Web разработчик
0,0
рейтинг
15 июня 2013 в 12:25

Диапазоны Landsat 8 в работе перевод

Перед вами изображение Лос-Анджелеса, снятое словно бы обычной цифровой камерой (если бы в ней было в 10 раз больше мегапикселей и она находилась в космосе). Это фотография двухнедельной давности, снятая со спутника Landsat 8, который был запущен NASA в конце зимы. Landsat 8 уже стал одним из наших любимых источников данных, и не только наших: на конференции State of the map на прошлых выходных он проскакивал в разговорах людей, занимающихся самыми разными вещами. Помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite мы также используем мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют нам анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. Этот пост описывает некоторые из возможностей Landsat 8 и позволяет взглянуть на мир через его объектив.

image


В терминологии Landsat 8 это изображение включает в себя диапазоны 4-3-2. Диапазон это полоса частот электромагнитного спектра или цвет, не обязательно видимый человеческому глазу. Landsat обозначает красный, зеленый и синий сенсоры как 4,3 и 2 соответственно, таким образом, когда мы комбинируем изображение с этих сенсоров, получается полноцветное изображение вроде того, что сверху. Вот полный список диапазонов Landsat 8:

image

image

Среди 11 диапазонов только коротковолновые (1-4 и 8) соответствуют видимому спектру, остальные чувствительны к областям спектра, которые человеческий глаз не различает. Полноцветное изображение это только половина того, что Landsat на самом деле видит. Чтобы разобраться, зачем нужны все эти диапазоны, давайте посмотрим на каждый из них в отдельности.

Диапазоны


Диапазон 1
чувствителен к темно-синим и фиолетовым цветам. Синий цвет трудно разлечать из космоса, так как он хорошо рассеивается на пыли и частичках воды в воздухе, а также на самих молекулах воздуха. Это одна из причин, по которым удаленные предметы (например гора на горизонте) имеют голубоватый оттенок, а также почему небо голубое. Так же как и мы видим синюю дымку, когда смотрим в небо солнечным днем, так и Landsat смотрит на нас через тот же самый воздух. Эта часть спектра плохо регистрируется с достаточной точностью, чтобы быть сколь-нибудь полезной, и Диапазон 1 представляет единственный в своем роде инструмент, предоставляющий открытые данные в таком разрешении. Это одна из вещей, делающих этот спутник особенным. Этот диапазон также называется побережным или аэрозольным, согласно двум своим основным видам применения: в нем видно мелководье и мельчайшие частички пыли и дыма в воздухе. Изображение в этом диапазоне выглядит почти так же, как и в Диапазоне 2, но если увеличить контраст, то можно увидеть разницу:

image
Изображение в Диапазоне 1 минус Диапазон 2. Океан и живые растения отражают больше темно-фиолетовых тонов. Большинство растений производит вещество, называемое эпикутикулярным воском (к примеру, белый налет на свежих сливах), которое отражает ультрафиолет.

Диапазоны 2, 3 и 4
мы уже видели, они представляют собой видимые синий, зеленый и красный спектры. Но прежде, чем идти дальше, давайте возьмем это изображение Лос-Анджелеса, на котором видны различные варианты землепользования для сравнения с другими диапазонами.

image
Часть западного Лос-Анджелеса, от сельскохозяйственных угодий около Окснарда на западе до Голливуда на востоке. Как и многие другие городские территории, в этом масштабе виден преимущественно в серых тонах.


Диапазон 5
измеряет ближний инфракрасный спектр или NIR (Near Infrared). Эта часть спектра особенно важна для экологов, поскольку вода в листьях здоровых растений отражает ее. Сравнивая с изображениями других диапазонов, мы получаем индексы вроде NDVI (Normalized Difference Vegetation Index — нормализованный относительный индекс растительности — простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (вегетационный индекс). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова. — Прим. пер.), которые позволяют нам измерять степень здоровья растний точнее, чем если бы мы просто оценивали видимую зелень.

image
Яркие пятна это парки или другие зоны с большим количеством увлажненной растительности. В нижней части снимка находится Малибу, так что можно поспорить, что яркое пятно рядом с холмами это поля для гольфа. На западе виден темный шлейф большого пожара, который на полноцветном снимке едва различим.

Диапазоны 6 и 7
покрывают разные участки коротковолнового ИК или SWIR (shortwave infrared). Они позволяют отличать сухую землю от влажной, а также скалы и почвы, которые выглядят похоже в других диапазонах, но отличаются в SWIR. Взглянем на раскрашенное изображение, в котором SWIR используется вместо красного канала, NIR вместо зеленого и темно-синий вместо синего (технически это комбинация диапазонов 7-5-1):

image
След огня теперь невозможно не заметить – сильно отражающий в Диапазоне 7 и практически не отражающий в других, он становится красным. Неясные ранее детали растительности становятся четкими. Кажется, что растения в каньонах к северу от Малибу растут более пышно, чем те, что на горных хребтах, что типично для климата, где наличие воды является основным ограничением роста. Мы также видим распределение растительности в Лос-Анджелесе – некоторые районы имеют больше посадок (парков, деревьев на тротуарах, лужаек), нежели другие.

Диапазон 8
– панхроматический. Он напоминает черно-белую пленку: вместо того, чтобы разделять цвета по спектру, он собирает их все в одном канале. За счет этого он воспринимает больше света и дает самую четкую картинку среди все диапазонов. Его разрешение составляет 15 метров. Давайте взглянем на Малибу в масштабе 1:1 в панхроматическом диапазоне:

image

А теперь на полноцветное изображение в том же масштабе:

image

Цветная версия выглядит размазанной, потому что сенсоры не воспринимают детали такого размера. Но если мы объединим цветовую информацию с детализацие панхроматического снимка, получится картинка четкая и цветная:

image

Диапазон 9
это одна из самых интересных особенностей Landsat 8 Он покрывает очень узкую полосу длин волн – 1370 ± 10 нанометров. Немногие из космических инструментов регистрируют эту область спектра, поскольку она почти полностью поглощается атмосферой. Landsat 8 использует это как преимущество. Поскольку земля в этом диапазоне едва различима, значит все, что в нем ярко видно, либо отражает очень хорошо, либо находится вне атмосферы. Вот снимок того же места в Диапазоне 9:

image
В Диапазоне 9 видны только облака! Облака представляют реальную проблему для спутниковых снимков, так как из-за размытых краев плохо различимы в обычных диапазонах, а снимки, сделанные сквозь них, могут иметь расхождения с другими. С помощью Диапазона 9 это легко отследить.


Диапазоны 10 и 11
это тепловое ИК или TIR (thermal infrared) – они видят тепло. Вместо измерения температуры воздуха, как это делают погодные станции, они измеряют температуру поверхности, которая часто бывает намного выше. Недавние исследования показали, что температура поверхности в пустынях может достигать 70 градусов цельсия – достаточно, чтобы пожарить яйцо. К счастью, Лос-Анджелес в этом плане довольно умерен:

image
Обратите внимание, что очень темные (холодные) пятна соответствуют облакам со снимка в Диапазоне 9. Затем идет увлажненная растительность, открытая вода и природная растительность. След от пожара рядом с Малибу, покрыт углем и мертвой растительностью, поэтому имеет очень высокую температуру. В городе парки имеют самую низкую темературу, а индустриальные районы – самые горячие. На этом снимке не наблюдается эффект «городских островов жары», для исследования которого TIR диапазон наиболее полезен.

Давайте составим еще одно раскрашенное изображение, используя TIR вместо красного канала, SWIR вместо зеленого и зеленый вместо синего (10-7-3).

image
Городские территории и некоторые виды почв изображены розовым. На полноцветном снимке дикая растительность раскрашена почти однородным зеленым цветом, но здесь мы видим разницу между персиковым, темно-красным и другими цветами. Прохладный прибрежный бриз виден как пурпурный градиент вдоль побережья. Цветные полосы по бокам снимка объясняются разницей в площади покрытия сенсоров.

А что еще?



Мы рассмотрели только одну из более чем 25000 локаций, которые уже содержатся в архивах NASA/USGS Landsat 8, проиндексированные, документированные и абсолютно бесплатные для любых применений. Каждый день добавляется по 400 гигабайт изображений. Потенциал этой коллекции огромен, и я надеюсь, что вы нашли для себя что-то, что привлекло бы вас изучать данные Landsat 8 самостоятельно.

Подписывайтесь на твиттер @MapBox, где мы опубликуем информацию об использовании opensource инструментов для загрузки и обработки данных Landsat 8. Не стесняйтесь задавать вопросы Крису (@hrwgc) или мне (@vruba).
Перевод: Charlie Loyd
SovGVD @SovGVD
карма
45,2
рейтинг 0,0
Web разработчик
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое

Комментарии (32)

  • +2
    Раньше вопрос селекции облаков и коррекции изображения в областях теней от них был предметом хитроумных алгоритмов (особенно на зимних снимках), теперь есть шикарный подарок в виде специального диапазона — очень существенный шаг вперед.
    • 0
      Не все так хорошо, как хочется: чем больше инфракрасных камер на спутнике, тем больше нужно хлад агента расходовать на их охлаждение => тем меньше срок жизни спутника
      • 0
        Это я к чему? — Слишком дорого это — ставить доп ИК-матрицы лишь ради того, чтоб определить облака на кадре.
        • 0
          Экономический эффект в случае гос. программ ДЗЗ — штука, которая может быть довольно неочевидной.
          • +1
            Да, но тут замечания читать приблизительно так: Подобное соображение применительно и к более старым аппаратам, но на них такой фичи нет. Что поменялось в ситуации? Какой задачей объясняется введение специализированной ИК-камеры, решающей очень узкую задачу в ущерб жизни спутника? Или, быть может, товарищи нашли способ как охладить камеру до приемлемого уровня без расходования хладагента?

            По мне, так это очень интересный вопрос.
            • +4
              На оф. сайте, однако, значится «срок жизни — минимум, пять лет», также как у седьмого. Так что возможно, что если оно проработает дольше, то это будет считаться экономией. При этом сенсор девятого диапазона живет не в тепловой камере TIRS, а в Operational Land Imager, вместе с видимыми диапазонами. Конструкция сенсоров диапазонов 6,7,9, судя по всему, одна — это сенсоры на основе теллурида кадмия-ртути. На оф. сайте ничего про охлаждение не написано, но у производителя сенсора — Ball Aerospace — всякие продвинутые разработки по системам охлаждения были уже десять лет назад, судя по этому.
            • 0
              Занятно, а вот в описании тепловой камеры упомянуты механические охладители производства той же Ball Aerospace со сроком жизни «минимум, три года».
        • 0
          Существуют мульти- и гиперспектральные камеры с одной матрицей. Используется щелевая съемка: в одном кадре содержится изображение узкой полоски земной поверхности, но зато для нескольких длин волн.
          • 0
            Такой фокус можно провернуть, если диапазон длин волн не широк. Тут камень преткновения — кривая чувствительности. Если девятый канал не совмещен(см выше) с 6 и 7, то он точно не совмещен с камерами видимого диапазона. Это раз.
            Неважно совмещен или нет канал с другими матрицами: его греет ток накопленных электронов. Т.е необходимость отводить дополнительное тепло ни куда не девается.
      • 0
        На Landsat 8 не очень глубокое охлаждение и хладагент не расходуется, гуглить TIRS cryocooler:

        directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/l/landsat-8-ldcm — TIRS (Thermal Infrared Sensor) — "- Actively cooled FPA operating at 43 K; — Two-stage cryocooler provided by BATC… The optics are radiatively cooled to a nominal temperature of 185 K"

        ldcm.nasa.gov/spacecraft_instruments/tirs_design.html
        A mechanical, two-stage cryocooler (Fig. 8) will cool the focal plane to permit the QWIP detectors to function at a required temperature of 43 K. BATC was selected to build the cryocooler through a competitive proposal process and BATC delivered the cryocooler to GSFC for instrument integration in April 2011. The cryocooler has the same three-year design life as the rest of the instrument. Two radiators will be mounted to the side of the instrument structure, one to dissipate heat from the cryocooler and the other to passively maintain a constant TIRS telescope temperature of 185 K.


        link.aip.org/link/?APCPCS/1434/147/1 — «Ball Aerospace has completed qualification testing of its flight Stirling-cycle mechanical cryocooler for the Thermal Infrared Sensor (TIRS)»

        landsat.usgs.gov/documents/June_2010_Reuter%20-%20TIRS%20Status.pdf слайды 15-17

        Поставили механический холодильник с радиатором вместо дьюара с испарением хладагента в космос.
  • +2
    Спасибо за перевод! Безумно интересная тема!
  • 0
    Почему часть изображений повернуты?
    • 0
      Может быть, это связано с ориентацией по сторонам света.
      • +2
        изображения повернуты так, чтобы север был сверху
  • +4
    Это здорово что снимки из космоса высокой детализации доступны для использования в других проектах. Картографическое движение само по себе только набирает обороты. Многие пользуются википедией, но гораздо меньше людей слышали о OpenStreetMap, еще меньше вносили правки. :) А ведь это целый мир геоданных, который создается пользователями, с открытой лицензией ODbL.
    • 0
      Меня, кстати, всегда удивляло, почему OSM работает намного быстрей и плавней, чем те же Google Maps. Причем данных в OSM явно побольше будет… Может кто-то просветить по тому поводу?
      • +1
        Тут тяжело сказать, потому как «плавней» и «быстрей» они достаточно субъективны. Возможно тайлы гугла больше по размеру и скорость отображения карты упирается в скорость вашего подключения к интернету. Может Google Maps обслуживает большее число пользователей. А может видимая плавность — это заслуга просмотрщика LeafletJS.
    • +1
      Как это не парадоксально, но у OSM с данными Landsat отношения довольно сложные. Большинство пользователей применяют в своей практике только те данные, которые можно подключить в редакторе через сервисы WMS/TMS, а использованием других спутниковых снимков предпочитают не связываться — это все же требует определенной квалификации и усилий по подготовке данных. Плюс, любые массовые правки и импорт вызывают у многих, гхм, аллергию, а Landsat как раз лучше всего подходит для автоматической классификации и, как следствие, внесения большого объема данных. Надеюсь, что раз MapBox взялись за эту тему, то эти данные так или иначе станут «ближе» массовому пользователю.
  • +1
    Вот ссылка на сервис поиска изображений: earthexplorer.usgs.gov/
  • 0
    Вопрос специалистам, диапазон №8 панхроматический используется в потребительских камерах для повышения резкости? Если нет, то что мешает использовать?
    • +2
      Панхроматический диапазон используется для улучшения детализации в диапазоне яркости, почитать про конкретную реализацию на примере ERDAS Imagine можно тут.

      Если под потребительскими камерами подразумеваются фотоаппараты, то этот способ не используется, потому что во-первых, их фактическое разрешение может быть ограничено вовсе не сенсором, а оптикой, а во-вторых, если сделать светочувствительный сенсор, где часть пикселей будет лишена цветного фильтра (то есть вместо RGGB будет, скажем, RGPB, где P — пиксель без фильтра), то разрешение панхроматического канала будет равно разрешению любого другого. Если же наполнить сенсор большим количеством пикселей без фильтров, то место под них придется отобрать у цветных, а фото даже после «проявки» из RAW будет напоминать JPEG с минимальным сжатием, но самым злобным subsampling-ом (4:1:1), то есть мелкие цветовые переходы зафиксированы не будут, будут только яркостные.
      • 0
        Спасибо отписавшимся) Эхх чуда видимо не будет) L-оптика + шарп будут решать)
    • 0
      Кстати, еще одно довольно странное решение. Оправдать можно только в том случае, если число пикселей при том же поле зрения в цветных камерах меньше (т.е. пиксель больше). В принципе, увеличение размера пикселя уменьшает количество считывания, но не сильно уменьшает количество прошедешего при этом тока => не сильно уменьшит рассеиваемую мощность и не сильно уменьшит потери на охлаждение. Т.е. с этой точки зрения три матрицы с большей плотностью пикселей выглядит предпочтительнее. Возможно стоимость матрицы №8 чрезвычайно высока?
    • 0
      В Landsat 8 изображение проходит через 11 раздельных линеек сенсоров, каждый из которых снимает в своем диапазоне. Два сенсора ИК (100 м/точку), 8 сенсоров — ближний ИК и видимый диапазон (30 м/точку) и 1 сенсор — панхроматический (15 м/точку). Т.е. за один пролет получаем не один снимок, а 11. Почти то же самое, что поставить 11 синхронно работающих камер, правда оптическая система у них объединена — в LandSat-8 всего 2 телескопа, отдельный для дальнего ИК (каналы 10 и 11; 10-12 мкм)

      В обычной же камере 1 сенсор и получается только 1 снимок. Такого же предсказуемого прохождения изображения через несколько сенсоров добиться сложно. Гипотетически можете представить себе зеркалку, в которой вместо матового экрана (5) установлен второй сенсор без цветового фильтра — тогда получится что-то вроде панхроматического канала. При нажатии на спуск камере придется делать два снимка, один — панхроматический — через зеркало, и второй после подъема зеркала. Что получится с движущимися объеками можно увидеть на HDR снимках.

      Либо же можно поставить второй сенсор в двухобъективный фотоаппара́т и получить параллакс и удвоение количества объективов.
  • 0
    Это они у хищника подсмотрели.
    • +2
      У хищника подсмотрели первый сине-фиолетовый канал (сцена на бойне, где вояки использовали ультрафиолетовые прожекторы) — у предыдущих Landsat-ов его не было. А все остальное — наоборот, сценаристы Хищника могли подсмотреть у NASA — фильм снят в 87м, а на тот момент уже три года летал Landsat 5. :)
  • 0
    Хороший материал. Надо будет попробовать у наших по «Электро-Л» такую информацию выцарапать.
    • 0
      Так ее не нужно выцарапывать — там на FTP снимки по всем каналам также лежат :-)
    • 0
      Ну, он Landsat-у не конкурент просто в силу своего назначения.

      А что касается «информации от наших» — люди из Космического агентства изъясняться по-человечески так и не научились, придется переводить с диалекта Военно-топографического управления Генерального штаба — например, вот тут написано:
      Панхроматическое изображение ортотрансформированное с использованием наземных опорных точек и цифровой модели рельефа. Точность геопривязки соответствует точности карты:
      — масштаба 1: 50 000,
      — масштаба 1: 25 000

      То есть во-первых, читающий это вместо того, чтобы видеть конкретное число в метрах, обязан знать советские ГОСТы (требования к точности топографических карт, ноги которых растут еще из времени, когда все карты были бумажными, т.к. эта точность карт прямо выведена из точности офсетной печатной машины), во-вторых, указание двух масштабов это напоминает старый анекдот про «в военное время величина косинуса может достигать двух».
  • 0
    Интересно, а API у проекта есть какой-нибудь. Так, чтобы определенную область отслеживать в динамике?

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.