Анализ данных дистанционного зондирования
Анализ данных ДЗ
Вряд ли возможно подробно описать роль и важность наблюдения за поверхностью Земли - это и различные спутники, и корабли многоразового использования, и орбитальные станции, и многое другое. Каждая из этих систем, наполненных различными приборами и устройствами восприятия, выдает огромные потоки информации. Поскольку число потенциальных потребителей этой информации быстро возрастает, представляется необходимым выполнять автоматический анализ наблюдений за минимальное время, согласованное со срочностью запросов.
Перечень областей, для которых требуется выполнять орбитальные наблюдения, можно было бы продолжать почти неограниченно. Во многих задачах возникает настоятельная необходимость автоматической классификации изображений.
Действительно, если, например, получатель информации интересуется ходом роста сельскохозяйственных культур, а изображения полей закрыты густой облачностью, то нет смысла анализировать их. И наоборот, если для потребителя представляет интерес облачный покров, то такие изображения содержат важные признаки и они должны быть ему направлены.
Спектрометрический анализ
Для любого материала, количество энергии, пропускаемой, абсорбируемой или отражаемой, изменяется в зависимости от длины волны. Эта важное свойство делает возможным идентификацию и классификацию различных материалов по их спектральным откликам (спектральным кривым). Примеры некоторых спектральных кривых приведены на рис. 1.
Например, на определенной длине волны песок отражает больше энергии, чем зеленая растительность, тогда как на другом участке спектра песок абсорбирует больше, чем растительность. Практически, это позволяет распознавать и классифицировать различные объекты на поверхности по их отличиям в отражательной способности в разных спектральных зонах.
Распределение температуры
Дистанционное зондирование температурных эффектов проводится измерением излученной энергии в термальной инфракрасной зоне спектра. Для измерения излучения твердых материалов и жидкостей используется 2 участка спектра (так называемые атмосферные окна), в которых поглощение тепловой энергии атмосферой минимально.
Процент пропускания излучения для различных спектральных зон показан на рис. 2.
Учитывая калибрационные параметры сенсора, можно рассчитать распределение температуры на поверхности в активном диапазоне.