Vzdálený průzkum Země je získávání informací z dálky. NASA pozoruje Zemi a další planetární těla pomocí dálkových senzorů na satelitech a letadlech, která detekují a zaznamenávají odraženou nebo emitovanou energii. Vzdálené senzory, které poskytují globální perspektivu a velké množství dat o systémech Země, umožňují rozhodování na základě dat na základě současného a budoucího stavu naší planety.

• Orbity
• Pozorování pomocí elektromagnetického spektra
• Senzory
• Rozlišení
• Zpracování, interpretace a analýza dat
• Vyhledávače dat

Oběžné dráhy

Existují tři primární typy oběžných drah, ve kterých se nacházejí satelity: polární; nepolární oběžná dráha nízké Země a geostacionární.

Družice obíhající na oběžné dráze jsou v orbitální rovině, která je nakloněna téměř o 90 stupňů k rovníkové rovině. Tento sklon umožňuje satelitu snímat celou planetu, včetně polárních oblastí, a poskytuje tak pozorování míst, která jsou obtížně dosažitelná ze země. Mnoho satelitů polárních oběžných drah je považováno za sluneční synchronní, což znamená, že satelit prochází stejným cyklem ve stejném slunečním čase v každém cyklu.

Polární oběžné dráhy mohou stoupat nebo klesat. Na vzestupných drahách se satelity pohybují na jih na sever, když jejich dráha překročí rovník. Na sestupných drahách se satelity pohybují ze severu na jih. Společné partnerství NASA / NOAA Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) je příkladem družice polární obíhající kolem Země, která zajišťuje denní pokrytí celé planety.

Nepolární oběžné dráhy nízké Země jsou v nadmořské výšce obvykle méně než 2 000 km nad zemským povrchem. (Pro informaci, Mezinárodní vesmírná stanice obíhá v nadmořské výšce ~ 400 km.) Tyto oběžné dráhy neposkytují globální pokrytí, ale pokrývají pouze částečný rozsah zeměpisných šířek. Global Precipitation Mission (GPM) je příkladem nepolárního satelitu na nízké oběžné dráze pokrývajícího od 65 stupňů na sever do 65 stupňů na jih.

Geostacionární satelity sledují rotaci Země a pohybují se stejnou rychlostí rotace; z tohoto důvodu se satelity zdají pozorovateli na Zemi fixovány na jednom místě. Tyto satelity zachycují při každém pozorování stejný pohled na Zemi a poskytují tak téměř nepřetržité pokrytí jedné oblasti. Příkladem geostacionárních satelitů jsou meteorologické satelity, jako je řada Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES).

Pozorování pomocí elektromagnetického spektra

Elektromagnetická energie produkovaná vibracemi nabitých částic cestuje ve formě vln procházejících atmosférou a vakuem vesmíru. Tyto vlny mají různé vlnové délky (vzdálenost od vrcholu vlny k vrcholu vlny) a frekvence; kratší vlnová délka znamená vyšší frekvenci. Některé, jako rádiové, mikrovlnné a infračervené vlny, mají delší vlnovou délku, zatímco jiné, například ultrafialové, rentgenové a gama paprsky, mají mnohem kratší vlnovou délku. Viditelné světlo leží uprostřed tohoto rozsahu dlouhého až krátkovlnného záření. Tato malá část energie je vše, co je lidské oko schopné detekovat. K detekci všech ostatních forem elektromagnetické energie je zapotřebí vybavení. Přístrojové vybavení NASA využívá celé spektrum spektra k prozkoumání a pochopení procesů probíhajících zde na Zemi a na jiných planetárních tělesech.

Některé vlny jsou absorbovány nebo odráženy prvky v atmosféře, jako je voda páry a oxid uhličitý, zatímco některé vlnové délky umožňují nerušený pohyb atmosférou; viditelné světlo má vlnové délky, které lze přenášet atmosférou. Energie mikrovln má vlnové délky, které mohou procházet mraky; mnoho našich meteorologických a komunikačních satelitů to využívá.

Primárním zdrojem energie pozorované satelity je slunce. Množství odražené sluneční energie závisí na drsnosti povrchu a jeho albedu, což je to, jak dobře povrch odráží světlo, místo aby ho absorboval.Například sníh má velmi vysoké albedo, které odráží až 90% energie přijímané ze slunce, zatímco oceán odráží jen asi 6% a zbytek absorbuje. Když je energie absorbována, je často znovu emitována, obvykle při delších vlnových délkách. Například energie absorbovaná oceánem je znovu emitována jako infračervené záření.

Všechny věci na Zemi odrážejí, absorbují nebo přenášejí energii, jejíž množství se liší podle vlnové délky. Všechno na Zemi má jedinečný spektrální „otisk prstu“, stejně jako je váš otisk jedinečný pro vás. Výzkumníci mohou tyto informace použít k identifikaci různých vlastností Země, stejně jako různých typů hornin a minerálů. Počet spektrálních pásem detekovaných daným nástrojem , jeho spektrální rozlišení, určuje, kolik diferenciace může výzkumník identifikovat mezi materiály.

Další informace o elektromagnetickém spektru a doprovodných videích najdete v Prohlídce elektromagnetického spektra NASA.

Senzory

Senzory, nebo přístroje, palubní satelity a letadla využívají slunce jako zdroj osvětlení nebo poskytují svůj vlastní zdroj osvětlení a měří energii, která se odráží zpět. Senzory využívající přírodní energii ze slunce se nazývají pasivní senzory; ty, které poskytují svůj vlastní zdroj energie, se nazývají aktivní senzory.

Pasivní senzory zahrnují různé typy radiometrů (přístroje, které kvantitativně měří intenzitu elektromagnetického záření ve vybraných pásmech) a spektrometry (zařízení určená k detekci, měření a analýze spektrálního obsahu odraženého elektromagnetického záření). Většina pasivních systémů používaných aplikacemi dálkového průzkumu Země pracuje ve viditelné, infračervené, tepelné, infračervené a mikrovlnné části elektromagnetického spektra. Tyto senzory měří povrchovou a mořskou povrchovou teplotu, vegetační vlastnosti, vlastnosti mraků a aerosolů a další fyzikální vlastnosti.

Všimněte si, že většina pasivních senzorů nemůže proniknout hustou oblačností, a proto má omezení pozorování oblastí, jako jsou tropy, kde je hustá oblačnost častá.

Aktivní snímače zahrnují různé typy rádiové detekce a dosahu ( radar) senzory, výškoměry a rozptylové teploměry. Většina aktivních senzorů pracuje v mikrovlnném pásmu elektromagnetického spektra, což jim dává schopnost pronikat do atmosféry za většiny podmínek. Tyto typy senzorů jsou užitečné pro měření vertikálních profilů aerosolů, struktury lesů, srážek a větrů, topografie mořských povrchů a ledu.

Stránka Earthdata Remote Sensors poskytuje seznam všech NASA Pasivní a aktivní senzory vědy o Zemi. Co je to radar se syntetickou aperturou? poskytuje konkrétní informace o tomto typu aktivního radarového snímače.

Rozlišení

Rozlišení hraje roli v tom, jak lze použít data ze snímače. V závislosti na oběžné dráze satelitu a konstrukci senzoru se rozlišení může lišit. U každé datové sady je třeba vzít v úvahu čtyři typy rozlišení – radiometrické, prostorové, spektrální a časové.

Radiometrické rozlišení je množství informací v každém pixelu, tj. Počet bitů představujících zaznamenanou energii. Každý bit zaznamenává exponent síly 2. Například 8bitové rozlišení je 28, což naznačuje, že senzor má 256 potenciálních digitálních hodnot (0-255) pro ukládání informací. Čím vyšší je radiometrické rozlišení, tím více hodnot je k dispozici pro ukládání informací, což poskytuje lepší rozlišení mezi i nejmenšími rozdíly v energii. Například při hodnocení kvality vody je nutné radiometrické rozlišení rozlišovat mezi jemnými rozdíly v barvě oceánu.

Prostorové rozlišení je definováno velikostí každého pixelu v digitálním obrazu a oblastí na povrchu Země představovanou tímto pixelem. Například většina pásem pozorovaných spektroradiometrem se středním rozlišením (MODIS) má prostorové rozlišení 1 km; každý pixel představuje plochu 1 km x 1 km na zemi. MODIS také zahrnuje pásma s prostorovým rozlišením 250 m nebo 500 m. Čím jemnější rozlišení (čím nižší číslo), tím více podrobností uvidíte. Na obrázku níže vidíte rozdíl v pixelaci mezi obrazem 30 m / pixel, obrazem 100 m / pixel a obrazem 300 m / pixel.

Spektrální rozlišení je schopnost snímače rozeznat jemnější vlnové délky, tj. mít více a užších pásem. Mnoho senzorů je považováno za multispektrální, což znamená, že mají mezi 3–10 pásmy. Senzory, které mají stovky až tisíce pásem, jsou považovány za hyperspektrální. Čím užší je rozsah vlnových délek pro dané pásmo, tím jemnější je spektrální rozlišení. Například Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) snímá informace ve 224 spektrálních kanálech. Krychle vpravo představuje detail v datech. Na této úrovni podrobností lze rozlišovat mezi typy hornin a minerálů, typy vegetace a dalšími vlastnostmi. V krychli je malá oblast s vysokou odezvou v pravé horní části obrazu v červené části viditelného spektra (asi 700 nanometrů) a je způsobena přítomností 1 cm dlouhé (půl palce ) červené slané krevety v odpařovacím jezírku.

Časové rozlišení je čas potřebný k tomu, aby satelit dokončil oběžnou dráhu a znovu navštívil stejnou pozorovací oblast. Toto rozlišení závisí na oběžné dráze, charakteristikách snímače a šířce řádku. Protože geostacionární satelity odpovídají rychlosti, kterou se Země otáčí, je časové rozlišení mnohem jemnější, přibližně 30 s – 1 min. Polární oběžné satelity mají časové rozlišení, které se může pohybovat od 1 dne do 16 dnů. Například MODIS má časové rozlišení 1–2 dny, což nám umožňuje vizualizovat Zemi, jak se mění každý den. Landsat má naproti tomu užší šířku řádku a časové rozlišení 16 dní; nezobrazují se denní změny, ale dvouměsíční změny.

Proč nevybudovat snímač vysokého prostorového, spektrálního a časového rozlišení? Je obtížné kombinovat všechny požadované funkce do jednoho dálkového senzoru; k získávání pozorování s vysokým prostorovým rozlišením (jako Landsat) je vyžadován užší řádek, což vyžaduje více času mezi pozorováními dané oblasti, což má za následek nižší časové rozlišení. Vědci musí dělat kompromisy. Proto je velmi důležité pochopit, jaký typ dat je pro danou studijní oblast potřebný. Při výzkumu počasí, které je v průběhu času velmi dynamické, je důležité mít jemné časové rozlišení. Při výzkumu sezónních vegetačních změn lze jemné časové rozlišení obětovat pro vyšší spektrální a / nebo prostorové rozlišení.

Zpracování, interpretace a analýza dat

Data vzdáleného průzkumu získaná z přístrojů na palubě satelitů je třeba zpracovat, než budou data použitelná pro většinu výzkumníků a uživatelů aplikované vědy. Většina surových dat družice NASA pro pozorování Země (úroveň 0, viz úrovně zpracování dat) se zpracovává v zařízeních pro zpracování systémů vedených Science Investigator (SIPS). Všechna data jsou zpracována alespoň na úrovni 1, ale většina má přidružené produkty úrovně 2 (odvozené geofyzikální proměnné) a úrovně 3 (proměnné mapované na jednotných časoprostorových mřížkách). Mnoho dokonce má produkty úrovně 4. Data NASA Earth science are archived at one of the Distributed Active Archive Centers (DAACs)

Většina dat je uložena ve formátu Hierarchical Data Format (HDF) nebo Network Common Data Form (NetCDF).K dispozici je řada datových nástrojů pro podmnožinu, transformaci, vizualizaci a export do různých jiných formátů souborů.

Jakmile jsou data zpracována, mohou být použita v různých aplikacích, od zemědělství přes vodní zdroje až po zdraví a kvalita vzduchu. Žádný jediný senzor nebude řešit všechny výzkumné otázky v rámci dané aplikace. Uživatelé často potřebují k řešení své otázky využít více senzorů a datových produktů, přičemž mají na paměti omezení dat poskytovaných různými spektrálními, prostorovými a časovými rozlišeními.

Vytváření satelitních snímků

Mnoho senzorů získává data při různých spektrálních vlnových délkách. Například pásmo Landsat 8 získává data při 0,433–0,453 mikrometrech a pásmo MODIS® první získává data při 0,620– 0,670 mikrometrech. Landsat 8 má celkem 11 pásem, zatímco MODIS má 36 pásem, přičemž všechna měří různé oblasti elektromagnetického spektra. Pásy lze kombinovat tak, aby vytvářely snímky dat a odhalovaly různé rysy krajiny. Často se snímky dat používají k rozlišení charakteristik studované oblasti nebo k určení studované oblasti.

Pro věrný (červený, modrý, zelený (RGB)) obraz od Landsatu, pásma 4 Jsou kombinovány 3, 2; se společným sdružením NASA / NOAA Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) je skutečný barevný obraz červený = pásmo I1, zelený = pásmo M4, modrý = pásmo M3. Obrazy ve věrných barvách ukazují Zemi tak, jak byste ji viděli shora. Pro konkrétní vědecké aplikace však lze použít i jiné kombinace – od monitorování povodní přes vymezení urbanizace až po mapování vegetace. Například s daty VIIRS je vytvoření obrazu ve falešných barvách (R = M11, G = I2, B = I1) užitečné pro rozlišení jizev po popáleninách od nízké vegetace nebo holé půdy, stejně jako pro vystavení zaplavených oblastí. Chcete-li zobrazit další kombinace pásem z Landsatu, podívejte se na článek vědeckého vizualizačního studia NASA Landsat Band Remix nebo článek Earth Observatory Many Hues of London. U dalších běžných kombinací pásem si přečtěte Earth Interpretation How to Interpret Common False-Color Images; článek poskytuje běžné kombinace pásem, ale také poskytuje vhled do interpretace snímků.

Interpretace obrázků

Jakmile jsou data zpracována do snímků s různými kombinacemi pásem, mohou pomoci při rozhodování o řízení zdrojů a hodnocení katastrof; snímky stačí interpretovat. Existuje několik strategií, jak začít (upraveno v příručce Jak interpretovat satelitní snímek z observatoře Země).

1. Znát měřítko – existují různé měřítka založené na prostorovém rozlišení obrazu a každé z nich scale poskytuje různé důležité funkce. Například při sledování povodně vám podrobné zobrazení s vysokým rozlišením ukáže, které domy a podniky jsou obklopeny vodou. Širší pohled na krajinu ukazuje, které části kraje nebo metropolitní oblasti jsou zaplaveny a možná odkud voda pochází. Ještě širší pohled by ukázal celý region – zatopený říční systém nebo pohoří a údolí, která tok řídí. Polokulovitý pohled by ukazoval pohyb meteorologických systémů spojených s povodněmi.
2. Hledejte vzory, tvary a textury – mnoho funkcí lze snadno identifikovat na základě jejich vzoru nebo tvaru. Například zemědělské oblasti mají velmi geometrický tvar, obvykle kruhy nebo obdélníky. Přímky jsou obvykle člověkem vytvořené struktury, jako jsou silnice nebo kanály.
3. Definujte barvy – při použití barvy k rozlišení prvků je důležité znát kombinaci pásem použitou při vytváření obrazu. Obrazy v pravé nebo přirozené barvě jsou v podstatě to, co bychom viděli na vlastní oči, kdybychom se dívali dolů z vesmíru. Voda absorbuje světlo, takže obvykle vypadá černá nebo modrá; sluneční světlo odrážející se od povrchu však může vypadat šedě nebo stříbrně. Sediment může ovlivnit barvu vody, takže bude vypadat hněději, stejně jako řasy a bude vypadat zeleněji. Vegetace má různou barvu v závislosti na ročním období: na jaře a v létě je to obvykle živě zelená; podzim může mít oranžovou, žlutou a opálenou barvu; a zima může mít více hnědých. Holá zem je obvykle nějaký odstín hnědé; záleží to však na minerálním složení sedimentu. Městské oblasti jsou typicky šedé od rozsáhlého betonu. Led a sníh jsou bílé, ale také mraky. Při použití barev k identifikaci věcí je důležité použít okolní prvky k uvedení věcí do kontextu.
4. Zvažte, co víte – znalost těchto oblastí pomáhá při identifikaci těchto prvků.Například znalost toho, že oblast byla nedávno vypálena požárem, může pomoci určit, proč může vegetace vypadat trochu jinak.

Kvantitativní analýza

Lze použít různé typy krajinného pokryvu snadnější diskriminace pomocí algoritmů klasifikace obrázků. Klasifikace obrazu využívá spektrální informace každého jednotlivého pixelu. Program využívající algoritmy klasifikace obrázků může automaticky seskupovat pixely do tzv. Klasifikace bez dozoru. Uživatel může také označit oblasti známého typu krajinného pokryvu, aby program „vycvičil“ tak, aby seskupil ty, jako jsou pixely; tomu se říká hlídaná klasifikace. Mapy nebo snímky lze také integrovat do geografického informačního systému (GIS) a poté může každý pixel být porovnán s jinými daty GIS, jako jsou údaje ze sčítání lidu. Další informace o integraci dat vědy o Zemi z NASA do GIS najdete na stránce GIS Earthdata.

Družice také často nesou různé senzory měřící biogeofyzikální parametry , jako je teplota povrchu moře, oxid dusičitý nebo jiné látky znečišťující ovzduší, větry, aerosoly a biomasa. Tyto parametry lze vyhodnotit pomocí technik statistické a spektrální analýzy.

Vyhledávače dat

Data Pathfinders pomáhají při zahájení výzkumu založeného na aplikacích využívajících data na dálku a poskytují průvodce výběrem datových produktů zaměřeným na konkrétní vědecké disciplíny a aplikační oblasti, jako jsou výše uvedené. přímé odkazy na nejčastěji používané datové sady a datové produkty ze sbírek dat o vědě o Zemi NASA a odkazy na nástroje, které poskytují různé způsoby vizualizace nebo podmnožiny dat, s možností uložit data v různých formátech souborů.