na mahitaji ya mtumiaji.

Kumbuka: mtumiaji anachagua aina ya upakuaji "Mosaic" au "Vipande Vingi". Tofauti kati ya chaguo hizi mbili iko katika data ya mwisho ambayo itawasilishwa kwa mtumiaji: mfumo unapakua matukio yaliyounganishwa na chaguo la kupakua la "Mosaic"; mfumo unapakua vipande vya tukio kama orodha ikiwa kigezo cha "Sehemu za Misa" kimechaguliwa.

Visual: ikiwa utachagua aina Visual, data inayosababishwa itawasilishwa katika fomati za faili za JPEG, KMZ na GeoTIFF ambazo zina vyanzo vilivyounganishwa (kwa mfano, pazia zote ambazo zinaanguka kwenye AOI na hazivuki).

Analytics: matokeo ya upakuaji na Analytics iliyochaguliwa itakuwa faili ya bendi zilizojumuishwa, bila metadata (kwa mfano [GeoTiff1: B02, GeoTiff2: B03, GeoTiff3: B04, GeoTiff4: B05.]).

Na aina ya Index, data inayosababisha ya mosaic itawasilishwa kama faili ya TIFF

Kielelezo: zingatia chaguo la "Pakua kwa Mazao". Kukata kigae hufanywa kulingana na vigezo vya mtumiaji, ambayo ni, jiometri ya kisanduku maalum cha mtumiaji. Katika hali ambapo vigezo vya kupunguza havijawekwa, matukio yote yanapakuliwa kikamilifu.

Musa katika mazoezi

Tumia Kesi 1: Ufuatiliaji wa Maendeleo ya Ujenzi, Dubai.

Objetivo: gundua maendeleo katika maendeleo ya ujenzi wa eneo kubwa la riba (AOI)

Lengo la watazamaji: kampuni zote kwenye tasnia ya ujenzi

Shida: Mtumiaji aliweka au kupakia eneo la kupendeza na alichagua picha iliyochukuliwa Julai 19 kutoka 2019. Picha ya skrini inaonyesha wazi kuwa picha ya mtu binafsi haitoi eneo lote la kupendeza.

ufumbuzi: katika kesi hii, mtumiaji lazima achague kadi ya onyesho la kukagua na idadi inayofaa ya matukio ambayo inashughulikia kikamilifu AOI yao, kutoka kwa matokeo ya utafutaji yaliyotolewa, na ubofye kipengee cha "Mosaic".

Hitimisho: Musa huruhusu ufuatiliaji wa maeneo makubwa.

Hapo awali, ukaguzi wa maeneo makubwa ulihitaji mtumiaji kubadili kati ya pazia na kuziunganisha mwenyewe. Utaratibu huu haukuwa mzuri kabisa na ilichukua muda mrefu. Kuanzia sasa, kila kitu ni haraka na rahisi: Sanidi AOI yako na LandViewer itakusimamia moja kwa moja wengine. 

Kesi ya utumiaji ya 2: Ufuatiliaji wa moto wa California

Objetivo: Fafanua eneo lililoharibiwa, yaani, tumia faharisi ya NBR na upakue eneo la Musa.

Description: Mnamo Novemba ya 2018, moto mkubwa ulizuka California, na kuua watu wasiopungua wa 85. Karibu nyumba elfu kumi na nne (14,000) ziliharibiwa, na karibu hekta mia moja elfu kumi na tano (115,000) ya misitu ilipotea. Wakuu wa serikali waliiita kuwa moto mkubwa katika historia ya serikali. Maoni haya hayashangazi, licha ya ukweli kwamba zaidi ya hekta mia moja (100,000) walipotea pia katika mwaka uliopita.

Mamlaka ya eneo la California yalipeleka walima moto elfu tano kuwasha moto huo, ambao walifanikiwa kuendelea na moto huo, ambao katika maeneo mengine ulienea kwa kasi ya kilomita 130 kwa saa.

ufumbuzi: Kuamua uharibifu wa mikoa iliyoathiriwa, inahitajika kulinganisha picha za kabla na baada ya maafa na fahirisi ya NBR iliyotumika.

Hatua 1: kuchora au kupakia AOI kutoka eneo lako la riba na weka tarehe ya janga la kabla ya janga.

Picha kabla ya janga la 1: Matokeo ya kuwakilisha mosaic kwa chanjo ya jumla ya eneo la riba (AOI).

hatua 2: Chagua kadi ya onyesho la kukagua ya Musa, nenda kwenye kichupo cha "Mchanganyiko wa Bendi", kisha uchague faharasa ya NDR. Katika hatua hii, mfumo unaonyesha maadili ya faharisi yaliyohesabiwa, yaliyoonyeshwa kwa rangi ya machungwa-kijani. Kisha endelea kwenye kichupo cha "Pakua" na uchague eneo ambalo unahitaji data muhimu iliyoombwa.

Picha ya 2: eneo la tukio na faharisi ya NBR inaonyesha hali wakati wa moto.

Hatua 3: Chagua picha ya baada ya msiba kwa eneo lile lile la riba (AOI).

Picha kabla ya janga la 3: matokeo ya kuwakilisha Musa kwa eneo lote la riba (AOI).

Hatua 4: Pata matokeo ya upakuaji ya Musa kwa kutumia faharisi ya NBR, kufuata algorithms sawa iliyopatikana katika hatua ya 3.

Picha ya matokeo ya 4: eneo la baada ya msiba linaonyesha eneo lililoathiriwa na linaona uharibifu.

Matokeo:  Maeneo yaliyoathirika yanaonyeshwa kwa nyekundu. Kwa kulinganisha picha za kabla na baada ya maafa na maadili ya faharisi ya NBR, tunaweza kutathmini uharibifu.

Acha Musa akufanyie kazi

Kwa kumalizia, Musa hutoa suluhisho la kipekee la kupata picha ambayo inashughulikia kabisa eneo lako la kupendeza, bila kujali saizi, na matokeo bora. Musa huruhusu mchanganyiko wa picha za kila siku za setileti zilizopatikana kutoka sensor kwa eneo lililowekwa, kumbukumbu za umilele au umeboreshwa juu ya kuruka, na uwezekano wa kupakua pazia kwa uchambuzi wa baadaye. Sema kwaheri kwa mwongozo wa mwongozo, mabadiliko ya picha, nafasi tupu na picha ya mwongozo ikijiunga, milele.

Kwa habari ya kina juu ya Musa, angalia mwongozo wa mtumiaji wa LandViewer au tutumie barua pepe kwa support@eos.com

Golgi Alvarez

Mwandishi, mtafiti, mtaalamu wa Miundo ya Usimamizi wa Ardhi. Ameshiriki katika uundaji dhana na utekelezaji wa miundo kama vile: Mfumo wa Kitaifa wa Utawala wa Mali SINAP nchini Honduras, Mfano wa Usimamizi wa Manispaa za Pamoja nchini Honduras, Muundo Jumuishi wa Usimamizi wa Cadastre - Usajili huko Nicaragua, Mfumo wa Utawala wa Wilaya ya SAT nchini Kolombia. . Mhariri wa blogu ya maarifa ya Geofumadas tangu 2007 na mtayarishi wa Chuo cha AulaGEO kinachojumuisha zaidi ya kozi 100 kuhusu mada za GIS - CAD - BIM - Digital Mapacha.

Related Articles

moja Maoni

Acha maoni

Anwani yako ya barua si kuchapishwa. Mashamba required ni alama na *

Rudi kwenye kifungo cha juu