Дистанционное зондирование. Дистанционное зондирование земли это.

Содержание

Мы поговорили с Евгением Лупяном, кандидатом технических наук, заместителем директора Института космических исследований Российской академии наук, о том, что такое дистанционное зондирование и каковы его практические применения.

Способы дистанционного зондирования земли

Методы дистанционного зондирования основаны на том, что каждый объект излучает и отражает электромагнитную энергию в зависимости от своей природы. Различия в длине волны и интенсивности излучения можно использовать для изучения свойств удаленного объекта, не прикасаясь к нему непосредственно.

Дистанционное зондирование сегодня означает огромное разнообразие методов получения изображений практически во всех диапазонах длин волн электромагнитного спектра (от ультрафиолетового до дальнего инфракрасного) и радиоспектра, а также широкий спектр изображений — от снимков метеорологических геостационарных спутников, охватывающих почти все полушарие, до детальных аэрофотоснимков площадью в несколько сотен квадратных метров.

Фотографические изображения поверхности Земли делаются пилотируемыми космическими кораблями и орбитальными станциями или беспилотными спутниками. Особенностью CS является высокая видимость и покрытие больших площадей одним изображением. В зависимости от типа используемого оборудования и фотопленки, фотографирование может осуществляться во всем видимом диапазоне электромагнитного спектра, его поддиапазонах и в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне.

Размер фотографии зависит от двух важных параметров: высоты съемки и фокусного расстояния объектива. Космические камеры могут делать плоские и перспективные снимки поверхности Земли в зависимости от наклона оптической оси.

Сегодня используются камеры с высоким разрешением, которые могут снимать КС с перекрытием 60 % и более. Спектральный диапазон изображения охватывает видимую часть ближнего инфракрасного диапазона (до 0,86 мкм).

Известными недостатками фотографического метода являются необходимость возвращения пленки на Землю и ограниченное количество пленки на борту. Однако в настоящее время фотосъемка является наиболее информативным видом съемки из космоса. Оптимальный размер отпечатка — 18х18 см, что, как показывает опыт, соответствует физиологии человеческого зрения, так что все изображение можно увидеть сразу.

Для простоты фотомозаики или топографические карты размещаются с точностью 0,1 мм или лучше, чем отдельные КС, имеющие перекрывающиеся изображения. Для размещения фотомозаики можно использовать только запрограммированные CS.

Специальный процесс, называемый трансформацией, используется для приведения другого масштаба, обычно перспективного CS, к запрограммированному масштабу. Преобразованные КС успешно используются для создания пространственных изображений и карт и обычно легко поддаются привязке.

В настоящее время наиболее часто используемыми системами получения изображений из космоса являются мультиспектральные оптомеханические системы — сканеры, устанавливаемые на спутниках различного назначения. Сканеры создают изображения, состоящие из множества отдельных элементов, снятых один за другим. Термин «сканирование» относится к сканированию изображения с помощью сканирующего элемента (колеблющегося или вращающегося зеркала), который фрагментарно сканирует землю вдоль движения носителя и направляет поток лучей на объектив, а затем на точечный датчик, преобразующий световой сигнал в электрический. Этот электрический сигнал передается на приемные станции по каналам связи. Изображение местности непрерывно записывается на пленку, состоящую из полос — сканов — сложенных из отдельных элементов — пикселей. Изображения со сканера можно получать во всех спектральных диапазонах, но особенно эффективны видимый и инфракрасный диапазоны. При съемке поверхности Земли с помощью сканерных систем получается изображение, в котором каждый элемент соответствует яркости области в текущем поле зрения. Сканерное изображение — это упорядоченный пакет яркостных данных, которые передаются на Землю по радиоканалам, записываются на магнитную ленту (в цифровой форме) и затем могут быть преобразованы в изображения.

Дистанционное Зондирование Земли: Приборы И Применение

Радары и лазеры уже давно перестали быть такими захватывающими, какими они были в научно-фантастических фильмах десятилетия назад. Эти инновации широко используются в дистанционном зондировании (ДЗЗ) с тех пор, как наука сделала большой шаг вперед. С течением времени дистанционное зондирование из космоса нашло применение в различных сферах человеческой деятельности. Например, фермеры ежедневно пользуются преимуществами дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. Многие важные решения принимаются с использованием данных со спутников RADARSAT, TerraSAR-X, SRTM, EOSDA, ERS, Sentinel, Landsat и других спутников дистанционного зондирования.

Активное Дистанционное Зондирование

Что такое дистанционное зондирование Земли? Дистанционное зондирование Земли из космоса — это исследование нашей планеты с помощью оптических спутников и радаров.

Классификация методов дистанционного зондирования основана на типе источника сигнала, используемого для изучения объекта — активный или пассивный. Активные приборы дистанционного зондирования способны излучать собственный сигнал или имеют собственный источник света, в то время как пассивное дистанционное зондирование использует отраженный солнечный свет. Излучение также имеет различные длины волн и подразделяется на короткие волны (видимые, ближние и средние инфракрасные) и длинные волны (микроволны).

Рисунок: Как работает активное дистанционное зондирование Земли.

Радар и лидар являются наиболее известными примерами активного дистанционного зондирования.

Инструменты Активного ДЗЗ

Каждый активный датчик дистанционного зондирования передает сигнал и анализирует результат — интенсивность полученного сигнала. Большинство устройств дистанционного зондирования используют микроволны, поскольку они относительно независимы от погоды. Активные технологии дистанционного зондирования различаются в зависимости от того, что они передают (свет или волны) и что они измеряют (например, расстояние, высоту, атмосферные явления и т.д.):

  • Радар – это прибор, в котором для измерения дальности применяются радиолокационные сигналы. Отличительной чертой радара является антенна, излучающая импульсы. Когда сигнал радара “наталкивается” на препятствие, он в той или иной мере возвращается. По интенсивности возвращенного сигнала и затраченному времени можно определить, насколько далеко от радара находится исследуемый объект.
  • Лидар определяет расстояние с помощью света. Метод дистанционного зондирования Земли лидаром подразумевает передачу световых импульсов и измерение интенсивности возвращенного сигнала. Местонахождение исследуемого объекта на Земле и расстояние до него вычисляется умножением потребовавшегося времени на скорость света.
  • Лазерный альтиметр (высотомер) измеряет высоту с помощью лидара.
  • Инструменты для измерения дальности (дальномеры) определяют дальность с помощью одного или двух идентичных устройств на разных платформах, которые передают сигналы между собой.
  • Эхолот изучает погодные условия вертикально путем излучения импульсов (если это прибор активного ДЗЗ).
  • Скаттерометр (рефлектометр) – это специальное устройство для измерения возвращенного (рассеянного) излучения.

Активное Дистанционное Зондирование: Где Применяется И В Чем Преимущества

Помимо широкого спектра применения, преимущество активного дистанционного зондирования заключается в том, что оно практически не имеет ограничений по условиям эксплуатации. Активные датчики дистанционного зондирования полностью работоспособны в любое время дня и ночи, поскольку они не зависят от солнечного света. Кроме того, атмосферное рассеяние относительно мало влияет на качество изображений, получаемых активными устройствами дистанционного зондирования.

Различные методы дистанционного зондирования со спутников используются как в научной сфере, так и в промышленности.

Объекты и применение дистанционного зондирования

Наиболее важными объектами дистанционного зондирования являются:

  • погода и климат (осадки, облака, ветер, турбулентность, излучения);
  • элементы окружающей среды (аэрозоли, газы, электричество атмосферы, перенос, т. е. перераспределение в атмосфере той или иной субстанции);
  • океаны и моря (морское волнение, течения, количество воды, лед);
  • земная поверхность (растительность, геологические исследования, изучения ресурсов, высото-метрия).

Информация, полученная с помощью дистанционного зондирования, имеет важное значение для многих областей науки, техники и промышленности. Количество потенциальных пользователей этой информации постоянно растет.

РС используется для обеспечения безопасности полетов:

  • метеорологией, климатологией и физикой атмосферы (оперативные данные для прогноза погоды, определения профиля температуры, давления и содержания водяного пара в атмосфере, измерения скорости ветра и т. п.);
  • спутниковой навигацией, связью, в радиолокационных наблюдениях и радионавигации (эти области требуют данных об условиях распространения радиоволн, которые оперативно получаются средствами ДЗ);
  • авиацией, например, прогноз метеоусловий в аэропортах и на авиатрассах, оперативное обнаружение опасных метеорологических явлений, таких как град, гроза, турбулентность, сдвиг ветра, микровзрыв и обледенение.

Дистанционное зондирование земли

Кроме того, важными являются области, в которых воздушные суда используются в качестве носителей информации ER:

  • гидрология, включая оценку и управление водными ресурсами, прогнозирование таяния снегов, предупреждения о паводках;
  • аграрные области (прогноз и управление погодой, контроль типа, распространения и состояния растительного покрова, построение карт типов грунтов, определение влажности, предупреждение градобитий, прогноз урожая);
  • экология (контроль загрязнения атмосферы и земной поверхности);
  • океанография (например, измерение температуры морской поверхности, исследования океанических течений и спектров морского волнения);
  • гляциология (например, отображение распространения и движения ледовых щитов и морского льда, определения возможности морского судоходства в ледовых условиях);
  • геология, геоморфология и геодезия (например, идентификация типа горных пород, локализация геологических дефектов и аномалий, измерение
  • параметров Земли и наблюдение тектонического движения);
  • топография и картография (в частности, получение точных данных о высоте и привязке их к данной системе координат, производство карт и внесение изменений в них);
  • контроль стихийных бедствий (в том числе контроль объема паводков, предупреждение о песчаных и пылевых бурях, лавинах, оползнях, определение маршрутов лавин и т. п.);
  • планирование в других технических приложениях (например, инвентаризация землепользования и контроль изменений, оценка земельных ресурсов, наблюдение за движением транспорта);
  • военные применения (контроль передвижения техники и воинских формирований, оценка местности).

Системы и методы дистанционного зондирования

Классификация систем ER основана на различии между активными и пассивными системами, общепринятом для специалистов по радиолокации. Активные системы облучают исследуемую среду электромагнитным излучением (ЭМИ), создаваемым системой УС, т.е. в данном случае устройство УС генерирует электромагнитную энергию и излучает ее в сторону исследуемого объекта. Пассивные системы естественным образом ощущают ЭМП рассматриваемого объекта. Это может быть либо ЭМИ самого рассматриваемого объекта, например, тепловое излучение, либо рассеянное ЭМИ естественного внешнего источника, например, солнечное излучение. Преимущества и недостатки этих двух типов систем ДЗЗ (активной и пассивной) определяются несколькими факторами. Например, пассивная система непрактична в ситуациях, когда собственное излучение исследуемых объектов недостаточно интенсивно в определенном диапазоне длин волн. С другой стороны, активная система становится технически невыполнимой, если мощность излучения, необходимая для получения достаточно отраженного сигнала, слишком высока.

В некоторых случаях желательно знать точные параметры излучаемого сигнала для проведения конкретного анализа, например, измерения доплеровского сдвига частоты отраженного сигнала для оценки перемещения цели относительно датчика (приемника) или изменения поляризации отраженного сигнала относительно сигнала обнаружения для получения необходимой информации. Как и все системы измерения информации, использующие электромагнитное излучение, системы дистанционного зондирования различаются по диапазону частот электромагнитных колебаний, например, ультрафиолет, видимый свет, инфракрасное излучение, миллиметры, сантиметры и дециметры.

Рассмотрим РС атмосферы и, в частности, тропосферы — части земной атмосферы, непосредственно прилегающей к поверхности Земли. Тропосфера простирается на высоту 10-15 км и до 18 км в тропических широтах. Использование ДЗЗ для целей авиационной метеорологической безопасности требует систем, которые рассматривают атмосферу как трехмерный, объемно распределенный объект и позволяют получать атмосферные профили в различных направлениях зондирования.

Объектами обнаружения могут быть как естественные колебания в атмосфере, так и стационарные объекты, расположенные на определенном расстоянии от прибора СР. Важно понимать различные типы взаимодействия между ЭМИ и атмосферой. Различные типы этих взаимодействий обеспечивают практический способ классификации методов УС. Они основаны на ослаблении, рассеивании и испускании электромагнитных колебаний объектами обнаружения. Схематическое представление основных процессов взаимодействия электромагнитных колебаний с атмосферными неоднородностями применительно к задачам ДЗЗ.

В первом случае излучение от определенного известного источника (передатчика) поступает на вход приемника после того, как оно прошло через исследуемый объект. Оценивается величина затухания излучения на пути распространения от передатчика к приемнику, а потери электромагнитной энергии при прохождении через объект считаются зависящими от характеристик этого объекта. Причиной потери может быть поглощение или комбинация поглощения и рассеяния, что является основой для получения информации об объекте. Многие методы дистанционного зондирования, по сути, основаны на этом подходе.

Во втором случае, когда источник сам является источником излучения, обычно измеряется инфракрасное и/или микроволновое излучение, которое дает информацию о тепловой структуре атмосферы и других атмосферных свойствах. Кроме того, такой подход характерен для изучения разрядов молнии на основе их собственного радиоизлучения и для обнаружения гроз на больших расстояниях.

Обратные задачи

Проблемы РС — это обратные проблемы, т.е. те, где нужно идти от следствия к причине. Они включают в себя все задачи по обработке и интерпретации данных наблюдений. Теория обратных задач является самостоятельной математической дисциплиной, а атмосферные ДЗ — лишь одна из научно-технических областей, для которых важна теория обратных задач. Для применения важно понять, как электромагнитное излучение взаимодействует с исследуемыми атмосферными объектами и производит сигналы, которые дают информацию об атмосфере. В идеале между измеренным параметром сигнала и оцениваемой характеристикой атмосферы должно быть соответствие один к одному. Однако в реальных ситуациях проблемы, типичные для обратных задач, возникают снова и снова.

Дистанционное зондирование земли

Рассмотрим простой пример с пассивным зондированием атмосферы. Предположим, что поглощающий газ в атмосфере характеризуется собственным излучением, которое зависит от температуры газа. Это излучение регистрируется датчиком на спутнике. Предположим далее, что существует связь между длиной волны излучения и температурой, и что температура зависит от высоты слоя атмосферы. Знание взаимосвязи между интенсивностью излучения, длиной волны излучения и температурой газа позволяет оценить температуру атмосферного газа как функцию длины волны и, следовательно, высоты над уровнем моря. В действительности ситуация гораздо сложнее, чем описанный идеальный случай. Излучение определенной длины волны исходит не из одного слоя на соответствующей высоте, а распределяется по всей толщине атмосферы, поэтому между длиной волны и высотой нет соответствия один к одному, как предполагалось в идеальном случае, что приводит к нечеткой зависимости. Этот пример типичен для многих обратных задач, где пределы интегрирования зависят от свойств рассматриваемой задачи. Это уравнение известно как интегральное уравнение Фредгольма первого рода. Он характеризуется тем, что пределы интеграла постоянны и появляются только в интеграле. Эта функция называется ядром или ядерной функцией уравнения.

Различные проблемы постоянного тока сводятся к уравнению или подобным уравнениям. Для решения таких задач необходимо выполнить обратное преобразование, чтобы получить распределение из результатов g. Такие обратные проблемы называются проблемами с ошибками. Их решение предполагает преодоление следующих трех трудностей. В принципе, решение надуманной задачи может быть математически несуществующим, неоднозначным или неустойчивым. Отсутствие решений.

С точки зрения ЭА, метеорологические опасности (МО) можно рассматривать как пространственно распределенные объекты, занимающие определенные пространственные зоны в облачной или безоблачной атмосфере (ясное небо). Физические свойства внешнего облика МЭ обычно описываются параметрами, характеризующими интенсивность МЭ, которые в принципе можно измерить, например, параметры скорости ветра, напряженность электрического и магнитного поля и интенсивность осадков. При этом учитываются физические параметры ОМН.

Области атмосферы, в которых параметры, характеризующие интенсивность NMN, превышают определенное заранее заданное значение, называются зонами MPA. Процесс обнаружения и локализации областей VME в определенных пространственных координатах в определенное время на основе данных ДЗЗ называется «локализацией VME».

80% прогноза погоды — из космоса

— На какой высоте летают спутники дистанционного зондирования?

— Так называемые спутники на низкой околоземной орбите обычно находятся на орбитах высотой от 400 до 800 км. Одна орбита вокруг Земли занимает около 90 минут.

Существуют геостационарные спутники, которые летают на высоте 36 000 км. Точнее, они не летают, а постоянно находятся на одном месте. Их разрешение не очень высокое: разрешение лучших спутников составляет 500 метров. Однако они позволяют проводить наблюдения каждые 10 минут, а в некоторых случаях даже каждые 2 минуты. Это очень важно при мониторинге быстротекущих процессов. Например, извержения вулканов и движение облаков пепла.

— Запускаются ли спутники для наблюдения за вулканами? Так ли это важно?

— Для жителей Москвы выбросы вулканического пепла могут показаться незначительными. Но только до тех пор, пока им не придется покупать билет на самолет, чтобы лететь куда-то еще на Земле. Я помню, что в 2010 году извержение вулкана в Исландии на несколько дней закрыло европейское воздушное пространство.

Дистанционное зондирование имеет широкий спектр применения. Речь идет о мониторинге и прогнозировании стихийных бедствий: не только извержений вулканов, но и пожаров, наводнений, ураганов и так далее. Речь идет о прогнозировании погоды: 80% информации, используемой для этих целей, поступает из космоса.

Это, например, сельское хозяйство. Спутники используются для оценки состояния посевов и свойств почвы (влажность, эрозия), а также для анализа того, как следует управлять посевами для достижения максимальной урожайности на данном поле (так называемое точное земледелие). Спутники помогают понять, как со временем растут сельскохозяйственные культуры в разных регионах мира. Например, пшеница. Рассматривая серию спутниковых снимков и сравнивая их с наблюдениями предыдущих лет, мы можем сделать прогноз урожая конкретного года.

Возьмите лесное хозяйство. Без спутникового мониторинга это уже немыслимо. Наверное, мне не нужно напоминать вам о важности лесов для нашей страны. Современные спутниковые методы позволяют составлять карты лесов, отслеживать пожары, обнаруживать их на ранней стадии и оптимизировать усилия по тушению пожаров. В 2005 году была создана система для решения подобных задач по всей стране. С тех пор он находится в непрерывной эксплуатации.

И от сердечного приступа спасёт

— Я слышал, что спутники следят даже за косяками рыб в море. Это правда?

— Не напрямую. Они используют такую систему. Известно, что рыба питается планктоном. На спутнике можно четко увидеть, сколько планктона, какого он цвета и какие у него другие характеристики. На основании этих данных вы можете оценить, придет ли рыба в этот район. Таким образом, уведомление может быть отправлено на рыболовные суда.

Технология дистанционного зондирования Земли уже настолько развита, что позволяет измерять потери энергии в жилых домах. На детальном уровне! А это открывает новые возможности для энергетических и коммунальных компаний. Они могут использовать эту информацию для изменения структуры изоляции зданий.

Роман Вильфанд.

Совсем недавно наши коллеги из Научно-исследовательского центра экологической безопасности Российской академии наук получили очень интересные данные по Санкт-Петербургу. Они провели измерения тепловых выбросов в разных районах. Используя различные сценарии изменения климата, они предсказали увеличение смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в некоторых городских районах. Это пример того, как дистанционное зондирование может быть использовано для планирования здравоохранения. Своевременные действия помогут спасти жизни некоторых людей.

— Будут ли они перемещаться из слишком жарких районов в более прохладные?

— Существуют и менее радикальные меры. Там можно посадить деревья и покрасить крыши домов в специальные светоотражающие цвета. Или просто покрасьте их в белый цвет.

— Мы значительно отстаем от США и Китая по количеству спутников дистанционного зондирования. Вы сами сказали, что у нас их всего девять. Но являемся ли мы приоритетом в этой области?

— У нас есть. Как я уже сказал, многие иностранные компании сейчас открыли доступ к своим данным и сделали информацию свободно доступной. А в России очень хорошая школа программирования и обработки данных. Мы разработали алгоритмы, которые извлекают определенные особенности из этих общедоступных данных, анализируют их и позволяют нам использовать их для решения различных задач.

В этой стране очень быстро развиваются новые технологии, благодаря которым можно эффективно работать с очень большими потоками данных от различных систем дистанционного зондирования. Стало возможным создание центров, предоставляющих возможности для распределенной работы с такими наборами данных. Например, такой совместный центр создан в Институте космических исследований Российской академии наук. Около 80 научных учреждений в разных городах нашей страны (и не только в них) используют его возможности.

С точки зрения функциональности наш центр входит если не в тройку, то в пятерку лучших центров в мире. Конечно, нам трудно конкурировать с Google и Amazon, когда речь идет о чистом оборудовании. Во-первых, из-за разных финансовых ресурсов, которыми располагают их центры развития. Но это заставляет нас искать новые подходы и решения. И мы найдем их.

Что еще можно узнать о Земле по данным ДЗЗ

Результаты прямых измерений расстояний не только широко используются сами по себе, но и служат основой для многих других результатов, таких как:

  • глобальные модели рельефа (для почти всей территории планеты) SRTM, ALOS, ASTER разрешением от 30м (использованы методы анализа стереопар снимков, радарные съемки и данные со спутниковых альтиметров);
  • глобальные гравитационные модели WGM2012, Sandwell & Smith Gravity разрешением около 4км (на основе спутниковой гравиметрии и глобального рельефа ETOPO1), глобальная гравитационная модель GGM plus 2013 разрешением около 200м (на основе спутниковой гравиметрии и данных рельефа SRTM 90м);
  • глобальная модель батиметрии GEBCO 2020 разрешением около 500м (использованы данные спутниковой гравиметрии, альтиметрии, глобальный рельеф и, вдобавок, судовые измерения);
  • карты различных композитов из оптических и инфракрасных каналов снимков, включая вегетационный индекс NDVI (используется для выделения областей с растительностью на снимках и оценки ее состояния) и многие другие;
  • карты загрязнения воздуха, облачности и прочие составляются на основе специализированных каналов спутниковых снимков.

Представленные глобальные модели очень полезны, например, решая обратную задачу гравитации, можно реконструировать соответствующее распределение гравитационных потенциалов, т.е. построить модель геологической плотности (аномалий):

Геологическая модель островов Фого (справа) и Брава (слева), Кабо-Верде Кроме того, существует множество способов улучшить анализ местных данных для детального изучения регионов.

Пример: создание локальных гравитационных карт высокого разрешения

Детальные гравитационные карты могут быть составлены с использованием спутниковой гравиметрии и детальной топографии (30 м и более) или космических снимков (10 м). Здесь и далее имеется в виду вертикальная составляющая гравитационного поля.

Интересно, что многие местные геофизики не понимают, как это возможно (преобразование Фурье, видимо, «прошло мимо них»), хотя методы построения глобальных гравитационных моделей (только оригиналы, т.е. на английском языке) WGM2012, Sandwell & Smith Gravity, GGM plus 2013 широко доступны. Однако нет необходимости читать их полностью, поскольку в основе лежит простой и легко проверяемый факт. Давайте посмотрим на эти диаграммы корреляции (в некоторых источниках используется термин когерентность, хотя сами расчеты аналогичны) между гравитационным полем и топографией:

https://www.linkedin.com/pulse/computing-coherence-between-two-dimensional-gravity-grids-pechnikov/ (спектральная когерентность между гравитационными и батиметрическими сетками).

Смещение от нуля вправо на оси абиссали объясняется тем, что гравитационные данные измерены на поверхности, а батиметрия (по-видимому) на дне, на глубине 3-4 км исследуемой территории. Справа показана диаграмма, аналогичная той, что взята из известной статьи NASA (включенной в GEBCO Recipe Book for Bathymetry; в статье по ссылке она описана более подробно), которая также показывает аналогичный сдвиг от нуля к оси бездны. Длина волны относится к характерной величине неоднородности; как вы видите, мы можем рассчитать значение силы тяжести по батиметрии (рельефу дна). Конечно, на суше все аналогично, за исключением того, что в оригинальной статье речь идет именно о батиметрических данных. Подробности и исходный код доступны по ссылке выше.

Ключевым моментом является линейная связь между спектральными компонентами гравитационного поля и рельефом — для каждой длины волны (характерной величины неоднородностей) отношение спектральных компонентов постоянно. Однако, поскольку это соотношение является функцией длины волны, прямой линейной зависимости между гравитацией и рельефом не существует! Заметим, что характер этой зависимости хорошо известен (и в целом очевиден — амплитуда компонент должна быстро убывать, чтобы энергия поля была конечной) и что можно рассчитать геологическую плотность через фрактальный индекс, но это, как говорится, другой разговор, я ограничусь ссылкой в статье и программным кодом: модель плотности-глубины через индекс фрактальной спектральной размерности

Пример расчета локальной гравитации высокого разрешения по данным рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):

Генерирование гравитации сверхразрешения на основе гравитационной аномалии GGMplus в свободном воздухе (200 м), дополненной топографией SRTM (30 м).

Аналогично можно использовать ортофото или космические снимки для повышения детализации рельефа (исходный код можно найти по ссылке ниже):

Во всех случаях следует построить корреляционную диаграмму, как описано выше, и проверить высокую корреляцию между спектральными компонентами перед выполнением расчетов. Если такой корреляции нет, исходные данные неверны, а качество результатов непредсказуемо. Причинами отсутствия корреляции могут быть ошибки в расположении данных относительно друг друга (значительное смещение координат) или плохое качество изображения (видимые или невидимые глазу облака), а также неправильное качество модели суровости, используемой для выбранного региона (например, качество модели суровости GGM plus 2013 хорошее в Индонезии и плохое в Южной Америке).

Источники открытых данных

Наша работа в значительной степени опирается на общедоступные снимки дистанционного зондирования, и мы сами являемся сторонниками открытой науки, данных и инструментов обработки данных. Ниже приведен список основных источников бесплатных данных и инструментов, которые мы используем:

Бесплатные данные ДЗЗ

  • EarthExplorer — портал Геологической службы США, на котором можно получить доступ к большому перечню данных ДЗЗ, покрывающих весь мир, включая снимки программы Landsat, цифровые модели рельефа, радиолокационные снимки, рассекреченные снимки американской разведовательной миссии CORONA и прочее.
  • Copernicus Open Access Hub — портал Европейского космического агенства (ЕКА), который обеспечивает полный, свободный и открытый доступ к продуктам ДЗЗ с радиолокационных спутников Sentinel-1, мультиспектральных оптических спутников Sentinel-2 и спутников глобального мониторинга океаны и суши Sentinel-3.
  • UAVSAR Data Search — портал Лаборатории реактивного движения НАСА, где можно получить снимки L, P и Ka-диапазонов (микроволны), снятых с беспилотного летательного аппарата, оснащённого радаром с синтезированной апертурой.

Бесплатное программное обеспечение для работы с данными ДЗЗ

  • QGIS — свободная кроссплатформенная геоинформационная система, которая также содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации данных ДЗЗ. Разрабатывается международным сообществом.
  • Sentinenel Toolboxes — наборы инструментов с открытым исходным кодом для научного использования результатов миссий по наблюдению Земли. Разрабатывается ЕКА.
  • Orfeo ToolBox — библиотека для обработки изображений дистанционного зондирования, разрабатываемая Национальным центром космических исследований Франции (CNES).
  • Google Earth — спутниковая карта всей земной поверхности в оптическом диапазоне ЭМ спектра, особенно эффективная при просмотре в 3d-режиме.
  • ArcGIS Earth — аналог Google Earth от компании ESRI.

Где брать данные ДЗЗ

Спутниковые данные доступны по отдельности в каталогах организаций, управляющих спутниками, также существуют открытые каталоги, содержащие множество наборов данных. Особый интерес представляет каталог Google Earth Engine Datasets, все данные которого можно бесплатно обрабатывать с помощью Google Earth Engine: Планетарная платформа для данных и анализа наук о Земле. Каталог содержит радарные широтные изображения, но не фазовые (поскольку операции усреднения и другие для них бесполезны, они не могут быть вычислены для всей спутниковой системы). Для получения оптических и радиолокационных изображений спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 полезна библиотека SentinelSat в Python, а для получения изображений местности SRTM 30 м и 90 м — библиотека Elevation в Python. Смотрите также продукты в виде файлов GeoTIFF или NetCDF на веб-сайтах:

  • Sandwell and Smith Gravity Anomaly and Vertical Gravity Gradient
  • GEBCO Gridded Bathymetry Data
  • WGM2012 Earth’s gravity anomalies
  • EMAG2: Earth Magnetic Anomaly Grid (2-arc-minute resolution)
  • GGMplus (Global Gravity Model plus) is Open Gravity Acceleration dataset
  • ALOS Global Digital Surface Model «ALOS World 3D — 30m (AW3D30)»
  • SRTM 90m Digital Elevation Database v4.1

Примеры данных ДЗЗ

Спутники могут измерять удивительное количество вещей, и часто с удивительной точностью, и, что самое важное, большая часть собранных данных является бесплатной и легкодоступной. Интересно, что точность и количество данных дистанционного зондирования десятилетие назад были, конечно, ниже, чем сегодня, но скорее в количественном отношении (доступное разрешение увеличилось во много раз, частота сбора данных возросла, орбиты спутников стали более известны, что улучшило обработку измерений и т.д.), чем в качественном. Некоторые известные и общедоступные данные приведены ниже:

  • спутниковые снимки в разных диапазонах (видимые, инфракрасные, тепловые) с аппаратов Landsat 8 разрешением 15/30/100м (также доступны архивы Landsat 7 и более ранних, только следует учесть, что оптика Landsat 7 постепенно деградировала и не все снимки одинаково полезны), Sentinel 2 разрешением 10/20/60м и другие;
  • радарные снимки Sentinel 1 разрешением от 5х5м и другие;
  • гиперспектральные снимки (больше двухсот каналов) HYPERION разрешением 30м (однако, бесплатно доступные снимки HYPERION очень мало где есть, так что редко могут пригодиться) и PRISMA (спутник новый и еще не «обкатанный», в архиве мало снимков доступно и их качество, зачастую, оставляет желать лучшего);
  • спутниковая альтиметрия (измеряют расстояние от спутника до земной поверхности, особенно полезны для точного картирования уровня водной поверхности) — разрешение зависит от плотности спутниковых треков для данной местности и выбранных алгоритмов обработки, измерения уровня производится с точностью порядка сантиметров и даже миллиметров;
  • спутниковая гравиметрия (измерение гравитационного поля Земли, сокращенно — гравика) разрешением порядка десятков километров;
  • спутниковая магнитометрия (измерение магнитного поля Земли, сокращенно — магнитка) разрешением порядка десятков километров;
  • а также другие данные.

Сравнение спектрограмм, полученных с гиперспектральных и мультиспектральных спутников.

Что еще можно узнать о Земле по данным ДЗЗ

Результаты прямых измерений расстояний не только широко используются сами по себе, но и служат основой для многих других результатов, таких как:

  • глобальные модели рельефа (для почти всей территории планеты) SRTM, ALOS, ASTER разрешением от 30м (использованы методы анализа стереопар снимков, радарные съемки и данные со спутниковых альтиметров);
  • глобальные гравитационные модели WGM2012, Sandwell & Smith Gravity разрешением около 4км (на основе спутниковой гравиметрии и глобального рельефа ETOPO1), глобальная гравитационная модель GGM plus 2013 разрешением около 200м (на основе спутниковой гравиметрии и данных рельефа SRTM 90м);
  • глобальная модель батиметрии GEBCO 2020 разрешением около 500м (использованы данные спутниковой гравиметрии, альтиметрии, глобальный рельеф и, вдобавок, судовые измерения);
  • карты различных композитов из оптических и инфракрасных каналов снимков, включая вегетационный индекс NDVI (используется для выделения областей с растительностью на снимках и оценки ее состояния) и многие другие;
  • карты загрязнения воздуха, облачности и прочие составляются на основе специализированных каналов спутниковых снимков.

Пример: создание локальных гравитационных карт высокого разрешения

Детальные гравитационные карты могут быть составлены с использованием спутниковой гравиметрии и детальной топографии (30 м и более) или космических снимков (10 м). Здесь и далее имеется в виду вертикальная составляющая гравитационного поля.

Интересно, что многие местные геофизики не понимают, как это возможно (преобразование Фурье, видимо, «прошло мимо них»), хотя методы построения глобальных гравитационных моделей (доступные только в оригинале, т.е. на английском языке) WGM2012, Sandwell & Smith Gravity, GGM plus 2013 широко доступны. Однако нет необходимости читать их полностью, поскольку в основе лежит простой и легко проверяемый факт. Давайте посмотрим на эти диаграммы корреляции (в некоторых источниках используется термин когерентность, хотя сами расчеты аналогичны) между гравитационным полем и рельефом местности:

Спектральная когерентность между гравитационными звездами и батиметрией).

Смещение от нуля вправо на оси абиссали объясняется тем, что гравитационные данные измерены на поверхности, а батиметрия (по-видимому) на дне, на глубине 3-4 км исследуемой территории. Справа показана диаграмма, аналогичная той, что взята из известной статьи NASA (включенной в GEBCO Recipe Book for Bathymetry; в статье по ссылке она описана более подробно), которая также показывает аналогичный сдвиг от нуля к оси бездны. Длина волны относится к характерной величине неоднородности; как вы видите, мы можем рассчитать значение силы тяжести по батиметрии (рельефу дна). Конечно, на суше все аналогично, за исключением того, что в оригинальной статье речь идет именно о батиметрических данных. Подробности и исходный код доступны по ссылке выше.

Ключевым моментом является линейная связь между спектральными компонентами гравитационного поля и рельефом — для каждой длины волны (характерной величины неоднородностей) отношение спектральных компонентов постоянно. Однако, поскольку это соотношение является функцией длины волны, прямой линейной зависимости между гравитацией и рельефом не существует! Заметим, что характер этой зависимости хорошо известен (и в целом очевиден — амплитуда компонент должна быстро убывать, чтобы энергия поля была конечной) и что можно рассчитать геологическую плотность через фрактальный индекс, но это, как говорится, другой разговор, я ограничусь ссылкой в статье и программным кодом: модель плотности-глубины через индекс фрактальной спектральной размерности

Пример расчета локальной гравитации высокого разрешения по данным рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):

Генерирование гравитации сверхразрешения на основе гравитационной аномалии GGMplus в свободном воздухе (200 м), дополненной топографией SRTM (30 м).

Аналогично можно использовать ортофото или космические снимки для повышения детализации рельефа (исходный код можно найти по ссылке ниже):

Во всех случаях следует построить корреляционную диаграмму, как описано выше, и проверить высокую корреляцию между спектральными компонентами перед выполнением расчетов. Если такой корреляции нет, исходные данные неверны, а качество результатов непредсказуемо. Причинами отсутствия корреляции могут быть ошибки в расположении данных относительно друг друга (значительное смещение координат) или плохое качество изображения (видимые или невидимые глазу облака), а также неправильное качество модели суровости, используемой для выбранного региона (например, качество модели суровости GGM plus 2013 хорошее в Индонезии и плохое в Южной Америке).

Заключение

Существует множество других способов использования данных дистанционного зондирования, а благодаря общедоступным и бесплатным платформам облачной обработки, таким как Google Earth Engine: Планетарная платформа для данных и анализа наук о Земле, каждый может попробовать свои силы в этом деле. Google Earth Engine (GEE) также предлагает множество примеров сценариев, включая один для визуализации всех доступных наборов данных. Утилита GMTSAR с открытым исходным кодом также поставляется с большим количеством примеров и обширной документацией.

  • Наша продукция
  • Презентации по направлениям
  • Инжиниринг
  • Консалтинг
  • Металлообработка
  • Моделирование
  • Разработки

Понравилась ли вам статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и посетите рекламные ссылки!

Также читайте:

Эта запись была размещена в Инновации, Новости. Добавьте постоянную ссылку в закладки.

НОВОСТИ

ИНЖИНИРИНГ

  • Наша продукция
  • Презентации по направлениям
  • Инжиниринг
  • Консалтинг
  • Металлообработка
  • Моделирование
  • Разработки

ПОРТФОЛИО

Июнь 2020
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30

ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ

Архивы

  • Ноябрь 2022
  • Октябрь 2022
  • Сентябрь 2022
  • Август 2022
  • Июль 2022
  • Июнь 2022
  • Май 2022
  • Апрель 2022
  • Март 2022
  • Февраль 2022
  • Январь 2022
  • Декабрь 2021
  • Ноябрь 2021

Оцените статью
Uhistory.ru
Добавить комментарий