Спутниковые снимки используются для широкого круга проектов, но часто бывает сложно определить, какой именно тип данных нужен. В сфере дистанционного зондирования Земли существует множество различных спутниковых датчиков — с разным разрешением и спектральными характеристиками. Rebecca Murray на сайте компании Harris предлагает краткий обзор доступных данных и их приложений.
Дистанционное зондирование
Каким бы прекрасным ни выглядело естественное цветное изображение, его не получают так, как, скажем, с помощью камеры вашего смартфона. Процесс получения снимков чаще всего называют дистанционным зондированием, что означает, что объекты на Земле обнаруживаются и классифицируются на большом расстоянии. Мы уделим внимание пассивному зондированию, поскольку именно оно используется для получения снимков в естественных цветах и мультиспектральных изображений и оставим за пределами нашего краткого обзора радарные снимки. Пассивные датчики получают информацию посредством излучения, которое либо испускается, либо отражается любым объектом, который пытается заснять спутник. Эти данные можно получить в любых спектральных диапазонах (обычно это делается, по крайней мере, в красном, зеленом, синем и ближнем инфракрасном диапазонах), а затем полученные снимки передаются на наземную станцию для обработки.
Доступен широкий спектр датчиков и комбинаций диапазонов, и лучшие варианты будут зависеть от того, что вы пытаетесь обнаружить, и от размера территории, охватываемой вашим проектом. Ниже приведены несколько ситуаций, с которыми можно столкнуться при принятии решения о выборе наиболее подходящих снимков.
Какие снимки выбрать для обзора территории?
Обзорная карта — это обычно часто возникающий запрос. Инженерные, архитектурные и другие аналогичные компании обращаются за снимками для изучения состояния поверхности, прежде чем начать строительные работы на участках проекта. По сути, им просто нужна точная картинка с высоким разрешением. В этих случаях естественный цвет — лучший вариант.
Какое нужно разрешение нужно?
Необходимое разрешение будет зависеть от того, насколько большой может быть территория вашего проекта и какие детали необходимо четко увидеть. Скажем, ваш проект требует, чтобы вы получили изображение Калифорнии в целом. Для этого не нужно такое высокое разрешение, как если бы, например, вам нужно было изображение отдельного аэропорта. В этом случае количество деталей для такой большой территории было бы чрезмерным и привело бы к огромным размерам файлов. Кроме того, датчики с более высоким разрешением обычно захватывают меньшие по размерам территории, поэтому для покрытия большой области потребуется склейка многих изображений (и часто за разное время). Варианты с более низким разрешением дадут лучший обзор области большого размера и, как правило, потребуют меньшего количества снимков для полного охвата.
Один из хороших вариантов — получить изображения необходимого участка проекта с высоким разрешением, а окружающих территорий — с более низким. На изображениях ниже видны снимки со спутников RapidEye и GeoEye-1. Разрешение снимков RapidEye — 5 м (более низкое разрешение), а GeoEye снимает с гораздо более высоким разрешением — 0,5 м. На обоих снимках показан город на Гавайских островах. Как видно, снимок RapidEye (справа) позволяет детализировать большую часть города, а на снимке GeoEye-1 (слева) можно увидеть отдельные объекты в городе.
Для чего нужны мультиспектральные снимки?
Чаще всего они используются для определения здоровья сельскохозяйственных культур и анализа растительности. Большинство датчиков позволяют вести съемку в четырех спектральных полосах: красной, зеленой, синей и ближней инфракрасной (или RGB и NIR). Изображение, полученной из этих четырех полос в программной среде ENVI, приведено ниже. Для здоровья сельскохозяйственных культур можно измерить относительную отражательную способность по длинам волн этих полос. Когда посевы нездоровы, можно заметить снижение отражательной способности, в основном, в ближней инфракрасной области, а также в синей и зеленой областях спектра.
Мультиспектральные снимки также можно использовать для обнаружения различных характеристик земной поверхности. Почвы, растения, асфальт и т. д. имеют разные спектральные характеристики, которые будут видны на мультиспектральных снимках. В зависимости от количества спектральных полос и в каких областях спектра они расположены, вы можете видеть больше различий на каждой поверхности.
С постоянно растущим архивом спутниковых снимков и возможностью по мере необходимости получать их в большом количестве, можно найти собственное решение для самого уникального типа геопространственного проекта.