LandViewer: ora il rilevamento delle modifiche funziona nel browser

L'uso più importante dei dati di telerilevamento è stato il confronto di immagini da un'area specifica, scattate in momenti diversi per identificare i cambiamenti avvenuti qui. Con un gran numero di immagini satellitari attualmente in uso aperto, per un periodo di tempo prolungato, il rilevamento manuale delle modifiche richiederebbe molto tempo e molto probabilmente sarebbe impreciso. EOS Data Analytics ha creato lo strumento automatizzato di rilevamento di cambiamenti nel suo prodotto di punta, LandViewer, che è uno degli strumenti cloud più capaci per la ricerca e l'analisi di immagini satellitari nel mercato attuale.

A differenza dei metodi che coinvolgono le reti neurali identificare i cambiamenti nelle caratteristiche precedentemente estratte, l'algoritmo di rilevamento delle modifiche implementato da EOS Stati Uniti d'America una strategia basata su pixel, il che significa che le modifiche tra due immagini raster multibanda vengono calcolate matematicamente sottraendo i valori dei pixel di una data con i valori dei pixel delle stesse coordinate per un'altra data. Questa nuova funzionalità di firma è progettata per automatizzare il compito di rilevare le modifiche e fornire risultati accurati con meno passaggi e in una frazione del tempo necessario rispetto ad ArcGIS, QGIS o altri software di elaborazione delle immagini GIS.

L'interfaccia di rilevamento delle modifiche. Immagini della costa della città di Beirut selezionate per identificare gli sviluppi degli ultimi anni.

Rilevazione dei cambiamenti nella città di Beirut

Campo di applicazione illimitato: dall'agricoltura al monitoraggio ambientale.

Uno degli obiettivi principali stabiliti dal team EOS era quello di rendere un processo complesso di rilevamento dei cambiamenti per i dati di telerilevamento accessibile e facile per gli utenti inesperti da settori non GIS. Con lo strumento di rilevamento delle modifiche di LandViewer, gli agricoltori possono identificare rapidamente le aree che sono state danneggiate nei loro campi da grandine, tempesta o alluvione. Nella gestione forestale, rilevamento di cambiamenti nell'immagine satellitare, sarà utile per la stima delle aree bruciate, dopo un incendio boschivo e per rilevare il disboscamento illegale o l'invasione di aree boschive. Osservare la velocità e l'estensione dei cambiamenti climatici (come scioglimento dei ghiacci polari, inquinamento dell'aria e dell'acqua, perdita di habitat naturale a causa dell'espansione urbana) è un compito che gli scienziati ambientali svolgono continuamente, e ora possono farlo in pochi minuti. Studiando le differenze tra passato e presente utilizzando anni di dati satellitari con lo strumento di rilevamento dei cambiamenti di LandViewer, tutti questi settori possono anche prevedere i futuri cambiamenti.

Principali casi d'uso di rilevamento di cambiamenti: danni da inondazione e deforestazione

Un'immagine vale più di mille parole e le capacità di rilevamento del cambiamento con le immagini satellitari in LandViewer Possono essere meglio dimostrati con esempi di vita reale.

Le foreste che coprono ancora circa un terzo dell'area del mondo stanno scomparendo a un ritmo allarmante, principalmente a causa di attività umane come agricoltura, estrazione mineraria, pascolo del bestiame, disboscamento e anche fattori naturali come gli incendi boschivi. Invece di condurre sondaggi di massa, su un terreno di migliaia di acri di foresta, un tecnico forestale può monitorare regolarmente la sicurezza delle foreste con una coppia di immagini satellitari e il rilevamento automatico delle modifiche in base a NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). .

Come funziona? NDVI è un mezzo noto per determinare la salute della vegetazione. Confrontando l'immagine satellitare della foresta intatta, con l'immagine che è stata acquisita subito dopo che gli alberi sono stati tagliati, LandViewer rileva le modifiche e genera un'immagine di differenza evidenziando i punti di deforestazione, gli utenti possono scaricare i risultati in .jpg, .png o .tiff. La copertura forestale che sopravvive avrà valori positivi, mentre le aree deselezionate avranno un valore negativo e saranno visualizzate in toni rossi che indicano che non è presente vegetazione.

Un'immagine diversa che mostra l'estensione della deforestazione in Madagascar tra 2016 e 2018; generato da due immagini satellitari di Sentinel-2

Un altro caso di uso diffuso per l'individuazione di cambiamenti sarebbe la valutazione del danno delle inondazioni agricole, che è di grande interesse per gli agricoltori e le compagnie assicurative. Ogni volta che le inondazioni hanno gravato pesantemente sul loro raccolto, il danno può essere mappato e misurato rapidamente con l'aiuto di algoritmi di rilevamento delle modifiche basati su NDVI.

Risultati del rilevamento del cambio di scena Sentinel-2: le aree rosse e arancioni rappresentano la parte allagata del campo; i campi circostanti sono verdi, il che significa che hanno evitato il danno. Alluvione della California, febbraio di 2017.

Come eseguire il rilevamento dei cambiamenti in LandViewer

Esistono due modi per avviare lo strumento e iniziare a trovare le differenze nelle immagini satellitari multitono: facendo clic sull'icona del menu a destra "Strumenti di analisi" o sul cursore Confronto, a seconda di quale sia più conveniente. Attualmente, il rilevamento delle modifiche viene effettuato solo in dati satellitari ottici (passivi); L'aggiunta di algoritmi per i dati di telerilevamento attivi è prevista per gli aggiornamenti futuri.

Per maggiori dettagli, leggi questa guida dal cambiare strumento di rilevamento di LandViewer. O iniziare a esplorare le ultime funzionalità di LandViewer da solo

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