数据源

数据是当今的新石油，但如果这些数据被实际用于监测世界各地的石油呢？

石油是一个涉及许多国家的地区，长期以来一直是风暴的中心。监测全球石油库存并不容易，因为没有人清楚地球上剩余的石油量。

Orbital Insight，一家地理空间大数据公司，分析了大量浮盖油罐的照片。
当这些油罐的油位下降时，盖子也会下沉，太阳投射在油箱内部的阴影也会改变。通过检测这些阴影的变化模式，分析师可以估计它所监控的所有油罐中的可用油量。
该公司使用计算机视觉和深度学习等技术来进行分析，这反过来有助于发现影响全球经济的信息，如石油盈余或短缺。

卫星拍摄油桶图像

因此，卫星影像领域是一个宝贵的数据资源，当充分利用时，可以为我们提供可操作的信息以便分析。

目的

本文中，我们将利用卫星影像检测一个地区的植被。旨在让读者熟悉卫星影像数据的概念，以及如何分析数据来调查现实世界的环境和人道主义挑战。

研究区域

我特别想知道印度中部的植被密度。因此，本文中的数据集属于该区域。和其他地区的分析方式是一样的。

卫星影像综述

卫星影像由卫星收集的地球（或其他行星）的图像。政府或私人公司拥有这些卫星。卫星影像公司通过向政府和企业（如苹果地图和谷歌地图）发放许可证来销售图像。

设置环境

需要系列依赖库：

  • Planet’s Python Client
  • Rasterio地理信息系统使用GeoTIFF和其他格式来组织和存储栅格数据集如卫星影像和地形模型。Rasterio是一个读写这些格式的Python库，并提供了基于Numpy的N数组和GeoJSON的Python API。
  • numpy
  • matplotlib
  • requests

获取数据