LandViewer - Kugundua mabadiliko sasa inafanya kazi kwenye kivinjari
Matumizi muhimu zaidi ya data ya kupima kijijini imekuwa kulinganisha picha kutoka eneo fulani, kuchukuliwa kwa nyakati tofauti ili kutambua mabadiliko yaliyotokea hapa. Kwa idadi kubwa ya picha za satelaiti zinazotumika kwa wazi, kwa kipindi cha muda mrefu, kugundua mwongozo wa mabadiliko itachukua muda mrefu na uwezekano mkubwa bila kuwa sahihi. Analytics Data EOS imeunda chombo cha automatiska cha kutambua mabadiliko katika bidhaa zake za bendera, LandViewer, ambayo ni kati ya vifaa vingi vya wingu vinavyoweza kutafuta na uchambuzi wa picha za satelaiti kwenye soko la sasa.
Tofauti na mbinu zinazohusisha mitandao ya neural kwamba kutambua mabadiliko katika sifa zilizoondolewa awali, algorithm ya kugundua mabadiliko iliyowekwa na EOS usa mkakati wa pixel, ambayo ina maana kwamba mabadiliko kati ya picha mbili za raband multiband huhesabu hesabu kwa kuondokana na maadili ya pixel ya tarehe moja na maadili ya pixel ya kuratibu sawa kwa tarehe nyingine. Kipengele hiki kipya cha saini kimeundwa kutekeleza kazi ya kutambua mabadiliko na kutoa matokeo sahihi na hatua chache na kwa sehemu ya muda unaohitajika ikilinganishwa na ArcGIS, QGIS au programu nyingine ya usindikaji wa picha ya GIS.
Kubadilisha mabadiliko ya interface. Picha za pwani ya jiji la Beirut limechaguliwa kutambua maendeleo ya miaka ya hivi karibuni.
Kugundua mabadiliko katika jiji la Beirut
Upeo wa matumizi usio na ukomo: kutoka kwa kilimo hadi ufuatiliaji wa mazingira.
Moja ya malengo ya msingi yaliyowekwa na timu ya EOS ilikuwa kufanya mchakato tata wa kugundua mabadiliko ya data ya kuhisi kijijini kupatikana na rahisi kwa watumiaji wasio na uzoefu kutoka kwa tasnia zisizo za GIS. Kwa zana ya kugundua mabadiliko ya LandViewer, wakulima wanaweza kutambua haraka maeneo ambayo yamepata uharibifu wa shamba zao kutokana na mvua ya mawe, dhoruba, au mafuriko. Katika usimamizi wa misitu, kutambua mabadiliko Katika picha ya setilaiti, itakuwa muhimu kukadiria maeneo yaliyochomwa moto, baada ya moto wa msitu na kugundua ukataji miti haramu au uvamizi wa ardhi ya misitu. Kuchunguza kiwango na kiwango cha mabadiliko ya hali ya hewa (kama vile kuyeyuka barafu ya polar, uchafuzi wa hewa na maji, upotezaji wa makazi ya asili kwa sababu ya kuongezeka kwa miji) ni kazi inayoendelea na wanasayansi wa mazingira, na sasa wanaweza. katika suala la dakika. Kwa kusoma tofauti kati ya zamani na za sasa kwa kutumia miaka ya data ya setilaiti na zana ya kugundua mabadiliko ya LandViewer, tasnia zote hizi zinaweza pia kutabiri mabadiliko ya siku zijazo.
Matumizi makuu ya kutambua mabadiliko: uharibifu wa mafuriko na ukataji miti
Picha ina thamani ya maneno elfu, na uwezo wa kutambua mabadiliko na picha za satellite LandViewer Wanaweza kuonyeshwa bora kwa mifano halisi ya maisha.
Misitu ambayo bado inahusu sehemu ya tatu ya eneo la dunia inapotea kwa kiwango cha kutisha, hasa kutokana na shughuli za binadamu kama vile kilimo, madini, mifugo, ukataji miti na pia mambo ya asili kama vile moto wa misitu. Badala ya kufanya uchunguzi wa molekuli, juu ya ardhi ya maelfu ya ekari za misitu, fundi wa misitu anaweza kufuatilia mara kwa mara usalama wa misitu na jozi ya picha za satelaiti na kutambua moja kwa moja ya mabadiliko kulingana na NDVI (Index ya kawaida ya mboga ya mimea). .
Inafanyaje kazi? NDVI ni njia inayojulikana ya kuamua afya ya mimea. Kwa kulinganisha picha ya setilaiti ya msitu usiobadilika, na picha ambayo ilinunuliwa tu baada ya miti kukatwa, LandViewer itagundua mabadiliko na itatoa picha tofauti inayoangazia maeneo ya ukataji miti, watumiaji wanaweza kupakua matokeo katika .jpg, fomati ya .png au .tiff. Jalada la msitu ambalo linabaki litakuwa na maadili mazuri, wakati maeneo yaliyosafishwa yatakuwa na hasi na itaonyeshwa kwa sauti nyekundu inayoonyesha kuwa hakuna mimea iliyopo.
Picha tofauti inayoonyesha kiwango cha ukataji miti katika Madagascar kati ya 2016 na 2018; yanayotokana na picha mbili za satellite za Sentinel-2
Kesi nyingine ya matumizi ya kugundua mabadiliko itakuwa tathmini ya uharibifu wa mafuriko ya kilimo, ambayo inavutia sana wakulima na kampuni za bima. Kila wakati mafuriko yamechukua mzigo mzito kwenye mavuno yako, uharibifu unaweza kupangwa haraka na kupimwa kwa msaada wa algorithms za kugundua mabadiliko ya NDVI.
Matokeo ya eneo la Sentinel-2 hubadilika kugundua: maeneo nyekundu na machungwa yanaonyesha sehemu iliyojaa mafuriko; mashamba ya jirani ni ya kijani, ambayo ina maana ya kuepuka uharibifu. Mafuriko ya California, Februari ya 2017.
Jinsi ya kutekeleza kugundua mabadiliko katika LandViewer
Kuna njia mbili za kuzindua zana na kuanza kupata tofauti katika picha za satelaiti za muda nyingi: kwa kubofya ikoni ya menyu ya kulia ya "Zana za Uchambuzi" au kitelezi cha Kulinganisha, chochote kinachofaa zaidi. Hivi sasa, ugunduzi wa mabadiliko unafanywa tu kwenye data ya satelaiti ya macho (passive); nyongeza ya algoriti kwa data inayotumika ya kutambua kwa mbali imeratibiwa kwa masasisho yajayo.
Kwa maelezo zaidi, soma mwongozo huu kutoka kubadilisha chombo cha kugundua kutoka LandViewer. AU kuanza kuchunguza uwezo wa hivi karibuni LandViewer wewe mwenyewe
