В целях объективной оценки различных предложений на рынке, следует учитывать разнообразие процессов дистанционного зондирования. И даже, имея доступ к одному и тому же источнику данных, можно прийти к разным выводам в результате их анализа.
ДИСТАНЦИОННОЕ СПУТНИКОВОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
Использование спутников как инструмента дистанционного зондирования для наблюдения за поверхностью земли – не новость. В 1972 году NASA осуществило запуск спутника Landsat 1, а в настоящее время осуществляет управление спутником Landsat 8. Более 300 других спутников также находятся на орбите для наблюдения за поверхностью Земли, почти половина из которых предоставляет оптические изображения.
Итак, как это работает?
Оптические спутники получают снимки благодаря солнечному излучению отраженненному от поверхности Земли. Поскольку спутники используют разные сенсоры и технологии, информация предоставляемая каждым отдельным спутником может отличаться.
Несмотря на то, что использование спутниковых данных не требует глубокого понимания того, как работает технология, обладание практическими знаниями о нескольких ключевых понятиях поможет лучше понять, что можно реализовать с помощью этой технологии, и как она может принести вам пользу в сфере агробизнеса.
ПИКСЕЛИ И РАЗРЕШЕНИЕ
Понимание разных вариантов разрешения важно при оценке спутниковых снимков.
Распространенным является слишком упрощенное разделение снимков на снимки с высоким, средним и низким разрешением. Это создает путаницу и неправильное представление, основанное на общих знаниях о фотоснимках, в которых разрешение просто измеряется количеством пикселей в изображении. Тогда как в отношении спутниковых снимков речь идет о пространственном разрешении.
Отличие между размером пикселя и пространственным разрешением имеет важное значение, поскольку их часто путают, но они не являются взаимозаменяемыми понятиями.
Как и любое цифровое изображение, спутниковые снимки также состоят из пикселей. Отдельный снимок получают путем измерения отраженного от поверхности Земли солнечного света, и регистрации показателей в матрице пикселей в форме сетки. Размер такого пикселя по земной поверхности (или наземное разрешение) равен размеру ячейки этой заранее определенной сетки.
Однако, когда речь идет о разрешении, поставщики спутниковых данных часто имеют в виду пространственное разрешение, которое касается наименьшего объекта, который может быть идентифицирован на земле.
Оно изменяется в зависимостиот угла расположения сенсора относительно его цели, атмосферной дифракции и других факторов. Это означает, что пространственное разрешение – и, таким образом, качество предоставленной информации – варьирует от центра изображения к краю полосы обозрения.
Например, наземное разрешение снимков спутника MODIS – 250 метров. Таким образом, каждый пиксель отображает площадь 250 м х 250 м или 6,25 га. Пространственное разрешение MODIS в надире (точка прямо под спутником) так же составляет 250 м, но чем больше точка наблюдения выходит за рамки территории под прямым углом по отношению к спутнику, тем пространственное разрешение будет увеличиваться в пределах одного пикселя.
То же самое касается спутников с более высоким разрешением, тем более, когда спутник наводит свой сенсор под широким углом. Например, спутники RapidEye могут наводить сенсор под углом до 20° к надиру для наблюдения за целевыми районами, расположенными значительно дальше от пути его прямого сигнала, что влияет на обычное пространственное разрешение в 6,5 метров.
Хоть пространственное разрешение имеет важное значение, временное разрешение является настолько же важным и часто неправильно истолкованным.
Пространственное разрешение
Определяющей ценностью использования спутников является последовательность съемки в течение длительного времени. Промежуток времени между получением снимков или период повторной съемки являются временным разрешением. Чем меньше временные интервалы, тем выше временное разрешение. Чем выше временное разрешение, тем большие возможности мониторинга.
Однако период повторной съемки – не единственный элемент временного разрешения, поскольку он отображает только потенциальное получение снимков. Важно, чтобы данные были фактически полученные и загруженные в наземный сегмент. В этом и состоит разница между систематическим получением данных и получением днных под заказ. Многие поставщики заявляют, что они предлагают ежедневный мониторинг, несмотря на тот факт, что они не получают данные систематически. Они просто задают получение снимков:
1. Выбирая, где осуществлять съемку, наводя сенсор на цель, или
2. Ограничивая количество полученных пикселей в соответствии с их возможностями загрузки.
Это делает невозможным получение ежедневной комплексной информации для определенных территорий и равноценное обслуживание всех клиентов.
В сельском хозяйстве точный мониторинг требует ежедневного получения снимков или высокого временного разрешения. Это помогает обеспечить предоставление надлежащих безоблачных изображений. Если снимки имеют низкое временное разрешение, например, каждые пять дней, существует больший риск отсутствия информации, поскольку облачность может привести к возникновению десятидневного пробела в информации (при условии облачности в течение 50 % времени). В качестве альтернативы можно использовать снимки неоднородности вегетации поля, с большим пространственным разрешением, но с меньшей частотой снимков – например, каждую неделю – то есть с низким временным разрешением.
Ежедневный мониторинг в сравнении с внутриполевым анализом
Разница между глобальным мониторингом и внутриполевым анализом подобна разнице между просмотром кинофильма и просмотром фотоснимков. Вы не можете проанализировать вегетацию поля только с помощью фотоснимков, но они дают Вам возможность рассмотреть детали в определенный момент времени более внимательно.
Понимание, чего именно Вы хотите достичь с помощью данных, даст возможность точнее определить Ваши потребности.
Дифференцированное внесение удобрений может быть сделано с помощью карты неоднородности вегетации. А для анализа продуктивности поля в сравнении с другими полями или сезонами необходимы данные ежедневного мониторинга.
Зачастую, для получения оптимального результата, необходимо находить оптимальное соотношение между пространственным и временным разрешением (количество пикселей, которые будут загружены на наземный сегмент). Для пользователей, которые работают с данными дистанционного зондирования, понимание того, как разные разрешения влияют на предоставленную информацию, имеет существенное значение при сравнении разнообразных предложений на рынке дистанционного зондирования.
Рассматривая вариации доступных группировок оптических спутников для наблюдения за поверхностью Земли, стоит отметить, что в одиночку ни одина из них не может полностью обеспечить глобальный и качественный мониторинг. Поэтому, для обеспечения соответствующего обслуживания всех клиентов необходимо использование нескольких спутниковых группировок.
Сравение мльтиспектрального и гиперспектрального сенсоров
Разница между мультиспектральным и гиперспектральным сенсорами состоит в количестве и ширине спектральных диапазонных частот.
Гиперспектральные сенсоры имеют сотни диапазонов узких частот, которые имеют доступ к более детальной информации о характеристике растений, но требуют больших усилий для калибровки информации. Это ограничивает возможности для выявления природных явлений. Такие сенсоры использует небольшое количество спутников, и большинство из них имеет узкий диапазон частот, в результате чего частота и возможность получения изображения очень ограничена. То же самое является верным и для беспилотных летательных аппаратов, которые используют гиперспектральные сенсоры.
Мультиспектральные сенсоры имеют от трех до 20 узких полос. Если Вы представите оба варианта в виде наглядной информации, гиперспектральный сенсор обеспечит создание линейной диаграммы, а мультиспектральный – создание гистограммы. Мультиспектральные предоставляют очень ценную информациию для мониторинга посевов. Из-за большого объема информации доступной из многочисленных спутников, использующих мультиспектральные сенсоры, частота, полоса и продуктивность получения снимков намного больше и надежнее.
СПЕКТР
Радиометрические приборы на спутниках измеряют длину волн электромагнитного излучения, которые отражаются от объектов на Земле, – так называемый спектральный отклик – на основании электромагнитного спектра. Различные предметы и материи имеют разные спектральные характеристики, предоставляющие информацию о том, за чем конкретно ведется наблюдение.
Каждый спутник имеет собственный набор спектральных полос (то есть синий, зеленый, красный спектры), которые они используют для измерения спектрального отклика. Важно отметить, что интервал длины каждой из полос является диапазоном, каждый из которых четко определен для спутника, и различен от одного спутника к другому.
Например, красный для Landsat 8 характеризуется длиной волн от 640 до 670 нанометров, а для Sentinel-2A характеризуется длиной волн от 650 до 679 нанометров. Изображения справа иллюстрируют то, как два спутника с аналогичным наземным разрешением, по-разному фиксируют данные того же района.
Учитывая тот факт, что спутники не одинаково распознают цвета заданной поверхности, при использовании снимков из различных источников, должна быть проведена их калибровка. Данный процесс является важным, так как он обеспечивает качество и однородность данных, предоставляемых для мониторинга развития вегетации.
Rapideye (изначальное наземное разрешение 6.5 м, переработано в 5 м)
Sentinel 2A (изначальное наземное разрешение 10 м, переработано в 5 м)
ОТ ДЛИНЫ ВОЛНЫ К ЗДОРОВЬЮ ПОСЕВОВ
Данные о длине волны и уровень спектральной чувствеительности предоставляют информацию, необходимую для расчета вегетационных индексов, которые в свою очередь, обеспечивают определение относительной плотности и здоровья растительности для каждого пикселя на спутниковом снимке.
В течение прошлых 20 в лет научных публикациях был описан широкий спектр вегетационных индексов. Основным индексом для мониторинга посевов является Нормализованный относительный индекс растительности (NDVI), опубликованный в 1979 году.
Благодаря своей устойчивости и небольшому количеству необходимых для расчета частот, этот индекс можно рассчитать из данных, получаемых всеми основными оптическими спутниками, что позволяет осуществлять калибровку и сравнение между спутниками и локациями.
Индекс NDVI зависит от активности биомассы и хлорофилла. Его значения варьируют от -1 до +1. Чем более развита и здорова вегетация, тем выше будет значение, поскольку отражение в инфракрасном диапазоне (NIR) волн гораздо больше, чем в видимом красном спектре. Наличие небольшой разницы между отражением в этих двух диапазонах может указывать на то, что растительность ослаблена или мертва – данные собраны на оголенном грунте.
Данные иллюстрации наглядно демонстрируют то, каким образом показатели NDVI распределены по полю. Стоит отметить разницу между этими двумя картами, полученными в один и тот же день, – она связанна с различным пространственным разрешением.
Растения используют энергию, содержащуюся в видимом спектре солнечного света, для роста – фотосинтеза, выполняемого хлорофиллом. Красный поглощается только хлорофиллом, тогда как синий – другими компонентами листьев, такими как каротиноиды (что делает синий менее связанным с содержанием хлорофилла в растении). Таким образом, чем больше красного поглощается, тем выше активность хлорофилла в листьях.
Клетки растений, наполненные водой, действуют как зеркало для инфракрасного спектра. Когда осмотическое давление высокое, большая часть инфракрасного спектра отражается растением. Поэтому, чем больше инфракрасного спектра отражается, тем здоровее биомасса.
Другой индекс, так называемый Усовершенствованный вегетационный индекс (EVI), оптимизирован для улучшения оценки неоднородности вегетации в регионах с высоким уровнем биомассы, что делает его более чувствительным к изменениям структуры растительного покрова.
Кроме данных, необходимых для расчета индекса NDVI, некоторые спутники также собирают инфракрасные коротковолновые показатели (SWIR), которые обеспечивают получение информации в отношении вегетационного содержания воды. Эти данные используются при расчете нормализованного относительного индекса водного покрова (NDWI) и помогают контролировать изменения содержания воды в растениях и недостаток влаги.
Наконец, каждый пиксель, снятый спутником, является источником огромного количества информации, которую можно использовать в различных вычислениях для обеспечения множества точек измерения данных. Чем больше безоблачных пикселей, тем больше информации и лучших данных.
ВАЖНОСТЬ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Необработанные спутниковые снимки не представляют большой ценности для применения в сельском хозяйстве. Собранная из сенсоров спутника информация, должна быть переработана перед тем, как ее можно будет использовать для расчет а индекса NDVI.
Существует ряд факторов, влияющих полученные спутником снимки, которые должны быть скорректированы, в том числе:
• Атмосфера
• Облачность
• Тени в связи с закрытием солнца
• Различное пространственное разрешение в результате отклонения от надира
• Разные углы падения солнечного света в связи с рельефом земной поверхности
• Топографические искривления
• Влияние окружающей среды
Бесплатные спутниковые снимки
Сегодня спутниковые снимки уже доступны в Интернете. Так зачем за них кому-то платить?
Хотя доступ к некоторым спутниковым снимкам можно получить бесплатно, стоит учитывать, что они не имеют надлежащей обработки. И ценность услуг провайдеров заключается в отборе качественных данных и в их переработке.
Например, когда спутник RapidEye наводит сенсор на объект наблюдения под углом 20°, толщина атмосферы изменяется и влияет на то, как отраженный свет передается через нее. Это влияет на измеряемый сигнал. Аналогичный эффект можно заметить, смотря на закат солнца – на закате солнце выглядит большим и более красным, чем в полдень.
Здесь обработка очень важна, поскольку измерения коэффициента отражения должны быть скорректированы в соответствии с условиями съемки, с целью их сопоставления в пределах одного поля в течение длительного периода, или между несколькими полями в непосредственной близости, для надлежащего выявления изменений в развитии посевов.
Большинство этих искажений может быть устранено автоматически, с помощью правильных алгоритмов и метаданных, но остальное может быть достаточно трудоемким процессом. Вот разница между красивой разноцветной картой и фактическими достоверными данными.
Больше спутников = больше пикселей = лучшие данные
Каждый спутник предоставляет уникальный набор информации распределенной в пиксели. Чем больше спутников используется, тем больше пикселей доступно и соответственно – качественнее полученные данные.
Информация, используемая с разных спутников, должна пройти кросс-калибровку и правильную обработку – в противном случае, это все равно что сравнивать апельсины с яблоками, тоесть Ваши сведения о посевах не будет достоверными, в то время, как каждый пиксель может повлиять на информацию, которую Вы получаете.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Поскольку все больше компаний выходят на сельскохозяйственный рынок в качестве поставщиков снимков, понимание основных функций технологии становится все более важным. Мы хотим предоставить агроиндустрии возможность наилучшим образом оценивать различные доступные услуги относительно индивидуальных бизнес-потребностей.
При пределении необходимости мониторинга либо аналитической поддержки – или обеих услуг – является важным шагом при оценивании ключевых моментов:
- Размер пикселей и период повторной съемки не являются надлежащим отображением разрешения спутниковых снимков, а простые формулировки, такие как высокое, среднее и низкое разрешение или ежедневная повторная съемка – слишком нечеткие. Задавайте вопросы, чтобы узнать о пространственном и временном разрешении.
- Чем больше спутников использует провайдер, тем больше пикселей у него есть в наличии, что обеспечит более точные данные. Задавайте вопросы, чтобы узнать, сколько спутников доступны и как они используются, чтобы наилучшим образом оценить качество и количество данных, которые он может предоставить.
- Качество обработки является решающим критерием, в котором опыт имеет немаловажное значение. Задавайте вопросы, чтобы узнать, как поставщик осуществляет обработку с целью предоставления Вам наилучших возможных результатов.
Совершая выбор более осведоленно, Вы увеличите возможность достижения Ваших долгосрочных бизнес-целей.
