Данные дистанционного зондирования Земли

1. Использование данных ДЗЗ в исследованиях окружающей среды позволяет лучше понимать различные её аспекты включая климат, атмосферные условия, поверхность земли, растительность, гидрологию, и другие. Данные исследования важны для мониторинга изменений в окружающей среде и понимания ее динамики. Спутниковые данные позволяют отслеживать обширные ледяные шапки и контролировать уменьшение площади льдов в Арктике.
2. Данные, полученные с помощью ДЗЗ, используются для анализа и прогнозирования погоды, что улучшает прогнозы погодных явлений и способствует повышению безопасности людей. Точные данные о развитии ураганов позволяют своевременно эвакуировать население из зон возможных бедствий, отслеживание айсбергов и мониторинг льда на Северном Морском пути позволяет судам быстро и безопасно переправлять грузы.
3. ДЗЗ позволяет создавать высококачественные карты и модели местности, что необходимо для городского развития, сельского хозяйства, транспортной инфраструктуры и геодезии. Например, использование спутниковых данных при планировании новых дорожных сетей поможет оптимизировать транспортное движение и снизить транспортные пробки.
4. Мониторинг и управление природными ресурсами благодаря данным ДЗЗ эффективно оптимизирует использование ресурсов, оперативно предотвращает лесные пожары, контролирует загрязнение воды и обеспечивает устойчивое управление окружающей средой. Например, мониторинг лесных массивов позволяет оперативно выявлять очаги возгораний и локализовать пожары до их разрастания.
5. ДЗЗ играет важную роль в изучении и мониторинге климатических изменений, позволяя ученым изучать изменения в ледяных покровах, уровне моря, температуре поверхности и других факторах, связанных с изменением климата. Например, данные спутниковых наблюдений помогают оценить темпы таяния антарктического льда и их влияние на уровень мирового океана.
6. Мониторинг и предупреждение природных бедствий с помощью ДЗЗ помогает своевременно реагировать на угрозы и организовывать спасательные операции при землетрясениях, вулканических извержениях, наводнениях и других бедствиях. Например, оперативное предупреждение о надвигающемся цунами спасает тысячи жизней на прибрежных территориях.
7. Наблюдение за изменениями в экосистемах с использованием ДЗЗ помогает изучать деградацию лесов, потерю биоразнообразия, изменения в распределении видов и различные формы экологического восстановления. Например, мониторинг угрозы вымирания определенных видов животных помогает разрабатывать меры по сохранению их популяции.
8. Мониторинг антропогенного воздействия с помощью ДЗЗ позволяет отслеживать влияние человеческой деятельности на окружающую среду, оценивать загрязнение воздуха и воды, изменение землепользования и развитие городов и инфраструктуры. Например, анализ данных о выбросах парниковых газов помогает контролировать уровень загрязнения атмосферы и принимать меры по экологической защите.

Приложения и сервисы ДЗЗ разнообразны и могут быть применены в различных областях, включая науку, экологию, географию, сельское хозяйство, градостроительство, транспорт и другие отрасли.

Примеры данных ДЗЗ и их использование

Панхроматические данные

Панхроматические данные получаются в видимом спектре электромагнитного излучения с длиной волны от 400 до 700 нм. Эти данные представляют собой черно-белые изображения с высоким разрешением, захватываемые одним каналом. Спутники, такие как WorldView-3, Pleiades и QuickBird, могут предоставлять панхроматические данные с разрешением до 30 см на местности. Для БПЛА примерами аппаратов являются DJI Phantom 4 Pro, senseFly eBee X, WingtraOne с разрешением до 2–5 см на местности. При аэрофотосъемке с вертолета или самолета используются камеры Phase One iXU-RS1000 с разрешением 10–20 см на местности.

• Преимущества:

  • Высокое пространственное разрешение для детального анализа местности.
  • Широкий спектр применения в картографии, планировании городского развития, мониторинге окружающей среды.

• Недостатки:

  • Ограниченный спектр информации из-за работы только в панхроматическом канале.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПРОДУКТЫ:

• Методы обработки:

  • Регистрация и коррекция изображений, улучшение разрешения, фильтрация шумов.
  • PanSharpening – синтез панхроматического снимка (основной) с цветным (вторичный) в целях получения цветного изображения с высоким пространственным разрешением.

• Продукты:

  • Ортофотопланы, цифровые модели рельефа, классифицированные карты использования земель.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Геология: помогает в обнаружении геологических структур и минеральных ресурсов.
  2. Археология: используется для поиска археологических объектов и мониторинга археологических памятников.
  3. Городское планирование: позволяет мониторить изменения в застройке города и планировать новые объекты инфраструктуры.
  4. Лесное хозяйство: применяется для мониторинга лесных массивов, контроля за вырубкой и лесозаготовкой.
  5. Ландшафтное дизайн: используется для планирования благоустройства территорий и создания уникальных ландшафтов.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Мониторинг геологических объектов

• Цель проекта: выявить и проанализировать изменения в структуре горных пород.

• Задачи:

  1. Определение границ геологических объектов.
  2. Идентификация изменений в рельефе.
  3. Составление карты геологических структур.

• Применение:

  • Панхроматические данные позволяют точно определить границы геологических объектов и улучшить анализ горных образований.

Проект 2: Мониторинг археологических памятников

• Цель проекта: слежение за состоянием и сохранностью археологических объектов.

• Задачи:

  1. Обнаружение потенциальных археологических находок.
  2. Оценка степени разрушения исследуемых объектов.
  3. Создание цифровых моделей археологических памятников.

• Применение:

  • Панхроматические данные помогают проводить качественный мониторинг археологических памятников, обнаруживать новые объекты и анализировать изменения в их состоянии.

Мультиспектральные данные

Мультиспектральные данные получаются при наблюдении Земли в нескольких широких спектральных диапазонах. Обычно используются в видимом и инфракрасном диапазонах. Каждый спектральный диапазон предоставляет информацию о разных характеристиках поверхности Земли, такие как растительное покров, почвы. Наиболее известные космические аппараты предоставляющие мультиспектральные данные – серия Landsat, Sentinel-2.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ:

• Преимущества:

  • Большой спектр информации о поверхности Земли.
  • Позволяют проводить более точный анализ различных участков земли.

• Недостатки:

  • Иногда сложнее обрабатывать и анализировать из-за большего объема данных.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПРОДУКТЫ:

• Методы обработки:

  • Калибровка данных, композитирование различных полос, классификация изображений.

• Продукты:

  • Индексы вегетации (например NDVI), карты использования земель, определение заболеваний растений.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Сельское хозяйство: помогает в мониторинге состояния посевов, определении уровня увлажненности почвы, и выявлении заболеваний растений.
  2. Экология: используется для мониторинга изменений в природной среде, оценки здоровья лесов, и обнаружения загрязнений.
  3. Управление водными ресурсами: позволяет контролировать уровень и качество водоемов, обнаруживать водоросли и иные факторы водоохраны.
  4. Геоморфология: применяется для изучения форм рельефа, определения типов почв и ландшафтов.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Мониторинг урожайности полей

• Цель проекта: оптимизировать управление сельскохозяйственными угодиями.

• Задачи:

  1. Анализ уровня зеленого цвета посевов.
  2. Определение влажности почвы.
  3. Прогнозирование урожайности.

• Применение:

  • Мультиспектральные данные позволяют выявлять области низкой и высокой урожайности, оптимизировать использование удобрений и улучшить урожайность посевов.

Проект 2: Мониторинг состояния лесов

• Цель проекта: следить за здоровьем лесных массивов и выявлять изменения в растительном покрове.

• Задачи:

  1. Обнаружение заболеваний и стресса у растительности.
  2. Маппинг древесного покрова.
  3. Оценка площади лесных пожаров.

• Применение:

  • Мультиспектральные данные позволяют оперативно выявлять проблемы в лесных массивах, принимать меры по их предотвращению и контролировать обстановку в лесах для сохранения экосистем.

Гиперспектральные данные

Гиперспектральные данные представляют собой информацию о свете, измеряемом через дискретные спектральные каналы с очень узкими интервалами. Эти данные охватывают значительное количество спектральных полос, что позволяет получить более детальную информацию о поверхности Земли. Гиперспектральные данные могут использоваться для выявления минералов, определения состава почвы, и даже анализа состояния здоровья растений. КА предоставляющие гиперспектральные данные: «Ресурс-П» , Earth Observing-1, CartoSat 3, 3A, 3B  и другие.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ:

• Преимущества:

  • Высокая информативность и детализация данных.
  • Возможность точной идентификации материалов на поверхности.

• Недостатки:

  • Требуют более сложной обработки и анализа данных.
  • Больший объем данных требует усиленных вычислительных ресурсов.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПРОДУКТЫ:

• Методы обработки:

  • Разделение смешанных пикселей, спектральная классификация, анализ характеристик спектров.

• Продукты:

  • Определение минералогического состава, картирование биологических видов, диагностика заболеваний растений.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Геология и геологоразведка: используется для поиска и идентификации полезных ископаемых и минералов.
  2. Сельское хозяйство и агрономия: помогает в мониторинге состояния почвы, определении состава растительности и выявлении заболеваний растений.
  3. Экология и охрана окружающей среды: применяется для мониторинга здоровья экосистем, обнаружения загрязнений и изменений в природной среде.
  4. Археология и культурное наследие: используется для обнаружения и исследования археологических объектов под поверхностью земли.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Идентификация минералов по спутниковым данным

• Цель проекта:Создание карт минеральных ресурсов на большой территории.

• Задачи:

  1. Определение спектральных характеристик различных минералов.
  2. Минеральная классификация по спутниковым данным.
  3. Картирование распространения минеральных ресурсов.

• Применение:

  • Гиперспектральные данные помогают точно идентифицировать минералы на поверхности земли, что важно для геологоразведки и разработки рудных месторождений.

Проект 2: Мониторинг здоровья растительности в сельском хозяйстве

• Цель проекта:Предотвращение заболеваний растений и оптимизация ухода за сельскохозяйственными угодьями.

• Задачи:

  1. Диагностика состояния растений по спектрам отражения.
  2. Определение уровня питательности почвы.
  3. Мониторинг роста и развития посевов.

• Применение:

  • Гиперспектральные данные позволяют выявлять заболевания растений на ранних стадиях, принимать меры по их предотвращению и оптимизировать использование удобрений для улучшения урожайности.

Радиолокационные данные

Радиолокационные данные представляют собой информацию, полученную с помощью радиолокационных систем, которые излучают радиоволны и измеряют их отражение от объектов на земной поверхности. Эти данные могут использоваться для создания изображений земной поверхности, определения высоты объектов, мониторинга изменений в природной среде и даже для обнаружения подземных структур. Основные спутники предоставляющие радарные данные – Sentinel-1, Terrasar-X/TanDEM-X/PAZ, ALOS-2.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ:

• Преимущества:

  • Способность работать в различных условиях освещенности, погодных условиях и даже сквозь облачность.
  • Возможность получить изображения даже в отсутствие видимого света.

• Недостатки:

  • Низкое пространственное разрешение по сравнению с оптическими сенсорами.
  • Воздействие электромагнитный явлений на качество изображения.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПРОДУКТЫ:

• Методы обработки:

  • Фильтрация шума, улучшение контраста, сегментация изображений, интерферометрия.

• Продукты:

  • Создание радиолокационных карт, определение высоты объектов, мониторинг изменений в ландшафте, цифровые модели рельефа и местности.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Военное дело и безопасность: используется для обнаружения и отслеживания объектов на земной поверхности, в том числе для наблюдения за военными действиями и контроля границ.
  2. Геология и геофизика: применяется для поиска полезных ископаемых, мониторинга землетрясений и изучения геологических структур.
  3. Сельское хозяйство и лесное хозяйство: помогает в мониторинге урожайности, контроле лесных пожаров и определении состояния почвы.
  4. Мониторинг льда: улучшает безопасность судоходства и повышает эффективность грузоперевозки, благодаря оперативному мониторингу айсбергов и льдов.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Мониторинг лесных пожаров с помощью радиолокационных данных

• Цель проекта:Быстрое обнаружение и локализация лесных пожаров для эффективного управления ими.

• Задачи:

  1. Обработка радиолокационных данных для обнаружения горящих участков.
  2. Анализ интенсивности пожаров и направления их распространения.
  3. Предоставление информации для организации пожаротушения.

Применение:

• Радиолокационные данные позволяют обнаруживать пожары даже при плохой видимости из-за дыма или ночного времени суток, что помогает своевременно реагировать на чрезвычайные ситуации.

Проект 2: Мониторинг ледовой обстановки на Северном морском пути

Цель проекта: Отслеживание изменений в ледовой обстановке на Северном морском пути для обеспечения безопасности судоходства и планирования маршрутов.

Задачи:

1. Сравнение спутниковых изображений ледовой обстановки на Северном морском пути в разные временные периоды.
2. Выявление областей с наибольшей плотностью льда или широких проходов для судов.
3. Анализ динамики образования и разрушения льда на маршруте и прогнозирование условий для судоходства.

Применение:

• Спутниковые данные позволяют наблюдать динамику ледовой обстановки, что существенно повышает безопасность судоходства на Северном морском пути. Это полезно для определения оптимальных маршрутов, предотвращения столкновений с айсбергами и обеспечения надежной навигации для судов в этом регионе.

Тепловые данные

Тепловые данные представляют собой информацию о распределении теплового излучения в изучаемой области. Эти данные могут быть собраны с помощью тепловизионных систем и подскажут, насколько объекты в изображении теплые или холодные с точки зрения инфракрасного излучения. У КА Landsat-8 имеется в наличии тепловой канал. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) - прибор, установленный на спутниках Terra и Aqua НАСА, предоставляет широкий спектр данных, включая тепловые измерения среднего разрешения. Sentinel-3 - серия спутников Европейского космического агентства ESA, оборудованных датчиками для мониторинга океана, атмосферы и суши, включая тепловую инфракрасную радиацию среднего разрешения.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ:

• Преимущества:

  • Способность обнаруживать скрытые объекты или изменения в температуре объектов.
  • Полезно для поиска тепловых утечек в зданиях или поиск людей и животных ночью.

• Недостатки:

  • Ограничения в разрешении по сравнению с оптическими сенсорами.
  • Возможность влияния окружающих температурных условий на точность данных.

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПРОДУКТЫ:

• Методы обработки:

  • Анализ температурных карт, выделение горячих и холодных зон, сегментация объектов по температуре.

• Продукты:

  • Создание тепловых карт, выявление тепловых аномалий, мониторинг изменений в температурном режиме.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Строительство и энергетика: помогает в обнаружении тепловых утечек в зданиях, а также в мониторинге работы тепловых систем.
  2. Пожарная безопасность: используется для обнаружения пожаров и горячих точек на ранней стадии для быстрого реагирования.
  3. Медицина и ветеринария: применяется для диагностики травм, заболеваний и поиска животных в условиях низкой видимости
  4. Военное применение: тепловые данные спутников используются для обнаружения скрытых объектов, ночных операций, наблюдения за движением войск и транспорта, а также для обеспечения безопасности границ и объектов на территории. Такие данные могут помочь выявить подозрительную активность или незаконные действия на значительном расстоянии.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Мониторинг тепловых утечек в жилых домах

• Цель проекта:Идентификация и устранение тепловых утечек для повышения энергоэффективности жилых зданий.

• Задачи:

  1. Проведение тепловизионного обследования домов для выявления участков теплопотерь.
  2. Анализ данных и определение приоритетных мест для улучшения утепления.
  3. Проведение реконструкции зданий с целью снижения энергопотребления.

• Применение:

  • Тепловые данные помогают точно определить участки теплопотерь и принять меры по улучшению изоляции зданий.

Проект 2: Мониторинг температурного режима оборудования в промышленности

• Цель проекта: Предотвращение перегрева оборудования и недопущение аварийных ситуаций.

• Задачи:

  1. Установка тепловизионных камер для постоянного мониторинга температуры оборудования.
  2. Установка систем автоматического оповещения при превышении предельной температуры.
  3. Профилактическое техническое обслуживание и замена деталей с повышенной температурой.

• Применение:

  • Тепловые данные позволяют оперативно реагировать на изменения температуры оборудования, предотвращая потенциальные аварийные ситуации и снижая риски простоев в производстве.

LIDAR данные

LIDAR (лазерная локация) представляет собой технологию замеров дистанций и образов, использующую лазерное излучение для удаленного замера объектов и поверхностей. LIDAR данные представляют собой точечные облака, отражающие структуру и высоту объектов, что позволяет создавать трехмерные модели местности. Полноволновой лидар (GEDI) был прикреплен к Международной космической станции, чтобы обеспечить первые глобальные наблюдения вертикальной структуры леса с высоким разрешением. ICESat-2 будет оснащен одним прибором — усовершенствованной системой топографического лазерного высотомера (ATLAS), которая рассчитывает время прохождения лазерных импульсов для измерения высоты поверхности Земли. 

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ:

• Преимущества:

  • Высокая точность замеров высоты и расстояний.
  • Возможность создания детальных трехмерных моделей местности.

• Недостатки:

  • Высокая стоимость оборудования и обработки данных.
  • Возможность искажений из-за атмосферных условий или препятствий на маршруте излучения.

МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ И ПОДДЕРЖИВАЕМЫЕ ПЛАТФОРМЫ:

• Методы получения данных:
  1. Авиационный LIDAR:Специальные самолеты или вертолеты снабжены LIDAR сканерами для аэросъемки.
  2. Террестрический LIDAR:Наземные транспортные средства или стационарные установки применяются для сбора данных на земле.
• Поддерживаемые платформы:
  • Программное обеспечение:
    1. ArcGIS:Геоинформационная система, поддерживающая обработку и анализ LIDAR данных.
    2. QGIS:Бесплатная геоинформационная система с возможностью обработки LIDAR информации.
  • Облачные платформы:
    1. AWS (Amazon Web Services): предоставляет возможности для обработки и хранения LIDAR данных в облаке.
    2. Google Cloud Platform: позволяет работать с большими объемами LIDAR информации и проводить анализ в облаке.

СФЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:

• Сферы использования:

  1. Геодезия и картография:LIDAR данные используются для создания цифровых высотных моделей и карт высот.
  2. Геология и геоморфология: используются для изучения геологических структур, рельефа и изменений в природной среде.
  3. Градостроительство и планирование территории: помогают в разработке градостроительных проектов и оптимизации транспортной инфраструктуры.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ:

Проект 1: Создание цифровой модели городской застройки на основе LIDAR данных

• Цель проекта:Построение трехмерной модели города с высокой точностью для планирования развития.

• Задачи:

  1. Сбор LIDAR данных при помощи авиационного сканирования.
  2. Обработка и фильтрация точечного облака для создания модели местности.
  3. Импорт модели в геоинформационную систему для анализа и планирования.

• Применение:

  • LIDAR данные позволяют получить детальное представление об объектах и рельефе города, что полезно для оптимизации градостроительных проектов.

Проект 2: Моделирование изменений высоты растительного покрова в лесном массиве

• Цель проекта:Оценка динамики роста и изменений в лесном покрове для управления лесным хозяйством.

• Задачи:

  1. Съемка данных LIDAR на различных этапах развития леса.
  2. Создание временных серий трехмерных моделей для анализа изменений в высоте растений.
  3. Определение тенденций в росте лесного массива и планирование мероприятий по управлению ресурсами.

• Применение:

  • LIDAR данные помогают ученым и лесным управленцам отслеживать динамику роста леса, определять зоны с наибольшим приростом и принимать обоснованные решения по управлению лесными ресурсами.