LandViewer - איצט די דיטעקשאַן פון ענדערונגען אַרבעט אין דעם בלעטערער

די מערסט וויכטיק נוצן פון ווייַט סענסינג דאַטן איז די פאַרגלייַך פון בילדער פון אַ ספּעציפיש געגנט, גענומען אין פאַרשידענע צייט צו ידענטיפיצירן די ענדערונגען וואָס זענען געווען דאָ. מיט אַ פּלאַץ פון סאַטעליט בילדער דערווייַל אין עפענען נוצן, איבער אַ פּראַלאָנגד צייַט פון צייַט, מאַנואַל דיטעקשאַן פון ענדערונגען וואָלט נעמען אַ לאַנג צייַט און רובֿ מסתּמא וואָלט זיין ימפּרעסיז. EOS Data Analytics האט באשאפן די אָטאַמייטיד געצייַג פון דיטעקשאַן פון ענדערונגען אין זייַן פלאַגשיפּ פּראָדוקט, LandViewer, וואָס איז צווישן די מערסט טויגעוודיק וואָלקן מכשירים פֿאַר די זוכן און אַנאַליסיס פון סאַטעליט בילדער אין דעם קראַנט מאַרק.

ניט ענלעך מעטהאָדס וואָס אַרייַנציען נוראַל נעטוואָרקס אַז ידענטיפיצירן ענדערונגען אין די ביז אַהער יקסטראַקטאַד קעראַקטעריסטיקס, דער ענדערונג דעטעקטיאָן אַלגערידאַם ימפּלאַמענאַד דורך יאַס USA אַ סטראַטעגיע באזירט אויף בילדצעלן, וואָס מיטל אַז ענדערונגען צווישן צוויי מולטיבאַנד ראַסטער בילדער, זענען קאַלקיאַלייטיד מאַטאַמאַטיקלי דורך סאַבטראַקטינג די פּיקסעל וואַלועס פון אַ דאַטע מיט די פּיקסעל וואַלועס פון דער זעלביקער קאָואָרדאַנאַץ פֿאַר אן אנדער טאָג. דעם נייַ כסימע שטריך, איז דיזיינד צו אָטאַמייט די אַרבעט טוישן דיטעקשאַן און צושטעלן פּינטלעך רעזולטאטן מיט ווייניקערע טריט און אין אַ בראָכצאָל פון די צייַט קאַמפּערד מיט אַרקגיס, קגיס אָדער אנדערע גיס ווייכווארג בילד פּראַסעסינג.

די טוישן דיטעקשאַן צובינד. בילדער פון דעם ברעג פון דער שטאָט פון ביירוט אויסגעקליבן צו ידענטיפיצירן די דיוועלאַפּמאַנץ פון די לעצטע יאָרן.

דיטעקשאַן פון ענדערונגען אין די שטאָט פון ביירוט

ונלימיטעד פאַרנעם פון פּראָגראַמען: פון אַגריקולטורע צו ינווייראַנמענאַל מאָניטאָרינג.

איינער פון די הויפּט אַבדזשעקץ געגרינדעט דורך די עאָס מאַנשאַפֿט איז געווען צו מאַכן אַ קאָמפּלעקס ענדערונג דעטעקטיאָן פּראָצעס פֿאַר ווייַט סענסינג דאַטן צוטריטלעך און גרינג פֿאַר יניקספּיריאַנסט וסערס פון ניט-גיס ינדאַסטריז. מיט LandViewer 'ס ענדערונג דעטעקטיאָן געצייַג, פאַרמערס קענען געשווינד ידענטיפיצירן געביטן אַז האָבן געשעדיקט אין זייער פעלדער דורך האַיל, שטורעם אָדער מבול. אין וואַלד פאַרוואַלטונג, דיטעקשאַן פון ענדערונגען אויף די סאַטעליט בילד, עס וועט זיין נוצלעך פֿאַר עסטאַמייטינג די געברענט געביטן נאָך אַ וואַלד פייַער און צו דיטעקט ומלעגאַל לאָגינג אָדער ענקראָוטשמאַנט אויף וואַלד לענדער. אָבסערווירן די קורס און מאָס פון קלימאַט טוישן (אַזאַ ווי די מעלטינג פון פּאָליאַר ייַז, לופט פאַרפּעסטיקונג און וואַסער, אָנווער פון נאַטירלעך וווין רעכט צו שטאָטיש ספּראָל) איז אַ אַרבעט געטאן דורך ינווייראַנמענאַל סיינטיס און קאַנטיניואַסלי, און קענען איצט טאָן אַזוי אין אַ ענין פון מינוט. דורך געלערנט די חילוק צווישן פאַרגאַנגענהייַט און פאָרשטעלן יאָרן ניצן סאַטעליט דאַטן מיט דיטעקשאַן געצייַג לאַנדוויעווער ענדערונגען, אַלע די ינדאַסטריז קענען אויך פאָרויסזאָגן צוקונפֿט ענדערונגען.

הויפּט נוצן קאַסעס פון דיטעקשאַן פון ענדערונגען: מבול שעדיקן און דיפאָרמיישאַן

א בילד איז ווערט אַ טויזנט ווערטער, און די דיטעקשאַן פיייקייַט פון טוישן מיט סאַטעליט בילדער אין LandViewer זיי קענען זיין בעסטער דעמאַנסטרייטיד מיט פאַקטיש-לעבן ביישפילן.

וועלדער נאָך דעקן וועגן איינער דריט פון די גלאבאלע געגנט זענען דיסאַפּירינג בייַ אַ אַלאַרמינג קורס, דער הויפּט רעכט צו מענטשלעך אַקטיוויטעטן אַזאַ ווי אַגריקולטורע, מיינינג, לייווסטאַק גרייזינג, לאָגינג און נאַטירלעך סיבות אַזאַ ווי וואַלד Fires. אַנשטאָט פון Performing מאַסיוו שטודיום אויף לאַנד פון טויזנטער פון ייקערז פון וואַלד, אַ וואַלד טעכניקער קענען קעסיידער מאָניטאָר די זיכערקייַט פון וועלדער מיט אַ פּאָר פון סאַטעליט בילדער און אָטאַמאַטיק טוישן דיטעקשאַן באזירט אויף נדווי (וועגעטאַטיאָן אינדעקס נאָרמאַליזעד חילוק) .

ווי טוט עס אַרבעט? נדווי איז אַ באקאנט מיטל צו באַשטימען די געזונט פון וועדזשאַטיישאַן. דורך קאַמפּערינג סאַטעליט photo of בעשאָלעם וואַלד, מיט די בילד איז קונה נאָר נאָך די ביימער זענען שנייַדן אַראָפּ, לאַנדוויעווער דיטעקט די ענדערונגען און דזשענערייט אַ חילוק בילד כיילייטינג די פּוינץ פון דעפאָרעסטאַטיאָן, ניצערס קענען אָפּלאָדירן די רעזולטאטן אין דזשפּג, .פּנג אָדער טיף פֿאָרמאַט. וואַלד דעקן סערווייווז וועט האָבן positive וואַלועס, בשעת קלירד געביטן וועט האָבן נעגאַטיוו און געוויזן אין רויט אָנווייַזן אַז עס איז קיין וועדזשאַטיישאַן פאָרשטעלן.

א אַנדערש בילד ווייזונג די מאָס פון דעפאָרעסטאַטיאָן אין מאַדאַגאַסקאַר צווישן קסנומקס און קסנומקס; דזשענערייטאַד פון צוויי סענטינעל-קסנומקס סאַטעליט בילדער

אן אנדער פאַל פון וויידספּרעד נוצן פֿאַר דיטעקשאַן פון ענדערונגען וועט זיין די אָפּשאַצונג פון לאַנדווירטשאַפטלעך מבול שעדיקן, וואָס איז פון גרויס אינטערעס צו פאַרמערס און פאַרזיכערונג קאָמפּאַניעס. יעדער מאָל די פלאַדז האָבן אַ שווער אָפּצאָל אויף זייער שניט, די שעדיקן קענען זיין מאַפּט און מעסטן געשווינד מיט די הילף פון נדווי-באזירט ענדערונג דעטעקטיאָן אַלגערידאַמז.

רעזולטאַטן פון די סענטינעל-קסנומקס סצענע טוישן דיטעקשאַן: די רויט און מאַראַנץ געביטן פאָרשטעלן די פלאַדאַד טייל פון דעם פעלד; די אַרומיק פעלדער זענען גרין, וואָס מיטל זיי אַוווידיד די שעדיקן. מבול קאַליפאָרניאַ, פעברואר פון קסנומקס.

ווי צו ויספירן טוישן דיטעקשאַן אין לאַנדוויעווער

עס זענען צוויי וועגן צו אָנהייבן דעם געצייַג און אָנהייבן דיפעראַנסיז אין מאַלטיטעמפּאָראַל סאַטעליט בילדער: קליקינג אויף די רעכט מעניו ייקאַן "אַנאַליסיס מכשירים" אָדער אויף די פאַרגלייַך סליידער, וואָס איז מער באַקוועם. דערווייַל, ענדערונג דיטעקשאַן איז געטאן בלויז אויף אָפּטיש (פּאַסיוו) סאַטעליט דאַטן; די אַדישאַן פון די אַלגערידאַמז פֿאַר אַקטיוו ווייַט סענסינג דאַטן איז פּלאַננעד פֿאַר צוקונפֿט דערהייַנטיקונגען.

פֿאַר מער פרטים, לייענען דעם פירער פון די טוישן דיטעקשאַן געצייַג פון LandViewer. אָ אָנהייבן צו ויספאָרשן די לעצט קייפּאַבילאַטיז פון LandViewer אויף דיין אייגן

לאָזן אַ ענטפער

אייער בליצפּאָסט אַדרעס וועט נישט זייַן ארויס.

דעם פּלאַץ ניצט אַקיסמעט צו רעדוצירן ספּאַם. לערן ווי דיין קאָמענטאַר דאַטע איז פּראַסעסט.