Мониторинг площади водных объектов: OPERA DSWX
Кроме продукта для выявления нарушенного состояния растительности, в рамках OPERA разработан продукт для оперативной оценки площади водных объектов: OPERA_L3_DSWX-HLS_PROVISIONAL_V0.
Продукты серии Dynamic Surface Water eXtent (DSWx) — это карты поверхностных водоемов, построенные по оптическим и радарным данным. Пока реализована только версия HLS — на гармонизированном ряде снимков Landsat + Sentinel-2. А это значит: интервал между наблюдениями — 2–4 суток, разрешение 30 метров. В разрешении нет ничего особенного, а вот частота съемки хороша. Раньше глобальные маски воды выпускались раз в год. Интересно будет сравнить Dynamic Surface Water eXtent с маской водоемов из Dynamic World.
Описание: https://d2pn8kiwq2w21t.cloudfront.net/documents/ProductSpec_DSWX_URS309746.pdf
Алгоритм: https://doi.org/10.3390/rs11040374
Планируются также независимые продукты на данных Sentinel-1, NISAR и SWOT.
В планах OPERA еще один продукт — для мониторинга смещений земной поверхности на территории США. Но по нему пока нет данных.
#данные #вода
Кроме продукта для выявления нарушенного состояния растительности, в рамках OPERA разработан продукт для оперативной оценки площади водных объектов: OPERA_L3_DSWX-HLS_PROVISIONAL_V0.
Продукты серии Dynamic Surface Water eXtent (DSWx) — это карты поверхностных водоемов, построенные по оптическим и радарным данным. Пока реализована только версия HLS — на гармонизированном ряде снимков Landsat + Sentinel-2. А это значит: интервал между наблюдениями — 2–4 суток, разрешение 30 метров. В разрешении нет ничего особенного, а вот частота съемки хороша. Раньше глобальные маски воды выпускались раз в год. Интересно будет сравнить Dynamic Surface Water eXtent с маской водоемов из Dynamic World.
Описание: https://d2pn8kiwq2w21t.cloudfront.net/documents/ProductSpec_DSWX_URS309746.pdf
Алгоритм: https://doi.org/10.3390/rs11040374
Планируются также независимые продукты на данных Sentinel-1, NISAR и SWOT.
В планах OPERA еще один продукт — для мониторинга смещений земной поверхности на территории США. Но по нему пока нет данных.
#данные #вода
Отражение
Дистанционное зондирование Земли со спутников выполняется в “окнах прозрачности” атмосферы, то есть в таких диапазонах длин волн, в которых поглощение электромагнитного излучения в атмосфере достаточно мало. Кроме поглощения, при прохождении электромагнитных колебаний от поверхности до спутника, нужно учитывать рассеяние и отражение излучения. О рассеянии мы поговорим позже, когда будем обсуждать атмосферную коррекцию. А сейчас — об отражении.
Характеристики отражений объектов на земной поверхности зависят от:
* длины волны падающего электромагнитного колебания;
* условий освещенности, определяемых координатами Солнца (зенитным расстоянием и азимутальным углом) и аналогичными координатами датчика;
* температуры;
* характеристик объекта (типа поверхности, влажности, электромагнитных свойств).
Почти 99 % всей излучаемой Солнцем энергии сосредоточено в диапазоне 150–4000 нм, то есть в ультрафиолетовой, видимой и ближней ИК-областях. Максимум энергетического спектра солнечной энергии находится вблизи длины волны 500 нм. Кроме того, все объекты обладают собственным тепловым излучением. Поскольку температура объектов сравнительно невелика (температуру Земли обычно принимают равной 300 К), то максимумы распределения спектральной плотности их излучения регистрируются в более длинноволновой области спектра. Около 99 % теплового излучения земной поверхности сосредоточено в диапазоне 3.0–80.0 мкм.
Сенсоры космических аппаратов делятся на оптические и тепловые. Оптические работают в видимом и ближнем ИК-диапазонах (до 3–4 мкм), где преобладает отраженное излучение, а температурой поверхности можно пренебречь. Тепловые работают в диапазоне >3.0 мкм, где преобладает тепловое излучение поверхности — собственное и отраженное. Сейчас, наибольший объем информации о состоянии объектов на поверхности Земли мы получаем от систем ДЗЗ, работающих в оптическом диапазоне.
Отражательные свойства различных объектов играют очень важную роль при их идентификации. Объекты кажутся синими, если они отражают большую часть излучения в синей части спектра, зелеными, когда максимум их отражательной способности приходится на зеленый спектральный диапазон, и т. д. Изменения спектра отраженного излучения используют для дешифрирования объектов на снимке. Зависимость доли энергии отраженного объектом излучения от длины волны называют спектральной отражательной способностью объекта.
Геометрические характеристики отражения в основном зависят от неровности поверхности. На плоской поверхности наблюдается зеркальное отражение, при котором угол отражения равен углу падения. Примером такой поверхности является лед. На неровной поверхности возникает диффузное (или ламбертово) отражение, при котором падающее излучение отражается равномерно во всех направлениях. В реальной ситуации отражение носит смешанный характер.
Поверхность может выглядеть гладкой или шероховатой, в зависимости от отношения размеров ее неровностей к длине волны падающего излучения. Например, в видимом диапазоне спектра песчаный пляж выглядит неровной поверхностью, но в более длинноволновой части спектра он ведет себя как гладкая поверхность. То есть, если длина волны падающего излучения много меньше вариаций высоты поверхности или размеров слагающих ее частиц, то отражение будет диффузным.
#основы
Дистанционное зондирование Земли со спутников выполняется в “окнах прозрачности” атмосферы, то есть в таких диапазонах длин волн, в которых поглощение электромагнитного излучения в атмосфере достаточно мало. Кроме поглощения, при прохождении электромагнитных колебаний от поверхности до спутника, нужно учитывать рассеяние и отражение излучения. О рассеянии мы поговорим позже, когда будем обсуждать атмосферную коррекцию. А сейчас — об отражении.
Характеристики отражений объектов на земной поверхности зависят от:
* длины волны падающего электромагнитного колебания;
* условий освещенности, определяемых координатами Солнца (зенитным расстоянием и азимутальным углом) и аналогичными координатами датчика;
* температуры;
* характеристик объекта (типа поверхности, влажности, электромагнитных свойств).
Почти 99 % всей излучаемой Солнцем энергии сосредоточено в диапазоне 150–4000 нм, то есть в ультрафиолетовой, видимой и ближней ИК-областях. Максимум энергетического спектра солнечной энергии находится вблизи длины волны 500 нм. Кроме того, все объекты обладают собственным тепловым излучением. Поскольку температура объектов сравнительно невелика (температуру Земли обычно принимают равной 300 К), то максимумы распределения спектральной плотности их излучения регистрируются в более длинноволновой области спектра. Около 99 % теплового излучения земной поверхности сосредоточено в диапазоне 3.0–80.0 мкм.
Сенсоры космических аппаратов делятся на оптические и тепловые. Оптические работают в видимом и ближнем ИК-диапазонах (до 3–4 мкм), где преобладает отраженное излучение, а температурой поверхности можно пренебречь. Тепловые работают в диапазоне >3.0 мкм, где преобладает тепловое излучение поверхности — собственное и отраженное. Сейчас, наибольший объем информации о состоянии объектов на поверхности Земли мы получаем от систем ДЗЗ, работающих в оптическом диапазоне.
Отражательные свойства различных объектов играют очень важную роль при их идентификации. Объекты кажутся синими, если они отражают большую часть излучения в синей части спектра, зелеными, когда максимум их отражательной способности приходится на зеленый спектральный диапазон, и т. д. Изменения спектра отраженного излучения используют для дешифрирования объектов на снимке. Зависимость доли энергии отраженного объектом излучения от длины волны называют спектральной отражательной способностью объекта.
Геометрические характеристики отражения в основном зависят от неровности поверхности. На плоской поверхности наблюдается зеркальное отражение, при котором угол отражения равен углу падения. Примером такой поверхности является лед. На неровной поверхности возникает диффузное (или ламбертово) отражение, при котором падающее излучение отражается равномерно во всех направлениях. В реальной ситуации отражение носит смешанный характер.
Поверхность может выглядеть гладкой или шероховатой, в зависимости от отношения размеров ее неровностей к длине волны падающего излучения. Например, в видимом диапазоне спектра песчаный пляж выглядит неровной поверхностью, но в более длинноволновой части спектра он ведет себя как гладкая поверхность. То есть, если длина волны падающего излучения много меньше вариаций высоты поверхности или размеров слагающих ее частиц, то отражение будет диффузным.
#основы
Отражение различных типов поверхностей: а) диффузное; б) зеркальное; в) антизеркальное (от сельскохозяйственных культур и некоторых других видов однородной растительности); г) зеркально-антизеркальное (характерно для лугов, покрытых росой, рисовых полей). Из: Коберниченко, В. Г. Радиоэлектронные системы дистанционного зондирования Земли. – Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2016.
(Продолжение)
Углы съемки
В оптической съемке участвуют Солнце и датчик. Ориентация каждого из них задается двумя углами — зенитным и азимутальным.
Зенитный угол — угол между направлением в зенит (местной вертикалью) и направлением на объект.
Желательно, чтобы зенитный угол датчика был близок к нулю, то есть снималась точка, расположенная прямо под спутником — надир (это называется съемкой в надир). Для Sentinel-2 зенитный угол датчика составляет около 3 градусов.
Зенитный угол Солнца не должен быть слишком большим, иначе образуются длинные тени мешающие дешифрированию снимка. Для Sentinel-2 зенитный угол Солнца составляет около 40 градусов.
Азимутальный угол отсчитывается в плоскости, перпендикулярной местной вертикали, от направления на Север против часовой стрелки. Значения этого угла показывает, ведется съемка в прямом (forward scatter) или в обратном (back scatter) направлении.
При съемке в прямом направлении Солнце и датчик расположены по разные стороны от местной вертикали в плоскости местной вертикали. Чем больше зенитный угол датчика, тем больше на снимке будет теней. При съемке в прямом направлении Солнце и датчик находятся по одну сторону от местной вертикали и при том же зенитном угле теней на снимке будет меньше. Заметим, что при съемке в надир различия в азимутальных углах значения не имеют — оба вида съемки практически совпадают.
#основы
Углы съемки
В оптической съемке участвуют Солнце и датчик. Ориентация каждого из них задается двумя углами — зенитным и азимутальным.
Зенитный угол — угол между направлением в зенит (местной вертикалью) и направлением на объект.
Желательно, чтобы зенитный угол датчика был близок к нулю, то есть снималась точка, расположенная прямо под спутником — надир (это называется съемкой в надир). Для Sentinel-2 зенитный угол датчика составляет около 3 градусов.
Зенитный угол Солнца не должен быть слишком большим, иначе образуются длинные тени мешающие дешифрированию снимка. Для Sentinel-2 зенитный угол Солнца составляет около 40 градусов.
Азимутальный угол отсчитывается в плоскости, перпендикулярной местной вертикали, от направления на Север против часовой стрелки. Значения этого угла показывает, ведется съемка в прямом (forward scatter) или в обратном (back scatter) направлении.
При съемке в прямом направлении Солнце и датчик расположены по разные стороны от местной вертикали в плоскости местной вертикали. Чем больше зенитный угол датчика, тем больше на снимке будет теней. При съемке в прямом направлении Солнце и датчик находятся по одну сторону от местной вертикали и при том же зенитном угле теней на снимке будет меньше. Заметим, что при съемке в надир различия в азимутальных углах значения не имеют — оба вида съемки практически совпадают.
#основы
Спектральная отражательная способность
Различные объекты на земной поверхности — растительность, почвы, вода, здания — по-разному отражают падающее на них электромагнитное излучение в разных диапазонах спектра. Отношение энергии отраженного излучения с заданной длиной волны к энергии падающего излучения с той же длиной волны называют спектральной отражательной способностью (reflectance) объекта.
Вид кривой спектральной отражательной способности позволяет изучить спектральные характеристики объекта и имеет большое значение при выборе диапазона, который будет использоваться при наблюдении за поверхностью. Примеры спектральных кривых для типичных объектов приведены на рисунке ниже.
Важно! 1) Ход кривых спектральной отражательной способности меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и с загрязненной водой, растительности в разное время года. 2) В учебниках, как правило, приводят кривые спектральной отражательной способности, измеренные наземным спектрорадиометром. Влияние атмосферы в них не учитывается.
#основы
Различные объекты на земной поверхности — растительность, почвы, вода, здания — по-разному отражают падающее на них электромагнитное излучение в разных диапазонах спектра. Отношение энергии отраженного излучения с заданной длиной волны к энергии падающего излучения с той же длиной волны называют спектральной отражательной способностью (reflectance) объекта.
Вид кривой спектральной отражательной способности позволяет изучить спектральные характеристики объекта и имеет большое значение при выборе диапазона, который будет использоваться при наблюдении за поверхностью. Примеры спектральных кривых для типичных объектов приведены на рисунке ниже.
Важно! 1) Ход кривых спектральной отражательной способности меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и с загрязненной водой, растительности в разное время года. 2) В учебниках, как правило, приводят кривые спектральной отражательной способности, измеренные наземным спектрорадиометром. Влияние атмосферы в них не учитывается.
#основы
Пояснения к рисунку выше.
Растительный покров:
* А-1 — кривая расположена очень низко, слабый максимум в видимой и незначительный подъем в ближней ИК-области спектр. Хвойные леса в зимний период.
* А-2 — кривая имеет четкий максимум в видимой области спектра, расположена выше предыдущей кривой, заметно выше поднимается в ближней ИК-области спектра. Хвойные леса в летний период.
* А-3 — кривая имеет резко выраженный максимум в желто-зеленом участке и очень высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в летний период и травяные покровы с густой и сочной растительностью.
* А-4 — кривая имеет подъем во всем видимом диапазоне, высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в осенний период, созревшие (пожелтевшие) полевые культуры.
Почвы и обнажения:
* Б-1 — кривая равномерно поднимается в направлении ближнего ИК-участка спектра. Черноземные почвы.
* Б-2 — кривая равномерно поднимается в видимой области спектра и имеет более крутой подъем в ближней ИК-области спектра, расположена выше кривой первого типа. Дерново-подзолистые почвы.
* Б-З — кривая имеет более крутой подъем и выпуклость на участке спектра 0.55–0.65 мкм, расположена выше кривых первого и второго типов. Пески, обнажения пустыни, некоторые горные породы.
* Б-4 — кривая выпуклая с крутым подъемом, расположена значительно выше всех трех предыдущих типов. Известняк, глина.
Водные поверхности и снежный покров:
* В-1 — нейтральная высоко расположенная кривая. Снег, покрытый ледяной коркой.
* В-2 — кривая имеет постепенное и равномерное падение к ближней ИK-области спектра, расположена высоко. Свежевыпавший снег.
* В-З — кривая имеет сильное падение в видимой и очень пологое понижение в ближней ИК-области спектра. Чистая вода.
* В-4 — кривая расположена существенно выше предыдущей кривой. Мутная вода.
Растительный покров:
* А-1 — кривая расположена очень низко, слабый максимум в видимой и незначительный подъем в ближней ИК-области спектр. Хвойные леса в зимний период.
* А-2 — кривая имеет четкий максимум в видимой области спектра, расположена выше предыдущей кривой, заметно выше поднимается в ближней ИК-области спектра. Хвойные леса в летний период.
* А-3 — кривая имеет резко выраженный максимум в желто-зеленом участке и очень высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в летний период и травяные покровы с густой и сочной растительностью.
* А-4 — кривая имеет подъем во всем видимом диапазоне, высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в осенний период, созревшие (пожелтевшие) полевые культуры.
Почвы и обнажения:
* Б-1 — кривая равномерно поднимается в направлении ближнего ИК-участка спектра. Черноземные почвы.
* Б-2 — кривая равномерно поднимается в видимой области спектра и имеет более крутой подъем в ближней ИК-области спектра, расположена выше кривой первого типа. Дерново-подзолистые почвы.
* Б-З — кривая имеет более крутой подъем и выпуклость на участке спектра 0.55–0.65 мкм, расположена выше кривых первого и второго типов. Пески, обнажения пустыни, некоторые горные породы.
* Б-4 — кривая выпуклая с крутым подъемом, расположена значительно выше всех трех предыдущих типов. Известняк, глина.
Водные поверхности и снежный покров:
* В-1 — нейтральная высоко расположенная кривая. Снег, покрытый ледяной коркой.
* В-2 — кривая имеет постепенное и равномерное падение к ближней ИK-области спектра, расположена высоко. Свежевыпавший снег.
* В-З — кривая имеет сильное падение в видимой и очень пологое понижение в ближней ИК-области спектра. Чистая вода.
* В-4 — кривая расположена существенно выше предыдущей кривой. Мутная вода.
Вот еще пара графиков спектральных кривых, на которых есть другие классы земной поверхности.
Типичные значения спектральной отражательной способности различных материалов в видимой и ближней инфракрасной областях. Из: Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. — Москва: Техносфера, 2006.
Обозначения: с — снег; о — облака; зп — зрелая пшеница; нп — незрелая пшеница; и — известняк; сп — сухая почва; вп — влажная почва; мв — мутная вода; чв — чистая вода.
Обозначения: с — снег; о — облака; зп — зрелая пшеница; нп — незрелая пшеница; и — известняк; сп — сухая почва; вп — влажная почва; мв — мутная вода; чв — чистая вода.
Спектральная отражательная способность водной поверхности
Каждый класс земной поверхности обладает своей особой спектральной сигнатурой (от англ. signature — подпись), то есть зависимостью отражательной способности поверхности от длины волны падающего излучения.
Отражательная способность водных поверхностей сравнительно низка. Если растительный покров отражает до 50 % падающего излучения, почвы — до 30–40 %, то доля излучения, отраженного водной поверхностью, не превышает 10–15 %.
Вода отражает электромагнитное излучение в видимом и близком инфракрасном диапазонах. При длинах волн свыше 1200 нм в пресной воде все падающее излучение поглощается.
Наибольшей отражательной способностью обладает мутная вода. Пик отражения водоемов с большим количеством растительности, содержащей хлорофилл, приходится на зеленую часть спектра.
#основы #вода
Каждый класс земной поверхности обладает своей особой спектральной сигнатурой (от англ. signature — подпись), то есть зависимостью отражательной способности поверхности от длины волны падающего излучения.
Отражательная способность водных поверхностей сравнительно низка. Если растительный покров отражает до 50 % падающего излучения, почвы — до 30–40 %, то доля излучения, отраженного водной поверхностью, не превышает 10–15 %.
Вода отражает электромагнитное излучение в видимом и близком инфракрасном диапазонах. При длинах волн свыше 1200 нм в пресной воде все падающее излучение поглощается.
Наибольшей отражательной способностью обладает мутная вода. Пик отражения водоемов с большим количеством растительности, содержащей хлорофилл, приходится на зеленую часть спектра.
#основы #вода
(Продолжение)
Возьмем пример с устьем реки Мзымта и посмотрим спектральную сигнатуру воды в Earth Engine. Для этого запустим код и, после его выполнения, откроем в редакторе вкладку Inspector.
Указатель мыши превратится в крестик. Выберем на снимке нужный участок земной поверхности и, нажав левую кнопку, узнаем значения отражательной способности в этом месте для всех каналов снимка, то есть спектральную сигнатуру. В отличие от примеров, она будет дискретной.
Возьмем пример с устьем реки Мзымта и посмотрим спектральную сигнатуру воды в Earth Engine. Для этого запустим код и, после его выполнения, откроем в редакторе вкладку Inspector.
Указатель мыши превратится в крестик. Выберем на снимке нужный участок земной поверхности и, нажав левую кнопку, узнаем значения отражательной способности в этом месте для всех каналов снимка, то есть спектральную сигнатуру. В отличие от примеров, она будет дискретной.
Telegram
Спутник ДЗЗ
Из: Jensen J. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. 2nd Edition. — Pearson Education, 2014.
Вкладка Inspector редактора кода Earth Engine. Смотрим отражательную способность растительности.
Я немного обогнал события) Об отражательной способности растительности — здесь.
Я немного обогнал события) Об отражательной способности растительности — здесь.