Geospatial - GISחידושים

לא עוד אזורים עיוורים עם פונקציות פסיפס

אין ספק, המקרה הטוב ביותר בעבודה עם תמונות לוויין הוא למצוא את התמונות המתאימות ביותר למקרה השימוש של, נניח, Sentinel-2 או Landsat-8, אשר מכסים באופן אמין את תחום העניין שלך (AOI); לפיכך, היא מאפשרת להשיג נתונים מדויקים ובעל ערך במהירות כתוצאה מהעיבוד. 

לעיתים, חלקים מסוימים ב- AOI שלך, במיוחד ב- AOIs גדולים המכסים כמה סצינות, כמו גם AOIs הממוקמים בסמוך לקצוות או בקצוות של סצינות, עשויים להישאר מעבר לגבולות האזור הנוכחי. בעיות אלה של הצטרפות לתמונות קומפילציה עלולות להוביל לניתוח חלקי ואובדן של מידע יקר.

פסיפס נולד כדי לפתור את בעיות איחוד הדימויים 

פסיפס תוכנן מאפס כפונקציה קלה לשימוש המאפשרת לשלב, למזג ולהמחיש סצנות המקובצות מחיישן, לתמונה, עבור AOI ספציפי ומסגרת זמן הנתונים הנדרשת.

כל הסצינות הזמינות לתאריך הנדרש משולבות ו- AOI מכוסה בשיעור של 100.

הפיתרון הוא פשוט ויעיל עד כדי כך שהוא מפתיע להפליא שהוא לא נעשה לפני כן.

יסודות פסיפס זמינים בכלי GIS

שם מספר גישות כדי ליצור פסיפס משלך, אתה יכול לבחור במהירות את המתאים ביותר לצרכים שלך.

  • כיסוי פסיפס עולמי

  • פסיפס משולב מכל מעבר הלוויין ביום.

  • פסיפס נוצר אך ורק בתחומי העניין המבוססים (AOI). 

כיצד עובד פסיפס ב- LandViewer?

LandViewer (LV)בתורו, מציע שילוב של גישות, כלומר המשתמש מצייר את ה- AOI. ואז המערכת מתאימה ל- AOI ב- bbox את הגיאומטריה הספציפית המתוארת סביב ה- AOI, לפיה התמונות יוצגו. לדוגמא, במקרה ש- AOI מעגלי, הפסיפס יוצג בתוך הריבוע המתואר.

בהתאם לאופן הקמת ה- AOI, המשתמש יקבל אחת מהתוצאות הבאות:

  • אם תפיל סמן על המפה, התוכנה תפיק רשימה של סצינות בודדות, בדיוק כמו שעשית בעבר. 
  • אם אתה מצייר AOI גדול או AOI שנמצא בשולי שתי סצינות או יותר, פסיפס יושלם בתוצאות החיפוש

התנאי היחיד להשקת פסיפס הוא AOI

לאחר שציירת את ה- AOI המכסה כמה סצינות, סיננת את העננות וקבעה את זווית השמש הרצויה, המערכת מציגה את תוצאות החיפוש בפסיפס עם תצוגה מקדימה שנוצרה בהתאם לפרמטרים שהוגדרו אוטומטית. מספר הסצינות בפסיפס מוגדר בכרטיסי התצוגה המקדימה.

יכולות מפתח של פסיפס

הגענו לנקודה החשובה ביותר. מה עוד אפשר לעשות עם פסיפס? לאחר שראינו פסיפס על המפה, אנו יכולים להמשיך עם האפשרויות הבאות:

עיבוד דפדפן:

  • החל אינדקסים ושילובי להקות, ברירת מחדל וגם מותאמת אישית.
  • הגדר מתיחות בהירות וניגודיות.

ניתוח דפדפן (בקרוב)

  • עקוב ומדוד כיצד התכונות של אזור מסוים השתנו בין שני פרקי זמן או יותר בעזרת הפונקציה שינוי זיהוי.
  • מבצע ניהול יעיל של אזורים בהתאם לטווחי ערך האינדקס, תוך שימוש בפונקציה של אשכולות.

  • אמת את הדינמיקה של צמיחת הצמחייה עבור אזור העניין שלך (AOI) לאורך תקופה ארוכה באמצעות אפשרויות סדרת הזמן

  • צור סיפורי GIF או וידאו אטרקטיביים ושתף את הנתונים שלך עם משתמשים אחרים ברשת באמצעות אנימציה זמן לשגות.

אפשרויות הורדה זמינות ב- LandViewer 

ניתן להחיל שלושה סוגים של הורדות על Mosaic, אלה הם Visual, Analytics או Index, בהתאם לדרישות המשתמש.

הערה: המשתמש בוחר את סוג ההורדה "פסיפס" או "שברי בכמות גדולה". ההבדל בין שתי האפשרויות הללו טמון בנתונים הסופיים שיוצגו למשתמש: המערכת מורידה את הסצנות הממוזגות עם אפשרות הורדת "פסיפס"; המערכת מורידה קטעי סצנה כרשימה אם הפרמטר "Mass Fragments" נבחר.

חזותי: במקרה שתבחר בסוג חזותי, הנתונים המתקבלים יימסרו בפורמטים של קבצי JPEG, KMZ ו- GeoTIFF המכילים את הסצינות הממוזגות (לדוגמה, כל הסצינות שנפלות ב- AOI ואינן חוצות).

אנליטיקה: תוצאת ההורדה עם אנליטיקה שנבחר יהיה קובץ של הלהקות הממוזגות, ללא מטא נתונים (לדוגמה [GeoTiff1: B02, GeoTiff2: B03, GeoTiff3: B04, GeoTiff4: B05.]).

עם סוג של אינדקס, הנתונים המתקבלים לפסיפס יוצגו כקובץ TIFF

אינדקס: שימו לב לאפשרות "הורד לפי חיתוך". חיתוך אריח נעשה לפי פרמטרים של משתמש, כלומר גיאומטריית bbox שצוינה על ידי המשתמש. במצבים שבהם פרמטרי חיתוך אינם מוגדרים, כל הסצנות יורדות במלואן.

פסיפס בפועל

מקרה שימוש 1: ניטור פיתוח בנייה, דובאי.

Objetivo: לגלות התקדמות בפיתוח בניית תחום עניין גדול (AOI)

קהל יעד: כל החברות בענף הבנייה

בעיה: המשתמש הגדיר או העמיס את אזור העניין ובחר את התמונה שצולמה ביולי 19 מ- 2019. צילום המסך מראה בבירור שהתמונה האישית אינה מכסה את כל תחום העניין.

פתרון: במקרה זה, על המשתמש לבחור כרטיס תצוגה מקדימה עם מספר מתאים של סצנות המכסה לחלוטין את ה-AOI שלו, מתוצאות החיפוש שנוצרו, וללחוץ על הפריט "פסיפס".

מסקנה: פסיפס מאפשר פיקוח על שטחים גדולים.

בעבר, ניטור שטחים גדולים דרש מהמשתמש לעבור בין סצינות ולמזג אותן ידנית. התהליך הזה היה די לא נוח ולקח הרבה זמן. מעכשיו, הכל מהיר וקל: הגדר את ה- AOI ו- LandViewer ינהל אוטומטית את השאר עבורך. 

מקרה שימוש 2: פיקוח על שריפות בקליפורניה

Objetivo: הגדירו את האזור הפגוע, כלומר החילו את מדד ה- NBR והורידו את סצנת הפסיפס.

Descripción: בנובמבר של ה- 2018 פרצה שריפה מסיבית בקליפורניה והרגה לפחות 85 בני אדם. כמעט ארבעה עשר אלף בתים (14,000) נהרסו, וכמאה חמש עשרה אלף (115,000) דונם של יער אבדו. הרשויות המקומיות כינו זאת השריפה הגדולה ביותר בתולדות המדינה. הערה זו אינה מפתיעה, למרות העובדה כי יותר ממאה אלף דונם (100,000) אבדו גם בשנה הקודמת.

הרשויות המקומיות בקליפורניה פרשו כחמשת אלפים כוחות כיבוי בכיבוי השריפה, שבקושי הצליחו לעמוד בקצב השריפה, שבאזורים מסוימים התפשטה במהירות של 130 קמ"ש.

פתרון: כדי לקבוע את הנזק באזורים הנגועים, יש צורך להשוות בין פסיפסים לפני אסון לפני אסון עם מדד ה- NBR המיושם.

שלב 1: צייר או טען את ה- AOI מתחום העניין שלך וקבע תאריך לפני אסון.

תמונה לפני אסון ה- 1: התוצאה של ייצוג פסיפס עבור הכיסוי הכולל של תחום העניין (AOI).

צעד 2: בחר את כרטיס התצוגה המקדימה של פסיפס, עבור לכרטיסייה "שילובי להקה", ולאחר מכן בחר את אינדקס ה-NDR. בשלב זה, המערכת מציגה את ערכי האינדקס המחושבים, מסומנים בכתום-ירוק. לאחר מכן המשך ללשונית "הורד" ובחר את האזור שבו אתה צריך את הנתונים הרלוונטיים המבוקשים.

תמונה 2: הסצנה עם מדד ה- NBR מראה את המצב במהלך השריפה.

שלב 3: בחר את התמונה שלאחר האסון לאותו תחום עניין (AOI).

תמונה לפני אסון ה- 3: התוצאה של ייצוג פסיפס לכל תחומי העניין (AOI).

שלב 4: רכוש תוצאות הורדה של פסיפס באמצעות אינדקס NBR, בעקבות אותם אלגוריתמים שנמצאו בשלב 3.

תמונת תוצאות 4: הסצינה שלאחר האסון מציגה את האזור הפגוע וממחישה את הנזק.

תוצאה:  האזורים הנגועים מוצגים באדום. על ידי השוואת התמונות לפני האסון ואחריו לערכי אינדקס NBR, נוכל להעריך את הנזק.

תן לפסיפס לעשות את העבודה בשבילך

לסיכום, Mosaic מציעה פיתרון ייחודי לרכישת תמונה המכסה לחלוטין את תחום העניין שלך, ללא קשר לגודל, עם התוצאות הטובות ביותר. פסיפס מאפשר שילוב של תמונות לוויין יומיות המתקבלות מחיישן למיקום מבוסס, אינדקסים קבועים מראש או בהתאמה אישית תוך כדי תנועה, ואפשרות להוריד את הקלעים לניתוח מאוחר יותר. להיפרד מהבחירה ידנית מראש, שינוי תמונה, רווחים ריקים והצטרפות תמונה ידנית, לנצח.

למידע מפורט על פסיפס, עיין במדריך למשתמש של LandViewer או שלח לנו דוא"ל לכתובת support@eos.com

גולגי אלוורז

סופר, חוקר, מומחה במודלים לניהול קרקעות. הוא השתתף בהמשגה והטמעה של מודלים כגון: מערכת לאומית לניהול נכסים SINAP בהונדורס, מודל ניהול של עיריות משותפות בהונדורס, מודל משולב של ניהול קדסטרים - רישום בניקרגואה, מערכת ניהול הטריטוריה SAT בקולומביה . עורך בלוג הידע Geofumadas מאז 2007 ויוצר האקדמיה AulaGEO הכוללת יותר מ-100 קורסים בנושאי GIS - CAD - BIM - תאומים דיגיטליים.

מאמרים נוספים

תגובה אחת

השאירו תגובה

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם. שדות חובה מסומנים *

לחצן חזרה למעלה