Phát Hiện Và Phân Tích Dữ Liệu Đa Phổ (Multispectral Data Analytics)

GIS là sự reviews có hệ thống của rất nhiều dữ liệu những thống kê và không khí chuyên ngành không giống nhau, hoàn toàn có thể được sử dụng trong thống kê giám sát môi trường, quan ngay cạnh sự chuyển đổi và các quá trình cấu thành và dự đoán dựa trên trong thực tế và kế hoạch quản lý hiện tại. Viễn thám giúp tích lũy dữ liệu đa phổ, không khí và thời gian thông qua các cảm ứng từ xa trong không gian. Chuyên môn xử lý hình ảnh giúp so với những chuyển đổi động liên quan đến khoáng sản trái đất như đất với nước bằng cách sử dụng tài liệu viễn thám. Bởi vì đó, các công nghệ phân tích không gian và thời gian rất bổ ích trong việc tạo ra dữ liệu thống kê không gian dựa trên cơ sở khoa học để tò mò các động thái của hệ sinh thái xanh đất. Bài toán sử dụng thành công xuất sắc dữ liệu viễn thámđể phát hiện đổi khác lớp tủ và áp dụng đất (LULC) yên cầu phải lựa chọn cẩn thận bộ tài liệu thích hợp.

Nói chung, việc đưa vào quy mô độ cao tiên tiến nhất (DEM) làm tăng năng lực phân biệt các đối tượng có độ cao đáng đề cập so với các lớp phổ tương tự khác, chẳng hạn như cầu và con đường cao tốc, những tòa nhà với tòa nhà chọc trời, cũng như cây cỏ và thảm thực vật cùng bề mặt đất.

Ứng dụng hình hình ảnh Landsat TM để phát hiện cầm cố đổi

Một trong số những ứng dụng thiết yếu cho tài liệu viễn thám có độ phân giải vừa phải như Landsat TM là phát hiện tại những đổi khác về lớp bao phủ giữa nhì ngày không giống nhau của ảnh. Vào lâm nghiệp, phần đa xáo trộn do chuyển động rừng như tỉa thưa, làm cho đất, và làm đường thường hoàn toàn có thể nhìn thấy trong hình ảnh ở hai thời điểm khác nhau. Điều này là do những biến hóa này rất có thể xảy ra trên các khu vực bao phủ ít nhất một trong những pixel và cũng chính vì những nhiễu loạn này rất có thể gây ra sự khác biệt lớn về độ sự phản xạ quang phổ của những bề mặt.

Có những thông số môi trường thiên nhiên cần được xem như xét khi triển khai phát hiện thế đổi. Việc không hiểu tác động của những yếu tố này hoàn toàn có thể dẫn đến sai sót trong so với phát hiện núm đổi. Lý tưởng độc nhất vô nhị là tài liệu được cảm ứng từ xa phải được thu thập bởi một hệ thống có độ sắc nét không gian (kích thước pixel), quang phổ (bước sóng được đánh dấu bởi cảm biến) và độ phân giải đo phản xạ giống nhau giữa hai hình hình ảnh được sử dụng. Yếu tố thời hạn (ngày tìm kiếm kiếm, thời gian trong ngày) cũng khá quan trọng trong vấn đề phát hiện vắt đổi. Toàn bộ bốn yếu tố này cũng phải phù hợp với ứng dụng.

Tóm lượcPhát hiện biến đổi là việc tính toán khung dữ liệu riêng biệt và thông tin chuyển đổi chuyên đề có thể hướng dẫn tới các hiểu biết ví dụ hơn về quy trình cơ bạn dạng liên quan lại đến biến đổi lớp đậy và sử dụng đất, rộng là tin tức thu được từ sự chuyển đổi liên tục. Phạt hiện biến đổi kỹ thuật số là quá trình giúp xác định những chuyển đổi liên quan đến việc sử dụng đất và đặc thù che bao phủ đất cùng với tham chiếu đến tài liệu viễn thám đa thời gian đã đk địa lý. Nó giúp xác minh sự thay đổi giữa hai (hoặc nhiều) ngày không được khẳng định của vươn lên là thể bình thường. Vạc hiện thay đổi rất hữu ích trong nhiều ứng dụng như đổi khác sử dụng đất, phân mảnh môi trường thiên nhiên sống, tỷ lệ phá rừng, chuyển đổi vùng ven biển, sự mở rộng đô thị và các thay đổi tích lũy khác trải qua các nghệ thuật phân tích không khí và thời gian như GIS (Hệ thống tin tức địa lý) với Viễn thám với kỹ thuật số kỹ thuật xử lý ảnh.

---

SPATIAL và TEMPORAL GIS ANALYSIS USING CHANGE DETECTIONNowadays, remotely sensed images are used for various purposes in different applications. One of them is change detection using high resolution satellite imagery of city areas. Urbanization with rapid land use và land cover change has taken place in many cities of the world in the last 50 years. In this context, comparison of extraction results from these images và existing vector data is the most important issue. The availability of high resolution optical imagery appears lớn be interesting for geo-spatial database applications, namely for the capturing & maintenance of geodata.

Developments in remote sensing và image processing technologies have specifically provided the opportunity for determination of large areas in detail và in this respect, production of reliable & extended recent data quickly. Thus, the rapid developments in urban areas can be followed và strategies of directing those developments can be formulated. In this respect, automatic object extraction approaches have recently become necessary for large-scale topographic mapping from the images, determining the changes in topography và revising the existing bản đồ data. For mapping from high resolution imagery or GIS database construction and its update, automatic object-based image analysis has been generally used for remote sensing applications in recent years. Besides, as the products obtained by automatic object-based extractions are GIS-based, they can be integrated lớn GIS, queried và various strategic analysis can be made. Fig 1 Change Detection for determining Land Use/Land Cover

GIS is the systematic introduction of numerous different disciplinary spatial & statistical data, that can be used in environment monitoring, observation of change và constituent processes and prediction based on current practices and management plans. Remote Sensing helps in acquiring multi-spectral, spatial and temporal data through space- borne remote sensors. Image processing techniques helps in analyzing the dynamic changes associated with the earth resources such as land and water using remote sensing data. Thus, spatial và temporal analysis technologies are very useful in generating scientifically based statistical spatial data for understanding the land ecosystem dynamics. Successful utilization of remotely sensed data for land cover and land use (LULC) change detection requires careful selection of appropriate data set. Fig 2 Change Detection using Imagery

Generally speaking, the inclusion of Digital Elevation model (DEM) increases the ability to differentiate objects with significant height compared lớn other spectrally similar classes, such as bridges & highways, buildings & skyscrapers, as well as trees và ground màn chơi vegetation.

Application of Landsat TM imagery for Change Detection

One of the major applications for moderate-resolution remote sensing data such as Landsat TM is lớn detect landcover changes between two different dates of images. In forestry, disturbances due to forest operations such as thinning, soil preparation, & road construction are often visible in images from two different dates. This is because these changes may occur over areas that cover at least several pixels and because these disturbances can cause large differences in spectral reflectance of the surfaces.

There are many environmental parameters that should be considered when performing change detection. Failure khổng lồ understand the impact of these factors can lead to lớn errors in the change detection analysis. Ideally, the remotely sensed data should be acquired by a system that holds spatial (pixel size), spectral (wavelengths recorded by a sensor), & radiometric resolutions that are the same between the two images used. The temporal (date of acquisition, time of day) factor is also important in change detection. All four of these factors should also be appropriate to lớn the application. Fig 3 Land Cover Change Detection Using Landsat TM Imagery

Summary
Change detection is the measurement of the distinct data framework và thematic change information that can guide to more tangible insights into underlying process involving land cover & land use changes, than the information obtained from continuous change. Digital change detection is the process that helps in determining the changes associated with landuse and land cover properties with reference lớn geo-registered multi-temporal remote sensing data. It helps in identifying change between two (or more) dates that is uncharacterized of normal variation. Change detection is useful in many applications such as landuse changes, habitat fragmentation, the rate of deforestation, coastal change, urban sprawl, & other cumulative changes through spatial và temporal analysis techniques such as GIS (Geographic Information System) và Remote Sensing along with digital image processing techniques.

Xem thêm: Ứng Dụng Chỉnh Sửa Hình Ảnh Trên Máy Tính Miễn Phí 2021, Top 10 Phần Mềm Chỉnh Sửa Ảnh Trên Máy Tính

Tóm tắt

Sự vậy tràn dầu gây độc hại môi trường biển lớn nghiêm trọng. Vấn đề phát hiện sớm với phân loại vết dầu tràn bên trên biển là 1 trong vấn đề cấp cho bách, có chân thành và ý nghĩa khoa học và thực tế cao. Ngoài dữ liệu viễn thám rất cao tần, rất có thể sử dụng dữ liệu viễn thám quang học để phát hiện cùng phân các loại vết dầu. Bài báo giới thiệu cách thức xử lý hình ảnh vệ tinh đa phổ độ phân giải không gian vừa phải Landsat 7 ETM+ trong vạc hiện cùng phân một số loại vết dầu nhằm giao hàng việc giám sát và đo lường và sút thiểu thiệt hại bởi vì sự thay tràn dầu khiến ra.