Detecção De Mudanças Em SIG E Áreas De Sua Aplicação

Como Funciona A Detecção De Mudança No SIG?

A detecção de mudanças em SIG analisa dados estatísticos e geoespaciais. Dados estatísticos podem ser coletados de várias fontes, e informações geoespaciais são recuperadas com meios de sensoriamento remoto, incluindo drones, UAVs e satélites. Hoje em dia, a detecção de mudanças por satélite está ganhando mais popularidade, muitas vezes sendo a opção mais rápida e barata graças ao acesso a dados abertos.

Quando Usar A Detecção De Mudança: 4 Tipos De Diferenças Para Rastrear

Os algoritmos de detecção de mudanças comparam duas imagens por uma determinada característica distintiva e suas propriedades em um intervalo de tempo questionado. As diferenças na forma, tamanho, localização e identidade do objeto são os quatro diferenciais (variáveis) básicos a serem rastreados.

• Transformações na forma do objeto no intervalo de tempo. Gerado com imagens de satélite antes e depois, um mapa de detecção de mudanças aplicada em imagens de satélite exibe se o objeto adquiriu uma forma diferente. Por exemplo, ajuda a entender as transformações da forma das florestas após incêndios florestais, extração seletiva de madeira em grupo ou cortes rasos.
• Transformações no tamanho do objeto no intervalo de tempo. O mapeamento de detecção de mudanças também pode mostrar se o elemento AOI questionado fica maior ou menor quando duas ou mais imagens de satélite para datas diferentes são comparadas. Por exemplo, esse tipo pode mostrar rios ou lagos secos.
• Transformações na localização do objeto no intervalo de tempo. Esse tipo ajuda a controlar se um objeto questionado foi movido para outra área dentro do período especificado.
• Transformações na identidade do objeto no intervalo de tempo. Combinando monitoramento por satélite e outras fontes de dados, esse tipo pode mostrar se o mesmo objeto é usado para uma finalidade diferente ao longo do tempo. Por exemplo, um antigo edifício fabril pode ganhar uma nova vida como um shopping, ou instalações residenciais se transformam em um hotel ou albergue. Lembre-se de que essa análise não pode confiar totalmente em imagens de satélite porque informações adicionais sobre o objeto são necessárias.

Como Executar A Detecção De Mudanças De Imagem Com EOSDA LandViewer

Você não precisa ser um especialista em SIG para comparar duas imagens de satélite com o EOSDA LandViewer. A análise pode ser realizada mesmo por usuários com pouca experiência ou sem experiência em SIG. Basta tentar usar a ferramenta de detecção de mudanças no software. Para fazer isso, conclua as seguintes etapas:

1. Defina seu AOI.
2. Selecione a primeira imagem de satélite do evento analisado.
3. Vá para o menu detecção de mudanças.
4. Selecione a segunda imagem de satélite para comparação (datada anteriormente ou mais tarde).
5. Aplique o índice apropriado para comparar as imagens.
6. Clique em Aplicar e Calcular para ver a detecção de mudanças.

O EOSDA LandViewer gerará um mapa de detecção de mudanças de satélite com base no índice especificado (os índices padrão e personalizados estão disponíveis). A imagem de resultado permite a análise visual SIG de duas imagens e o rastreamento de modificações ocorridas no período. Nosso software de detecção de mudanças de imagem também calculará e mostrará o tamanho da área afetada. Quando necessário, os usuários da plataforma podem baixar os resultados como um arquivo JPEG, PNG ou TIFF.

EOSDA LandViewer é um software gratuito de detecção de mudanças para imagens de baixa e média resolução. Imagens de alta resolução estão disponíveis mediante solicitação. Além disso, recursos adicionais como Gráficos de Série Temporal e Animação de Lapso de Tempo fornecem uma apresentação ainda mais vívida. Esses recursos permitem a comparação de mais de duas datas e acompanhar a dinâmica de transformação, além de realizar uma análise SIG retrospectiva para voltar no tempo.

Exemplos E Aplicações Da Indústria: Detecção De Mudanças Na Prática

A detecção de mudanças geoespaciais tem uma infinidade de usos. O método é empregado para rastrear transformações da área florestal (desmatamento), estado da lavoura, uso da terra, expansão urbana, movimento de veículos, rachaduras de geleiras e muito mais. A detecção de mudanças climáticas antropogênicas nos oceanos do mundo ajuda a perceber o escopo do problema e planejar uma resposta eficaz.

Vamos considerar vários exemplos de desastres e extremidades climáticas para entender como a detecção de mudanças pode ajudar a analisar o desenvolvimento de tais eventos e facilitar ações futuras.

Algoritmos De Detecção De Mudanças Para Analisar As Consequências Das Inundações

A avaliação do impacto de desastres naturais e antrópicos é um exemplo comum de detecção de mudanças no monitoramento ambiental. Infelizmente, furacões, secas e chuvas anormais são fenômenos frequentes nos dias atuais. As cheias dos rios estão entre os notórios indicadores de mudanças climáticas ^{Climate Change Indicators: River Flooding. (2022, August 1). United States Environmental Protection Agency.} atualmente.

Breve Descrição Do Evento De Desastre

Em agosto de 2022, 24 pessoas morreram e 18 ficaram feridas como resultado de uma inundação em grande escala em Sindh, a província mais populosa do Paquistão. Muitas vítimas morreram sob os telhados e paredes do prédio em ruínas. Como os sistemas de drenagem e esgoto estão desgastados e há muito defasados no país, as chuvas durante as monções representam uma grave ameaça para os paquistaneses.

Objetivo

Identificar a área alagada com a abordagem de detecção de mudanças espectral por sensoriamento remoto, comparando imagens de satélite para diferentes datas e aplicando bandas espectrais específicas e suas transformações; avaliar os danos do desastre; para entender a dinâmica e o tamanho das inundações.

Dados Analisados

• Origem e datas das imagens: imagem pré-desastre (Sentinel-2 2022.06.27) e imagem pós-desastre (Sentinel-2 2022.09.05) no EOSDA LandViewer.
• AOI: Parte do rio Indo e seus arredores dentro da província de Sindh, Paquistão.
• Índice: NDWI.

Solução E Resultados

O mapa de detecção de mudanças NDWI obtido delineia as transformações da superfície subjacente (da Terra) na área de interesse, ou seja, a extensão da inundação do rio e o território sofrido. O aumento e a diminuição dos valores relativos do índice são convencionalmente divididos em cinco classes. Cada classe tem indicações espaciais distintas que podem ser exibidas em hectares ou quilômetros quadrados.

Este caso de uso de SIG apresenta como a detecção de mudanças de imagem pode ajudar no gerenciamento de operações de socorro em desastres, destacando as áreas mais sofridas em vermelho. As informações ajudarão a avaliar o escopo de destruição e validar os pedidos de seguro, atestando a importância da detecção de mudanças por satélite no seguro. Os resultados da análise também podem ser usados para planejar novas construções seguras de edifícios residenciais e outros.

Imagens De Satélite Para Detecção De Mudanças Após Incêndios Florestais

Os incêndios florestais estão entre as calamidades naturais mais frequentes e perigosas, causando sérios danos aos ecossistemas e às comunidades globais. O Centro Nacional de Coordenação Interagências dos EUA (NICC) relata ^{Wildland Fire Summary and Statistics Annual Report. National Interagency Coordination Center. 2021} quase 59 mil incêndios florestais não planejados que queimaram mais de 7,1 milhões de acres em todo o país em 2021. Os incêndios florestais também são um problema sério na Ucrânia.

Breve Descrição Do Evento De Desastre

Em abril de 2020, ocorreram incêndios florestais de grande escala nas regiões de Zhytomyr e Kiev, na Ucrânia, devido a uma situação meteorológica difícil e à gestão irresponsável do fogo pelos moradores. Os incêndios destruíram centenas de hectares florestais. Uma grande parte dos povoamentos florestais inflamados estava localizada na zona de exclusão de Chornobyl, fortemente contaminada com radionuclídeos de vida longa. A contaminação florestal complicou as operações de combate ao fogo que envolveram mais de 1.000 pessoas e duraram várias semanas.

Objetivo

Usar métodos de detecção de mudanças em sensoriamento remoto e rastrear as diferenças nos povoamentos florestais antes e depois. Compreender a escala e a dinâmica dos incêndios florestais, estimar o tamanho das áreas queimadas e dos ativos florestais perdidos com a detecção de mudanças na cobertura da terra em SIG.

Dados Analisados

• Origem e datas das imagens: imagem pré-desastre (Sentinel-2 2019.06.15) e imagem pós-desastre (Sentinel-2 2020.06.24) no EOSDA LandViewer.
• АОІ: florestas na região de Zhytomyr, Ucrânia.
• Índice: NBR.

Solução E Resultados

A detecção de mudanças na cobertura da terra usando sensoriamento remoto e SIG mostra a diferença no estado da área florestal nas imagens iniciais e finais. A ferramenta de detecção de mudanças no EOSDA LandViewer também divide o AOI em várias zonas, dependendo dos limites predefinidos de gravidade de danos (veja a imagem acima):

• queimadura de alta gravidade – 5,95 km2;
• queimadura de gravidade moderada – 32,22 km2;
• queimadura de baixa gravidade – 38,70 km2;
• não queimado – 98,47 km2;
• Rebrota Reforçada – 6,79 km2.

Os dados são especialmente importantes para as unidades de resposta a desastres e combate a incêndios, particularmente no planejamento de operações de evacuação e rotas de acesso de caminhões de bombeiros. Além disso, os resultados da análise SIG permitem a avaliação preliminar das áreas florestais danificadas e o cálculo das perdas estimadas.

Satélites De Sensoriamento Remoto Para Detecção De Mudanças Na Vegetação

O sector agrícola pertence às indústrias onde os benefícios da monitorização por satélite foram usufruídos precocemente. As informações de SIG obtidas podem ser úteis não apenas para os agricultores, mas também para seguradoras, bancos, fornecedores de insumos, comerciantes e outros atores do agronegócio.

Breve Descrição Da Extremidade Meteorológica

No verão de 2022, as secas do solo e do ar afetaram gravemente as plantações de milho das comunidades rurais de Mohyliv-Podilsky, Shargorod e Chernivtsi, no sudoeste da região de Vinnytsia. A campanha de semeadura foi realizada nos dias 5 e 6 de maio, sem precipitação subsequente por dois meses. Tradicionalmente, a produção agrícola naquela parte da Ucrânia depende fortemente das chuvas, e a ausência de umidade do solo causou uma perda crítica de rendimento.

Objetivo

Rastrear a detecção de mudanças na vegetação usando as funcionalidades do EOSDA LandViewer; analisar a dinâmica de crescimento das culturas e o impacto de condições climáticas desfavoráveis sobre o estado do campo; avaliar o estresse vegetacional.

Dados Analisados

• Origem e datas das imagens: imagem pré-desastre (Sentinel-2 2021.07.18) e imagem pós-desastre (Sentinel-2 2022.07.21) no EOSDA LandViewer.
• АОІ: campos de milho perto de Shargorod, região de Vinnytsia, Ucrânia.
• Índice: GCI.

Solução E Resultados

Medindo diferenças nos valores do índice, algoritmos de detecção de mudanças mostram as zonas estressadas e ajudam a entender o impacto das extremidades climáticas na área de interesse. Como mostrado no instantâneo acima, o território de 135,26 quilômetros quadrados foi o que mais sofreu (uma soma de áreas destacadas em laranja e vermelho). Os resultados da análise SIG ajudam a avaliar os danos no campo, atestando a importância dos dados de detecção de mudanças no seguro agrícola.

As informações de SIG obtidas são, em última análise, úteis na tomada de decisões agrícolas para salvar as culturas e mitigar as perdas de rendimento. Por exemplo, o estado das plantas pode ser melhorado com adubação, irrigação de precisão e outras operações de campo relevantes.

Detecção De Mudanças Em SIG Para Uso Não Comercial

A comparação de imagens de satélite fornece insights acionáveis sobre vários setores, mas suas aplicações vão muito além dos propósitos comerciais. O método pode ser interessante para analistas amadores, especialmente quando o software de detecção de mudanças no SIG é fácil de usar e fornece imagens de satélite grátis.

Essas plataformas on-line podem ajudar órgãos governamentais, entidades não comerciais e outras organizações a obter informações valiosas sobre como as propriedades da AOI se modificam ao longo do tempo. Por exemplo, ao lado de outras fontes, as instituições de saúde podem usar a detecção de mudanças no SIG para analisar a propagação da doença ^{Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., & Billa, L. Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. (2020, October 15). Science of The Total Environment, vol. 739. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140033.}.

EOSDA LandViewer oferece uma rica coleção de imagens de satélite, e sua ferramenta de detecção de mudanças no SIG não é o único recurso útil. Saiba mais sobre as funcionalidades da plataforma ou faça uma pergunta no sales@eosda.com.