1. Главная

Спутниковые Снимки И Диапазон Спутниковых Частот

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.

Диапазон Спутниковых Частот

Сегодня, благодаря множеству картографических ГИС – приложений , спутниковые снимки можно легко получить в режиме онлайн и использовать для мониторинга состояния посевов, оценки выгоревших площадей, отслеживания ураганов, целей безопасности и других актуальных задач.

Диапазон спектра в дистанционном зондировании

Диапазон спектра в дистанционном зондировании

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:

  • Канал Побережья и аэрозоли (Coastal / Aerosol, New Deep Blue) – был разработан для выделения мелководья, измерения изменений цвета океана и обнаружения мелких аэрозольных частиц в атмосфере.
  • Красный, зеленый и синий (Red, Green, Blue) охватывают диапазон от 400 до 700 нанометров, что соответствует видимому спектру. Используется в сочетании с другими спектральными диапазонами, чтобы визуализировать то, что в обычной среде человеческий глаз обычно не улавливает.
  • Комбинация красный + зеленый + синий образует канал Панхроматический (Pan),(< греч. раn весь, всё + chrōma (chrōmatos), что в переводе означает «все цвета». Изображение в Панхроматическом канале обычно выглядит черно-белым и имеет более высокое пространственное разрешение в сравнении с большинством других спектральных каналов. Таким образом, комбинирование панхроматического с любым другим спектральным диапазоном делает конечный композитный снимок «более резким», выделяя больше деталей.
  • Длина волны ближнего инфракрасного диапазона (NIR) выходит за пределы видимого красного диапазона и отражается от листьев и кроны здоровых растений намного сильнее, чем в синем, зеленом и красном диапазонах спектра. Диапазон ближнего ИК (NIR) идеально подходит для мониторинга растений и выделения водных объектов.
  • На снимках, сделанных в диапазоне Перистые облака (Cirrus), видны высотные облака, невидимые в большинстве других спектральных диапазонах.
  • Используя Дальний ИК (LWIR) (длинноволновую инфракрасную область, от 8 до 14 микрон), мы можем обнаруживать тепло, излучаемое земными и водными поверхностями. Это значит, что мы можем измерить температуру этих поверхностей. Два спектральных диапазона Landsat-8 находятся в длинноволновой инфракрасной области, что позволяет этому спутнику измерять температуру: (TIRS) 1 (10,6 – 11,19 мкм) и TIRS) 2 (11,50 – 12,51 мкм).

Комбинации спектральных каналов

иллюстрация комбинации спектральных каналов

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.

Индекс – это, по сути, соотношение значений в разных спектральных диапазонах для измерения величины коэффициента отражения конкретного объекта.

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.

Выбрать комбинацию диапазонов

Поручите нам разработку индивидуальных решений

Другие передовые аналитические технологии используются для извлечения еще большего количества данных из спутниковых снимков в различных спектральных диапазонах:

  • классификация снимков с помощью машинного обучения используется для создания новых категорий, в виде карт;
  • снимки одной и той же области интереса за разные даты можно сравнивать для обнаружения изменений;
  • высоту выбранной точки на карте можно вычислить сравнивая снимки одной и той же АОИ, снятые под разными углами, и многое другое.

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.

Готовы?

наш консультант

Мы готовы помочь! Задайте вопрос или запланируйте индивидуальную демонстрацию.

Попробовать бесплатно

Познакомьтесь с Платформой в личном демо аккаунте