Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  















Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться


width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

LandViewer: онлайн-сервис для анализа и загрузки спутниковых снимков

LandViewer – облачный сервис, разработанный американской компанией EOS Data Analytics, известен тем, что обеспечивает простой доступ к спутниковым данным и инструментам для их анализа. За последнее время создатели выпустили многочисленные обновления, расширив существующий каталог спутниковых изображений и добавив больше инструментов для анализа данных дистанционного зондирования Земли.


Спутниковые снимки высокого пространственного разрешения


На конец 2018 года, с помощью LandViewer пользователи имели возможность просматривать, анализировать и загружать снимки из многочисленных коллекций открытых данных со спутников Sentinel-2 и Sentinel-1, Landsat 8 и более ранних миссий, MODIS, CBERS-4 и NAIP. Партнерство с ведущими компаниями-поставщиками коммерческих спутниковых данных высокого пространственного разрешения Airbus, SpaceWill и SI Imaging Services позволило расширить каталог данных и открыть новые возможности их применения.



Превью снимка со спутника KOMPSAT-3A, на котором изображен Олимпийский стадион Фишт в Сочи.


С добавлением коммерческих изображений LandViewer стал универсальной платформой, где помимо бесплатных открытых данных можно свободно исследовать преимущества платных спутниковых снимков с пространственным разрешением от нескольких метров до 40 см/пиксель, с глобальным покрытием и коротким интервалом между съемкой одной и той же территории. На данный момент пользователи могут свободно искать и просматривать превью изображений со спутников Pléiades 1a и 1b, SPOT 5, SPOT 6 и SPOT 7, а также KOMPSAT-2, 3, 3A, SuperView, Gaofen 1, 2 и Ziyuan-3. По сравнению с другими платформами LandViewer обладает такими преимуществами, как бесплатный предварительный просмотр, автоматический расчет стоимости по выбранной территории и быстрая доставка изображений в течение 3 рабочих дней через облачное хранилище EOS Storage.


Создание таймлапс-анимаций со спутниковыми снимками


Спутниковые данные неоднократно выступали источником достоверных сведений в журналистских расследованиях вооруженных конфликтов, обнаружении секретных военных объектов и разоблачении организованной преступности. Природоохранные и гуманитарные организации используют с их помощью отслеживают незаконные вырубки леса, нефтяные разливы, лесные пожары, катаклизмы, а также применяют для своевременного оказания помощи пострадавшим и беженцам.

Каждый спутниковый снимок хранит в себе историю, которую можно “рассказать” с помощью новой функции Таймлапс анимация в LandViewer. Благодаря этому инструменту журналисты, социально активные ГИС-специалисты, блогеры могут создавать анимации со спутниковыми изображениями и размещать их в блогах или соцсетях.

Каждая анимация может включать до 300 спутниковых сцен, в естественном цвете или с примененными индексами/комбинациями каналов, с одного или разных спутников. Также можно настраивать скорость воспроизведения, отображение дополнительной информации (даты, название спутника) и формат загрузки (GIF или видео).



Таймлапс-анимация разработки алмазного месторождения имени В. Гриба в Архангельской области, 2006-2019 [cнимки Landsat 5, Landsat 8, Sentinel-2].


От таяния ледников и извержений вулканов до строительства олимпийских стадионов – спутниковые снимки содержат информацию, которой стоит поделиться с остальным миром.


Time Series – пространственно-временной анализ данных ДЗЗ в браузере


Обилие и доступность ГИС-данных, таких как регулярно обновляемые снимки Sentinel-2 и десятки лет архивных изображений миссий Landsat (вплоть до 1980-х), значительно упростили отслеживание динамики изменений на протяжении длительного отрезка времени. Чем больше снимков и регулярнее частота съемки, тем больше времени требуется для их отбора и обработки; чтобы автоматизировать эту задачу, LandViewer ввел аналитическую функцию Анализа временных рядов, полученных на основе данных дистанционного зондирования Земли. Временные ряды строят для отслеживания динамики состояния растительного покрова (развитие в рамках сезона или нескольких лет), выведения трендов вегетации, которые могут применяться для оценки изменений ситуации и т.д.

Достаточно выбрать зону интереса (Area of Interest, сокр. – AOI), спутник, индекс (NDVI, NDWI или NDSI) и период времени – от 1 месяца до 10 лет. Система самостоятельно отбирает спутниковые изображения территории с минимальным процентом облачности (для Sentinel и Landsat), рассчитывает индекс и отображает результаты в виде удобного графика с несколькими кривыми.



График временных рядов NDVI, построенный на снимках Sentinel-2 за 3 года.


По умолчанию, сгенерированный график временных рядов содержит кривые, соответствующие min, max, mean и std значениям; для удобства их можно скрыть/отобразить с помощью клика. Если ваш анализ охватывает период более 3 лет, попробуйте воспользоваться опцией разбивки кривой по годам, которая упрощает интерпретацию результатов. Всякий раз, когда вы замечаете аномальное падение или скачок, можно просмотреть спутниковый снимок, на основе которого была рассчитана данная точка кривой, чтобы установить возможную причину. Также LandViewer позволяет скачать построенные временные ряды как в виде изображения (.png), так и .csv файла для дальнейшей работы.


Новые вегетационные индексы


Список индексов и комбинаций каналов, автоматически рассчитываемых в LandViewer, пополнила новая группа индексов растительности (SAVI, EVI, ARVI, GCI, SIPI) и нормализованный индекс гарей NBR.

Новые вегетационные индексы могут дополнить общий анализ, проводимый с использованием спутниковых изображений и индекса NDVI для оценки растительности. Например, с помощью SAVI (почвенный вегетационный индекс), формула которого снижает влияние (шумы) почвы, можно более точно анализировать негустую растительность, особенно в засушливых регионах. Индекс NBR, в свою очередь, предназначен для обозначения выжженных участков на фоне уцелевшей растительности; разница между значениями NBR до и после пожара часто применяется для оценки тяжести повреждений и процесса регенерации.

Комплексное использование индексов при анализе данных ДЗЗ позволяет получить более точную картину состояния растительности, выявить растения, которые испытывают дефицит влаги, поражены вредителями или болезнями на ранних стадиях.



Спутниковый анализ с/x поля в засушливом регионе Волгоградской области: индекс SAVI (слева) и снимок Sentinel-2 в естественном цвете (справа).


Подробная легенда индекса и расчет площади


Еще одна новая функция LandViewer, легенда индекса, помогает интерпретировать результаты расчета, что особенно важно для начинающих пользователей. Теперь, когда спектральный индекс рассчитывается для выбранной территории, пользователь может просмотреть подробную легенду, где каждый отмеченный цветом класс содержит краткое описание. Например, при расчете NDVI будут выделены участки с «плотной», «умеренной», «редкой растительностью», «открытой почвой» или «без растительности». Еще одно недавнее нововведение заключается в том, что площадь каждого класса в легенде индекса теперь рассчитывается автоматически в квадратных метрах и в процентах. Также, если вам приходится регулярно работать с несколькими территориями, стоит воспользоваться новой опцией для загрузки всех зон интереса в одном файле. В результате, вы сможете быстро переключаться между интересующими вас зонами, одновременно отображать их на карте, а также искать спутниковые снимки по ним и подписываться на новые снимки.


Кластеризация — строим карты зон по спутниковым данным


С помощью нового аналитического инструмента Кластеризация пользователи могут применять методы неконтролируемой классификации к спутниковым данным для разбивки территорий площадью до 200 кв.км на зоны (кластеры) с одинаковыми значениями индекса. В зависимости от целей анализа, можно выполнять зонирование на основе 9 индексов, среди которых вегетационные индексы (NDVI, SAVI, ARVI, др.), нормализованный индекс гарей (NBR), снега (NDSI) и др.




Кроме индекса можно также выбрать количество зон (до 19) и минимальную площадь каждой зоны. В результате, LandViewer сформирует на основе спутникового снимка карту зон — растровое изображение территории с отмеченными цветом зонами, а также векторный слой с границами зон. Оба слоя можно скачать для дальнейшей работы с ними. Кластеризация представляет собой масштабируемый анализ данных дистанционного зондирования Земли, который можно применять в сельском и лесном хозяйстве, мониторинге прибрежных территорий и других сферах. Например, фермер может построить карту зон своего поля на основе значений NDVI для более точного планирования с/х операций, скаутинга и т.д. Доступ к спутниковым данным и аналитике LandViewer можно получить онлайн: https://eos.com/landviewer..


Разделы, к которым прикреплен документ:
Тематич. разделы / ДДЗ
Тематич. разделы / Hавигация, связь, транспорт
Новости
Страны и регионы / Др. страны / США
 
Комментарии (1) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться

Автор: Миронов Сергей Анатольевич
2019-03-18 10:05:03 Ссылка
Радикально более удобный и внятный интерфейс по сравнению с зарубежными аналогами. Про наши доморощенные "эгегейпорталы" с наборами веселых картинок, которые загружаются если в уме запомнить двадцатисимвольный код изображения. Великолепная идея вынести решения по мультиспектральным индексам в штатный набор задач, позволяющий сразу получать оценки искомых явлений в численном виде , а также и формировать документы (графики, экспорт полигонов) непосредственно из окна вьюера. Следует сказать, что для отечественных шедевров космической мысли, бороздящей просторы околоземного пространства , ждать подобной расторопности в пользе для операторов, за гранью возможного. Наши госчиновники отраслевые не любят афишировать что синтез мультиспектралиных изображений того же Ресурса - рукопашный бой целого подразделения НЦ ОМЗ, денно и нощно, сшивающий несклеиваемое, и запихивающий незапихуемое. Немалый вклад в этот отечественный "регламент" привносит и привязка наших изображений ДЗЗ. Она в полном соответствии с гостайной точнее полукилометра на сцену в принципе невозможна. Подытоживая можно сказать, что в отличие от остального мира, который движется с таким профессиональным подспорьем, в сторону прозрачности отношений человек и среды обитания, прогнозируемости будущего и оптимизации затрат, мы отстали от цивилизованных форм осмысления ДЗЗ даже на уровне регламентов, если не навсегда, то, по крайней мере лет на 25. И не спешим догонять, судя по тенденции катастрофического спада компетенции чиновников Роскосмоса и Росреестра, которые должны бы первыми об этом как- то заботу проявлять.


ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


16:41:55 15.03 2019   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров
    Наши предложения
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Вступление в ГИС-Ассоциацию, информационное обслуживание
  Наши конференции
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

© ГИС-Ассоциация. 2002-2016 гг.
Time: 0.012683868408203 sec, Question: 89