用于发现模式和趋势的卫星图像时间序列

卫星图像的时间序列分析是研究地球动态过程的宝贵工具。 通过收集和分析随时间推移捕获的图像， 我们可以深入了解从农业、林业到城市规划的许多不同领域。 本文深入探讨了时间序列卫星数据的实际用途以及它目前如何影响管理决策。 各个领域的专家都可以从卫星图像时间序列中受益， 加深对复杂事件的了解， 设计更有效的资源管理策略， 并为可持续发展奠定基础。

卫星图像时间序列：它是什么以及为什么使用它？

卫星图像时间序列是在给定研究期间定期记录同一位置的一系列图像（数据点）。 在这里，时间是增加可用卫星数据深度的关键因素， 因为它不仅揭示了最终结果， 还揭示了数据点跨度期间的变化。

时间序列分析是收集信息的常见用途。 它通常需要许多卫星观测来确保数据的有效性、精确性和一致性。 使用大型数据集可以消除随机效应并纠正季节性波动。 同时，检测卫星图像时间序列的趋势和季节变化可以提供额外的信息， 有助于做出更有根据的决策。 时间序列卫星遥感数据的现实应用包括使用过去的事件作为预测未来的基础。

假设在生长季节开始时， 计划根据历史卫星图像构建时间序列图。 当得知所在一个油田的产量与过去几年同期相比明显减少时， 会感到震惊。 然而防止未来发生毁灭性农作物歉收的关键是尽快查明问题， 以便隔离和根除其根源。 对卫星图像时间序列的长期分析可以整理出几年来收集的大量数据， 对每幅图像应用适当的植被指数， 并帮助发现这座数据山中的趋势。

通过不断收集和监控卫星图像， 可以快速准确地评估变化、识别趋势和模式、发现异常情况， 并在感兴趣的领域 (AOI) 中做出正确的业务决策并采取纠正措施。

卫星数据时间序列的应用领域

卫星图像的时间序列为众多应用提供了宝贵的信息。 这些用途的共同点是卫星数据可以帮助我们更多地了解地球正在变化的方式、这些变化背后的力量及其潜在影响。

农业

农民可以从使用卫星图像的时间序列作为有关农作物生长和产量动态的宝贵信息来源， 以及预测农作物产量和农产品市场定价的帮助中获益匪浅。 为了防止虫害造成的经济损失， 卫星图像时间序列被用于害虫和作物健康监测。 了解农作物植被的历史， 农民可以优化投入（水、养分、化学品、种子等）的分配， 并改进农场管理活动的规划。 作物监测、作物轮作规划、灌溉和施肥控制、病虫害管理、产量预测和土地利用管理， 只是卫星数据时间序列分析的众多农业用途中的一小部分。

林业

Landsat 档案被称为卫星图像时间序列分析中使用最多的数据集， 其公开发布降低了森林监测的准入门槛。 过去十年， 森林变化检测技术也取得了更多进步， 可以对森林进行更深入的监测。

卫星数据系列可以通过观察森林覆盖状况和面积、森林整体健康状况和组成随时间的变化来帮助定位问题区域并指导决策。 特别是，通过分析卫星图像的时间序列， 林业管理者可以识别森林砍伐热点并测量树木被砍伐的速度。 卫星数据系列分析可以为造林、重新造林、森林恢复和其他森林管理策略提供信息。

气候变化监测

卫星图像时间序列是统计气候分析的支柱， 可以为气候研究和政策制定提供可行的见解。 基于一系列卫星图像的气候系统计算机模型可用于监测地球的辐射收支、 检查气候变化对植物生命的影响、密切关注海平面、观察冰川和冰盖的移动等等。 例如，GEOS-5 大气-海洋环流模型 (AOGCM) 是一种最先进的模型， 旨在反映多个时间范围（从天气到多个世纪）的气候变化。

灾害管理

时间序列分析在应急管理中有许多应用， 包括平视检测和灾害风险预测。 卫星图像时间序列还有助于评估地震、风暴、洪水、山体滑坡和野火等自然灾害造成的破坏。 借助这些数据， 灾害管理主管可以更好地协调响应工作， 更有效地分配可用资源， 并及时了解受损地区的恢复进度。

土地利用规划

卫星图像时间序列分析可以揭示土地利用变化和城市扩张。 这些知识在可持续土壤利用的背景下至关重要， 其中各种用途（农业、林业、城市等）的适当配置可确保长期土壤保持和生态系统平衡。 使用卫星图像时间序列进行规划和管理可以改善城市建设、基础设施和市政服务。 此外，卫星图像有助于跟踪和分析城市交通系统的有效性。

这只是卫星图像时间序列的许多实际应用中的一小部分。 此外，随着技术的进步， 利用卫星数据来深入了解全球问题并采取行动将呈指数级增长。

如何充分利用 EOSDA LandViewer 的时间序列功能

借助 EOSDA LandViewer 缩小感兴趣的特定区域范围， 快速查找和分析所需的卫星图像时间序列。 只需定义（绘制或上传）AOI， 然后使用时间序列分析功能， 该工具将处理其余的事情。

Sentinel-2、Landsat 8、CBERS-4 WFI、CBERS-4 MUX、CBERS-4 PAN10、Landsat 4-5 TM 和 Landsat 4-5 MSS 卫星数据现在均以时间序列形式提供。 该工具提供三个指数可供选择：NDVI、NDWI 和 NDSI， 它们各自有特定的用途。当图表上显示任何指数的下降时， 可以在地图上可视化相应的图， 并深入分析以确定导致下降的原因。

创建时间序列图。

默认情况下，可以生成涵盖一个月到十年之间任何时间间隔的索引图。 如果这些范围不适合，可以使用日历输入自己的范围。 最重要的是，除了选择光谱索引、周期和数据源之外， 还可以同时使用所有传感器来构建卫星图像时间序列图。

在图表上按年份分割时间序列卫星数据。

可以使用“按年份拆分”选项来比较字段在不同年份的同一时期的表现。 该曲线按年份细分， 可以轻松了解该指数在过去三到十年的变化。 通过将这些值与过去看到的值进行比较， 检查这些值是否在典型范围内。 通过卫星图像时间序列分析的精细表示， 将永远不会再注意到趋势或异常。 为了方便， 结果的图形（png 格式）和表格表示（CSV 格式）可供下载。

卫星图像时间序列的实践

卫星图像的时间序列可以成为监测和管理农业和林地的有力工具。 它们提供了有关植被和土地利用随时间变化的大量信息。 下面将深入探讨如何在现实世界中使用卫星图像时间序列。

监测非法砍伐森林

据联合国称， 喀尔巴阡地区因非法采伐而面临严重风险， 因此需要不断监测森林砍伐情况并采取积极的保护措施。 让我们自己做一些调查。 在地图上找到肉眼可以看到森林砍伐影响的位置， 并将 AOI 置于此处的中心。

借助时间序列分析工具， 创建 NDVI 植被指数图。 使用该指数及其随附的图表， 可以确定在给定时期内该地区的生物量水平何时急剧下降。 关闭不显示任何下降的平滑曲线， 我们可以确定最大下降的确切年份， 选择今年和下一年以在图表上绘制。

根据该图，2004 年生物量急剧下降， 2005 年几乎全年都处于较低水平， 到年底又增加。 这种增长是由于先前砍伐和践踏的森林区域的野生生长所致。 正如所看到的， 该卫星数据分析只需几个简单的步骤， 可以利用在这里学到的知识快速轻松地找出非法采伐发生的地点和时间。

识别特定田地作物状态的模式和异常 现在，我们来看看创建特定领域卫星图像时间序列的场景。 看一下田间种植同一种作物的年份顺序。 利用 NDVI，可以确定该作物生长的某些趋势。

我们将重点关注 2019 年和 2021 年， 2019 年创纪录的收成将成为未来收成的基准。 从二月到八月， 植被的增加量清晰可见。 这是由于这一时期新芽出现和作物生长活跃所致。 从 2021 年 2 月到 6 月中旬， NDVI 也急剧上升， 但此后又出现显着下降， 异常高温是 NDVI 下降的原因。

那么，这一切归结为什么呢？ 如果逐年比较农作物的生长情况， 可能很快就会发现任何差异。 正如在图表中看到的， 农民能够找到问题的根源， 并使用时间序列分析以及当前 NDVI 与高产年份的比较来解决。

确定远场性能与区域标准的偏差程度

在下一个场景中，不仅会考虑字段， 还会考虑相邻的字段。 让我们使用卫星 NDVI 地图进行现场监测。 在他们的帮助下， 可以找到各个地块 NDVI 值差异很大的田野区域。

NDVI 地图显示了有问题的田地。

问题是如何确定这些数字是正常值还是异常值。 如果这些差异确实存在的话， 其意义有多大？为了回答这些问题， 我们可以使用卫星图像时间序列分析工具。

让以地区的其他领域为例， 创建过去三个月表现的图表。 由此可以得出全区各领域发展的一些趋势。 由于许多当地因素（例如天气）都会对这些趋势产生影响， 并且对于如此小的地区来说相对恒定， 因此在所在的地区精确地采取上述步骤至关重要。 在区域内创建图表后， 可以将它们另存为表格， 以便轻松地将一个田地的表现与其他田地的表现进行比较， 并判断田地的 NDVI 表现是典型的还是与整个区域的通常情况有很大不同。

利用卫星数据时间序列改善日常决策

卫星图像时间序列分析正在成为监测和理解地球动态过程的强大工具。 与仅捕捉某一瞬间的单张卫星照片不同， 时间序列卫星数据可以研究不同时期的趋势和变化。 对于研究人员研究森林砍伐、农业、气候变化、自然灾害、土地覆盖变化和城市化等各种现象来说， 时间是一个重要的变量。

由于具有高分辨率成像能力的地球观测卫星的进步以及提供更高重访率的更多卫星星座， 研究人员和决策者现在可以获得前所未有的数据量。 人工智能和机器学习算法也有助于加快对庞大卫星数据集的检查。

如今，有独特的机会使用 EOSDA LandViewer 对感兴趣的区域进行持续监控， EOSDA LandViewer 是一款结合了卫星和人工智能优势的智能工具， 可积累各种数据并使后续分析更加精确。 通过将此卫星图像时间序列软件纳入日常工作， 可以轻松发现所选区域的模式、趋势和异常值。