Космознімки

Основи дистанційного зондування: Від орбітального руху до аналізу даних

Щоб повністю розкрити потенціал дистанційного зондування, потрібно розуміти як дані збираються, обробляються та аналізуються

Опубліковано
03 вересня 2024

Дистанційне зондування — це спосіб отримання інформації про земну поверхню та розташовані на ній об’єкти шляхом реєстрації електромагнітного випромінювання, що відбивається від них, без безпосереднього контакту.

Типи орбітального руху супутників навколо Землі

Супутники можуть бути розміщені на кількох типах орбіт навколо Землі. Три поширені класи орбіт: низька навколоземна орбіта (приблизно від 160 до 2000 км над Землею), середня навколоземна орбіта (приблизно від 2000 до 35 500 км над Землею) і висока навколоземна орбіта (вище 35 500 км над Землею). Супутники, що обертаються на висоті 35 786 км, знаходяться на висоті, на якій їх орбітальна швидкість відповідає обертанню планети, і вони знаходяться на так званій  геосинхронній орбіті . Крім того, супутник на геосинхронній орбіті безпосередньо над екватором матиме  геостаціонарну орбіту. Геостаціонарна орбіта дозволяє супутнику зберігати своє положення безпосередньо над одним і тим же місцем на поверхні Землі.

Низька навколоземна орбіта є найбільш поширеним типом орбітального зондування, оскільки супутники можуть слідувати кількома орбітальними шляхами навколо планети. Наприклад, супутники на полярній орбіті нахилені майже під кутом 90 градусів до екваторіальної площини та літають від полюса до полюса, коли Земля обертається. Це дозволяє датчикам на борту супутника швидко отримувати дані для всієї земної кулі, включаючи полярні регіони. Багато супутників на полярних орбітах вважаються сонячно-синхронними, що означає, що супутник проходить над одним місцем в той самий сонячний час кожного циклу. Одним із прикладів сонячно-синхронного супутника на полярній орбіті є супутник NASA  Aqua, який обертається на висоті приблизно 705 км над поверхнею Землі.

Супутник NASA Aqua робить одну орбіту кожні 99 хвилин і проходить у межах 10 градусів від кожного полюса. Це дозволяє спектрорадіометру з помірною роздільною здатністю (MODIS) на борту Aqua отримувати повні глобальні зображення кожні 1-2 дні. Авторство: NASA Aqua.

Супутнику на середній навколоземній орбіті потрібно приблизно 12 годин, щоб облетіти орбіту. За 24 години супутник щодня перетинає ті самі дві точки на екваторі. Ця орбіта є послідовною та дуже передбачуваною. Цей тип орбітального знімання використовують багато телекомунікаційних і GPS-супутників. Одним із прикладів угруповання супутників на середній навколоземній орбіті є   глобальна навігаційна супутникова система (GNSS) Галілео Європейського космічного агентства, яка обертається на висоті 23 222 км над Землею.

Геосинхронні, і геостаціонарні супутники обертаються на висоті 35 786 км над Землею, геосинхронні супутники мають орбіти, які можна нахиляти вище або нижче екватора, геостаціонарні супутники обертаються навколо Землі в одній площині з екватором. Ці супутники знімають однакові види Землі під час кожного спостереження та забезпечують майже безперервне покриття. Спільна серія метеорологічних супутників NASA/NOAA геостаціонарного оперативного екологічного супутника знаходиться на геостаціонарних орбітах над екватором.

Космічний апарат на геостаціонарній орбіті.
Авторство: NASA Science.

Спостереження за допомогою електромагнітного спектру

Електромагнітна енергія, утворена вібрацією заряджених частинок, поширюється у вигляді хвиль через атмосферу та космічний вакуум. Ці хвилі мають різні довжини  і частоти; менша довжина хвилі означає вищу частоту. Такі як радіо, мікрохвильове та інфрачервоне випромінення, мають більшу довжину хвилі, тоді як інші –  ультрафіолетове, рентгенівське та гамма-промені, мають набагато коротшу довжину хвилі. Видиме світло знаходиться у середині цього діапазону від довгохвильового до короткохвильового випромінювання. Ця невелика порція енергії — це все, що здатне виявити людське око. Для виявлення всіх інших форм електромагнітної енергії потрібні прилади. Прилади NASA використовують весь діапазон спектру для дослідження та розуміння процесів, що відбуваються на Землі та на інших планетарних тілах.

Діаграма електромагнітного спектру.
Авторство: NASA Science.

Деякі хвилі поглинаються або відбиваються компонентами атмосфери, такими як водяна пара та вуглекислий газ, а деякі довжини хвиль дозволяють безперешкодно рухатися в атмосфері; видиме світло має довжину хвилі, яка може проходити через атмосферу. Мікрохвильова енергія має довжину хвилі, яка може проходити крізь хмари (використовують багато метеорологічних і комунікаційних супутників).

Основним джерелом енергії, яку спостерігають супутники, є Сонце. Кількість відбитої енергії Сонця залежить від підстилаючої поверхні та її альбедо, тобто від того, наскільки добре поверхня відбиває світло, а не поглинає його. Сніг, наприклад, має дуже високе альбедо і відбиває до 90% сонячної радіації, що надходить. З іншого боку, океан відбиває лише близько 6% сонячної радіації, що надходить, і поглинає решту. Часто, коли енергія поглинається, вона повторно випромінюється, зазвичай на більшій довжині хвилі. Наприклад, енергія, яка поглинається океаном, повторно випромінюється у вигляді інфрачервоного випромінювання.

Усе на Землі відбиває, поглинає або передає енергію, кількість якої залежить від довжини хвилі. Так само, як ваш відбиток пальця унікальний для вас, все на Землі має унікальний спектральний відбиток. Це дає можливість використовувати цю інформацію, щоб ідентифікувати різні особливості Землі, а також різні типи гірських порід і мінералів. Кількість спектральних смуг, виявлених даним приладом, його спектральна роздільна здатність визначає, наскільки можливо визначити різницю між матеріалами.

Датчики

Датчики або інструменти на борту супутників і літаків використовують Сонце як джерело освітлення або забезпечують власне джерело освітлення, вимірюючи енергію, яка відбивається назад. Датчики, які використовують природну енергію Сонця, називаються пасивними датчиками, ті які забезпечують власне джерело енергії, називаються активними датчиками.

До пасивних датчиків належать різні типи радіометрів (приладів, які кількісно вимірюють інтенсивність електромагнітного випромінювання у вибраних діапазонах) і спектрометрів (пристроїв, призначених для виявлення, вимірювання та аналізу спектрального вмісту відбитого електромагнітного випромінювання). Більшість пасивних систем, які використовуються у програмах дистанційного зондування, працюють у видимій, інфрачервоній, тепловій інфрачервоній та мікрохвильовій частинах електромагнітного спектру. Ці датчики вимірюють температуру поверхні суші та моря, властивості рослинного покриву, особливості  хмар і аерозолів та інші фізичні характеристики. Більшість пасивних датчиків не можуть проникнути крізь щільний хмарний покрив, тому мають обмеження для спостереження за такими районами, як тропіки, де часто зустрічається щільний хмарний покрив.

Активні датчики включають різні типи датчиків радіовиявлення та визначення дальності (радіолокаційні). Більшість активних датчиків працюють у мікрохвильовому діапазоні електромагнітного спектру, що дає їм можливість проникати в атмосферу за більшості умов. Ці типи датчиків корисні для вимірювання вертикальних профілів аерозолів, лісової структури, опадів і вітрів, топографії морської поверхні та льоду.

Роздільна здатність

Роздільна здатність відіграє важливу роль у тому, як можна використовувати дані з датчика. Роздільна здатність може змінюватися залежно від орбіти супутника та конструкції датчика. Для будь-якого набору даних слід враховувати чотири типи роздільної здатності: радіометричну, просторову, спектральну та часову.

Радіометрична роздільна здатність  — це кількість інформації у кожному пікселі, тобто кількість бітів, що представляє записану енергію (чим вище радіометрична роздільна здатність, тим більше значень доступно для зберігання інформації, забезпечуючи краще розрізнення навіть найменших відмінностей в енергії). Наприклад, при оцінці якості води радіометрична роздільна здатність необхідна для того, щоб розрізнити тонкі відмінності у кольорі.

Просторова роздільна здатність  — визначається розміром кожного пікселя у цифровому зображенні та площею поверхні Землі, представленою цим пікселем.

Наприклад, більшість смуг, що спостерігаються за допомогою спектрорадіометра з помірною роздільною здатністю (MODIS), мають просторову роздільну здатність 1 км; кожен піксель представляє територію землі розміром 1 км на 1 км. MODIS також включає діапазони з просторовою роздільною здатністю 250 м або 500 м. Що краща роздільна здатність (нижче число), то більше деталей можна побачити.

Спектральна роздільна здатність  — це здатність датчика розпізнавати більш тонкі хвилі, тобто мати більшу кількість і вужчі смуги. Багато датчиків вважаються мультиспектральними, тобто вони мають 3-10 смуг. Деякі датчики мають сотні чи навіть тисячі смуг і вважаються  гіперспектральними . Чим вужчий діапазон довжин хвиль для даної смуги, тим точніша спектральна роздільна здатність. Наприклад, бортовий видимий/інфрачервоний спектрометр ( AVIRIS ) фіксує інформацію в 224 спектральних каналах. 

Верхня частина куба —  зображення у штучних кольорах, створене для підкреслення структури у водоймах. Сторони куба є ділянки, що показують краї вершини усіх 224 спектральних каналах AVIRIS. Верхні частини сторін знаходяться у видимій частині спектру (довжина хвилі 400 нанометрів), а нижні – в інфрачервоній (2500 нанометрів).
Авторство: NASA JPL

Часова роздільна здатність  — це час, потрібний супутнику для завершення оберту по орбіті та повторного відвідування тієї самої зони спостереження. Ця роздільна здатність залежить від орбіти, характеристик датчика та ширини смуги. Оскільки геостаціонарні супутники відповідають швидкості обертання Землі, часова роздільна здатність набагато краща. Полярні орбітальні супутники мають часову роздільну здатність, яка може варіюватися від 1 дня до 16 днів. Наприклад, датчик MODIS на борту супутників NASA Terra та Aqua має тимчасову роздільну здатність 1-2 дні, що дозволяє датчику візуалізувати Землю, як вона змінюється день у день. З іншого боку, Operational Land Imager (OLI) на борту спільного супутника NASA/USGS Landsat 8 має меншу ширину смуги та часову роздільну здатність 16 днів; показує не щоденні зміни, а зміни кожні два місяці.

Чому б не створити датчик, що поєднує високу просторову, спектральну та часову роздільну здатність? Важко поєднати всі бажані функції в одному дистанційному датчику. Наприклад, щоб отримати спостереження з високою просторовою роздільною здатністю (наприклад, OLI, на борту Landsat 8), необхідна вужча смуга, що вимагає більше часу між спостереженнями певної області, що призводить до нижчої тимчасової роздільної здатності. Ось чому дуже важливо розуміти тип даних, необхідних для певної галузі дослідження. Під час моніторингу погодних умов, які динамічно змінюються у часі, висока часова роздільна здатність є критичною. При дослідженні сезонних змін рослинності, можна поступитися, високою часова роздільною здатністю, вищій спектральній або просторовій роздільній здатності.

Обробка, інтерпретація та аналіз даних

Дані дистанційного зондування, отримані з приладів на борту супутників, потребують обробки, перш ніж дані стануть доступними для використання більшістю дослідників і користувачів прикладної науки. Більшість необроблених супутникових даних NASA для спостереження за Землею (рівень – 0)обробляються у системах обробки наукових дослідників NASA (SIPS). Усі дані обробляються щонайменше до Рівня 1, але більшість мають асоційовані продукти Рівня 2 (похідні геофізичні змінні) і Рівня 3 (змінні, відображені на єдиній просторово-часовій сітці). У багатьох навіть є продукти рівня 4. Дані НАСА про Землю архівуються в розподілених активних архівних центрах (DAAC) і доступні повністю, відкрито та без обмежень для користувачів даних.

Більшість даних зберігається в ієрархічному форматі даних (HDF) або мережевому форматі загальної форми даних (NetCDF). Численні  інструменти для даних  доступні для підмножини, трансформації, візуалізації та експорту у різні інші формати файлів.

Після обробки даних їх можна використовувати у різних сферах: сільське господарство, водні ресурсів, моніторинг навколишнього середовища. Один датчик не зможе відповісти на всі питання у рамках певної програми. Користувачам часто доводиться використовувати кілька датчиків і продуктів обробки даних, для конкретних задач, пам’ятаючи про обмеження даних різної роздільної здатності.

Створення супутникових знімків

Багато датчиків отримують дані на різних спектральних довжинах. Наприклад, діапазон 1 OLI на борту Landsat 8 отримує дані на відстані 0,433-0,453 мікрометра, тоді як діапазон 1 MODIS отримує дані на відстані 0,620-0,670 мікрометра. OLI має загалом 9 смуг, тоді як MODIS має 36 смуг, усі вимірюють різні області електромагнітного спектру. Смуги можна об’єднувати, щоб створювати зображення даних для виявлення різних особливостей ландшафту. Часто зображення даних використовуються для виділення характеристик досліджуваного регіону або для визначення області дослідження.

Повноцінні зображення показують Землю такою, якою ми звикли її бачити. Для зображення Landsat 8 OLI із справжнім кольором (червоний, зелений, синій [RGB]) діапазони датчика 4 (червоний), 3 (зелений) і 2 (синій) поєднуються. Інші комбінації спектральних смуг можна використовувати для конкретних наукових задач, таких як моніторинг повеней, розмежування урбанізації та картографування рослинності. Наприклад, створення помилкового кольору Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS, на борту супутника Suomi National Polar-orbiting Partnership [Suomi NPP]) з використанням діапазонів M11, I2 та I1 можна виявити затоплені ділянки. 

Сліди від пожежі сильно відбиваються в Landsat Band 7, який отримує дані у короткохвильовому інфрачервоному діапазоні. Вогняний слід не видно на лівому зображенні, яке є стандартним кольоровим зображенням. Сліди від пожежі чітко виділяється червоним кольором на правому зображенні, яке є штучно-кольоровим інфрачервоним зображенням.
Авторство: NASA

Інтерпретація зображень

Після обробки даних у зображення з різними комбінаціями діапазонів ці зображення можуть допомогти у прийнятті рішень щодо управління ресурсами та оцінки катастроф. Це вимагає правильної інтерпретації об’єктів. Є кілька стратегій для початку:

  1. Встановіть масштаб — існують різні масштаби на основі просторової роздільної здатності зображення, і кожен масштаб надає різні важливі характеристики. Наприклад, під час відстеження повені детальне зображення з високою роздільною здатністю покаже, які будинки та підприємства оточені водою. Широкий огляд показує, які частини території затоплені. Ще ширший огляд показав би весь регіон — затоплену річкову систему або гірські хребти та долини, які контролюють потік.
  2. Відстежуйте візерунки, форми та текстури — багато елементів легко визначити на основі їх візерунка чи форми. Наприклад, сільськогосподарські території, як правило, мають геометричну форму (круги або прямокутники). Прямі лінії мають антропогенне походження (дороги чи канали).
  3. Визначте кольори — використовуючи колір для розрізнення елементів, важливо знати комбінацію смуг, використану для створення зображення. Зображення у натуральних або природних кольорах створюються за допомогою комбінацій смуг, які повторюють те, що ми бачили б на власні очі, дивлячись із космосу. Вода поглинає світло, тому вона зазвичай виглядає чорною або синьою на зображеннях у справжніх кольорах; сонячне світло, що відбивається від поверхні води, може зробити її сірою або сріблястою. Осад може зробити колір води більш коричневим, тоді як водорості можуть зробити воду більш зеленою. Колір рослинності змінюється залежно від пори року: навесні та влітку вона зазвичай яскраво-зелена; восени може мати помаранчевий, жовтий і коричневий колір; а взимку може бути більше коричневого. Гола земля зазвичай має певний відтінок коричневого кольору, хоча це залежить від мінерального складу осаду. Міські райони зазвичай сірі через широке використання бетону. Лід і сніг білі на зображеннях у справжніх кольорах, а також хмари. Використовуючи колір для ідентифікації об’єктів або функцій, важливо також брати до уваги навколишні елементи, щоб розуміти контекст.
  4. Знання про місцевість, яку досліджуєте, допомагає ідентифікувати її особливості. Наприклад, знання того, що територія нещодавно була спалена лісовою пожежею, може допомогти визначити, чому рослинність може виглядати інакше на зображенні дистанційного зондування.

Кількісний аналіз

Різні типи земного покриву можна легше розрізнити за допомогою алгоритмів класифікації зображень. Класифікація зображень використовує спектральну інформацію окремих пікселів зображення. Програма, що використовує алгоритми класифікації зображень, може автоматично групувати пікселі в так звану  неконтрольовану класифікацію. Користувач також може вказати ділянки відомого типу земного покриву, щоб «навчити» програму групувати пікселі; це називається  контрольованою класифікацією. Карти або зображення можна інтегрувати у географічну інформаційну систему (ГІС), а потім кожен піксель можна порівняти з іншими даними ГІС, наприклад, даними перепису населення.

Супутники також часто несуть різні датчики, що вимірюють біогеофізичні параметри, такі як температура поверхні моря, діоксид азоту або інші атмосферні забруднювачі. Ці параметри можна оцінити за допомогою методів статистичного та спектрального аналізу.

 

Джерело: EARTHDATA

Приєднуйтеся зараз до нашого Телеграм-каналу!
Не пропустіть жодної новини! Отримуйте ексклюзивні оновлення та аналітику прямо у свій Телеграм.
Слідкуйте за нами, щоб завжди бути в курсі останніх подій!
Ми використовуємо файли cookie для покращення вашого досвіду користування нашим сайтом, аналізу трафіку та персоналізації контенту. Продовжуючи користуватися нашим сайтом, ви погоджуєтеся на використання файлів cookie. Щоб дізнатися більше, ознайомтеся з нашими: Політикою конфіденційності та Умовами використання