VON PIXELN ZU ERKENNTNISSEN
Machen Sie sich die Automatisierung der Erdbeobachtung mit color33 zu eigen!
Wir erweitern die Sentinel-2-Bilder um eine diskrete Spektralpalette, die Sie der Extraktion der gewünschten Informationen näher bringt die gewünschten Informationen automatisch zu extrahieren, ohne dass Trainingsmuster erforderlich sind!
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Sentinel-2-Bildern mit color33, einem revolutionären Tool, das Satellitenrohdaten automatisch in verwertbare Kategorien umwandelt. Eliminieren Sie die mühsame Aufgabe der manuellen Pixelklassifizierung und erhalten Sie sofortigen Zugang zu semantischen Informationen. Nutzen Sie die benutzerfreundliche Oberfläche von color33, ohne dass Sie über umfassende Kenntnisse der Erdbeobachtung verfügen müssen. Vom Datenzugriff bis zu den Ergebnissen übernimmt color33 nahtlos die gesamte Verarbeitungskette. Anstatt Ihren EO-Analyse-Workflow mit den Reflexionswerten zu beginnen, ermöglicht Ihnen color33 die Arbeit mit jedem Pixel auf der Grundlage der ihm zugewiesenen Kategorie. Nutzen Sie die Erkenntnisse von color33 für verschiedene Erdbeobachtungsanwendungen, einschließlich Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Stadtplanung. Identifizieren Sie Muster und Trends, die in Ihren Sentinel-2-Bildern verborgen sind, mit dem automatisierten Arbeitsablauf von color33.
Analysieren Sie Erdbeobachtungbilder?
color33 ist ein Online-Verarbeitungsdienst, der über ein Web-Frontend oder eine API zugänglich ist und sich in die von Ihnen bereits verwendeten Prozesse und Arbeitsabläufe einfügt.
Die color33 Spektralkategorien können:
- die Erkennung bi-temporaler Veränderungen zu automatisieren
- die Berechnung des Auftretens spektral ähnlicher Beobachtungen im Zeitverlauf unterstützen
- Validierung von Reflexionswerten aus neu entwickelten Kalibrierungs- oder Korrekturroutinen
- Schichtung von Bildern nach spektraler Ähnlichkeit zur Vereinfachung der Analyse
- Charakterisierung der räumlich-zeitlichen Dynamik und der Vielfalt der Bildinhalte
Demo anfordern
Vollautomatischer und anwendungsunabhängiger Big-EO Daten-Service
Das Copernicus-Programm und seine Sentinel-Satelliten generieren mehr offene und frei verfügbare Daten als jedes andere Weltraumprogramm zuvor, aber die größte Herausforderung bleibt: die Umwandlung großer Erdbeobachtungsbilder in Informationen mit übertragbaren und automatisierten Methoden, die auch von Nicht-EO-Experten genutzt werden können. color33 bietet Kategorien, um die Komplexität multispektraler Bilder besser zu bewältigen.
color33 wandelt Sentinel-2-Bilder mithilfe eines wissenschaftlich erprobten Expertensystems nahezu in Echtzeit in Kategorien um
Bei der Entwicklung eines Algorithmus zur Extraktion von Informationen oder zum Lernen aus hochkomplexen multispektralen Bilddaten müssen Sie nicht mehr nur mit den Reflexionswerten beginnen. Der Online-Verarbeitungsdienst color33 basiert auf einem wissenschaftlich erprobten Expertensystem, das vollautomatisch und nahezu in Echtzeit eine vorläufige Klassifizierung von multispektralen Pixeln von mehreren Sensoren vornimmt. Im Gegensatz zu unüberwachten Clustering-Routinen oder maschinellen Lernansätzen basiert color33 auf einem physikalischen Modell, das eine Reihe von Spektralkategorien mit bekannten semantischen Assoziationen erzeugt.
Beispiel für einen Anwendungsfall: geschichtete Analyse auf der Grundlage von Kategorien
Aufgabe: EO-Analysten müssen oft einen normalisierten Differenzvegetationsindex (NDVI) über ein ganzes Bild berechnen, um später die Vegetation zu identifizieren.
Die Lösung von color33: Anstatt einen Index allein auf der Grundlage von Reflexionswerten zu berechnen, ermöglichen die Spektralkategorien von color33 die Auswahl von Beobachtungen, die für den Index relevant sind. color33 ermöglicht es den Nutzern, Pixel, die wie Vegetation aussehen, auf der Grundlage ihrer Spektralkategorie auszuwählen, bevor der NDVI berechnet wird, wodurch die Notwendigkeit einer Schwellenwertbildung entfällt oder minimiert wird, um aussagekräftige Informationen über die Vegetation zu extrahieren. color33s Spektralkategorien können ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um Bilder für weitere Analysen zu schichten.
Testen Sie die App hier: https://app.color33.io/
