Không gian địa lý - GISđổi mới

LandViewer - Tính năng phát hiện thay đổi hiện hoạt động trong trình duyệt

Việc sử dụng dữ liệu viễn thám quan trọng nhất là so sánh các hình ảnh từ một khu vực cụ thể, được thực hiện tại các thời điểm khác nhau để xác định những thay đổi xảy ra ở đây. Với một số lượng lớn hình ảnh vệ tinh hiện đang được sử dụng mở, trong một khoảng thời gian dài, việc phát hiện thủ công các thay đổi sẽ mất nhiều thời gian và rất có thể sẽ không chính xác. Phân tích dữ liệu của EOS đã tạo ra công cụ tự động của phát hiện các thay đổi trong sản phẩm chủ lực của mình, LandViewer, một trong những công cụ đám mây có khả năng nhất để tìm kiếm và phân tích hình ảnh vệ tinh trên thị trường hiện tại.

Không giống như các phương pháp liên quan đến mạng lưới thần kinh xác định thay đổi trong các đặc điểm được trích xuất trước đó, thuật toán phát hiện thay đổi được thực hiện bởi EOS Hoa Kỳ một chiến lược dựa trên pixel, có nghĩa là những thay đổi giữa hai hình ảnh raster nhiều mức được tính toán bằng cách trừ các giá trị pixel của một ngày với các giá trị pixel của cùng tọa độ cho một ngày khác. Tính năng chữ ký mới này được thiết kế để tự động hóa nhiệm vụ phát hiện các thay đổi và cung cấp kết quả chính xác với ít bước hơn và trong một phần nhỏ thời gian cần thiết so với ArcGIS, QGIS hoặc phần mềm xử lý ảnh GIS khác.

Giao diện phát hiện thay đổi. Hình ảnh của bờ biển thành phố Beirut được chọn để xác định sự phát triển của những năm gần đây.

Phát hiện những thay đổi trong thành phố Beirut

Phạm vi ứng dụng không giới hạn: từ nông nghiệp đến giám sát môi trường.

Một trong những mục tiêu chính mà nhóm EOS đặt ra là tạo ra một quy trình phát hiện thay đổi phức tạp để dữ liệu viễn thám có thể truy cập và dễ dàng đối với người dùng thiếu kinh nghiệm từ các ngành không sử dụng GIS. Với công cụ phát hiện thay đổi của LandViewer, nông dân có thể nhanh chóng xác định các khu vực bị thiệt hại trên ruộng của họ do mưa đá, bão hoặc lũ lụt. Trong quản lý rừng, phát hiện các thay đổi Trong hình ảnh vệ tinh, nó sẽ hữu ích để ước tính các khu vực bị đốt cháy, sau một vụ cháy rừng và để phát hiện khai thác gỗ trái phép hoặc xâm phạm đất rừng. Quan sát tốc độ và mức độ của biến đổi khí hậu (chẳng hạn như băng tan ở hai cực, ô nhiễm không khí và nước, mất môi trường sống tự nhiên do sự trải rộng của đô thị) là một nhiệm vụ liên tục đối với các nhà khoa học môi trường, và bây giờ họ có thể làm được. trong vài phút. Bằng cách nghiên cứu sự khác biệt giữa quá khứ và hiện tại bằng cách sử dụng dữ liệu vệ tinh nhiều năm với công cụ phát hiện thay đổi của LandViewer, tất cả các ngành này cũng có thể dự báo những thay đổi trong tương lai.

Các trường hợp sử dụng chính để phát hiện các thay đổi: thiệt hại do lũ lụt và nạn phá rừng

Một bức ảnh đáng giá cả ngàn lời nói và khả năng phát hiện thay đổi với hình ảnh vệ tinh trong LandViewer Chúng có thể được thể hiện tốt nhất với các ví dụ thực tế.

Các khu rừng vẫn chiếm khoảng một phần ba diện tích của thế giới đang biến mất ở mức báo động, chủ yếu là do các hoạt động của con người như nông nghiệp, khai thác, chăn thả gia súc, khai thác gỗ và các yếu tố tự nhiên như cháy rừng. Thay vì tiến hành khảo sát hàng loạt, trên vùng đất có hàng ngàn mẫu rừng, một kỹ thuật viên rừng có thể thường xuyên theo dõi sự an toàn của rừng bằng một cặp ảnh vệ tinh và tự động phát hiện các thay đổi dựa trên NDVI (Chỉ số thực vật khác biệt bình thường hóa). .

Làm thế nào nó hoạt động? NDVI là một phương tiện được biết đến để xác định sức khỏe của thảm thực vật. Bằng cách so sánh hình ảnh vệ tinh của khu rừng nguyên vẹn, với hình ảnh thu được ngay sau khi cây bị chặt, LandViewer sẽ phát hiện những thay đổi và tạo ra hình ảnh khác biệt làm nổi bật các điểm phá rừng, người dùng có thể tải xuống kết quả trong .jpg, định dạng .png hoặc .tiff. Lớp che phủ rừng còn tồn tại sẽ có giá trị dương, trong khi các khu vực bị chặt phá sẽ có giá trị âm và được hiển thị bằng tông màu đỏ cho thấy rằng không có thảm thực vật nào.

Một hình ảnh khác cho thấy mức độ phá rừng ở Madagascar giữa 2016 và 2018; được tạo từ hai ảnh vệ tinh Sentinel-2

Một trường hợp sử dụng rộng rãi khác để phát hiện thay đổi là đánh giá thiệt hại do lũ lụt trong nông nghiệp, vốn được nông dân và các công ty bảo hiểm rất quan tâm. Mỗi khi lũ lụt gây thiệt hại nặng nề cho thu hoạch của bạn, thiệt hại có thể được lập bản đồ và đo lường nhanh chóng với sự trợ giúp của các thuật toán phát hiện thay đổi dựa trên NDVI.

Kết quả phát hiện thay đổi cảnh Sentinel-2: các khu vực màu đỏ và màu cam đại diện cho phần ngập của cánh đồng; các lĩnh vực xung quanh là màu xanh lá cây, có nghĩa là họ tránh được thiệt hại. Lũ lụt California, tháng 2 của 2017.

Cách thực hiện phát hiện thay đổi trong LandViewer

Có hai cách để khởi chạy công cụ và bắt đầu tìm sự khác biệt trong ảnh vệ tinh đa thời gian: bằng cách nhấp vào biểu tượng menu bên phải “Công cụ phân tích” hoặc thanh trượt So sánh, tùy theo cách nào thuận tiện hơn. Hiện tại, việc phát hiện thay đổi chỉ được thực hiện trên dữ liệu vệ tinh quang học (thụ động); Việc bổ sung các thuật toán cho dữ liệu viễn thám đang hoạt động được lên lịch cho các bản cập nhật trong tương lai.

Để biết thêm chi tiết, đọc hướng dẫn này từ công cụ phát hiện thay đổi từ LandViewer. HOẶC LÀ bắt đầu khám phá những khả năng mới nhất của LandViewer một mình

Golgi Alvarez

Nhà văn, nhà nghiên cứu, chuyên gia về Mô hình quản lý đất đai. Ông đã tham gia vào việc hình thành và triển khai các mô hình như: Hệ thống quản lý tài sản quốc gia SINAP ở Honduras, Mô hình quản lý các thành phố chung ở Honduras, Mô hình tổng hợp quản lý địa chính - đăng ký ở Nicaragua, Hệ thống quản lý lãnh thổ SAT ở Colombia . Biên tập viên của blog kiến ​​thức Geofumadas từ năm 2007 và là người tạo ra Học viện AulaGEO bao gồm hơn 100 khóa học về các chủ đề GIS - CAD - BIM - Digital Twins.

Bài viết liên quan

Để lại một bình luận

địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu bằng *

Back to top