LandViewer - اكتشاف التغيير يعمل الآن في المتصفح

كان الاستخدام الأكثر أهمية لبيانات الاستشعار عن بعد هو مقارنة الصور من منطقة معينة ، والتي اتخذت في أوقات مختلفة لتحديد التغييرات التي حدثت هنا. نظرًا لوجود عدد كبير من صور الأقمار الصناعية قيد الاستخدام المفتوح حاليًا ، وعلى مدار فترة طويلة من الزمن ، سيستغرق الكشف اليدوي عن التغييرات وقتًا طويلاً ، وعلى الأرجح سيكون غير دقيق. قامت EOS Data Analytics بإنشاء الأداة الآلية لـ الكشف عن التغييرات في منتجها الرائد ، LandViewer ، والذي يعد من بين الأدوات السحابية الأكثر قدرة على البحث عن صور الأقمار الصناعية وتحليلها في السوق الحالية.

على عكس الأساليب التي تنطوي على الشبكات العصبية التي تحديد التغييرات في الخصائص المستخرجة سابقا ، خوارزمية الكشف عن التغيير التي تنفذها EOS الولايات المتحدة الأمريكية إستراتيجية تعتمد على البكسل ، مما يعني أن التغييرات بين صورتين نقطيتين متعدد النطاقات يتم حسابها حسابيًا عن طريق طرح قيم البكسل في تاريخ ما مع قيم البيكسل في نفس الإحداثيات في تاريخ آخر. تم تصميم ميزة التوقيع الجديدة هذه لأتمتة مهمة اكتشاف التغييرات وتقديم نتائج دقيقة مع خطوات أقل وفي جزء صغير من الوقت اللازم مقارنة مع ArcGIS أو QGIS أو برامج معالجة الصور GIS الأخرى.

واجهة الكشف عن التغيير. تم اختيار صور لساحل مدينة بيروت للتعرف على تطورات السنوات الأخيرة.

الكشف عن التغييرات في مدينة بيروت

نطاق غير محدود من التطبيقات: من الزراعة إلى الرصد البيئي.

كان أحد الأهداف الأساسية التي حددها فريق EOS هو إجراء عملية معقدة للكشف عن التغيير لبيانات الاستشعار عن بُعد التي يمكن الوصول إليها وسهلة للمستخدمين عديمي الخبرة من الصناعات غير GIS. باستخدام أداة اكتشاف التغيير في LandViewer ، يمكن للمزارعين تحديد المناطق التي تعرضت لأضرار لحقولهم من البرد أو العواصف أو الفيضانات. في إدارة الغابات ، الكشف عن التغييرات في صورة القمر الصناعي ، سيكون مفيدًا لتقدير المناطق المحترقة بعد حريق الغابات واكتشاف قطع الأشجار غير القانوني أو غزو أراضي الغابات. إن مراقبة معدل ومدى تغير المناخ (مثل ذوبان الجليد القطبي ، وتلوث الهواء والماء ، وفقدان الموائل الطبيعية بسبب الامتداد الحضري) هي مهمة يقوم بها علماء البيئة بشكل مستمر ، ويمكنهم الآن القيام بذلك. في غضون دقائق. من خلال دراسة الاختلافات بين الماضي والحاضر باستخدام سنوات من بيانات الأقمار الصناعية باستخدام أداة اكتشاف التغيير في LandViewer ، يمكن لجميع هذه الصناعات أيضًا التنبؤ بالتغييرات المستقبلية.

حالات الاستخدام الرئيسية للكشف عن التغييرات: أضرار الفيضانات وإزالة الغابات

الصورة تساوي ألف كلمة ، وقدرات الكشف عن التغيير مع صور الأقمار الصناعية في LandViewer يمكن إظهارها بشكل أفضل مع أمثلة واقعية.

الغابات التي لا تزال تغطي حوالي ثلث مساحة العالم تختفي بمعدل ينذر بالخطر ، ويرجع ذلك أساسا إلى الأنشطة البشرية مثل الزراعة والتعدين ورعي الماشية وقطع الأشجار وكذلك العوامل الطبيعية مثل حرائق الغابات. بدلاً من إجراء مسوحات جماعية ، على أرض آلاف فدانات الغابات ، يمكن لفني الغابات مراقبة سلامة الغابات بانتظام مع زوج من صور الأقمار الصناعية والكشف التلقائي عن التغييرات على أساس NDVI (مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي). .

كيف يعمل؟ NDVI هي وسيلة معروفة لتحديد صحة الغطاء النباتي. من خلال مقارنة صورة القمر الصناعي للغابة السليمة ، بالصورة التي تم الحصول عليها بعد قطع الأشجار مباشرة ، سيكتشف LandViewer التغييرات ويولد صورة اختلاف تسلط الضوء على نقاط إزالة الغابات ، ويمكن للمستخدمين تنزيل النتائج بتنسيق jpg. تنسيق .png أو .tiff. سيكون للغطاء الحرجي الذي بقي على قيد الحياة قيم موجبة ، في حين أن المناطق التي تم تطهيرها سيكون لها سلبيات وستظهر باللون الأحمر مما يشير إلى عدم وجود نباتات.

صورة مختلفة توضح مدى إزالة الغابات في مدغشقر بين 2016 و 2018 ؛ تم إنشاؤها من صورتين في الأقمار الصناعية Sentinel-2

هناك حالة استخدام أخرى واسعة النطاق لاكتشاف التغيير وهي تقييم أضرار الفيضانات الزراعية ، والتي تهم المزارعين وشركات التأمين بشكل كبير. في كل مرة تسببت الفيضانات في خسائر فادحة في حصادك ، يمكن تحديد الضرر وقياسه بسرعة بمساعدة خوارزميات اكتشاف التغيير المستندة إلى NDVI.

نتائج الكشف عن تغيير مشهد Sentinel-2: تمثل المساحات الحمراء والبرتقالية الجزء الذي غمرته الفيضانات في الحقل ؛ الحقول المحيطة باللون الأخضر ، مما يعني أنها تجنب الضرر. فيضان كاليفورنيا ، فبراير 2017.

كيفية تنفيذ الكشف عن التغيير في LandViewer

هناك طريقتان لبدء تشغيل الأداة والبدء في العثور على اختلافات في صور الأقمار الصناعية متعددة الجنسيات: من خلال النقر على أيقونة القائمة الصحيحة "أدوات التحليل" أو على شريط المقارنة ، أيهما أكثر ملاءمة. حاليًا ، لا يتم الكشف عن التغيير إلا على بيانات الأقمار الصناعية الضوئية (المنفعلة) ؛ من المقرر إضافة الخوارزميات لبيانات الاستشعار عن بعد النشطة للتحديثات المستقبلية.

لمزيد من التفاصيل ، اقرأ هذا الدليل من تغيير أداة الكشف من LandViewer. أو البدء في استكشاف أحدث قدرات LandViewer لوحدك

ترك الرد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

يستخدم هذا الموقع Akismet لتقليل المحتوى غير المرغوب فيه. تعرف على كيفية معالجة بيانات تعليقك.