下面以北京地區(qū)植被覆蓋情況和東北某地作物長勢狀況分析來展示一下PIE-Engine的計算能力。
實例一、北京地區(qū)植被覆蓋情況
北京地區(qū)植被覆蓋情況分析主要是利用多張影像融合計算NDVI植被指數(shù),分析植被覆蓋度情況。在這個例子中首先使用時間和區(qū)域條件過濾得到多時態(tài)的40多景Landsat8 影像,同時基于云量波段實現(xiàn)去云融合,然后針對結果影像計算NDVI指數(shù),最后以北京行政區(qū)劃矢量裁剪得到最終結果。上述過程全部在云端采用分布式實時計算,PIE-Engine總計算時間小于10秒。用戶如果對于某個特定位置的指數(shù)值感興趣,只需用鼠標點擊該位置,PIE-Engine將會按需實時計算該位置的NDVI值,并在信息窗口中輸出結果。
實例二、植被長勢監(jiān)測
在這個實例中,PIE-Engine利用了指定區(qū)域2017年的所有影像(總共30多景),經(jīng)過實時的去云融合、植被指數(shù)計算和區(qū)域聚合統(tǒng)計得到了指定范圍內的植被指數(shù)列表,最終繪制出了該區(qū)域的植被長勢狀況變化圖,系統(tǒng)運行時間不到20秒。通過分析結果,可以看到PIE-Engine除了在后臺提供實時分布式計算能力外,同樣提供了較為豐富的前端開發(fā)和可視化能力。
上述范例只是應用PIE-Engine進行遙感專題計算的基礎范例,更多的應用需要用戶自己在平臺上探索和挖掘。PIE-Engine改變了傳統(tǒng)遙感影像分析應用的開發(fā)形式,降低了技術門檻,用戶不用過多關心數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)存儲、資源算力等基礎因素,可以更加專注于遙感模型開發(fā)、遙感教學實踐和行業(yè)應用研究,真正實現(xiàn)了“科技改變世界 · 遙感走進生活”。
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