Спутниковые снимки находят широкое практическое применение в различных индустриях. Метод, который лежит в основе спутниковых карт, позволяет распознавать типы земного покрова, обнаруживать изменения и оценивать состояние посевов — это технология дистанционного зондирования.
Спутники используют дистанционные датчики для получения информации о различных характеристиках поверхности Земли, включая растительный покров, здания, водные поверхности, температуру воздуха, высоты и уклоны, и многие другие характеристики.
Дистанционные спутниковые сенсоры можно настроить на обнаружение света в длинах волн, невидимых невооруженному глазу. Каждый спектральный канал соответствует определенному диапазону длин волн, которые передают конкретную информацию об интересующей характеристике. Комбинация изображений в видимом диапазоне с различными спектральными каналами помогает нам визуализировать объекты, которые иначе невозможно обнаружить. Так, например, в среднем инфракрасном диапазоне на снимке отображается содержание влаги в растительности, лесном покрове и почве. С другой стороны, для оценки здоровья растения лучше использовать ближний инфракрасный диапазон, поскольку здоровая растительность имеет более яркое отражение именно в этом спектре.
Коэффициент отражения света, рассчитанный в нескольких спектральных диапазонах, можно визуализировать на графике в виде, так называемой, кривой спектрального отклика. Это позволяет увидеть насколько интенсивным является отражение одного и того же элемента или объекта в разных спектральных диапазонах. Например, водные поверхности интенсивно отражают свет в видимом спектре и практически не отражают в ближнем инфракрасном. На графике динамика отражения будет выглядеть, как всплеск кривой в красном, зеленом и синем диапазонах спектра и, как резкий спад — на входе в ближний инфракрасный диапазон.
Инфракрасные и ультрафиолетовые диапазоны спектра могут использоваться, среди прочего, для измерения содержания хлорофилла в растениях и отслеживания лесных пожаров. Современные радиолокационные датчики могут создавать исчерпывающие трехмерные модели Земли независимо от облачности. Это позволяет более точно определять изменения в элементах поверхности.
Давайте подробнее рассмотрим некоторое из наиболее распространенных спектральных диапазонов космического снимка:
Спектральные диапазоны можно комбинировать несколькими способами, в зависимости от объекта, который должен быть выделен на изображении. Поскольку человеческий глаз способен видеть только в видимом диапазоне, большинство изображений состоит из комбинаций красных, зеленых и синих каналов, имитирующих видимый спектр. Эта комбинация спектральных диапазонов известна как «истинный» или «естественный» цвет.
Когда на изображении необходимо выделить определенный элемент поверхности, используются спектральные каналы выше и ниже видимого диапазона. Необработанные данные подвергаются обработке для уменьшения шума на изображении. В результате получается так называемое «ложное» цветное изображение, на котором можно выделить здоровую растительность, облака, влажность почвы, точки возгорания и другие характеристики. Используя специально разработанные математические алгоритмы, можно измерить выделенные характеристики для получения количественных данных. Например, мы можем рассчитать количество влаги в почве, содержание хлорофилла в листьях и многое другое.
Чтобы повысить точность данных, полученных из комбинации нескольких спектральных диапазонов, снимок можно преобразовать с помощью коэффициентов и создать индекс.
NDVI (Нормализованный индекс растительности) и EVI (Расширенный индекс растительности) – это индексы, которые обычно используют для измерения здоровья растительности. Другие индексы измеряют степень тяжести ожога, наличие определенных минералов, плотность снега, уровень водного стресса и многое другое. Новые индексы постоянно разрабатываются для получения большего количества знаний о нашей планете.
Другие передовые аналитические технологии используются для извлечения еще большего количества данных из спутниковых снимков в различных спектральных диапазонах:
Результатом является карта (карта высот, карта типа земного покрова, карта продуктивности, карта классификации культур, карта тепловых аномалий, карта водного стресса и многие другие типы), которая визуализирует данные удобным способом для получения ценной информации о конкретной проблеме, которую необходимо решить.
В EOSDA мы располагаем всеми технологическими и человеческими ресурсами, необходимыми для разработки новых передовых аналитических решений на основе спутниковых данных под запрос. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о наших индивидуальных проектах.
Мы готовы помочь! Задайте вопрос или запланируйте индивидуальную демонстрацию.