Использование данных диапазона SWIR

Данные съемки в спектральном диапазоне SWIR позволяют увидеть особенности объектов и явлений, не видных человеческому глазу. Глаз человека воспринимает спектр видимого света в диапазоне 390 – 700 нм. SWIR (коротковолновый инфракрасный) относится к большей длине волны как правило 1400 – 3000 нм. Излучение в этом диапазоне является отраженным, оно отражается так же, как и видимый свет, однако, длины волн в диапазоне SWIR делают объекты легко узнаваемыми и дают одно из преимуществ этой съемки – идентификацию объекта или индивидуальных особенностей.

Для диапазона SWIR характерны минимальные шум и воздействие атмосферы, улучшены способности различения грунтов, что позволяет автоматизировать обработку. Данные используются для выявления содержания минералов в горных породах, определения влажности почвы, состояния здоровья и видов растительности и множества других невидимых глазу деталей. На отражение элементов поверхности влияет их плотность, содержание воды, химический состав.

Мы привыкли к представлению в естественных цветах и можем визуально определять по ним особенности объектов. Однако, иногда характеристики поглощения материала могут быть видны только коротковолновой инфракрасной области спектра. Например, на рисунке ниже слева яблоко выглядит здоровым, но в диапазоне SWIR легко распознаются дефекты, которые указывают на болезнь или другие проблемы.

Аналогично при космической съемке в мультиспектральном режиме и съемке в диапазоне SWIR. Совместное использование этих данных позволит узнать больше об исследуемых объектах. Некоторые отрасли, в которых очевидна выгода при использовании данных SWIR:

1) Сельское хозяйство: повышение урожайности при одновременном снижении затрат и минимизации воздействия на окружающую среду с помощью точного земледелия и методов ведения сельского хозяйства.

2) Страховые компании и специалисты по возмещению убытков, которым необходимо идентифицировать, обнаружить или проверить наличие или состояние активов.

3) Горнодобывающая отрасль: улучшение способности определения показателей рудных тел на этапе разведки.

4) Местные органы власти: определение различных типов почвенного покрова, методов планирования и управления чрезвычайными ситуациями, новых стратегий налогообложения земель.


Преимущества использования данных SWIR

Управление инфраструктурой и планирование:

1) Стратегическое планирование.

2) Улучшенная идентификация полезных ископаемых.

Данные SWIR могут сократить затраты и повысить эффективность разведки полезных ископаемых за счет сужения потенциальной площади обследования. Съемка в SWIR-диапазоне позволяет проводить идентификацию минералов, т.к. различные вещества поглощают определенные длины волн света и отражают другие.

Пожары оказывают разрушительное воздействие на природу и население. Они могут охватывать обширные территории, двигаться с огромной скоростью и менять направление распространения. Съемка в диапазоне SWIR не только проникает сквозь дым, но и обеспечивает четкий обзор местности и определение мест активного горения. Эти типы изображений будут огромным преимуществом при поиске информации об анализе последствий пожара и могут быть для компаний, занимающихся энергетикой, водопроводами и коммуникациями, страховым компаниям, государственным учреждениям, участвующим в смягчении последствий стихийных бедствий и оказании помощи.

Спутник WorldView-3 ведет съемку в 16 спектральных каналах от видимого до SWIR-диапазона. Это расширяет возможности визуальной и автоматической интерпретации данных с использованием спектральных сигнатур объектов.

Управление доходностью

1) Повышение эффективности

2) Наблюдение и картографирование явлений

Для страховых компаний и страховщиков крыша является самой важной частью вашего дома или здания. Крыша – это первый слой, на который начинают воздействовать ветер, град, лесной пожар и другие опасности. В более чем 90 процентах случаев, связанных с градом или сильным ветром, выплата производится в зависимости от покрытия крыши.

Не ко всем типам крыш относятся одинаково, когда речь заходит о страховании. Есть крыши, которые застрахованы без каких-либо вопросов, в то время как другие требуют дополнительных проверок, а также есть крыши, которые компании просто не будут страховать. Страховая отрасль стремится понять, из каких материалов сделаны крыши, и использование данных SWIR может помочь им классифицировать это. В приведенном ниже примере показана классификация, использующая данные SWIR спутника WorldView-3.

Пространственное разрешение

Пространственное разрешение определяет размер пикселя спутникового изображения. Чем выше пространственное разрешение, тем больше деталей оно будет содержать. Мелкие детали можно увидеть на изображениях с очень высоким и высоким разрешением, в то время как на изображении с низким разрешением будут видны только грубые черты. Часто пространственное разрешение разбивается на 3 диапазона:

1) Сверхвысокое (субметровое): 30 см – 1 м

2) Высокое: 1 – 10 м

3) Среднее: 15 – 30 м

Выбранное пространственное разрешение зависит от самого маленького объекта, который вы хотели бы видеть на снимке. Важным фактором, является компромисс между размером сцены и пространственным разрешением. Данные высокодетальной съемки в SWIR-диапазоне позволяют более точно отслеживать темпы развития и инвестиций в региональном или глобальном масштабе. Это могут быть не только темпы строительства, но и более мелкие детали, такие как строительные материалы, коэффициент отражения крыш, дорожные сети и плотность населения, что имеет ценность для правительства, промышленности и сферы услуг.

Спектральное разрешение

Спектральное разрешение датчика определяет количество спектральных каналов, используемых для съемки. Набор и количество спектральных каналов зависит от области применения данных. Спектральные сигнатуры различных типов объектов формируют базу данных для извлечения информации. При выборе съемки необходимо учитывать:

1) Количество и набор спектральных каналов (синий, зеленый, красный, ближний инфракрасный, коротковолновый инфракрасный, тепловой и т.д.);

2) Ширина спектральных каналов;

3) Набор спектральных каналов, подходящий для идентификации конкретных объектов.

Как правило, спектральное разрешение делится следующим образом:

1) Панхроматическая съемка – 1 широкий канал;

2) Мультиспектральная съемка – 3 – 8 каналов;

3) Гиперспектральная съемка – более 20 каналов (может быть несколько сотен).

Например, в диапазоне 1550 – 1750 нм детектируются искусственные материалы и химические вещества, снег и лед отличаются от облаков. В диапазоне 2000 – 2400 нм можно производить идентификацию минералов и др.

Временное разрешение

Временное разрешение определяет частоту повторной съемки территории конкретным датчиком спутника. Помимо наличия облачного покрова при планировании исследований необходимо учитывать следующие факторы:

1) Наличие листвы растений;

2) Приливы / отливы в прибрежной зоне;

3) Сезонные различия;

4) Тени;

5) Проведение работ по отбору проб на местности;

6) Фенологические различия в цветении, размножении и миграции в зависимости от климатических условий.

Радиометрическое разрешение

Радиометрическое разрешение связано с количеством информации, которая содержится в пикселе и выражается в битах. Один бит информации представляет собой двоичное решение "да" или "нет" с математическим значением 1 или 0. Типичные черно-белые изображения из такого источника, как цифровая камера, имеют разрешение 8 бит, что означает, что информация представлена значениями 0-255. Цветное изображение представляется тремя каналами, синим, зеленым и красным, и каждый канал имеет 8 бит, что суммарно составляет 24 бита информации. Каждый цвет и соответствующий оттенок представлены с использованием комбинации этих трех основных цветов.

Поправки атмосферных искажений

Спутники дистанционного зондирования производят съемку поверхности Земли через атмосферу, т.е. они фиксируют излучение в верхней части атмосферы (TOA). Изменения в атмосфере, освещенности Солнцем, геометрии обзора во время съемки приводят к сложностям автоматического извлечения информации и обнаружения изменений. Как правило, это связано с различным уровнем влажности и количеством твердых частиц в атмосфере.

Примеры данных

На изображениях ниже показано сравнение между панхроматическим каналом (черно-белый снимок), данными WorldView-2 в синтезе RGB и WorldView-3 с использованием каналов SWIR (3, 6, 8). Изображение SWIR с использованием этой комбинации каналов подчеркивает глины и карбонаты.

На изображении ниже выделяются железосодержащие минералы, другие минералы и глины.

Решение задачи обнаружения крыш по спутниковым снимкам имеет важное значение в различных отраслях. Некоторыми примерами этого являются выявление изменений в городской застройке, составление цифровых карт, проверка и обновление баз данных ГИС, анализ землепользования и планирование маршрутов.

Изображение ниже детектирует растительность как зеленую, используя комбинации каналов снимка S2, S3 и S5.

На следующем изображении полимер/пластик изображен оранжевым, растительность - зеленой, а грязь - сине-серой с использованием комбинаций каналов S2, S4 и S8.

Тематические исследования – разведка полезных ископаемых

Традиционные методы наземной разведки полезных ископаемых дороги, ограничены социальными, политическими или экологическими проблемами, погодой или доступом, и не могут своевременно тщательно исследовать большие площади. Мультиспектральные данные в диапазоне SWIR позволяют создавать карты спектрального отражения, которые показывают точную и детальную геологию для оптимизации разведки месторождений с высоким разрешением, без влияния неблагоприятных изменений политического климата или погодных условий. Следующее исследование является примером использования мультиспектральных и данных SWIR спутника WorldView-3 для определения литологии с высоким потенциалом урановой минерализации, прилегающей к урановому руднику Rössing в Намибии.

Выдержки из www.rossing.com/history.htm:

«Уран был обнаружен в пустыне Намиб в 1928 году, но только после интенсивных исследований в конце 1950-х годов к этому району был проявлен большой интерес. После обнаружения многочисленных залежей урана Rio Tinto в 1966 году получила права на месторождение низкосортного урана в Ресинге. Десять лет спустя начал функционировать Rössing Uranium, первый коммерческий урановый рудник Намибии.

Сегодня Намибия располагает двумя значительными урановыми рудниками, на которые в совокупности приходится 5,8 процента мирового объема добычи оксида урана. Rössing Uranium производит 2,3 процента мирового производства оксида урана. Заводская мощность шахты составляет 4500 тонн урана в год, и к концу 2014 года она поставила в мир в общей сложности 127 405 тонн оксида урана.

Шахта расположена в 12 км от города Арандис, который находится в 70 км от прибрежного города Свакопмунд в намибийском регионе Эронго. Уолфиш-Бей, единственная глубоководная гавань Намибии, расположена в 30 км к югу от Свакопмунда.

Участок рудника включает в себя лицензию на добычу полезных ископаемых и вспомогательные участки площадью около 180 км2, из которых 25 км2 используются для добычи, переработки и утилизации отходов. Добыча полезных ископаемых осуществляется путем взрывных работ, погрузки и транспортировки из открытого карьера, называемого карьером SJ, перед обработкой ураносодержащей породы с получением оксида урана. В настоящее время карьер имеет размеры 3 на 1,5 км и глубину 390 м.».

Месторождение урана Рессинг аляскитового типа содержит крупнейшее в мире месторождение урана, связанное с магматической породой, и находится в пределах орогенного пояса Дамара верхнего протерозоя шириной от 400 до 500 км, который простирается от Атлантического океана на северо-восток через юго-западную Африку, прежде чем погрузиться под постпалеозойский бассейн Калахари. Рессинг расположен на юго-западном склоне регионального овального северо-западного купола, примерно в 2 км от контакта гнейсового протерозойского фундамента и метаосаждений, состоящих из сланцев и богатого графитом и сульфатами мрамора.

Тематическое исследование Rössing иллюстрирует, насколько хорошо данные высокого пространственного разрешения в диапазоне SWIR обеспечивают определение геологических единиц и, в частности, ураносодержащих пластов, что может помочь разведочным работам по обнаружению дополнительных залежей урана вблизи и вокруг рудника.

Мультиспектральные и данные SWIR обеспечивают значительно лучшие возможности для геологических и других приложений для картирования поверхности за счет определения:

• Глин;
• Карбонатов;
• Железосодержащих пород и оксида железа;
• Продуктов разрушения;
• Слюды.

Использованная литература:

https://www.geoimage.com.au/wp-content/uploads/2021/06/GEOIMAGE-SWIR-ebook.pdf