원격 감지는 원거리에서 정보를 수집하는 것입니다. NASA는 반사되거나 방출 된 에너지를 감지하고 기록하는 위성 및 항공기의 원격 센서를 통해 지구와 다른 행성을 관찰합니다. 지구 시스템에 대한 글로벌 관점과 풍부한 데이터를 제공하는 원격 센서를 사용하면 지구의 현재 및 미래 상태를 기반으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 궤도
• 전자기 스펙트럼 관찰
• 센서
• 해상도
• 데이터 처리, 해석 및 분석
• 데이터 패스 파인더

궤도

위성이 상주하는 세 가지 주요 유형의 궤도가 있습니다. 비극성, 저 지구 궤도 및 정지 상태.

극 궤도 위성은 적도 평면에 대해 거의 90도 기울어 진 궤도 평면에 있습니다. 이러한 경사를 통해 위성은 극지방을 포함한 지구 전체를 감지하여 지상을 통해 도달하기 어려운 위치를 관찰 할 수 있습니다. 많은 극지 궤도 위성은 태양 동기식으로 간주됩니다. 즉, 위성이 매주기마다 동일한 태양 시간에 동일한 위치를 통과합니다.

극 궤도는 오름차순 또는 하강 할 수 있습니다. 오름차순 궤도에서 위성은 경로가 적도를 통과 할 때 남쪽에서 북쪽으로 이동합니다. 하강 궤도에서 위성은 북쪽에서 남쪽으로 이동합니다. 합동 NASA / NOAA Suomi NPP (국립 극지 궤도 파트너십)는 전 세계를 매일 제공하는 극 궤도 위성의 예입니다.

비극성 저 지구 궤도는 일반적으로 지구 표면에서 2,000km 미만의 고도에 있습니다. (참고로, 국제 우주 정거장은 ~ 400km의 고도에서 궤도를 도는 것입니다.) 이러한 궤도는 전역 범위를 제공하지 않고 대신 일부 위도 범위 만 포함합니다. GPM (Global Precipitation Mission)은 북쪽 65도에서 남쪽 65도까지를 덮는 비극성 저 지구 궤도 위성의 한 예입니다.

정지 위성은 지구 자전을 따르고 같은 속도로 이동합니다. 회전의; 이 때문에 위성은 지구상의 관측자에게 한 위치에 고정 된 것처럼 보입니다. 이 위성은 각 관측시 동일한 지구보기를 캡처하므로 한 영역에 대해 거의 연속적인 범위를 제공합니다. 정지 위성의 예로는 GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) 시리즈와 같은 기상 위성이 있습니다.

전자기 스펙트럼 관찰

하전 입자의 진동으로 생성되는 전자기 에너지는 이동합니다. 대기를 통과하는 파도의 형태와 공간의 진공. 이 파동은 파장 (파장에서 파고까지의 거리)과 주파수가 다릅니다. 짧은 파장은 더 높은 주파수를 의미합니다. 라디오, 마이크로파 및 적외선과 같은 일부는 파장이 더 긴 반면 자외선, X- 선 및 감마선과 같은 일부는 훨씬 짧은 파장을 갖습니다. 가시 광선은 장파에서 단파 복사 범위의 중간에 있습니다. 이 작은 에너지 부분은 인간의 눈으로 감지 할 수있는 전부입니다. 다른 모든 형태의 전자기 에너지를 감지하려면 기기가 필요합니다. NASA 기기는 전 범위의 스펙트럼을 활용하여 여기 지구와 다른 행성에서 일어나는 과정을 탐색하고 이해합니다.

일부 파도는 물과 같은 대기의 요소에 의해 흡수되거나 반사됩니다. 증기와 이산화탄소, 일부 파장은 대기를 통해 방해받지 않는 이동을 허용합니다. 가시 광선은 대기를 통해 투과 될 수있는 파장을 가지고 있습니다. 마이크로파 에너지는 구름을 통과 할 수있는 파장을 가지고 있습니다. 많은 기상 및 통신 위성이이를 활용합니다.

위성이 관측하는 주요 에너지 원은 태양입니다. 반사되는 태양 에너지의 양은 표면의 거칠기와 알베도에 따라 달라집니다. 이는 표면이 빛을 흡수하는 대신 빛을 얼마나 잘 반사 하는지를 나타냅니다.예를 들어 눈은 태양으로부터받는 에너지의 최대 90 %를 반사하는 매우 높은 알베도를 가지고있는 반면 바다는 약 6 % 만 반사하여 나머지를 흡수합니다. 종종 에너지가 흡수되면 일반적으로 더 긴 파장에서 다시 방출됩니다. 예를 들어, 바다에 흡수 된 에너지는 적외선으로 다시 방출됩니다.

지구의 모든 물체는 에너지를 반사, 흡수 또는 전달하며 그 양은 파장에 따라 다릅니다. 지구상의 모든 것은 지문이 여러분에게 고유 한 것처럼 고유 한 스펙트럼 “지문”을 가지고 있습니다. 연구원은이 정보를 사용하여 서로 다른 지구 특징은 물론 서로 다른 암석 및 광물 유형을 식별 할 수 있습니다. 주어진 기기에서 감지 된 스펙트럼 대역의 수 , 스펙트럼 분해능은 연구원이 물질간에 식별 할 수있는 차이를 결정합니다.

전자파 스펙트럼에 대한 자세한 내용은 동반 비디오와 함께 NASA의 전자기 스펙트럼 둘러보기를 참조하십시오.

센서

센서 또는 계기, 온보드 위성 및 항공기는 태양을 조명 원으로 사용하거나 자체 조명 원을 제공하여 반사되는 에너지를 측정합니다. 태양의 자연 에너지를 사용하는 센서를 수동 센서라고합니다. 자체 에너지 원을 제공하는 센서를 활성 센서라고합니다.

패시브 센서에는 다양한 유형의 방 사계 (선택 대역에서 전자기 복사의 강도를 정량적으로 측정하는 기기)가 포함됩니다. 분광계 (반사 된 전자기 복사의 스펙트럼 내용을 감지, 측정 및 분석하도록 설계된 장치). 원격 감지 애플리케이션에 사용되는 대부분의 수동 시스템은 전자기 스펙트럼의 가시 광선, 적외선, 열 적외선 및 마이크로파 부분에서 작동합니다. 이 센서는 육지 및 해수면 온도, 초목 특성, 구름 및 에어로졸 특성 및 기타 물리적 특성을 측정합니다.

대부분의 수동 센서는 빽빽한 구름 덮개를 통과 할 수 없으므로 빽빽한 구름 덮개가 빈번한 열대와 같은 지역을 관찰하는 데 제한이 있습니다.

능동 센서에는 다양한 유형의 무선 감지 및 거리 측정이 포함됩니다 ( 레이더) 센서, 고도계 및 산란계. 대부분의 능동 센서는 전자기 스펙트럼의 마이크로파 대역에서 작동하므로 대부분의 조건에서 대기를 투과 할 수 있습니다. 이러한 유형의 센서는 무엇보다도 에어로졸, 산림 구조, 강수 및 바람, 해수면 지형 및 얼음의 수직 프로필을 측정하는 데 유용합니다.

지구 데이터 페이지 원격 센서는 NASA의 모든 목록을 제공합니다. 지구 과학 수동 및 능동 센서. 합성 조리개 레이더 란? 이러한 유형의 활성 레이더 센서에 대한 특정 정보를 제공합니다.

해상도

해상도는 센서의 데이터를 사용할 수있는 방법에 중요한 역할을합니다. 위성의 궤도 및 센서 설계에 따라 해상도가 다를 수 있습니다. 모든 데이터 세트에 대해 고려해야 할 네 가지 유형의 해상도 (방사성, 공간, 스펙트럼 및 시간)가 있습니다.

방사 분석 해상도는 각 픽셀에있는 정보의 양, 즉 기록 된 에너지를 나타내는 비트 수입니다. 각 비트는 지수 2의 지수를 기록합니다. 예를 들어, 8 비트 해상도는 28이며, 이는 센서가 정보를 저장할 256 개의 잠재적 디지털 값 (0-255)을 가지고 있음을 나타냅니다. 따라서 방사 측정 해상도가 높을수록 정보를 저장하는 데 더 많은 값을 사용할 수 있으므로 에너지의 사소한 차이도 더 잘 구별 할 수 있습니다. 예를 들어 수질을 평가할 때 바다 색의 미묘한 차이를 구별하기 위해 방사 측정 해상도가 필요합니다.

공간 해상도는 디지털 이미지 내의 각 픽셀 크기와 해당 픽셀로 표시되는 지구 표면의 영역으로 정의됩니다. 예를 들어, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)에 의해 관찰되는 대부분의 대역은 공간 해상도가 1km입니다. 각 픽셀은 지상 1km x 1km 영역을 나타냅니다. MODIS에는 공간 해상도가 250m 또는 500m 인 대역도 포함됩니다. 해상도가 높을수록 (숫자가 낮을수록) 더 자세하게 볼 수 있습니다. 아래 이미지에서 30m / 픽셀 이미지, 100m / 픽셀 이미지 및 300m / 픽셀 이미지 간의 픽셀 화 차이를 확인할 수 있습니다.

스펙트럼 해상도는 센서가 더 미세한 파장, 즉 더 많고 더 좁은 대역을 갖는 것을 식별하는 능력입니다. 많은 센서가 다중 스펙트럼으로 간주됩니다. 즉, 3 ~ 10 개의 대역이 있습니다. 수백에서 수천 개의 밴드가있는 센서는 하이퍼 스펙트럼으로 간주됩니다. 주어진 대역의 파장 범위가 좁을수록 스펙트럼 분해능이 더 미세합니다. 예를 들어, AVIRIS (Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer)는 224 개의 스펙트럼 채널에서 정보를 캡처합니다. 오른쪽의 큐브는 데이터 내의 세부 정보를 나타냅니다. 이 세부 수준에서 암석과 광물 유형, 초목 유형 및 기타 특징을 구분할 수 있습니다. 입방체에서 이미지의 오른쪽 상단에있는 높은 응답의 작은 영역은 가시 스펙트럼의 빨간색 부분 (약 700 나노 미터)에 있으며 길이가 1 센티미터 (반 인치)이기 때문입니다. ) 증발 연못의 붉은 소금물 새우.

시간적 해상도는 위성이 궤도를 완료하고 동일한 관측 구역을 다시 방문하는 데 걸리는 시간입니다. 이 해상도는 궤도, 센서의 특성 및 스와 스 너비에 따라 다릅니다. 정지 위성은 지구가 회전하는 속도와 일치하기 때문에 시간 해상도는 약 30 초에서 1 분으로 훨씬 더 미세합니다. 극지 궤도 위성은 1 일에서 16 일까지 다양한 시간 해상도를 가지고 있습니다. 예를 들어, MODIS는 1 ~ 2 일의 시간적 해상도를 가지고있어 하루 하루 변화하는 지구를 시각화 할 수 있습니다. 반면에 Landsat은 더 좁은 폭과 16 일의 시간적 해상도를 가지고 있습니다. 일일 변경이 아니라 격월 변경을 표시합니다.

왜 높은 공간, 스펙트럼 및 시간 해상도 센서를 구축하지 않습니까? 원하는 모든 기능을 하나의 원격 센서로 결합하는 것은 어렵습니다. 높은 공간 해상도 (Landsat와 같은)로 관찰을 획득하려면 더 좁은 스와 스가 필요하며, 이는 주어진 영역의 관찰 사이에 더 많은 시간이 필요하므로 시간 해상도가 낮아집니다. 연구원들은 트레이드 오프를해야합니다. 그렇기 때문에 주어진 연구 영역에 어떤 유형의 데이터가 필요한지 이해하는 것이 매우 중요합니다. 시간이 지남에 따라 매우 역동적 인 날씨를 조사 할 때 미세한 시간 해상도를 갖는 것이 중요합니다. 계절 식생 변화를 조사 할 때 더 높은 스펙트럼 및 / 또는 공간 해상도를 위해 미세 시간 해상도가 희생 될 수 있습니다.

데이터 처리, 해석 및 분석

기기에서 수집 한 원격 감지 데이터 인공위성은 대부분의 연구자와 응용 과학 사용자가 데이터를 사용하기 전에 처리해야합니다. 대부분의 원시 NASA 지구 관측 위성 데이터 (수준 0, 데이터 처리 수준 참조)는 SIPS (Science Investigator-led Processing Systems) 시설에서 처리됩니다. 모든 데이터는 최소한 레벨 1로 처리되지만 대부분은 연관된 레벨 2 (지구 물리적 변수에서 파생 됨) 및 레벨 3 (일관된 시공간 그리드 척도에 매핑 된 변수) 제품을 가지고 있습니다. 많은 사람들이 레벨 4 제품을 가지고 있습니다. NASA 지구 과학 데이터는 분산 활성 아카이브 센터 (DAAC) 중 하나에 보관됩니다.

대부분의 데이터는 계층 적 데이터 형식 (HDF) 또는 네트워크 공통 데이터 양식 (NetCDF) 형식으로 저장됩니다.다양한 데이터 도구를 하위 집합, 변환, 시각화 및 기타 다양한 파일 형식으로 내보낼 수 있습니다.

데이터가 처리되면 농업에서 수자원, 건강 및 공기질. 하나의 센서가 주어진 응용 프로그램 내에서 모든 연구 문제를 해결하지는 않습니다. 사용자는 다양한 스펙트럼, 공간 및 시간 해상도에서 제공하는 데이터의 한계를 염두에두고 여러 센서와 데이터 제품을 활용하여 질문을 해결해야합니다.

위성 이미지 만들기

많은 센서가 서로 다른 스펙트럼 파장에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어 Landsat 8의 band 1은 0.433-0.453 마이크로 미터에서 데이터를 수집하고 MODIS의 band 1은 0.620-0.670 마이크로 미터에서 데이터를 수집합니다. Landsat 8에는 총 11 개의 대역이있는 반면 MODIS에는 36 개의 대역이 있으며 모두 전자기 스펙트럼의 다른 영역을 측정합니다. 밴드를 결합하여 데이터 이미지를 생성하여 풍경의 다양한 특징을 나타낼 수 있습니다. 종종 데이터 이미지는 연구중인 지역의 특성을 구별하거나 연구 영역을 결정하는 데 사용됩니다.

Landsat의 트루 컬러 (빨간색, 파란색, 녹색 (RGB)) 이미지의 경우 밴드 4 , 3, 2는 각각 결합됩니다. NASA / NOAA 합동 Suomi NPP (National Polar-orbiting Partnership) Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)를 통해 트루 컬러 이미지는 Red = Band I1, Green = Band M4, Blue = Band M3입니다. 트루 컬러 이미지는 위에서 본 것처럼 지구를 보여줍니다. 그러나 홍수 모니터링에서 도시화 묘사, 식생 매핑에 이르기까지 특정 과학 응용 분야에 다른 조합을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, VIIRS 데이터를 사용하면 가색 이미지 (R = M11, G = I2, B = I1)를 만드는 것은 침수 된 지역을 노출 할뿐만 아니라 낮은 초목 또는 맨 토양과 화상 자국을 구별하는 데 유용합니다. Landsat에서 더 많은 밴드 조합을 보려면 NASA Scientific Visualization Studio Landsat Band Remix 또는 Earth Observatory Many Hues of London 기사를 확인하세요. 다른 일반적인 밴드 조합에 대해서는 Earth Observatory의 How to Interpret Common False-Color Images를 참조하십시오. 이 기사는 일반적인 밴드 조합을 제공하지만 이미지 해석에 대한 통찰력도 제공합니다.

이미지 해석

데이터가 다양한 밴드 조합을 사용하여 이미지로 처리되면 도움이 될 수 있습니다. 자원 관리 결정 및 재난 평가; 이미지를 해석하면됩니다. 시작하기위한 몇 가지 전략이 있습니다 (지구 관측소의 위성 이미지 해석 방법에서 수정 됨).

1. 스케일 알기 — 이미지의 공간 해상도에 따라 다른 스케일이 있습니다. 규모는 중요한 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어 홍수를 추적 할 때 상세한 고해상도보기는 물로 둘러싸인 주택과 사업체를 보여줍니다. 더 넓은 풍경보기는 카운티 또는 대도시 지역의 어느 부분이 침수되었는지 그리고 아마도 물이 어디에서 오는지 보여줍니다. 더 넓은 시야는 범람 된 강 시스템 또는 흐름을 제어하는 산맥과 계곡 등 전체 지역을 보여줍니다. 반구형보기는 홍수와 관련된 기상 시스템의 움직임을 보여줍니다.
2. 패턴, 모양 및 질감을 찾습니다. 많은 특징은 패턴이나 모양에 따라 쉽게 식별 할 수 있습니다. 예를 들어, 농업 지역은 모양이 매우 기하학적이며 일반적으로 원이나 직사각형입니다. 직선은 일반적으로 도로 나 운하와 같은 인공 구조물입니다.
3. 색상 정의 — 색상을 사용하여 지형지 물을 구분할 때 이미지를 만드는 데 사용 된 밴드 조합을 아는 것이 중요합니다. 트루 컬러 또는 자연스러운 컬러 이미지는 기본적으로 우주에서 내려다 보면 우리 눈으로 볼 수있는 것입니다. 물은 빛을 흡수하므로 일반적으로 검은 색 또는 파란색으로 나타납니다. 그러나 표면에 반사되는 햇빛은 회색 또는 은색으로 보일 수 있습니다. 침전물은 물 색깔에 영향을 주어 조류처럼 갈색으로 나타나 더 녹색으로 보입니다. 식물의 색깔은 계절에 따라 다양합니다. 봄과 여름에는 일반적으로 생생한 녹색입니다. 가을에는 주황색, 노란색 및 황갈색이 있습니다. 겨울에는 갈색이 더 많을 수 있습니다. 맨땅은 일반적으로 약간의 갈색 음영입니다. 그러나 그것은 퇴적물의 미네랄 성분에 달려 있습니다. 도시 지역은 일반적으로 광범위한 콘크리트에서 회색입니다. 얼음과 눈은 흰색이지만 구름도 그렇습니다. 색상을 사용하여 사물을 식별 할 때 주변 기능을 사용하여 상황에 맞는 것이 중요합니다.
4. 알고있는 내용을 고려하세요. 관찰하는 영역에 대한 지식이 있으면 이러한 특징을 식별하는 데 도움이됩니다.예를 들어 해당 지역이 최근 산불로 불에 탔다는 사실을 알면 식생이 약간 다르게 보이는 이유를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정량 분석

다른 토지 피복 유형은 다음과 같습니다. 이미지 분류 알고리즘을 사용하여 더 쉽게 식별 할 수 있습니다. 이미지 분류는 각 개별 픽셀의 스펙트럼 정보를 사용합니다. 이미지 분류 알고리즘을 사용하는 프로그램은 비지도 분류라고하는 픽셀을 자동으로 그룹화 할 수 있습니다. 사용자는 또한 픽셀과 같은 것들을 그룹화하도록 프로그램을 “훈련”하기 위해 알려진 토지 피복 유형의 영역을 표시 할 수 있습니다.이를 감독 된 분류라고합니다.지도 또는 이미지를 지리 정보 시스템 (GIS)에 통합 한 다음 각 픽셀이 인구 조사 데이터와 같은 다른 GIS 데이터와 비교할 수 있습니다. NASA 지구 과학 데이터를 GIS에 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 Earthdata GIS 페이지를 확인하세요.

위성은 종종 생물 지구 물리학 적 매개 변수를 측정하는 다양한 센서를 가지고 있습니다. 해수면 온도, 이산화질소 또는 기타 대기 오염 물질, 바람, 에어로졸 및 바이오 매스와 같은. 이러한 매개 변수는 통계 및 스펙트럼 분석 기술을 통해 평가할 수 있습니다.

Data Pathfinders

To 원격으로 감지 된 데이터를 사용하여 애플리케이션 기반 연구를 시작하는 데 도움이되는 Data Pathfinders는 위에서 언급 한 것과 같은 특정 과학 분야 및 애플리케이션 영역에 초점을 맞춘 데이터 제품 선택 가이드를 제공합니다. NASA의 지구 과학 데이터 컬렉션에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 세트 및 데이터 제품에 대한 직접 링크와 데이터를 다양한 파일 형식으로 저장하는 옵션과 함께 데이터를 시각화하거나 부분 화하는 다양한 방법을 제공하는 도구에 대한 링크를 제공합니다.