ల్యాండ్ వ్యూయర్ - మార్పును గుర్తించడం ఇప్పుడు బ్రౌజర్‌లో పనిచేస్తుంది

రిమోట్ సెన్సింగ్ డేటా యొక్క అతి ముఖ్యమైన ఉపయోగం ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతం నుండి చిత్రాల పోలిక, ఇక్కడ జరిగిన మార్పులను గుర్తించడానికి వేర్వేరు సమయాల్లో తీసుకోబడింది. ప్రస్తుతం పెద్ద సంఖ్యలో ఉపగ్రహ చిత్రాలు బహిరంగ ఉపయోగంలో ఉన్నందున, సుదీర్ఘ కాలంలో, మార్పులను మాన్యువల్గా గుర్తించడం చాలా సమయం పడుతుంది మరియు చాలావరకు అస్పష్టంగా ఉంటుంది. యొక్క ఆటోమేటెడ్ సాధనాన్ని EOS డేటా అనలిటిక్స్ సృష్టించింది మార్పులను గుర్తించడం ప్రస్తుత మార్కెట్లో ఉపగ్రహ చిత్రాల శోధన మరియు విశ్లేషణ కోసం అత్యంత సమర్థవంతమైన క్లౌడ్ సాధనాల్లో ఒకటి అయిన ల్యాండ్ వ్యూయర్ దాని ప్రధాన ఉత్పత్తిలో.

నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను కలిగి ఉన్న పద్ధతుల వలె కాకుండా మార్పులను గుర్తించండి గతంలో సేకరించిన లక్షణాలలో, మార్పును గుర్తించే అల్గోరిథం అమలు చేసింది EOS USA పిక్సెల్-ఆధారిత వ్యూహం, అంటే రెండు మల్టీబ్యాండ్ రాస్టర్ చిత్రాల మధ్య మార్పులు ఒక తేదీ యొక్క పిక్సెల్ విలువలను మరొక తేదీకి అదే కోఆర్డినేట్ల పిక్సెల్ విలువలతో తీసివేయడం ద్వారా గణితశాస్త్రంలో లెక్కించబడతాయి. ఈ కొత్త సంతకం లక్షణం మార్పులను గుర్తించే పనిని స్వయంచాలకంగా రూపొందించడానికి మరియు తక్కువ దశలతో ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించడానికి మరియు ఆర్క్‌జిఐఎస్, క్యూజిఐఎస్ లేదా ఇతర జిఐఎస్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లతో పోల్చితే అవసరమైన సమయం యొక్క కొంత భాగంలో రూపొందించబడింది.

మార్పు గుర్తింపు ఇంటర్ఫేస్. ఇటీవలి సంవత్సరాల పరిణామాలను గుర్తించడానికి బీరుట్ నగరం తీరం యొక్క చిత్రాలు ఎంపిక చేయబడ్డాయి.

బీరుట్ నగరంలో మార్పులను గుర్తించడం

అనువర్తనాల అపరిమిత పరిధి: వ్యవసాయం నుండి పర్యావరణ పర్యవేక్షణ వరకు.

రిమోట్ సెన్సింగ్ డేటాను ప్రాప్యత చేయడానికి మరియు GIS యేతర పరిశ్రమల నుండి అనుభవం లేని వినియోగదారులకు సులభమైన సంక్లిష్ట మార్పును గుర్తించే ప్రక్రియను EOS బృందం నిర్దేశించిన ప్రాథమిక లక్ష్యాలలో ఒకటి. ల్యాండ్ వ్యూయర్ యొక్క మార్పును గుర్తించే సాధనంతో, రైతులు వడగళ్ళు, తుఫాను లేదా వరదలు నుండి తమ పొలాలకు నష్టం వాటిల్లిన ప్రాంతాలను త్వరగా గుర్తించవచ్చు. అటవీ నిర్వహణలో, మార్పులను గుర్తించడం ఉపగ్రహ చిత్రంలో, కాలిపోయిన ప్రాంతాలను అంచనా వేయడానికి, అటవీ అగ్నిప్రమాదం తరువాత మరియు అక్రమ లాగింగ్ లేదా అటవీ భూములపై ​​దండయాత్రను గుర్తించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. వాతావరణ మార్పుల రేటు మరియు పరిధిని గమనించడం (ధ్రువ మంచు కరగడం, గాలి మరియు నీటి కాలుష్యం, పట్టణ విస్తరణ కారణంగా సహజ ఆవాసాలను కోల్పోవడం వంటివి) పర్యావరణ శాస్త్రవేత్తలు కొనసాగుతున్న పని, మరియు ఇప్పుడు అవి నిమిషాల వ్యవధిలో. ల్యాండ్ వ్యూయర్ యొక్క మార్పును గుర్తించే సాధనంతో సంవత్సరాల ఉపగ్రహ డేటాను ఉపయోగించి గతానికి మరియు ప్రస్తుతానికి మధ్య ఉన్న తేడాలను అధ్యయనం చేయడం ద్వారా, ఈ పరిశ్రమలన్నీ భవిష్యత్ మార్పులను కూడా అంచనా వేయగలవు.

మార్పులను గుర్తించే ప్రధాన ఉపయోగ సందర్భాలు: వరద నష్టం మరియు అటవీ నిర్మూలన

ఒక చిత్రం వెయ్యి పదాల విలువైనది, మరియు ఉపగ్రహ చిత్రాలతో మార్పు యొక్క గుర్తింపు సామర్థ్యాలు LandViewer నిజ జీవిత ఉదాహరణలతో వాటిని ఉత్తమంగా ప్రదర్శించవచ్చు.

ప్రపంచంలోని మూడవ వంతు విస్తీర్ణంలో ఉన్న అడవులు భయంకరమైన రేటుతో కనుమరుగవుతున్నాయి, ప్రధానంగా వ్యవసాయం, మైనింగ్, పశువుల మేత, లాగింగ్ మరియు అటవీ మంటలు వంటి సహజ కారకాల వల్ల మానవ కార్యకలాపాలు. సామూహిక సర్వేలు నిర్వహించడానికి బదులుగా, వేలాది ఎకరాల అటవీ భూమిలో, ఒక అటవీ సాంకేతిక నిపుణుడు క్రమం తప్పకుండా ఒక జత ఉపగ్రహ చిత్రాలతో అడవుల భద్రతను పర్యవేక్షించవచ్చు మరియు ఎన్డివిఐ (సాధారణీకరించిన తేడా వృక్ష సూచిక) ఆధారంగా మార్పులను స్వయంచాలకంగా గుర్తించవచ్చు. .

ఇది ఎలా పని చేస్తుంది? NDVI వృక్షసంపద యొక్క ఆరోగ్యాన్ని నిర్ణయించడానికి తెలిసిన సాధనం. చెట్లను నరికివేసిన తర్వాత పొందిన చిత్రంతో చెక్కుచెదరకుండా ఉన్న అడవి యొక్క ఉపగ్రహ చిత్రాన్ని పోల్చడం ద్వారా, ల్యాండ్ వ్యూయర్ మార్పులను గుర్తించి, అటవీ నిర్మూలన పాయింట్లను హైలైట్ చేసే తేడా చిత్రాన్ని రూపొందిస్తుంది, వినియోగదారులు ఫలితాలను .jpg, .png లేదా .tiff ఆకృతి. మనుగడ సాగించే అటవీప్రాంతం సానుకూల విలువలను కలిగి ఉంటుంది, క్లియర్ చేయబడిన ప్రాంతాలు ప్రతికూల విలువలను కలిగి ఉంటాయి మరియు వృక్షసంపద లేదని సూచించే ఎరుపు టోన్లలో చూపబడతాయి.

2016 మరియు 2018 మధ్య మడగాస్కర్‌లో అటవీ నిర్మూలన యొక్క పరిధిని చూపించే వేరే చిత్రం; రెండు సెంటినెల్- 2 ఉపగ్రహ చిత్రాల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడింది

మార్పును గుర్తించడానికి మరొక విస్తృతమైన ఉపయోగం కేసు వ్యవసాయ వరద నష్టం అంచనా, ఇది రైతులకు మరియు భీమా సంస్థలకు ఎంతో ఆసక్తిని కలిగిస్తుంది. ప్రతిసారి వరదలు మీ పంటకు భారీగా నష్టపోయినప్పుడు, నష్టాన్ని త్వరగా మ్యాప్ చేసి, ఎన్‌డివిఐ ఆధారిత మార్పు గుర్తింపు అల్గోరిథంల సహాయంతో కొలవవచ్చు.

సెంటినెల్- 2 దృశ్య మార్పు గుర్తింపు ఫలితాలు: ఎరుపు మరియు నారింజ ప్రాంతాలు ఫీల్డ్ యొక్క వరదలు ఉన్న భాగాన్ని సూచిస్తాయి; చుట్టుపక్కల క్షేత్రాలు ఆకుపచ్చగా ఉంటాయి, అంటే అవి నష్టాన్ని నివారించాయి. కాలిఫోర్నియా వరద, 2017 ఫిబ్రవరి.

ల్యాండ్ వ్యూయర్‌లో మార్పు గుర్తింపును ఎలా అమలు చేయాలి

సాధనాన్ని ప్రారంభించేందుకు మరియు బహుళ-తాత్కాలిక ఉపగ్రహ చిత్రాలలో తేడాలను కనుగొనడం ప్రారంభించడానికి రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి: "విశ్లేషణ సాధనాలు" కుడి మెను చిహ్నం లేదా పోలిక స్లయిడర్‌ను క్లిక్ చేయడం ద్వారా, ఏది మరింత సౌకర్యవంతంగా ఉంటుందో అది. ప్రస్తుతం, మార్పు గుర్తింపు అనేది ఆప్టికల్ (నిష్క్రియ) ఉపగ్రహ డేటాపై మాత్రమే నిర్వహించబడుతుంది; క్రియాశీల రిమోట్ సెన్సింగ్ డేటా కోసం అల్గారిథమ్‌ల జోడింపు భవిష్యత్ అప్‌డేట్‌ల కోసం షెడ్యూల్ చేయబడింది.

మరిన్ని వివరాల కోసం, నుండి ఈ గైడ్ చదవండి మార్పు సాధనం మార్చండి ల్యాండ్ వ్యూయర్ నుండి. లేదా యొక్క తాజా సామర్థ్యాలను అన్వేషించడం ప్రారంభించండి LandViewer మీ స్వంతంగా