Univerzita Palackého v Olomouci. Přírodovědecká fakulta Katedra geografie. Diplomová práce

Univerzita Palackého v Olomouci Přírodovědecká fakulta Katedra geografie

Diplomová práce

Grafická prezentace základů Dálkového průzkum a jeho využití v geovědních disciplínách (pomůcka ve výuce zeměpisu na SŠ)

Vedoucí diplomové práce: doc. RNDr. Miroslav VYSOUDIL, CSc.

Olomouc 2006

Michaela DRVOTOVÁ

Prohlašuji, že jsem zadanou diplomovou práci řešila sama a že jsem uvedla veškerou použitou literaturu.

Olomouc, 28. srpna 2006

………………………….. podpis

Obsah

str.

1. Úvod 2. Cíl práce 3. Metodika zpracování 4. Pojetí dálkového průzkumu 5. Historie dálkového průzkumu 6. Princip dálkového průzkumu 6.1 Elektromagnetické záření 6.2 Elektromagnetické spektrum 6.3 Změny záření v atmosféře 6.4 Elektromagnetické záření a jeho interakce se zemským povrchem 6.5 Pasivní a aktivní dálkový průzkum 7. Pasivní dálkový průzkum 7.1. Nosiče 7.2. Rozlišení v DP 7.2 1. Spektrální rozlišení 7.2.2. Radiometrické rozlišení 7.2.3. Časové rozlišení 7.2.4. Prostorové rozlišení 7.3 Multispektrální snímkování 7.4 Termální snímkování 7.5 Geometrické deformace snímku 7.6 Meteorologické satelity 7.7 Satelity pro výzkum krajinné sféry 7.8 Oceánografické satelity 7.9 Ostatní senzory 7.10 Příjem, přenos a zpracování dat 8. Aktivní dálkový průzkum 8.1. Radar 8.2. Rozlišení 8.3. Deformace radarového snímku 8.4. Vlastnosti snímku 8.5. Letadlové radarové systémy 8.6. Družicové radarové systémy 9. Zpracování snímků 9.1 Vizuální interpretace 9.2 Digitální zpracování 9.3 Integrace souborů dat 10. Geovědní disciplíny využívající data dálkového průzkumu 10.1 Kartografie a GIS 10.2 Fyzická geografie 10.2.1 Meteorologie 10.2.2 Hydrologie 10.2.3 Geomorfologie 10.2.4 Geologie 10.3 Socioekonomická geografie 10.3.1 Zemědělství 10.3.2 Lesnictví 10.3.3 Ekologie

2 3 4 5 6 7 7 7 8 9 10 11 11 12 12 12 13 13 14 15 16 17 19 21 22 23 25 25 27 28 29 30 31 33 33 35 36 38 38 38 38 38 39 39 39 40 40 40

11. Příklady aplikací dat dálkového průzkumu 11.1 Kartografie a GIS 11.2 Fyzická geografie 11.2.1 Meteorologie 11.2.2 Hydrologie 11.2.3 Geomorfologie 11.2.4 Geologie 11.3 Socioekonomická geografie 11.3.1 Zemědělství 11.3.2 Lesnictví 11.3.4 Ekologie 12. Využívání dat dálkového průzkumu v geovědních disciplínách v ČR 13. Možnosti využití dat DPZ ve výuce zeměpisu na SŠ 14. Závěr 15. Seznam použité literatury Summary Příloha

41 41 41 41 42 45 46 48 49 50 52 53 54 55 56

1. Úvod Téma je zpracováno na takové úrovni, aby jej bylo možné využít ve výuce geografie na středních školách. Textová část slouží jako příručka k prezentacím, které byly zpracovány v prostředí PowerPoint. V prezentacích je kladen důraz na schémata a obrázky, text je heslovitý. Komentáře ke schématům a obrázkům jsou obsaženy v textové příručce s odkazem na příslušný snímek v prezentaci. Prezentace jsou koncipovány tak, aby orientace v nich byla snadná a rychlá. K tomuto účelu slouží hypertextové odkazy v podobě textu nebo tlačítek akcí.

2

2. Cíl práce Cílem diplomové práce je vypracovat v textové, ale i grafické podobě přehled základů dálkového průzkumu Země. Následně pak vypracování přehledu možností využití této metody při současném studiu krajinné sféry, životního prostředí a zvolení vhodných příkladů aplikací dat dálkového průzkumu v geovědních disciplínách (geografické vědy, geologie).

3

3. Metodika zpracování K úspěšnému vytvoření vlastních prezentací bylo zapotřebí prostudovat dostupnou literaturu a internetové zdroje, týkající se dálkového průzkumu Země. Poté byla vytvořena textová část a prezentace v prostředí PowerPoint. Schémata v prezentacích jsou použita z kanadského serveru Canada centre for remote sensing. Tato schémata byla použita zejména pro jejich jednoduchost a názornost.

4

4. Pojetí dálkového průzkumu Země Jestliže jste slyšeli termín dálkový průzkum Země, možná jste se sami sebe ptali „Co to znamená?“. Dálkový průzkum je v podstatě nám známá aktivita, kterou běžně denně provádíme. Když se díváte na obrazovku monitoru, aktivně provádíte dálkový průzkum. Vyzařované záření z obrazovky monitoru urazí určitou vzdálenost než je zachyceno čidlem (vaše oči) a je tudíž od senzoru „vzdálené“ a můžeme hovořit o „dálkovém průzkumu“. Každé oko pak pošle signál zpracovateli (váš mozek), který informace vyhodnotí a utřídí. Všechny smyslové podněty, které nejsou zprostředkovány přímým dotykem získáváme prostřednictvím dálkového průzkumu. Definice dálkového průzkumu zní: „Dálkový průzkum Země je věda zabývající se získáváním informací o zemském povrchu bez vlastního kontaktu senzorů s ním. Toto je umožněno snímáním a nahráváním odraženého nebo vyzářeného záření a následným zpracováním, analýzou a aplikací získaných informací.“ Pro dálkový průzkum je důležitá vzájemná interakce mezi dopadajícím zářením a povrchem. Různé druhy povrchů ovlivňují záření různě. Prostřednictvím dálkového průzkumu tak můžeme detailně studovat jednotlivé typy povrchů. Tento fakt je znázorněn i na schématu (snímek č.4). Následující schéma použijeme i pro popis fungování dálkového průzkumu. Jak již bylo řečeno je pro dálkový průzkum důležité elektromagnetické záření. Záření vychází z určitého zdroje (A). Zdroj záření je tedy prvním požadavkem pro uskutečnění dálkového průzkumu. Než záření dopadne na námi studovaný typ povrchu, prochází atmosférou, která též ovlivňuje jeho vlastnosti. Tato interakce se může projevit i podruhé než záření již odražené od povrchu dorazí k senzoru. Jakmile záření dopadne na povrch dochází opět vlivem interakce s povrchem k ovlivnění jeho vlastností. Na této interakci se podílí jak vlastnosti povrchu tak i vlastnosti dopadajícího záření. Záření pozměněné vlastnostmi povrchu je zachyceno a zaznamenáno senzorem, který s ním není v přímém kontaktu. Energie zaznamenaná senzorem je následně v elektronické formě přenesena k přijímači zpracovací stanice. Zde jsou data zpracována tak, aby vznikl snímek. Obraz je následně interpretován a analyzován tak, abychom z něj vytáhli co nejvíce informací o ozářeném povrchu. Zakončením celého procesu je aplikace informací, jenž jsme o povrchu získali. Tyto informace nám mohou pomoci lépe porozumět danému typu povrchu, také můžeme jejich prostřednictvím získávat nové informace, nebo je využít při řešení konkrétních problémů.

5

5. Historie dálkového průzkumu Počátky dálkového průzkumu spadají do období před první světovou válkou. Jako první bylo využíváno letecké snímkování. První vojenský letecký průzkum provedl Francouz Marionet v severní Africe v roce 1910. Letecký průzkum byl pak využíván během první světové války a během druhé světové války se dále zdokonaloval. V období studené války se Spojené státy americké rozhodly vyrábět pozorovací družice Země, aby měly pod kontrolou zejména území Sovětského svazu. Výroba vojenských družic pod kódovým označením „Corona“ začala za přísného utajení v březnu 1955. První družice byla vypuštěna 31.1. 1961 a do roku 1972, kdy byl tento program ukončen, se jich na oběžné dráze Země nacházelo více než sto. Družice po splnění úkolu shazovali na zem filmy, jenž byly zachycovány letadly. V roce 1957 vypustil Sovětský svaz svou první družici, Sputnik 1. Počet kosmických letů spojených s pozorováním Země začal od té doby prudce stoupat. První americká meteorologická družice Tiros -1 byla vypuštěna v roce 1960. V roce 1972 ji pak následovala první civilní pokusná pozorovací družice ERTS, jenž byla později přejmenována na Landsat. Tyto satelity jsou dodnes využívány pro výzkum krajinné sféry. Od osmdesátých let docházelo k prudkému rozvoji dálkového průzkumu. Byly vypuštěny francouzské družice SPOT, americké NOAA a GOES a satelity řady ERS. Dnes má věda, administrativa i ekonomika k dispozici velké množství dat dálkového průzkumu, bez nichž se již v některých oborech nelze obejít. Přesto však jejich používání ještě není samozřejmostí.

6

6. Princip dálkového průzkumu 6.1 Elektromagnetické záření Abychom mohli studovat zemský povrch prostřednictvím dálkového průzkumu, potřebujeme zdroj energie, který ozařuje námi zkoumaný povrch. Zdroj záření nepotřebujeme v případě, že objekt je sám zdrojem energie. Tato energie se označuje jako elektromagnetické záření a přichází k Zemi z vesmíru. Elektromagnetické záření je tvořeno elektrickým magnetickým polem. V elektrickém poli kmitají elektrické vlny, v magnetickém poli pak vlny magnetické a oba typy vln jsou na sebe navzájem kolmé (snímek č. 10). Hlavními vlastnostmi elektromagnetického záření jsou vlnová délka a frekvence. Pro dálkový průzkum má rozhodující význam vlnová délka (snímek č. 11). 6.2 Elektromagnetické spektrum Elektromagnetické spektrum (snímek č. 13) roste od kratších vlnových délek (gama záření) k delším vlnovým délkám (mikrovlny a rádiové vlny). Pro dálkový průzkum jsou důležitá a použitelná tato spektra: •

ultrafialové záření (UV) – záření s nejkratší vlnovou délkou od 10 do 400 nm, kterou lze pro dálkový průzkum použít. Toto záření se nachází za fialovou částí viditelného záření – odtud je odvozen i jeho název. Z hlediska dálkovém průzkumu lze UV záření využít v geologii. Některé horniny a minerály světélkují nebo vyzařují viditelné záření když jsou ozářeny právě ultrafialovým zářením.

•

viditelné záření – je to ta část spektra, kterou jsme schopni zachytit okem. Jedná se jen o malý zlomek spektra. Viditelné záření se nachází v rozmezí vlnových délek 400 až 900 nm. Záření s nejdelší vlnovou délkou je červené, s nejkratší fialové.

•

infračervené záření - infračervená (IR) oblast spektra zaujímá rozmezí vlnových délek v rozsahu přibližně od 1 µm do 1 mm (tato část spektra je více než 100-krát širší než viditelná část). Infračervená oblast spektra se dělí do dvou kategorií. Toto dělení je založené na rozdílných vlastnostech záření a rozlišuje odražené a tepelné infračervené záření. Odražené infračervené záření

7

má velmi podobné vlastnosti jako záření viditelné části spektra a rozmezí jeho vlnových délek je 1 µm až 3 µm. Tepelné infračervené záření je odlišné od viditelné části spektra a jedná se v podstatě o záření vydávané zemským povrchem ve formě tepla. Tepelné záření zaujímá oblast vlnových délek 3,0 µm až 1 mm. •

mikrovlny – zaujímají část spektra o vlnových délek od 1 cm po 1m. Kratší vlnové délky mají vlastnosti podobné tepelnému infračervenému záření. Delší vlnové délky se blíží vlnovým délkám užívaných pro radiové vysílání. V současnosti se tato část spektra stává velmi důležitou pro dálkový průzkum.

6.3 Změny záření v atmosféře Předtím, než je záření zachyceno senzory, a je tak využito pro dálkový průzkum, prochází atmosférou. Při průchodu atmosférou se sluneční záření mění. Intenzita záření se zmenšuje jeho pohlcováním (absorpcí) a jeho kvalita se mění rozptylem. Rozptylem rozumíme takovou změnu, kdy se původně určitým směrem postupující paprsky začnou šířit všemi směry. K rozptylu záření dochází na molekulách plynů a na tuhých a kapalných částicích. Záření se šíří od částic tak jako by ony byly zdrojem záření (snímek č. 15). Intenzita rozptylu závisí na několika faktorech. Především na vlnové délce záření a na množství molekul plynů a částic. Rozlišujeme tři typy rozptylu: •

Molekulární rozptyl - k molekulárnímu rozptylu dochází na molekulách a atomech plynů (vzduchu). Při molekulárním rozptylu dochází ke změnám ve spektrálním složení. V rozptýleném záření převládá spektrum kratších vlnových délek, protože toto spektrum je rozptylováno více než záření ostatních vlnových délek. Převládá energie fialových a modrých paprsků nad energií oranžových a červených. Tímto se vysvětluje i modrá barva oblohy.

•

Aerosolový rozptyl - rozptyl na kapkách a pevných částicích, které mají přibližně stejnou velikost jako je vlnová délka záření. Ovlivňuje spíše spektrum delších vlnových délek než molekulární rozptyl, ale není tak závislý na vlnové délce jako molekulární rozptyl.

8

•

Difúzní odraz - k difúznímu odrazu dochází při interakci slunečního záření s částicemi většími než je vlnová délka záření (většími než 1,2 µm). V tomto případě nenastává rozptyl a záření se odráží na všechny strany beze změn ve spektrálním složení. Difúzní odraz způsobuje, že mlhu a mraky vidíme bíle, protože energie modrého, zeleného a červeného záření jsou odráženy stejně.

Pohlcování (snímek č. 16) má výrazně selektivní charakter a podílí se na něm především vodní páry a plynné složky vzduchu (dusík, kyslík, ozon a oxid uhličitý). Vodní páry a oxid uhličitý pohlcují záření v infračervené části spektra. Kyslík pohlcuje především záření krátkých vlnových délek v ultrafialové části spektra. Ozon pohlcuje ultrafialové záření vlnových délek kratších než 0,290 µm. Pro dálkový průzkum je použitelné záření o vlnových délkách, které jsou v atmosféře nejméně pohlcovány. 6.4 Elektromagnetické záření a jeho interakce se zemským povrchem Sluneční záření, které není v atmosféře pohlceno ani rozptýleno dopadá na zemský povrch. Při interakci se zemským povrchem může být záření pohlceno, odraženo nebo dochází k transmisi. Záření může být modifikováno jedním nebo kombinací tří výše uvedených způsobů. Typ povrchu a vlnová délka záření určují v jakých poměrech dochází ke změnám záření (kolik záření je pohlceno, kolik se odrazí a kolik projde). Každý typ povrchu má tak své typické spektrální chování. Například zdravé listy rostlin ( snímek č. 18) odrážejí nejvíce blízké infračervené záření a absorbují záření viditelné, zatímco voda naopak absorbuje blízké infračervené záření a viditelné odráží. Pohlcení (absorpce) nastává, když je záření pohlceno povrchem. Voda například nejvíce pohlcuje záření v červené a infračervené části spektra. Míra absorpce záření závisí i na obsahu rozpuštěných sedimentů ve vodě (snímek č. 19). Voda s vyšším obsahem sedimentů pohlcuje infračervené záření více, než voda bez sedimentů. K transmisi dochází v případě, že záření povrchem projde. K transmisi dochází zejména u listů rostlin (snímek č. 18). Kolik záření listem projde závisí především na tloušťce listu. Nejvíce prochází viditelné záření kolem vlnových délek 550 nm (tj. energie zeleného záření), dále červené a infračervené záření v rozmezí vlnových délek 700 – 800 nm.

9

K odrazu dochází je-li záření od povrchu odraženo. Odražené záření je tak zářením využívaným pro dálkový průzkum. Jestliže se záření odrazí od povrchu v jednom směru, hovoříme o zrcadlovém odrazu (snímek č. 20). Difúzní odraz pak nastane když je plocha nerovná a záření se odrazí od plochy všemi směry (snímek č. 21). Většina zemských povrchů odráží záření v rozmezí mezi dokonalým zrcadlovým a dokonalým difúzním odrazem. O tom, jak se nám povrch bude jevit rozhoduje i vlnová délka dopadajícího záření. Při dopadu záření, jehož vlnová délka je menší než velikost částic tvořících povrch (např. zrnka písku), bude převládat difúzní odraz. Naopak při dopadu záření s větší vlnovou délkou než je velikost částic, převládá odraz zrcadlový. 6.5 Pasivní a aktivní metody dálkového průzkumu Podle zdroje elektromagnetického záření se metody dálkového průzkumu dělí na pasivní a aktivní. Pasivní metody (snímek č. 23) využívají jako zdroj energie Slunce. Senzory potom zaznamenávají buď odražené viditelné záření nebo záření, které je povrchem absorbováno a následně vyzářeno v podobě infračerveného tepelného záření. Odražené záření může být zaznamenáváno pouze ve dne, kdy je povrch ozářen Sluncem. Naopak tepelné záření lze zaznamenat i v noci, neboť objekty jsou schopny vyzařovat záření nezávisle na přítomnosti zdroje záření. Záleží však také na intenzitě vyzařovaného záření. Ta musí být tak silná abychom mohli záření registrovat. Aktivní metody (snímek č. 24) využívají takové senzory, které jsou samy zdrojem záření. Senzor pak zachycuje zpětně odražené záření od zemského povrchu. Příkladem takového senzoru je radar. Výhodou aktivních metod je, že lze provádět snímkování bez ohledu na denní dobu a zachytíme i takové vlnové délky, které dostatečně neposkytuje sluneční záření. Jedná se především o mikrovlny. Dále aktivní metody umožňují ovlivnění způsobu ozáření povrchu.

10

7. Pasivní dálkový průzkum 7.1 Nosiče Poté, co elektromagnetické záření projde atmosférou a odrazí se od zemského povrchu, je jeho energie zaznamenána senzorem. Stejným způsobem se zaznamenává i energie záření vyzářeného vyzářené. Senzory pro dálkový průzkum mohou být umístěny na nosičích na zemi, ve vzduchu i ve vesmíru. Senzory umístěné na zemi se nacházejí vždy na nějaké nosné konstrukci (snímek č. 27) a slouží k velmi detailnímu studiu typu povrchu. Takto získané snímky můžeme také porovnávat se snímky pořízenými z letadla nebo satelitu a lépe tak snímek analyzovat. Senzory nacházející se ve vzduchu jsou ty, které jsou v zemské atmosféře (snímek č. 28). Většinou jsou tyto senzory umístěny na letadlech, příležitostně i na helikoptérách. Letecké snímkování poskytuje detailní snímky a slouží ke sbírání dat o jakémkoli typu povrchu. Ve vesmíru je dálkový průzkum realizován pomocí jednak senzorů umístěných na raketoplánu (snímek č. 30), jednak pomocí satelitů, které jsou k tomuto účelu využívány běžněji. Satelity jsou objekty obíhající kolem Země po orbitálních drahách. Poskytují nám tak opakované záznamy zemského povrchu. Typy orbitálních drah: •

geostacionární – satelity pohybující se po této oběžné dráze se nacházejí v relativně neměnné pozici nad rovníkem (snímek č.31). Monitorují stále stejnou část zemského povrchu, protože jejich rychlost je přizpůsobená k rychlosti rotace Země a pohybují se přibližně ve výškách kolem 36 000 km. To umožňuje nepřetržité monitorování určitých oblastí. Po geostacionární oběžné dráze se pohybují například meteorologické satelity. Některé meteorologické satelity jsou díky vysoké výšce schopny monitorovat počasí na celé polokouli.

•

blízká polární – satelity, které se pohybují po této oběžné dráze, monitorují zemský povrch v severojižním (poledníkovém) směru (snímek č. 32). Oběžná dráha má sestupnou (od severu k jihu) a vzestupnou (od jihu k severu) fázi. Je-li dráha synchronní se Sluncem, znamená to, že satelit snímá danou oblast zemského povrchu vždy ve stejném místním slunečním čase.

11

7.2 Rozlišení v DP 7.2. 1 Spektrální rozlišení Spektrální rozlišení je založeno na spektrálním chování jednotlivých typů povrchů. Ke studiu různých typů povrchů jsou používány senzory s odlišnou rozlišovací schopností. Například při rozlišování vodních ploch od vegetace stačí k jejich rozlišení senzory s menší rozlišovací schopností. Stačí použít větší rozsah vlnových délek ve viditelné a blízké infračervené části spektra. Pokud ovšem budeme mapovat výskyt různých druhů hornin, musíme použít daleko užší rozsahy vlnových délek abychom horniny od sebe mohli odlišit. V tomto případě pak používáme senzory s vyšší spektrální rozlišovací schopností. Spektrální rozlišovací schopnost senzorů popisuje, jak jemné rozpětí vlnových délek je senzor schopen rozlišit. Spektrální rozlišení snímku je ovlivněno i typem použitého filmu. Černobílý film zaznamenává celou viditelnou část spektra. Znamená to, že různé vlnové délky viditelné části spektra nejsou od sebe rozlišeny. Barevný film je také citlivý na odráženou energii ve viditelné části spektra, ale na rozdíl od černobílého filmu má vyšší spektrální rozlišení a je tudíž schopen zaznamenat jednotlivé vlnové délky ve viditelné části spektra. Film je citlivý na odraženou energii odpovídající vlnovým délkám modré, zelené a červené části spektra. Mnoho systémů dálkového průzkumu zaznamenává energii několika vlnových délek

v různých

k multispektrálním

spektrálních senzorům.

rozlišeních. Pokročilé

Takové

multispektrální

systémy senzory

jsou se

řazeny nazývají

hyperspektrální senzory. Tyto senzory jsou schopny rozlišit stovky úzkých spektrálních pásem ve viditelné a infračervené části elektromagnetického spektra. Velmi vysoké spektrální rozlišení nám tak umožní rozeznat i jemné rozdíly mezi jednotlivými částmi povrchu založené na jejich spektrální „odpovědi“ v jednotlivých pásmech. 7.2.2 Radiometrické rozlišení Zatímco

uspořádání

pixelu

popisuje

prostorovou

strukturu

obrázku,

radiometrické charakteristiky popisují skutečné množství informací, obsažených ve snímku. Citlivost filmu nebo senzoru k velikosti elektromagnetického záření (energie) určuje jeho radiometrické rozlišení a popisuje jeho schopnost rozlišit velmi nepatrné rozdíly odraženého nebo vyzářeného záření. Údaje o snímku znázorňují kladná digitální čísla, která mohou mít hodnoty od nuly do vybrané mocniny čísla dvě. Rozsah odpovídá počtu bitů použitých pro 12

kódování čísla v binárním formátu. Maximum dostupných úrovní jasu tak závisí na počtu bitů použitých při znázornění zaznamenané energie. Například pokud použije senzor pro záznam energie 8 bitů tak bude dostupných 256 digitálních hodnot v rozsahu od 0 do 255 (28 =256). Když použije pouze 4 bity, pak bude dostupných pouze 16 hodnot v rozsahu od 0 do 15 a radiometrické rozlišení tak bude menší. Data, která snímek obsahuje, jsou zobrazena pomocí odstínů šedi. Číslice 0 pak reprezentuje černou barvu a maximální hodnota barvu bílou (například 255 u 8-bitového záznamu).

Srovnáme-li

v rozlišitelnosti

2-bitový

jednotlivých

a

detailů,

8-bitový což

snímek,

závisí

právě

uvidíme na

velký

jejich

rozdíl

rozdílném

radiometrickém rozlišení (snímek č.36). 7.2.3 Časové rozlišení Kromě prostorového, spektrálního a radiometrického rozlišení musíme při dálkovém průzkumu uvážit i rozlišení časové. Absolutní časové rozlišení se rovná periodě, kdy je přesně stejná oblast opět zaznamenána satelitem ze stejného úhlu. Tato perioda se tak rovná i době oběhu satelitu kolem Země. Nicméně, díky určité míře překrytí záběrů ze sousedních satelitů a zvyšování tohoto překrytí s rostoucí zeměpisnou šířkou, jsou určité oblasti Země snímané častěji. Tím pádem skutečné časové rozlišení závisí na míře překrytí, zeměpisné šířce a vlastnostech satelitu. Schopnost snímat stejné části zemského povrchu v různých časových intervalech je jedním z nejdůležitějších předpokladů pro využití dálkového průzkumu. Díky časovému rozlišení tak můžeme sledovat změny probíhající na zemském povrchu a jsme schopni určit, zda se jedná o změny přirozené (přirozené změny vegetačního krytu, záplavy) nebo indukované (odlesňování, urbanizace). 7.2.4 Prostorové rozlišení U dálkového průzkumu Země hraje velkou roli také vzdálenost senzoru od zemského povrchu. Tato vzdálenost určuje jednak celkovou rozlohu snímané části povrchu a závisí na ní také jak detailně bude tato část povrchu zaznamenána. V případě, že je senzor daleko od zemského povrchu, snímá větší oblast, ale méně detailně. Pro názornost si můžeme představit co vidí astronaut z raketoplánu a co pilot z letadla. Astronaut vidí velkou část povrchu, ale nerozliší například jednotlivé budovy, zatímco pilot jednotlivé budovy rozliší, ale vidí menší část povrchu. Stejný rozdíl uvidíme při porovnání satelitního a leteckého snímku. Detail rozpoznatelný na snímku závisí na 13

prostorovém rozlišení senzoru. Prostorové rozlišení odpovídá velikosti nejmenšího možného jevu, který lze na snímku rozeznat. Prostorové rozlišení u pasivního dálkového průzkumu záleží v první řadě na okamžitém zorném poli senzoru (snímek č. 39). Okamžité zorné pole odpovídá úhlové dohlednosti senzoru, která určuje oblast na zemském povrchu, jenž je snímána najednou v daném čase. Velikost snímané oblasti je určená násobením okamžitého zorného pole vzdáleností od zemského povrchu k senzoru. Tato oblast na zemském povrchu se nazývá rozlišovací buňka a určuje maximální prostorové rozlišení senzoru. Každý snímek se skládá z pixelů, které jsou nejmenšími jednotkami snímku. Pixel je pravidelný čtverec a představuje určitou oblast na snímku. Je nutné ovšem rozlišovat velikost pixelu od prostorového rozlišení snímku. Jestliže senzor má prostorové rozlišení 20 metrů a snímek z tohoto senzoru je zobrazen v plném rozlišení, pak každý pixel reprezentuje oblast na zemském povrchu o rozměrech 20x20 metrů. V tomto případě je velikost pixelu i prostorového rozlišení stejná. Avšak lze zobrazit i snímek s velikostí pixelu odlišnou od prostorového rozlišení. Snímky, na nichž jsou viditelné pouze rozsáhlé objekty mají hrubé (nízké) prostorové rozlišení (snímek č. 40). Na snímcích s jemným (vysokým) prostorovým rozlišením jsou viditelné i malé objekty (snímek č. 41). Například armádní senzory jsou konstruovány tak, aby měly velice jemné prostorové rozlišení k odhalení i malých objektů. Komerční satelity poskytují snímky s rozlišením od několika metrů po několik kilometrů. 7.3 Multispektrální snímkování Pomocí multispektrálního snímání zaznamenáváme elektromagnetické záření ve velmi širokém rozsahu vlnových délek. Mezi takové multispektrální senzory (MSS) patří skenery. Skenery mohou být umístěny jak na letadle, tak na satelitu. Podle metody snímkování rozlišujeme mechanooptické a elektrooptické skenery. Mechanooptické skenery (snímek č. 43) snímají zemský povrch po řádcích, které jsou orientované kolmo na směr pohybu skeneru. Každý řádek je snímán z jednoho konce na druhý díky otáčení zrcadel. Při pohybování skeneru vpřed se tak vytváří

dvojrozměrný

snímek

zemského

povrchu.

Odražené

nebo

vyzářené

elektromagnetické záření se rozdělí do několika spektrálních pásem (UV, viditelné, infračervené a tepelné záření), jenž jsou samostatně zaznamenávány. K tomu slouží řada detektorů, z nichž každý je citlivý na určitý rozsah vlnových délek a zaznamenává tak

14

elektromagnetické záření pro dané spektrální pásmo. Okamžité zorné pole a vzdálenost skeneru od zemského povrchu určují prostorové rozlišení (rozlišovací buňka). Úhlové zorné pole odpovídá míře zakřivení zrcadla a určuje šířku snímaného pásu. Zakřivení zrcadla je měřeno ve stupních. Letadlové skenery mají zakřivení zrcadel v rozmezí od 90° do 120°. Zatímco satelitním skenerům stačí k pokrytí široké oblasti díky velké vzdálenosti od zemského povrchu zakřivení mezi 10° až 20°. Elektrooptické skenery (snímek č. 44) se také pohybují vpřed, snímají zemský povrch po řádcích a vytvářejí dvojrozměrný snímek. Tyto skenery používají k záznamu místo otáčivých zrcadel lineární řadu detektorů. Každý detektor zaznamenává elektromagnetické záření z dané rozlišovací buňky a tak počet a zorné pole detektorů určují prostorové rozlišení skeneru. Každý detektor zaznamenává všechna spektrální pásma. Energie elektromagnetického záření je elektronicky a digitálně zaznamenána. Skenery mají proti napříč skenerům několik výhod. Lineární řada detektorů umožňuje snímání určité části zemského povrchu po delší dobu než je tomu u skenerů prvního typu. Tak můžeme zaznamenat více elektromagnetického záření vypovídajícím o vlastnostech povrchu a snímky mají větší radiometrické rozlišení. Protože detektory jsou pevná mikroelektronická zařízení, jsou menší, lehčí a jsou více spolehlivá. Bez ohledu na to jaký typ skenerů použijeme, multispektrální snímkování má mnoho výhod proti fotografickým metodám dálkového průzkumu. Spektrální rozsah fotografických systémů je omezen pouze na viditelnou a blízkou infračervenou část spektra, zatímco multispektrální systémy zaznamenají i tepelné záření. Data MSS systémů jsou zaznamenána elektronicky a prostřednictvím digitálního přenosu k přijímací stanici mohou být okamžitě zpracována v počítači. 7.4 Termální snímkování Senzory užívané pro dálkový průzkum jsou schopny zaznamenávat jak odražené záření, tak i záření vydávané zemským povrchem. Mnoho multispektrálních systémů (MSS) snímá záření v tepelné infračervené části spektra stejně tak dobře jako ve viditelné a odražené infračervené části. Termální senzory používají k pořizování snímků detektory citlivé na přímý kontakt fotonu s jejich povrchem a tak jsou citlivé vůči vydávanému termálnímu záření. Aby bylo omezeno ovlivnění záznamu vlastními termálními emisemi detektorů, detektory jsou ochlazené k teplotám blízkým nule. Termální senzory v podstatě měří

15

teplotu zemského povrchu a teplotní vlastnosti různých typů povrchů. Termální snímkování je typické pro mechanooptické skenery. Termální senzory používají jeden nebo více teplotních vzorů. Ty slouží pro porovnání se zaznamenaným zářením. Získaná data jsou zaznamenávána na film nebo magnetofonový pásek. Termální rozlišení současných senzorů dosahuje 0,1°C. Snímek (tzv. termogram) je zobrazený v úrovních šedi (snímek č. 46). Místa s vyššími teplotami jsou zobrazena ve světlých tónech a místa s nižšími teplotami v tmavých tónech. Atmosférický rozptyl tepelného záření je díky jeho relativně dlouhé vlnové délce minimální. Nicméně absorpce atmosférickými plyny rozděluje termální snímkování do dvou zvláštních oblastí – 3 až 5 µm a 8 až 14 µm. Energie záření se snižuje s rostoucí vlnovou délkou, proto mají termální senzory široké zorné pole. Tím je zajištěno, že k detektoru dorazí dostatečné množství energie nutné pro provedení spolehlivého měření. Prostorové rozlišení termálních senzorů je hrubé. Výhodou termálního snímkování je, že snímky lze pořizovat ve dne i v noci. Termální snímkování má široké možnosti praktického využití. Používá se například při mapování lesních požárů, při monitorování tepelných ztrát budov a v neposlední řadě při vojenských průzkumech. 7.5 Geometrické deformace snímku Snímky získané pomocí dálkového průzkumu, bez ohledu na to zda jsou získané pomocí multispektrálního skeneru na palubě satelitu nebo fotografickým systémem umístěným na palubě letadla, mají vždy různé geometrické deformace. Tato skutečnost je způsobena tím, že trojrozměrný zemský povrch znázorníme jako dvojrozměrný snímek. Všechny snímky tak podléhají určité formě geometrické deformace v závislosti na způsobu jakým jsou data získaná. Tyto deformace mohou být způsobeny různorodostí faktorů, mezi něž patří vlastnosti optiky senzoru, pohyb senzoru, nadmořská výška senzoru a jeho rychlost, typ reliéfu zemského povrchu, zakřivení a rotace Země. V případě leteckých snímků v podstatě získáme „momentku“ zemského povrchu. Objekty nacházející se přímo v nadiru (tj. přímo pod středem senzoru) budou mít viditelné pouze vrcholy, zatímco všechny ostatní objekty se budou „naklánět“ ze středu fotografie a tudíž budou mít viditelné vrcholy a strany. Čím jsou objekty vyšší nebo jsou vzdálenější od středu fotografie, tím budou jejich deformace větší.

16

Snímky pořízené elektrooptickým skenerem jsou podobné leteckým snímkům. Každý detektor v podstatě pořizuje „momentku“ rozlišovací buňky. Geometrické odchylky mezi řádky jsou pak způsobeny nepravidelnými odchylkami nadmořské výšky skeneru. Snímky z mechanooptických skenerů vykazují dva hlavní typy geometrických deformací (snímek č. 49). Také vykazují deformace vzniklé posunutím reliéfu a objekty se též „naklánějí“ z nadiru v každém skenovacím řádku. Deformace se opět zvyšují směrem k okrajům záběru. Další deformace je způsobena rotací zrcadel. Jak senzor snímá napříč každý řádek, vzdálenost senzoru od zemského povrchu se zvyšuje k okrajům záběru, což má za následek změny některých tvarů v důsledku vzdálenosti. Tato deformace se nazývá tangenciální změna měřítka. 7.6 Meteorologické satelity Patří mezi první satelity, které nebyly užívané pouze armádou. Monitorování počasí a jeho předpovídání se tak stalo jednou z prvních aplikací dálkového průzkumu v běžném životě. První meteorologický satelit TIROS-1 (snímek č. 6) byl vypuštěn v roce 1960 Spojenými státy americkými. Další satelity, obíhající Zemi po blízkých polárních orbitálních drahách byly vypuštěné během dalších pěti let a zaznamenávaly charakter počasí na celé Zemi. V roce 1966 pak NASA vypustila geostacionární satelit ATS-1 (snímek č. 53), který poskytoval snímky zemského povrchu a oblačnosti každou půlhodinu. Od tohoto data tak mohl být vývoj a chod počasí neustále sledován. Meteorologické satelity mají hrubé prostorové rozlišení a monitorují velké oblasti zemského povrchu. Časové rozlišení je však vysoké, protože satelity provádějí častá snímání zemského povrchu, vlhkosti vzduchu a oblačnosti. Tento fakt připouští monitorování globálních povětrnostních podmínek a umožňuje tak předpovídání počasí. GOES Systém satelitů GOES navazuje na řadu satelitů ATS. Tyto satelity byly navrženy NASA pro NOAA a poskytují Spojeným státům americkým snímky zemského povrchu a oblačnosti (snímek č. 55) a byly užívané meteorology pro monitorování a předpovídání počasí více než 20 let. Satelity řady GOES jsou součástí

17

celosvětové sítě meteorologických satelitů rozložených přibližně v rozestupu 70° zeměpisné délky kolem Země a poskytují tak celosvětové pokrytí. Satelity GOES se řadí mezi geostacionární satelity. Dvě generace GOES zaznamenávají záření jak vydávané zemským povrchem tak, od něj odražené. Z těchto měření pak můžeme odvodit atmosférickou teplotu, vlhkost, směr větrů a oblačnost. První generace satelitů zahrnovala satelity GOES – 1 až GOES – 7. Satelit GOES – 1 byl vypuštěn v roce 1975, satelit GOES – 7 pak v roce 1992. Kvůli jejich designu však byly tyto satelity schopny pořizovat snímky pouze malé procento času (přibližně pět procent). Druhá generace satelitů začala vypuštěním satelitu GOES – 8 v roce 1994 a proti satelitům první generace má řadu technických zdokonalení. Proto umožňují průběžné a častější monitorování Země. Snímkování probíhá zhruba každých patnáct minut. Tento nárůst časového rozlišení spolu s lepším radiometrickým a prostorovým rozlišením senzoru poskytuje včasné informace o změnách počasí a zlepšuje kvalitu dat pro předpovědi počasí. Snímky mají 10 – bitové radiometrické rozlišení a mohou být přímo přeneseny k uživatelským terminálům. NOAA Satelity řady NOAA také slouží mimo jiné k využití pro meteorologické účely (snímek č. 57). Tyto satelity se pohybují po oběžných drahách blízkých polárním, synchronních se Sluncem, asi 830 – 870 km nad zemským povrchem a navazují na řadu satelitů TIROS. Satelity NOAA poskytují doplňující informace ke geostacionárním meteorologickým satelitům GOES. Díky vzájemné spolupráci dvou satelitů je zabezpečeno to, že data pro jakoukoliv oblast Země nejsou více než šest hodin staré. Jeden satelit protíná rovník časně ráno ve směru od severu k jihu a druhý jej protíná odpoledne. Senzorem na palubě NOAA satelitů je radiometr AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Ten zaznamená záření ve viditelné, blízké infračervené a tepelné infračervené části elektromagnetického spektra. Šíře záběru je 3000 km a prostorové rozlišení snímku pořízeného z nadiru je 1,1 km. Ačkoli data ze senzoru AVHRR jsou využívána pro předpovídání a analýzu počasí, jsou vhodná i pro monitorování zemského povrchu. Na rozdíl od satelitů pro výzkum krajinné sféry mají však menší prostorové rozlišení. Lze je využít pro monitorovaní oblastních jevů jako je například monitorování přirozeného vegetačního krytu a zemědělsky obdělávané půdy

18

nebo mapování povrchové teploty moří. Snímky, které by pokrývaly větší oblast mohou být vytvořeny ze souborů dat z několika senzorů AVHRR. Další meteorologické satelity Satelity DMSP Spojené státy americké provozují meteorologický satelitní program označovaný jako DMSP ( Defense Meteorological Satellite Program). Tyto satelity se pohybují po oběžné dráze blízké polární. Na palubě satelitu je umístěn skener, který poskytuje dvakrát denně snímky zemského povrchu o šíři záběru 3000 km a v prostorovém rozlišení 2,7 km. Snímky jsou zachycené ve dvou spektrálních pásmech. První pásmo zaznamenává záření ve viditelné a blízké infračervené části spektra (0,4 – 1,1 µm), druhé pásmo pak zaznamenává záření v tepelné infračervené části spektra 10,0 – 13,4 µm). Unikátní vlastností tohoto senzoru je jeho schopnost pořizovat snímky ve viditelné části spektra i v nočních hodinách díky zaznamenání slabého světla antropogenního původu (např. velká města). Také lze monitorovat lesní požáry nebo aktivní vulkány. Meteosat a GMS Satelity Meteosat (snímek č. 60) provozují evropské státy sdružené v agentuře EUMETSAT. Geostacionární satelity Meteosat poskytují snímky ve třech spektrálních pásmech. Ve viditelné části spektra v rozmezí vlnových délek 0,4 až 1,1 µm s prostorovým rozlišením 25 km. Ve střední infračervené části spektra v rozmezí od 5,7 do 7,1 µm s prostorovým rozlišením 5 km a v tepelné infračervené části od 10,5 do 12,5 µm taktéž s rozlišením 5 km. Satelity řady GMS jsou též geostacionární a jsou provozovány Japonskem. Podobně jako satelity řady GOES zaznamenávají záření ve dvou spektrálních pásmech. V prvním pásmu ve vlnových délkách v rozmezí 0,5 - 0,75 µm a s prostorovým rozlišením 1,25 km a ve druhém pásmu v rozmezí 10,5 – 12,5 µm s prostorovým rozlišením 5 km. 7.7 Satelity pro výzkum krajinné sféry Ačkoli mnoho satelitů meteorologického systému je také využíváno pro monitorování zemského povrchu, nejsou přizpůsobeny pro jeho detailní mapování.

19

K těmto účelům slouží satelity určené pro výzkum krajinné sféry, k nimž patří Landsat a SPOT. Landsat První satelit zkonstruovaný pro monitorování zemského povrchu Landsat – 1 byl vypuštěn NASA v roce 1972. Landsat (snímek č. 63) byl navržen pro experimentální testování možnosti pořizování multispektrálních snímků zemského povrchu a od té doby tento velmi úspěšný program poskytuje snímky z několika Landsat satelitů. Původní program NASA byl v roce 1983 přemístěn do NOAA a v roce 1985 se stal komercionalizovaný a poskytuje data pro civilní využití. Díky již dlouhé existenci programu máme dostatečné množství dat usnadňujících dlouhodobé monitorování krajinné sféry. Všechny Landsat satelity se pohybují po oběžných drahách blízkým polárním a synchronních se Sluncem. První tři satelity se nacházejí ve výškách kolem 900 km a doba jejich oběhu je 18 dnů, zatímco později vypuštěné satelity se nachází ve výškách kolem 700 km a Zemi oběhnou za 16 dnů. Všechny Landsat satelity protínají rovník ráno, kdy jsou podmínky osvětlení povrchu optimální. Na palubě Landsat satelitů se nachází multispektrální skener (MSS) a TM skener. MSS snímá elektromagnetické záření ze zemského povrchu ve čtyřech spektrálních pásmech. Každé pásmo má prostorové rozlišení 60 x 80 metrů a radiometrické rozlišení 6 bitů. Snímání pomocí MSS bylo v roce 1992 nahrazeno používáním (tm) na satelitu Landsat 4. TM má několik zdokonalení oproti MSS, která zahrnují vyšší prostorové a radiometrické rozlišení, jemnější spektrální pásma (sedm namísto čtyř u MSS) a vyšší počet detektorů (šestnáct místo šesti u MSS). Prostorové rozlišení TM skeneru je 30 m a pro tepelné infračervené pásmo 120 m. Radiometrické rozlišení dosahuje 8 bitů. Data z TM i MSS skenerů jsou využívaná pro velké množství aplikací včetně monitorování stavu životního prostředí, mapování rozsahu změn v krajině (např. monitorování kácení lesů) SPOT Řada satelitů pro výzkum krajinné sféry SPOT (snímek č. 65) byla vypuštěna Francouzskou CNES (Centre National d’Études Spatiales) za podpory Švédska a Belgie. První satelit SPOT – 1 byl vypuštěn v roce 1986 a vždy s odstupem tří až čtyř 20

let byly vypuštěny další satelity. Všechny satelity jsou synchronní se Sluncem a pohybují se po dráze blízké polární ve výškách kolem 830 km a doba, za kterou je daná oblast snímána ze stejného úhlu je 26 dnů. SPOT prochází nad rovník kolem půl jedenácté dopoledne místního slunečního času. Satelity řady SPOT byly navrženy jako komerční satelity SPOT satelity jsou schopny zaostřit senzory až do 27° z nadiru. Tím je umožněno cílené monitorování určitých lokalit a zvyšuje se šance na získání snímků za jasného počasí. Také je umožněno stereoskopické pokrytí povrchu. Díky snímání stejné oblasti ze dvou různých úhlů jsme schopni vytvořit trojrozměrný model reliéfu a vizuální simulace. Snímky ze satelitů SPOT jsou využívány pro aplikace vyžadující velké množství prostorových detailů jako mapování měst. Snímky jsou vhodné i pro aplikace, které vyžadují časté monitorování (např. lesnictví a zemědělství) a v neposlední řadě pro tvorbu digitálních výškových modelů. 7.8 Oceánografické satelity Oceány pokrývají dvě třetiny zemského povrchu a hrají tak důležitou roli v klimatickém systému. Kromě toho jsou oceány domovem mnoha živých organismů, které jsou citlivé k znečištění a dalším vlivům člověka. I již zmíněné satelity mohou být využity pro oceánografické aplikace. V této kapitole jsou však popsány satelity navržené přesně k tomuto účelu. Nimbus – 7 Satelit Nimbus – 7 byl vypuštěný v roce 1978 a na jeho palubě byl senzor (CZCS) určený

k monitorování oceánů. Senzor monitoroval jeho barvu a teplotu

především v pobřežních zónách. Dostatečné prostorové a spektrální rozlišení umožnilo také monitorování imisí ve svrchních částech oceánu a určení vlastností materiálů vznášejících se ve vodě. Satelit je synchronní se Sluncem a pohybuje se po oběžné dráze blízké polární ve výšce 955 km. Rovníkem prochází v poledne místního času po vzestupné dráze a o půlnoci místního času po dráze sestupné. Senzor CZCS se skládá ze šesti spektrálních pásem ve viditelné, blízké infračervené a tepelné infračervené části spektra. První čtyři pásma jsou velice úzká, protože byla optimalizována pro detailní rozlišování rozdílů v energii odraženého 21

záření. Tím je umožněno monitorování koncentrací fytoplanktonu (snímek č. 68) a dalších vznášejících se pevných nebo kapalných částic ve vodě. CZCS senzor ukončil činnost v roce 1986. MOS První satelit z řady MOS byl vypuštěn Japonskem v únoru roku 1987 a byl následován dalším satelitem v únoru 1990. Tyto satelity jsou vybaveny třemi různými senzory. Mezi něž patří čtyř-kanálový multispektrální radiometr (MESSR), čtyřkanálový radiometr snímající ve viditelné a tepelné infračervené části spektra (VTIR) a dvou-kanálový radiometr snímající v mikrovlnné části spektra (MSR). MOS satelity se pohybují po běžné dráze ve výškách kolem 900 km a stejnou oblast snímají pod stejným úhlem jednou za 17 dnů. SeaWiFS SeaWiFS (snímek č. 71) je senzor umístěný na palubě kosmické lodi SeaStar. Zaznamenává záření v osmi spektrálních pásmech, které mají velmi úzké rozsahy vlnových délek. Byl vyvinut pro monitorování specifických procesů probíhajících v oceánech. Mezi něž patří monitorování cyklů uhlíku, dusíku a síry, monitorování primární produkce biomasy, fytoplanktonu a vlivů oceánů na klimatický systém (akumulace tepla a tvorba aerosolu). Satelit se pohybuje po oběžné dráze ve výškách kolem 705 km. Je schopen snímat ve dvou režimech. První režim se vyznačuje prostorovým rozlišením 1,1 km v nadiru a šířkou záběru 2800 km. Při použití druhého režimu získáme snímky s nižším prostorovým rozlišením 4,5 km v nadiru a záběr má šířku 1500 km. Tento oceánografický satelit poskytuje data důležitá pro monitorování globálního i lokálního znečišťování oceánů a napomáhající pochopení vlivu oceánů na klimatický systém. 7.9 Ostatní senzory Tato kapitola je věnována dalším typům senzorů používaných v dálkovém průzkumu. Je zde zmíněno několik dalších senzorů, které slouží jako alternativní zdroje snímků zemského povrchu.

22

Video Snímky pořízené tímto způsobem mají hrubší prostorové rozlišení než digitální nebo fotografické snímky. Video kamery jsou využívány především pro poskytování včasných a levných dat, která jsou důležitá pro záchranné operace např. v případě povodně či požáru nebo pro policejní monitorování. Kamery snímají záření ve viditelné, blízké infračervené a někdy střední infračervené části elektromagnetického spektra. Data jsou zaznamenána na kazetu a mohou být ihned prohlížena. FLIR FLIR systémy pracují na podobném principu jako mechanooptické skenery a zaznamenávají záření v infračervené části elektromagnetického spektra. Tyto senzory jsou většinou umístěny na palubě letadla nebo helikoptéry. Snímky pořízené pomocí systémů mají vysoké prostorové rozlišení a tak mohou být využity pro vojenské účely, pátrací a záchranné operace a monitorování lesních požárů. Laserový fluorosenzor Některé objekty fosforeskují nebo jsou zdrojem záření. Nejedná se však o pouhý odraz dopadajícího záření. Objekty spíše pohlcují energii dopadajícího záření jehož vlivem dochází k excitaci molekul a k následnému vydávání záření delších vlnových délek. Toto záření je pak zachyceno senzorem. Laserový fluorosenzor ozařuje objekty zářením se specifickou vlnovou délkou a je schopen zaznamenat velký rozsah vlnových délek typických pro fosforeskující záření. Tento senzor se osvědčil pro využití v oceánografických aplikacích k nimž patří mapování množství chlorofylu a lokalizace ropných skvrn. 7.10 Příjem, přenos a zpracování dat Data získaná prostřednictvím senzorů, které jsou umístěny na palubě letadla, můžeme získat až po jeho přistání. Pak mohou být zpracována a doručena ke konečným uživatelům. Data získaná prostřednictvím satelitů jsou přenášena v elektronické formě k přijímacím stanicím a jsou tak k dispozici vždy v případě potřeby. Přenos dat ze satelitů k zemskému povrchu je prováděn třemi způsoby (snímek č. 74). Jestliže se přijímací stanice nachází v zorném poli satelitu, jsou data přenášena okamžitě. Pokud tento případ nenastane, data jsou zaznamenána na palubě satelitu a přenesena k přijímacím stanicím později. Posledním způsobem přenosu dat je jejich přenos přes systém převodních geosynchronních satelitů, které se pohybují po oběžné dráze. Přenos

23

je prováděn tak dlouho, dokud data nedospějí k vhodné přijímací stanici. Přijímací pozemní stanice jsou rozmístěny po celém světě a přijímají data z různých typů satelitů. Data jsou přijatá přijímací stanicí v digitálním formátu. Následně mohou být v případě nutnosti zpracována. Především dochází k odstranění geometrických deformací snímku a data jsou převedena do standardizovaného formátu. Data lze uchovat pomocí zapsání do paměťového média jako je například magnetofonový pásek nebo CD-ROM. Data ze satelitů jsou archivována vládními agenturami a také obchodními společnostmi v případě komerčního využívání dat. Většina satelitů je schopna poskytovat aktuální snímky zemského povrchu. Tyto snímky mají sice nižší rozlišení, ale jsou rychle zpracovávány a následně jsou přeneseny faxem nebo digitálně koncovým uživatelům. Snímky tohoto typu se využívají zejména při navigaci lodí plujících v Severním Ledovém oceánu za účelem zhodnocení aktuální situace pohybu ledových ker. Tímto je zabezpečeno bezpečnější a snadnější proplutí. Letecké systémy se užívání k aktuálnímu snímání například pro monitorování lesních požárů. Lesní požáry jsou monitorovány stíhačkami, jenž jsou opatřeny senzory pro tepelné snímkování.

24

8. Aktivní dálkový průzkum Pro aktivní dálkový průzkum jsou využívány senzory, které, na rozdíl od pasivních senzorů, vydávají elektromagnetické záření. Díky této skutečnosti můžeme pořizovat snímky zemského povrchu nezávisle na tom, zda je námi sledovaný objekt ozářený Sluncem, tedy ve dne i v noci. Senzory aktivního dálkového průzkumu mají ještě další výhodu nad senzory pasivními. Pro snímání používají záření v mikrovlnné části elektromagnetického spektra. Mikrovlnné záření má v porovnání s viditelným a infračerveným zářením, dlouhé vlnové délky. Díky tomu může mikrovlnné záření proniknout skrz oblaka, mlhu, prach i srážky. Navíc není tak citlivé k atmosférickému rozptylu jako záření kratších vlnových délek. Snímat zemský povrch tak můžeme za jakéhokoliv počasí a rozptylových podmínek. 8.1 Radar Představuje nejběžnější typ aktivního mikrovlnného senzoru. Senzor vysílá mikrovlnné signály směrem k povrchu a zaznamenává jejich zpětný rozptyl (snímek č. 78). Intenzita zpětného rozptylu signálu je měřena a slouží k rozlišování různých typů zemského povrchu a objektů na něm umístěných. Časová prodleva mezi vysláním signálu a zaznamenáním jeho odrazu pak určuje vzdálenost k povrchu nebo vzdálenost a polohu zkoumaného objektu. Radar

se

skládá

z následujících

komponent

–

z vysílače,

antény

a

elektrotechnického zařízení pro zpracování a záznam dat. Radar vysílá po sobě jdoucí vysokofrekvenční nebo mikrovlnné signály. Anténa zaznamenává odražený nebo zpětně rozptýlený signál („echo“). Mikrovlnná část elektromagnetického spektra je docela rozsáhlá. Proto je rozdělená do několika pásem, které se od sebe liší rozsahem vlnových délek. Jednotlivá pásma byla rozlišena během druhé světové války a od té doby zůstala nezměněná. Ka, K a Ku pásma zahrnují velmi krátké vlnové délky užívané u ranných letadlových radarových systémů. Dnes se již nepoužívají. Používaná radarová pásma: X – pásmo je užívané letadlovými radarovými systémy pro vojenský průzkum a terénní mapování zemského povrchu C – pásmo je běžné pro mnoho letadlových (např. AirSAR) a satelitních (např. ERS – 1 a 2 a RADARSAT) radarových systémů

25

S – pásmo užívané senzory na palubě ruského satelitu ALMAZ L – pásmo používané americkým satelitem SEASAT a japonským satelitem JERS – 1 P – pásmo zahrnuje nejdelší vlnové délky a je používané na letadlových radarových systémech NASA Pro ukázku rozdílů v zobrazení zemského povrchu v závislosti na zvoleném pásmu zde máme dva radarové snímky stejné oblasti (snímek č. 82). Na snímku jsou zachycena zemědělská pole. Horní snímek byl získán za použití L – pásma, dolní C – pásmem. Můžeme jasně vidět jak se pole s rozdílnými plodinami jeví odlišně v každém snímku. Tento rozdíl je způsoben odlišnou interakcí plodin s rozdílnou vlnovou délkou vysílaného signálu. Při záznamu mikrovlnného záření je důležitá i jeho polarizace. Polarizované záření je takové záření, které kmitá ve směru kolmém na směr šíření pouze v jedné rovině. Většina radarů je konstruována k vysílání horizontálně polarizovaného (H) nebo vertikálně polarizovaného (V) záření. Stejně tak anténa radaru přijímá buď horizontálně nebo vertikálně polarizované zpětně rozptýlené záření. Některé radary jsou schopny přijímat oba dva typy. Tak mohou vzniknout čtyři kombinace vysílaného a přijímaného polarizovaného záření: HH – horizontálně polarizované vysílané i přijímané záření VV – vertikálně polarizované vysílané i přijímané záření HV – horizontálně polarizované vysílané a vertikálně polarizované přijímané záření VH – vertikálně polarizované vysílané a horizontálně polarizované přijímané záření První dvě kombinace polarizací se označují jako shodně polarizované, protože vysílané i přijímané záření je stejně polarizované. Poslední dvě kombinace jsou označovány jako opačně polarizované, jelikož zpětně rozptýlené záření je opačně polarizované než záření vysílané radarem. Tyto snímky polí (snímek č. 83) demonstrují citlivost radaru vůči polarizaci záření. Dolní dva snímky jsou shodně polarizované, horní pravý snímek je opačně polarizovaný a horní levý snímek zobrazuje kombinaci všech tří dříve jmenovaných. Polarizace záření tak ovlivňuje vlastnosti radarového snímku stejně jako vlnová délka záření. Kombinace různých polarizací a vlnových délek záření mohou poskytovat rozmanité a doplňující informace o studovaném typu zemského povrchu.

26

Radary můžeme rozdělit do dvou odlišných kategorií: nezobrazující a obrazové radary. Nezobrazující radary Altimetr – jedná se typ radaru měřící výšku. Altimetr vysílá mikrovlnné pulsy a měří časovou prodlevu než je signál opět zachycen a určí vzdálenost objektů od senzoru. Altimetry měří výšku nebo vyvýšení jednotlivých objektů v nadiru a užívá se pro stanovení výšky letadel nebo satelitů nad zemským povrchem, dále pro topografické mapování a stanovení výšky hladiny oceánů. Rozptyloměr (Skatetometr) - pracuje na principu kvantitativního měření intenzity zpětného rozptylu mikrovlnného signálu od zemského povrchu. Rozptyloměr bývá užíván pro odhad rychlostí větrů nad oceány. Rozptyl je způsoben vlněním oceánu a je úměrný směru a rychlosti větru. Dalším využitím je mapování vlhkosti půd nebo dynamiky permafrostu. Obrazové radary Tvoří dvojrozměrné snímky zemského povrchu nahráváním intenzity zpětného rozptylu signálu. 8.2 Rozlišení Snímání zemského povrchu pomocí radarových systémů se liší od snímání prostřednictvím skenovacích systémů. Podobně jako skenovací systémy se i radarové systémy pohybují vpřed. Mikrovlnné záření se šíří kolmo ke směru letu a na zemském povrchu ozařují určitou část povrchu, která představuje šířku záběru. Záření se šíří i ve směru pohybu radaru. Tento směr šíření se nazývá azimutální. Část záběru nejblíže k nadiru se nazývá oblast blízkého dosahu a část záběru nejdále od nadiru se nazývá oblast vzdáleného dosahu (snímek č. 87). Úhel dopadu se zvyšuje směrem ke vzdálenému dosahu a snímací úhel je úhel, pod kterým radar snímá zemský povrch (snímek č. 78). Anténa radaru zachycuje zpětně rozptýlené záření a měří vzdálenost mezi radarem a každým objektem na zemském povrchu Tato vzdálenost je označována jako dohledná vzdálenost. Vzdálenost daného bodu od nadiru pak odpovídá skutečné vzdálenosti objektu. Rozlišení u radarových systémů závisí na délce pulsu a na šíření záření v azimutálním směru. Dva odlišné objekty na zemském povrchu v šířce

27

záběru budou rozlišeny v případě, že jejich vzájemné vzdálenost bude větší než polovina délky pulsu (snímek č. 85). V případě azimutálního rozlišení objekty, aby byly od sebe rozlišeny, nesmí být ozářeny ve stejném okamžiku (snímek č. 86). Azimutální záření je tak nejjemnější v oblasti blízkého dosahu. 8.3 Deformace radarového snímku Geometrické deformace u radarových snímků vznikají v důsledku šikmého snímání zemského povrchu a skutečnost, že radar je v podstatě zařízení pro měření vzdálenosti. Radar měří spíše dohlednou vzdálenost než skutečnou horizontální vzdálenost na zemském povrchu. V důsledku toho se mění měřítko snímku od blízkého ke vzdálenému dosahu. Tato skutečnost způsobuje, že objekty v blízkém dosahu se na snímku jeví vzhledem k objektům ve vzdáleném dosahu stlačené. Skutečnou horizontální vzdálenost můžeme vypočítat z dohledné vzdálenosti a nadmořské výšky radaru pomocí trigonometrických funkcí. Srovnání dvou snímků (snímek č. 89): na horním snímku je pole a silnice v blízkém dosahu stlačené a na dolním snímku jsou znázorněny ve skutečných vzdálenostech a tvarech. Když záření vysílané radarem dospěje k základně vysokého objektu (např. úpatí hory), odrazí se a dospěje zpět k radaru dřív, než dospěje k vrcholu hory. Jelikož radar měří dohlednou vzdálenost, svah hory bude stlačený a jeho délka na snímku nebude odpovídat skutečnosti. Míra deformace se bude měnit v závislosti na úhlu dopadu záření a na sklonu svahu. Maximální deformace nastane, když úhel dopadu je kolmý ke svahu. Pak se svah i vrchol hory zobrazí na snímku současně. Zdeformované oblasti jsou na snímku zobrazeny ve světlých tónech. Další deformací je přesunutí. K tomu dojde v případě, že radarový signál dospěje k vrcholu vysokého objektu dříve než k jeho základně (snímek č. 90). Následkem toho je vrchol ze své skutečné pozice posunut blíže k radaru a základna se nachází až za ním. Tato deformace je největší při malých úhlech dopadu, v blízkém dosahu záběru a v hornatém terénu (snímek č. 91). V důsledku zmíněných deformací vzniká na radarovém snímku radarový stín. Ke vzniku radarového stínu dochází, když záření vyslané radarem nedopadne na zemský povrch a radar tak nemůže zaznamenat žádné zpětně rozptýlené záření. Stíny se vyskytují za vrcholy vysokých objektů směrem k vzdálenému dosahu. Radarové stíny se na snímku jeví jako tmavé oblasti.

28

Snímek zachycuje radarové stíny kopcovitého terénu, jenž je ozářen zleva (snímek č. 92). 8.4 Vlastnosti snímku Jasnost jednotlivých rysů v radarovém snímku závisí na části energie, která je zpětně rozptýlená k radaru od zemského povrchu. Intenzita rozptýleného je výsledkem působení několika charakteristik. Mezi první skupinu těchto charakteristik patří vlastnosti radaru (frekvence a polarizace záření, úhel dopadu záření a úhel, pod kterým radar zemský povrch snímá). Do druhé skupiny patří charakteristiky zemského povrchu ( typ pokrytí povrchu, topografie, tvar reliéfu atd.). Jelikož mnoho, z těchto charakteristik úzce souvisí, není možné je od sebe zcela oddělit. Můžeme je však rozdělit do tří kategorií“ Drsnost povrchu Představuje výšku výkyvů od rovinné plochy a je měřena v centimetrech. Je dominantním faktorem v určování jednotlivých tónů snímku. Zda se daná plocha bude na snímku jevit jako drsná nebo hladká závisí také na vlnové délce záření a úhlu dopadu. Plocha se jeví jako „hladká“ pokud výška výkyvů je menší než vlnová délka záření. Jakmile se výška výkyvů začne přibližovat vlnové délce, plocha se bude jevit jako hrubší. Daná plocha se tak může jevit jako hrubší, když se vlnová délka zkracuje nebo hladší, když se vlnová délka prodlužuje. Hladký povrch způsobuje zrcadlový odraz dopadajícího záření. Tím pádem se málo záření vrací zpět k radaru a hladké plochy se na snímku zobrazí v tmavých tónech. Drsný povrch naopak rozptýlí záření rovnoměrně křížem krážem a podstatná část záření tak dospěje zpět k radaru. Drsné povrchy se proto zobrazí ve světlých tónech. Lokální úhel dopadu také ovlivňuje kolik zpětně rozptýleného záření je zachyceno radarem. Lokální úhel dopadu představuje úhel, který svírá dopadající záření a kolmice ke svahu v bodě dopadu.. Obecně můžeme říci, že svahy orientované směrem k radaru mají velmi malé lokální úhly dopadu. Tím pádem odrazí více záření zpět k radaru a na snímku se budou jevit ve světlejších tónech. Vlastnosti radaru Vzhled snímku ovlivňují již zmíněné vlastnosti radaru. Čím více je úhel snímání kolmější k orientaci daného objektu na zemském povrchu, tím více záření je odraženo

29

zpět k radaru a objekty budou na snímku zobrazeny ve světlejších tónech. Naopak když je úhel snímání vyšší, objekty se budou na snímku jevit v tmavých tónech. Úhel snímání je velmi důležitý pro zvýšení kontrastu mezi jednotlivými objekty na snímku. Vhodný úhel snímání je důležitý především v hornatých oblastech, aby byly minimalizované efekty jako jsou radarové stíny a překrytí. Získáváním snímků z radarů s různými úhly snímání je umožněno větší rozlišení objektů s různými orientacemi směrem k radaru. Objekty, které mají dvě nebo více ploch uspořádaných v pravých úhlech mohou způsobit rohový oraz, v případě že plochy svírající pravý úhel leží proti směru záření vysílaného radarem. Rohový odraz je typický pro hranaté tvary vyskytující se ve městech, mezi něž patří budovy, ulice, mosty a další objekty vytvořené člověkem. Přirozeně rohový odraz vykazují například strmé útesy nebo rostliny, stojící vzpřímeně ve vodě. Všechny objekty vykazující rohový odraz se na snímku jeví jako velmi jasné. Obsah vody a elektrické vlastnosti objektu Obsah vody ovlivňuje elektrické vlastnosti objektů. Tyto změny elektrických vlastností následně ovlivňují absorpci, transmisi a odraz mikrovlnného záření. Tím je ovlivněno i to, jak se budou dané objekty jevit na snímku. Zpravidla při vyšším obsahu vodu se více záření odrazí a objekty se tudíž budou jevit na snímku v jasnějších tónech. Například vegetační kryt nebo půda se budou na snímku jevit jasnější když budou mokré. Jak již bylo zmíněno, odraz záření se zvyšuje s rostoucím obsahem vody. Typ odrazu závisí na drsnosti povrchu. Pokud je obsah vody velmi nízký, může záření vysílané radarem proniknout pod povrch spojitých (např. půda, písek nebo led) i nespojitých (např. vegetační kryt) ploch. Tak může například v lese docházet k odrazu záření i na listech a větvích ve spodních patrech, od kmene stromu a od zemského povrchu. Obecně můžeme říci, že záření delších vlnových délek proniká povrchem snáze než záření kratších vlnových délek. 8.5 Letadlové radarové systémy Aby bylo dosaženo co nejširšího záběru, musejí letadlové radarové systémy snímat zemský povrch pod vysokými úhly dopadu. V důsledku toho snímky vykazují velké geometrické deformace. Geometrické deformace mohou vznikat také díky tomu, že výška letadla není během doby snímkování stálá. Zejména vzduchové turbulence

30

mohou výrazně ovlivnit kvalitu snímků. Výhodou letadlových radarových systému je, že můžeme snímat zemský povrch kdekoli a kdykoli v případě potřeby. AirSAR systém (snímek č. 98) byl vyvinut pro NASA a je schopen pořizovat snímky v C, L a P – pásmech a ve všech čtyřech kombinacích polarizací. Prostorové rozlišení AirSAR systému je 12 metrů v šířce záběru i azimutální vzdálenosti. Tato schopnost sbírat multifrekvenční multipolarizační data umožňuje široké využití tohoto systému při specializovaných výzkumech. 8.6 Satelitní radarové systémy Po úspěchu letadlových radarových systémů došlo k vývoji satelitních systémů Výhodou satelitních systémů je široký záběr při nízkých snímacích úhlech od 5° do 15°. Navíc nejsou ovlivňované vzduchovými turbulencemi jako letecké systémy a pohybují se ve stále stejné výšce. Díky těmto faktorům satelitní snímky nemají tak výrazné geometrické deformace. SEASAT Satelit SEASAT (snímek č. 100) vypuštěný roce 1978 byl prvním satelitním radarovým systémem používaným pro civilní dálkový průzkum a nese radar SAR. SAR snímá L – pásmu a HH polarizované záření. Snímací úhel se pohybuje v rozmezí 9 – 15 stupňů, prostorové rozlišení je 25 metrů a šířka záběru činí 100 metrů. Snímací úhel o tomto rozsahu byl navržen pro snímání oceánů, ale lze jej využít i při studiu krajinné sféry. Pro snímání hornatého terénu je však méně vhodný. Ačkoli byl satelit SEASAT v provozu pouze tři měsíce, demonstroval množství informací a dat, jenž lze prostřednictvím satelitních radarových systémů získat. ERS V červenci roku 1991 vypustila Evropská vesmírná agentura (ESA) satelit ERS – 1 (snímek č. 101). ERS – 1 nesl na palubě altimetr, radiometr snímající v infračervené části spektra a aktivní mikrovlnný senzor. Poslední jmenovaný přístroj je schopen pracovat jako rozptyloměr nebo jako SAR senzor. Slouží tak například k měření odrazivosti oceánů nebo k určování rychlostí větrů vanoucích nad oceánem. Šířka záběru je 100 km a prostorové rozlišení asi 30 metrů. Úhel dopadu záření se pohybuje v rozmezí 20 až 26 stupňů a typ polarizace radaru je VV. Satelit ERS – 1 je zvláště citlivý k drsnosti povrchu. Doba, za kterou snímá vždy stejnou oblast pod stejným

31

úhlem může být různá díky regulaci letu po oběžné dráze v závislosti na provozním režimu satelitu. Obecně se tato doba pohybuje okolo 35 dnů. Druhý satelit ERS – 2 byl vypuštěn v dubnu roku 1995 a na palubě nese stejný aktivní mikrovlnný senzor jako ERS – 1. Tyto satelity byly zkonstruovány pro oceánografické

aplikace

a

umožnily

veřejnosti

přístup

k datům

získaným

prostřednictvím dálkového průzkumu. Snímky jsou využívány pro mnoho aplikací oceánografických i pro výzkum krajinné sféry. Stejně jako snímky ze satelitu SEASAT však nejsou vhodné pro monitorování hornatého terénu. JERS Národní agentura pro vesmírný rozvoj Japonska vypustila v únoru roku 1992 satelit JERS – 1 (snímek č. 102). JERS – 1 nese na palubě kromě dvou optických senzorů i SAR snímající v L – pásmu a HH polarizaci. Šířka záběru je přibližně 75 km, prostorové rozlišení se pohybuje kolem 18 metrů a úhel dopadu ve středu záběru je 35 stupňů. Díky tomu je satelit méně citlivý k drsnosti terénu a delší vlnové délky L – pásma připouští proniknutí záření skrz vegetační kryt a další typy povrchu. RADARSAT Kanada vypustila satelit RADARSAT (snímek č. 103) v listopadu roku 1995. Senzorem na palubě RADARSATu je HH polarizovaný SAR snímající v C – pásmu. Směr záření vysílaného radarem lze regulovat přibližně v rozsahu od 20 do 50 stupňů. Ačkoli doba, za kterou snímá satelit stejnou oblast pod stejným úhlem je 24 dnů, díky regulaci záření můžeme snímat oblasti mnohem častěji a cíleně snímat oblasti našeho zájmu. Oběžná dráha RADARSATu je optimalizovaná pro časté snímání oblastí středních zeměpisných šířek a polárních oblastí. Denně poskytuje snímky celé arktické oblasti a snímky rovníku poskytuje každých šest dnů při používání nejširšího záběru 500 km.

32

9. Zpracování snímků Abychom mohli snímky využívat pro různé typy aplikací, musíme být schopni z nich vytáhnout pro nás potřebné informace. Interpretace a analýza snímků zahrnuje identifikaci různých cílů na snímku za účelem získání potřebných informací o nich. Cílem může být jakýkoliv rys nebo objekt, které můžeme na snímku pozorovat. Může se jednat o bod, linku, nebo plochu. Cíle mohou mít tedy rozmanitý tvar od autobusu na parkovišti přes most nebo silnici až po plochy o velkých rozlohách, jako jsou vodní plochy nebo pole. Mnoho identifikací cílů je prováděno manuálně nebo vizuálně člověkem. Manuální interpretace nevyžaduje téměř žádné specializované přístroje. Takto analyzovány jsou převážně fotografické snímky, tedy data zaznamenána v analogovém formátu. Snímky však mohou být také zobrazeny v počítači prostřednictvím sad pixelů. Každý pixel odpovídá digitálnímu číslu, jenž představuje úroveň jasu tohoto pixelu na snímku. V tomto případě jsou data zaznamenána v digitálním formátu. Vizuální interpretace pak může být prováděna pomocí počítače, což však vyžaduje velice drahé a specializované přístroje. Digitální analýza je oproti manuální více objektivní, protože je založena na zpracování digitálních čísel. Analogové i digitální snímky mohou být zobrazeny černobíle, neboli monochromaticky, nebo barevně kombinováním různých kanálů nebo pásem, reprezentující různé vlnové délky. Manuální a digitální analýza snímků se navzájem nevylučuje a většina snímků je analyzována oběma metodami. Konečné rozhodnutí o užitečnosti vytažené informace a jejím možném využití však stále ještě závisí zcela na člověku. 9.1 Vizuální interpretace Objekty vizuální interpretace mohou být přírodní nebo uměle vytvořené. Interpretace snímků je pro nás složitější, protože při sledování dvourozměrného snímku ztratíme smysl pro hloubku. Také jiná perspektiva pohledu ztěžuje identifikaci jednotlivých cílů na snímku. Díky těmto faktorům se nám může důvěrně známý předmět jevit na snímku jako nerozpoznatelný. Pro vidění používáme pouze viditelnou část spektra a tudíž je pro nás také obtížnější chápat znázornění v jiných vlnových délkách.

33

Rozpoznání objektu je klíčem k správné interpretaci a vytažení potřebných informací ze snímku. K jeho správné identifikaci slouží základní prvky vizuální interpretace, mezi něž patří: odstín, tvar, struktura,velikost, vzor, stín a asociace. Odstín Odstín (snímek č. 106) představuje jasnost nebo barvu objektů na snímku a je základním prvkem pro jejich vzájemné rozlišení. Tvar Tvar (snímek č. 107) bývá spolu s odstínem vodítkem pro správnou interpretaci. Tvary s rovnými okraji znázorňují zpravidla budovy ve městech nebo zemědělské plochy. Kdežto přírodní rysy zemského povrchu mají okraje více nepravidelné. Struktura Struktura (snímek č. 108) je výsledkem uspořádání a střídání jednotlivých barevných tónů. U radarových snímků na uspořádání jednotlivých úrovní šedi. Drsné povrchy mají velké tónové střídání. Jednotlivé tóny se mění náhle v malé oblasti. Daná oblast se pak na snímku objeví v hrubé, skvrnité struktuře. Takovou strukturu vykazují například lesní porosty. Hladké typy povrchu, jako jsou pole, silnice, louky a pastviny, většinou vykazují jednotnou strukturu. Struktura je jedním z nejdůležitějších prvků pro rozlišení objektů v radarovém snímku. Velikost Stanovujeme absolutní velikost objektu a jeho relativní velikost k dalším objektům na snímku (snímek č. 109). Úspěšné stanovení velikosti může interpretaci výrazně urychlit. Například musí-li interpret od sebe rozlišit různé typy využití krajiny, velké budovy jako jsou továrny a skladiště mohou svědčit o komerčním využití. Naproti tomu malé stavby mohou představovat obytné zóny. Vzor Vzor (snímek č. 110) poukazuje na prostorové uspořádání objektů na snímku. Pravidelné opakování podobných tónů a struktur nakonec vytvoří jasně rozpoznatelný

34

vzor. Dobrými příklady vzoru jsou sady s rovnoměrně rozmístěnými stromy, nebo ulice města s pravidelně rozmístěnými domy. Stín Stín (snímek č. 111) usnadňuje určení tvaru a možné výšky objektu. Nicméně může potlačit informace o objektech, které jsou zastíněné. Zvláště u radarových snímků pak umožňují snadnější rozpoznání charakteru terénu. Asociace Při asociaci bereme v úvahu vztah mezi dalšími rozpoznatelnými objekty, které se nacházejí v blízkosti objektu našeho zájmu. Například plochy užívané pro komerční účely se mohou nacházet v blízkosti hlavních dopravních cest, kdežto obytné čtvrtě by mohly být spojovány se školami a hřišti. Na snímku č. 112 vidíme jezero s přístavem s loděmi a přilehlá rekreační zařízení. 9.2 Digitální zpracování Pro zpracování v digitálním prostředí musí být data dostupná v digitální formě a vhodná pro uchování na disku. Dalším požadavkem je vhodný počítačový hardware a software ke zpracování dat. Několik software systémů bylo vyvinuto speciálně pro zpracování dat dálkového průzkumu. Proces digitálního zpracování můžeme rozdělit do čtyř fází: •

Předzpracování

•

Transformace

•

Klasifikace a analýza

Předzpracování Předzpracování zahrnuje operace, které jsou potřebné před hlavní analýzou dat a vytažením požadované informace ze snímku. Mezi tyto operace patří radiometrické a geometrické korekce. Radiometrické korekce převádí data tak, aby přesně reprezentovala odražené nebo vydávané záření naměřené senzorem. Odstraňují nepravidelnosti v záznamu způsobené rozdílným ozářením povrchu a způsobené vlivem atmosféry na odražené záření.

35

Geometrické korekce odstraňují geometrické deformace snímku a převádí data v skutečných zeměpisných souřadnicích na zemský povrch. Pro lepší vizuální interpretaci může být u snímku například zvýšen kontrast mezi jednotlivými tóny barev a zvýšen (nebo potlačen) kontrast mezi prostorovými vzory. Transformace Transformace

snímku

zahrnuje

kombinované

zpracování

dat

z mnoha

spektrálních pásem. Pomocí aritmetických operací jsou původní pásma transformována do „nových“ snímků, které lépe zobrazí určité rysy v krajině. Provedení transformace je důležité zejména u snímků, jenž byly pořízeny za použití více kanálů. Klasifikace a analýza Klasifikace a analýza snímku je používána pro digitální identifikaci a klasifikaci pixelů. Tyto operace jsou nejčastěji prováděny u snímků, které byly pořízeny při použití více kanálů. Při klasifikaci je podle charakteristické úrovně jasu každý pixel snímku přiřazen k určité třídě nebo objektu. 9.3 Integrace souborů dat Dříve, kdy data dálkového průzkumu byla zaznamenávána v analogovém formátu a hlavním zdrojem informací bylo letecké snímkování, byla možnost integrace dat z různých zdrojů značně omezená. Dnes je většina dat zaznamenána v digitálním formátu a integrace je běžně užívaná metoda pro interpretaci a analýzu dat. Integrace dat v podstatě zahrnuje kombinování nebo slučování dat z různých zdrojů za účelem získání většího množství informací. Slučování dat získaných v rozdílných obdobích slouží pro studování změn daného jevu v čase. Slučování dat vyššího prostorového rozlišení s daty nižšího prostorového rozlišení může výrazně ovlivnit rozpoznatelnost detailů na snímku. Data pořízená satelitem SPOT jsou k tomuto účelu dobře uzpůsobená – panchromatická data s prostorovým rozlišením 10 metrů jsou dobře slučitelná s multi-spektrálními daty s prostorovým rozlišením 20 metrů. Pomocí integrace dat lze sloučit i data pocházející z různých senzorů. Můžeme tak slučovat multi-spektrálních data z optických senzorů s radarovými daty a získávat

36

doplňující informace o studovaných objektech či jevech. Optická data poskytují informaci o různých typech povrchů, radarová data pak o jejich strukturálních detailech. Integrace dat z různých senzorů vyžaduje, aby byla data geometricky sjednocená. Buď k sobě navzájem nebo vůči zeměpisným souřadnicím. Data mohou být následně zpracována a analyzována prostřednictvím geografických informačních systémů (GIS). Díky integraci dat z různých senzorů je například umožněna tvorba digitálních výškových modelů (DEMS) (snímek č. 118). Analyzováním dat z různých zdrojů můžeme získat lepší a přesnější informace, než kdybychom měli k dispozici data pouze z jednoho zdroje.

37

10. Geovědní disciplíny využívající data dálkového průzkumu Data a snímky získané prostřednictvím dálkového průzkumu Země jsou využívány v řadě disciplín. Tato kapitola je věnována geovědním disciplínám, jenž souvisí s výukou zeměpisu na středních školám nebo jsou s nimi úzce propojeny mezipředmětovými vazbami. 10.1 Kartografie a GIS Vytvoření mapy je výsledek procesu analýzy dat dálkového průzkumu. Data se využívají ke tvorbě map základních, tematických i topografických a k tvorbě digitálních výškových modelů. Satelitní a radarové systémy poskytují snímky zachycující rozsáhlé oblasti a umožňují tak globální pokrytí zemského povrchu. Další výhodou je možnost stereoskopického snímkování. Data mohou být uchovávána v digitálním formátu a využívána v GIS technologiích. Díky těmto vlastnostem poptávka po využívání dat dálkového průzkumu při tvorbě map stále roste. V současné době jsou data dálkového průzkumu stále více komerčně využívána, což vede k nárůstu jejich využití v kartografii. 10.2 Fyzická geografie 10.2 1 Meteorologie V meteorologii jsou data dálkového průzkumu nepostradatelná. Slouží k předpovědi počasí, k vytváření synoptických map, k monitorování zvláštních atmosférických jevů jako jsou např. tropické bouře a umožňují včasné varování obyvatelstva. Časové rozlišení umožňuje vytvoření podrobné představy o stavu atmosféry a jejího chování v minulosti. Radarové systémy jsou užívané pro měření rychlosti větrů. 10.2.2 Hydrologie Většina hydrologických procesů má velkou dynamičnost a mění se nejen v průběhu roku, ale i během jednotlivých ročních období. Data dálkového průzkumu slouží k monitorování těchto procesů a k mapovaní jejich prostorového rozložení. Pokrok přinesl aktivní radarový dálkový průzkum, protože umožnil studování hydrologických jevů i za nepříznivého počasí a během noci. Hydrologické aplikace zahrnují monitorování a mapování záplav, monitorování půdní vlhkosti, monitorování změn ve tvaru delt řek, monitorování říčního a jezerního ledu a ledovců (nárůst, ablace),

38

mapování povodí a rozvodí, plánování a monitorování zavlažovacích systémů. V rámci hydrologie můžeme hovořit i o oceánografických aplikacích. Data dálkového průzkumu jsou využívána při předpovídání bouří a při námořní navigaci, ke studiu dynamiky oceánských proudů a větrů, k monitorování zvláštních jevů jako El Niňo, monitorování rychlosti a výšky vln, k monitorování a mapování koncentrace chlorofylu a fytoplanktonu a k monitorování výskytu ropných skvrn. 10.2.3 Geomorfologie Pro studium geomorfologických tvarů zemského povrchu je důležité především časové rozlišení. Lze tak studovat průběhu geomorfologických procesů a můžeme si vytvořit představu o rychlosti s jakou určité změny v krajině probíhají. Do této disciplíny patří i mapování a monitorování antropogenních tvarů v krajině, vypovídajících o vlivu člověka na přírodu. 10.2.4 Geologie Dálkový průzkum slouží k získání informací o strukturách zemského povrchu i o podloží. Multispektrální snímky poskytují informace o minerálním složení hornin. Radarové snímky jsou vhodné pro studium drsnosti a topografie povrchu. Data dálkového průzkumu lze využít i pro geologická mapování, lokalizaci výskytu ložisek těžitelných, ekonomicky významných rud, minerálů a nalezišť energetických surovin. K dalším aplikacím patří monitorování a mapování sedimentace, litologické mapování, mapování geologických struktur a v neposlední řadě také mapování a monitorování oblastí s možnými geologickými riziky. 10.3 Socioekonomická geografie Dynamičnost změn v krajině způsobených lidskou činností je dobrým předpokladem pro využívání dat dálkového průzkumu. Jejich prostřednictvím můžeme mapovat a monitorovat městské a venkovské osídlení, vytvářet letecké snímky a mapy měst a v neposlední řadě lokalizovat naleziště ekonomicky využitelných nerostných a energetických surovin. Lze sem též zařadit využití termálního snímkování při monitorování tepelných ztrát budov.

39

10.3.1 Zemědělství Satelitní a letecké snímky se používají pro získání informací o druhu plodin pěstovaných na poli, o jejich zdraví a životaschopnosti. Můžeme také lokalizovat ovocnářské sady, vinice a chmelnice, mapovat vlastnosti půdy a odvodit tak využití jednotlivých půdních typů a druhů. V neposlední řadě jsou data dálkového průzkumu využívána pro monitorování rozvoje zemědělství zejména v oblastech s nedostatkem vody. 10.3.2 Lesnictví Změny v rozšíření ploch pokrytých lesními porosty jsou způsobeny přírodními činiteli i člověkem. Mezi přírodní faktory, které poškozují lesní porosty patří zejména lesní požáry, kalamity kůrovce a dalších lesních škůdců. Činnost člověka se projevuje negativně především znečišťováním ovzduší oxidy síry a následným vznikem kyselých dešťů. Dále člověk ovlivňuje lesní porosty umělým vysazováním monokultur, kácením a vypalováním lesů. Lesy jsou káceny ze dvou hlavních důvodů. Prvním důvodem je komerční kácení lesů a druhým důvodem je kácení lesů za účelem získání zemědělských ploch v oblastech s nedostatkem orné půdy. Dálkový průzkum přináší důležité informace o výše zmíněných změnách lesních porostů a je využíván k monitorování a mapování odlesňování zejména deštných a mangrovových lesů , lesních požárů, druhové diverzity, monitorování zdravých a poškozených lesů, k mapování a monitorování rozsahu mangrovových pobřežních lesů. 10.3.3 Ekologie Využití dat dálkového průzkumu v ekologii je úzce propojeno s jejich využitím v ostatních geovědních disciplínách. Mezi aplikace dálkového průzkumu v ekologii patří například monitorování zdraví lesních porostů, monitorování a mapování ropných skvrn, znečišťování oceánů, kácení deštných lesů a mangrovových porostů.

40

11. Příklady aplikací dat dálkového průzkumu 11.1 Kartografie a GIS Monitorování a mapování památek UNESCO Data Dálkového průzkumu zpracovaná prostřednictvím GIS technologií umožňují vytvářet mapy i nepřístupných míst. Díky tomu má nyní světová organizace UNESCO k dispozici celou řadu map oblastí, které by bez dálkového průzkumu nebylo možné vytvořit. Tyto mapy pak usnadňují organizaci rozhodování ohledně managementu ochranu dané přírodní nebo kulturní památky. Snímek č.121: Hranice národní parku Virunga. 11.2 Fyzická geografie 11.2.1 Meteorologie Monitorování tlakových útvarů Meteorologické satelity poskytují důležité informace o rozmístění tlakových útvarů na Zemi. Poskytují důležité informace o jejich rozmístění během ročních období. Snímek č.123: Severoatlantská tlaková níže Snímek byl pořízen senzorem SeaWiFS a zachycuje severoatlantskou tlakovou níži severozápadně od Irska. Monitorování zvláštních atmosférických jevů Data dálkového průzkumu jsou potřebná především pro monitorování tropických cyklón a hurikánů a umožňují tak včasné varování obyvatelstva před případným nebezpečím. Snímek č.124: Hurikán Floyd Snímek pořízeny satelitem NOAA zachycuje hurikán Floyd při pobřeží Floridy v září roku 1999. Hurikán ohrožoval jihovýchodní pobřeží Spojených států.

41

Monitorování vývoje „ozonové díry“ nad Antarktidou „Ozonová díra“ představuje rozsáhlou a výraznou redukci stratosférického ozonu. Poprvé byla zaznamenána v 80. letech a vytváří se pravidelně od konce srpna do začátku října. Její vznik je vysvětlován působením chlorovaných uhlovodíků (freonů) na stratosférický ozon. Snímek č.125: Vývoj „ozonové díry“ nad Antarktidou Tyto snímky pořízené spektrometrem pro globální mapování ozonu TOMS ukazují změny ve vývoji „ozonové díry“ v letech 1979 až 1999. „Ozonová díra“ se vytváří pravidelně od konce srpna do začátku října. Oblasti s nejvyššími koncentracemi ozonu se na snímku jeví červeně. 11.2.2 Hydrologie Monitorování a mapování koncentrace fytoplanktonu Koncentrace fytoplanktonu je důležitým ukazatelem zdraví a produktivity oceánu. Fytoplankton představuje významnou složku v potravním řetězci a tak můžeme podle jeho koncentrace odhadovat i bohatost fauny v dané oblasti. Monitorování koncentrace fytoplanktonu je založeno na obsahu chlorofylu ve fytoplanktonu. Chlorofyl pohlcuje záření v červené části viditelného záření, proto mají oceány modrozelenou barvu. Většinou bývá koncentrace fytoplanktony nejvyšší při pobřeží. Právě v těchto oblastech dochází k nejintenzivnějšímu promíchávání vody a tak i k jejímu obohacování o potřebné živiny. Snímek č.128: Koncentrace fytoplanktonu u pobřeží Argentiny Snímek

pořízený

senzorem

SeaWiFS

zachycuje

vysokou

koncentraci

fytoplanktonu u pobřeží Argentiny v okolí ústí La Platy. Snímek znázorňuje oblast v nepřirozených barvách. Místa s vysokou koncentrací fytoplanktony se jeví červeně, oranžově a žlutě. U ústí La Platy můžeme vidět pobřežní sedimenty, které jsou řekami Paraná a Uruguay přinášeny do oceánu. Snímek č.129: Koncentrace fytoplanktonu ve Středozemním moři Místa s vysokou koncentrací fytoplanktonu se jeví jako červené, oranžové a žluté oblasti. Snímek je v nepřirozených barvách.

42

Monitorování šíření oceánských vln Dálkový průzkum nabízí několik možností, jak lze získat informace o oceánských vlnách. Rozptyloměry měří rychlost a směr větru, altimetry výšku vln a rychlost větru. SAR je citlivý na drsnost povrchu, jenž je způsobena vlivem atmosféry na hladinu oceánu. K rozlišení jednotlivých vln je potřebná určitá rychlost větru. Při nízkých rychlostech větru (2-3 m/s) není schopen radar odlišit jednotlivé vlny od sebe. Ke zřetelnému odlišení dochází při vysoké rychlosti větru (vyšší než 14 m/s). Snímek č.130: Vlny v Gibraltarském průlivu Snímek, pořízený satelitem ERS-1, zachycuje oblast Gibraltarského průlivu. V této oblasti se střetávají vody Atlantského oceánu a Středozemního moře. Vlny vznikají v důsledku pohybu vod z Atlantského oceánu do Středozemního moře během přílivu nebo za bouře. Vlny jsou velkých rozměrů a proto mohou být zachyceny i satelity. Monitorování ropných skvrn Dálkový průzkum je důležitý jak pro lokalizaci ropných skvrn, tak pro jejich monitorování. Pro tuto aplikaci jsou vhodné letecké snímky, snímky z optických i radarových senzorů. Výhodou radarových systémů je možnost snímkování během noci nebo za zhoršených povětrnostních podmínek. Laserový fluorosensor je schopen odhalit i ropné skvrny na pobřeží, na ledu nebo na sněhu. Pro snímkování ale vyžadují malou oblačnost. Na radarových snímcích se ropné skvrny jeví vždy jako více tmavá místa ve světlejším oceánu. Zda bude ropná skvrna lokalizována záleží také na rychlosti větru. Při rychlosti větru vyšší než 10 m/s může být ropná skvrna rozptýlena a její lokalizace tak může být obtížnější. Data jsou využívána pobřežní stráží, agenturami pro ochranu přírody. Snímek č.132: Ropná skvrna u pobřeží Walesu V únoru roku 1996 došlo k havárii ropného tankeru poblíž města Milford Haven ve Walesu. Do oceánu uniklo asi 70 000 tun ropy. Snímek z RADASATu byl pořízený týden po havárii. Na snímku je jasně vidět ropná skvrna. Ropa plave na hladině, brání tak jejímu drobnému vlnění a způsobuje, že se uhlazená hladina bude na snímku jevit ve

43

velmi tmavých tónech. Jakmile začne ropa vytvářet s ropou emulzi, vlnění není utlumeno a hladina se bude na snímku jevit ve světlejších tónech. Snímek č.133: Ropná skvrna při pobřeží Galapág Snímek pořízený senzorem SeaWiFS zachycuje Galapágy 21. ledna v roce 2001, několik dní poté, co došlo k havárii tankeru. Tanker havaroval u západního pobřeží ostrova San Cristóbal. O dva dny později se ropná skvrna dále rozšířila a dospěla k sousednímu ostrova Santa Fe. Monitorování půdní vlhkosti Půdní vlhkost obecně odpovídá obsahu vody v půdě do hloubky 2 m, jenž se bude potenciálně vypařovat do atmosféry. Data dálkového průzkumu jsou využívány především v zemědělství. Snímky pořizované během vegetačního období umožňují předcházet poškození úrody a snížení hektarových výnosů. Zemědělci jsou včas informováni o stavu půdní vlhkosti a mohou v případě nutnosti provést včasná meliorační opatření. Dále data poskytují informace o možných záplavách v případě, že je půda nasycena vodou a není schopna již žádnou vodu vsakovat. Dálkový průzkum umožňuje monitorování půdní vlhkosti v rozsáhlých oblastech, oproti běžným fyzikálním měřením, která mohou být prováděna pouze v určitém bodě na dané lokalitě. Pro monitorování půdní vlhkosti jsou více vhodná data z radarových systémů, protože míra zpětně rozptýleného záření závisí na obsahu vody v půdě. Snímek č. 134: Distribuce srážek v oblasti Melfortu, Saskatchewan, Kanada V této oblasti prérií v Kanadě se vyskytují černozemě a hnědozemě se silným humusovým horizontem, vhodné pro pěstování obilnin. Na snímku z roku 1992, pořízeným radarovým systémem na palubě satelitu ERS-1, se oblasti s nedávnými srážkami jeví jako velmi jasné. Ty převažují ve spodní polovině snímku. Oblasti, kde srážky nespadly jsou naopak tmavé a převažují v horní polovině snímku. Monitorování pohybu ledů I když se led a ledové kry jeví jako homogenní, vyznačují se řadou rozdílů. Odlišují se především drsností povrchu, mocností ledu a jeho salinitou. Obecně je nově

44

vzniklý led velmi tenký a hladký. Pro lodě a ledoborce nepředstavuje větší nebezpečí. Led starší než jeden rok, má drsnější povrch a může dosahovat mocnosti až 2 m. Tento led již představuje vážné nebezpečí pro proplouvající lodě i ledoborce. Tyto vlastnosti ledu výrazně ovlivňují zpětný rozptyl záření u radarových systémů. Proto jsou pro tuto aplikaci radary velice vhodné. Snímek č.135: Bílé moře, Rusko Snímek byl pořízen senzorem MODIS na palubě satelitu Terra. Na snímku je zachycen odlamující se ledovec v době jarního tání. Ledové kry pak odplouvají do Barentsova moře. Zajímavostí je, že ledových ker využívají i mláďata tuleňů. Ta se zachytí na ledových krách a tak se dostanou do Barentsova moře za svými matkami, které tam odplouvají dva měsíce před nimi. 11.2.3 Geomorfologie Mapování reliéfu Reliéf je dominantní charakteristikou zemského povrchu. Pomocí dálkového průzkumu můžeme lokalizovat jednotlivé tvary reliéfu a podle nich pak určit průběh subdukčních zón a divergentních rozhraní litosférických desek. Snímek č.138: Pohoří v západním Pákistánu Na snímku vidíme pohoří v Západním Pákistánu. Na snímku jsou jasně rozpoznatelné antiklinály a synklinály. Rozsedlina Lingei prochází středem snímku a představuje diskontinuitu v zemské kůře. Blok zemské kůry vpravo se pohnul oproti levému bloku více na sever. Snímek č.139: Pohoří na hranici Číny a Mongolska Snímek ze satelitu Landsat zobrazuje oblast v provincii Sinkiang v západní Číně a jižní část Mongolska. Jedná se o hornatou aridní oblast. Mezi horskými hřebeny jsou pozorovatelná údolí, která od sebe hřebeny navzájem oddělují.

45

Snímek č.140: Arabský poloostrov Snímek byl vytvořen jako mozaika z dvanácti snímků pořízených satelitem Landsat. Na snímku je zachycena jižní část Saúdské Arábie a Jemen. Dominantní rysy na snímku představují žulové intruze. Ty se na snímku jeví jako různě zdeformované oválné tvary. Dále na snímku vidíme horská pásma oddělená od sebe údolími. Snímek č.141: Údolí smrti Na radarovém snímku je zachyceno údolí smrti v Kalifornii. Protože radarový systém je citlivý na drsnost povrchu, pohoří se zde jeví ve velmi jasných tónech a údolí zase v tónech tmavých. Světle zelené oblasti představují aluviální kužely. Nejvýraznější aluviální kužel vidíme v dolní části snímku, další menší aluviální kužely se pak nacházejí na úpatí hor. Monitorování vulkanické aktivity Data dálkového průzkumu jsou využívána pro monitorování aktivity vulkánů a umožňují včasné varování obyvatelstva. Snímek č.142: Vulkanická aktivita Etny Snímek pořízený radarovým systémem ASTER zachycuje mrak oxidu siřičitého, který vychází z kráteru Etny. Etna se na snímku jeví světle modře, mrak oxidu siřičitého se jeví jako tmavě purpurový. Můžeme vidět jak se mrak šíří směrem k městu Catania a dál nad Jónského moře. 11.2.4Geologie Mapování geologických struktur Strukturní geologie hraje velmi důležitou roli při lokalizaci nalezišť nerostných a energetických surovin a při monitorování potenciálních přírodních rizik. Strukturální mapování pak slouží k identifikaci jednotlivých struktur. Mezi geologické struktury patří geologické poruchy, zlomy, synklinály a antiklinály. Struktury mohou poukazovat na možné rozmístění ložisek ropy a zemního plynu, protože průběh a tvar geologických struktur je dán rozmístěním geologických jednotek v podloží a stupněm deformace zemské kůry. Detailní zkoumání je pak prováděno geofyzikálními technikami. Struktury

46

jsou také důležitým vodítkem pro pochopení pohybů zemské kůry a pro lokalizaci potenciálních rizik jako jsou zemětřesení, sesuvy půdy a sopečná aktivita. Lokalizace geologických poruch pak může usnadnit územní plánování v oblastech se zvýšenou seismickou a vulkanickou aktivitou. Pro tuto aplikaci se více používají radarové systémy. Především letadlový systém SAR, který umožňuje zvolit vhodný směr ozáření povrchu tak, aby bylo dosaženo maximálního ozáření a stínových efektů. Stínové efekty napomáhají k určení výšky a tvaru dané struktury. Radarové systémy mají také větší uplatnění v oblastech s hustým vegetačním krytem, jelikož záření delších vlnových délek je schopno ním lépe proniknout. Snímek č.144: Pozorování geologických struktur Na snímcích jsou jasně patrné synklinály a antiklinály. U snímku vlevo jsou rozpoznatelné i odlišné horniny, protože se jeví v odlišných odstínech. Mapování geologických jednotek Mapování geologických jednotek je založeno na rozpoznávání litologie a statigrafie hornin. Pro tyto jednotky nebo formace hornin je charakteristický jejich věk, litologie, mocnost a odolnost vůči zvětrávání a erozi. Právě na monitorování těchto charakteristik je založeno mapování geologických jednotek pomocí dálkového průzkumu. Mapování geologických jednotek slouží pro lokalizaci nalezišť nerostných a energetických surovin, jelikož jsou často spojena s určitou litologií. Pomocí struktury a litologie hornin jsou geologové schopni rozpoznat lokality, které by mohly zdrojem dané suroviny a jsou tudíž vhodné k podrobnějšímu zkoumání. Dále je mapování geologických jednotek důležité pro určení typu podloží, což hraje významnou roli při projektování staveb a při posouzení možnosti těžby v dané lokalitě. Pochopení zákonitostí rozmístění geologických jednotek a prostorových vztahů mezi nimi také slouží k objasnění geologické historie Země. Data dálkového průzkumu jsou důležitá pro tvorbu geologických map, geologické analýzy a pro plánování těžby. Stereoskopické snímky umožňují vytvoření trojrozměrného modelu a usnadňují tak rozlišení jednotlivých geologických jednotek v reliéfu.

47

Snímek č.145: Naleziště zlata v Číně Tento snímek pořízený satelitním radarovým systémem (SAR) zachycuje oblast v jižní Číně, kde se nacházejí četná naleziště zlata. Jedná se okolí města Zhao Qing. V levé spodní části se nachází řeka Xi Jiang. Největší zlatý důl v jižní Číně se nachází v levé horní části snímku podél horského hřebenu, jenž se na snímku jeví jako velmi jasný. Používáním radarových snímků geologové lokalizují pokračování hřebenu východním směrem (na snímku směrem vpravo). Tak mohou lokalizovat další potenciální těžební oblasti. Radarový snímek je vhodný pro tento účel zejména kvůli vysoké citlivosti radaru k jemné topografické struktuře i v oblastech s hustým vegetačním krytem. 11.3 Socioekonomická geografie Mapování nalezišť ekonomicky využitelných surovin Mapování a monitorování potenciálních nalezišť ekonomicky využitelných surovin je důležitá pro ekonomický rozvoj každého státu. Využití dat dálkového průzkumu k těmto účelům je úzce provázáno s geologickými aplikacemi – viz monitorování geologických struktur a mapování a mapování geologických jednotek. Monitorování sídelního rozvoje Data dálkového průzkumu umožňují díky svému časovému rozlišení sledovat změny v rozšíření venkovského a městského osídlení. Snímek č.147: Rijád V roce bylo město Rijád ještě relativně malé, ale potom se začalo značně rozrůstat, především díky příjmům z vývozu ropy. Dva horní snímky, pořízené satelitem Landsat zachycují expanzivní rozvoj města mezi lety 1970 a 1990. Dolní snímek, pořízený satelitem ASTER v roce 2000 ukazuje, že rozvoj po roce 1990 již nebyl tak dramatický.

48

Snímek č. 148: Paříž Na snímku je jasně viditelná meandrující řeka Seina. Řeka vlévající se do Seiny z jihu je řeka Orse. Centrum Paříže s přilehlými předměstími se jeví v jasně modrých tónech. V jasně červené tóny představují zalesněné plochy. Velká zalesněná plocha uvnitř meandru západně od centra Paříže se nazývá Foret de St. Germaine. Můžeme vidět i menší zalesněné plochy v centu města. 11.3.1 Zemědělství Mapování typu pěstovaných plodin Spektrální odrazivost pole se mění v závislosti na druhu plodiny, ale také v závislosti na fenologické fázi rostliny. Tyto vlastnosti jsou měřeny multispektrálními senzory. Radar je zase citlivý na strukturu, uspořádání a obsah vody v plodinách a tak může poskytovat doplňkové informace k optickým datům. Radarové snímky jsou nepostradatelné v oblastech se zvýšeným výskytem oblačnosti. Snímek č.155:Banánové plantáže Na snímku jsou zachyceny banánové plantáže (B). Listy banánovníku jsou velkých rozměrů a na snímku se jeví jako velmi jasné. Monitorování zdravotního stavu plodin Optické senzory snímající ve viditelné a infračervené části spektra jsou vysoce citlivé na vitalitu plodin. To umožňuje monitorovat škody způsobené hmyzem, počasím a napadení plodin patogeny. Snímek č.151: Zničení úrody vichřicí, Manitoba Na snímku vidíme místa, kde byly plodiny zničeny vichřicí. Jedná se o oblast jihozápadně od Winnipegu v Manitobě. Snímek č.153: Zdravotní stav vegetace Zdravé rostliny obsahují velké množství chlorofylu, jenž způsobuje zelené zbarvení listů. Zdravé plodiny tak nejvíce odrážejí záření v zelené a blízké infračervené části spektra, zatímco záření v modré a červené části spektra je chlorofylem pohlcováno.

49

Poškozené a nemocné plodiny mají snížený obsah chlorofylu, což vede ke snížení odrazivosti v zelené části spektra. Následkem patogenních změn ve vnitřní struktuře listu je pak snížena odrazivost v blízké infračervené části spektra. Monitorování rozvoje zemědělství Snímek č.154: Rozvoj zemědělství na Sinajském poloostrově Snímky pobřeží Středozemního moře blízko Suezského průplavu zachycují změny během deseti let. Tyto změny souvisí s rozvojovými projekty podporující rozvoj zemědělství. Můžeme vidět, jak je poušť Sinajského poloostrova přetvářena na zavlažovaná, obdělávaná pole. Velkým problémem je nedostatek vodních zdrojů pro umělé zavlažování a také vysoké náklady projektu. Tato fakta činí projekt velmi kontroverzním nejen v Egyptě, ale i na mezinárodní scéně. Snímek č.155: Rozvoj zemědělství na Sahaře Ačkoli je Sahara nyní největší pouští na světě, během poslední doby ledové byla savanou a roční úhrny srážek byly mnohem vyšší než v současnosti. Tak vznikly řeky a jezera, která jsou dnes překryta pískem. Během minulých sta tisíců let docházelo také k vytváření podzemních akumulací vod. V současnosti je tato voda zdrojem pro umělé zavlažování. Dvojice snímků č. zachycuje malou osadu severně od hranice mezi Egyptem a Súdánem. Tmavé kruhy znázorňují otočné zavlažovací systémy. Ve středu každého kruhu se nachází vrt, jímž je podzemní voda přiváděna do otáčejících se kropících systémy. Jak můžeme vidět na snímcích, jejich počet se od roku 1999 do roku 2001 dramaticky zvýšil. Snímky byly pořízeny TM senzorem umístěným na palubě satelitu Landsat 7. 11.3.2 Lesnictví Monitorování kácení lesů Časové rozlišení snímků dálkového průzkumu umožňuje sledování změn v rozloze lesů. V zemích, kde je kácení lesů kontrolované a regulované lze snímky využívat pro kontrolu dodržování předpisů. Pomocí dálkového průzkumu jsme schopni monitorovat i nepřístupné oblasti a kontrolovat tak možné ilegální kácení lesů, které by jinak mohlo zůstat neodhaleno.

50

Snímek č.158: Kácení Amazonského pralesa Snímek byl pořízen radarovým systémem SAR na palubě satelitu JERS-1 a vykácené plochy se jeví červeně. Snímek č.159: Kácení pralesa v Bolívii Na tomto fotografickém snímku vidíme vykácené plochy kruhového tvaru ve východní Bolívii. Snímek č.160: Kácení Amazonského pralesa - SAR Snímek byl pořízen radarovým systémem SAR na palubě satelitu JERS-1. Zachycuje kácení Amazonského deštného pralesa ve státě Rondonia v Brazílii. Zbytky pralesa se jeví bíle, žlutě jsou znázorněny oblasti, kde byl prales vykácen v červenci v roce 1992. Červená barva pak představuje plochy vykácené v říjnu 1993. I když změny nejsou velké, je zřejmé, že vykácené plochy se stále zvětšují na úkor pralesa. Monitorování lesních požárů Dálková průzkum země umožňuje monitorování lesních požárů a zajišťuje včasné varovaní obyvatelstva před možným nebezpečím. Pro monitorování požáru se užívají termální senzory NOAA AVHRR, protože snímkování optickými senzory komplikuje kouř, mlha nebo noc. Srovnání spálené oblasti a hořící oblasti poskytuje informace o rychlosti a směru šíření požáru. Tak mohou data dálkového průzkumu usnadnit jak plánování únikové cesty, tak i plánování přístupové cesty pro hasiče. Multispektrální senzory jsou následně využívány pro monitorování šíření a růstu vegetace na spáleništích. Snímek č.161: Lesní požáry u Los Alamos Snímek zachycuje lesní požár u města Los Alamos v Novém Mexiku a byl pořízen satelitem Landsat 7. Vegetace je znázorněna zelenou barvou. V důsledku použité kombinace kanálů 7, 4 a 2 (jeden kanál snímá ve viditelné části spektra a dva v infračervené části spektra)je spodní snímek zobrazen v nepravých barvách. Zalesněné plochy se jeví jako tmavě zelené, plochy pokryté vegetací bylinného charakteru jsou světle zelené. Pastviny a plochy s malým vegetačním krytem se jeví jako plochy růžové

51

až světle purpurové. Zastavené oblasti jsou světle modré nebo světle purpurové. Spáleniště se jeví černě. Tmavě červená a jasně červená místa představují nejteplejší a možná ještě hořící oblasti. Horní snímek byl pořízen za použití kombinace kanálů 3, 2 a 1 a zobrazuje oblast ve skutečných barvách. Vegetace se jeví v barvách od tmavě zelené, odpovídající zalesněným plochám, po světle zelenou charakteristickou pro plochy kryté bylinnou vegetací. Pastviny a plochy s malým vegetačním krytem se jeví jako žlutohnědé nebo světle hnědé. Zastavěné oblasti jsou bílé nebo světle zelené. Oheň a spáleniště jsou překryta kouřem a na snímku se jeví jako bílé až světle modré. 11.3.3 Ekologie Využívání dat dálkového průzkumu v ekologii je značně provázáno s jejich využitím v ostatních geovědních disciplínách. Monitorování koncentrace fytoplanktonu – snímky 128 a 129 Monitorování ropných skvrn – snímky 132 a 133 Monitorování zdravotního stavu vegetace – snímek č. 153 Uhlík je základním prvkem, který je potřebný k životu. Rostliny jej využívají k fotosyntéze. Pro fotosyntézu je však důležitá také přítomnost chlorofylu v buňkách. Díky němu mohou rostliny přeměnit sluneční záření v energii a tu využít k růstu. Fotosyntéza je tak měřítkem úspěšného růstu a vypovídá o dobrém využívání uhlíku. Snímek č.163:Globální cyklus uhlíku Na snímku pořízeným senzorem SeaWiFS je znázorněna koncentrace chlorofylu v oceánu i na pevnině. V oceánech se oblasti s malou koncentrací chlorofylu (a tedy i s malou spotřebou uhlíku) jeví jako purpurové a modré. Oblasti s vysokou koncentrací se pak jeví zeleně, žlutě nebo červeně. Na pevnině se oblasti s malou koncentrací chlorofylu jeví jako červenohnědé a oblasti s vysokou koncentrací chlorofylu jako modrozelené.

52

12. Využívání dat DP v geovědních disciplínách v ČR Data dálkového průzkumu jsou v České republice využívána ve všech geovědních disciplínách. Většina dat je zpracovávána prostřednictvím geografických informačních systémů. Pro detailní mapování se používají letecké snímky. Archív leteckých snímků vlastní Vojenský geografický a hydrometeorologický úřad. Letecké snímky vlastní také firma Geodis Brno, která je v současnosti správcem nejaktuálnější databáze leteckých snímků. V geomorfologii a geologii jsou data dálkového průzkumu využívána například pro monitorování svahových pochodů a pro sledování změn zemského povrchu v oblastech s intenzivní hlubinnou a povrchovou těžbou nerostných surovin. Český

hydrometeorologický

ústav

využívá

satelitní

i

radarová

data

k monitorování počasí, k tvorbě předpovědí počasí a k monitorování možnosti vzniku povodní. Na základě informací získaných prostřednictvím dat dálkového průzkumu pak vydává příslušná varování pro obyvatelstvo. Dále jsou data využívána katastrálními úřady pro monitorování sídelního rozvoje a změn v krajině a v zemědělství slouží pro monitorování půdních vlastností. V neposlední řadě data dálkového průzkumu využívají i agentury ochrany životního prostředí pro monitorování indukovaných změn v krajině, monitorování lesních porostů a zdravotního stavu vegetace. Data dálkového průzkumu využívá i Česká egyptologická společnost pro letecké i satelitní mapování, protože v podmínkách archeologického výzkumu v Egyptě je velmi obtížné získání leteckých fotografií studovaného území.

53

13. Možnosti využití dat DPZ ve výuce zeměpisu na SŠ Data dálkového průzkumu jsou se ve výuce zeměpisu objevují stále častěji. Satelitní snímky můžeme dnes najít v každém Školním atlase. Proto je dobré studenty seznámit s principem dálkového průzkum, s tím jak satelitní a radarové snímky vznikají a co všechno z nich lze vyčíst. Data dálkového průzkumu mohou být využívána při výuce fyzické, socioekonomické a regionální geografie, i v rámci environmentální výchovy. V rámci výuky fyzické geografie lze demonstrovat užitečnost dat dálkového průzkumu při studiu atmosféry, hydrosféry, kryosféry, georeliéfu i biosféry. Při výuce socioekonomické geografie můžeme poukázat na důležitost dat dálkového průzkumu v zemědělství, lesnictví, při mapování sídelního rozvoje a mapování potenciálních nalezišť ekonomicky využitelných surovin. Výuku regionální geografie lze studentům zpestřit ukázkami satelitních či radarových snímků dané oblasti. Tímto způsobem můžeme ideálně propojit regionální geografii s geografií fyzickou či socioekonomickou a upevnit tak znalosti studentů. V rámci environmentální výchova lze využít snímky pro demonstraci využití dat dálkového průzkumu v ekologii. K tomuto účelu dobře poslouží snímky monitorující rozsah ropných skvrn, koncentraci fytoplanktonu, či monitorování zdravotního stavu vegetace.

54

14. Závěr Po prostudování dostupné literatury a internetových zdrojů byl vytvořen ucelený přehled základů dálkového průzkumu v textové i grafické podobě. Textová část byla zpracována jako příručka k části grafické. Grafická část je zpracována v podobě prezentací v prostředí PowerPoint. Obě části jsou zpracovány na takové úrovni, aby mohly být využity při výuce geografie na středních školách. K tomuto účelu jsou uzpůsobeny i vlastní prezentace. Orientace v nich je snadná a rychlá pomocí hypertextových odkazů v textu nebo pomocí tlačítek akcí. Kapitoly 5, 6, 7, 8 a 9 seznamují studenty s principem dálkového průzkumu, s pasivními a aktivními metodami dálkového průzkumu, se satelitními i radarovými systémy a s procesem zpracování a analýzy dat dálkového průzkumu. V prezentacích se jedná o první čtyři kapitoly a k snadnějšímu pochopení slouží názorná schémata a obrázky. Kapitoly 10 a 11 jsou věnovány využití dat v jednotlivých geovědních disciplínách a příkladům jejich aplikací. V prezentacích je aplikacím věnována poslední, rozsáhlá kapitola, která je tvořena příklady aplikací dat dálkového průzkumu a snímky, na nichž jsou tyto aplikace demonstrovány. Popis k snímkům je obsažen v textové části s odkazem na příslušné číslo snímku v prezentaci. V textové části je kapitola 13 věnována možnostem využití dat dálkového průzkumu ve výuce zeměpisu na středních školách a poukazuje tak i na možnosti zařazení jednotlivých prezentací do výuky. K tomuto účelu jsou aplikace dat dálkového průzkumu seřazeny podle obsahu učebnic Geografie 1 a 2 pro střední školy (Demek,J., Voženílek, V., Vysoudil, M.: Geografie 1 – fyzickogeografická část; Geografie 2 – socioekonomická část, SPN, 1997, 2001).

55

15. Seznam použité literatury ERDAS Filed Guide. Erdas, Inc., Atlanta 1994 Kříž, A.: Global Change, GeoMedia s. r. o., Praha 1997 Color Image of Death Halley, Kalifornia. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Egypt's North Sinai Agricultural Development. Poslední aktualizace 8.6.2006. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z Fundamentals of remote sensing. Poslední aktualizace 27. 11. 2002. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Galapagos Oil Spill. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Geological mapping Bathurst Island, Nunavut, Canada, March 21, 1996. [cit. 2006-0825].Dostupnéz . Irrigation in the Heart of the Sahara. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Los Alamos Fires From Landsat 7. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . North Atlantic Low. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Phytoplankton near Argentina. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . SeaWiFS Views the Global Carbon Cycle. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z .

56

Short, Nicholas M., Sr. Remote sensing tutorial. Poslední aktualizace 15. 6. 2004 [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Space Radar Image of Mineral Resources, China. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z . Sulfur Dioxide Plume During the Continuing Eruption of Mt. Etna, Italy. [cit. 2006-0825]. Dostupné z . The White Sea, Russia. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z World Heritage Preservation. Poslední aktualizace 30.9.2002. [cit. 2006-08-25]. Dostupné z

57

Summary After reading over available literature and internet sources, was created summary of fundamentals of remote sensing.The summary has two parts: the text part and the graphic part. Text part was processed like handbook to graphic part. Graphic part is processed in the form of presentations in PowerPoint. Both parts are processed on such level, so that they can be used at education of geography on secondary schools. For this purpose, the presentations are modificated too. The orientation in presentations is easy and fast, by the help of references in text, or by the help of buttons .

Chapters 5, 6, 7 , 8 and 9 are introducing students with fundamentals of remote

sensing, with passive and active methods of remote sensing, with satellite and radar systems and with data processing and analysis.In presentations, they are first four chapters and visual schematics and pictures serves to easier understanding. In chapters 10 and 11 we discusse about using data of remote sensing in geological and geographical disciplines and there are the examples of their applications too. In presentations, the last, extensive chapter, is talking about the examples of various applications of remote sensing data. In this chapter are images for each application too. The description of images is contained in text part, with refers on relevant slide in presentations. In text part, chapter 13, Offers possible using remote sensing data in education of geography on secondary schools and point so on potential insertion of single presentations into education. For this purpose, the applications of remote sensing data are ordered according to the contents of the textbooks Geografie 1 a 2 pro střední školy (Demek,J., Voženílek, V., Vysoudil, M.: Geografie 1 – fyzickogeografická část; Geografie 2 – socioekonomická část, SPN, 1997, 2001).

58

Příloha Příloha č.1: CD-R Základy dálkového průzkumu Země

59