랜드샛 영상은 환경 모니터링, 토지 이용 계획, 그리고 과학 연구의 초석이 되었습니다. 수십 년간 무료로 이용 가능한 위성 데이터 덕분에 전문가와 연구자들은 지구 표면의 변화를 놀라울 정도로 상세하게 추적할 수 있습니다. 하지만 이 데이터를 최대한 활용하려면 적절한 도구가 필요합니다. 이 글에서는 간단한 뷰어부터 고급 분석 도구까지, 랜드샛 영상 작업에 가장 유용한 플랫폼과 소프트웨어를 살펴보겠습니다.
1. 플라이픽스
FlyPix는 Landsat과 같은 위성 이미지에 대한 접근, 분석 및 해석을 더욱 쉽게 할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 지리공간 분석 플랫폼을 구축했습니다. 저희 플랫폼은 AI 기반 모델을 사용하여 자동 객체 감지, 토지 이용 분류 및 다중 시간 변화 추적을 지원합니다. 사용자는 인터랙티브 맵 인터페이스에서 이미지를 직접 보고 작업하거나, 자동화된 워크플로를 위해 저희 API를 통해 연결할 수 있습니다. Landsat을 포함한 장기 위성 데이터 세트를 지원하여 조직이 시간 경과에 따른 환경 변화, 도시 개발 및 토지 이용 패턴을 정밀하고 대규모로 모니터링할 수 있도록 지원합니다.
주요 내용:
- 다중 시간 Landsat 이미지 분석 지원
- 객체 감지 및 토지 이용 분류를 위한 내장 도구
- 자동화된 데이터 워크플로를 위한 API 액세스
- 데이터 탐색을 위한 시각적 맵 인터페이스
- 시간에 따른 이미지를 분석하는 AI 모델
누구에게 가장 적합할까요?
- 토지 피복 변화를 추적하는 환경 분석가들
- 도시 계획자 및 인프라 연구자
- 시계열 위성 데이터를 사용하는 GIS 팀
- 맞춤형 앱에 위성 통찰력을 통합하는 개발자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: 플라이픽스닷에이아이
- 주소: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- 전화: +49 6151 2776497
- 이메일: info@flypix.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. 아틀라스
Atlas는 Landsat Look 영상을 시각적이고 검색 가능한 환경으로 통합하는 공간 데이터 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 공공 및 상업용 위성 데이터를 통합 시스템으로 통합하여 사용자가 전 세계 여러 지역의 과거 및 현재 영상을 탐색할 수 있도록 지원합니다. 인터페이스에는 날짜, 운량, 센서 유형별로 Landsat 데이터를 필터링할 수 있는 지도 기반 뷰어가 포함되어 있습니다.
Atlas는 코딩 없이 이미지에 대한 접근을 간소화하고 표준 지리공간 형식으로 데이터 내보내기를 지원합니다. 이미지 나란히 비교 및 전 세계 커버리지 기능을 갖춘 Atlas는 Landsat 데이터를 기반으로 하는 장기적인 환경 모니터링 및 토지 이용 분석에 유용합니다.
주요 내용:
- 검색 가능한 시각적 Landsat Look 이미지에 액세스
- 정확한 선택을 위한 날짜, 센서 및 클라우드 커버 필터
- 나란히 비교하는 이미지 도구
- 다양한 데이터 소스의 글로벌 범위
- 지리공간 형식의 내보내기 기능
누구에게 가장 적합할까요?
- 환경 전문가들이 풍경 변화를 추적하고 있다
- 역사적인 Landsat 영상을 사용하는 연구원들
- 지리공간 분야의 교육자와 학생
- 코딩 없이 위성 데이터에 빠르게 액세스해야 하는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: atlas.co
- 링크드인: www.linkedin.com/company/atlasmapshq
- 트위터: x.com/AtlasMapsHQ
- 인스타그램: www.instagram.com/life.at.atlas
3. 세계관
Worldview는 NASA에서 개발한 온라인 위성 이미지 뷰어로, 사용자가 전 세계 거의 실시간 지구 데이터를 인터랙티브하게 탐색할 수 있도록 지원합니다. 웹 기반 지도 인터페이스를 통해 Landsat 시리즈를 포함한 수백 개의 데이터 레이어에 접근할 수 있습니다. 사용자는 위성이 통과한 후 몇 시간 이내에 이미지를 확인하고, 여러 데이터 세트를 중첩하고, 분석을 위해 스냅샷을 다운로드할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 시간 경과에 따른 변화를 비교할 수 있는 타임라인 탐색 기능을 지원합니다. 심층적인 처리용으로 설계되지는 않았지만, 특히 과거 또는 실시간 Landsat 이미지 작업 시 토지 피복, 산불, 식생 등을 빠르게 시각화하고 모니터링하는 데 유용합니다.
주요 내용:
- 전 세계 위성 이미지에 거의 실시간으로 접근 가능
- 과거 데이터가 포함된 Landsat 레이어 포함
- 여러 날짜 비교를 위한 사용자 정의 가능한 타임라인
- 오버레이 옵션이 있는 대화형 지도 뷰어
- 선택된 뷰에 대한 간단한 다운로드 기능
누구에게 가장 적합할까요?
- 지구 관측 데이터에 빠르게 접근해야 하는 연구원들
- 교육 과정에서 위성 이미지를 사용하는 교육자와 학생
- 화재나 삼림 벌채와 같은 사건을 모니터링하는 환경 분석가
- 복잡한 도구 없이 글로벌 변화에 대한 시각적 통찰력을 원하는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: worldview.earthdata.nasa.gov
4. EOSDA 랜드뷰어
EOSDA LandViewer는 Landsat 임무 전체 아카이브를 포함하여 광범위한 지구 관측 데이터에 접근할 수 있는 웹 기반 위성 영상 플랫폼입니다. 이 도구를 통해 사용자는 스펙트럼 대역 조합, 식생 지수, 변화 감지 옵션을 사용하여 위성 영상을 검색, 시각화 및 분석할 수 있습니다. LandViewer는 사용자 지정 영역 선택, 시계열 분석, 직접 영상 비교 기능을 지원하여 과거 및 최신 모니터링 작업 모두에 적합합니다.
이 플랫폼에는 다양한 형식의 데이터를 다운로드할 수 있는 내장 도구가 포함되어 있으며, 농업, 임업, 환경 분야의 확장된 기능을 위해 다른 EOSDA 서비스와 통합됩니다.
주요 내용:
- 구름 덮개 필터링을 통한 전체 Landsat 이미지 아카이브에 액세스
- 실시간 및 과거 영상 시각화
- NDVI 및 기타 식생 지수 도구
- 변경 감지 및 시계열 분석
- 다양한 지리공간 형식의 내보내기 옵션
누구에게 가장 적합할까요?
- 농업 및 임업 동향을 모니터링하는 분석가들
- 토지 피복 변화 연구를 위해 Landsat을 사용하는 연구원들
- 사용자 정의 영역 분석이 필요한 GIS 사용자
- 시계열 위성 데이터를 다루는 전문가
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: eos.com
- 페이스북: www.facebook.com/EOSDA
- 링크드인: www.linkedin.com/company/eos-data-analytics
- 트위터: x.com/eos_da
- 인스타그램: instagram.com/eosdataanalytics
5. 사가 지스
SAGA GIS(System for Automated Geoscientific Analyses)는 랜드샛(Landsat) 임무 데이터를 포함한 위성 이미지 처리를 위한 다양한 도구를 포함하는 오픈소스 데스크톱 애플리케이션입니다. 이 소프트웨어는 래스터 및 벡터 형식을 지원하며 이미지 분류, 대역 산술, NDVI 계산, 주성분 분석 및 비지도 클러스터링을 위한 상세한 모듈을 제공합니다.
"이미지 - 위성 도구" 섹션은 Landsat과 같은 위성 데이터를 처리하도록 특별히 설계되어 사용자가 대기 보정, 식생 지수 계산, 그리고 특징 추출을 수행할 수 있도록 합니다. 설치가 필요하고 약간의 학습이 필요하지만, SAGA GIS는 맞춤형 또는 상세 분석이 필요한 사용자에게 강력한 옵션입니다.
주요 내용:
- 다양한 Landsat 처리 기능 지원
- NDVI, PCA, 분류 및 대역 수학을 위한 모듈
- 광범위한 과학적 문서가 포함된 오픈 소스
- 래스터 및 벡터 데이터 형식을 모두 처리합니다.
- 대기 보정 및 스펙트럼 분석이 가능합니다.
누구에게 가장 적합할까요?
- 고급 이미지 분석이 필요한 GIS 전문가
- 자세한 위성 데이터 연구를 수행하는 연구원들
- Landsat 이미지를 사용하여 오프라인으로 작업하는 사용자
- 사용자 정의 가능한 도구를 찾는 학생 및 과학자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: saga-gis.sourceforge.io
6. GRASS GIS
GRASS GIS(지리자원분석지원시스템)는 Landsat 데이터를 포함한 위성 이미지 처리 및 분석을 위한 강력한 도구를 제공하는 오픈소스 GIS 소프트웨어입니다. 이미지 처리 기능에는 방사 및 대기 보정, 지도 및 비지도 분류, 식생지수 계산, 시간 경과에 따른 변화 감지 기능이 포함됩니다.
GRASS는 래스터 및 벡터 데이터를 모두 지원하며, 전용 영상 모듈을 사용하여 다중 대역 영상 작업을 수행할 수 있습니다. 유연성과 심도를 고려하여 설계된 이 시스템은 고급 분석 기능이 필요하고 명령줄 작업이나 자동화 스크립팅에 익숙한 사용자에게 적합합니다.
주요 내용:
- Landsat 이미지 분류 및 수정을 위한 고급 도구
- NDVI, Tasseled Cap 및 시간 분석을 위한 모듈
- 래스터 및 벡터 기반 워크플로를 모두 지원합니다.
- 세부적인 스펙트럼 및 공간 이미지 처리가 가능합니다.
- 오픈 소스이며 연구 작업에 맞게 사용자 정의가 가능합니다.
누구에게 가장 적합할까요?
- 장기 연구를 위해 Landsat을 사용하는 원격 감지 전문가
- 처리 워크플로를 제어해야 하는 GIS 분석가
- 지공간 과학 분야의 학술 연구자 및 학생
- 기술 인터페이스와 스크립팅에 익숙한 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: grass.osgeo.org
- 링크드인: www.linkedin.com/company/grass-gis
- 트위터: x.com/grassgis
7. gvSIG
gvSIG는 공간 데이터 관리, 분석 및 시각화를 위해 설계된 오픈소스 데스크톱 GIS 애플리케이션입니다. 다양한 래스터 및 벡터 형식을 지원하며, 영상 분류, 대역 산술, NDVI 계산, 지도 학습 또는 비지도 학습 등 원격 탐사 작업을 위한 특정 도구를 포함하고 있습니다. gvSIG를 사용하면 Landsat 영상을 플랫폼 내에서 직접 가져와 분석할 수 있어 토지 이용 모니터링 및 환경 평가에 유용합니다.
또한 플러그인 확장 기능을 지원하여 필요한 경우 더욱 전문적인 처리가 가능합니다. 이 소프트웨어는 다국어를 지원하며 다양한 운영 체제와 호환되도록 설계되었습니다.
주요 내용:
- Landsat 래스터 이미지 및 분석 도구에 대한 전체 지원
- 분류 및 대역 수학을 위한 원격 감지 모듈
- NDVI 및 식생지수 계산 도구 포함
- 확장된 기능을 위한 플러그인 아키텍처
- 다중 플랫폼 및 여러 언어로 제공
누구에게 가장 적합할까요?
- 데스크톱 환경에서 위성 데이터를 사용하는 GIS 사용자
- Landsat을 이용해 토지 피복을 분석하는 환경 전문가
- 공간 분석을 위한 오픈 소스 솔루션이 필요한 연구자
- 원격 감지 지원이 가능한 사용자 정의 가능한 GIS 도구를 찾는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.gvsig.com
- 페이스북: www.facebook.com/gvSIG
- 트위터: x.com/gvsig
- 링크드인: www.linkedin.com/groups/gvSIG-4478025
- 이메일: info@gvsig.com
8. 에스리 ArcGIS 프로
Esri의 ArcGIS Pro는 Landsat 영상 작업을 위한 고급 도구를 포함하는 전문 데스크톱 GIS 플랫폼입니다. Living Atlas of the World를 통해 전체 Landsat 아카이브에 직접 접근할 수 있도록 지원하여 사용자가 동일한 환경에서 영상을 검색, 시각화 및 분석할 수 있도록 합니다.
ArcGIS Pro는 이미지 분류, 변화 감지, 스펙트럼 분석 및 시계열 탐색 도구를 제공합니다. 사용자는 래스터 함수를 적용하여 이미지를 향상시키고, NDVI와 같은 식생 지수를 계산하고, 훈련 샘플을 사용하여 지도 분류를 수행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대규모 분석과 상세한 지역 연구를 모두 처리할 수 있도록 설계되었으며, 다양한 사용자 정의 옵션을 제공합니다.
주요 내용:
- Living Atlas를 통해 Landsat 이미지에 직접 액세스
- NDVI, 분류 및 시간 분석을 위한 내장 도구
- 즉석 이미지 처리를 위한 래스터 함수
- 클라우드 및 로컬 데이터 워크플로와의 통합
- 고해상도 시각화 및 분석 지원
누구에게 가장 적합할까요?
- 복잡한 공간 분석을 수행하는 GIS 전문가
- 도시 또는 환경 계획에 Landsat을 사용하는 조직
- 대규모 위성 시계열을 다루는 분석가
- 이미지 분류 및 변경 감지를 위한 강력한 도구가 필요한 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.esri.com
- 주소: 500 7th Avenue, 9th Floor, 뉴욕시, 미국
- 전화: 212-349-3700
- 페이스북: www.facebook.com/esrigis
- 트위터: x.com/Esri
- 인스타그램: www.instagram.com/esrigram
- 링크드인: www.linkedin.com/company/esri
9. 글로벌 매퍼
Blue Marble Geographics에서 개발한 Global Mapper는 Landsat 위성 이미지를 포함한 다양한 래스터 및 벡터 형식을 지원하는 다재다능한 GIS 애플리케이션입니다. 사용자는 Landsat 데이터를 직접 가져와 NDVI, 지형 모델링, 분류, 변화 감지 등 다양한 이미지 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 USGS의 Landsat을 포함한 여러 무료 위성 이미지 소스에 대한 기본 액세스를 제공합니다.
사용자는 다중 대역 데이터를 시각화하고, 사용자 지정 셰이더를 적용하고, 일괄 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 스크립팅 인터페이스와 지형 분석 도구를 갖춘 Global Mapper는 강력한 데스크톱 기반 위성 이미지 워크플로를 필요로 하는 전문가에게 실용적인 선택입니다.
주요 내용:
- Landsat 데이터의 직접 가져오기 및 분석 지원
- USGS Earth Explorer와 같은 무료 Landsat 소스에 액세스
- NDVI, 분류 및 고도 모델링을 위한 도구
- 스크립팅 및 일괄 처리 기능
- 3D 지형 시각화 및 분석 기능
누구에게 가장 적합할까요?
- 자세한 지형 및 스펙트럼 분석이 필요한 GIS 전문가
- 환경 모니터링에 Landsat 데이터를 사용하는 분석가
- 다중 소스 래스터 및 벡터 데이터 세트를 사용하는 사용자
- 스크립팅 옵션이 있는 데스크톱 솔루션을 찾는 전문가
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.bluemarblegeo.com
- 페이스북: www.facebook.com/bluemarble.geographics
- 인스타그램: www.instagram.com/bluemarblegeo
- 링크드인: www.linkedin.com/company/blue-marble-geographics
10. 트림블 eCognition
Trimble eCognition은 Landsat 데이터를 포함한 위성 영상에서 의미 있는 정보를 추출하도록 설계된 고급 객체 기반 영상 분석(OBIA) 소프트웨어입니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 규칙 기반 분류, 분할 및 변화 감지 기술을 사용하여 다중 소스 래스터 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. eCognition은 스펙트럼, 공간 및 상황 정보의 통합을 지원하여 상세한 매핑 및 모니터링 작업을 수행합니다. 자동화된 워크플로 기능을 통해 대규모 데이터 세트 및 반복 분석에 적합합니다. 스크립팅 및 모델 개발을 지원하는 이 도구는 픽셀 기반 분석으로는 부족하고 더욱 체계적인 분석이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
주요 내용:
- Landsat 영상의 객체 기반 분류 및 분할
- 다중 소스 래스터 데이터 및 시계열 분석을 지원합니다.
- 반복 가능한 워크플로를 위한 규칙 기반 자동화
- 하나의 환경에서 스펙트럼 및 공간 데이터 통합
- 스크립팅 지원을 통한 사용자 정의 모델 개발
누구에게 가장 적합할까요?
- 세부적인 객체 기반 분석이 필요한 원격 감지 전문가
- 토지 이용 및 토지 피복 분류를 수행하는 분석가
- Landsat을 사용하여 변화 감지 작업을 하는 연구원들
- 대규모 위성 이미지 워크플로를 자동화하는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: geospatial.trimble.com
- 링크드인: www.linkedin.com/showcase/trimble-geospatial
- 인스타그램: www.instagram.com/trimblegeospatial
- 페이스북: www.facebook.com/TrimbleSurvey
11. NOAA 디지털 해안 데이터 뷰어
NOAA 디지털 해안 데이터 뷰어(Digital Coast Data Viewer)는 일부 Landsat 영상을 포함한 해안 지공간 데이터에 대한 접근을 제공하는 온라인 플랫폼입니다. 주로 해안 및 해양 환경에 초점을 맞추고 있지만, 사용자는 해안선 변화, 토지 피복, 고도, 서식지 관련 데이터 세트를 탐색하고 다운로드할 수 있습니다. 사용자는 여러 데이터 레이어를 중첩하고, 필터를 적용하고, 해안선을 따라 시간적 변화를 시각화할 수 있습니다.
이 도구는 Landsat 전용 도구는 아니지만 해안 지역의 장기 환경 분석 및 계획에 유용한 과거 Landsat 기반 토지 피복 데이터 세트를 포함합니다.
주요 내용:
- Landsat 영상에서 파생된 해안 토지 피복 데이터
- 레이어 오버레이 및 필터링이 가능한 대화형 뷰어
- 해안선 변화 및 고도 데이터 세트 사용 가능
- 선택한 지리공간 데이터 세트를 다운로드하는 옵션
- 장기 해안 추세를 보기 위한 도구
누구에게 가장 적합할까요?
- 해안 계획자 및 자원 관리자
- 해안선과 서식지 변화를 연구하는 환경 과학자들
- 육지-물 경계 구역에 대해 연구하는 연구원들
- Landsat 데이터를 해안 분석에 적용하는 데 중점을 둔 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: coast.noaa.gov
- 페이스북: www.facebook.com/NOAADigitalCoast
- 인스타그램: www.instagram.com/NOAADigitalCoast
- 트위터: x.com/NOAADigCoast
- 링크드인: www.linkedin.com/showcase/noaa-coastal-management
12. 폴사르프로
PolSARPro(Polarimetric SAR Processing and Education Tool)는 유럽우주국(ESA)에서 개발한 편광 합성개구레이더(PolSAR) 데이터 처리 및 분석을 위한 전문 소프트웨어입니다. Landsat처럼 광학 데이터보다는 레이더 영상에 중점을 두지만, 종합적인 분석을 위해 다중분광 데이터셋과의 통합을 지원합니다. 이 도구는 편광 특성의 데이터 보정, 분해, 분류 및 시각화 기능을 포함합니다.
PolSARPro는 연구 및 교육 목적으로 널리 사용되며, 지구 표면과 레이더 신호의 복잡한 상호작용을 이해하기 위한 상세한 알고리즘과 워크플로를 제공합니다. 또한, 추가적인 데이터 레이어와 통찰력을 제공하여 광학 위성 분석을 보완합니다.
주요 내용:
- 편광 SAR 데이터 처리 전문
- 교정, 분해 및 분류를 위한 도구가 포함되어 있습니다.
- Landsat을 포함한 다중 스펙트럼 영상과의 통합을 지원합니다.
- 연구 및 교육을 위해 설계된 세부적인 알고리즘
- 광범위한 문서와 커뮤니티 지원을 갖춘 오픈 소스
누구에게 가장 적합할까요?
- 레이더 및 다중 스펙트럼 데이터에 초점을 맞춘 원격 감지 연구원
- 과학자들은 SAR과 광학 영상을 결합하여 토지 피복을 분석합니다.
- 고급 위성 데이터 처리 기술을 가르치는 교육자
- Landsat 데이터와 함께 자세한 편파 분석이 필요한 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: earth.esa.int/eogateway/tools/polsarpro
- 페이스북: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- 트위터: x.com/ESA_EarthOnline
13. 지맵
Geemap은 Google Earth Engine을 사용하여 Landsat 영상을 포함한 지구 관측 데이터의 대화형 매핑 및 분석을 용이하게 하도록 설계된 오픈소스 Python 패키지입니다. 최소한의 코딩으로 위성 데이터를 시각화하고 처리할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, Google Earth Engine의 방대한 데이터 카탈로그와 Python의 분석 기능을 결합했습니다. 사용자는 동적 지도를 생성하고, 식생 지수를 적용하고, 변화 감지를 수행하고, 시계열 분석을 생성할 수 있습니다.
Geemap은 다양한 형식으로 결과를 내보내는 기능을 지원하고 Jupyter Notebooks와 잘 통합되므로 교육, 연구, 운영 목적에 적합합니다.
주요 내용:
- Landsat 및 기타 위성 데이터를 활용한 Python 기반 대화형 매핑
- Google Earth Engine의 광범위한 데이터 카탈로그에 액세스
- NDVI, 변화 감지 및 시계열 분석을 위한 도구
- Jupyter Notebooks와 호환되어 시각화가 간편합니다.
- 다양한 형식으로 지도 및 분석 결과 내보내기 지원
누구에게 가장 적합할까요?
- Python에서 Landsat 데이터를 사용하는 연구원 및 교육자
- 사용자 정의 가능한 Earth Engine 액세스가 필요한 GIS 전문가
- 위성 데이터를 다른 데이터 세트와 결합하는 데이터 과학자
- 코딩 환경에서 대화형 매핑을 원하는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: geemap.org
- 트위터: x.com/giswqs
- 링크드인: www.linkedin.com/in/giswqs
14. 센티넬 허브 API
Sentinel Hub API는 프로그래밍 가능한 웹 서비스를 통해 Landsat 데이터를 포함한 위성 영상에 대한 간소화된 액세스를 제공하는 클라우드 기반 서비스입니다. 이 API를 통해 사용자는 필요에 따라 다중 분광 영상을 검색, 추출 및 처리할 수 있으며, 맞춤형 시각화, 분광 지수 및 여러 위성 소스의 데이터 융합을 지원합니다. GIS 플랫폼, 웹 애플리케이션 및 데이터 과학 워크플로와의 통합도 가능합니다.
Sentinel Hub는 클라우드 처리를 통해 대용량 데이터 세트를 효율적으로 처리하여 로컬 스토리지 및 컴퓨팅의 필요성을 줄입니다. 이 플랫폼은 시계열 분석, 변화 감지를 지원하며, 추가 분석이나 시각화에 적합한 다양한 형식으로 데이터를 제공합니다.
주요 내용:
- Landsat 및 기타 위성 이미지에 대한 주문형 액세스
- 빠르고 확장 가능한 데이터 처리를 위한 클라우드 처리
- 사용자 정의 가능한 스펙트럼 지수 및 이미지 시각화
- GIS, 웹 앱 및 데이터 과학 도구와의 통합
- 시계열 및 변경 감지 분석 지원
누구에게 가장 적합할까요?
- Landsat 및 다중 스펙트럼 데이터를 사용하여 앱을 구축하는 개발자
- 확장 가능한 클라우드 기반 이미지 처리가 필요한 연구원
- 기존 워크플로와의 통합이 필요한 GIS 전문가
- 위성 시계열 및 분석을 사용하는 데이터 과학자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.sentinel-hub.com
- 주소: Cvetkova ulica 29, SI-1000 Ljubljana, 슬로베니아
- 전화: +386 (0) 1 320-61-50
- 이메일: info@sentinel-hub.com
- 트위터: x.com/sentinel_hub
- 링크드인: www.linkedin.com/showcase/sentinel-hub
- 페이스북: www.facebook.com/sentinelhub.by.planetlabs
15. 오픈에리얼맵
OpenAerialMap은 Landsat과 같은 위성 데이터를 포함하여 다양한 출처의 공개 라이선스 항공 영상을 수집하는 오픈소스 플랫폼입니다. 전 세계의 고해상도 항공 및 위성 영상을 검색, 미리보기, 다운로드할 수 있는 사용자 친화적인 지도 인터페이스를 제공합니다. 이 플랫폼은 커뮤니티의 기여를 지원하며, 인도주의, 환경 및 연구 분야에 대한 최신 영상 공유를 장려합니다.
OpenAerialMap은 주로 항공 영상에 중점을 두고 있지만, 지역별 분석을 위한 고해상도 옵션을 제공하여 Landsat 데이터를 보완합니다. 이 도구는 표준 지리공간 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, API와 통합되어 프로그래밍 방식 접근 및 맞춤형 워크플로를 지원합니다.
주요 내용:
- 공개적으로 라이선스된 항공 및 위성 이미지를 집계합니다.
- 데이터 탐색 및 다운로드를 위한 사용자 친화적인 지도 인터페이스
- 커뮤니티 기여 및 업데이트된 이미지 업로드를 지원합니다.
- 일반 GIS 형식으로 데이터 내보내기 가능
- 외부 애플리케이션과의 통합을 위한 API 액세스
누구에게 가장 적합할까요?
- 최신 공개 이미지가 필요한 인도주의 단체
- 다양한 공간 데이터 세트에 대한 액세스가 필요한 연구자
- 항공 및 위성 데이터를 결합하는 환경 분석가
- 오픈 데이터 소스를 사용하는 개발자 및 GIS 전문가
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: openaerialmap.org
- 이메일: info@openaerialmap.org
결론
다양한 요구와 전문 지식 수준에 맞춰 설계된 다양한 도구 덕분에 랜드샛 영상에 접근하고 분석하는 것이 더욱 쉬워졌습니다. 확장 가능한 처리 및 AI 기반 분석을 제공하는 Sentinel Hub 및 FlyPix와 같은 클라우드 기반 플랫폼부터 고급 사용자 정의 및 상세 이미지 처리를 제공하는 GRASS GIS 및 SAGA GIS와 같은 오픈소스 GIS 애플리케이션까지, 거의 모든 사용자를 위한 솔루션이 있습니다.
Worldview와 Atlas 같은 도구는 과거 데이터의 시각화와 탐색을 간소화하며, Trimble eCognition과 PolSARPro 같은 소프트웨어는 특화된 분석 기법을 지원합니다. 적절한 도구를 선택하는 것은 빠른 시각화, 심층적인 분류, 자동화된 워크플로 통합 등 구체적인 목표에 따라 달라집니다. 이러한 도구들을 효과적으로 활용함으로써 연구원, 기획자, 분석가는 환경 모니터링, 도시 계획, 과학 연구 분야에서 Landsat 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.