ചേർക്കുക
സ്ഥല - ജി.ഐ.എസ്നൂതന

ലാൻഡ്‌വ്യൂവർ - മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ ഇപ്പോൾ ബ്രൗസറിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

വിദൂര സെൻസിംഗ് ഡാറ്റയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഉപയോഗം ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രദേശത്തു നിന്നുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെ താരതമ്യമാണ്, ഇവിടെ സംഭവിച്ച മാറ്റങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിൽ എടുത്തിട്ടുണ്ട്. നിലവിൽ ധാരാളം ഉപയോഗത്തിലുള്ള സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ദീർഘകാലത്തേക്ക്, മാറ്റങ്ങൾ സ്വമേധയാ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വളരെയധികം സമയമെടുക്കും, മിക്കവാറും അത് കൃത്യതയില്ലാത്തതാകാം. ഇതിന്റെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉപകരണം EOS ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സൃഷ്ടിച്ചു മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ നിലവിലെ വിപണിയിൽ സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജുകൾ തിരയുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഏറ്റവും പ്രാപ്തിയുള്ള ക്ലൗഡ് ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നായ ലാൻഡ്‌വ്യൂവർ അതിന്റെ പ്രധാന ഉൽപ്പന്നത്തിൽ.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി മാറ്റങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക മുമ്പ് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്‌ത സവിശേഷതകളിൽ, നടപ്പിലാക്കിയ മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ അൽഗോരിതം EOS യുഎസ്എ ഒരു പിക്‌സൽ അധിഷ്‌ഠിത തന്ത്രം, അതായത് രണ്ട് മൾട്ടിബാൻഡ് റാസ്റ്റർ ഇമേജുകൾ തമ്മിലുള്ള മാറ്റങ്ങൾ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി ഒരു തീയതിയുടെ പിക്‌സൽ മൂല്യങ്ങൾ അതേ തീയതിയിൽ ഒരേ കോർഡിനേറ്റുകളുടെ പിക്‌സൽ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കുറച്ചുകൊണ്ട് കണക്കാക്കുന്നു. ആർ‌ക്ക് ജി‌ഐ‌എസ്, ക്യു‌ജി‌ഐ‌എസ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ജി‌ഐ‌എസ് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയറുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ കുറച്ച് ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയും ആവശ്യമായ സമയത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുമാണ് ഈ പുതിയ സിഗ്നേച്ചർ സവിശേഷത രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ ഇന്റർഫേസ്. സമീപകാലത്തെ സംഭവവികാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ബെയ്‌റൂട്ട് നഗരത്തിന്റെ തീരത്തെ ചിത്രങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു.

ബെയ്റൂട്ട് നഗരത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കുന്നു

ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പരിധിയില്ലാത്ത വ്യാപ്തി: കൃഷി മുതൽ പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം വരെ.

വിദൂര സെൻസിംഗ് ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ജിഐഎസ് ഇതര വ്യവസായങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള അനുഭവപരിചയമില്ലാത്ത ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എളുപ്പമുള്ളതുമായ സങ്കീർണ്ണമായ മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയ നടത്തുക എന്നതായിരുന്നു ഇഒഎസ് ടീം നിശ്ചയിച്ച പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യങ്ങളിലൊന്ന്. ലാൻഡ്‌വ്യൂവറിന്റെ മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച്, ആലിപ്പഴം, കൊടുങ്കാറ്റ്, വെള്ളപ്പൊക്കം എന്നിവയിൽ നിന്ന് കൃഷിസ്ഥലങ്ങളിൽ കേടുപാടുകൾ സംഭവിച്ച പ്രദേശങ്ങൾ കർഷകർക്ക് വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. വന പരിപാലനത്തിൽ, മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജിൽ, കാട്ടുതീയ്ക്ക് ശേഷം കത്തിയ പ്രദേശങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നതിനും അനധികൃതമായി കടത്തിവിടുന്നതിനോ വനഭൂമി ആക്രമിച്ചതിനോ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനത്തിന്റെ തോതും വ്യാപ്തിയും നിരീക്ഷിക്കുന്നത് (ധ്രുവീയ ഐസ് ഉരുകൽ, വായു, ജല മലിനീകരണം, നഗര വ്യാപനം മൂലം പ്രകൃതി ആവാസവ്യവസ്ഥ നഷ്ടപ്പെടുന്നത്) പരിസ്ഥിതി ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ നിരന്തരമായ കടമയാണ്, ഇപ്പോൾ അവർക്ക് കഴിയും. മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ. ലാൻഡ്‌വ്യൂവറിന്റെ മാറ്റ കണ്ടെത്തൽ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് വർഷങ്ങളുടെ ഉപഗ്രഹ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഭൂതകാലവും വർത്തമാനവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ വ്യവസായങ്ങൾക്കെല്ലാം ഭാവിയിലെ മാറ്റങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.

മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകൾ: വെള്ളപ്പൊക്കം, വനനശീകരണം

ഒരു ചിത്രം ആയിരം വാക്കുകൾക്ക് മൂല്യമുള്ളതാണ്, ഒപ്പം സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റം കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവുകളും ലാൻഡ്വ്യൂക്കർ യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ലോകത്തിന്റെ മൂന്നിലൊന്ന് വിസ്തൃതിയുള്ള വനങ്ങൾ ഭയാനകമായ തോതിൽ അപ്രത്യക്ഷമാവുകയാണ്, പ്രധാനമായും കൃഷി, ഖനനം, കന്നുകാലികൾ മേയുക, മരം പിടിക്കൽ, പ്രകൃതിദത്ത ഘടകങ്ങളായ കാട്ടുതീ എന്നിവ കാരണം. ആയിരക്കണക്കിന് ഏക്കർ വനഭൂമിയിൽ വൻതോതിൽ സർവേ നടത്തുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഫോറസ്റ്റ് ടെക്നീഷ്യന് ഒരു ജോടി ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങളും എൻ‌ഡിവിഐ (നോർമലൈസ്ഡ് ഡിഫറൻസ് വെജിറ്റേഷൻ ഇൻഡെക്സ്) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാറ്റങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തലും ഉപയോഗിച്ച് വനങ്ങളുടെ സുരക്ഷ പതിവായി നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. .

അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്? സസ്യങ്ങളുടെ ആരോഗ്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള അറിയപ്പെടുന്ന മാർഗമാണ് എൻ‌ഡി‌വി. വൃക്ഷങ്ങൾ വെട്ടിമാറ്റിയതിനുശേഷം നേടിയ ചിത്രവുമായി കേടുകൂടാത്ത വനത്തിന്റെ ഉപഗ്രഹ ചിത്രം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ലാൻഡ്‌വ്യൂവർ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തി വനനശീകരണ പോയിന്റുകൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്ന ഒരു വ്യത്യാസ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കും, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഫലങ്ങൾ .jpg, .png അല്ലെങ്കിൽ .tiff ഫോർമാറ്റ്. നിലനിൽക്കുന്ന വനമേഖലയ്ക്ക് പോസിറ്റീവ് മൂല്യങ്ങളുണ്ടാകും, അതേസമയം മായ്ച്ച പ്രദേശങ്ങളിൽ നിർദേശങ്ങൾ ഉണ്ടാകും, കൂടാതെ സസ്യങ്ങൾ ഇല്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ചുവന്ന ടോണുകളിൽ കാണിക്കും.

2016 നും 2018 നും ഇടയിലുള്ള മഡഗാസ്കറിലെ വനനശീകരണത്തിന്റെ വ്യാപ്തി കാണിക്കുന്ന മറ്റൊരു ചിത്രം; രണ്ട് സെന്റിനൽ-എക്സ്എൻ‌എം‌എക്സ് സാറ്റലൈറ്റ് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ജനറേറ്റുചെയ്തു

മാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു വ്യാപകമായ കേസ് കാർഷിക വെള്ളപ്പൊക്ക നാശനഷ്ട വിലയിരുത്തലാണ്, ഇത് കർഷകർക്കും ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾക്കും വലിയ താൽപ്പര്യമാണ്. ഓരോ തവണയും വെള്ളപ്പൊക്കം നിങ്ങളുടെ വിളവെടുപ്പിന് കനത്ത നാശനഷ്ടമുണ്ടാക്കുമ്പോൾ, എൻ‌ഡി‌വി‌ഐ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ അൽ‌ഗോരിതംസിന്റെ സഹായത്തോടെ കേടുപാടുകൾ വേഗത്തിൽ മാപ്പ് ചെയ്ത് അളക്കാൻ കഴിയും.

സെന്റിനൽ-എക്സ്എൻ‌എം‌എക്സ് രംഗം മാറ്റൽ കണ്ടെത്തലിന്റെ ഫലങ്ങൾ: ചുവപ്പ്, ഓറഞ്ച് പ്രദേശങ്ങൾ ഫീൽഡിന്റെ വെള്ളപ്പൊക്ക ഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു; ചുറ്റുമുള്ള വയലുകൾ പച്ചയാണ്, അതിനർത്ഥം അവ കേടുപാടുകൾ ഒഴിവാക്കി. കാലിഫോർണിയയിലെ വെള്ളപ്പൊക്കം, ഫെബ്രുവരി 2.

ലാൻഡ്‌വ്യൂവറിൽ മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ എങ്ങനെ നടത്താം

ടൂൾ സമാരംഭിക്കുന്നതിനും മൾട്ടി-ടെമ്പറൽ സാറ്റലൈറ്റ് ചിത്രങ്ങളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും രണ്ട് വഴികളുണ്ട്: "വിശകലന ഉപകരണങ്ങൾ" വലത് മെനു ഐക്കൺ അല്ലെങ്കിൽ താരതമ്യ സ്ലൈഡർ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക, ഏതാണ് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദം. നിലവിൽ, ഒപ്റ്റിക്കൽ (പാസീവ്) സാറ്റലൈറ്റ് ഡാറ്റയിൽ മാത്രമാണ് മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ നടത്തുന്നത്; സജീവ റിമോട്ട് സെൻസിംഗ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നത് ഭാവിയിലെ അപ്ഡേറ്റുകൾക്കായി ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, എന്നതിൽ നിന്നുള്ള ഈ ഗൈഡ് വായിക്കുക കണ്ടെത്തൽ ഉപകരണം മാറ്റുക ലാൻഡ്‌വ്യൂവറിൽ നിന്ന്. അഥവാ ന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ കഴിവുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ആരംഭിക്കുക ലാൻഡ്വ്യൂക്കർ സ്വന്തമായി

ഗോൾഗി അൽവാരസ്

എഴുത്തുകാരൻ, ഗവേഷകൻ, ലാൻഡ് മാനേജ്‌മെന്റ് മോഡലുകളിൽ വിദഗ്ധൻ. ഹോണ്ടുറാസിലെ നാഷണൽ സിസ്റ്റം ഓഫ് പ്രോപ്പർട്ടി അഡ്മിനിസ്‌ട്രേഷൻ SINAP, ഹോണ്ടുറാസിലെ ജോയിന്റ് മുനിസിപ്പാലിറ്റികളുടെ മാനേജ്‌മെന്റ് മോഡൽ, ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് മോഡൽ ഓഫ് കാഡസ്‌ട്രേ മാനേജ്‌മെന്റ് - നിക്കരാഗ്വയിലെ രജിസ്‌ട്രി, കൊളംബിയയിലെ SAT ടെറിട്ടറിയുടെ ഭരണസംവിധാനം തുടങ്ങിയ മോഡലുകളുടെ ആശയവൽക്കരണത്തിലും നടപ്പാക്കലിലും അദ്ദേഹം പങ്കെടുത്തിട്ടുണ്ട്. . 2007 മുതൽ ജിയോഫുമാദാസ് നോളജ് ബ്ലോഗിന്റെ എഡിറ്ററും GIS - CAD - BIM - ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻസ് വിഷയങ്ങളിൽ 100-ലധികം കോഴ്‌സുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന AulaGEO അക്കാദമിയുടെ സ്രഷ്ടാവുമാണ്.

ബന്ധപ്പെട്ട ലേഖനങ്ങൾ

ഒരു അഭിപ്രായം ഇടൂ

നിങ്ങളുടെ ഇമെയിൽ വിലാസം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു ചെയ്യില്ല. ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ കൊണ്ട് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു *

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.

മുകളിലേയ്ക്ക് മടങ്ങുക ബട്ടൺ