Galerie vizualizací dat Microsoft Planetární Počítač Pro

Tato galerie poskytuje příklady konfigurace připravené k použití pro vizualizaci běžných geoprostorových datových typů v microsoft planetárním počítači Pro. Každý příklad zahrnuje komplexní konfigurace JSON pro mozaiky, možnosti vykreslení, nastavení dlaždic a metadata kolekce katalogu STAC (SpatioTemporal Asset Catalog), která můžete přizpůsobit pro vlastní datové sady.

Obsah

Prerequisites

Před použitím těchto příkladů byste měli mít:

Jak tyto příklady používat

Každý příklad v této galerii zahrnuje:

  • Popis a kontext – Informace o přístupu ke zdroji dat a vizualizaci
  • Příklad vizuálu – snímek obrazovky s vykreslenými daty v Průzkumníku
  • Dokončená nastavení konfigurace uspořádaná na kartách:
    • Mozaika - Jak filtrovat a vybírat položky pro zobrazení
    • Možnosti vykreslení – Jak stylizovat a vizualizovat data
    • Nastavení dlaždic – Optimalizace parametrů zobrazení
    • STAC Collection – základní struktura metadat kolekce

Pokud chcete tyto příklady použít u vlastních dat:

  1. Vytvoření nové kolekce v GeoCatalogu
  2. Ingestování dat do kolekce
  3. Přejděte na konfigurační stránku kolekce .
  4. Upravte příklad JSON tak, aby odpovídal konkrétním pásmům, prostředkům a vlastnostem vaší datové sady.
  5. Použijte konfigurace na svou kolekci
  6. Zobrazení výsledků v Průzkumníku

Konfigurace sbírky Sentinel-2-l2a

Snímek obrazovky vizualizace dat Sentinel-2-l2a

Sentinel-2 je mise s vysokým rozlišením a multispektrálními snímky Evropské vesmírné agentury (ESA) v rámci programu Copernicus.

Podrobnosti o konfiguraci sentinelu-2

Konfigurace mozaiky

Tato konfigurace mozaiky určuje Prohlížeči, aby zobrazil nejnovější snímky Sentinel-2 z kolekce, ale pouze ty snímky s oblačností menší nebo rovnou 40 %. Filtr CQL (Common Query Language) zajišťuje, že jsou zahrnuty pouze relativně jasné obrázky, což vizualizaci pro většinu aplikací zužitkuje. Každý záznam mozaiky může definovat různá kritéria pro výběr a kombinování snímků. V tomto příkladu se používá jedna "výchozí" mozaika zaměřená na nedávné, méně oblačné snímky.

[
  {
    "id": "default",
    "name": "Most recent available",
    "description": "Most recent available imagery in this Sentinel-2 collection",
    "cql": [
      {
        "op": "<=",
        "args": [
          {
            "property": "eo:cloud_cover"
          },
          40
        ]
      }
    ]
  }
]

Konfigurace kolekce Programu národního zemědělského snímkování

Snímek obrazovky s vizualizací dat programu National Agriculture Imagery Program NAIP (National Agriculture Imagery Program) poskytuje letecké snímky s vysokým rozlišením ve Spojených státech. Agentura pro zemědělské služby USDA pořizuje tyto letecké snímky NAIP nejméně každé tři roky.

Data NAIP nabízejí vynikající podrobnosti s prostorovým rozlišením v rozsahu od 0,3 metru do 1 metru na pixel. Imagery se ukládají ve formátu GeoTIFF optimalizovaném pro cloud pro efektivní přístup a zpracování.

Každý obrázek NAIP obsahuje čtyři spektrální pásma:

  • Red
  • Green
  • Blue
  • Blízká infračervená oblast (NIR)

Všechny čtyři pásma jsou uloženy společně jako jeden vícepásmový zdroj. Tato struktura pásu umožňuje několik typů analýzy:

  • Vizualizace přirozené barvy používá pásy RGB (1–3) k vytvoření obrázků, které vypadají podobně jako lidské oko
  • Barevná infračervená analýza kombinuje niR, červené a zelené pásma k vyhodnocení zdraví rostlin
  • Výpočty NDVI používají vzorec (NIR-Red)/(NIR+Red) k měření hustoty a zdraví rostlin

Podrobnosti o konfiguraci NAIP

Konfigurace mozaiky

Konfigurace mozaiky definuje, jak se při zobrazení v Průzkumníku zkombinují obrázky, tato kolekce NAIP používá výchozí nastavení.

[
  {
    "id": "default",
    "name": "Default",
    "description": "",
    "cql": []
  }
]

Konfigurace kolekce obrázků Umbra SAR

Snímek obrazovky vizualizace dat Umbra SAR Imagery

Snímky radaru Umbra se syntetickou aperturou (SAR) používají radarové signály přenášené ze satelitů k vytvoření obrázků povrchu Země s vysokým rozlišením, které dokáží překrýt mraky, temnotu a povětrnostní podmínky, jež by blokovaly tradiční optické satelity. Tato technologie SAR je cenná pro monitorování infrastruktury, zjišťování změn v městských oblastech, sledování lodí a vozidel a hodnocení škod po přírodních katastrofách, protože může zaznamenávat podrobné obrázky v jakémkoli denním nebo nočním prostředí bez ohledu na povětrnostní podmínky.

Podrobnosti konfigurace SAR

Konfigurace mozaiky

Tato kolekce SAR je výchozí konfigurace mozaiky.

[
  {
    "id": "default",
    "name": "Default",
    "description": "",
    "cql": []
  }
]

Impact Observatory - konfigurace kolekce tříd 9 kategorie využití/krytu půdy

Snímek obrazovky s vizualizací dat ESP-io-lulc-9 třídy

Datová sada Impact Observatory 9 tříd LULC poskytuje každoroční globální mapy využití a pokrytí půdy. Tato datová sada byla vygenerována pomocí miliard pixelů označených člověkem k trénování modelu hlubokého učení pro klasifikaci půdy, která se použije u obrázků Sentinel-2 při rozlišení 10 měřičů.

Systém 9 tříd zahrnuje: vodu, stromy, zaplavené porosty, plodiny, postavenou plochu, holou zemi, sníh/led, mraky a Rangeland. Tento aktualizovaný klasifikační model kombinuje dříve samostatné třídy Grass a Scrub do jedné třídy Rangeland a poskytuje konzistentnější klasifikaci napříč časovými řadami.

Každá roční mapa představuje souhrn predikcí LULC během roku s průměrnou vyhodnocenou přesností více než 75 %. Data jsou cenná pro monitorování změn využití půdy, sledování odlesňování, městského rozšíření a zemědělských vzorů v globálním měřítku.

Podrobnosti o konfiguraci využití půdy nebo pozemku

Konfigurace mozaiky

Konfigurace mozaiky pro tuto kolekci poskytuje možnosti dočasného filtrování, což uživatelům umožňuje zobrazit data pokrytí půdy pro konkrétní roky. Každá definice mozaiky filtruje data tak, aby zobrazovala pouze položky z konkrétního roku pomocí výrazů CQL (Common Query Language). Toto dočasné filtrování umožňuje uživatelům porovnávat změny pokrytí půdy v průběhu roku nebo se zaměřit na konkrétní časové období zájmu.

Konfigurace zahrnuje šest samostatných možností mozaiky pokrývajících 2017-2022:

  • Dočasné filtrování: Každá mozaika anyinteracts používá operátor k filtrování položek, ve kterých datetime vlastnost protíná s rozsahem kalendářních dat konkrétního roku.
  • Rozsahy kalendářních dat: Filtr každého roku zahrnuje od 1. ledna do 31. prosince daného roku (2022-01-01T23:59:59Z do 2022-12-31T23:59:59Z)

Tento přístup k časovému filtrování je cenný pro analýzu rozlohy půdy, protože umožňuje uživatelům sledovat změny ve vzorech využití půdy, monitorovat odlesňování nebo zalesňování, sledovat městskou expanzi a hodnotit dopad přírodních katastrof nebo lidských činností v průběhu času.

[
  {
    "id": "2022",
    "name": "2022",
    "description": "2022 Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2022-01-01T23:59:59Z",
              "2022-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "2021",
    "name": "2021",
    "description": "2021 Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2021-01-01T23:59:59Z",
              "2021-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "2020",
    "name": "2020",
    "description": "2020 Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2020-01-01T23:59:59Z",
              "2020-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "2019",
    "name": "2019",
    "description": "2019 Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2019-01-01T23:59:59Z",
              "2019-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "2018",
    "name": "2018",
    "description": "2018 Land Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2018-01-01T23:59:59Z",
              "2018-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "id": "2017",
    "name": "2017",
    "description": "2017 Land Use/Land Cover",
    "cql": [
      {
        "op": "anyinteracts",
        "args": [
          {
            "property": "datetime"
          },
          {
            "interval": [
              "2017-01-01T23:59:59Z",
              "2017-12-31T23:59:59Z"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

Související obsah

  • Poslední aktualizace v