将分析带到数据所在地
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将分析带到数据所在地
匿名作者 2016年8月3日 星期三
ENVI 服务引擎：变化检测
最近我浏览了美国宇航局地球观测站，阅读了关于蒙大拿州冰川国家公园冰川消融的文章。他们获取了1984年至2015年间的8幅影像，重点关注麦克唐纳湖附近区域。在假彩色图像中，杰克逊和布莱克富特冰川清晰可见。他们制作了一个幻灯片，展示了由于全球变暖和气候变化导致的冰川消融范围的时间序列。我印象最深的是，寻找无云影像数据、下载数据的过程一定非常耗时……而这之后仍需进行分析或比较。
过去几年，我们开始看到一种趋势：用户希望在数据所在地进行分析，例如在亚马逊网络服务等云平台上。随着我们在亚马逊网络服务上实现越来越多的ENVI任务，您确实可以将分析带到数据所在地。在下面的变化检测示例中，我们的工程师利用ESRI底图快速构建了一个界面，用于定义感兴趣区域。通过连接至ESRI的端点（Landsat.arcgis.com），您可以流式获取该感兴趣区域的可用Landsat数据。在此示例中，我们可以搜索感兴趣的查看区域（冰川国家公园），查看不同年份有哪些可用数据，根据云量覆盖过滤数据，然后根据需要应用光谱指数：
一旦找到所需的两幅影像，您只需点击"变化检测"，ENVI任务便会执行常规分析的各个步骤，并在此过程中提供进度更新：
很快，您就能获得快速变化检测分析的结果。深红色区域（红色表示从时间点1到时间点2影像中消失的部分）清晰可见。结果中显示的蓝色区域是影像中新增的区域。在这些影像中，看起来像是尚未完全融化的积雪。如果您查看地球观测站提供的示例，会发现他们重点关注的是杰克逊和布莱克富特冰川，这正是下图中深红色区域所指示的区域：
这为您展示了如何进一步深化最初的视觉比较，并创建形状文件来突显冰川消融，而无需花费时间筛选合适的数据集并进行下载分析。随着我们将更多ENVI功能封装为ENVI任务，此类应用的可能性几乎是无限的。ENVI 服务引擎让您能够快速、轻松地将分析带到数据所在地，节省下载时间，同时利用强大的处理工具。