Дистанционное зондирование - Remote sensing

Дистанционное зондирование - это получение информации об объекте или явлении без физического контакта с объектом, в отличие от наблюдения на месте или на месте. Этот термин применяется особенно для получения информации о Земле и других планетах. Дистанционное зондирование используется во многих областях, включая географию, топографию и большинство наук о Земле (например, гидрологию, экологию , метеорологию, океанографию, гляциологию, геологию); у него также есть военные, разведывательные, коммерческие, экономические, плановые и гуманитарные приложения.

В настоящее время термин «дистанционное зондирование» обычно относится к использованию спутниковых или авиационных сенсорных технологий для обнаружения и классификации объектов на Земле. Он включает поверхность, атмосферу и океаны на основе распространяемых сигналов (например, электромагнитного излучения ). Его можно разделить на «активное» дистанционное зондирование (когда сигнал излучается спутником или самолетом на объект и его отражение обнаруживается датчиком) и «пассивное» дистанционное зондирование (когда датчик обнаруживает отражение солнечного света). .

Обзор

В этом видео рассказывается о том, как Landsat использовался для определения заповедных зон в Демократической Республике Конго , и как он использовался для картирования области, называемой MLW на севере.

Дистанционное зондирование можно разделить на два типа методов: пассивное дистанционное зондирование и активное дистанционное зондирование. Пассивные датчики собирают излучение, которое испускается или отражается объектом или окружающими областями. Отраженный солнечный свет - самый распространенный источник излучения, измеряемый пассивными датчиками. Примеры пассивных дистанционных датчиков включают в себя пленку фотографию , инфракрасные , приборы с зарядовой связью , и радиометры . Активный сбор, с другой стороны, излучает энергию для сканирования объектов и областей, после чего датчик обнаруживает и измеряет излучение, которое отражается или рассеивается обратно от цели. RADAR и LiDAR являются примерами активного дистанционного зондирования, когда измеряется временная задержка между излучением и отражением, устанавливая местоположение, скорость и направление объекта.

Иллюстрация дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или труднодоступных местах. Приложения дистанционного зондирования включают мониторинг обезлесения в таких областях, как бассейн Амазонки , ледников в арктических и антарктических регионах, а также глубинное зондирование прибрежных и океанских глубин. Военный сбор данных во время холодной войны использовал раздельный сбор данных об опасных приграничных районах. Дистанционное зондирование также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на земле, гарантируя при этом, что участки или объекты не будут нарушены.

Орбитальные платформы собирают и передают данные из различных частей электромагнитного спектра , что в сочетании с более крупномасштабными воздушными или наземными измерениями и анализом предоставляет исследователям достаточно информации для отслеживания тенденций, таких как Эль-Ниньо и других природных долгосрочных и краткосрочных явлений. Другие виды использования включают различные области наук о Земле, такие как управление природными ресурсами , сельскохозяйственные области, такие как землепользование и охрана земель, обнаружение и мониторинг разливов нефти, а также национальная безопасность и надземный сбор и сбор в приграничных районах.

Типы методов сбора данных

Основой для мультиспектрального сбора и анализа являются исследуемые области или объекты, отражающие или испускающие излучение, которые выделяются из окружающих областей. Краткое описание основных спутниковых систем дистанционного зондирования см. В обзорной таблице.

Приложения дистанционного зондирования

  • Обычный радар в основном связан с управлением воздушным движением, ранним предупреждением и некоторыми крупномасштабными метеорологическими данными. Доплеровский радар используется местными правоохранительными органами для наблюдения за ограничениями скорости и для расширенного сбора метеорологических данных, таких как скорость и направление ветра в метеорологических системах, а также данные о местонахождении и интенсивности осадков. Другие типы активного сбора включают плазму в ионосфере . Интерферометрический радар с синтезированной апертурой используется для создания точных цифровых моделей рельефа крупномасштабной местности (см. RADARSAT , TerraSAR-X , Magellan ).
  • Лазерные и радиолокационные высотомеры на спутниках предоставили широкий спектр данных. Измеряя выпуклости воды, вызванные гравитацией, они наносят на карту объекты на морском дне с разрешением около мили. Измеряя высоту и длину волны океанских волн, высотомеры измеряют скорость и направление ветра, а также поверхностные океанические течения и направления.
  • Ультразвуковые (акустические) и радиолокационные датчики уровня моря измеряют уровень моря, приливы и направление волн прибрежными и морскими датчиками уровня моря.
  • Световое обнаружение и определение дальности (LIDAR) хорошо известно на примерах дальности оружия, самонаведения снарядов с лазерной подсветкой. ЛИДАР используется для обнаружения и измерения концентрации различных химикатов в атмосфере, а бортовой лидар может использоваться для более точного измерения высоты объектов и объектов на земле, чем с помощью радиолокационных технологий. Дистанционное зондирование растительности - основное приложение LIDAR.
  • Радиометры и фотометры являются наиболее распространенными приборами, собирающими отраженное и испускаемое излучение в широком диапазоне частот. Наиболее распространены датчики видимого и инфракрасного диапазона, за ними следуют микроволновые, гамма-лучи и, реже, ультрафиолетовые лучи. Их также можно использовать для обнаружения спектров излучения различных химических веществ, предоставляя данные о концентрациях химических веществ в атмосфере.
Примеры оборудования дистанционного зондирования, развернутого
океанографическими исследовательскими судами или связанного с ними .
  • Радиометры также используются в ночное время, потому что искусственное освещение является ключевым признаком человеческой деятельности. Приложения включают дистанционное зондирование населения, ВВП и ущерб, нанесенный инфраструктуре в результате войны или стихийных бедствий.
  • Радиометры и радары на борту спутников могут использоваться для мониторинга извержений вулканов.
  • Исследователи из Исследовательской лаборатории армии США сообщили о том, что спектрополяриметрическая визуализация может быть полезна для целей слежения за целями . Они определили, что созданные человеком предметы обладают поляриметрическими сигнатурами, которых нет в природных объектах. Эти выводы были сделаны на основе изображений военных грузовиков, таких как Humvee , и трейлеров с их акустооптическим настраиваемым фильтром, двойным гиперспектральным и спектрополяриметрическим VNIR Spectropolarimetric Imager.
  • Стереографические пары из аэрофотосъемки часто используются для топографических карт от съемки и рельефа местности аналитиков в проходимости и шоссе отделов для потенциальных маршрутов, в дополнении к моделированию земных особенностей среды обитания.
  • Одновременные мультиспектральные платформы, такие как Landsat, используются с 1970-х годов. Эти тематические картографы делают изображения в нескольких длинах волн электромагнитного излучения (многоспектральные) и обычно находятся на спутниках наблюдения Земли , включая, например, программу Landsat или спутник IKONOS . Карты земельного покрова и землепользования из тематических карт могут использоваться для разведки полезных ископаемых, обнаружения или мониторинга землепользования, обнаружения инвазивной растительности, обезлесения и изучения состояния местных растений и сельскохозяйственных культур ( спутниковый мониторинг культур ), включая целые сельскохозяйственные районы или леса. Среди известных ученых, использующих дистанционное зондирование для этой цели, - Джанет Франклин и Рут ДеФрис . Изображения Landsat используются регулирующими органами, такими как KYDOW, для обозначения параметров качества воды, включая глубину по Секки, плотность хлорофилла и общее содержание фосфора. Метеорологические спутники используются в метеорологии и климатологии.
  • Гиперспектральная визуализация создает изображение, в котором каждый пиксель имеет полную спектральную информацию с отображением узких спектральных полос в непрерывном спектральном диапазоне. Гиперспектральные формирователи изображений используются в различных приложениях, включая минералогию, биологию, оборону и измерения окружающей среды.
  • В рамках борьбы с опустыниванием дистанционное зондирование позволяет исследователям отслеживать и контролировать зоны риска в долгосрочной перспективе, определять факторы опустынивания, поддерживать лиц, принимающих решения, в определении соответствующих мер по управлению окружающей средой и оценивать их воздействие.

Геодезический

  • Геодезическое дистанционное зондирование может быть гравиметрическим или геометрическим. Сбор данных о гравитации был впервые использован для обнаружения подводных лодок с воздуха. Эти данные выявили мельчайшие возмущения в гравитационном поле Земли, которые могут быть использованы для определения изменений в распределении масс Земли, которые, в свою очередь, могут быть использованы для геофизических исследований, как в GRACE . Геометрическое дистанционное зондирование включает в себя отображение положения и деформации с помощью InSAR , LIDAR и т. Д.

Акустическая и почти акустическая

  • Сонар : пассивный сонар , прислушивающийся к звуку другого объекта (судна, кита и т. Д.); активный гидролокатор , излучающий звуковые импульсы и прослушивающий эхо, используемый для обнаружения, определения расстояния и измерения подводных объектов и местности.
  • Сейсмограммы, снятые в разных местах, позволяют определять местонахождение и измерять землетрясения (после того, как они произошли), сравнивая относительную интенсивность и точное время.
  • Ультразвук : ультразвуковые датчики, которые излучают высокочастотные импульсы и улавливают эхо, используемые для обнаружения волн и уровня воды, например, в мареометрах или для буксировки танков.

Для координации серии крупномасштабных наблюдений большинство сенсорных систем зависят от следующего: положения платформы и ориентации датчика. В современных приборах часто используется информация о местоположении от спутниковых навигационных систем . Вращение и ориентация часто обеспечивается электронным компасом с точностью до градуса или двух. Компасы могут измерять не только азимут (то есть градусы к северному магнитному полюсу), но и высоту (градусы над горизонтом), поскольку магнитное поле изгибается в сторону Земли под разными углами на разных широтах. Для более точной ориентации требуется ориентация с помощью гироскопа , периодически перестраиваемая различными методами, включая навигацию по звездам или известным ориентирам.

Характеристики данных

Качество данных дистанционного зондирования складывается из их пространственного, спектрального, радиометрического и временного разрешения.

Пространственное разрешение
Размер пикселя , записанного в растровом изображении - обычно пиксели могут соответствовать квадратным областям со стороной от 1 до 1000 метров (от 3,3 до 3280,8 футов).
Спектральное разрешение
Длина волны различных записываемых частотных диапазонов - обычно это связано с количеством частотных диапазонов, записанных платформой. Текущая коллекция Landsat состоит из семи полос, в том числе нескольких в инфракрасном спектре, в диапазоне от спектрального разрешения от 0,7 до 2,1 мкм. Датчик Hyperion на Earth Observing-1 разрешает 220 полос от 0,4 до 2,5 мкм со спектральным разрешением от 0,10 до 0,11 мкм на полосу.
Радиометрическое разрешение
Датчик может различить количество излучений различной интенсивности. Обычно это значение составляет от 8 до 14 бит, что соответствует 256 уровням шкалы серого и до 16 384 интенсивности или «оттенков» цвета в каждой полосе. Это также зависит от инструментального шума .
Временное разрешение
Частота облетов со спутника или самолета имеет значение только в исследованиях временных рядов или в исследованиях, требующих усредненного или мозаичного изображения, как при мониторинге вырубки леса. Впервые это было использовано разведывательным сообществом, где повторное освещение выявило изменения в инфраструктуре, развертывание подразделений или модификацию / внедрение оборудования. Облачность над заданной областью или объектом заставляет повторить сбор данных в указанном месте.

Обработка данных

Для создания карт на основе датчиков большинство систем дистанционного зондирования рассчитывают экстраполировать данные датчиков относительно опорной точки, включая расстояния между известными точками на земле. Это зависит от типа используемого датчика. Например, на обычных фотографиях расстояния точны в центре изображения, а искажение измерений увеличивается по мере удаления от центра. Еще одним фактором является то, что плита, к которой прижимается пленка, может вызвать серьезные ошибки, когда фотографии используются для измерения расстояний до земли. Этап, на котором решается эта проблема, называется географической привязкой и включает в себя компьютерное сопоставление точек на изображении (обычно 30 или более точек на изображение), которое экстраполируется с использованием установленного эталона, «деформируя» изображение для получения точных пространственные данные. По состоянию на начало 1990-х годов большинство спутниковых снимков продаются с географической привязкой.

Кроме того, изображения могут нуждаться в радиометрической и атмосферной коррекции.

Радиометрическая коррекция
Позволяет избежать радиометрических ошибок и искажений. Освещение предметов на поверхности Земли неравномерное из-за разных свойств рельефа. Этот фактор учитывается в методике коррекции радиометрических искажений. Радиометрическая коррекция дает масштаб для значений пикселей, например, монохроматический масштаб от 0 до 255 будет преобразован в фактические значения яркости.
Топографическая коррекция (также называемая коррекцией рельефа)
В труднопроходимых горах из-за ландшафта эффективное освещение пикселей значительно различается. В изображении дистанционного зондирования пиксель на тенистом склоне получает слабое освещение и имеет низкое значение яркости, в отличие от пикселя на солнечном склоне, получает сильное освещение и имеет высокое значение яркости. Для того же объекта значение яркости пикселей на тенистом склоне будет отличаться от яркости на солнечном склоне. Кроме того, разные объекты могут иметь одинаковые значения яркости. Эти неоднозначности серьезно повлияли на точность извлечения информации изображений дистанционного зондирования в горных районах. Это стало основным препятствием для дальнейшего использования изображений дистанционного зондирования. Цель топографической коррекции - устранить этот эффект, восстановив истинную отражательную способность или яркость объектов в горизонтальных условиях. Это предпосылка применения количественного дистанционного зондирования.
Атмосферная поправка
Устранение атмосферной дымки путем масштабирования каждой полосы частот так, чтобы ее минимальное значение (обычно реализуемое в водоемах) соответствовало значению пикселя 0. Оцифровка данных также позволяет манипулировать данными путем изменения значений шкалы серого.

Интерпретация - это важнейший процесс осмысления данных. Первым применением была сборка аэрофотоснимков, в которой использовался следующий процесс; пространственное измерение за счет использования светового стола как в обычном одиночном, так и в стереографическом покрытии, дополнительные навыки, такие как использование фотограмметрии, использование фотомозаики, повторное покрытие, использование известных размеров объектов для обнаружения модификаций. Анализ изображений - это недавно разработанное автоматизированное компьютерное приложение, которое все чаще используется.

Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) - это подраздел GIScience, посвященный разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты-изображения и оценке их характеристик в пространственном, спектральном и временном масштабе.

Старые данные дистанционного зондирования часто ценны, потому что они могут предоставить единственные долгосрочные данные для большой части географии. В то же время данные часто сложно интерпретировать и громоздко хранить. Современные системы, как правило, хранят данные в цифровом виде, часто со сжатием без потерь . Сложность этого подхода заключается в том, что данные хрупкие, формат может быть архаичным, а данные легко подделать. Одна из лучших систем для архивирования рядов данных - это компьютерно-машиночитаемые ультрафиолетовые шрифты , обычно в виде шрифтов, таких как OCR-B , или в виде оцифрованных полутоновых изображений. Ультрафиксы хорошо выживают в стандартных библиотеках, их время жизни составляет несколько столетий. Их можно создавать, копировать, сохранять и извлекать с помощью автоматизированных систем. Они примерно так же компактны, как архивные магнитные носители, и тем не менее могут быть прочитаны людьми с помощью минимального стандартного оборудования.

Вообще говоря, дистанционное зондирование работает по принципу обратной задачи : хотя объект или явление, представляющее интерес ( состояние ), не могут быть измерены напрямую, существует некоторая другая переменная, которую можно обнаружить и измерить ( наблюдение ), которая может быть связана к интересующему объекту посредством расчета. Обычная аналогия, которую приводят для описания этого явления, - это попытка определить тип животного по его следам. Например, хотя невозможно напрямую измерить температуру в верхних слоях атмосферы, можно измерить спектральные выбросы известных химических веществ (таких как углекислый газ) в этом регионе. Затем частота выбросов может быть связана термодинамикой с температурой в этой области.

Уровни обработки данных

Чтобы облегчить обсуждение обработки данных на практике, несколько «уровней» обработки были впервые определены в 1986 году НАСА как часть его Системы наблюдения за Землей и с тех пор постоянно принимаются как внутри НАСА (например,), так и в других местах (например,); эти определения:

Уровень Описание
0 Реконструированные, необработанные данные прибора и полезной нагрузки в полном разрешении, с удалением всех без исключения артефактов связи (например, кадров синхронизации, заголовков сообщений, повторяющихся данных).
Восстановленные, необработанные данные прибора с полным разрешением, привязанные ко времени и аннотированные вспомогательной информацией, включая радиометрические и геометрические калибровочные коэффициенты и параметры географической привязки (например, эфемериды платформы), вычисленные и добавленные, но не примененные к данным уровня 0 (или, если применимо, таким образом, что уровень 0 полностью восстанавливается из данных уровня 1a).
1b Данные уровня 1a, которые были обработаны в сенсорные блоки (например, сечение обратного рассеяния радара, яркостная температура и т. Д.); не все инструменты имеют данные уровня 1b; данные уровня 0 невозможно восстановить из данных уровня 1b.
2 Полученные геофизические переменные (например, высота океанской волны, влажность почвы, сплоченность льда) с тем же разрешением и местоположением, что и исходные данные уровня 1.
3 Переменные, отображаемые на единых масштабах сетки пространства-времени, обычно с некоторой полнотой и согласованностью (например, интерполированные недостающие точки, полные области, составленные вместе с нескольких орбит, и т. Д.).
4 Выходные данные модели или результаты анализа данных нижнего уровня (т. Е. Переменных, которые не измерялись приборами, а были получены из этих измерений).

Запись данных уровня 1 является наиболее фундаментальной (т. Е. Наивысшим обратимым уровнем) записью данных, которая имеет значительную научную полезность и является основой, на которой создаются все последующие наборы данных. Уровень 2 - это первый уровень, который можно напрямую использовать для большинства научных приложений; его значение намного больше, чем на нижних уровнях. Наборы данных уровня 2, как правило, менее объемны, чем данные уровня 1, потому что они были сокращены во времени, пространстве или спектрально. Наборы данных уровня 3 обычно меньше, чем наборы данных нижнего уровня, и поэтому с ними можно работать без больших накладных расходов на обработку данных. Эти данные обычно более полезны для многих приложений. Регулярная пространственная и временная организация наборов данных уровня 3 позволяет легко комбинировать данные из разных источников.

Хотя эти уровни обработки особенно подходят для типичных конвейеров обработки спутниковых данных, были определены другие словари уровня данных, которые могут быть подходящими для более разнородных рабочих процессов.

История

TR-1 самолет - разведчик / наблюдение
В Mars Odyssey 2001 года использовались спектрометры и формирователи изображений для поиска свидетельств прошлой или нынешней воды и вулканической активности на Марсе.

Современная дисциплина дистанционного зондирования возникла с развитием авиации. В 1858 году воздухоплаватель Г. Турнахон (псевдоним Надар ) сделал фотографии Парижа со своего воздушного шара. В ранних изображениях использовались голуби-посланники, воздушные змеи, ракеты и беспилотные воздушные шары. За исключением воздушных шаров, эти первые отдельные изображения не были особенно полезны для создания карт или в научных целях.

Систематическая аэрофотосъемка была разработана для целей военного наблюдения и разведки, начиная с Первой мировой войны и достигнув апогея во время холодной войны с использованием модифицированных боевых самолетов, таких как P-51 , P-38 , RB-66 и F-4C. или специально разработанные платформы для сбора, такие как серии U2 / TR-1 , SR-71 , A-5 и OV-1, как для верхнего, так и для автономного сбора. Более поздняя разработка - это все более мелкие сенсорные блоки, такие как те, которые используются правоохранительными органами и военными, как на пилотируемых, так и на беспилотных платформах. Преимущество этого подхода состоит в том, что он требует минимальной модификации данного планера. Более поздние технологии получения изображений будут включать инфракрасные, обычные, доплеровские радары и радары с синтезированной апертурой.

Развитие искусственных спутников во второй половине 20-го века позволило дистанционному зондированию достичь глобального масштаба после окончания холодной войны. Приборы на борту различных спутников наблюдения Земли и метеорологических спутников, таких как Landsat , Nimbus и более поздних миссий, таких как RADARSAT и UARS, обеспечивали глобальные измерения различных данных для гражданских, исследовательских и военных целей. Космические зонды на другие планеты также предоставили возможность для проведения дистанционного зондирования исследований в внеземных условиях, РЛС с синтезированной апертурой на борту Магеллан космических аппаратов при условии , подробные топографические карты Венеры , в то время как инструменты на борту SOHO позволили исследования должны быть выполнены на Солнце и солнечного ветра , просто чтобы назвать несколько примеров.

Последние разработки включают в себя, начиная с 1960 - х и 1970 - х годов с развитием обработки изображений на спутниковых снимков . Несколько исследовательских групп в Кремниевой долине, включая NASA Ames Research Center , GTE и ESL Inc., разработали методы преобразования Фурье , которые привели к первому заметному улучшению данных изображений. В 1999 году был запущен первый коммерческий спутник (IKONOS), собирающий изображения с очень высоким разрешением.

Обучение и образование

Дистанционное зондирование приобретает все большую актуальность в современном информационном обществе. Он представляет собой ключевую технологию в аэрокосмической промышленности и имеет все большее экономическое значение - новые датчики, например TerraSAR-X и RapidEye , постоянно разрабатываются, и спрос на квалифицированную рабочую силу неуклонно растет. Кроме того, дистанционное зондирование оказывает огромное влияние на повседневную жизнь, от прогнозов погоды до отчетов об изменении климата или стихийных бедствиях . Например, 80% немецких студентов пользуются услугами Google Earth ; только в 2006 году программное обеспечение было загружено 100 миллионов раз. Но исследования показали, что лишь часть из них знает больше о данных, с которыми работает. Между применением и пониманием спутниковых изображений существует огромный пробел в знаниях . Дистанционное зондирование играет в школах лишь второстепенную роль, независимо от политических заявлений об усилении поддержки преподавания этого предмета. Многие компьютерные программы, специально разработанные для школьных уроков, еще не внедрены из-за их сложности. Тем самым предмет либо вообще не интегрирован в учебную программу, либо не проходит этап интерпретации аналоговых изображений. Фактически, предмет дистанционного зондирования требует консолидации физико-математических наук, а также знаний в области средств массовой информации и методов, помимо простой визуальной интерпретации спутниковых изображений.

Многие учителя проявляют большой интерес к предмету «дистанционное зондирование», будучи мотивированы интегрировать эту тему в преподавание при условии, что учитывается учебная программа. Во многих случаях это поощрение не удается из-за запутанной информации. Чтобы интегрировать дистанционное зондирование на устойчивой основе, такие организации, как EGU или Digital Earth, поощряют разработку учебных модулей и обучающих порталов . Примеры включают: FIS - дистанционное зондирование на школьных уроках , Geospektiv , Ychange или Spatial Discovery, чтобы продвигать квалификацию СМИ и методов, а также независимое обучение.

Программное обеспечение

Данные дистанционного зондирования обрабатываются и анализируются с помощью компьютерного программного обеспечения, известного как приложение дистанционного зондирования . Для обработки данных дистанционного зондирования существует большое количество проприетарных приложений с открытым исходным кодом. Пакеты программного обеспечения дистанционного зондирования включают:

Программное обеспечение дистанционного зондирования с открытым исходным кодом включает:

Согласно исследованию Global Marketing Insights, Inc., спонсируемому NOAA, наиболее часто используемые приложения среди азиатских академических групп, занимающихся дистанционным зондированием, следующие: ERDAS 36% ( ERDAS IMAGINE 25% и ERMapper 11%); ESRI 30%; ITT Visual Information Solutions ENVI 17%; MapInfo 17%.

Среди западных академических респондентов следующие: ESRI 39%, ERDAS IMAGINE 27%, MapInfo 9% и AutoDesk 7%.

В образовании те, кто хочет выйти за рамки простого просмотра распечаток спутниковых изображений, используют либо общее программное обеспечение дистанционного зондирования (например, QGIS ), Google Earth , StoryMaps, либо программное обеспечение / веб-приложение, разработанное специально для образования (например, настольный компьютер: LeoWorks , онлайн : BLIF ).

Спутники

Смотрите также

использованная литература

дальнейшее чтение

внешние ссылки