地理空間 - GIS革新

モザイク機能を備えたブラインドエリアはもうありません

間違いなく、衛星画像で作業する場合の最適なケースは、たとえばSentinel-2またはLandsat-8を使用する場合に最も適切な画像を見つけることです。これらは確実に関心領域(AOI)をカバーします。 したがって、処理の結果として正確で価値のあるデータを迅速に取得できます。 

AOIの一部のセクション、特に複数のシーンをカバーする大規模なAOI、およびシーンの近くまたはシーンの端にあるAOIでは、現在の領域の境界を超えて残る場合があります。 コンパイルイメージを結合するこれらの問題は、部分的な分析と貴重な情報の損失につながる可能性があります。

Mosaic 画像の結合の問題を解決するために生まれました 

Mosaicは、センサーからグループ化されたシーンを特定のAOIおよび必要なデータタイムフレームのイメージに結合、マージ、視覚化できる使いやすい機能としてゼロから設計されました。

必要な日に利用可能なすべてのシーンが結合され、AOIは100%でカバーされます。

このソリューションは非常にシンプルで効果的であるため、これまでに行われたことがないことは非常に驚くべきことです。

GISツールで利用可能なモザイクの基本

そこに いくつかのアプローチ 独自のモザイクを作成するには、ニーズに最も適したものをすばやく選択できます。

  • モザイクのグローバルカバレッジ

  • モザイクは、1日あたりのすべての衛星パスから結合されます。

  • モザイクは、確立された関心領域(AOI)内で厳密に作成されています。 

MosaicはLandViewerでどのように機能しますか?

LandViewer(LV)次に、アプローチの組み合わせを提供します。つまり、ユーザーはAOIを描画します。 次に、システムはAOIをbboxに適合させ、AOIの周囲に輪郭が描かれた特定のジオメトリに合わせて、画像がレンダリングされます。 たとえば、AOIが円形の場合、モザイクは輪郭が描かれた正方形内に表示されます。

AOIの確立方法に応じて、ユーザーは次のいずれかの結果を取得します。

  • マップにマーカーをドロップすると、ソフトウェアは以前と同様に個々のシーンのリストを生成します。 
  • 大きなAOIまたは2つ以上のシーンの端にあるAOIを描画すると、検索結果でモザイクが完成します

Mosaicを起動する唯一の条件はAOIです

複数のシーンをカバーするAOIを描画し、曇りをフィルタリングし、太陽の角度を設定すると、自動的に設定されたパラメーターに従って生成されたプレビューでモザイク検索結果が表示されます。 Mosaicのシーンの数は、プレビューカードで指定されます。

モザイクの主要機能

最も重要なポイントに到達しました。 Mosaicで他にできることは何ですか? マップでモザイクを確認したら、次のオプションを続行できます。

ブラウザ処理:

  • デフォルトとカスタムの両方のインデックスとバンドの組み合わせを適用します。
  • 輝度とコントラストストレッチを設定します。

ブラウザ分析(近日公開予定)

  • 変更検出機能を使用して、特定の領域の属性が2つ以上の期間でどのように変化したかを監視および測定します。
  • 次の機能を使用して、インデックス値の範囲に従って効果的なゾーン管理を実行します クラスタリング.

  • 時系列オプションを使用して、長期間にわたる対象地域(AOI)の植生成長のダイナミクスを確認します

  • 魅力的なGIFまたはビデオストーリーを作成し、アニメーションを使用してオンラインで他のユーザーとデータを共有する 時間経過.

LandViewerで利用可能なダウンロードオプション 

3種類のダウンロードをMosaicに適用できます。これらは、ユーザーの要件に応じて、ビジュアル、分析、またはインデックスです。

注:ユーザーは、ダウンロードタイプ「モザイク」または「バルクフラグメント」を選択します。 これらXNUMXつのオプションの違いは、ユーザーに表示される最終データにあります。システムは、「モザイク」ダウンロードオプションを使用してマージされたシーンをダウンロードします。 「MassFragments」パラメータが選択されている場合、システムはシーンフラグメントをリストとしてダウンロードします。

ビジュアル: タイプを選択した場合 ビジュアル、結果のデータは、マージされたシーンを含むJPEG、KMZ、GeoTIFFファイル形式で配信されます(たとえば、AOIに分類され、交差しないすべてのシーン)。

アナリティクス:ダウンロードの結果 アナリティクス 選択されるのは、メタデータのないマージされたバンドのファイルです(たとえば、[GeoTiff1:B02、GeoTiff2:B03、GeoTiff3:B04、GeoTiff4:B05。])。

のような インデックス、モザイクの結果データはTIFFファイルとして表示されます

インデックス: 「クロップでダウンロード」オプションに注意してください。 タイルのクリッピングは、ユーザーパラメータ、つまりユーザー指定のbboxジオメトリに従って行われます。 トリミングパラメータが設定されていない場合、すべてのシーンが完全にダウンロードされます。

実際のモザイク

ユースケース1:建設開発モニタリング、ドバイ。

Objetivo: 広い関心領域(AOI)の構築の開発の進捗を検出する

対象読者: 建設業界のすべての企業

問題: ユーザーが関心領域を設定またはロードし、7月19に2019から撮影した画像を選択しました。 スクリーンショットは、個々の画像が関心領域全体をカバーしていないことを明確に示しています。

解決策: この場合、ユーザーは生成された検索結果から、AOIを完全にカバーする適切な数のシーンを含むプレビューカードを選択し、「モザイク」アイテムをクリックする必要があります。

結論: モザイクを使用すると、広い範囲を監視できます。

以前は、大きなエリアを監視するには、ユーザーがシーンを切り替えて手動でマージする必要がありました。 このプロセスは非常に不快で、長い時間がかかりました。 これ以降、すべてが迅速かつ簡単になります。AOIを設定すると、LandViewerが残りを自動的に管理します。 

2の使用例:カリフォルニア州の火災監視

Objetivo: 損傷した領域を定義します。つまり、NBRインデックスを適用し、モザイクシーンをダウンロードします。

説明: 2018の11月、カリフォルニアで大規模な火災が発生し、少なくとも85人が死亡しました。 ほぼ1万4千(14,000)の家屋が破壊され、約115万(115,000)ヘクタールの森林が失われました。 地方自治体は、州史上最大の火災と呼んだ。 前年に10万ヘクタール(100,000)ヘクタールも失われたという事実にもかかわらず、このコメントは驚くことではありません。

カリフォルニア州の地方自治体は、約5,000人の消防士を派遣して消火しましたが、消防士はほとんどの場合、時速130キロメートルの速度で広がった火災に追いつくことができませんでした。

解決策: 影響を受けた地域への損害を判断するには、災害前後のモザイクを適用されたNBRインデックスと比較する必要があります。

ステップ1: 関心のあるエリアからAOIを描画またはロードし、災害前の日付を設定します。

1災害前のイメージ:対象地域(AOI)の全カバレッジのモザイクを表す結果。

ステップ2:モザイクプレビューカードを選択し、[バンドの組み合わせ]タブに移動して、NDRインデックスを選択します。 このステップでは、システムは計算されたインデックス値をオレンジグリーンで強調表示して表示します。 次に、[ダウンロード]タブに進み、要求された関連データが必要な領域を選択します。

2イメージ: NBRインデックスのあるシーンは、火災時の状況を示しています。

ステップ3: 同じ関心領域(AOI)の災害後の画像を選択します。

3災害前のイメージ: 関心領域全体のモザイクを表現した結果(AOI)。

ステップ4: 手順3で見つかったのと同じアルゴリズムに従って、NBRインデックスを使用してMosaicダウンロード結果を取得します。

4結果画像: 災害後のシーンには、影響を受けるエリアが表示され、被害が視覚化されます。

結果:  影響を受ける領域は赤で表示されます。 災害前後の画像をNBRインデックス値と比較することにより、損害を評価できます。

Mosaicがあなたに代わって仕事をする

結論として、Mosaicは、サイズに関係なく関心領域を完全にカバーする画像を取得するための独自のソリューションを提供し、最良の結果をもたらします。 Mosaicを使用すると、確立された場所のセンサーから取得した毎日の衛星画像、オンザフライで事前定義またはカスタマイズされたインデックス、および後で分析するためにシーンをダウンロードする可能性を組み合わせることができます。 手動での事前選択、画像の変更、空白、および手動での画像の結合に永遠に別れを告げます。

Mosaicの詳細については、LandViewerユーザーガイドを参照するか、support @ eos.comまでメールでお問い合わせください

ゴルジアルバレス

作家、研究者、土地管理モデルのスペシャリスト。 彼は、ホンジュラスの国家財産管理システムSINAP、ホンジュラスの共同自治体の管理モデル、地籍管理の統合モデル-ニカラグアのレジストリ、コロンビアのテリトリーSATの管理システムなどのモデルの概念化と実装に参加しています。 。 2007年からGeofumadasナレッジブログの編集者であり、GIS-CAD-BIM-デジタルツインのトピックに関する100以上のコースを含むAulaGEOAcademyの作成者。

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