Dálkový průzkum Země - DPZ

ČVUT v Praze Stavební fakulta, katedra mapování a kartografie

Dálkový průzkum Země - DPZ Prof.Dr.Ing.Karel Pavelka E-mail: [email protected]

Laboratoř fotogrammetrie, laboratoř DPZ

Dálkový průzkum Země Geoinformatika (+ GIS)

základní zdroje primárních informací o území: • geodetické metody přesnost v řádu mm - cm • fotogrammetrie • DPZ

přesnost v řádu cm - dm

přesnost v řádu m – km

• fotointerpretace

Definování DPZ • DPZ je metoda, která umožňuje získávat a zpracovávat data naměřená bezkontaktním způsobem. Nositelem informace je elektromagnetické záření . • Princip:každý objekt nebo stav charakteristicky ovlivňuje okolní silová pole (v tomto případe el.mag.záření)

Vysvětlení definice • Měření veličin elektromagnetického záření = sběr dat • Zpracování dat - interpretace a analýza měření pro získání nových informací • Většinou se jedná o obrazová data • Data obsahují 2 druhy informací: - prostorové informace (fotogrammetrie) - tématické informace (DPZ)

Pojmenování v různých jazycích • • • • •

Dialkový prieskum Zeme Remote sensing Télédétection Die Fernerkundung der Erde Distacionnoje zondirovanije zemli

Schéma DPZ A,D zdroj záření B dopadající záření C měřená oblast D přijímač odraženého/emitov.záření E přenos záznamu do přijímací stanice F předzpracování G zpracování dat DPZ

Historie DPZ •

• • • •

Remote sensing (termín poprvé použit v polovině 50. Let, Ms E.Pruitt) V ČR zaveden termín DPZ v sedmdesátých létech (Šíma) Informace o elektromagnetickém záření od 17. století Fotografie -obrazová data již od 19.století Rozvoj od II.sv.války, využití zejména od sedmdesátých let

Elektromagnetické záření

• 1666 – Isaac Newton pomocí optického hranolu rozložil bílé světlo na jednotlivé spektrální barvy

• 1800 –objev infračerveného záření (sir W. Herschel ) • 1847 – A.H.L. Fizeau aj.B.L. Foucault dokázali, že infračervené záření má podobné vlastnosti jako viditelné záření • 1873 – fyzikální teorie elektromagnetického záření, rovnice (J.C. Maxwell )

Fotografie • • • • • • •

r.1777 vynález světlocitlivé slouč. AgCl (C.H.Scheele) - základy technologie fotografování – W.H.Fox Talbot 1839 - první fotografie: N. Niepce, L.J.M. Daguerre - název fotografie pochází od J.Herschela 1858 – Tournacone zvaný Nadar) (F) fotografie z balónu 1860 – J.W.Black – fotografie Bostonu z balónu G.Eastman, r.1884 (papírový film) a jeho zavedení do praxe r.1889 (celuloidový film, první fotoaparát na svitkový film ) • 1903 – J. Neubronne – patent fotografování s pomocí holuba • r.1935 přišel na trh první barevný film Kodakchrom

Průkopnické fotografie

•fotografování s pomocí holuba

•fotografie Bostonu z balónu

Historie letecké fotografie • 1909 – W. Wright – první fotografie z letadla • 1906 – 1908 – první fotografie z balónu v Čechách – J. Plischke – oblast u dnešního Výstaviště v Praze • I. světová válka - rozvoj letecké fotografie • období před 2. světovou válkou – rozvoj letecké fotogrammetrie, část území České republiky na leteckých měřických snímcích • II.světová válka – rozvoj nových technologií • Po 2. světové válce – rozvoj leteckých i družicových (po r.1957) metod fotografie

Další druhy dat Období po konci 2. světové války: • první kroky raketové techniky • vynález radaru • využívání infračerveného záření – pro zdravotní stav vegetace (R.Colwell) – Camouflage detection film

Kosmické snímkování • 1946 – 1950 – pokusy s německými raketami V-2 • 1957 první umělá družice Země (Sputnik 1) • 1958 – první snímek zemského povrchu pořízený z družice – Explorer 1

Rozvoj kosmických technologií • 1960 – vypuštění družice TIROS – 1 = počátek družicového DPZ • 60. léta – pilotované kosmické lety, množství dat pořízeno z lodí – Apollo, Gemini, Mercury, Sojuz, Vostok – z původně komunikačních družic se formují družice geostacionární – družicové stanice (Saljut, MIR, Skylab, ISS) – specializace družic

Specializované družice DPZ • 1972 – ERTS (druhotně přejmenována na Landsat) = skutečný začátek DPZ – komerční družice • 1978 Seasat první radarová družice • 1984 – SPOT – evropská družice • 80. léta – rozvoj radarů se syntetickou aperturou (SAR), ERS (European Radar Satelite), Radarsat • 90. léta – vznik digitální fotogrammetrie • 1999 data s metrových rozlišením, privátní družice • Data DPZ = vstupní data GIS

Fyzikální základy DPZ • Důležité k pochopení problematiky; dává vysvětlení, proč je tato metoda možná, její omezení, jednotlivé vlivy jevů, které je nutné znát a pochopit, aby uživatel využíval DPZ

Elektromagnetické záření • Základem je definování vlastního el.mag.záření - světla • Kvantový popis elektromagnetického záření vychází z předpokladu, že záření se skládá z částic - fotonů. Částicové vlastnosti záření jsou výraznější při vlnových délkách srovnatelných s velikostmi elementárních částic. • Foton je forma energie – kvantum Při vlnovém popisu podle Maxwellovy teorie je elektromagnetické záření příčné vlnění elektromagnetického pole, kde se periodicky mění velikost intenzity elektrického a velikost intenzity magnetického pole. • záření může být emitované, absorbované nebo odražené • záření má duální charakter (vlnový i kvantový popis záření)

Zdroje záření Elektromagnetické záření vzniká při změně hybnosti částic. Podle vzniku se dělí na: záření tepelného původu a netepelného původu. • Záření netepelného původu vzniká např. při průniku elektronu pohybujícího se rychlostí blízkou rychlosti světla ve vakuu do zemské atmosféry (Čerenkovovo záření) nebo např. jako synchrotronní záření relativistického elektronu v magnetickém poli. • Spojité záření tepelného původu je pro oblast DPZ dominantní. Toto záření vysílá každý objekt o teplotě větší než 0 K. Při této teplotě totiž ustává veškerý pohyb. Ideálním případem je záření absolutně černého tělesa, které může všechno záření pohlcovat i vyzařovat beze zbytku. • • • • •

Rotační pohyb atomů v molekulách (IR a MW) Kmitavý pohyb atomů kolem jejich vazeb – frekvence závisí na druhu atomů i vazby a tyto frekvence jsou pro každou molekulu charakteristické (blízké a střední IR) Skupina několika blízkých si frekvencí tvoří pás, spektrum molekulárního záření = pásové spektrum Přechody elektronů mezi drahami v atomech – dráhy jsou charakteristické pro každý atom, proto je vysílané záření pro daný atom typické – vznik čárového spektra - tímto způsobem vzniká záření ultrafialové (UV), viditelné (V), infračervené (IR) V přírodě většinou spojité spektrum – více procesů vedoucích ke vzniku záření

Elektromagnetické záření •Elektromagnetické záření = nositel informace v DPZ • Vlna má tvar popisovaný sinusovou funkcí


• Foton ve formě el-mag vlny má 2 složky: – Elektrickou s vektorem intenzity E el. pole – Magnetickou s vektorem intenzity M magn.pole

Elektromagnetické záření Elektromagnetické spektrum • Rozdělení fotonů s různou energií pro různé frekvence ukazuje elmgn. spektrum


spojité spektrum

Druhy mikrovlnného záření Pásmo • Ka • K • Ku • X • C • S • L • P

Frekvence (GHz) 40 - 26,5 26,5 - 18 18 - 12,5 12,5 - 8 8-4 4-2 2-1 1 - 0,3

Vlnový rozsah (cm) 0,8 - 1,1 1,1 - 1,7 1,7 - 2,4 2,4 - 3,8 3,8 - 7,5 7,5 - 15,0 15,0 - 30,0 30,0 - 100,0

Druhy mikrovlnného záření

Popis elektromagnetické záření

Radiometrické veličiny • • • • • •

Q - zářivá energie (J)  - zářivý tok (W) M - intenzita vyzařování (W/m2) E - intenzita ozařování (W/m2) I - zářivost (W/sr) L - zář (W /(m2.sr))

Elektromagnetické záření • vlnová délka  = c.T, • je vzdálenost mezi 2 vrcholy sinusoid – kde c je rychlost světla (cca 3.105 km/s) – T je doba jedné periody – f je frekvence, což je celkový počet vrcholů procházejících 1 bodem za 1 vteřinu

f = 1/T  = c/f

Elektromagnetické záření • Energie jednoho fotonu vyjadřuje Planckova rovnice E = h.f , kde h je Planckova konstanta 6.6260 x 10-34 J/s

Energie záření Planckova rovnice – průběh závislosti intenzity vyzařování na vlnové délce jako spektrální intenzita záření 2h 3 1 B   2 c exph kT   1 kde k = 1,4.10-23JK-1 je Boltzmannova konstanta, T je záøivá teplota, h=6,62.10 -34J.s je Planckova konstanta

Energie záření • Křivky spektrální intenzity vyzařování černého tělesa jako funkce teploty

Planckova rovnice – a skutečný průběh absorpce slunečního záření zemskou atmosférou

Energie záření • Max. hodnota pro vlnovou délku vyjádřenou Wienovým posunovacím zákonem 2898 MAX  m T

Vlnová délka pro max. intenzitu vyzařování se posunuje do kratších vlnových délek pro rostoucí teplotu tělesa Sluneční fotosféra má teplotu 6000K a maximum jejího vyzařování leží na vlnové délce 0.48m (žluté světlo; Země (300K )vyzařuje maximum v oblasti tepelného infračerveného záření - 12m ).

Energie záření • Stefan-Boltzmanův zákon – vztah mezi celkovou intenzitou záření produkovanou černým tělesem (veškerá kinetická energie se změní na zářivou) a jeho teplotou Mč = .T4 Kde  je konstanta 5.6693.10-8 W.m-2..K-4 Každé těleso s teplotou vyšší než T=0 je zdrojem elmgn. záření

Lambertův zákon • Plochy vyzařující v souladu s Lambertovým zákonem (=kosinovým zákonem) – lambertovské neboli dokonale difuzní plochy – sádra, filtrační papír • Těmito plochami jsou i zdroje označované jako bodové, tj. zdroje, jejichž vzdálenost je alespoň 20 x větší než jeho příčný rozměr • U plošných zdrojů – radiometrické veličiny je nutno určit integrací přes prostorový úhel, z něhož do zkoumaného místa záření dopadá

Fotometrické veličiny Pro měření viditelného záření se kromě radiometrických veličin používají i fotometrické veličiny • Qv světelná energie (lm.s) - lm=lumen • v- světelný tok (lm) • Mv - světelné vyzařování (lm/m2) • Ev - osvětlení (lux=lm/m2) • Iv - svítivost (cd=lm/sr) - cd = candela • Lv - jas (nit = cd/m2) 1 W = 680 lm

Fotometrické veličiny • Popisují vjem lidského oka – historicky starší přístup k popisu světla • Velikost světelné efektivity je různá pro různé vlnové délky, je to tedy spektrální veličina • maximální světelná efektivita pro =0.555m • Vztahy mezi radiometrickými a fotometrickými veličinami pro =0.555m 1 Watt = 680 lm (lumenů) 1 lm = 1.47 . 10-3 W • Mezi fotometrickými veličinami platí obdobné vztahy jako mezi radiometrickými veličinami, tedy Ev= .Lv

Zdroje záření a druhy DPZ • Pasivní DPZ - přírodní zdroj elektromagnetického záření - Slunce, Země

Zdroje záření a druhy DPZ • Aktivní DPZ - umělý zdroj elektromagnetického záření •Radar, laser – aktivní zdroje v DPZ – koherentní záření  v rozsahu cm vln (1cm – 1m ) = radar  v rozsahu V a IR záření – lidar (laser)

Přírodní zdroje záření – Slunce Tepelné záření Slunce je podobné záření černého tělesa s teplotou povrchu kolem 6000 K – Odlišnost v UV části a částečně i ve viditelné části - způsobeno absorpcí spodní části atmosféry Pro UV část – podobné černému tělesu s teplotou 4500 K Pro IR část – podobné černému tělesu s teplotou 5000 K

Interakce záření s prostředím Pro tyto vztahy popisuje pohltivost , propustnost  a odrazivost 

     1

Interakce záření s prostředím • Propustnost (transmission) • Odraz (reflection) • Absorpce (absorption) • Rozptyl (scattering)

Atmosféra Atmosféra – prostředí, kterým prochází dopadající i odražené záření Atmosféra je látkové prostředí - záření je : • odráženo/rozptylováno • pohlcováno • emitováno Spektrální intenzita záření objektů, měřená na nosiči, je jiná než měřená na Zemi v blízkosti těchto objektů

Atmosféra Velikost vlivu atmosféry na procházející el-mag.záření závisí na : • na délce průchodu atmosférou • na množství nehomogenit v atmosféře Tento vliv je nutno brát v úvahu pro sledování zemského povrchu Předmětem sledování ale může být sama atmosféra, pak je nutno opravit data o vliv odrazivosti Země

Atmosféra

Vyhodnocení rozdílu mezi naměřenou radiometrickou hodnotou na zemi a na nosiči popisuje rovnice přenosu Rovnice přenosu popisuje šíření zářivé energie ve směru zenitového úhlu 

Vliv atmosféry – u leteckých i družicových nosičů

Složení atmosféry Znečišťující příměsi = aerosoly – přírodního i umělého původu rozhodující vliv – velikost částic koncentrace morfologie aerosolu Velikost částic (10-3 m – 104 m) a koncentrace spolu souvisejí

Interakce záření s atmosférou Atmosféra rotuje spolu se Zemí, je v neustálém pohybu a mění se

Interakce záření s atmosférou absorpce Absorpční pásy

Interakce záření s atmosférou absorpce Absorpční pásy – Voda – velký počet pásů – IR a MW pásma _ čisté rotační spektrum při základním vibračním stavu molekuly vody je asi 50 m (ale je od 10 m do 1 cm) CO2 – silný pás nad 15 m O3 – největší koncentrace ve výšce 25 km (stratosféra) – výrazná absorpce UV a pak pás 9.6 m a MW kolem 1 mm Další – dusík, kyslík, metan

Interakce záření s atmosférou absorpce DPZ využívá pásma mezi absorpčními pásmy = atmosférická okna – tabulka platí pro objemovou koncentraci vody 10-4 %

Zářivé vlastnosti krajinných objektů

Zářivé vlastnosti krajinných objektů • Intenzita odraženého/emitovaného záření je závislá na na druhu látky, jeho fyzikálním stavu a na stavu okolí Odrazivost/emisivita je charakteristickým rysem dané látky Znalost těchto odrazivostí – umožňuje určit, o jakou látku se jedná = princip DPZ

Zářivé vlastnosti krajinných objektů • Jednotlivé látky jsou charakterizovány: – Druhovými parametry = udávají příslušnost k nějaké třídě (druhu, tj. do lesních ploch, poolí s kukuřicí apod.) – Stavovými parametry = udávají stav měřené látky (vlhkost, příměs, teplota, …)

Zářivé vlastnosti krajinných objektů • Zářivé vlastnosti popisuje spektrální charakteristika = průběh závislosti odrazivosti/emisivity na vlnové délce • Vlastnosti jsou měřeny v laboratořích i v terénu • Ze znalosti spektrálních charakteristik lze zjistit nejvhodnější spektrální pásmo pro měření • Nekonečné množství spektrálních charakteristik pro různé druhy a jejich stavy

Zářivé vlastnosti krajinných objektů • • • • •

4 základní spektrální charakteristiky 1-voda 2-vegetace 3-suchá půda 4-vlhká půda

Zářivé vlastnosti krajinných objektů • Spektrální charakteristiky – závisejí i na ročním období – typická je vegetace – charakteristický rys pro rozpoznání • Měření ploch s vegetací – rozlišovací schopnost metry – desítky až sta metrů - není měřena jedna rostlina – ale celé společenství – v tomto prostředí dochází k vícenásobnému odrazu a k odrazu od různých částí rostlin

Zářivé vlastnosti krajinných objektů - vegetace • 3 faktory spektrální odrazivosti vegetace v V a IR záření I oblast pigmentační absorpce 0,4 – 0, 6 m II oblast vysoké odrazivosti nebo buněčné struktury III. oblast vodní absorpce – 1.3 – 3m

Zářivé vlastnosti krajinných objektů - vegetace • Ve V oblasti spektrální charakteristika je ovlivňována pigmentačními látkami: – Chlorofyl – pohlcuje v modrém (0,45 m) – a červeném pásmu (0,65 m) • Maximum odrazivosti v zeleném pásmu • Odražené záření málo intenzivní – významná absorpce

– Karoten, xanthofyl – žluté barvivo – absorpční pásmo v modré

Zářivé vlastnosti krajinných objektů - vegetace Vegetační indexy: • Číselně vyjadřují nárůst odrazivosti z absorpčního pásu v červené barvě (RR ) do oblasti vysoké odrazivosti v IR (RIR ) • VI = RIR - RR - rozdílový VI • Normovaný VI = NDVI: • NDVI=(RIR - RR )/(RIR + RR )

Zářivé vlastnosti krajinných objektů - voda • V IR voda neodráží záření– na snímcích je tmavá

Zářivé vlastnosti krajinných objektů - voda

• Určení ropného znečištění na radarovém snímku

Zářivé vlastnosti krajinných objektů– povrchy bez vegetace – minerály a horniny

Zářivé vlastnosti krajinných objektů – povrchy bez vegetace – umělé plochy concrete= beton tar= dehet

Pořizování dat

Pořizování dat – druhy přístrojů • Měření množství zářivé energie v odraženém nebo emitovaném záření od jednotlivých částí zemského povrchu – 1. Registrace – chemická změna sloučeniny způsobená dopadající energií (světlem) – fotografické kamery – 2. Pravidelné odečítání elektrických veličin – různé varianty radiometru – Existují pasivní přístroje(měří odražené sluneční nebo emitované záření předmětem) a aktivní přístroje (vysílají vlastní umělé záření – radary a lidary)

Pořizování dat – podmínky měření • je nutné znát podmínky měření – – Časový okamžik řešení – Vlnovou délka nebo rozsah vlnových délek měření – Polarizaci – Místo měření – Úhel měření

Pořizování dat • Výsledek měření závisí na geometrickém uspořádání měření – tyto parametry jsou souhrnně označovány jako přístrojové parametry • Měření v polarizační rovině – pouze u radarových přístrojů

Pořizování dat – multispektrální měření • Měření prováděné v určitém intervalu vlnových délek – spektrální měření • Multispektrální měření – měření ve více intervalech • Spektrální rozlišovací schopnost přístroje – počet a šířka pásem

Pořizování dat – multispektrální měření • 2 druhy multispektrálního měření – paralelní měření - záření měřeno v různých vlnových pásmech současně – sekvenční měření – záření měřeno postupně – během doby měření nelze měnit místo - jedná se o měření z 1 místa = stacionární měření

Pořizování dat – druhy měření • Stacionární měření - v praxi měření na větším počtu míst, která souvisle pokrývají plochu určitého území – to lze pomocí fotografických kamer • Radiometry – nutnost změny polohy přístroje nebo jeho geometrického uspořádání = nestacionární měření

Pořizování dat - skener • Profilové (trasovací měření) = změna měřeného místa podél čáry = radiometr (trasovací radiometr) umístěn na pohyblivém nosiči • Měření v ploše (obdoba fotografie) = zobrazující skenující radiometr = skener – měření záření podél směru pohybu nosiče i napříč jeho pohybu

Pořizování dat - pixel • Prostorová (geometrická) rozlišovací schopnost přístroje = velikost plochy, z níž je měřena elektromagn. energie –číselná hodnota v určitém spektrálním pásmu, která představuje 1 pixel (velikost pixelu na zemském povrchu) • U fotografických kamer je rozlišovací schopnost dána počtem rozlišitelných čar na 1mm

Pořizování dat - nosiče : 1. Letadla 2. Družice 3. Ostatní – balóny, bezpilotní prostředky aj. Data u fotografických kamer jsou zaznamenána přímo na nosiči Data u skenerů většinou přenášena radiovou cestou do přijímací stanice, kde jsou zaznamenána

Pořizování dat - radiometr • Základní prvky radiometru (nefotografický způsob)

Optický předzesilovač detektor systém Výstupní Dopadající signál záření• Optický systém je tvořen čočkami či zrcadly

• Spektrální dělič vymezuje jednotlivá pásma ze spektra

Pořizování dat – zorné pole radiometru rd - poloměr detektoru ra – poloměr optikyorné pole radiometru r - poloměr kruhu vymezeného zorným polem  h - výška radimetru nad terénem f - ohnisková vzdálenost optiky

Vznik obrazu Fotogrammetrie se zabývá získáváním měřických informací ze obrazu – ten je zachycen pomocí detektoru

M S

E

kde E je počet prvků, S je počet možných stavů jednoho prvku a M je celkový počet stavů (počet kombinací). Jednotka informace je definována jako množství informace potřebné k zapsání dvou různých stavů jednoho prvku:

log 2 M  E  log 2 S kde log 2M= množství informace [bit], (1byte=8bitů). Základní jednotkou digitálního obrazu je pixel (z anglického picture element). Princip : zachycení záření

E  h f

Detektory: -tepelné -integrální

-fotonové -kvantitativní

Q  t

kde Q je zářivá energie,  je zářivý tok a t je čas



dQ dt

Pořizování dat – spektrální měření • Měření v několika až desítkách pásem - spektroradiometry

• Měření ve stovkách pásem - hyperspektrální skenery – čím větší počet úzkých pásem, tím je měřená informace přesnější

Rozklad záření - hranolem, - mřížkou - optickými filtry

Filmový materiál Princip fotografie – citlivost halogenidů stříbra na světlo • halogenidy stříbra, doplněné o další sloučeniny (barviva) jsou rozptýleny v koloidním roztoku želatiny • světlo rozkládá nestabilní halogenidy na Ag+ a halony (práškové stříbro je černé) • vzniká latentní obraz – vývojka a ustalovač ukončí procesy (množství redukovaného stříbra určuje intenzitu dopadlého světla)

Pořizování dat – filmový materiál a) Černobílý materiál – různá citlivost na různé vlnové délky – Nesenzibilovaný citlivý na modrou – Ortochromatický necitlivý na červenou – Panchromatický – citlivý na V záření b) Barevný – třívrstvý s barevnými pigmenty - princip aditivního skládání barev – Infračervený – citlivý na červené a blízké IR – Spektrozonální – citlivý na blízké IR – obraz v nepravých barvách

Fotografický materiál

Vznik obrazu

Všeobecně lze fotografický materiál rozdělit na: pozitivní materiál, negativní materiál a inverzní (diapozitivní) materiál.

Vznik obrazu • ·

všeobecná citlivost 100 ASA  21DIN

200 ASA  24DIN 400 ASA 27 DIN

• · gradace • udává závislost mezi množstvím světla a stupněm černání citlivé vrstvy, neboli rychlost černání při konstantním osvětlení. Závislost černání na expozici udává senzitometrická křivka.

• ·

rozlišovací schopnost (RS)

RS max

1000  A  2.4    f

 /mm

f /A

2.8

8.0

32.0

RSmax (čar/mm)

298

83

26

Senzitometrická křivka T

 prostup  dopad

kde  je světelný tok, T je propustnost, 1/T se nazývá transparence

1 D  log ( )   log (T ) T

 E S

E je intenzita osvětlení [lux], S je osvětlená plocha.

H  Et D G   log( H )

D je denzita (optická hustota, stupeň černání).

H je expozice a t je čas (tzv.expoziční čas).

Vznik obrazu G  tg( ) gradace (strmost) G Gradace je gradient lineární části senzitometrické křivky

G<1 ...(<45) ...měkce pracující materiál G=1 ...(=45) ...normálně pracující materiál G>1 ...(>45) ...strmě pracující materiál (tvrdý)

Vznik obrazu měření optické hustoty

Denzitometr Meodenzi TRD01-Meopta (vlevo), Zeiss Jena MD100 (vpravo)

Vznik digitálního obrazu Digitální obraz je obraz v číslicové podobě (vyjádřený čísly). Vzniká buď primárně digitálními snímacími zařízeními nebo skenováním analogových snímků. Digitální obraz se skládá z jednotlivých pixelů, (z anglického picture elements) nabývajících určitých hodnot, která nejsou libovolné (dáno technickými možnostmi počítače a kódováním). Velikost obrazu: M  m  n  e byte



Pi , j  f i , j

Tzv.obrazová funkce popisuje hodnotu pixelu: f(i,j)

f(i+1,j)



f(i+2,j)

f(i+3,j)

f(i+4,j)

f(i+1,j)

f(i+1,j+1)

f(i+1,j+2)

f(i+1,j+3)

f(i+1,j+4)

f(i+2,j)

f(i+2,j+1)

f(i+2,j+2)

f(i+2,j+3)

f(i+2,j+4)

.....

.....

f(m,n)

Vznik obrazu Nejběžnějším typem detektoru je prvek CCD. Název je odvozen od pojmenování prvku v angličtině „Charge Coupled Device“. CMOS (Complementary Metal Oxid Semiconductor) je elektronická součástka na bázi tranzistoru. Oproti CCD je výrobně jednodušší, menší, až o 80% levnější, má menší spotřebu oproti CCD (pouhé 1%!). Fotočlánek - princip jeho funkce je obecně stejný s detektory CCD, liší se zejména velikostí

Vznik obrazu - elektronické detektory

Lineární a maticové

Vznik barevného obrazu Tříprůchodová komora (tree pass camera) Třísenzorová komora

Jediný senzor (one shot camera)

Fotogrammetrické komory

Komora Leica RC 30 Komora Zeiss RMK-TOP a gyrostabilizovaná plošina TAS

Komora LMK (Zeiss Jena)

Fotogrammetrické záznamy klasické rámové značky

Pořizování dat – kalibrace • Pozemní kalibrace – před použitím na družici - zjišťuje se vnitřní kalibrace systému – obtížná úloha z hlediska vhodného stabilního zdroje záření • Pro kalibraci družicového spektroradiometru – nutno užít srovnávací pozemní měření - je nutno vzít v úvahu vliv atmosféry

Pořizování dat – zobrazující přístroje • Tvorva plošných obrazových dat – nutno přejít od měření v jednom směru (trasový radiometr) k plošnému = dvousměrnému měření • Dvousměrné měření – ve směru letu a napříč – většinou kolmo, někdy po části kružnice • Tento způsob je nazýván skenování = řádkování – zobrazovaná data jsou uspořádána do stejného prostorového uspořádání jako při měření - vzniká obraz

• 2 druhy skenerů: – mechanický, – elektronický

Pořizování dat

obrazový skener

předmětový skener

Pořizování dat – zobrazující přístroje Geometrie mechanického skeneru

Pořizování dat – zobrazující přístroje Mechanický skener Landsat MSS

Pořizování dat – zobrazující přístroje Problémy: 1. Při skenování s velkými úhly  se protahuje tvar pixelu podél řádky 2. Pro úhly  > 45°: Data zaznamenána pro úhly  v ohniskové vzdálenosti f, ale zobrazena na rovinu

Pořizování dat – zobrazující přístroje 3. Vliv zakřivení Země – zejména u meteorologických družic – velká deformace(srážka obrazu) u krajů

Pořizování dat – zobrazující přístroje Elektronický skener = „stírací“ skener (push broom) Místo mechanického skenerového mechanismu je vytvořeno řádkové/maticové pole detektorů - ty jsou umístěny v ohniskové rovině optiky – každé čidlo registruje záření z plochy 1 pixelu – v zorném poli skeneru je celá řádka, která bývá kolmá na směr letu

Pořizování dat – zobrazující přístroje Geometrie elektronického skeneru

Pořizování dat – nosiče Letecké nosiče • Lidská posádka – kontrola • Pohyb letadla – zdroj chyb – rotační pohyby kolem 3 hlavních os, snos letadla větrem, nepřesnost udržení výškové hladiny • neustále se zvyšuje kvalita kontroly letu (GPS/INS) • atmosférou omezené možnosti letu

Pořizování dat – nosiče Družicové nosiče = ideální nosiče od začátku existence DPZ • 1) Velká výška – malé zorné pole – větší plocha měřeného území – až tisíce km

• 2 ) opakovatelnost měření – časová rozlišovací schopnost – dny - až minuty

Pořizování dat – družicové nosiče • možnost zajistit stejné podmínky osvětlení Sluncem = stejný úhel Slunce nad místním obzorem – rotace dráhy družice = úhlové rychlosti pohybu Země –slunečně synchronní dráhy • geostacionární dráha- neustále nad stejným místem nad zemským povrchem – vysoká výška – 36 000 km – družice se pohybuje v rovině zemského rovníku – velká část zeměkoule je zkreslena geometricky

Pořizování dat – nosiče • 3) možnost měření v reálném čase – data měřená skenerem jsou přenášena radiovou cestou do pozemní přijímací stanice, která je v dosahu – tisíce přijímacích stanic – každá družice má své • Pokud družice není v dosahu – používají se - spojové družice, které jsou na na geostacionární dráze

Pořizování dat -nutnost přijímacích stanic na zemském povrchu

Pořizování dat – nosiče • Družice jsou stabilizovány –vyšší kvalita než u leteckých nosičů odchylky od požadované polohy minimální • Tyto odchylky jsou registrovány • Družice jsou vybaveny aktivním motorickým systémem na korekci polohy • Nejsou tu rušivé vlivy atmosféry

Pořizování dat – nosiče Životnost družic: • Pohonné hmoty (orientační motorky) a pracovní látky (chladící médium aj.) • Spolehlivost elektronických systémů • Spolehlivost měřící aparatury • Výška dráhy • Zdroj el.energie

Zpracování dat DPZ

Zpracování dat DPZ • Etapa, kdy je z naměřených dat získána informace • Zpracování je obtížný proces, nemusí představovat vždy stejný postup řešení • Jsou zpracovávány různé typy dat DPZ pro různé účely

Zpracování dat DPZ • Jednoznačná formulace – musí odpovídat možnostem dat • Kvalita dat je dána: – – – –

technickými parametry měření geometrickým uspořádáním měření stavem atmosféry intenzitou zdroje měřeného záření

Zpracování dat DPZ – formulace úlohy DPZ

• DPZ řeší vztah mezi naměřenou radiační veličinou (zářivý tok, zář, intenzita záření,..) naměřenou na družici a druhovými a stavovými parametry látek, které se nacházejí v oblasti měření • 2 typy úloh – přímá a nepřímá

Zpracování dat DPZ – popis • Přímá úloha: Nechť jsou v daném místě známy všechny vnitřní parametry měření s(x,y) a všechny charakteristiky dopadajícího záření. Úkolem je určit radiační veličiny f(x,y) popisující záření daného místa

Zpracování dat DPZ – popis • Obrácená úloha Za předpokladu známých hodnot radiační veličiny a známých charakteristik dopadajícího záření je úkolem nalézt soubor druhových a stavových parametrů V praxi se řeší tato úloha

Zpracování dat DPZ – analogové zpracování • Fotogrammetrické zpracování • Speciální zařízení pro DPZ – denzitometr, překreslovač, směšovací projektor • Vizuální interpretace MSP 4C

Překreslovač Rectimat C

multispektrální komora MSK4

Digitální zpracování obrazu

Digitální zpracování obrazu • 4 základní úlohy: Rektifikace a restaurace obrazu Zvýraznění obrazu Klasifikace Postklasifikační úpravy

Digitální zpracování obrazu – rektifikace a restaurace obrazu

Rektifikace – slouží pro převedení do souřadnicového systému naměřená data – nutno opravit poziční chyby vzniklé ze: • změny výšky nosiče • polohy nosiče, jeho rychlosti • zakřivení Země • výškových změn nosiče (terénních nerovností)


Různé úrovně rektifikace: - Žádná - Určení přesné lokalizace 1 bodu obrazu - Určení 4 rohových bodů - Geometrická transformace ve 2D - Ortogonální transformace


• Geometrická transformace ve 2D: K dispozici jsou 1) Obrazová data bez souřadnicového systému 2) Mapový podklad (např. vektorová data) Princip – najít odpovídající si páry vlícovacích bodů pro určení transformačních rovnic


• x,y – mapové souřadnice • X,Y – souřadnice nekorigovaného obrazu X=f1(x,y) Y=f2(x,y) • f1(x,y), f2(x,y) – transformační rovnice – polynomy různého řádu


• Polynom (např.)1. řádu: – posunutí, pootočení, změna měřítka – minimálně 3 páry vlícovacích bodů X  a0  a1 x  a2 y  a3 xy  a4 x 2  a5 y 2  a6 x 2 y  a7 xy 2  a8 x3  a9 y 3

Y  b0  b1 x  b2 y  b3 xy  b4 x 2  b5 y 2  b6 x 2 y  b7 xy 2  b8 x 3  b9 y 3 ------------polynom 1. řádu ----------------------------------------------------------------polynom 2.řádu --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

3.řádu


Je nutno definovat výstupní matici korigovaného obrazu Je nutno určit digitální hodnoty v pixelech v korigovaném obrazu


Digitální zpracování obrazu – rektifikace a restaurace obrazu • Způsob výpočtu nových DH v pixelech: – metodou nejbližšího souseda – převzatá hodnota – metodou bilineární transformace

A. f (a)  B. f (b)  C. f (b)  D. f (b) f  f (a)  3. f (b)

Kde a - DH (digitální hodnota) nejbližšího pixelu b - DH tří nejbližších pixelů A, B, C, D váhové funkce podle vzdálenosti Metoda kubické konvoluce – do výpočtu vstupuje 16 nejbližších pixelů

Digitální zpracování obrazu – rektifikace a restaurace obrazu Restaurace obrazu = oprava radiometrických hodnot Oprava chyb vyplývající • z kalibrace přístrojů • ze změny ozáření v různém ročním období, v různém okamžiku dne • z geometrie letu – změna v úhlu ozáření v jedné řádce • ze stavu atmosféry

Digitální zpracování obrazu – zvýraznění obrazu

Zvýraznění obrazu= vylepšení pro nalezení co největšího množství informací obsažených v datech důležité, protože citlivost zraku je menší než rozsah většiny měřených dat


Metody bodového zvýraznění = metody neuvažující hodnoty v okolí pixelů 1. roztažení histogramu – lineární, nelineární


Zpracování dat DPZ – digitální obrazová data DPZ

• Histogram- sloupcový graf vyjadřující četnost DH obrazového souboru četnost

0

255 DH

Histogram: frekvenční výskyt DH v obraze


• Zobrazení dat metodou barevné syntézy – většinou pomocí 3 složek obrazu = tří pásem – každé z nich vloženo do jedné z barevných os – R, G, B – Vzniká obraz ve : • Skutečných barvách barvy v obraze odpovídají skutečnosti • Neskutečných (False colour) barvách


• 2. Filtrace obrazu – metoda tzv. lokálního zvýraznění, tj. zvýraznění, které je provedeno postupně pro každou hodnotu obrazového souboru na základě jeho DH a DH pixelů v jeho okolí • Okolí je definováno submaticí - kernelem = pohybujícím se oknem (pohybující se okénko)


• Kernel: 12 13 12 11 11 12 .. .. .. .. .. ..

1 1 1 1 2 1 1 1 1

12 12 13 11 11 12 .. .. .. .. .. .. 13 12 13 13 12 12 .. .. .. .. .. ..

(1.12+1.13+ …).1/9= NH


• Účel filtrace: – Potlačit malé rozdíly mezi DH – a zvýraznit velké rozdíly - vysokofrekvenční filtry – zvýraznění hran a linií – Vyhladit obraz – nízkofrekvenční filtry – průměrový (všechny hodnoty v kernelu = 1)

Digitální zpracování obrazu – hranové zvýraznění • Hranou (edge) v šedotónovém obraze nazýváme diskontinuitu obrazové funkce neboli takovou oblast v obraze, kde se výrazně nebo skokově mění hodnota stupňů šedi. Hrany jsou důležitou složkou obrazu a často právě ony jsou hledanou informací. • Hrany lze rozdělit na 3 typy: • · střechová hrana je světlejší liniový útvar na tmavším pozadí, např. polní cesta, betonová silnice, • · příkopová hrana je tmavší liniový útvar na světlejším pozadí, např. vodní tok, • · stupňová hrana je rozhraní mezi světlejším a tmavším objektem, např. rozhraní pole - les, hranice mezi kulturami.

Digitální zpracování obrazu – hranové zvýraznění • Hranový operator • Běžný hranový operátor vypočte průměr z diferencí v obrazovém okně a dosadí ho za středový pixel. V homogenních oblastech budou diference nulové, nenulová čísla budou znamenat stupeň 1 3 3 pravděpodobné přítomnosti hrany. p(i, j )   f (i, j )  f (k , l ) 8 k 1 l 1

• Prewittův operátor (dále Robinsonův, gradientový aj.)

Sobelův,

Laplaceův-ostřící,

dx(i, j )  f (i  1, j  1)  f (i  1, j )  f (i  1, j  1)  f (i  1, j  1)  f (i  1, j )  f (i  1, j  1)

dy(i, j )  f (i  1, j  1)  f (i, j  1)  f (i  1, j  1)  f (i  1, j  1)  f (i, j  1)  f (i  1, j  1)


• 3) Vegetační indexy – charakterizují nárůst odrazivosti mezi R a IR pásmem – nejčastěji používaný – NDVI (normovaný vegetační index) (nově vypočtený kanál): NDVI = (IR – R)/(IR + R) ,kde IR infračervené pásmo, R červené; Vegetační indexy indikují přítomnost (kvantitu) i kvalitu zelené hmoty

Digitální zpracování obrazu – klasifikace • Metoda, kdy každému pixelu je přiřazena příslušnost ke třídě (souboru vnitřních parametrů) • Je nutno stanovit klasifikační pravidla – v závislosti radiačních hodnot na druhových a stavových parametrech • Příznak = vlastnost, kterou je možné odlišit danou třídu od ostatních ploch – může být obsažena v jednom nebo více pásmech

Digitální zpracování obrazu – klasifikace • Příznakový prostor = složky obrazových dat (= kanály), které slouží pro sestavení klasifikačního pravidla Druhy příznaků: spektrální – vyjadřují odrazivé nebo vyzařovací vlastnosti zkoumaného povrchu prostorové – jsou dány prostorovou homogenitou objektu, což určuje jeho hranici, nebo texturou objektu časové – založeny na změnách třídy v čase

Digitální zpracování obrazu – klasifikace

• Druhy klasifikací: • Klasifikace: – pixel-po-pixelu • • • •

řízená neřízená hybridní neuronové sítě

– jiné metody – texturální klasifikace


• Řízená klasifikace: – Metoda, kdy je vybrána část obrazových dat – vzorových ploch pro jednotlivé třídy = tzv. trénovací množiny – Trénovací množina je složena z trénovacích ploch jednotlivých tříd – Trénovací množinu má vyjadřovat příznaky, tj. vlastnosti jimiž se od sebe třídy odlišují


• 3 druhy klasických klasifikátorů Klasifikátor: – Minimální vzdálenosti – pixel zařazen do třídy, k jejímuž těžišti je jeho DH nejblíž – Parallelpiped – trénovací množina vymezuje prostorové rovnoběžnostěny, pokud pixel má hodnoty takové, že se vyskytuje v jednom – je do této třídy zařazen

Digitální zpracování obrazu – klasifikace - Klasifikátor maximální pravděpodobnosti – maximum likelihood (nejvíce využívaný) - hodnotí se rozptyl hodnot, korelace a kovariance - vypočte se pravděpodobnost, že hodnota pixelu se vyskytuje v rámci rozdělení jednotlivých tříd, - předpokládá se, že pixely v trénovacích plochách třídy mají normální rozdělení


• Klasifikátor maximální pravděpodobnosti


Neřízená klasifikace • Založena na rozdělení obrazu do shluků podle DH v pixelech pomocí shlukové analýzy • Výsledkem jsou shluky – třídy, kterým je nutno dodat tématický obsah

Digitální zpracování obrazu – neřízená klasifikace

Vznik shluků – hromadění pixelů o přibližně stejných vlastnostech

Digitální zpracování obrazu – klasifikace • Princip shlukové analýzy: – Definování přibližného počtu výsledných shluků – Vygenerování počátečních hodnot (centroidů = těžišť pro shluky) – Přiřazení pixelů do shluků, k niž jsou jejich hodnoty v multispektrálním prostoru nejblíže – Výpočet nového těžiště pro shluky – Opakování předchozích 2 kroků dokud nejsou zařazeny všechny pixely – Určení významu shluků – Určení výsledných tříd


• Klasifikátory neřízené klasifikace: - K-means (K-průměrový) – předem určen počet shluků a počet iterací, může být zadána úvodní poloha těžišť shluků zatřídění pixelu do shluku – zjištění nejmenší vzdálenosti pixelu ke shlukům

Digitální zpracování obrazu – klasifikace - ISODATA – vylepšený předchozí klasifikátor – Může dojít k rozdělení shluku, je-li překročena heterogenita shluku (vyjádřená směrodatnou odchylkou, která je porovnána s násobkem počáteční hodnoty směr. odchylky) – Může dojít ke sloučení dvou shluků, je-li vzdálenost těžišť menší než předem zadaná hodnota – Může dojít ke zrušení jednoho shluku a zatřídění pixelů do ostatních shluků, je-li jeho počet pixelů menší než zadaná hodnota


Po vytvoření klasifikace – je nutno posoudit přesnost klasifikace: - pro celý obrazový soubor – nereálné – výjimečně pro experimentální měření - Pro testovací plochy – plochy, které nebyly použity pro trénovací plochy

Digitální zpracování obrazu – postklasifikační úpravy

Úprava výsledného obrazového souboru – většinou odstranění neklasifikovaných pixelů – pomocí filtrace – pozor na použité filtry: filtr majoritní – neklasifikovaný pixel získá novou hodnotu jako hodnotu pixelu,který se vyskytuje v kernelu nejčastěji

Družicové systémy a aplikační oblasti DPZ

Družicové systémy • Meteorologické družice – nejstarší již počátkem 60. let – na geostacionárních drahách – 36 000 km – na polárních drahách – výšky cca 900 km

• Družice pro DPZ – – speciální pro DPZ – pilotované kosmické lety – meteorologické družice

Základní druhy sběru obrazových dat • Pasívní – měření odraženého nebo emitovaného záření: – – – –

Analogové, fotografické Fototelevizní Televizní Skenující radiometry, digitální komory

Základní druhy sběru obrazových dat • Aktivní – systémy s vlastními zdroji elektromagnetického záření vysílaného k zemskému povrchu – – – –

radarové zobrazující systémy lidary altimetry skaterometry

Pasivní přístroje • Analogová, fotografická zařízení – Vysoká prostorová rozlišovací schopnost – Problémem radiometrická kvalita – závisející na kvalitě filmu – Panchromatické, barevné a IR snímky – kamery LFC, RMK A (USA), MSK-4, MK-4, KATE, KVR 1000, KFA 1000 – Využíváno při špionáži – Rusko, USA – družice s označením Kosmos a orbitální stanice

Pasivní přístroje • Televizní systémy analogové – Hned na začátku v 60. letech – nízká RS (3 km) - RBV (Return Beam Vidicon) kamery – i na družicích Landsat 1,2 – 3 pásma – území 185 x 185 km, RS 79 m – 4 rámové značky a 9x9 mřížkových bodů – Na Landsatu 3 – 2 RBV kamery Pan – každá 183 x 98 km s 13 km překryvem

Pasivní přístroje • Televizní systémy digitální – Systémy obsahující CCD (Coupled Charged Device) – záznamy převáděny na analogový videosignál a nahrávají se na videomagnetofon nebo přímo vysílají – Pokud jsou zaznamenány přímo v digitální podobě, jsou to elektronické skenery

Pasivní přístroje • Fototelevizní systémy – Využívány jen krátkodobě – snímky byly okamžitě vyvolány a pomocí televizní kamery a přenosové techniky data dopravena na Zem

Pasivní přístroje • Skenující radiometry – Geostacionární družice – jeden oběh Země na kruhové rovníkové dráze = 1 den • Meteosat – 3 pásma – V+IR, tepelné a pásmo absorpce vodních par – (5000x5000 pixelů u jednoho pásma, 2500x2500 pixelů u dvou pásem) • Data měřena pomocí otáčení družice kolem své osy (100ot/min) – 1 pixel se odečte za 6 s/12 s

Pasivní přístroje - Meteosat • Doba záznamu 25 minut + 5 minut (měření) • Rozměry: – Průměr družice – 2.1m, výška 3.2 m, váhy 320 kg

• Pásma – 0.5 – 0.9 m RS = 2.5 km – 5.7 – 7.1 m RS = 5.0 km pásmo vodních par – 10.5 – 12.5 m RS = 5 km – TIR

Pasivní přístroje - Meteosat • Produkty z dat Meteosatu: – Pole větru – CMW (Cloud motion winds) – mapa průměrné rychlosti větru za uplynulých 60 minut – vytvářen ze 3 snímků 4 x denně – Teplota oceánu – SST (Sea Surface Temperature) – radiace emitovaná z povrchu na vlnové délce 11 m je po atmosférické korekci úměrná teplotě daného povrchu – 2 x denně

Pasivní přístroje - Meteosat – Vlhkost v horní troposféře UTH (Upper Tropospheric Humidity) – Index konvektivních srážek – PI (Precipitation index) je odhadem sumy srážek pro periodu 5 dní – čím chladnější je horní vrstva oblačnosti, tím pravděpodobnější je výskyt srážek z této oblačnosti – Analýza oblačnosti – CA (Cloud Analysis) – sestavována 4 x denně až pro 3 druhy oblačnosti

Pasivní přístroje - Meteosat – Výška horní hranice oblačnosti – CTH (Cloud Top Height) – je vytvářen z TIR – pro krok 1500 m ve vrstvě 3 – 12 km – Podpůrná data – CDS (Climate Data Set) obsahuje data z analýz histogramu, uvádí hodnoty korekcí IR pásma – generován 8 x denně

Pasivní přístroje - Meteosat – Výpočet albeda • A=0.0041.V/cos , – kde V hodnota pixelu ve viditelném pásmu – A albedo –  - zenitový úhel Slunce

– Výpočet radiační teploty • R = (IR – IRSPC). IRCAL – R je radiační teplota – IR hodnota pixelu v IR pásmu – IRSPC, IRCAL – kalibrační konstanty (internet)

Pasivní přístroje - Meteosat • Použití – krátkodobé předpovědi počasí (synoptická meteorologie) – teplota povrchu oceánu, obsah vodních par, množství srážek, parametry oblačnosti varovné systémy pro extrémní meteorologické a hydrologické jevy -

Pasivní přístroje - Meteosat • Data přijímána ve stále stejné geometrické podobě – azimutální projekce v normální poloze ve vzdálenosti geostacionární dráhy – jediný nezkreslený pixel v nadiru

Pasivní přístroje – geostacionární družice Další příklady družic: – USA – GOES, GOES West, GOES East, G.Next – ESA – METEOSAT, MOP – Japonsko – GMS – Rusko - GMS, – Japonsko- INSAT – Čína - Fengyun

Pasivní přístroje – meteorologické polární družice

Družice NOAA Výška 833 km, doba obletu 102 minut, 14 obletů za den Multispektrální radiometr AVHRR mechanicko-optický, šířka záběru 2400 km – jedno území měřeno 2 x za 24 stejným skenerem

Pasivní přístroje – meteorologické polární družice - NOAA

Pásma – RS 1.1 km V 0.55 – 0.68 m IR 0.725 – 1.1 m TIR 3.55 – 3.92 m TIR 10.50 – 11.30 m TIR 11.50 – 12.50


Použití: pro meteorologické aplikace - určení oblačnosti – V a IR pro aplikace v životním prostředí – určení NDVI – množství zelené vegetace – vytváří se za 10 dní –(bere se maximum, předpoklad, že alespoň jednou za dní nebyla oblačnost)


• Pásma 3 – 5: zjišťování teploty horní vrstvy oblačnosti, teplota povrchu oceánu, mapování vulkánů a jejich aktivity, mapování

Pasivní přístroje – meteorologické polární družice - NOAA • Další zařízení = TOVS (Tiros Operational Vertical Sounder) tvořený 3 přístroji : – HIRS/2 – High Resolution IR Sounder 20 kanálů mechanický skener RS 17.4 km – šířka záběru 2240 km – 1.-5.: 14.95 –- teplotní profily, absorpce CO2 – 6.-7.: 13.64 - oblačnost – 8.: 11.11 m - teplota povrchu – 9.: 9.71 m - ozón – 10. - 12.: 8.1-- obsah vodních par, mraků typu cirrus – 13. – 17.: 4.5 - teplota absorpce CO2 – 18. – 20.: 4.0 - oblačnost

Pasivní přístroje – meteorologické polární družice - NOAA – SSU (Stratospheric Sounding Unit) –krokový skenující IR spektrometr v pásmu absorpce CO (15 m ) pro určování teploty ve výškách 25 – 50 km, RS 147.3 km – MSU (Microwave Sounding Unit) – 4 pásma – měření teploty – v absorpčním pásmu O2 (5.5 mm), RS 109 km – Data přenášena digitálně přenosem HRPT (High Resolution Picture Transmission) – Data přenášena APT přenosem – pouze 2 pásma s RS 4 km

Pasivní přístroje – meteorologické polární družice - NOAA – Data kódována do 10ti bitů – Data v podobě LAC (Local Area Coverage), GAC (Global Area Coverage - méně podrobná než LAC)

• Z družic NOAA – sledování globálních změn

Pasivní přístroje –polární družice Landsat

• Původní název ERTS (Earth Resource Technology Satellite) • Slunečně synchronní dráha _ výška 915 km u Landsat 1, 2, 3 – periodicita stejného přeletu 16 dní, 705 km – Landsat 4 – periodicita 18 dní

Pasivní přístroje –polární družice Landsat • MSS (Multispectral Scanner) – 4 spektrální pásma, šířka záběru 185 km, radiometrické rozlišení 6 bitů, RS 80 m – 4.: 0.5 – 0.6 m - zelené – pro vodní objekty, tvary dna, rozsah sněhové pokrývky – 5.: 0.6 – 0.7 m - červené – vodní objekty, půda, komunikace, vegetace (spolu s IR) – 6.: 0.7 – 0.8 m - blízké IR – odlišení vody, aplikace s vegetací a geologii – 7. 0.8 – 0.11 m - blízké IR jako 6. pásmo

Pasivní přístroje –polární družice Landsat • Skener TM (Thematic Mapper) –příčné skenování – Od Landsatu 4 - RS 30 m, TIR 120 m • 1.: 0.45 – 0.52 m - modré – malý kontrast, vliv rozptylu v atmosféře– k pobřežnímu mapování, identifikace antropogenních útvarů – • 2.:0.52 – 06 m - zelené - vliv rozptylu v atmosféře atmosférického zákalu – mapování výskytu zelené vegetace • 3.: 0.63 – 0.69 m – červené - průběh komunikací, ploch bez vegetace a antropogenních útvarů – spolu s IR odlišení zelené vegetace • 4.: 0.76 – 0.90 m - blízké IR – pro spektrální vegetační indexy

Pasivní přístroje –polární družice Landsat • 5.: 1.55 – 1.75 m - stř.IR – vegetační studie, vlhkost půdy – odlišení sněhové pokrývky od mraků • 6.: 10.4 – 12.5 m - TIR – záznam teplotního vyzařování – souvisí s vlhkostí – lze zjišťovat teplotní stres rostlin, v zastavěných plochách teplotní znečištění – používá se ke kvalitativnímu vyhodnocování – RS 120 m • 7.: 2.08 – 2.35 m - důležité pro geologické aplikace – řada minerálů a hornin – specifické zářivé vlastnosti – rozlišení vegetace obtížnější

Pasivní přístroje –polární družice - Landsat • Landsat 6 – havárie • Landsat 7 – ETM+ Advanced TM – u 6. pásma – 60 m – Panchromatické pásmo 15 m Od jara 2003 nejsou dodávána data – nahrazena daty družice Terra /ASTER

Pasivní přístroje –polární družice SPOT

1986 – SPOT 1, (1990 – SPOT 2, 1993 – SPOT 3, 1998 – SPOT 4, SPOT 5) Časová RS - 26 dní Výška 822 km, inklinace dráhy 98° Elektronické skenery HRV (High Resolution Visible)

Pasivní přístroje –polární družice SPOT • HRV – 2 multispektrální skenery – podélné skenování – každý zaznamenává území o šířce 60 km od průmětu dráhy letu - s překryvem 3 km- 1 řádka 6000/3000 pixelů – odklon +- 27 ° • PAN režim – 0.51 – 0.75 m – RS 5x5 m (vypočítané ze dvou s polovičním překryvem -RS =2.5m) • XS (multispektrální režim) – RS 20 x 20 m, 8 bitů – 0.50 – 0.50 m - zelené – – 0.61 – 0.68 m – červené – 0.79 – 0.89 m – blízké IR

Pasivní přístroje –polární družice SPOT

• Díky schopnosti náklonu – možnost tvorby DMT • Použití : využití půdy, odlišení zástavby, vodních ploch, zelené vegetace • Z XS dat – data v barevné syntéze ve falešných barvách • Kombinace s PAN – zvýšení prostorové rozlišovací schopnosti

Pasivní přístroje –polární družice - IRS Indian Remote Sensing Satellite IRS • Od roku 1988 – IRS-1A, IRS-1B, IRS-1C, IRS-P2, IRS-P3 • Zařízení – LISS-1, LISS-2, LISS II, WiFS, LISS III, Pan= RS 5.8 m • IRS-1C – poskytuje odchylku +- 2.5° stereoskopické dvojice

Pasivní přístroje –polární družice špionážní

• Družicový systém CORONA – 1960 – 1972 – Série družic na subpolární dráze s inklinací 77° – Výška letu 200 km – 800 km – délka letu 1 den až 16 dní – Černobílé fotografie, i barevné a IR – RS 12 m až 2 m – Část SSSR a Evropy a Asie – Archiv ve správě USGS _ internet

Pasivní přístroje –polární družice – JERS-1

• Japonská družice – radar + 2 optické senzory – OPS – 7 pásem 0.52 – 2.40 m • RS 18 x 24 m • Lze pořídit stereodvojice ve směru dráhy letu – výchylka 15.3° před a za nadir

Pasivní přístroje – družice s velmi vysokým rozlišením - VHR

• Very High Resolution 1999: IKONOS - 3 VIS a 1 IR pásma RS = 4m, 1 PAN= 1m, 11 bitů 2000: EROS – PAN 1.8 m 2001: QuickBird 3 V a 1 IR – RS =2.4m PAN= 0.6 m 2008 : GeoEye, 0.5m

Pasivní přístroje – družice s velmi vysokým rozlišením - VHR

• IKONOS

Pasivní přístroje -Hyperspektrální data - až stovky spektrálních pásem • 0.38 and 2.55 µm lze dělit až na 217 intervalů, po 10 nanometrech (0.01 µm) • detektory pro VNIR (blízké IR) silikonové mikročipy, • Indium-Antimon (InSb) pro Short Wave InfraRed (SWIR, mezi 1.0 a 2.5 µm) • lze vykreslit spektrální křivky odrazivosti

Pasivní přístroje -Hyperspektrální data



Aktivní přístroje - radary • Aktivní DPZ – radar je zdroj a přijímač zároveň • Měření v oblasti MW • Prochází oblačností, mlhou, tmou • MW je citlivé na drsnost povrchu a vlhkost: – Vyšší vlhkost, vyšší drsnost a látky s vysokou dielektrickou konstantou mají velkou odrazivost

Aktivní přístroje - radary -měření

Aktivní přístroje - radary -měření Měření v šikmém směru v závislosti na čase

Aktivní přístroje - radary -měření rg rozlišení na Zemi – závisí na šikmém rozlišení a úhlu dopadu rs rozlišení v šikmém směru

Aktivní přístroje - radary -měření • Měření v šikmém směru a jeho dopad na velikosti objektů v různé vzdálenosti od průmětu letu

Aktivní přístroje - radary -měření • Převrácení objektu na obrazu

fotografie

radarová data

Aktivní přístroje - radary -měření • Problém terénních nerovností

Aktivní přístroje - radary -měření • Layover – překryv – dochází k součtu signálů z plochy před terénní nerovností a části vyvýšeného místa = velký odraz • Weak return – malý odraz z odvrácené strany terénní nerovnosti • Shadow – plochy, odkud není žádný odraz , jsou skryty • Forshortening – zhuštění zpětného rozptylu – velký odraz z velké plochy v krátkém časovém okamžiku – na malém místě obrazu

Aktivní přístroje - radary • Druhy radarů podle antény: • se skutečnou aperturou – RAR – azimutové rozlišení – dáno podílem vlnové délky  a skutečné délky  antény • Se syntetickou aperturou – SAR – azimutové rozlišení je upraveno uplatněním Dopplerova principu

Radarová data -radary

(Space-borne radars) družicové radary Jako první vypuštěn SeaSat v 1978, L pásmový radar, šířka záběru (Swath width) 100 km, polarizace HH, rozlišení na Zemi (Ground Resolution) 25 m x 25 m • Shuttle Imaging Radar, SIR-A, SIR-B, SIR-C • The European Space Agency(ESA) 1991: ERS - 1, 1995 - ERS –2, 2002 - ENVISAT • 1992 japonský JERS –1 • 1995 Radarsat (Kanada) • 2008 TerraSar X, rozlišení 1m

Radarová data • Death Valley Seasat L-band radar bílá místa = forshortening nebo overlay

Radarová data •EGYPT – geologie - plutony levý obraz: SIR-A radar pravý obraz: Landsat

Radarová data

Geologic ký zlom

Ukázky družicových dat

Meteosat, kanály MSG 1, 4, 5

Ukázky družicových dat Rapid Eye, rozlišení 5m


Landsat MSS


Landsat TM pásma 4,5,3

Ukázky družicových dat Peru, Terra/Aster (rozlišení 15m)

Ukázky družicových dat Peru QuickBird2, (2004,2006) rozlišení 0.65m (2.4m)

Ukázky družicových dat QuickBird, panchro rozlišení 0.65m (jižně od Mělníka)

Ukázky družicových dat QuickBird, multispektrální snímek, rozlišení 2.4m, staré meandry západně od Terezína

Ukázky družicových dat SPOT, rozlišení 10m, povodně na Dyji, 2002


Vlevo- ortofoto, vpravo- snímek z družice QuickBird s využitím IR pásma; viditelné stopy archeologického naleziště (zemnice, odpadní jámy aj.)


Těšetice ,Znojmo KH7-29, 4. 6. 1966, americký špionážní družicový systém Corona; viditelný paleolitický rondel


Landsat TM 4,5,3 kombinace (vlevo, 29.8.1990) aTerra/ Aster 3N,4,2 (vpravo,28.5.2002), sezónní změny


Výsledky klasifikace (isocluss): TM 2,3,4,5,7 (vlevo) a Aster 1,2,3N,4,1/4(5+6+7+8)

Ukázky družicových dat ČR- Terra/Aster a výsledek zpracování digitálního modelu terénu a družicových stereoskopických dat

Ukázky družicových dat Irák/Erbil Urbanismus QuickBird2, (2006) pansharpenning, rozlišení 0.65m

Dálkový průzkum Země - DPZ

Recommend Documents