Основное использование данных дистанционного зондирования состояло в том, чтобы сравнить изображения области, сделанные в разное время, и идентифицировать изменения, которые она претерпела. Учитывая, что в настоящее время в открытом доступе используется множество долгосрочных спутниковых изображений, обнаружение таких изменений вручную потребует много времени и, скорее всего, будет неточным. Компания EOS Data Analytics добавила автоматизированный инструмент обнаружения изменений к своему флагманскому продукту LandViewer, который входит в число наиболее эффективных облачных инструментов для поиска и анализа спутниковых изображений на современном рынке.
В отличие от методов, использующих нейронные сети, идентифицирующих изменения в ранее извлеченных функциях, алгоритм обнаружения изменений, реализованный EOS, использует стратегию на основе пикселей, что означает – изменения между двумя растровыми многоканальными изображениями математически рассчитываются путем вычитания значений пикселей для одного из значений пикселей тех же координат для другой даты. Эта новая функция подписи предназначена для автоматизации вашей задачи обнаружения изменений и предоставления точных результатов за меньшее количество шагов и за долю времени, необходимого для обнаружения изменений с помощью ArcGIS, QGIS или другого программного обеспечения ГИС для обработки изображений.
Неограниченная сфера применения – от сельского хозяйства до мониторинга окружающей среды
Одна из основных целей, поставленных командой EOS, заключалась в том, чтобы сделать сложный процесс обнаружения изменений в данных дистанционного зондирования одинаково доступным и легким для неопытных пользователей из не-ГИС-отраслей.
С помощью инструмента обнаружения изменений LandViewer фермеры могут быстро определить области на своих полях, которые были повреждены градом, штормом или наводнением. При управлении лесами обнаружение изменений на спутниковом снимке пригодится для оценки сожженных территорий после лесного пожара и выявления незаконных рубок или посягательств на лесные земли.
Наблюдение за скоростью и масштабами климатических изменений, происходящих на планете (таких как таяние полярных льдов, загрязнение воздуха и воды, утрата естественной среды обитания из-за расширения городов), является постоянной задачей ученых-экологов, которые могут теперь сделать это онлайн. Изучая различия между прошлым и настоящим с помощью инструмента обнаружения изменений и многолетних спутниковых данных в LandViewer, все эти отрасли также могут прогнозировать будущие изменения.
Примеры использования при обнаружении изменений: ущерб от наводнений и вырубки лесов
Изображение стоит тысячи слов, и возможности обнаружения изменений спутникового изображения в LandViewer лучше всего можно продемонстрировать на реальных примерах.
Леса, которые все еще покрывают примерно треть территории мира, исчезают с угрожающей скоростью, главным образом из-за деятельности человека, такой как сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых, выпас скота, вырубка, а также природных факторов, таких как лесные пожары. Вместо масштабной наземной съемки тысяч акров леса техник лесного хозяйства может регулярно отслеживать безопасность леса с помощью пары спутниковых изображений и автоматического обнаружения изменений на основе NDVI (нормализованного индекса различий растительности).
Как это работает? NDVI является известным средством определения здоровья растительности. Сравнивая спутниковое изображение неповрежденного леса с недавним, полученным после вырубки деревьев, LandViewer обнаружит изменения и сгенерирует разностное изображение, выделяющее пятна вырубки леса, которые могут быть в дальнейшем загружены пользователями в .jpg, .png или .tiff формат. Выживший лесной покров будет иметь положительные значения, в то время как расчищенные участки будут иметь отрицательные значения и будут выделены красными оттенками, указывающими на отсутствие растительности.
Другим распространенным вариантом использования для обнаружения изменений может стать оценка ущерба от наводнений в сельском хозяйстве, представляющая наибольший интерес для производителей сельскохозяйственных культур и страховых компаний. Всякий раз, когда наводнение наносит тяжелый урон вашему урожаю, ущерб может быть быстро нанесен на карту и измерен с помощью основанных на NDWI алгоритмов обнаружения изменений.