Microsoft 플래네터리 컴퓨터 프로 데이터 시각화 갤러리

이 갤러리는 Microsoft 플래네터리 컴퓨터 프로 에서 일반적인 지리 공간적 데이터 형식을 시각화하기 위한 즉시 사용할 수 있는 구성 예제를 제공합니다. 각 예제에는 사용자 고유의 데이터 세트에 맞게 조정할 수 있는 모자이크, 렌더링 옵션, 타일 설정 및 STAC(SpatioTemporal Asset Catalog) 컬렉션 메타데이터에 대한 포괄적인 JSON 구성이 포함됩니다.

목차

Prerequisites

이러한 예제를 사용하기 전에 다음이 있어야 합니다.

이러한 예제를 사용하는 방법

이 갤러리의 각 예제에는 다음이 포함됩니다.

  • 설명 및 컨텍스트 - 데이터 원본 및 시각화 방법에 대한 정보
  • 시각적 예제 - 탐색기에서 렌더링된 데이터의 스크린샷
  • 탭으로 구성된 전체 구성 설정:
    • 모자이크 - 표시할 항목을 필터링하고 선택하는 방법
    • 렌더링 옵션 - 데이터 스타일을 지정하고 시각화하는 방법
    • 타일 설정 - 표시 매개 변수를 최적화하는 방법
    • STAC 컬렉션 - 기본 컬렉션 메타데이터 구조

이러한 예제를 사용자 고유의 데이터에 적용하려면 다음을 수행합니다.

  1. GeoCatalog에서 새 컬렉션 만들기
  2. 컬렉션에 데이터를 수집 합니다.
  3. 컬렉션의 구성 페이지로 이동합니다.
  4. 데이터 세트의 특정 밴드, 자산 및 속성과 일치하도록 예제 JSON 수정
  5. 컬렉션에 구성 적용
  6. 탐색기에서 결과 보기

Sentinel-2-l2a 데이터 세트 구성

Sentinel-2-l2a 데이터 시각화의 스크린샷

Sentinel-2 는 코페르니쿠스 프로그램의 일환으로 유럽 우주국(ESA)의 고해상도 다중 스펙트럼 이미징 임무입니다.

Sentinel-2 구성 세부 정보

모자이크 구성

이 모자이크 구성은 컬렉션에서 가장 최근의 Sentinel-2 이미지를 표시하도록 탐색기에 지시하며, 구름이 덮인 비율이 40% 이하인 이미지만 표시하도록 합니다. CQL(공용 쿼리 언어) 필터는 비교적 명확한 이미지만 포함되도록 하므로 대부분의 애플리케이션에 시각화가 더 유용합니다. 각 모자이크 항목은 이미지를 선택하고 결합하기 위한 다양한 기준을 정의할 수 있으며, 이 모자이크 예제에서는 최근 클라우드가 낮은 이미지에 초점을 맞춘 단일 "기본" 모자이크 항목을 사용합니다.

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

국가 농업 이미지 프로그램 수집 구성

국가 농업 이미지 프로그램 데이터 시각화의 스크린샷. 국가 농업 이미지 프로그램 (NAIP) 미국 전역에 걸쳐 고해상도 항공 이미지를 제공 합니다. USDA 농장 서비스 기관은 적어도 3 년마다이 NAIP 이미지를 캡처합니다.

NAIP 데이터는 픽셀당 0.3미터에서 1미터에 이르는 공간 해상도로 뛰어난 세부 정보를 제공합니다. 이미지는 효율적인 액세스 및 처리를 위해 클라우드 최적화 GeoTIFF 형식으로 저장됩니다.

각 NAIP 이미지에는 4개의 스펙트럼 밴드가 포함되어 있습니다.

  • Red
  • Green
  • Blue
  • 근적외선 (NIR)

4개의 밴드는 모두 단일 멀티 밴드 자산으로 함께 저장됩니다. 이 대역 구조는 다음과 같은 여러 유형의 분석을 가능하게 합니다.

  • 자연색 시각화 는 RGB 밴드(1-3)를 사용하여 사람의 눈과 비슷한 이미지를 만듭니다.
  • 색 적외선 분석은 NIR, 빨간색 및 녹색 밴드를 결합하여 식물 상태를 평가합니다.
  • NDVI 계산은 수식(NIR-Red)/(NIR+Red)을 사용하여 식물 밀도 및 상태를 측정합니다.

NAIP 구성 세부 정보

모자이크 구성

모자이크 구성은 탐색기에 표시될 때 이미지를 결합하는 방법을 정의합니다. 이 NAIP 컬렉션은 기본 설정을 사용합니다.

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

Umbra SAR 이미지 컬렉션 구성

Umbra SAR Imagery 데이터 시각화의 스크린샷.

움브라의 합성 조리개 레이더(SAR) 이미지는 위성에서 전송되는 레이더 신호를 사용하여 기존 광학 위성을 차단하는 구름, 어둠 및 기상 조건을 통해 볼 수 있는 지구 표면의 고해상도 이미지를 만듭니다. 이 SAR 기술은 인프라를 모니터링하고, 도시 지역의 변화를 감지하고, 선박과 차량을 추적하고, 자연 재해 후 피해를 평가하는 데 중요합니다. 이는 기상 조건에 관계없이 낮이나 밤 언제든지 자세한 이미지를 캡처할 수 있기 때문입니다.

SAR 구성 세부 정보

모자이크 구성

이 SAR 컬렉션은 기본 모자이크 구성입니다.

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

임팩트 오브저버토리 토지 이용/토지 피복 9-클래스 컬렉션 구성

ESP-io-lulc-9 클래스 데이터 시각화의 스크린샷

영향 관측소 토지 사용/토지 커버 9 클래스 데이터 세트는 토지 사용 및 토지 커버 (LULC)의 연간 글로벌지도를 제공합니다. 이 데이터 세트 는 10미터 해상도의 Sentinel-2 이미지에 적용된 토지 분류를 위한 딥 러닝 모델을 학습하기 위해 수십억 개의 인간 레이블 픽셀을 사용하여 생성되었습니다.

9급 시스템에는 물, 나무, 침수된 식물, 작물, 건설 지역, 맨 지면, 눈/얼음, 구름 및 Rangeland가 포함됩니다. 이 업데이트된 분류 모델은 이전에 분리된 Grass 및 Scrub 클래스를 단일 Rangeland 클래스로 결합하여 시계열 전체에서 보다 일관된 분류를 제공합니다.

각 연간 맵은 연중 LULC 예측의 종합 결과를 나타내며, 평가된 평균 정확도는 75% 이상입니다. 이 데이터는 토지 사용 변화를 모니터링하고, 삼림 벌채, 도시 확장 및 농업 패턴을 전 세계적으로 추적하는 데 유용합니다.

토지 사용/토지 커버 구성 세부 정보

모자이크 구성

이 컬렉션의 모자이크 구성은 임시 필터링 옵션을 제공하여 사용자가 특정 연도 동안 토지 커버 데이터를 볼 수 있도록 합니다. 각 모자이크 정의는 CQL(공용 쿼리 언어) 식을 사용하여 특정 연도의 항목만 표시하도록 데이터를 필터링합니다. 이 임시 필터링을 통해 사용자는 전년 대비 토지 커버 변경을 비교하거나 특정 관심 기간에 집중할 수 있습니다.

구성에는 2017-2022를 다루는 6개의 개별 모자이크 옵션이 포함됩니다.

  • 임시 필터링: 각 모자이크는 연산자를 사용하여 anyinteracts 속성이 datetime 특정 연도의 날짜 범위와 교차하는 항목을 필터링합니다.
  • 날짜 범위: 각 연도의 필터 범위는 해당 연도의 1월 1일부터 12월 31일까지입니다.2022-01-01T23:59:59Z2022-12-31T23:59:59Z

이 임시 필터링 접근 방식은 토지 사용 패턴의 변화를 추적하고, 삼림 벌채 또는 삼림 벌채를 모니터링하고, 도시 확장을 관찰하고, 시간이 지남에 따라 자연 재해 또는 인간 활동의 영향을 평가할 수 있기 때문에 토지 커버 분석에 유용합니다.

[
  {
    "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"
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

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