Недавно Harris Geospatial Corporation провела серию вебинаров по радарным съемкам. Об этом в статье «Using Synthetic Aperture Radar (SAR) for Agriculture» пишется на сайте GISCafe Susan Smith. Последний из них, проведенный инженером Megan Gallagher, назывался «A Deeper Dive into SAR: Agriculture and Land Surface Deformation» и доступен на веб-сайте Harris
На вебинаре рассматривалось использование программных комплексов ENVI и SARscape.
ENVI Desktop, корпоративные и облачные решения включают ENVI UI, ENVI workflows, ENVI Modeler, ArcGIS Pro and Desktop-Enterprise-Cloud. Обработку радарных данных включает все вышеперечисленные программные средства, включая ENVI Modeler, где можно автоматизировать всю обработку радарных данных. Все инструменты и технологии легко интегрируются с ГИС-приложениями Esri.
Harris предлагает использование радарных данных для мониторинга сельского хозяйства. Эта технология имеет много преимуществ. Поскольку сельским хозяйством часто занимаются там, где нередко бывают дожди и облачность, много информации, такой как здоровье растений, их рост и биомасса маскируется погодными условиями. Регулярное использование БПЛА ограничено времени из-за погоды, а радарные спутники могут вести съемку независимо от погодных условий. «Еще одно преимущество радаров с синтетической апертурой (SAR) заключается в том, что благодаря различным каналам и поляризациям мы можем собирать уникальную информацию о культурах, которую можно использовать для получения характеристик, отличных от получаемых с помощью оптических съемок», — отмечала Megan Gallagher.
В презентации она показала разницу между оптическими и радарными снимками (рис. 1). Оптическое изображение — сцена Sentinel-2 от 20 июня 2018 года. Видны зеленая растительность и незасеянные поля. Радарный снимок представляет собой изображение TerraSAR-X от 18 июня 2019 года. Существует большое различие в отражении при использовании радара. На отражение сильно влияют тип культуры, влажность почвы и структура, в результате чего определенный вид растительности сильно отличается от другой (зеленой на оптическом изображении) растительности вокруг нее. Яркие белые участки имеют высокую интенсивность пятен. Чем больше растительности, тем плотнее, чем больше листья и некоторые другие факторы, тем большее излучение будет передаваться обратно на спутник. С другой стороны, если это голая земная поверхность или влажная почва, она будет действовать аналогично другим плоским поверхностям и отражать большую часть излучения, и изображаясь черным цветом на радарном снимке.
Спектральный диапазон радара напрямую связан с тем, что видит датчик, поэтому, например, более длинные волны или более низкие частоты излучения проникают глубже в материал, такой как грунт. Помимо глубины проникновения, частота также будет определять размер объектов, к которым чувствительны радарные данные. Волны взаимодействуют с объектами, которые похожи по размеру, и видят материалы такого же масштаба, как листья на деревьях. Обычно диапазоны L и P имеют более длинную волну. Они используются в основном для увлажненных почв и растительности. Диапазоны C и X хорошо работают в условиях сомкнутых растительных покровов.
Диапазон X хорошо работает с широколистными растениями (например, кукурузой и соей), в то время как X и C хорошо работают с узколистными растениями (зерновые). Данные TerraSAR-X и Sentinel-1 использовались в вебинаре для получения информации о покрове и объемном рассеянии, которое происходит по мере роста растений со временем. Собранная другая полезная информация о том, как эти диапазоны имеют тенденцию реагировать на различные типы культур.
Существует заметная разница между зерновыми культурами, такими как рис, соя или ячмень, поскольку их гораздо легче отследить с помощью радарной съемки, чем подземные культуры, такие как картофель. В обратном рассеянии и при достаточно высоком разрешении SAR можно наблюдать различные стадии роста, и могут быть отмечены различия от растения к растению.