В повседневной работе с пространственными данными нам часто приходится отвечать на вопрос: «А как изменилась площадь посевов за последние годы?» Раньше это требовало поиска снимков, их предобработки, классификации и визуализации. Сегодня задачу можно решить за несколько минут — без установки софта и без написания кода.
Мы протестировали веб-сервис Esri Sentinel-2 Land Cover Explorer и подготовили пошаговую инструкцию для коллег, которым нужен быстрый и наглядный результат.
Esri Sentinel-2 Land Cover Explorer — бесплатное веб-приложение на базе ArcGIS Living Atlas. Оно содержит готовые годовые карты земного покрова всего мира с разрешением 10 метров за период с 2017 по 2025 год. Данные построены на мультиспектральных снимках Sentinel-2 и обработаны моделями глубокого обучения от Impact Observatory.
Шаг 1. Открываем сервис
Переходим по адресу: livingatlas.arcgis.com/landcoverexplorer
Шаг 2. Навигируем к объекту интереса
В строке поиска вводим название района, области или конкретного населённого пункта. Карта автоматически масштабируется к нужной территории. Масштаб рекомендуем выбирать такой, чтобы исследуемая территория полностью помещалась в экран — это обеспечит корректный расчёт статистики.
Шаг 3. Выбираем режим сравнения
В левой панели переключаемся на вкладку «Swipe» (Сравнение). Этот режим разделит экран на две части вертикальной линией и позволит сопоставить два года.
В выпадающих списках выбираем:
- Левая часть — базовый год (например, 2017)
- Правая часть — целевой год (например, 2025)
Шаг 4. Фильтруем только сельхозкультуры
Для анализа сельхозугодий нас интересует класс Crops (сельскохозяйственные культуры), который отображается жёлтым цветом. В блоке «Classes» снимаем галочки со всех классов, кроме «Crops». На карте останутся только жёлтые полигоны — это и есть сельхозугодья. Сразу видно, где появились новые поля, а где, наоборот, произошла застройка или запущение.
Шаг 5. Читаем статистику
В правом нижнем углу экрана сервис динамически рассчитывает изменение площади каждого класса в процентах относительно видимой территории. Для класса «Crops» мы видим:
- абсолютное и относительное изменение площади между двумя годами,
- тренд: рост, снижение или стабильность.
Если развернуть панель статистики, можно увидеть детализацию по всем девяти классам и понять, за счёт чего именно произошло изменение сельхозугодий (например, переход в категорию «Built Area» при урбанизации или «Trees» при лесовосстановлении).
Шаг 6. Экспортируем результат
Кнопка «Download GeoTIFF» позволяет скачать растр для дальнейшей обработки в ArcGIS Pro, QGIS или любом другом ГИС-пакете.
Помимо готовых карт земного покрова, Esri Land Cover Explorer позволяет переключиться на исходные мультиспектральные снимки Sentinel-2. Это полезно, когда нужно убедиться, что алгоритм классификации не ошибся: например, отличить засеянное поле от залежи или определить, не принял ли он сухую стерню за голую землю.
В панели «Визуальные рендеры» доступно шесть вариантов отображения:
- Натуральный цвет — привычный вид, как с самолёта.
- Сельское хозяйство — усилен контраст посевов, удобно для оценки границ полей.
- Цветной ИК-диапазон — здоровая растительность выделяется ярко-красным, что позволяет быстро оценить фитомассу.
- СВИР (SWIR) — помогает выявить влажность почвы и степень увлажнения растений.
- НДВИ (NDVI) — индекс вегетации: чем выше значение, тем лучше состояние посевов.
- НДМИ (NDMI) — индекс влажности, полезен для оценки стресса растений от засухи или переувлажнения.
На примере со скриншота видно сравнение 2017 и 2025 годов в режиме «Цветной ИК-диапазон»: поля слева (2017) выглядят более насыщенными, тогда как справа (2025) часть угодий приобрела коричневатый оттенок — признак запущения или смены культуры. Это визуально подтверждает цифры статистики: доля сельхозкультур (Crops) на этой территории сократилась на 7,6 %, при этом площадь пастбищ (Rangeland) выросла на 7 %, а застроенных территорий (Built) — на 0,2 %.
Попробуйте сами — на весь процесс от открытия сайта до аналитики и готового скриншота уйдёт меньше времени, чем на прочтение этой статьи.