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        如何使用ArcGIS來(lái)幫助我們應(yīng)對(duì)災(zāi)難

        2021-01-09 09:02:39
        河北遙感 2021年3期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)源災(zāi)難應(yīng)用程序

        繪制地圖是應(yīng)對(duì)災(zāi)難的關(guān)鍵。地圖越精確、越詳細(xì),能成功應(yīng)對(duì)和管理災(zāi)難的機(jī)會(huì)就越大。ArcGIS Living Atlas和ENVI是災(zāi)害管理領(lǐng)域的相關(guān)從業(yè)人員用來(lái)確保這一點(diǎn)的兩種工具。Living Atlas重點(diǎn)用于展示來(lái)自權(quán)威層面的最新內(nèi)容動(dòng)態(tài),而ENVI的圖像分析應(yīng)用程序則將其作為ArcGIS的擴(kuò)展,側(cè)重于分析圖像和解決關(guān)鍵問(wèn)題。

        活地圖集直播

        在2021年Esri用戶大會(huì)期間進(jìn)行的“動(dòng)態(tài)地圖集:實(shí)時(shí)為災(zāi)難響應(yīng)提供地圖和工作流程(Living Atlas:Live Feeds Maps and Workflows for Disaster Response)”會(huì)議上,我們看到了一系列自動(dòng)更新的地圖和可視儀表板,可支持美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)對(duì)自然災(zāi)害天氣監(jiān)測(cè)和警告、約翰霍普金斯大學(xué)提供的Covid案例地圖繪制。會(huì)議分享了更新、發(fā)布和利用地圖的最佳范例,同時(shí)也提供了在應(yīng)用程序中最佳利用Living Atlas livefeed的技巧。

        ArcGIS Live Atlas Live Feeds是一個(gè)高自動(dòng)化的過(guò)程,可以通過(guò)兩種方式使用:其一是通過(guò)使用“即插即用”空間數(shù)據(jù),其二是通過(guò)消費(fèi)者專(zhuān)屬應(yīng)用程序。根據(jù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)源,實(shí)時(shí)推文可以每分鐘更新一次。這些過(guò)程都是自動(dòng)化的,而且大部分?jǐn)?shù)據(jù)都可以在不需要登錄或未在ArcGIS訂閱狀態(tài)下的情況下公開(kāi)。它們也可以在面向消費(fèi)者的應(yīng)用程序中使用。實(shí)時(shí)反饋通常用于應(yīng)急管理,但也可以作為任何學(xué)科分析的一部分。

        這些實(shí)時(shí)推文真的非常重要。隨著世界越來(lái)越復(fù)雜,我們需要實(shí)時(shí)的、最新的信息。Esri高級(jí)研發(fā)產(chǎn)品工程師Deniz Karagulle表示。實(shí)時(shí)訂閱的方法首先從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù),使用托管服務(wù)功能,排列在線地圖和應(yīng)用程序,將訂閱內(nèi)容發(fā)送給社區(qū)用戶。

        ENVI的應(yīng)用

        ENVI工作流可以用來(lái)檢測(cè)變化和異常,測(cè)量提取特征,對(duì)地形建模等等。ENVI提供直觀的數(shù)據(jù)可視化、處理和分析。在會(huì)議“ENVI圖像分析和ArcGIS的應(yīng)用:災(zāi)難響應(yīng)用例”中,集中討論了由高光譜、激光雷達(dá)和其他遙感數(shù)據(jù)處理的深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

        隨著氣候變化和前所未有的極端天氣事件的增加,新冠病毒疫情的經(jīng)濟(jì)影響持續(xù)增加。2020年與2019年相比,洪水和風(fēng)暴事件的數(shù)量分別增加了23%和26%。極端溫度造成的死亡占災(zāi)難總死亡人數(shù)的42%。歐洲連續(xù)第二年出現(xiàn)致命的熱浪。在災(zāi)害管理周期的每個(gè)階段,遙感圖像可以在向應(yīng)急管理人員通報(bào)情況方面發(fā)揮重大作用。ENVI使用了大量的深度學(xué)習(xí)方法來(lái)處理圖像,并提供分類(lèi)的矢量化結(jié)果。

        ArcGIS Live Atlas Live Feeds已證明擁有大量有價(jià)值的可繪制災(zāi)害地圖的資源。即使當(dāng)前的新冠疫情仍在肆虐,在疫情沒(méi)有得到緩和的同時(shí)甚至帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)(如危險(xiǎn)的Delta變種),以上成果足以表明它們?cè)趹?yīng)急響應(yīng)中有極好的反響。同樣,ENVI深度學(xué)習(xí)模塊在地理空間圖像中的對(duì)象識(shí)別方面也令人印象深刻,總之,這是一個(gè)值得信賴(lài)的高效工具。

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