Щомісячні мозаїки Sentinel-1 нещодавно були додані до Коперникової системи даних та програми Copernicus Browser.
Дані Sentinel-1, отримані з радіолокаційних супутників програми Copernicus, дають цінне уявлення про земну поверхню з високою точністю. На відміну від оптичних супутників, радіолокаційні зображення можуть проникати крізь хмари й на них не впливають умови освітлення, що робить їх надзвичайно надійними для постійного моніторингу. Ця можливість особливо важлива для регіонів із частою хмарністю та у періоди слабкого сонячного світла, наприклад у зимові місяці чи полярні регіони. Дані, зібрані Sentinel-1, мають вирішальне значення для різноманітних застосувань, включаючи боротьбу зі стихійними лихами, моніторинг навколишнього середовища та міське планування.
Крім того, радіолокаційні вимірювання зворотного розсіювання з Sentinel-1 дозволяють виявляти та аналізувати зміни поверхні з часом. Ці зміни можуть свідчити про природні процеси, такі як вирубка лісів, динаміка льодовикового покриву та коливання вологості ґрунту, а також людську діяльність, таку як розширення міст і ведення сільського господарства. Це робить дані Sentinel-1 наріжним каменем як для наукових досліджень, так і для практичного застосування в управлінні ресурсами.
Дані радіолокатора із синтезованою апертурою (SAR), такі як дані, надані Sentinel-1, дуже складні та потребують значної попередньої обробки, щоб бути корисними для аналізу. Типові кроки включають калібрування для усунення шуму датчика, радіометричну корекцію місцевості для коригування топографічних ефектів і ортотрансформацію для забезпечення просторової точності. Ці кроки необхідні для перетворення необроблених радіолокаційних даних у готові до аналізу дані (ARD), які можна надійно використовувати у географічних інформаційних системах (GIS) та інших аналітичних інструментах.
Однак процес перетворення даних SAR – це інтенсивне обчислення і вимагає досвіду у методах дистанційного зондування. На щастя, API Sentinel Hub від CDSE спрощує цей процес, дозволяючи користувачам виконувати ці етапи попередньої обробки на льоту. З додаванням місячних мозаїк Sentinel-1 ця зручність стає ще кращою, надаючи попередньо оброблені набори даних. Ці набори даних ARD рівня 3 готові до використання, таким чином знижуючи планку для використання даних SAR у різних програмах.
Новий набір даних складається з щомісячних композитних даних Sentinel-1, які радіометрично скориговані на рельєф місцевості, щоб забезпечити чітке й точне представлення земної поверхні. Наразі ці мозаїки доступні за весь 2023 рік, а незабаром планується включити дані за 2020 рік. Після збору відгуків від спільноти команда прагне обробити історичні дані, забезпечуючи повне часове охоплення.
Ці мозаїки створені для полегшення використання даних SAR, забезпечуючи узгоджені зображення, які особливо корисні для аналізу часових рядів і моніторингу змін у часі. Пропонуючи цей набір даних, екосистема Copernicus Data Space Ecosystem дозволяє ефективніше використовувати дані Sentinel-1 для широкого спектру застосувань, від моніторингу навколишнього середовища до розвитку міст.
Побудова місячних мозаїк Sentinel-1 починається з обробки даних Sentinel-1 GRD для вирівнювання рельєфу гамма-нульового зворотного розсіювання. Це включає у себе застосування радіометричної корекції рельєфу для врахування топографічних варіацій, гарантуючи, що вимірювання радіолокаційного зворотного розсіювання точно відображають властивості поверхні. Потім оброблені дані об’єднуються за допомогою багаточасового алгоритму композиції, який використовує зважування локальної роздільної здатності для зменшення шуму та підвищення просторової однорідності. Це означає, що середньозважене значення обчислюється з усіх дійсних окремих пікселів зображення протягом місяця, застосовуючи вищу вагу до пікселів із вищою локальною роздільною здатністю.
Отримані місячні мозаїки створюються шляхом агрегування даних за кожен місяць, що забезпечує послідовне та повне уявлення про стан поверхні. Цей метод гарантує, що мозаїка не тільки точна, але й проста у використанні, позбавляючи користувачів від необхідності виконувати складні завдання попередньої обробки. Дати окремих мозаїк стосуються початку інтервалу композиції, наприклад мозаїка 1 січня 2023 року складається із зображень, отриманих у період з 1 по 31 січня. Такі набори даних дозволяють класифікувати культури e хмарних регіонах.
Цикли врожаю біля Еммелоорда, Нідерланди. Співвідношення RGB, січень-грудень 2023 р.
Щомісячні мозаїки Sentinel-1 особливо цінні для додатків машинного навчання, таких як класифікація культур. Як правило, на зображення Sentinel-1 впливають локальні зміни інтенсивності сигналу, спричинені випадковістю шляху відбиття. На окремих зображеннях спектру-корекція передбачає просторову ядерну фільтрацію, що часто знижує ефективну роздільну здатність. Плями значно зменшуються під час процесу мозаїки.
Crops Glasco, Канзас, травень 2023 р.: Візуалізація співвідношення RGB орторектифікованого одного зображення Sentinel-1
Забезпечуючи узгоджені високоякісні зображення, ці мозаїки дозволяють розробляти та навчати моделі, які можуть точно ідентифікувати та контролювати типи культур, оцінювати стадії росту та прогнозувати врожайність. Можливість використання радіолокаційних даних, на які не впливає хмарний покрив, але чутливі до біомаси культур і вологості, забезпечує ефективну роботу цих моделей цілий рік.
Крім сільського господарства, ці мозаїки також корисні для моніторингу екологічних змін, таких як вирубка лісів, розростання міст і динаміка ґрунтового покриву. Вони забезпечують надійний набір даних для відстеження змін у часі, підтримки зусиль у сфері збереження, міського планування та управління ресурсами.
Такі зображення виявляють властивості ландшафту, які приховані для оптичних зображень, це зміни мінерального складу або нерівності рельєфу.
Інтерпретація візуалізованих зображень SAR не є тривіальною: ці набори даних не мають «справжнього кольору», як оптичні зображення. Крім того, властивості сигналу зворотного розсіювання є складними та керуються кількома фізичними процесами одночасно.
Загалом, інтенсивність зображення SAR залежить від кута падіння, складу (фактично діелектричної проникності) та структури поверхні. Зокрема, має значення текстура поверхні, що відбиває, на довжині хвилі датчика.
Це означає, що найважливішою властивістю ландшафту, яку ми бачимо на необроблених даних SAR, є рельєф: схили, направлені до датчика, мають вищу інтенсивність, ніж схили, направлені в інший бік.
Гори поблизу Краня, Словенія: щомісячна лінійна мозаїка Sentinel-1 VV gamma0, 1 грудня 2023 р
Для зображень Sentinel-1 SAR немає різних довжин хвиль, які б відповідали «смугам» оптичних зображень, але є різні поляризації: VV і VH (або HH + HV для композиту DH). Ко-поляризація означає, що сигнал відбивається у тій самій поляризації, в якій він був випромінюваний, тоді як крос-поляризація означає, що поляризація сигналу змінюється під час процесу відображення. Майже всі радіолокаційні сигнали мають ко-поляризовану та крос-поляризовану складові, але відповідна потужність цих компонентів змінюється залежно від характеру розсіювання (відображення). Сигнал радара можна відбити кількома різними способами, і кожен із них можна інтерпретувати за результатами.
Візуалізація основних типів розсіювання аеропорту Франкфурт-на-Майні: квартальна мозаїка Sentinel-2 True Colour
Візуалізація основних типів розсіювання аеропорту Франкфурт-на-Майні: місячний композит Sentinel-1, VV децибел gamma0
Візуалізація основних типів розсіювання аеропорту Франкфурт-на-Майні: місячний композит Sentinel-1, VH децибел gamma0
На цьому зображенні лісова та трав’яна рослинність навколо аеропорту в основному викликають розсіювання об’єму з сильними сигналами в ко- та трохи слабшими в крос-поляризації. Асфальтові поверхні (дороги та злітно-посадкові смуги) і водні поверхні (озера, річки) створюють поверхневе розсіювання з низьким рівнем зворотного сигналу. Будівлі (термінали аеропорту, житлові райони) створюють подвійний відскок, створюючи сильні зворотні сигнали у співполяризації, а також деякі сильні відбиття в крос-поляризації.
Щомісячні мозаїки Sentinel-1 наразі доступні через браузер Copernicus , Sentinel Hub і CDSE S3 . Ці платформи надають користувачам інструменти для перегляду, завантаження та інтеграції мозаїк у власні робочі процеси. Браузер Copernicus пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для вивчення даних, тоді як API Sentinel Hub забезпечує плавну інтеграцію у програми ГІС та інші аналітичні інструменти.
Набір даних також доступний в інтерфейсі OData , що ще більше розширює доступність і зручність використання цих мозаїк. Це доповнення дозволить користувачам використовувати весь потенціал даних Sentinel-1, інтегруючи їх у більш широкий спектр програм і платформ.
Джерело: Copernicus
