可在浏览器中运行的Landviewer新型变化检测工具

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英文原文来源：www.gpsworld.com

中文编译整理：慧天地国际站一鸣

版权归原作者及刊载媒体所有。

遥感数据的一个主要用途是比较在不同时期拍摄的一个地区的图像，并确定它所经历的变化。随着大量往期卫星图像的开放使用，手动检测这些变化将会十分耗时，而且很可能是不准确的。

为了解决这个问题，EOS Data Analytics公司在其旗舰产品LandViewer中引入了一种自动变化检测工具，LandViewer是一种用于当前市场上的卫星图像搜索和分析的云工具。

与神经网络通过提取特征来检测变化的方法不同，EOS实现的变化检测算法使用基于像素的策略，这意味着两个栅格多波段图像之间的变化是通过一个日期的像素值减去另一个日期相同坐标的像素值来计算的。

这一新的特色功能旨在自动执行一个变化检测任务，并在大多数图像处理软件中以较少的步骤和较短的时间提供准确的结果。

图1：变更检测界面：选择贝鲁特市海岸线的图像，追踪过去几年的发展（图片来源：LandViewer）

从农业到环境监测的应用

EOS团队设定的主要目标之一是使遥感数据中复杂的变化检测过程对来自非GIS行业的非专家用户具有同等的可访问性和易用性。

通过LandViewer的变化检测工具，农民可以快速识别他们的农田上被冰雹、暴风雨或洪水破坏的区域。在森林管理中，卫星图像的变化检测，将有助于估算火灾后的烧毁面积，并发现非法砍伐或侵占林地的情况。

观察地球上气候变化的速度和程度(如极地冰川融化、空气和水污染、城市扩张导致的自然栖息地丧失)是环境科学家正在进行的一项任务，他们现在有可能在几分钟内就能在网上完成这项任务。通过使用变化检测工具研究过去和现在的差异，利用LandViewer多年的卫星数据，所有这些行业也可以预测将来的变化。

变化检测的最佳案例：洪水破坏和森林砍伐

一张图片胜过千言万语，LandViewer中的卫星图像变化检测的能力可以在现实生活的例子中得到最好的体现。

由于人类活动，如农业、采矿、放牧、伐木以及野火等自然因素，世界三分之一地区的森林正在以惊人的速度消失。林业技术人员可以通过一对卫星图像和基于NDVI（归一化差异植被指数）的自动变化检测来定期监测森林安全，而无需对数千英亩的森林进行大规模的地面测量。

那么它是如何工作的呢？NDVI是一种已知的确定植被健康状况的方法。通过将原始森林的卫星图像与树木砍伐后获取的最近的卫星图像进行比较，LandViewer将检测变化并生成差异图像以突出森林砍伐区域，用户可以进一步下载JPG、PNG或TIFF格式的图像。存活的森林覆盖区将具有正值，而被砍伐的区域将具有负值，并以红色显示，表示不存在植被。

图2：2016年至2018年马达加斯加森林砍伐程度的差异图;由两张Sentinel-2卫星图像生成（图片来源：LandViewer）

另一个广泛使用的变化检测案例是农业洪水损失评估，这是农作物种植者和保险公司最感兴趣的。每当洪水对农作物收成造成重大损失时，可以借助基于NDWI的变化检测算法快速的测量损害区域和绘制损害区域图。

图3：Sentinel-2场景变化检测结果：红色和橙色区域代表该区域的淹没部分；周围区域为绿色，这意味着它们避免了被破坏。加利福尼亚洪水，2017年2月（图片来源：LandViewer）

如何在LandViewer中运行变化检测

有两种方法可以启动该工具，并开始在时序卫星图像上寻找差异:单击右侧菜单图标“分析工具”或从比较滑块中选择更方便的方法。目前，变化检测仅在光学（被动）卫星数据上进行，除此之外，针对主动遥感数据的变化检测算法计划在未来更新。

LandViewer的指南链接：https://guide.eos.com/landviewer/my_landviewer/

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编辑 / 黄松  审核 / 杜一鸣  安有硕

指导：万剑华教授