Imagini satelitare

Un satelit poate fotografia sau măsura suprafața Pământului de la mare înălțime. Imaginile satelitare arată păduri, lacuri, câmpuri, orașe și nori. Dacă două imagini ale aceluiași loc au fost făcute în ani diferiți, poți observa schimbări: o pădure tăiată, un cartier nou sau un lac secat. Trebuie însă să compari imagini din anotimpuri apropiate: o pădure fără frunze iarna poate arăta altfel decât vara, fără să fi dispărut.

Programul european Copernicus folosește sateliți Sentinel pentru observarea uscatului și a apelor. Nu toate imaginile arată culorile exact ca ochiul nostru. Unele combină informații din lumină vizibilă și din infraroșu; legenda îți spune ce înseamnă culorile. Norii pot ascunde solul, iar un pixel reprezintă o suprafață, nu un singur copac.

Un exemplu cunoscut este urmărirea extinderii unei zone urbane prin compararea imaginilor din ani diferiți. Dacă apar mai multe acoperișuri și drumuri într-o zonă care era câmp, imaginea indică schimbarea folosirii terenului; cauza exactă se verifică prin date locale.

Satelitul poate trimite imagini din spațiu la intervale regulate, de aceea compari ușor un loc în timp. Imaginile cu rezoluție mică arată regiuni întinse, iar cele cu rezoluție mare arată detalii precum clădiri sau drumuri. Fotografia unui loc are o rezoluție: un pixel mic înseamnă detaliu mai bun.

Sentinel-2 oferă 13 benzi spectrale la rezoluții de 10, 20 și 60 m. Benzile din infraroșu apropiat ajută la separarea vegetației sănătoase de solul gol și de apă; o compoziție în culori false nu este o fotografie cu nuanțele văzute de ochi. Rezoluția de 10 m înseamnă că un pixel din benzile respective acoperă aproximativ 100 m² pe teren. O hartă a schimbării poate fi obținută prin clasificarea aceleiași suprafețe în două imagini georeferențiate.

Sateliții măsoară radiația reflectată sau emisă de suprafață în benzi spectrale (albastru, verde, roșu, infraroșu). Obiectele diferite reflectă diferit: vegetația sănătoasă reflectă puternic în infraroșu apropiat și absoarbe roșul, apa absoarbe infraroșul, iar solul gol reflectă aproape la fel în ambele. Pe această diferență se bazează indicele de vegetație NDVI: $\mathrm{NDVI}=\frac{\mathrm{NIR}-\mathrm{Ro}\mathrm{ș}\mathrm{u}}{\mathrm{NIR}+\mathrm{Ro}\mathrm{ș}\mathrm{u}}$, cu valori între −1 și 1. Valorile ridicate (peste 0,6) indică vegetație deasă, cele aproape de 0 sol gol, iar cele negative apă sau nori. Alte aplicații sunt monitorizarea inundațiilor, urmărirea incendiilor, cartografierea folosirii terenurilor și măsurarea topirii ghețarilor.

Exemplu real analizat — Lacul Aral. În imaginile de la începutul seriei, lacul ocupa un bazin continuu; USGS estimează suprafața lui de dinaintea anilor 1960 la circa 68 000 km². În imaginile ulterioare, linia țărmului se retrage, lacul se fragmentează, iar o parte din fostul fund devine Deșertul Aralkum. USGS arată că suprafața rămasă era de ordinul 10% din cea inițială. Legenda imaginii permite separarea apei de uscat; datele despre devierea apelor din Amudaria și din Sîrdaria pentru irigații explică schimbarea. Observațiile de teren și seriile hidrologice verifică interpretarea din satelit.

Exemplu rezolvat 1 — NDVI. Pentru un câmp cu grâu verde, reflectanța în infraroșu apropiat este 0,50, iar în roșu 0,10. $\mathrm{NDVI}=(0,50-0,10)/(0,50+0,10)=0,40/0,60\approx 0,67$: vegetație deasă și sănătoasă. După recoltare, solul gol are 0,30 în infraroșu și 0,25 în roșu: $\mathrm{NDVI}=0,05/0,55\approx 0,09$, adică aproape de zero.

Exemplu rezolvat 2 — suprafața schimbată. Într-o comparație între două imagini cu pixeli de 10 m, 2 500 de pixeli și-au schimbat clasa din „pădure” în „sol gol”. Fiecare pixel are $10\cdot 10=100$ m², deci suprafața defrișată este $2500\cdot 100=250000$ m² = 25 ha. Rezultatul trebuie verificat cu observații de teren, deoarece pixelii de la marginea pădurii pot conține și vegetație, și sol.

Exemplu rezolvat 3 — frecvența imaginilor. Sateliții Sentinel-2 revizitează același loc la fiecare 5 zile la Ecuator și mai des la latitudini mijlocii; într-o lună se pot obține deci 6 imagini sau mai multe, dintre care unele pot fi acoperite de nori. De aceea se aleg imagini fără nori sau se compun din mai multe date.

Greșeli frecvente

• Greșit: Orice diferență de culoare dintre două imagini dovedește o schimbare permanentă.
  Corect: Anotimpul, norii și felul în care au fost compuse culorile pot produce diferențe.
• Greșit: Un pixel de 10 m arată fiecare frunză.
  Corect: El rezumă informația unei suprafețe de aproximativ 100 m².
• Greșit: O imagine satelitară în culori false este o fotografie obișnuită.
  Corect: Culorile sunt alese pentru a evidenția benzile spectrale, de exemplu infraroșul pentru vegetație.

Înainte și după