Войти
радар с синтезированной апертурой изображение Долины Смерти, раскрашенное с использованием поляриметрии.Дистанционное зондирование - это получение информации об объекте или явлении без физического контакт с объектом и, следовательно, в отличие от наблюдения на месте, особенно Земли. Дистанционное зондирование используется во многих областях, включая географию, топографию и большинство наук о Земле (например, гидрологию, экологию, метеорологию, океанографию, гляциологию, геологию); у него также есть военные, разведывательные, коммерческие, экономические, плановые и гуманитарные приложения.
В настоящее время термин «дистанционное зондирование» обычно относится к использованию спутниковых или авиационных сенсорных технологий для обнаружения и классификации объектов на Земле. Он включает в себя поверхность и атмосферу и океаны на основе распространяемых сигналов (например, электромагнитного излучения ). Его можно разделить на «активное» дистанционное зондирование (когда сигнал излучается спутником или самолетом на объект и его отражение обнаруживается датчиком) и «пассивное» дистанционное зондирование (когда датчик обнаруживает отражение солнечного света).
Воспроизвести медиа В этом видео рассказывается о том, как Landsat использовался для определения заповедников в Демократической Республике Конго, и как он использовался для картирования области под названием MLW на севере. Пассивные датчики собирают излучение, которое испускается или отражается объектом или окружающими областями. Отраженный солнечный свет - наиболее распространенный источник излучения, измеряемый пассивными датчиками. Примеры пассивных дистанционных датчиков включают пленочные фотографии, инфракрасные, устройства с зарядовой связью и радиометры. Активный сбор, с другой стороны, излучает энергию для сканирования объектов и областей, после чего датчик обнаруживает и измеряет излучение, которое отражается или рассеивается обратно от цели. RADAR и LiDAR являются примерами активного дистанционного зондирования, когда измеряется временная задержка между излучением и отражением, устанавливая местоположение, скорость и направление объекта.
Иллюстрация дистанционного зондирования Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или труднодоступных местах. Приложения дистанционного зондирования включают мониторинг обезлесения в таких областях, как бассейн Амазонки, ледниковые объекты в арктических и антарктических регионах и глубинное зондирование прибрежные и океанские глубины. Военный сборник во время холодной войны использовал раздельный сбор данных об опасных приграничных районах. Дистанционное зондирование также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на земле, гарантируя при этом, что участки или объекты не пострадают.
Орбитальные платформы собирают и передают данные из различных частей электромагнитного спектра, что в сочетании с более крупномасштабным воздушным или наземным зондированием и анализом предоставляет исследователям достаточно информации для отслеживания тенденций, таких как как Эль-Ниньо и другие природные долгосрочные и краткосрочные явления. Другие области применения включают различные области наук о Земле, такие как управление природными ресурсами, сельскохозяйственные области, такие как землепользование и сохранение, обнаружение и мониторинг разливов нефти, а также национальная безопасность и надземные базирующийся и удаленный сбор на приграничных территориях.
Основой для мультиспектрального сбора и анализа являются исследуемые области или объекты, которые отражают или испускают излучение, которое выделяется прилегающие территории. Краткое описание основных спутниковых систем дистанционного зондирования см. В обзорной таблице .
Примеры оборудования дистанционного зондирования, развернутого. или связанного с океанографическими исследованиями суда.Для координации серии крупномасштабных наблюдений большинство систем зондирования зависят от следующего: положения платформы и ориентации датчика. В современных приборах часто используется информация о местоположении от спутниковых навигационных систем. Вращение и ориентация часто обеспечивается электронным компасом в пределах одного-двух градусов. Компасы могут измерять не только азимут (т.е. градусы на северный магнитный полюс), но также и высоту (градусы над горизонтом), поскольку магнитное поле изгибается в сторону Земли под разными углами на разных широтах. Для более точной ориентации требуется ориентация с помощью гироскопа, периодически перестраиваемая различными методами, включая навигацию по звездам или известным ориентирам.
Качество данных дистанционного зондирования складывается из их пространственного, спектрального, радиометрического и временного разрешения.
Для создания карт на основе датчиков большинство систем дистанционного зондирования рассчитывают экстраполировать данные датчиков в зависимости от до контрольной точки, включая расстояния между известными точками на земле. Это зависит от типа используемого датчика. Например, на обычных фотографиях расстояния точны в центре изображения, а искажение измерений увеличивается по мере удаления от центра. Еще одним фактором является то, что плита, к которой прижимается пленка, может вызвать серьезные ошибки, когда фотографии используются для измерения расстояний до земли. Этап, на котором решается эта проблема, называется пространственной привязкой и включает в себя компьютерное сопоставление точек на изображении (обычно 30 или более точек на изображение), которое экстраполируется с использованием установленного эталона ", деформация »изображения для получения точных пространственных данных. По состоянию на начало 1990-х годов большинство спутниковых снимков продаются с географической привязкой.
Кроме того, может потребоваться радиометрическая и атмосферная коррекция изображений.
Интерпретация - это критически важный процесс осмысления данных. Первым применением была сборка аэрофотоснимков, в которой использовался следующий процесс; пространственные измерения за счет использования светового стола как в обычном одиночном, так и в стереографическом покрытии, дополнительные навыки, такие как использование фотограмметрии, использование фотомозаики, повторное покрытие, использование известных размеров объектов для обнаруживать модификации. Анализ изображений - это недавно разработанное автоматизированное компьютерное приложение, которое все чаще используется.
Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) - это подраздел ГИС-науки, посвященный разделению изображений дистанционного зондирования (RS) на значимые объекты-изображения и оценке их характеристик в пространственном, спектральном и временном масштабе.
Старые данные дистанционного зондирования часто бывают ценными, потому что они могут предоставить единственные долгосрочные данные для большой географической области. В то же время данные часто сложно интерпретировать и громоздко хранить. Современные системы, как правило, хранят данные в цифровом виде, часто с сжатием без потерь. Сложность этого подхода заключается в том, что данные хрупкие, формат может быть архаичным, а данные легко подделать. Одна из лучших систем для архивирования серий данных - это машинно-сгенерированные машинно-читаемые ultrafiche, обычно в виде шрифтов, например OCR-B, или в виде оцифрованных полутоновых изображений. Ультрафиши хорошо выживают в стандартных библиотеках, их время жизни составляет несколько столетий. Их можно создавать, копировать, сохранять и извлекать с помощью автоматизированных систем. Они примерно так же компактны, как архивные магнитные носители, и тем не менее могут быть прочитаны людьми с помощью минимального стандартного оборудования.
Вообще говоря, дистанционное зондирование работает по принципу обратной задачи : хотя объект или явление, представляющее интерес (состояние состояние ), не может быть измерено напрямую, там существует некоторая другая переменная, которую можно обнаружить и измерить (наблюдение ), которая может быть связана с интересующим объектом посредством вычисления. Обычная аналогия, которую приводят для описания этого явления, - это попытка определить тип животного по его следам. Например, хотя невозможно напрямую измерить температуру в верхних слоях атмосферы, можно измерить спектральные выбросы известных химических веществ (таких как углекислый газ) в этом регионе. Затем частота выбросов может быть связана через термодинамику с температурой в этой области.
Чтобы облегчить обсуждение обработки данных на практике, несколько «уровней» обработки были впервые определены в 1986 году НАСА как часть его Системы наблюдения Земли и с тех пор неуклонно принимается как внутри НАСА (например,), так и в других местах (например,); этими определениями являются:
| Уровень | Описание |
|---|---|
| 0 | Восстановленные, необработанные данные прибора и полезной нагрузки с полным разрешением, с удаленными любыми и всеми артефактами связи (например, кадры синхронизации, заголовки связи, повторяющиеся данные). |
| 1a | Реконструированные, необработанные данные прибора с полным разрешением, привязанные ко времени и аннотированные вспомогательной информацией, включая радиометрические и геометрические калибровочные коэффициенты и параметры географической привязки (например, эфемериды платформы), вычисленные и добавленные, но не применяемые к данным уровня 0 (или, если применимо, таким образом, чтобы уровень 0 был полностью восстановлен из данных уровня 1a). |
| 1b | данные уровня 1a, которые были обработаны в сенсорных блоках (например, сечение обратного рассеяния радара, яркостная температура и т. Д.); не все инструменты имеют данные уровня 1b; данные уровня 0 невозможно восстановить из данных уровня 1b. |
| 2 | Полученные геофизические переменные (например, высота океанской волны, влажность почвы, сплоченность льда) с тем же разрешением и местоположением, что и исходные данные уровня 1. |
| 3 | Переменные, отображаемые на единых масштабах сетки пространства-времени, обычно с некоторой полнотой и согласованностью (например, интерполированные отсутствующие точки, полные области, составленные вместе с нескольких орбит и т. |
| 4 | Выходные данные модели или результаты анализа данных более низкого уровня (т. Е. Переменных, которые не измерялись приборами, а были получены из этих измерений). |
Запись данных уровня 1 - это наиболее фундаментальная (т.е. наивысший обратимый уровень) запись данных, которая имеет значительную научную ценность и является основой, на которой создаются все последующие наборы данных. Уровень 2 - это первый уровень, который можно напрямую использовать для большинства научных приложений; его значение намного больше, чем на нижних уровнях. Наборы данных уровня 2, как правило, менее объемны, чем данные уровня 1, потому что они были сокращены во времени, пространстве или спектрально. Наборы данных уровня 3 обычно меньше, чем наборы данных нижнего уровня, и, таким образом, с ними можно работать без больших накладных расходов на обработку данных. Эти данные обычно более полезны для многих приложений. Регулярная пространственная и временная организация наборов данных Уровня 3 позволяет легко комбинировать данные из разных источников.
Хотя эти уровни обработки особенно подходят для типичных конвейеров обработки спутниковых данных, определены другие словари уровня данных, которые могут быть подходящими для более разнородных рабочих процессов.
Разведывательный / разведывательный самолет TR-1 
2001 Mars Odyssey использовал спектрометры и формирователи изображений для поиска доказательств наличия воды в прошлом или настоящем. и вулканическая активность на Марсе. Современная дисциплина дистанционного зондирования возникла с развитием полетов. В 1858 году воздухоплаватель Г. Турнахон (псевдоним Надар ) сделал фотографии Парижа со своего воздушного шара. В ранних изображениях использовались голуби-посыльные, воздушные змеи, ракеты и беспилотные воздушные шары. За исключением воздушных шаров, эти первые отдельные изображения не были особенно полезны для создания карт или в научных целях.
Систематическая аэрофотосъемка была разработана для целей военного наблюдения и разведки, начиная с Первой мировой войны и достигнув апогея во время холодной войны с использование модифицированных боевых самолетов, таких как P-51, P-38, RB-66 и F-4C, или специально разработанные платформы для сбора, такие как U2 / TR-1, SR-71, A-5 и серия OV-1 как в накладной, так и в автономной коллекции. Более поздняя разработка - это все более мелкие сенсорные блоки, такие как те, которые используются правоохранительными органами и военными, как на пилотируемых, так и на беспилотных платформах. Преимущество этого подхода состоит в том, что он требует минимальной модификации данного планера. Более поздние технологии получения изображений будут включать инфракрасный, обычный, доплеровский радар и радар с синтезированной апертурой.
Развитие искусственных спутников во второй половине 20-го века позволило дистанционному зондированию достигнуть глобального масштаба по состоянию на конец холода. Война. Приборы на борту различных спутников наблюдения Земли и метеорологических спутников, таких как Landsat, Nimbus и более поздних миссий, таких как RADARSAT и UARS, обеспечивали глобальные измерения различных данных для гражданских, исследовательских и военных целей. Космические зонды других планет также предоставили возможность проводить дистанционные исследования во внеземных условиях, радар с синтезированной апертурой на борту космического корабля Magellan предоставил подробные топографические карты Венеры, а инструменты на борту SOHO позволил провести исследования Солнца и солнечного ветра, просто чтобы назвать несколько примеров.
Недавние разработки включают, начиная с 1960-е и 1970-е годы с развитием обработки изображений из спутниковых изображений. Несколько исследовательских групп в Кремниевой долине, включая NASA Ames Research Center, GTE и ESL Inc., разработали преобразование Фурье методы, ведущие к первому значительному улучшению данных изображений. В 1999 году был запущен первый коммерческий спутник (IKONOS), собирающий изображения с очень высоким разрешением.
Дистанционное зондирование становится все более актуальным в современном информационном обществе. Он представляет собой ключевую технологию в аэрокосмической промышленности и имеет все большее экономическое значение - например, новые датчики. TerraSAR-X и RapidEye постоянно развиваются, и спрос на квалифицированную рабочую силу неуклонно растет. Кроме того, дистанционное зондирование оказывает огромное влияние на повседневную жизнь, от прогнозов погоды до отчетов об изменении климата или стихийных бедствиях. Например, 80% немецких студентов пользуются услугами Google Earth ; только в 2006 году программное обеспечение было загружено 100 миллионов раз. Но исследования показали, что лишь небольшая часть из них знает больше о данных, с которыми работает. Существует огромный разрыв в знаниях между приложением и пониманием спутниковых изображений. Дистанционное зондирование играет в школах лишь второстепенную роль, независимо от политических заявлений об усилении поддержки обучения по этому предмету. Многие компьютерные программы, специально разработанные для школьных уроков, еще не внедрены из-за их сложности. Тем самым предмет либо вообще не интегрирован в учебный план, либо не проходит этап интерпретации аналоговых изображений. Фактически, предмет дистанционного зондирования требует консолидации физики и математики, а также компетенций в области средств массовой информации и методов, помимо простой визуальной интерпретации спутниковых изображений.
Многие учителя проявляют большой интерес к предмету «дистанционное зондирование», будучи мотивированы интегрировать эту тему в обучение, при условии, что учитывается учебная программа. Во многих случаях это поощрение не удается из-за запутанной информации. Чтобы обеспечить устойчивую интеграцию дистанционного зондирования, такие организации, как EGU или Digital Earth, поощряют разработку учебных модулей и учебных порталов. Примеры включают: FIS - дистанционное зондирование на школьных уроках, Geospektiv, Ychange или Spatial Discovery, чтобы продвигать квалификацию СМИ и методов, а также независимое обучение.
Данные дистанционного зондирования обрабатываются и анализируются с помощью компьютерного программного обеспечения, известного как приложение дистанционного зондирования. Для обработки данных дистанционного зондирования существует большое количество проприетарных приложений с открытым исходным кодом. Пакеты программного обеспечения для дистанционного зондирования включают:
Программное обеспечение дистанционного зондирования с открытым исходным кодом включает:
Согласно исследованию Global Marketing Insights, Inc., спонсируемому NOAA, среди азиатских академических групп, занимающихся дистанционным зондированием, наиболее часто используются следующие приложения: ERDAS 36% (ERDAS IMAGINE 25% ERMapper 11%); ESRI 30%; ITT Visual Information Solutions ENVI 17%; MapInfo 17%.
Среди западных академических респондентов: ESRI 39%, ERDAS IMAGINE 27%, MapInfo 9% и AutoDesk 7%.
В сфере образования те, кто хочет выйти за рамки простого просмотра распечаток спутниковых изображений, либо используют общее программное обеспечение дистанционного зондирования (например, QGIS ), Google Earth, StoryMaps или программное обеспечение / веб-приложение, разработанное специально для образования (например, настольный компьютер: LeoWorks, онлайн: BLIF ).
Media related to Remote sensing at Wikimedia Commons