Каналы Landsat 8: Комбинации Для Спутниковых Снимков
Landsat 8 — американский спутник дистанционного зондирования Земли, которым совместно управляют NASA и Геологическая служба США. Для сбора данных используются два сенсора. Они суммарно работают в 11 диапазонах, в том числе в видимом свете, ближнем, коротковолновом и длинноволновом (тепловом) инфракрасных (ИК) диапазонах.
Первый сенсор — Operational Land Imager (OLI) — использует 9 каналов в спектре видимого света и ближнего ИК. Второй сенсор — Thermal InfraRed Sensor (TIRS) — работает в длинноволновом инфракрасном диапазоне. Каналы Landsat 8 получают изображения с умеренным разрешением — от 15 м до 100 м на пиксель. Наименьшее разрешение относится к длинноволновому инфракрасному диапазону, где точность не является критически важной.
Для мониторинга почвенно-растительного покрова, чтобы получить оптимальный снимок, можно выбрать один или несколько каналов Landsat 8. В зависимости от исследовательских задач, для лучшей визуализации данных подойдет изображение в условных цветах. При этом можно заменять истинный цвет снимка тем, который требуется для конкретных целей.
Каналы 2, 3 и 4 (синий, зеленый и красный соответственно) вместе создают изображение в истинном цвете или в стандартном RGB-диапазоне видимого цвета (красный, зеленый и синий). Основная цель такой комбинации каналов Landsat 8 — визуализация карты местности.
Ниже представлено стандартное изображение со спутника Landsat 8.
EOSDA Crop Monitoring
Получите доступ к спутниковым снимкам с высоким разрешением – управляйте полями эффективно!
Канал 8 является панхроматическим или, по сути, черно-белым. Он не разделяет цвета по спектру, а собирает их все вместе, благодаря чему получает самые четкие изображения. Разрешение снимков также выше: 15 м на пиксель против 30 м в большинстве других каналов Landsat 8. Если для исследования требуются более точные изображения, можно повысить резкость фотографии, добавив в комбинацию еще один канал. Паншарпенинг панхроматического изображения высокого разрешения с мультиспектральными изображениями более низкого разрешения позволяет улучшить разрешение последних и повысить их информативность.
Канал 5 (ближний инфракрасный) крайне важен для экологического мониторинга, так как в данном спектре свет отражается от воды, содержащейся в растениях. Комбинация каналов 3, 4 и 5 используется для более точного мониторинга состояния растений и лесов. Также данная комбинация каналов Landsat 8 подходит для анализа дренажных систем и почв.
Канал 1 улавливает темно-синий цвет и потому подходит для мониторинга побережий, а также для выявления частиц пыли или дыма в воздухе.
Каналы 6 и 7 используют разные части ближнего инфракрасного диапазона и подходят для анализа горных пород и почв и выявления источников воды. Также эти каналы Landsat 8 используются для экологических и геологических целей: они позволяют определить наиболее интересные области для исследований.
Несмотря на то, что изображения в канале 9 имеют самое низкое разрешение среди каналов Landsat 8, он может быть также весьма полезен. Он охватывает очень узкий диапазон частот, и поскольку большинство из них поглощается атмосферой, все, что отображается ярко, находится над ней. Так как Земля в этом спектре не видна, этот канал Landsat 8 подходит для идентификации и анализа облаков.
Каналы 10 и 11 Landsat 8 работают в дальнем ИК-диапазоне и являются тепловыми. В отличие от метеорологических станций, которые отслеживают температуру воздуха, эти каналы Landsat 8 отражают уровень тепла поверхности почвы, которая обычно горячее воздуха. В то же время их показания самые неточные, так как тепло рассеивается (разрешение изображений составляет всего 100 метров на пиксель). Однако снимки в условных цветах могут предоставить больше информации. Таким образом, данные каналы Landsat 8 подходят для оценки уровня влажности почвы, эвапотранспирации, а также для определения нормы полива.
Об авторе:
Петр Когут имеет степень доктора физико-математических наук (1998). Он успешно защитил две диссертации: "Устойчивость и оптимальная стабилизация нейтральных интегро-дифференциальных уравнений" (1989) и "Устойчивость и оптимальная стабилизация нейтральных интегро-дифференциальных уравнений, гомогенизация задач оптимального управления для систем с распределенными параметрами" (1998).
Он является автором многочисленных научных публикаций, в том числе "Вариационная модель с нестандартными условиями роста для восстановления спутниковых оптических изображений путем их совместной регистрации с радаром с синтезированной апертурой".
Доктор Когут получил два гранта: Международный фонд фундаментальных исследований – "Возрождение" (1996) и Украинский фонд фундаментальных исследований (1997).
В 1996 году он стал Ассоциированным профессором Сороса. Годом позже он получил Первую премию Национальной академии наук Украины за исследования в области теории гомогенизации задач оптимального управления.
Доктор Когут награжден почетным знаком "Отличник образования Украины" (2014) и медалью А. М. Макарова "За значительные заслуги" (2019).
С 2014 года Петр является заведующим кафедрой дифференциальных уравнений в Днепровском национальном университете имени Олеся Гончара.
Среди увлечений доктора Когута - рыбалка и деревообработка.
Доктор Когут предоставляет научные консультации компании EOS Data Analytics.
Последние cтатьи
Лесоразведение: Типы, Преимущества, Проблемы Реализации
Сегодня страны активно ищут пути снижения негативного влияния человека на окружающую среду. Лесоразведение помогает обеспечивать здоровье экосистем и одновременно решать социально-экономические задачи.
Деградация Почв: Причины И Пути Решения Проблемы
Деградация почв ухудшает продуктивность полей и экологическую ситуацию на планете. Пути решения проблемы зависят от факторов влияния и своевременного принятия необходимых мер.
EOSDA Получает Патент На Карты Продуктивности
Компания EOS Data Analytics запатентовала в США алгоритм Карт продуктивности сельскохозяйственных культур, задав новый ориентир для устойчивого развития сельского хозяйства.