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.
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:
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:
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.
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.
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):
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:
А теперь на полноцветное изображение в том же масштабе:
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:
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:
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:
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).
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).
Топик опубликован по просьбе fleshy, поэтому направляйте плюсики ему.
Автор: SovGVD
