Характеристика спутников для мониторинга лесного хозяйства

В 1957 году мир стал свидетелем запуска первого спутника на орбиту Земли. Впоследствии в начале 1960-х годов были внедрены и успешно запущены спутники, связанные с другими целями, такими как прогноз погоды, связь и коммерция. С 1970-х годов данные, полученные с этих спутников, были успешно использованы для прогнозирования погоды, мониторинга глобальных условий окружающей среды и географических и геологических применений [46]. Данные, полученные из спутниковых систем, предоставляют информацию о земных поверхностях. Спутниковые изображения полезны для многих областей работы, таких как мониторингразных областей, поскольку эти изображения охватывают большие площади, практически любую часть земли, включая недоступные районы, которые ранее были слишком отдаленными или слишком опасными для использования при использовании обычной аэрофотосъемки, такой как плотный лес, и торфяной болотный лес.

Методы исследования, основанные на спутниках, экономит время, экономически эффективны и повышают возможность классификации растительности с помощью спектральных и текстурных анализов. С другой стороны, наземные методы измерения бывают сложны, дороги и трудоемки.

Раньше спутниковые снимки были дорогими, а спутниковая технология начального этапа использовалась для военных применений, например, как спутник разведки, CORONA [Ekblad, U.EarthSatellitesandDetectionofAirandGround-basedActivities. PhdDissertation. RoyalInstituteofTechnology: Stockholm, Sweden. 193 pp.]. Спутник был запущен в 1960 году, и операция закончилась в 1972 году из-за утечки конфиденциальных изображений в Интернете [11].

С наиболее продолжительным проектом по получению космических снимков и первым гражданским спутником Земли стал спутник Landsat. Он был запущен в 1972 году; последний, на настоящий момент, Landsat 8 – 11 февраля 2013 годабыл запущен в 1972 году. Landsat 1 до Landsat 5 были успешно запущены в отсутствие конкурентов до 1986 года, когда был представлен первый коммерческий спутник SPOT. Начиная с запуска коммерческих спутников, спутниковые изображения постепенно становятся менее дорогими, а области приложений увеличиваются[13].

Спутниковые изображения доступны в разных пространственных разрешениях и характеризуются следующими особенностями:

1. Обзорность (могут быть охвачены огромные площади)

2. Независимость от пространственных показателей (Данные не зависят от доступности исследуемых территорий)

3. Сравнимость (возможность производить сопоставление по разным годам)

4. Относительная доступность для конечного потребителя (обширный охват и свободный доступ к некоторым данным спутников).

Снимки также обладают следующими свойствами, определяющие их выбор и дальнейшее использование:

1. Длина волн, в которых ведется съемка (в видимом диапазоне хорошо видны частицы и водные пары, которые отфильтровываются в инфракрасном, рельеф местности хорошо виден на радаре)

2. Пространственное разрешение (соответствие элемента изображения предметам на местности)

3. Радиометрическое разрешение (количество яркостных градаций)

Благодаряиспользованию спутников исследователи могут собирать

данные, не зависящие от локальных ограничений. Они могут анализировать сопоставления земельных покрытий в разное время, что подходит для долгосрочных исследований.

В зависимости от целей и задач исследования необходим выбор наиболее эффективных спутниковых данных. Ниже приведен анализ спектрально-отражательных способностей различных видов спутников[11] (таблица 4).

Таблица 4‒ Обзор данных спутниковых сенсоров

Сенсоры Платформа Спектральные диапазоны Пространственное разрешение
< >
MSS (Мультиспектральный датчик) Landsat 1, 2, 3 B, G, R, NIR ~ 80 м  
TM (ThematicMapper) Landsat 5 B, G, R, NIR, SWIR 30 м  
ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) Landsat 7 VNIR, SWIR 30 м 15 м
HVR (HighResolutionVisibility) SPOT (Satellite Pour I’Observation de la Terre) 1, 2, 3 G, R, NIR 20 м 10 м
HRG (High Resolution Geometrical) SPOT (Satellite Pour I’Observation de la Terre) 5 G, R, NIR, SWIR 10 м (VNIR); 20 m м (SWIR) 2.5 м
ASTER Terra G, R, NIR; 6-SWIR 15 m (VNIR); 30 m (SWIR)  
ALI (Advance Land Imager) EO-I (Earth Observing) 2-B, G, R, 2-NIR, 2-SWIR 30 м 15 м
Сенсоры с очень высоким разрешением
WorldView-2   VNIR <2 m <0.5 m
GeoEye-1 VNIR; Pan 1.65 m 0.41 m
               

B = синий; G = зеленый; R = красный; NIR = ближний инфракрасный порт; SWIR = коротковолновый инфракрасный порт; V = видимый

Исходя из данной таблицы, можно привести следующий анализ возможностей и ограничений спутниковых данных [39, 45] (Таблица 5) и их характеристик [11] (таблица 6).

Таблица 5‒ Польза и ограничения среднего разрешения оптических изображений

Изображения среднего разрешения Возможности Ограничения
Спектральное разрешение Многоспектральные анализы, включающие R, G, B; ближней ИК-области. Использование информационного контента только с комбинацией нескольких групп (с учетом трансформации и т. д.),
Пространственное разрешение Идеально подходит для картографирования в крупном региональном масштабе Слишком трудоемкий для местного наблюдения, требует глубокую дифференциацию и параметризацию данных.
Временное разрешение Возможно частое отображение (например, сезон дождей и сухой сезон в течение 1 года или повторное ежегодное картографирование) Частота повторения может быть слишком низкой для учета воздействия экстремальных явлений (например, циклонов, наводнений и т.д.); Кроме того, очень зависящие от погоды (облака).
Затраты В зависимости от свободно доступного датчика, (например, Landsat),) или дорогого (например, SPOT); Но все они являются экономически эффективными по сравнению с полевыми обследованиями и воздушными кампаниями Программное обеспечение для обработки изображений (общее программное обеспечение, такое как ERDAS, ENVI и ArcGIS), имеет высокую лицензионную плату, но обычно это не является реальным ограничением.
Долгосрочный мониторинг Доступность данных в течение трех десятилетий Зависимость от продолжительности систем и последующих сопоставимых датчиков
Цели Карты инвентаря и статуса; Обнаружение изменений, таких как оценка воздействия ущерба; Оценка успеха лесоуправления и сохранения. Для некоторых видов, ориентированных на ботанику, фокусное исследование разрешения может быть уже слишком трудоемким.
Долгосрочный мониторинг Теоретически возможен, но часто не применялся по причине больших расходов (датчики, Ikonos, QuickBird и т.д). Данные хранятся в течение десятков лет, поэтому эффективен для научных и прикладных исследований.

Таблица 6‒ Цифровые характеристики спутниковых данных

Спутники Сенсоры Наземное разрешение Радиометрическое разрешение Временное разрешение  
Landsat MSS 80 м - 18 дней  
Landsat ThematicMapper 30 м 6 бит 16 дней  
Spot XS(multispectral) 20 м 6 бит 6 дней  
Spot panchromatic 10 м 6 бит 5 дней  
Ikonos Multispectral 4 м 11 бит 2,9 дней  
 
Ikonos panchromati 1 м 11 бит 2,9 дней  
Quickbird   0,5 м 11бит -3,5 дней  

Оптические изображения приобретаются в дневное время, поскольку спутник зависит от отражения солнечного света от объектов на поверхности Земли в отсутствие облачного покрова. Некоторые примеры оптических спутниковых систем включают Landsat, SPOT, Ikonos, GeoEye и WorldView. описывает оптический спутник, используя видимые инфракрасные инфракрасные датчики ближнего инфракрасного и коротковолнового излучения для формирования изображений земной поверхности путем обнаружения солнечного излучения, отраженного от мишеней на земле [13]. При разных длинах волн разные материалы отражают и поглощают их по-разному. Таким образом, цели могут быть дифференцированы по их сигнатурам спектрального отражения в изображениях с дистанционным зондированием.

Основным преимуществами оптических спутников является специфическая чувствительность к длине волны. Недавние инновации с некоторыми спутниковыми системами позволяют операторам миссий чаще обновлять планы задач с учетом прогнозов облачного охвата,

маневрировать с различными уровнями скорости для перехода от одной цели к другой, несколько изображений могут быть собраны во время одного и того же пропуска на той же широте.

Наши рекомендации