Картографические спутники что это

Общедоступные данные дистанционного зондирования Земли: как получить и использовать

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — наблюдение поверхности Земли наземными, авиационными и космическими средствами, оснащёнными различными видами съемочной аппаратуры [википедия]. Поговорим о возможностях, предоставляемых бесплатными и общедоступными данными. Всего не перечислить, поэтому расскажу только о том, с чем я сам работаю, все примеры кода и картинки мои собственные. Исходный код по ссылкам представлен на языке Python 3 в виде Jupyter Notebooks на GitHub.

Картинка ниже показывает смещение поверхности Земли относительно спутника (красным цветом обозначено смещение вверх и синим — вниз) в результате землетрясения (6.5 баллов) — как видим, горы «подросли» (на 20-30 см) и долины углубились (на 15-20 см). Можно ли это замерить локально? Да, с помощью сети наземных приемников GPS, для которых местоположение можно вычислить с очень высокой точностью, но это дорого и сложно, а точность спутниковых наблюдений уже превосходит наземные. Кстати, показанная интерферограмма вычислена за пару часов на обычном лаптопе с помощью Open Source утилит GMTSAR (фактически, это расширение для знаменитых в области наук о Земле утилит GMT).

Как растут горы — спутниковая интерферограмма землетрясения магнитудой 6.5 баллов в Монте Кристо, Невада, США

Где брать данные ДЗЗ

Данные спутниковых аппаратов по отдельности доступны в каталогах управляющих спутниками организаций, а еще существуют открытые каталоги, включающие множество датасетов, особенно интересен каталог Google Earth Engine Datasets, все данные из которого могут быть бесплатно обработаны с помощью системы Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. Каталог включает амплитудные радарные снимки, но не фазовые (поскольку операции усреднения и другие для них не имеют смысла, из них нельзя построить композит на всю территорию планеты и в глобальном каталоге они бесполезны). Для получения оптических и радарных снимков со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 удобна Python библиотека SentinelSat, для скачивания рельефа SRTM 30м и 90м существует Python библиотека Elevation. Смотрите также продукты в виде GeoTIFF или NetCDF файлов на сайтах:

Примеры данных ДЗЗ

Спутники на удивление много всего умеют измерять, и часто с поразительной точностью, а главное, многие собранные данные бесплатны и легко доступны. Что интересно, десятилетие назад точность и количество данных дистанционного зондирования, разумеется, уступали современным, но скорее количественно (доступное разрешение выросло в несколько раз, частота получения данных увеличилась, орбиты спутников стали известны точнее и это улучшило качество обработки результатов измерений и т.п.), чем качественно. Перечислим некоторые популярные и открыто доступные данные:

• спутниковые снимки в разных диапазонах (видимые, инфракрасные, тепловые) с аппаратов Landsat 8 разрешением 15/30/100м (также доступны архивы Landsat 7 и более ранних, только следует учесть, что оптика Landsat 7 постепенно деградировала и не все снимки одинаково полезны), Sentinel 2 разрешением 10/20/60м и другие;
• радарные снимки Sentinel 1 разрешением от 5х5м и другие;
• гиперспектральные снимки (больше двухсот каналов) HYPERION разрешением 30м (однако, бесплатно доступные снимки HYPERION очень мало где есть, так что редко могут пригодиться) и PRISMA (спутник новый и еще не «обкатанный», в архиве мало снимков доступно и их качество, зачастую, оставляет желать лучшего);
• спутниковая альтиметрия (измеряют расстояние от спутника до земной поверхности, особенно полезны для точного картирования уровня водной поверхности) — разрешение зависит от плотности спутниковых треков для данной местности и выбранных алгоритмов обработки, измерения уровня производится с точностью порядка сантиметров и даже миллиметров;
• спутниковая гравиметрия (измерение гравитационного поля Земли, сокращенно — гравика) разрешением порядка десятков километров;
• спутниковая магнитометрия (измерение магнитного поля Земли, сокращенно — магнитка) разрешением порядка десятков километров;
• а также другие данные.

Compare Spectrograms of Hyperspectral and Multispectral Satellite Missions

Что еще можно узнать о Земле по данным ДЗЗ

Результаты прямых дистанционных измерений не только широко используются сами по себе, но и служат основой для получения многих других результатов, включая:

• глобальные модели рельефа (для почти всей территории планеты) SRTM, ALOS, ASTER разрешением от 30м (использованы методы анализа стереопар снимков, радарные съемки и данные со спутниковых альтиметров);
• глобальные гравитационные модели WGM2012, Sandwell & Smith Gravity разрешением около 4км (на основе спутниковой гравиметрии и глобального рельефа ETOPO1), глобальная гравитационная модель GGM plus 2013 разрешением около 200м (на основе спутниковой гравиметрии и данных рельефа SRTM 90м);
• глобальная модель батиметрии GEBCO 2020 разрешением около 500м (использованы данные спутниковой гравиметрии, альтиметрии, глобальный рельеф и, вдобавок, судовые измерения);
• карты различных композитов из оптических и инфракрасных каналов снимков, включая вегетационный индекс NDVI (используется для выделения областей с растительностью на снимках и оценки ее состояния) и многие другие;
• карты загрязнения воздуха, облачности и прочие составляются на основе специализированных каналов спутниковых снимков.

Перечисленные глобальные модели очень полезны, например, решением обратной задачи гравики можно восстановить соответствующее распределение гравитационных потенциалов, то есть построить модель (аномалий) геологической плотности:

Геологическая модель островов Фого (справа) и Брава (слева), Кабо-Верде

А кроме того, для детального изучения территорий существует множество способов локального улучшения разрешения данных.

Пример: создание локальных гравитационных карт высокого разрешения

Можно построить детальные гравитационные карты, используя спутниковую гравиметрию и детальный рельеф (30м и точнее) или космические снимки (10м). Здесь и далее подразумевается вертикальная компонента гравитационного поля.

Что интересно, многие отечественные геофизики не понимают, как это возможно (преобразование Фурье явно «прошло» мимо них), хотя методики построения глобальных гравитационных моделей (доступны только в оригинале, то есть, на английском языке) WGM2012, Sandwell & Smith Gravity, GGM plus 2013 общедоступны. Впрочем, совсем не обязательно их читать целиком, поскольку основой служит простой и легко проверяемый факт. Посмотрим вот эти графики корреляции (в некоторых источниках используется термин когерентность, хотя сами вычисления аналогичны) между гравитационным полем и рельефом:

[https://www.linkedin.com/pulse/computing-coherence-between-two-dimensional-gravity-grids-pechnikov/](Spectral Coherence between Gravity and Bathymetry Grids)

Здесь слева показано значение корреляции между гравитационными данными и батиметрией (рельефом дна), сдвиг от нуля вправо по оси абсцисс объясняется тем, что гравитационные данные измерены на поверхности, а батиметрия (очевидно) на дне, при этом глубина изучаемой территории составляет 3-4км. Справа показан график, аналогичный полученному в известной статье от НАСА (включена в сборник рецептов для батиметрии GEBCO, в статье по ссылке описано подробнее), где также есть аналогичное смещение от нуля по оси абсцисс. Длина волны означает характерный размер неоднородности; как видим, мы можем вычислить значение гравитации по батиметрии (рельефу дна). Разумеется, на суше все аналогично, просто оригинальная статья относится именно к данным батиметрии. Подробности и исходный код доступны по ссылке выше.

Ключевым моментом является линейная связь спектральных компонент гравитационного поля и рельефа — для каждой длины волны (характерного размера неоднородностей) отношение спектральных компонент постоянно. Однако, поскольку это отношение является функцией длины волны, линейная связь между непосредственно гравикой и рельефом отсутствует! Замечу, что характер этой связи известен (да, в общем, и очевиден — амплитуда компонент должна быстро уменьшаться, чтобы энергия поля была конечной) и по нему можно вычислять геологическую плотность через индекс фрактальности, но это, как говорится, совсем другой разговор, ограничусь просто ссылкой на статью и программный код: The Density-Depth Model by Spectral Fractal Dimension Index

Пример вычисления локальной гравики высокого разрешения по данным рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):

Build Super-resolution Gravity from GGMplus Free-Air Gravity Anomaly (200m) enhanced by SRTM topography (30m)

Аналогично можно использовать и ортофотоснимки или космоснимки для улучшения детальности рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):

В каждом случае, перед вычислениями необходимо строить коррелограмму, как описано выше, и проверять наличие высокой корреляции между спектральными компонентами. При отсутствии такой корреляции исходные данные некорректны и качества результатов окажется непредсказуемым. Причинами отсутствия корреляции могут быть ошибки позиционирования данных друг относительно друга (существенное смещение координат) или плохое качество снимка (заметные облака или невидимая глазом облачная дымка), а также некорректность используемой в качестве основы гравики на выбранной территории (например, качество модели гравики GGM plus 2013 хорошее на территории Индонезии и плохое в Южной Америке).

Заключение

Существует еще множество вариантов использования данных дистанционного зондирования Земли и при наличии общедоступных и бесплатных платформ для их облачной обработки, таких, как Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis каждый может попробовать свои силы. Google Earth Engine (GEE) предоставляет также множество примеров скриптов, в том числе, для визуализации каждого доступного набора данных. Аналогично, Open Source утилиты GMTSAR сопровождаются множеством примеров и обширной документацией.

Источник

Космические снимки сверхвысокого разрешения

Сверхвысоким пространственным разрешением считается диапазон размера пикселя от 0,3 м до 1 м. Эпоха сверхвысокого пространственного разрешения началась в 1999 году с запуска космического аппарата Ikonos (компания GeoEye), который позволял делать изображения с разрешением 1 м. Это был неоспоримый прорыв в отрасли, и другим компаниям не оставалось ничего, кроме как начать разрабатывать космические аппараты с такими же возможностями или лучше. Не прошло и полных двух лет, когда компания DigitalGlobe (ныне Maxar Technologies) запустила спутник QuickBird с пространственным разрешением 0,61 м. За счёт ожесточенной конкуренции на рынке дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) сейчас мы имеем возможность пользоваться данными с разрешением 0,31 м, которые предоставляет спутник WorldView-3. До ввода в эксплуатацию WorldView-3 для обновления топографических карт масштаба 1:5000 использовались данные аэрофотосъемки. Но чтобы провести аэрофотосъемку, необходимо получить разрешение на полёты от Генштаба Вооружённых сил РФ и ФСБ РФ, на что могут уйти месяцы. Для приобретения же данных со спутника достаточно обратиться в компанию «Иннотер». Космическая съёмка с разрешением 0,31 м практически в 3 раза дешевле, чем данные с тем же разрешением, полученные посредством аэрофотосъемки. Данные, полученные со спутника, также легче подвергаются обработке и анализу за счёт большого размера сцены, отсутствия искривления полёта, наличия RPC-коэффициентов и т. д.

Рис. 1 Снимок со спутника WorldView-3. Барселона, Испания

Сейчас рынок съёмки со сверхвысоким разрешением насчитывает более 20 спутников, которые принадлежат разным странам и разным операторам. Каждый из них по-своему хорош и подходит для решения определённых задач. Рассмотрим некоторые из них.

У нас можно заказать

Космический аппарат TripleSAT 1-4

Китайская группировка космических аппаратов была выведена на орбиту компанией 21АТ в 2015-м (1–3 спутники) и 2019-м (4-й спутник) годах. Они были разработаны в Великобритании компанией Surrey Satellite Technology Ltd. Их отличительной особенностью является то, что они находятся на одной орбите на расстоянии 4 секунд друг от друга и могут отснять одну и ту же территорию с небольшой разницей во времени. Кроме того, эта группировка может сделать сразу 4 залёта в разные стороны вдоль одной линии с небольшими углами отклонения. Спутник имеет на борту камеру, которая позволяет снимать с разрешением 0,8 м в панхроматическом канале и 3,6 м — в мультиспектральном (RGB+Nir). Другая их отличительная особенность — низкая стоимость при высоком качестве съёмки. После первичной обработки данные TripleSAT позволяют добиться точности не менее 10 м на местности, и это при стоимости 6 долл./кв. км. Наличие 4-х активных спутников позволяет отснять территорию в несколько тысяч километров шириной не более чем за 14 дней.

Рис. 2 Снимок со спутника TripleSAT. Амстердам, Нидерланды

Космический аппарат SuperView-1

SuperView-1 — орбитальная группировка китайских спутников ДЗЗ со сверхвысоким пространственным разрешением 0,5 м — работают в интересах гражданских потребителей. Оператором спутников и поставщиком полученных данных является китайская компания Beijing Space View Technology Co., Ltd. Первые два спутника группировки были запущены в 2016 году, вторые два — в 2018-м, а остальные 12 будут запущены до 2022 года. На бортах установлены мультиспектральные камеры, работающие в пяти диапазонах (Pan, RGB, Nir). За три года эксплуатации спутники хорошо себя показали по скорости получения и обновления данных, а также по качеству производимых снимков. Имея пространственное разрешение 0,5 м, после первичной обработки оператор предлагает точность на местности до 7 м.

Рис. 3 Снимок со спутника SuperView-1. Венеция, Италия

Космический аппарат Kompsat-3A

Китай — не единственная страна, которая запускает спутники со сверхвысоким разрешением. Другим ярким представителем рынка является Южная Корея. Компания SIIS (Smart Eyes in the Space) владеет тремя спутниками со сверхвысоким разрешением: Kompsat-2, 3, 3А с разрешением 1, 0,5 и 0,4 м соответственно. Данная группировка особенно интересна ценами на свою продукцию. Компания SIIS первая из мировых лидеров снизила цены на архивные данные с разрешением 0,4 м до 8 долл./кв. км, и тем самым установила новый тренд в отрасли. Все спутники группировки имеют возможность снимать в 5-ти диапазонах (Pan, RGB, Nir). Точность позиционирования на местности достаточно высокая — 10 м. До 2023 года планируется запуск еще четырёх спутников с разрешением 0,4 м

Рис. 4 Снимок со спутника Kompsat-3A. Бухарест, Румыния

Космический аппарат WorldView-3

WorldView-3 — первый гиперспектральный коммерческий спутник сверхвысокого разрешения 0,3 м. Это самый совершенный спутник, пока не имеющий аналогов в мире. WorldView-3 способен проводить съёмку до 680 тыс. кв. км в день, позволяя быстрее получать актуальные данные с самым высоким пространственным разрешением. Кроме того, это единственный спутник, имеющий 30 различных спектральных каналов, в том числе 8 SWIR (коротковолновый инфракрасный), которые позволяют очень сильно повысить точность дистанционного поиска множества полезных ископаемых (ближайший аналог имеет разрешение в 10 раз хуже). Точность геопозиционирования также самая высокая — 3,5-5 м без использования опорных точек.

Рис. 5 Снимок со спутника WorldView-3. Сочи, Россия

Сверхвысокая съёмка имеет очень широкий спектр применения для разных нужд общества.

Кадастровые работы.

Кадастровые работы традиционно проводятся с помощью специальных измерительных приборов на местности. И эта методика полностью себя оправдывает, ведь точность результатов крайне высокая. Однако в России есть множество сильно удаленных населенных пунктов, где нет специалистов по кадастру, а работы проводить нужно. Космическая съёмка со сверхвысоким разрешением может удовлетворить потребности в создании кадастровых карт и планов вплоть до масштаба 1:2000. Исходя из требований по точности создания ортофотопланов, съёмка с разрешением 0,3 м соответствует масштабу 1:2000, 0,4 м — 1:5000, 0,5 м — 1:10 000.

Окружающая среда.

Проблема загрязнения окружающей среды становится с годами все острее. Кажется, что на просторах нашей страны можно легко скрыть следы любых преступлений против природы. Так ли это? Наш ответ — нет! Космическая съёмка со сверхвысоким пространственным разрешением позволяет найти даже самые мелкие мусорные полигоны, незаконные свалки и другие проявления загрязнения окружающей среды, а наши передовые технологии дают возможность снизить время на обработку огромных массивов снимков до считанных часов. Министерства экологии многих регионов уже сейчас активно используют космическую съёмку для борьбы с нарушителями природоохранного законодательства.

Природные ресурсы.

Россия богата природными ресурсами, а за богатством надо тщательно следить. Банки для защиты используют ключи шифрования и сверхнадежные сейфы, олигархи берегут состояния в офшорах, а Министерства природных ресурсов защищают богатства Родины с помощью космической съёмки. Незаконная добыча полезных ископаемых — вопрос на сегодня очень острый. Многие люди, желая большей наживы, решают не платить государству налоги и не получать необходимые разрешения. Но органам власти достаточно получить свежий снимок на нужную территорию, и злоумышленники будут пойманы и наказаны по всей строгости закона. По снимкам со сверхвысоким пространственным разрешением можно увидеть, как экскаваторы копают даже относительно небольшие ямы, как бульдозеры вынимают богатства и как самосвалы увозят награбленное. Самое важное в этом вопросе — актуальность данных. Именно для этих целей на орбите работают спутники со сверхвысоким разрешением, такие, как SuperView-1, чтобы получать новые данные как минимум через день.

Геология.

Поиск и разведка новых месторождений полезных ископаемых была и остаётся первостепенной задачей любой компании из добывающей промышленности. Создание гиперспектральных спутников со сверхвысоким разрешением привело к абсолютно новым способам решения данной проблемы. SWIR-каналы в аппаратуре спутника WorldView-3 и передовые технологии компании «Иннотер» позволяют находить даже малые по размеру месторождения полезных ископаемых. Раньше в геологии использовали спутник Landsat, на котором также установлена SWIR-аппаратура, но с разрешением в 10 раз хуже, чем на спутнике WorldView-3. Эта разница неоднократно приводила к ошибкам при поиске месторождений, ведь разница в 10 м на местности может стать роковой при бурении нефтяных и газовых скважин. Возможная погрешность при использовании данных сверхвысокого разрешения сводится к минимуму.

Картография.

Вторая половина 20-го века была эпохой расцвета классической картографии. Тысячи картографов, геодезистов и других специалистов трудились над созданием полного покрытия топографическими картами территории СССР. Однако мы живем в период цифровой революции, и традиционные методы все быстрее уходят в историю. Сейчас для создания топографических карт среднего и крупного масштабов не нужно выезжать бригадами в поля и делать измерения, не нужно тратить колоссальные средства и огромное количество времени. Раньше для создания большого количества карт уходили годы, и это приводило к тому, что во время выпуска тиража карта уже была неактуальной. Космическая съёмка позволила решить эту проблему. Сейчас актуальная информация о местности появляется на регулярной основе, а появление сверхвысокого разрешения облегчило создание топографических карт вплоть до масштаба 1:5000. Сейчас на создание листа карты уходит не больше одной недели, когда раньше на это нужен был как минимум месяц. Моносъёмка даёт полное представление о состоянии местности, а стереосъёмка — о рельефе.

Сельское хозяйство.

Экстенсивное сельское хозяйство осталось в прошлом. Сейчас, в эпоху активной застройки территорий (особенно в европейской части РФ), стало развиваться направление точного земледелия. Оно характеризуется малыми площадями возделывания и очень интенсивным производством. Это приводит к тому, что разрешения бесплатной космической съёмки становится недостаточно для таких скромных по меркам нашей страны площадей. Мультиспектральная съёмка со сверхвысоким пространственным разрешением позволяет наиболее точно проводить анализ состояния всходов и растений. А для органов государственной власти остаётся важным точно определять, какие сельскохозяйственные земли используются не по назначению и вовремя штрафовать нарушителей. Бюджеты регионов недополучают миллионы рублей из-за этой проблемы, и решить её позволяет постоянный высокоточный мониторинг с использованием космической съёмки сверхвысокого разрешения. Пространственное разрешение играет огромную роль в этом вопросе, ведь если вместо посевов на участке возвели загородный отель размером 10х10 м, то на снимке с разрешением 10 м дом будет лишь одним пикселем, и рассмотреть его никак не получится.

Нефтегазовая отрасль.

Использование космической съёмки стало традиционным решением многих задач в нефтегазовой отрасли — от поиска и разведки нефти до эксплуатации нефтепроводов. Но именно появление съёмки со сверхвысоким пространственным разрешением позволило компаниям начать экономить огромные статьи бюджета и решать точечные задачи. Например, крайне важно проводить мониторинг зон отводов и охранных зон вдоль нефте- и газопроводов. Традиционно это проводили люди на местах. То есть обслуживающая бригада ходила или ездила вдоль нефте- и газопроводов и помечала, где, какой объект стоит незаконно, где нужно срубить молодую поросль и т. д. На это уходили недели, а за это время кто-то мог уже возвести временные строения или врезаться в трубу. Чтобы провести детальный мониторинг на нефте- и газопроводах длинной в сотни километров с помощью космической съёмки со сверхвысоким разрешением, достаточно потратить несколько часов. Передовые технологии компании «Иннотер» по автоматизированному дешифрированию дают возможность определить любой объект в охранной зоне за очень короткий промежуток времени и освободить время на решение других насущных задач.

Энергетика.

Протяженность линий электропередач (ЛЭП) в России уже трудно измерять в километрах, а их обследование требует колоссальных трудозатрат. Сверхвысокая космическая съёмка позволяет определить объекты в зонах отвода, обследовать состояние опор ЛЭП с высокой точностью, определить места просадки проводов и т. д. Главное, она позволяет сэкономить время и деньги.

Лесная отрасль.

Площадь лесов в России — самая большая в мире, и это богатство надо защищать, как и любой другой природный ресурс. Регулярное обследование состояния лесов позволяет избежать природных пожаров, а мониторинг незаконных вырубок с помощью космической съёмки со сверхвысоким разрешением даёт возможность вернуть миллионы в бюджет государства. Пространственное разрешение является важным преимуществом в данной работе, потому что оно позволяет найти вырубки с самыми маленькими площадями и предупредить развитие проблемы.

Вывод.

Приведённые примеры использования космической съёмки со сверхвысоким пространственным разрешением описывают лишь малую часть всех её возможностей. Развитие отрасли ДЗЗ в направлении создания спутников и съёмочной аппаратуры для поставки данных с лучшим пространственным разрешением открывает двери для бюджетного решения дорогостоящих проблем: помощь в принятии управленческих решений в государственном аппарате, приток средств в бюджет со штрафов за нарушения и т. д. Список преимуществ космической съёмки со сверхвысоким пространственным разрешением можно продолжать очень долго, но лучше один раз убедиться в этом лично.

Источник