Dane satelitarne

dla administracji publicznej

Redakcja naukowa

prof. dr hab. inż. Beata Hejmanowska

dr hab. inż. Piotr Wężyk, prof. UR

Autorzy rozdziałów

dr Katarzyna Bajorek-Zydroń; dr hab. Jarosław Chormański, prof. SGGW; dr inż. Urszula Cisło-Lesicka; dr inż. Ewa Głowienka; prof. dr hab. inż. Beata Hejmanowska; dr hab. Jarosław Jasiewicz, prof. UAM; dr inż. Joanna Jaskuła; dr Elżbieta Jędrzejczak; dr hab. inż. Cezary Kaźmierowski, prof. UAM;

mgr inż. Piotr Kramarczyk; dr Sławomir Królewicz; dr inż. Magdalena Mleczko;

dr hab. inż. Marek Mróz, prof. UWM; mgr inż. Natalia Ostrowska; dr hab. inż. Jan Piekarczyk, prof. UAM; mgr inż. Małgorzata Słapińska; prof. dr hab. inż. Mariusz Sojka; dr inż. Sylwia Szporak-Wasilewska; dr hab. inż. Piotr Wężyk, prof. UR; dr inż. Rafał Wróżyński; dr hab. Rafał Zapłata, prof. UKSW; mgr inż. Karolina Zięba-Kulawik; mgr inż. Anna Żądło

Zespół konsultacyjny PAK

mgr inż. Jolanta Orlińska – przewodnicząca Zespołu, dr inż. Jakub Kowalewski,

mgr Zbigniew Burdzy, mgr Piotr Bednarski, mgr Roger Bachtin – ds. redakcji technicznej

Konsultacja naukowa

dr hab. inż. Przemysław Kupidura, prof. PW

Redakcja

ProGea 4D sp. z o.o.

ul. Henryka Pachońskiego 9, 31-223 Kraków

Zespół redakcyjny ProGea 4D sp. z o.o.

dr hab. inż. Piotr Wężyk – CEO, dr Katarzyna Bajorek-Zydroń, dr inż. Urszula Cisło-Lesicka,

dr Katarzyna Kozłowska-Kozak, M.Sc. Micah Muir, mgr Berenika Ensztejn, mgr inż. Kinga Szerszeń Korekta techniczna i redakcja tekstu

mgr Ewelina Wójcikowska-Jakubiec

mgr Grażyna Jabłońska

Projekt okładki

mgr inż. Karolina Zięba-Kulawik

Skład i łamanie

dr inż. Piotr Bieniek

Wydawca

Polska Agencja Kosmiczna

© Copyright by Polska Agencja Kosmiczna 2020

Druk i oprawa

Poligraficzny Zakład Usługowy DRUKMAR

ul. Rzemieślnicza 10, 32-080 Zabierzów

Opracowano w ramach projektu „System operacyjnego gromadzenia udostępniania i promocji

cyfrowej informacji satelitarnej o środowisku – Sat4Envi”

Includes copyrighted material of DigitalGlobe, Inc., All Rights Reserved

Wydanie I

Nakład 100+ egz.

ISBN: 978-83-945436-2-4

e-ISBN: 978-83-945436-3-1 (wersja elektroniczna)

Szanowni Państwo,

w historiach astronautów spisywanych po ich powrocie na Ziemię

dominują opisy naszej planety jako niebieskiej kropki – wyjątkowej,

przepięknej i kruchej. Każdego dnia uczymy się, jak w pełni korzystać

z jej zasobów i jak ją chronić. Technologie satelitarne mogą nam pomóc

dbać o naszą Ziemię. Mogą nam również pomóc usprawnić i zoptymali-

zować pracę, przyspieszyć procesy decyzyjne.

Prace nad technologiami teledetekcji satelitarnej trwają od poło-

wy lat 50. XX w. Wiele się przez ten czas zmieniło – jakość zobrazowań,

potencjał informacyjny, sposób przetwarzania, rozmiar satelitów i po-

dejście do ich budowy. Już teraz z sukcesami monitorujemy np. jakość

powietrza, wód i gleb. Potrafimy dokładnie zidentyfikować i pomierzyć

obszary dotknięte suszą, pożarami, powodzią, czy na przykład wody

morskie dotknięte plagą sinic.

Rolnicy optymalizują produkcję na podstawie zobrazowań sateli-

tarnych, regulując nawodnienie i nawożenie z korzyścią dla środowiska.

Jesteśmy w stanie prognozować oraz monitorować m.in. osiadanie gruntów, szczególnie istotne dla bezpieczeństwa mieszkańców na terenach górniczych i w dużych miastach. Możemy w sposób szybki i rzetelny dostarczyć aktualne dane, informacje i materiały o otaczającym nas świecie, obiektach i zjawiskach – obserwować zmiany i prognozować ich przebieg.

Zobrazowania satelitarne stanowią przydatne źródło zarówno dla administracji publicznej, jak i dla firm pragną-

cych wykorzystać te zasoby w swoich produktach, narzędziach, aplikacjach i usługach.

Dlatego cieszę się mogąc przedstawić Państwu podręcznik pt. „Dane satelitarne dla administracji publicznej”, który został przygotowany na bazie analiz potrzeb administracji publicznej oraz wniosków płynących ze spotkań, szkoleń i warsztatów. Były one możliwe dzięki projektowi „System operacyjnego gromadzenia, udostępniania i promocji cyfrowej informacji satelitarnej o środowisku – Sat4Envi”, finansowanemu w ramach Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa.

Podręcznik ma pomóc w rozwijaniu Państwa kompetencji i wiedzy. Ma przybliżyć technologie wykorzystywane w teledetekcji satelitarnej, terminologię, jak również źródła danych i narzędzia do ich przetwarzania. Przede wszystkim jednak ma odpowiedzieć na pytanie: jak zobrazowania satelitarne można wykorzystać w codziennym życiu i pracy?

Jest to pierwsza tego typu publikacja w Polsce i wierzę, że niezwykle potrzebna wszystkim tym, którzy chcą dowiedzieć się więcej o teledetekcji satelitarnej, chcą ją lepiej zrozumieć. Jestem przekonany, że podręcznik oraz platforma e-learningowa, która została uruchomiona w ramach projektu, przyczynią się do poszerzenia wiedzy na temat możliwości wykorzystania zobrazowań satelitarnych w pracy i ogromnego wpływu obserwacji Ziemi na jakość naszego życia i działania na rzecz środowiska.

Mam nadzieję, że będą Państwo z nami w tych odkryciach i dążeniu do podniesienia świadomości otaczającego nas świata, a także w staraniach, aby chronić naszą planetę.

Życzę miłej lektury

Michał Szaniawski

Prezes Polskiej Agencji Kosmicznej

Spis treści

Wstęp ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������9

1� Wprowadzenie do teledetekcji satelitarnej ������������������������������������������������������������������11

1.1. Sztuczne satelity Ziemi ..............................................................................................................11

1.1.1. Historia teledetekcji ......................................................................................................11

1.1.2. Typy satelitów i ich orbity ..........................................................................................18

1.2. Promieniowanie elektromagnetyczne ...............................................................................20

1.2.1. Definicja promieniowania elektromagnetycznego .........................................21

1.2.2. Interakcja promieniowania elektromagnetycznegoz powierzchnią Ziemi ...25

1.2.3. Czułość oka ludzkiego na promieniowanie elektromagnetyczne .............28

1.2.4. Krzywe odbicia spektralnego ..................................................................................29

1.3. Cechy satelitarnych systemów teledetekcyjnych ...........................................................30

1.3.1. Sposób powstawania oraz struktura obrazu cyfrowego ...............................31

1.3.2. Rozdzielczość przestrzenna......................................................................................32

1.3.3. Rozdzielczość spektralna .......................................................................................... 34

1.3.4. Rozdzielczość radiometryczna ................................................................................36

1.3.5. Rozdzielczość czasowa ...............................................................................................38

1.4. Rodzaje teledetekcyjnych danych obrazowych i nieobrazowych ............................38

1.4.1. Pasywne systemy teledetekcyjne ...........................................................................39

1.4.1.1. Zobrazowania w zakresie optycznym .....................................................39

1.4.1.2. Zobrazowania w zakresie promieniowania emitowanego .............41

1.4.2. Aktywne systemy teledetekcyjne ..........................................................................43

1.4.2.1. Obrazowanie radarowe ................................................................................43

1.4.2.2. Satelitarne skanowanie laserowe .............................................................52

1.4.3. Kalibracyjne i kontrolne pomiary naziemne.......................................................55

2� Pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych �����������������������������������������������������������60

2.1. Etapy przetwarzania satelitarnych danych teledetekcyjnych .....................................61

2.1.1. Korekcja geometryczna i radiometryczna obrazów rejestrowanych

technikami pasywnymi ...............................................................................................61

2.1.2. Przetwarzanie obrazów optycznych .....................................................................63

2.1.3. Przetwarzanie obrazów termalnych ......................................................................67

2.1.4. Przetwarzanie obrazów przedstawiających emitowane

promieniowanie mikrofalowe ..................................................................................70

2.1.5. Przetwarzanie danych radarowych ........................................................................74

2.2. Analiza obrazów teledetekcyjnych ......................................................................................79

2.2.1. Tworzenie kompozycji barwnych obrazów i fotointerpretacja .................. 80

2.2.2. Krzywe spektralne, wskaźniki teledetekcyjne ...................................................87

2.3. Klasyfikacja obrazów satelitarnych ......................................................................................93

2.3.1. Klasyfikacja nienadzorowana ...................................................................................97

2.3.2. Klasyfikacja nadzorowana ........................................................................................ 99

2.3.2.1. Metody stosowane w klasyfikacji nadzorowanej ............................ 100

2.3.2.2. Proces tworzenia zbioru uczącego ...................................................... 104

2.3.2.3. Przykład klasyfikacji metodami ML w SNAP ..................................... 105

2.3.2.4. Metody przeznaczone do klasyfikacji obrazów hiperspektralnych 107

4

2.3.3. Metody oparte na analizie obiektowej (GEOBIA) ...........................................111

2.3.4. Analiza dokładności klasyfikacji obrazu ............................................................116

2.4. Inne metody pozyskiwania informacji z obrazów ....................................................... 120

2.4.1. Metody wykorzystujące modele regresji .......................................................... 120

2.4.2. Analiza serii wieloczasowych zobrazowań satelitarnych ........................... 125

3� Misje obserwacji Ziemi ����������������������������������������������������������������������������������������������������131

3.1. Program Copernicus ................................................................................................................131

3.1.1. Polityka Komisji Europejskiej w zakresie pozyskiwania

i wykorzystania danych satelitarnych .................................................................132

3.1.2. Rola ESA oraz PAK w realizacji europejskiej polityki kosmicznej,

informacje o programie Copernicus ................................................................... 133

3.1.3. Misja Sentinel-1 ........................................................................................................... 135

3.1.4. Misja Sentinel-2 ........................................................................................................... 138

3.1.5. Misja Sentinel-3 .......................................................................................................... 142

3.1.6. Misja Sentinel-5P ........................................................................................................ 146

3.1.7. Planowane misje ......................................................................................................... 148

3.2. Program Landsat ...................................................................................................................... 150

3.2.1. Historia programu Landsat oraz możliwości wykorzystania

archiwalnych zobrazowań Landsat .....................................................................151

3.2.2. Aktywne satelity Landsat ........................................................................................151

3.2.3. Planowane misje Landsat ....................................................................................... 157

3.3. Wybrane komercyjne optyczne systemy satelitarne o dużej i bardzo dużej

rozdzielczości przestrzennej ............................................................................................... 158

3.3.1. Wybrane komercyjne misje wysokorozdzielczych optycznych

systemów satelitarnych ...........................................................................................159

3.3.2. Wybrane komercyjne misje bardzo wysokorozdzielczych

optycznych systemów satelitarnych ...................................................................161

3.4. Wybrane systemy o średniej rozdzielczości ................................................................... 164

3.5. Wybrane systemy o niskiej rozdzielczości ...................................................................... 165

3.5.1. Wybrane niskorozdzielcze misje NASA i NOAA .............................................. 166

3.5.2. Wybrane niskorozdzielcze misje ESA i EUMETSAT ........................................ 167

3.6. Wybrane systemy hiperspektralne ................................................................................... 169

3.7. Wybrane systemy radarowe ................................................................................................. 173

3.8. Misje wykorzystujące technologię satelitarnego skanowania laserowego ........179

4� Dostęp do satelitarnych danych teledetekcyjnych ���������������������������������������������������187

4.1. Platformy i aplikacje do wyszukiwania, przeglądania i pobierania danych ........ 187

4.1.1. Copernicus Open Access Hub ................................................................................ 187

4.1.2. EarthExplorer .............................................................................................................. 190

4.1.3. EO Browser ................................................................................................................... 192

4.1.4. Landsat Explorer ........................................................................................................ 194

4.2. Dostęp do danych i usług przetwarzania w chmurze obliczeniowej ................... 196

4.2.1. Usługi DIAS: CREODIAS, MUNDI, SOBLOO, WEKEO, ONDA ......................... 196

4.2.2. Amazon Web Services .............................................................................................200

4.2.3. Google Earth Engine (GEE) .................................................................................... 202

4.2.4. Microsoft Azure .......................................................................................................... 203

4.3. Sat4Envi ....................................................................................................................................... 205

5

5� Wybrane oprogramowanie do przetwarzania danych teledetekcyjnych ������������210

5.1. Wolne oprogramowanie .........................................................................................................213

5.1.1. SNAP .................................................................................................................................213

5.1.2. QGIS .................................................................................................................................217

5.1.3. SAGA GIS .......................................................................................................................220

5.1.4. ImageJ ............................................................................................................................222

5.1.5. MultiSpec ...................................................................................................................... 224

5.1.6. ORFEO ............................................................................................................................ 226

5.1.7. Oprogramowanie R, Python, GEE .........................................................................228

5.1.7.1. Środowisko R ..................................................................................................228

5.1.7.2. Język programowania Python ................................................................ 231

5.1.7.3. Google Earth Engine (GEE) ....................................................................... 233

5.2. Oprogramowanie komercyjne ........................................................................................... 237

5.2.1. ArcGIS Esri ..................................................................................................................... 237

5.2.2. GeoMedia ..................................................................................................................... 242

5.2.3. ENVI ................................................................................................................................ 245

5.2.4. ERDAS IMAGINE ......................................................................................................... 247

5.2.5. PCI Geomatica ............................................................................................................ 249

5.2.6. eCognition ................................................................................................................... 251

6� Zastosowania obrazów satelitarnych, programu Copernicus oraz prezentacja

dobrych praktyk w działaniach administracji publicznej �������������������������������������� 256

6.1. Serwisy programu Copernicus ............................................................................................260

6.1.1. Atmosfera ...................................................................................................................... 261

6.1.2. Środowisko morskie.................................................................................................. 261

6.1.3. Obszary lądowe .......................................................................................................... 262

6.1.3.1. Komponent Dane Globalne (wszystkie kontynenty Ziemi) ......... 262

6.1.3.2. Komponent Paneuropejski ...................................................................... 262

6.1.3.3. Komponent Lokalny ...................................................................................268

6.1.3.4. Komponent obrazów satelitarnych i danych referencyjnych ..... 272

6.1.4. Zmiana klimatu ........................................................................................................... 273

6.1.5. Bezpieczeństwo ......................................................................................................... 273

6.1.6. Sytuacje kryzysowe ................................................................................................... 273

6.2. Gospodarka przestrzenna .................................................................................................... 274

6.2.1. Serwis Copernicus na potrzeby gospodarki przestrzennej........................ 274

6.2.2. Przykłady zastosowań danych teledetekcyjnych w gospodarce

przestrzennej .............................................................................................................. 276

6.3. Rolnictwo .................................................................................................................................... 279

6.3.1. Szacowanie powierzchni upraw za pomocą teledetekcji od skali

regionalnej do globalnej ........................................................................................280

6.3.2. Identyfikacja gatunków upraw rolniczych i predykcja plonu ................... 282

6.3.3. Analiza i prognoza skutków suszy ......................................................................286

6.3.4. Wykorzystanie wskaźników roślinności do oceny stanu roślinności ...... 291

6.3.5. Rolnictwo a obszary Natura 2000 ....................................................................... 295

6.4. Infrastruktura drogowa .........................................................................................................298

6.4.1. Monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej ................................298

6.4.2. Analiza wpływu dróg na środowisko .................................................................304

6

6.5. Gospodarka wodna ..................................................................................................................311

6.5.1. Ocena zagrożenia powodziowego i zarządzanie kryzysowe .....................311

6.5.2. Identyfikacja akwenów (wód powierzchniowych) i powodzi na

obrazach radarowych ...............................................................................................316

6.5.3. Monitoring wód śródlądowych, mórz i oceanów ......................................... 320

6.6. Leśnictwo.................................................................................................................................... 327

6.6.1. Globalny monitoring lasów .................................................................................... 328

6.6.2. Monitoring pożarów lasów .................................................................................... 336

6.6.3. Globalny system informacji o pożarach – GWIS ............................................340

6.7. Środowisko ................................................................................................................................. 342

6.7.1. Serwis Monitorowania atmosfery (Copernicus Atmosphere

Monitoring Service) ...................................................................................................343

6.7.2. Zmiana klimatu (Copernicus Climate Change Service) ................................348

6.7.3. Przykłady zastosowań zobrazowań satelitarnych w zakresie

analiz środowiska ...................................................................................................... 350

6.8. Zarządzanie kryzysowe ......................................................................................................... 363

6.8.1. Analiza skutków pożaru lasów .............................................................................. 363

6.8.2. Analiza skutków huraganu ....................................................................................366

6.8.3. Serwis bezpieczeństwo granic (EUROSUR Frontex) .....................................369

6.8.4. Ochrona przeciwpowodziowa ............................................................................. 373

6.9. Ochrona zabytków i dziedzictwa kulturowego ............................................................ 378

6.9.1. Przykłady zastosowania technologii interferometrii różnicowej PSInSAR

w monitorowaniu przemieszczeń obiektów inżynierskich – historycznych..380

6.9.2. Klasyfikacja pokrycia i użytkowania terenu (LULC) w działaniach na

rzecz ochrony dziedzictwa kulturowego i krajobrazów kulturowych ...384

6.9.3. Monitorowanie światowego dziedzictwa ........................................................388

7� Trendy w teledetekcji satelitarnej �������������������������������������������������������������������������������� 392

Epilog ...................................................................................................................................................404

Słownik akronimów �������������������������������������������������������������������������������������������������������������410

Literatura �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������419

Skorowidz ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 448

Autorzy rozdziałów ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 456

7

Wstęp

Drogi Czytelniku,

Gazeta Post-Standard (Advance Publications), wydawana w Syracuse (Nowy Jork, USA), w marcu 1911 roku umieściła pod jedną z reklam hasło o treści: Use a picture. It’s

worth a thousand words, czyli: Obraz ma wartość tysiąca słów. Ta sentencja sprzed ponad wieku jest głównym przesłaniem niniejszego podręcznika, który przedstawia zobrazowania teledetekcyjne opisujące od dziesiątków lat językiem cyfrowym naszą planetę.

W wieku XIX określano ówczesne industrialne społeczeństwo jako społeczeństwo

węgla i stali, po nim nastąpiło społeczeństwo informacyjne, a dziś powoli stajemy się spo-

łeczeństwem kosmicznym – i to nie tylko z powodu powszechności wykorzystywania

technologii kosmicznych, ale także z uwagi na poszukiwanie drogi dla dalszego rozwo-

ju naszej cywilizacji – poza Ziemią.

Podręcznik został opracowany na potrzeby szkoleń z zakresu teledetekcji dla admi-

nistracji publicznej prowadzonych przez Polską Agencję Kosmiczną, w celu lepszego

zrozumienia procesów: rejestrowania obrazów powierzchni Ziemi i jej otoczenia przez

sensory umieszczone na satelitach oddalonych o setki, a czasem tysiące kilometrów od

naszego globu, a także metod przetwarzania danych teledetekcyjnych. Podręcznik ma

ułatwić zrozumienie, jak w teledetekcji wykorzystywane jest promieniowanie elektro-

magnetyczne, które ma pomóc zobaczyć to, co dla naszych oczu jest niewidoczne oraz

wykrywać i rejestrować na odległość zjawiska i procesy, których nasze zmysły nie są

w stanie śledzić. Podręcznik ma ułatwić wykorzystanie aktualnych i archiwalnych zobra-

zowań satelitarnych w procesie podejmowania decyzji w jednostkach administracji pu-

blicznej, a także wskazać źródła pozyskiwania danych teledetekcyjnych oraz narzędzia

do ich przetwarzania. Książka w swym założeniu ma być przewodnikiem po nieznanym

i złożonym świecie specjalistycznego nazewnictwa, naukowych pojęć i definicji, skom-

plikowanych technik oraz technologi satelitarnych.

Napisanie podręcznika będącego kompendium aktualnego stanu wiedzy z zakresu

tak dynamicznie rozwijającej się gałęzi nauki i technologi , jakim jest teledetekcja sate-

litarna, było niebagatelnym zadaniem. Niemal co kilka tygodni pojawiają się bowiem in-

formacje o nowych inicjatywach zmierzających do umieszczenia kolejnych satelitów na

orbicie okołoziemskiej w ramach programów rządowych czy projektów komercyjnych.

Nie dziwią nas już obrazy płonących lasów w Australii (przełom roku 2019/2020) czy łąk

w Biebrzańskim Parku Narodowym (kwiecień 2020), pojawiające się w mediach niemal

natychmiast po ich zarejestrowaniu przez sensory satelitów stale obserwujących Ziemię.

Obrazy satelitarne stają się coraz bardziej powszechne, coraz lepiej rozumiane i co-

raz bardziej potrzebne. Nawet w okresie pandemii COVID-19 sięgamy często po zobra-

zowania satelitarne (np. Sentinel-5P), by wskazać na przykład, jak poprawiła się jakość

powietrza nad Chinami czy Europą w sytuacji zamrożenia gospodarki na wiele tygodni.

Dzięki zobrazowaniom satelitarnym monitorujemy ruch na ulicach, obserwujemy puste

parkingi przed centrami handlowymi, czy lotniska zapełnione uziemionymi samolota-

mi. Z jednej strony analizujemy zobrazowania satelitarne pod kątem bezpieczeństwa

zdrowotnego ludności czy stanu środowiska (np. jakość powietrza, prognozy pogody),

a z drugiej strony badamy wpływ zachodzących zmian na gospodarkę. Teledetekcja sa-

telitarna przyczynia się do podejmowania trafniejszych decyzji przez administrację pu-

9

bliczną, naukowcom pozwala na lepsze rozumienie zjawisk i procesów zachodzących na naszej planecie, a końcowym odbiorcom, np. rolnikom, na stosowanie specjalistycznych aplikacji w swoich gospodarstwach w celu optymalizacji plonów i prowadzenia

precyzyjnego rolnictwa.

Dzięki powszechnemu dostępowi do danych satelitarnych za pośrednictwem róż-

nych rozwiązań informatycznych, użytkownicy mogą wykorzystywać zobrazowania

gromadzone w zasobach o wolumenie liczonym już w gigabajtach, terabajtach czy pe-

tabajtach. Coraz częściej ich przetwarzanie odbywa się w chmurach obliczeniowych,

często bez potrzeby bezpośredniego pobierania obrazów na dysk komputera, a wyniki

przekazywane są do specjalnie stworzonych do tego celu aplikacji użytkownika.

Dziś nie jesteśmy w stanie funkcjonować bez informacji teledetekcyjnych o zjawi-

skach i procesach zachodzących na Ziemi w skali globalnej i regionalnej, a czasem na-

wet lokalnej. Teledetekcja stała się sprzymierzeńcem decydentów w procesie podejmo-

wania kluczowych decyzji, zasilając branżowe bazy danych w odpowiednie informacje

niezbędne w procesie zarządzania i monitorowania środowiska Ziemi.

W imieniu wszystkich autorów poszczególnych rozdziałów niniejszego podręcznika,

redaktorzy życzą Państwu inspirującej lektury.

prof. dr hab. inż. Beata Hejmanowska

dr hab. inż. Piotr Wężyk, prof. UR

10

1. Wprowadzenie do teledetekcji satelitarnej

Człowiek musi wznieść się ponad Ziemię – na szczyt atmosfery i poza nią – bo tylko

w ten sposób w pełni zrozumie świat, w którym żyje.

Sokrates, ok. 500 rok p.n.e.

Do niedawna uważano, że jedynym naturalnym satelitą Ziemi jest Księżyc, ale gdy

w 2016 roku Narodowa Agencja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej (ang. National

Aeronautics and Space Administration, NASA), za pomocą teleskopu Pan-STARRS 1

mieszczącego się w obserwatorium na Hawajach, odkryła planetoidę HO3 – pogląd

ten natychmiast zweryfikowano. Planetoida ta jest stosunkowo niewielka (średni-

ca około: 30–100 m) i okrąża naszą planetę po dość szerokiej, rozciągniętej orbicie,

prawdopodobnie od około 100 lat (Kosmonauta, 2020). Na orbitach okołoziemskich

znajduje się dzisiaj również tysiące innych obiektów. To w głównej mierze sztuczne

satelity lub ich fragmenty, które dla bezpieczeństwa lotów kosmicznych muszą być

stale monitorowane.

1.1. Sztuczne satelity Ziemi

Piotr Wężyk

Sztuczny satelita Ziemi to statek kosmiczny wykonany przez człowieka z wyko-

rzystaniem najnowszych, innowacyjnych osiągnięć nauki oraz najnowocześniejszych

technologii. Wyniesiony odpowiednio na orbitę okołoziemską spełnia powierzoną mu

misję, a jego cykl życia zależy w dużej mierze od użytych do jego budowy materiałów

i komponentów, praw fizyki (np. grawitacji Ziemi) i aktywności Słońca.

1.1.1. Historia teledetekcji

Człowiek dzięki swojej ciekawości i chęci poznawania otaczającego go świata od

zawsze poszukiwał sposobu, aby spojrzeć na planetę Ziemię inaczej. W trakcie rozwo-

ju cywilizacji opracowywano wiele innowacyjnych metod, aby tego dokonać. Od mo-

mentu, kiedy człowiek był w stanie wznieść się w powietrze i zabrać ze sobą aparat

fotograficzny, możemy mówić o rozpoczęciu ery obserwacji Ziemi. W XIX wieku, wraz

z upowszechnieniem się pierwszych technik fotograficznych oraz z rozwojem lotów ba-

lonowych, spojrzeliśmy na świat z nowej perspektywy – z lotu ptaka.

Autorem pierwszej znanej fotografii lotniczej był Gaspard-Felix Tournachon. Już

w 1958 roku wykonał on z balonu zdjęcie okolic Łuku Triumfalnego w Paryżu (Campbell

i Wynne, 2011). Inny znany przykład pionierskiej teledetekcji to zdjęcie Bostonu wykona-

ne również z balonu w 1860 roku przez fotografa Jamesa Wal ace’a Blacka. Wykonał on

zdjęcie z pułapu 366 m nad miastem, zatytułował je Boston z perspektywy orła i dzikiej

gęsi (Khorram i in., 2016). Jeszcze inna wzmianka o zastosowaniu zdalnej rejestracji obrazu powierzchni Ziemi dotyczy wykorzystania zdjęć wykonanych z balonu podczas ob-

lężenia i ostrzeliwania przez artylerię fortu Richmond podczas wojny secesyjnej w Ame-

11

ryce Północnej. Poza zastosowaniami militarnymi, pierwsze znane użycie zdjęć lotniczych w celach pomiarowych (fotogrametrycznych) dla potrzeb np. inwentaryzacji drzewostanów, wiązało się z wykonaniem w 1887 roku zdjęć z balonu okolic wsi Zehdenick koło Ber-

lina, które następnie zostały wykorzystane do aktualizacji map leśnych (Hildebrandt, 1987).

W okresie I wojny światowej wykorzystywano gołębie pocztowe do przenoszenia

mikroaparatów fotograficznych wykonujących zdjęcia zwiadowcze w trakcie przelotu

ptaka nad frontem walk. Z historycznego punktu widzenia, to właśnie konflikty wojen-

ne przyczyniły się do dynamicznego rozwoju technologii budowy różnorodnych plat-

form latających, takich jak samoloty, balony, sterowce, służących do przenoszenia apa-

ratów, oraz do ulepszania konstrukcji i stałego podnoszenia parametrów technicznych

samych kamer fotogrametrycznych (Campbel i Wynne, 2011).

W 1935 roku z pułapu około 20 km z bezzałogowego balonu obserwacyjnego

Explorer II wykonano zdjęcia Ziemi, dzięki którym po raz pierwszy potwierdzono fakt

istnienia krzywizny naszego globu. Okres II wojny światowej to kolejny skok w rozwoju

technik fotografowania. Wtedy wynaleziono m.in. analogowy trójwarstwowy materiał

fotograficzny CIR ( Color-InfraRed) opatentowany później przez firmę Kodak. Film wyko-

rzystywano do detekcji pozycji grup wojsk japońskich ukrywających się pod siatkami

Ryc. 1.1. Pierwsze zdjęcie powierzchni Ziemi wykonane z pułapu 105 km z rakiety V-2

(źródło: White Sands/APL, 2006)

maskującymi na wyspach Pacyfiku. W następstwie procesów cyfryzacji idea rejestro-

wania obiektów w bliskiej podczerwieni przyczyniła się do powstania detektorów

(sensorów) wielospektralnych służących obserwacjom stanu roślinności, takich jak

choćby MSS ( Multi Spectral Scanner) czy TM ( Thematic Mapper) montowanych na satelitach Landsat (NASA).

Poza pracami nad specjalistycznymi materiałami fotolotniczymi czy kamerami czu-

łymi na podczerwień, prowadzono również próby konstrukcyjne samolotów odrzuto-

wych i rakiet balistycznych V-1 oraz V-2 (Vergeltungswaffe-2, pol. broń odwetowa) wy-

posażonych w głowice uderzeniowe. Wyścig wojsk amerykańskich i radzieckich pod

koniec II wojny światowej miał na celu przejęcie niemieckich konstruktorów pocisków

rakietowych V-2, pracujących pod kierunkiem Wernhera von Brauna. Pojmani niemiec-

cy naukowcy pracowali po wojnie dla obu tych mocarstw, wnosząc znaczący wkład

w rozwój rakiet balistycznych. Już 24 października 1946 roku z rakiety V-2 wystrzelonej

z White Sands Missile Range (Nowy Meksyk, USA) wykonano zdjęcie powierzchni Zie-

mi z pułapu 105 km (ryc. 1.1). Rakieta V-2 była pierwszym statkiem, który przekroczył

tzw. linię Kármána przebiegającą na wysokości 100 km (NASA, 2020). Jest to umow-

na granica pomiędzy atmosferą ziemską a przestrzenią kosmiczną, zgodnie z defini-

cją przyjętą przez Międzynarodową Federację Lotniczą (fr. Fédération Aéronautique Internationale; FAI), która zajmuje się m.in. ustalaniem norm w aeronautyce i astronautyce.

Era podboju kosmosu przez naszą cywilizację rozpoczęła się wraz z wyniesie-

niem na orbitę 4 października 1957 roku pierwszego sztucznego satelity Ziemi. Sa-

telitą tym był Sputnik 1, co w języku rosyjskim oznacza „towarzysza podróży”. W tym

okresie trwała tzw. zimna wojna, której towarzyszył zaciekły wyścig zbrojeń, a także

walka ówczesnych mocarstw o dominację w przestrzeni kosmicznej. Zdawano sobie

sprawę, że kraj, który jako pierwszy wyniesie w przestrzeń kosmiczną sztucznego sa-

telitę Ziemi, zdominuje erę lotów kosmicznych. Rosjanie wyprzedzili Amerykanów

w tym wyścigu o około rok. Sputnik ważył 83 kg, miał średnicę 58 cm i przez 92 doby

1367 razy okrążył Ziemię. Przebył łącznie ponad 60 mln kilometrów. Dzięki dwóm na-

dajnikom pracującym na częstotliwościach 20 i 40 MHz nadawał przez krótki czas trwa-

nia misji sygnały radiowe, aż do momentu rozładowania baterii. Były to pierwsze bada-

12

ryce Północnej. Poza zastosowaniami militarnymi, pierwsze znane użycie zdjęć lotniczych

w celach pomiarowych (fotogrametrycznych) dla potrzeb np. inwentaryzacji drzewosta-

nów, wiązało się z wykonaniem w 1887 roku zdjęć z balonu okolic wsi Zehdenick koło Ber-

lina, które następnie zostały wykorzystane do aktualizacji map leśnych (Hildebrandt, 1987).

W okresie I wojny światowej wykorzystywano gołębie pocztowe do przenoszenia

mikroaparatów fotograficznych wykonujących zdjęcia zwiadowcze w trakcie przelotu

ptaka nad frontem walk. Z historycznego punktu widzenia, to właśnie konflikty wojen-

ne przyczyniły się do dynamicznego rozwoju technologii budowy różnorodnych plat-

form latających, takich jak samoloty, balony, sterowce, służących do przenoszenia apa-

ratów, oraz do ulepszania konstrukcji i stałego podnoszenia parametrów technicznych

samych kamer fotogrametrycznych (Campbel i Wynne, 2011).

W 1935 roku z pułapu około 20 km z bezzałogowego balonu obserwacyjnego

Explorer II wykonano zdjęcia Ziemi, dzięki którym po raz pierwszy potwierdzono fakt

istnienia krzywizny naszego globu. Okres II wojny światowej to kolejny skok w rozwoju

technik fotografowania. Wtedy wynaleziono m.in. analogowy trójwarstwowy materiał

fotograficzny CIR ( Color-InfraRed) opatentowany później przez firmę Kodak. Film wyko-

rzystywano do detekcji pozycji grup wojsk japońskich ukrywających się pod siatkami

Ryc. 1.1. Pierwsze zdjęcie powierzchni Ziemi wykonane z pułapu 105 km z rakiety V-2

(źródło: White Sands/APL, 2006)

maskującymi na wyspach Pacyfiku. W następstwie procesów cyfryzacji idea rejestro-

wania obiektów w bliskiej podczerwieni przyczyniła się do powstania detektorów

nia nad propagacją fal radiowych w jonosferze ziemskiej. Analiza sygnałów radiowych

(sensorów) wielospektralnych służących obserwacjom stanu roślinności, takich jak

została wykorzystana do oceny gęstości elektronów w jonosferze, a odczyty wartości

choćby MSS ( Multi Spectral Scanner) czy TM ( Thematic Mapper) montowanych na sateli-temperatury i ciśnienia były przekazywane na Ziemię dzięki odpowiednio modulowa-

tach Landsat (NASA).

nym impulsom radiowym. Sputnik 1 został umieszczony na orbicie za pomocą rakiety

Poza pracami nad specjalistycznymi materiałami fotolotniczymi czy kamerami czu-

R-7. Satelita spalił się w atmosferze Ziemi 3 stycznia 1958 roku (Sputnik, 2020). Amery-

łymi na podczerwień, prowadzono również próby konstrukcyjne samolotów odrzuto-

kański nasłuch wojskowy wychwycił natychmiast sygnały Sputnika na orbicie około-

wych i rakiet balistycznych V-1 oraz V-2 (Vergeltungswaffe-2, pol. broń odwetowa) wy-

ziemskiej. To doświadczenie legło u podstaw koncepcji wykorzystania sztucznych sa-

posażonych w głowice uderzeniowe. Wyścig wojsk amerykańskich i radzieckich pod

telitów do zbudowania w późniejszym okresie satelitarnego systemu pozycjonowania

koniec II wojny światowej miał na celu przejęcie niemieckich konstruktorów pocisków

GPS-NAVSTAR (Global Positioning System-Navigation Signal Timing and Ranging).

rakietowych V-2, pracujących pod kierunkiem Wernhera von Brauna. Pojmani niemiec-

W grudniu 1954 roku Amerykanie, równolegle z Rosjanami, rozpoczęli prace nad

cy naukowcy pracowali po wojnie dla obu tych mocarstw, wnosząc znaczący wkład

swoim pierwszym satelitą (1958 Alpha 1). Mierzył on 2,03 m długości i miał 15,24 cm

w rozwój rakiet balistycznych. Już 24 października 1946 roku z rakiety V-2 wystrzelonej

średnicy, przy wadze zaledwie 14 kg. Został wyposażony w sześciokrotnie mniejszy ła-

z White Sands Missile Range (Nowy Meksyk, USA) wykonano zdjęcie powierzchni Zie-

dunek użytkowy niż Sputnik 1. Start rakiety nośnej Juno utrzymywano w wielkiej tajem-

mi z pułapu 105 km (ryc. 1.1). Rakieta V-2 była pierwszym statkiem, który przekroczył

nicy. 31 stycznia 1958 roku satelita Explorer 1 (tak nazwano satelitę 1958 Alfa1) został

tzw. linię Kármána przebiegającą na wysokości 100 km (NASA, 2020). Jest to umow-

umieszczony na orbicie. Explorer na swoim pokładzie posiadał, m.in. licznik Geigera-

na granica pomiędzy atmosferą ziemską a przestrzenią kosmiczną, zgodnie z defini-

-Müllera, detektory mikrometeoroidów, czułe termometry wewnętrzne do mierzenia

cją przyjętą przez Międzynarodową Federację Lotniczą (fr. Fédération Aéronautique wewnętrznej i zewnętrznej temperatury, w okresach, gdy satelita był oświetlony pro-Internationale; FAI), która zajmuje się m.in. ustalaniem norm w aeronautyce i astronautyce.

mieniami Słońca lub gdy przebywał w cieniu Ziemi, a także nadajniki, których masa

Era podboju kosmosu przez naszą cywilizację rozpoczęła się wraz z wyniesie-

wraz z bateriami chemicznymi wynosiła około 900 g (Explorer, 2020).

niem na orbitę 4 października 1957 roku pierwszego sztucznego satelity Ziemi. Sa-

Za pierwszy lot otwierający erę załogowych lotów kosmicznych uznaje się misję

telitą tym był Sputnik 1, co w języku rosyjskim oznacza „towarzysza podróży”. W tym

Wostok 1 rozpoczętą przez Rosjan 12 kwietnia 1961 roku. To wtedy kosmonauta Jurij

okresie trwała tzw. zimna wojna, której towarzyszył zaciekły wyścig zbrojeń, a także

Gagarin dokonał kompletnego okrążenia Ziemi w czasie około 1 godziny i 48 minut.

walka ówczesnych mocarstw o dominację w przestrzeni kosmicznej. Zdawano sobie

Z kolei pierwszym Amerykaninem w kosmosie był kosmonauta Alan Shepard, który od-

sprawę, że kraj, który jako pierwszy wyniesie w przestrzeń kosmiczną sztucznego sa-

był swój lot w ramach programu Mercury zaledwie miesiąc po locie Gagarina. Jednak

telitę Ziemi, zdominuje erę lotów kosmicznych. Rosjanie wyprzedzili Amerykanów

dopiero rok później pierwszy Amerykanin (John Glenn) zdołał okrążyć Ziemię po jej

w tym wyścigu o około rok. Sputnik ważył 83 kg, miał średnicę 58 cm i przez 92 doby

orbicie. W roku 2003, tj. po ponad 40 latach od tamtych wydarzeń, Chiny dołączyły do

1367 razy okrążył Ziemię. Przebył łącznie ponad 60 mln kilometrów. Dzięki dwóm na-

dwóch mocarstw kosmicznych (Rosji i USA) zdolnych samodzielnie wynieść człowie-

dajnikom pracującym na częstotliwościach 20 i 40 MHz nadawał przez krótki czas trwa-

ka w kosmos, wystrzeliwując na orbitę pierwszego tajkonautę (astronautę, pułkownika

nia misji sygnały radiowe, aż do momentu rozładowania baterii. Były to pierwsze bada-

Yang Liwei) na pokładzie pojazdu Shenzhou 5 (PWN, 2020).

13

Pierwszy satelita meteorologiczny Vanguard 2 (prototyp stworzony przez korpus

USASC – United States Army Signal Corps), został wystrzelony 17 lutego 1959 roku

w celu pomiaru rozkładu zachmurzenia w części jego orbity oświetlonej Słońcem oraz

do dostarczenia informacji o gęstości atmosfery w ciągu zaplanowanych 19 dni ekspe-

rymentu. Właściwa era satelitów meteorologicznych rozpoczęła się jednak w roku 1960,

wraz z wyniesieniem na orbitę pierwszego amerykańskiego (Goddard Space Flight Cen-

ter, NASA) satelity TIROS-1 (Television Infrared Observational Satel ite). W ciągu 78 dni

swego funkcjonowania przesyłał on na Ziemię telewizyjny sygnał chmur rejestrowany

w bliskiej podczerwieni (ryc. 1.2). Jego następcami były serie satelitów ITOS oraz NOAA.

W roku 1964 na orbicie, tylko przez bardzo krótki czas (ok. 3 tygodni, awaria urządzeń

zasilania energią), funkcjonował meteorologiczny satelita Nimbus, przeznaczony do ob-

serwowania chmur oraz temperatury radiacyjnej lądów. Satelita wyniesiony został na

rakiecie Thor SLV-2 Agena B i wykonał blisko 27 tys. zdjęć chmur pokrywających Ziemię.

Kilka lat później zastąpił go inny satelita meteorologiczny – Nimbus-2.

Na początku lat 60. XX wieku, Evelyn Pruitt, naukowiec pracująca dla Biura Badań Ma-

rynarki Wojennej Stanów Zjednoczonych (U.S. Navy’s Office of Naval Research), wprowa-

dziła jako pierwsza termin teledetekcja (ang. Remote Sensing), gdy zdała sobie sprawę, iż termin „fotografia lotnicza” nie opisuje już dokładnie wielu form obrazów rejestrowanych

przy użyciu promieniowania spoza widzialnego obszaru widma (Campbel i Wynne, 2011).

Ryc. 1.2. Obraz Ziemi zarejestrowany przez satelitę TIROS-1 (źródło: NASA, 2009)

W latach 60. XX wieku podczas bardzo wielu misji amerykańskich, takich jak Merku-

ry, Gemini czy Apol o, astronauci wielokrotnie sfotografowali Ziemię z kosmosu. Z tam-

tego okresu pochodzi bardzo znane zdjęcie, tzw. Wschód Ziemi (ryc. 1.3). Ten spekta-kularny widok Ziemi wznoszącej się ponad powierzchnię Księżyca został uchwycony

przez Bil a Andersa, pilota księżycowego modułu Apol o 8, podczas pierwszej załogo-

wej podróży wokół Księżyca 24 grudnia 1968 roku. 21 lipca 1969 roku nastąpiło lądowa-

nie człowieka na Księżycu, co miało być dowodem technologicznego zaawansowania

naszej cywilizacji i zwieńczeniem programu Apol o prowadzonego w latach 1966–1972.

14

Prawdopodobnie najsłynniejszym w dziejach ludzkości obrazem Ziemi jest jednak

zdjęcie znane jako Blue Marble, przedstawiające oświetlony glob ziemski (ryc. 1.4). Zosta-

ło one wykonane przez astronautów 7 grudnia 1972 roku podczas misji Apol o 17. Ziemia

przypominała astronautom szklaną kolorową kulkę, jaką bawią się dzieci, stąd tytuł tego

słynnego zdjęcia. Opublikowano je w okresie wzrostu świadomości ekologicznej i ak-

tywności ruchów społecznych na rzecz ochrony środowiska, przez co stało się symbolem

wrażliwości człowieka i unikatowości Ziemi jako naszego miejsca do życia.

Ryc. 1.3. Zdjęcie Wschodu Ziemi wykonane w 1968 roku z orbity Księżyca podczas misji Apol o 8

(źródło: NASA, 2018)

Ryc. 1.4. Blue Marble – najbardziej znany obraz Ziemi widzianej z kosmosu (źródło: NASA, 2015) Wielu użytkownikom danych teledetekcyjnych rok 1972, poza zakończeniem programu Apol o, kojarzy się zwykle z początkiem ery satelitów i obserwacji Ziemi pro-

wadzonej przez NASA (ang. Earth Observation, EO). Wyniesienie statku kosmicznego

ERTS-1 (Earth Resources Technology Satel ite), konstrukcyjnie zbliżonego do satelitów

Nimbus, nastąpiło 23 lipca 1972 roku na pokładzie rakiety Delta 0900 z bazy Vanden-

15

berg w Kalifornii. Rakieta wyniosła satelitę na orbitę o wysokości ponad 900 km i nachyleniu 99,1° względem równika. Satelita ETRS-1 wykorzystywany był do pozyskiwania

danych teledetekcyjnych dla rolnictwa, leśnictwa, geologii, hydrologii, geografii, kar-

tografii, oceanografii czy meteorologii. Dopiero po jakimś czasie jego nazwę zmienio-

no na Landsat 1 (Landsat, 2020). Był to pierwszy z całej serii satelitów Landsat (NASA)

przeznaczonych do obserwacji Ziemi w zakresach wielospektralnych, w wieloletnim

programie, który nieprzerwanie trwa do dzisiaj (Campbell i Wynne, 2011). Ostatni z serii

(do tej pory), Landsat 8 LDCM (Landsat Data Continuity Mission), umieszczony został

na orbicie w 2013 roku. Misje obserwacji Ziemi (EO) przez satelity Landsat będą konty-

nuowane w przyszłości przez NASA oraz USGS (United States Geological Service) przy

wykorzystaniu satelity Landsat 9 (start rakiety ATLAS V z satelitą zapowiadany jest na

połowę roku 2021).

W roku 1974 NASA umieściła na orbicie geostacjonarnej (ang. Geostationary Earth

Orbit, GEO) satelitę meteorologicznego SMS (Synchronous Meteorological Satel ite),

prekursora dzisiejszej serii satelitów GOES (Geostationary Operational Satel ite), co przy-

czyniło się do poprawy jakości modelowania prognozy pogody. Uzupełnieniem sateli-

tów meteorologicznych był Nimbus-7 (kolejny ze wspomnianej wcześniej seri ), wypo-

sażony w spektrometr do pomiaru ozonu. Wykonane przezeń pomiary jednoznacznie

potwierdziły istnienie dziury ozonowej na Antarktydzie, co doprowadziło w efekcie do

podjęcia międzynarodowych decyzji o ograniczeniu stosowania freonu. Poza satelitą

do obserwacji jakości powietrza, w 1978 roku skonstruowano i wyniesiono na orbitę

satelitę SeaSat specjalizującego się w badaniach mórz i oceanów (Earth, 2020).

Początki lat 80. XX wieku przyniosły w NASA nowy program budowy promów

kosmicznych (ang. Space Shuttle), które wyniosły na orbitę okołoziemską m.in.

pierwsze elementy Międzynarodowej Stacji Kosmicznej (ang. International Space

Station, ISS). Nie sposób byłoby nie wspomnieć w tym miejscu o Endeavour (OV-105),

ostatnim z promów kosmicznych. Podczas 11 dni misji w lutym 2000 roku agencje ko-

smiczne USA, Niemiec i Włoch realizowały na jego pokładzie wspólną misję SRTM (Shut-

tle Radar Topography Mission), z wykorzystaniem sensorów mikrofalowych (pasmo C

oraz X) umieszczonych na najdłuższej antenie w dziejach eksploracji kosmosu (ramię

promu kosmicznego Endeavour, na którego końcu zainstalowano anteny, miało dłu-

gość 60 m). Antena ta wyciągnięta została z luku bagażowego promu kosmicznego. Po

kilku latach przetwarzania danych mikrofalowych wygenerowano i udostępniono dla

dużej części globu ziemskiego model wysokościowy DTED-1 (znany jako SRTM). Przez

długie lata był to jedyny globalny model wysokościowy dostępny do zastosowań cy-

wilnych, o poziomej (XY) rozdzielczości przestrzennej około 3” tj. ok. 90 m GSD (Ground

Sampling Distance) i błędzie rzędnej wysokościowej modelu (ang. Root Mean Square

Error, RMSE) nie większym niż 16 m. Model DTED-1 po pewnych udoskonaleniach

(np. danymi LiDAR (Light Detection and Ranging) z misji ICESat-1 oraz ASTER Global

DEM) wykorzystywany jest w bardzo wielu aplikacjach i projektach badawczych, a nie-

dawno pojawiła się jego nowa wersja NASADEM (Earthdata NASADEM, 2020).

Europejska Agencja Kosmiczna (ang. European Space Agency, ESA) 10 lipca 1991 roku

zleciła wyniesienie rakietą Ariane 4 z kosmodromu w Gujanie Francuskiej pierwszego

europejskiego satelity obserwacyjnego Ziemi ERS-1, który został umieszczony na orbi-

cie na wysokości 785 km. Na pokładzie satelity zainstalowano radiolokator SAR (pasmo

C = 5,6 cm), wysokościomierz radarowy oraz instrumenty do pomiaru temperatury po-

wierzchni oceanu i kierunku wiatru na morzu. Obrazy mikrofalowe charakteryzowały

16

się rozdzielczością przestrzenną 25 m i polaryzacją typu VV ( Vertical Vertical). Około 4 lata później Europejska Agencja Kosmiczna umieściła na orbicie bliźniaczego satelitę

ERS-2, na którym dodatkowo zamontowano instrument do pomiaru poziomu ozonu

w atmosferze (ESA ERS, 2020).

Współpraca agencji kosmicznych USA i Francji doprowadziła do zbudowania

w 1992 roku satelity TOPEX/Posejdon, powstałego w celu monitorowania poziomu mo-

rza i sezonowych zmian w cyrkulacji oceanicznej. W krótkim czasie dane pozyskiwane

przez system potwierdziły globalny wzrost poziomu mórz związany z wciąż rosnącą

temperaturą powietrza na świecie.

Komercyjne satelity radarowe o wysokiej rozdzielczości pojawiły się w 1995 roku

w Kanadzie wraz z satelitą Radarsat-1 obsługiwanym przez firmę MDA Robotics and

Automation (MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd). Z kolei niemieckie wspólne

przedsięwzięcie rządowej agencji kosmicznej DLR oraz firmy Airbus Defence and Space

doprowadziło do powstania systemu mikrofalowego TerraSAR-X (rok 2007) i bliźniacze-

go satelity TanDEM-X (rok 2010). Dane pozyskane przez te satelity posłużyły do wygene-

rowania globalnego modelu wysokościowego WorldDEM dystrybuowanego głównie

komercyjnie.

Rok 1999 jest niewątpliwie przełomowym w zakresie zobrazowań o wysokiej roz-

dzielczości przestrzennej. Wiąże się to z umieszczeniem na orbicie okołoziemskiej sa-

telity IKONOS-2 (Space Imaging), który pierwszy raz w historii ludzkości umożliwił reje-

strację obrazu w kanale panchromatycznym (ang. panchromatic, PAN) z rozdzielczością

przestrzenną poniżej GSD 1,0 m (0,82 m w nadirze, czyli bezpośrednio, prostopadle pod

sensorem do powierzchni Ziemi). Satelita funkcjonował bardzo długo, pozyskując obra-

zy PAN oraz wielospektralne (ang. multispectral, MS, GSD 3,2m) w kanałach RGB (kanał

czerwony – ang. red, R; zielony – ang. green, G oraz niebieski – ang. blue, B), czyli zakres widzialny, oraz w bliskiej podczerwieni (ang. Near InfraRed, NIR). Średni czas rewizyty tego satelity wynosił 3 dni dzięki kamerze wychylnej do około 30° (ang. off-nadir). W cią-

gu doby IKONOS-2 był w stanie zobrazować 240 000 km2 powierzchni Ziemi. Obrazy

satelitarne IKONOS-2 o bardzo wysokiej rozdzielczości stały się przełomem w kartogra-

fii. Były szeroko wykorzystywane w analizach zmian pokrycia terenu, transporcie mor-

skim i lotniczym, tworzeniu map dla potrzeb wojska, czy w realizacji zadań administracji

publicznej. W Polsce, w roku 2004 w Komorowie (koło Ostrowi Mazowieckiej), urucho-

miono stację odbiorczą danych z satelity IKONOS-2 oraz Satelitarne Centrum Operacji

Regionalnych (SCOR), które, niestety, zamknięto w 2010 roku.

Rozwój satelitarnych systemów bardzo wysokorozdzielczych (GSD < 1,0 m) roz-

poczęty przez IKONOS-2 trwał dalej. Wkrótce, w 2001 roku, na orbicie pojawił się

konkurencyjny satelita QuickBird-2 (firmy DigitalGlobe) a za nim kolejne. Gwałtowny

przyrost liczby umieszczanych nowych satelitów na orbitach Ziemi wymagał lepszej

koordynacji na poziomie międzynarodowym, stąd 16 lutego 2005 roku na III Szczy-

cie Obserwacji Ziemi w Brukseli aż 61 państw przyjęło dziesięcioletni plan wdrożenia

w życie programu Globalny System Systemów Obserwacji Ziemi (ang. Global Earth

Observation System of Systems, GEOSS). Projekt ten, wspierany przez niemal 40 orga-

nizacji międzynarodowych, jest narzędziem do koordynowania i harmonizacji pracy

około 100 tys. urządzeń pomiarowych rozmieszczonych na lądzie, bojach oceanicz-

nych, statkach, dnach oceanów, a także na satelitach obserwacji Ziemi (Earthobserva-

tions, 2020). W roku 2007 na orbicie okołoziemskiej znajdowało się już 50 satelitów

obserwujących naszą planetę. W tym samym roku Włochy umieściły na orbicie pierw-

17

szą konstelację 4 satelitów mikrofalowych COSMO-SkyMed-1, z których korzysta m.in. Wojsko Polskie.

Od początku ery podboju Kosmosu wystrzelono już ponad 5000 rakiet wynoszą-

cych satelity, elementy Międzynarodowej Stacji Kosmicznej (ISS) lub promy kosmiczne.

Tylko niewielka część z wystrzelonych rakiet może powrócić na Ziemię do ponownego

wykorzystania, tak jak np. rakiety SpaceX. Zużyte człony rakiet nośnych, niedziałające

satelity, tysiące drobnych części powstałych w wyniku eksplozji (240 satelitów), zderzeń

(10 satelitów), czy nawet świadomego niszczenia satelitów, składają się na miliony śmieci

lecących z zawrotną szybkością i bardzo powoli zbliżających się do atmosfery ziemskiej.

Liczbę wszystkich kosmicznych śmieci (ang. space debris) szacuje się na około 170 mln

sztuk. Stanowią one ogromne zagrożenie dla ISS oraz innych satelitów. Aby ograniczać

ryzyko kolizji satelitów ze śmieciami kosmicznymi, powołano do życia międzynarodowe

organizacje, jak europejskie Konsorcjum Obserwacji i Śledzenia Obiektów Kosmicznych

(ang. Space Surveil ance and Tracking, SST). Prowadzi ono rejestry (bazy danych) obiek-tów kosmicznych, na bieżąco monitorując trajektorie większych śmieci orbitalnych (ESA

Safety Security, 2020). Zdarza się często, że kolizyjna trajektoria lotu śmieci powoduje

przełożenie startu rakiet z nowymi satelitami, czy wręcz jest powodem alarmu ewaku-

acyjnego dla załogi ISS (np. w 2009 i 2015 roku).

Dzisiaj żyjemy niewątpliwie w okresie, który możemy nazwać erą satelitarną. Szacu-

je się, że od roku 1960 na orbitach okołoziemskich zostało umieszczonych już prawie

9000 sztucznych satelitów Ziemi. Obecnie znajduje się na nich 4987 satelitów, z czego

1957 pozostaje aktywnych (Gisplay, 2019). Najwięcej satelitów należy obecnie do Sta-

nów Zjednoczonych, na drugiej pozycji znajdują się Chiny, a na trzeciej Rosja. Aktywnie

zaangażowane w eksplorację przestrzeni kosmicznej są również takie kraje jak Japonia,

Wielka Brytania, Indie, Kanada, Luksemburg, Niemcy, Hiszpania oraz Argentyna. Aż 846

satelitów służy celom komercyjnym, w tym dużą część stanowią nanosatelity tworzą-

ce ogromne konstelacje. Na przykład około 400 nanosatelitów należy do amerykań-

skiej firmy Planet Labs, z czego około 150 jest aktywnych. Około 385 satelitów realizuje

programy rządowe poszczególnych krajów, natomiast 302 satelity mają przeznaczenie

ściśle wojskowe. Elon Musk w 2019 roku rozpoczął umieszczanie na niskiej orbicie nano-

satelitów telekomunikacyjnych z serii Starlink w liczbie 12 000 sztuk. Ma ona być później

powiększona o dodatkowe 30 000 sztuk (Spacenews, 2020).

1.1.2. Typy satelitów i ich orbity

Satelity pełnią bardzo wiele ważnych funkcji i ze względu na ich przeznaczenie

dzielimy je na: satelity telekomunikacyjne (transmisja danych, radio, telewizja, Internet),

nawigacyjne (ang. Global Navigation Satellite Systems, GNSS), meteorologiczne, obser-

wacyjne, technologiczne, wywiadowcze (rozpoznawcze), naukowe (doświadczalne),

orbitalne stacje kosmiczne oraz teleskopy kosmiczne.

Ze względu na wysokość umieszczenia satelitów nad powierzchnią Ziemi wyróżnia

się (ryc. 1.5) (ESA Enabling Support, 2020):

• niskie orbity okołoziemskie (ang. Low Earth Orbit, LEO), które znajdują się na wy-

sokości od 200 (100–500) do 2000 (1000) km nad Ziemią. Na niej umieszczane są

głównie satelity obserwacyjne o wysokiej rozdzielczości przestrzennej, ale cza-

sem też satelity meteorologiczne;

18

• średnie orbity okołoziemskie (ang. Medium Earth Orbit, MEO) – satelity w tej czę-

ści przestrzeni (od 3000 do 30 000 km na powierzchnią Ziemi) są najczęściej wy-

korzystywane do nawigacji satelitarnej (np. GPS-NAVSTAR, GALILEO, GLONASS,

BEIDOU);

Ryc. 1.5. Typy orbit okołoziemskich (źródło: ESOA, 2020)

• orbitę geostacjonarną (ang. Geostationary Earth Orbit, GEO) – odległą o 35 786 km

od powierzchni Ziemi. Czas obiegu Ziemi przez satelitę po orbicie GEO jest iden-

tyczny z czasem obrotu Ziemi wokół swojej osi. Każdy satelita umieszczony

na orbicie GEO może bez przerwy obserwować aż do 42% powierzchni Ziemi.

Trzy satelity geostacjonarne, umieszczone w równej odległości od siebie, teo-

retycznie mogą objąć zasięgiem obszar całego globu ziemskiego, za wyjątkiem

fragmentów obszarów okołobiegunowych. W przypadku orbity GEO, naziemna

antena odbiorcza skierowana jest bezpośrednio na konkretnego satelitę, stąd

nie ma potrzeby zmian jej położenia w ciągu doby. Satelity na orbitach GEO sto-

sowane są przede wszystkim w telekomunikacji i obserwacjach meteorologicz-

nych. Obrazy z satelitów meteorologicznych mogą być pozyskiwane nawet co

15 min., co pozwala na tworzenie serii wieloczasowych (w tym również animacji)

obrazów powierzchni terenu oraz chmur. Ze względu na dużą wysokość orbity,

szczegółowość obrazów teledetekcyjnych jest bardzo niska (GSD ok. 1–6 km);

• silnie eliptyczne orbity (ang. Highly Elliptical Orbits, HEO), na których poruszają się satelity Tundra (obieg 24 godziny, apogeum – czyli największa odległość od

Ziemi: 48 000 km) oraz Molnyia (obieg 12 godzin, apogeum około 40 000 km);

• orbity pseudo-satelitów tzw. HAPS ( High-Altitude Platform Systems), odległe od

Ziemi o około 20–50 km, przeznaczone dla statków bezzałogowych, głównie dla

celów telekomunikacyjnych i obserwacyjnych.

Trajektorie satelitów na orbitach LEO przebiegają nad biegunami lub w ich pobliżu,

a ich nachylenie w stosunku do równika wynosi 90°. Szczególnym ich przypadkiem są

orbity tzw. heliosynchroniczne (ang. Sun-Synchronous Orbit, SSO; 600–800 km nad Zie-

mią), czyli, jak sama nazwa wskazuje, są one synchronizowane z ruchem Ziemi wokół

Słońca. Rejestrowany przez satelitę obraz oświetlany jest w podobny sposób, zawsze

19

o tym samym czasie słonecznym (lokalnym), co ułatwia porównywanie kolejnych obra-

zów tego samego obszaru.

Prędkość satelity na orbicie okołobiegunowej musi wynosić minimalnie 7,8 km/s, co

stanowi tzw. pierwszą prędkość kosmiczną. Podczas każdego pełnego przelotu, trwają-

cego około 90 min., Ziemia wykonuje obrót, w wyniku czego satelita obrazuje w wą-

skich pasmach poszczególne fragmenty jej powierzchni. Po kilku lub kilkunastu dniach

lub tygodniach satelita obrazuje ponownie ten sam obszar.

Ryc. 1.6. Międzynarodowa stacja kosmiczna ISS (źródło: NASA, 2019)

Nietypowym statkiem kosmicznym na niskiej orbicie LEO jest Międzynarodowa Sta-

cja Kosmiczna (ang. International Space Station, ISS) (ryc. 1.6). Jej budowę rozpoczęto w 1998 roku. Duże komponenty ISS były wynoszone przez amerykańskie promy kosmiczne. Już po dwóch latach od rozpoczęcia tego projektu pierwsze moduły stacji zo-

stały zamieszkane przez astronautów. ISS jest wspólną inicjatywą kilku krajów, w tym:

USA (NASA), Rosji (ROSKOSMOS), Europy (ESA), Japonii (JAXA), Kanady (CSA) i innych.

Stacja orbitalna ISS znajduje się na wysokości około 420 km nad Ziemią i okrąża ją około

16 razy na dobę (ISS, 2020). Na ISS umieszczono bardzo wiele instrumentów, takich jak

np. GEDI (skaner laserowy) czy też kamery wysokorozdzielcze, dzięki którym na żywo

można śledzić obraz Ziemi.

1.2. Promieniowanie elektromagnetyczne

Beata Hejmanowska

Teledetekcja oznacza zdalne wykrywanie obiektów i zjawisk, głównie dzięki wyko-

rzystaniu promieniowania elektromagnetycznego. Poza opisanymi w niniejszym pod-

ręczniku technikami zdalnej obserwacji istnieją również inne jak np. echolokacja wy-

korzystująca fale akustyczne. W rozdziale opisane zostały podstawy fizyczne zjawiska

promieniowania elektromagnetycznego oraz procesy, które zachodzą w atmosferze

i na powierzchni Ziemi.

20

1.2.1. Definicja promieniowania elektromagnetycznego

Człowiek widzi obiekty jedynie wtedy, gdy są one oświetlone światłem naturalnym

(np. Słońca) lub sztucznym (inne źródła energi ). To właśnie obecność światła, a dokład-

nie wzajemna interakcja światła z otaczającymi obiektami umożliwia nam postrzeganie

świata. Światłem potocznie nazywamy zakres promieniowania elektromagnetyczne-

go (PEM), które jest dostrzegalne przez człowieka. Źródłem promieniowania jest ruch

drgający elektronów, atomów, cząstek czy ładunków elektrycznych. Zjawisko promie-

niowania elektromagnetycznego jest tajemnicze i do końca niepoznane, ponieważ nie

opracowano do tej pory jednorodnej teorii je opisującej. W fizyce klasycznej opis opiera

się na falowych właściwościach PEM, podczas gdy w fizyce nowoczesnej na jego właści-

wościach korpuskularnych. Mówimy o tak zwanej teorii korpuskularno-falowej PEM. Po-

dejście falowe traktuje promieniowanie jako przepływ energi za pomocą zmiennego

pola elektromagnetycznego w postaci fali rozchodzącej się z prędkością światła.

W związku z tym definiuje się takie wielkości jak długość (λ) i częstotliwość ( f) fali, które są ze sobą powiązane prędkością światła ( c – stała fizyczna: 299 792 458 m/s):

c f

(1.1)

Z drugiej strony PEM tłumaczymy jako przepływ fotonów, które również przemiesz-

czają się z prędkością światła. Fotonów, czyli cząstek nieposiadających masy, ale mają-

cych określoną energię proporcjonalną do częstotliwości fali i stałej Plancka:

E h f

(1.2)

Z powyższego wzoru można obliczyć energię dla poszczególnych długości fali. Nie

oznacza to, że w przypadku konkretnego promieniowania, zawsze w przypadku fal

krótkich i o dużej częstotliwości mamy do czynienia z dużą energią promieniowania,

a w przypadku fali długich i o niskiej częstotliwości z małą energią. Zależy to bowiem od

składu widmowego PEM, czyli energi promieniowania w zależności od długości fali

(ryc. 1.7), która z kolei zależy od temperatury ciała. Przy analizowaniu wykresu zależno-

ści PEM Słońca od długości fali można zauważyć, że udział promieniowania krótkofalo-

Ryc. 1.7. Zależność energii promieniowania od długości fali w zależności od temperatury

ciała: na wykresie zaznaczono przykładowy zakres fal widzialnych (VIS) i termalnych (TIR)

wykorzystywany w teledetekcji (źródło: SEOS, 2020b)

21

wego i długofalowego jest mały, ale oczywiście energie fal krótkich są znacznie większe niż fal długich.

Teoria teledetekcji opiera się na trzech prawach fizycznych: prawie Plancka, prawie

przesunięć Wiena i prawie Stefana-Boltzmana.

Prawo Plancka definiuje zależność energi promieniowania ( E(λ) od temperatury kine-

tycznej ciała ( T) i długości fali (λ). W ogólnym przypadku dotyczy ono tzw. ciała doskonale czarnego, które całkowicie pochłania promieniowanie i w całości je również emituje.

c

E()

1

c

(1.3)

2

5 e T 1

gdzie:

c 1 = 3,7410–16 Wm2

c 2 = 1,4410–2 Km

Drugie z praw – prawo Wiena, zwane też prawem przesunięć Wiena, głosi, że wraz

ze wzrostem temperatury ciała maksimum promieniowania przesuwa się w kierunku

fal krótszych:

2898

max

(1.4)

T

Natomiast prawo Stefana-Boltzmana określa całkowitą moc promieniowania emito-

waną przez ciało doskonale czarne o temperaturze ( T) i jest całką (sumą) mocy promie-

niowania dla wszystkich długości fal:

E T 4

(1.5)

gdzie:

s – stała Stefana-Boltzmana = 5,6710–8 W/(m2K4).

Podczas rejestracji teledetekcyjnej wielkość promieniowania elektromagnetyczne-

go jest zapisywana umownie za pomocą liczb z określonego zakresu od 0 do 255, jeśli

zapisu dokonujemy na ośmiu bitach (1 bajt) lub od 0 do 65536, jeśli na 16 bitach (2 baj-

ty). Wielkości te muszą zostać w dalszej kolejności przeliczone do postaci jednostek fi-

zycznych (W/(m2μm)). Powyższe wzory mają kluczowe znaczenie. Użytkownik zwykle

nie musi wykonywać obliczeń samodzielnie, ponieważ obecnie większość obrazów te-

ledetekcyjnych jest już wstępnie przetworzona i dostępne są gotowe produkty, które

zostały omówione w dalszej części podręcznika.

Warto jednak zdawać sobie sprawę z pewnych właściwości PEM. Przykładowo, ana-

lizując PEM (ryc. 1.7), można zauważyć, że maksimum promieniowania słonecznego przypada na zakres fal widzialnych (pokrywa się to dokładnie z zakresem fal, które widzi człowiek). Ponadto prawo przesunięć Wiena umożliwia rejestrację promieniowania

Ziemi w zakresie fal termalnych, ponieważ w tym zakresie maleje udział promieniowa-

nia słonecznego, a rośnie promieniowania Ziemi. Z kolei z prawa Stefana-Boltzmana

korzystamy zawsze, kiedy chcemy określić zdalnie temperaturę obiektu. Jak widać ze

wzoru 1.5, wystarczy pomierzyć wielkość całkowitej energi promieniowania wyemi-

towanej przez ciało doskonale czarne, żeby wyznaczyć jego temperaturę. Ponadto

warto również zdawać sobie sprawę z wielkości emitowanej energii. Przykładowo ciało

22

o temperaturze 36,6°C (ok. 300 K) emituje z powierzchni jednego m2 ok. 0,5 kW, a ciało o temperaturze 100°C (373 K) ok. 1 kW, podczas gdy Słońce o temperaturze 6000K emituje aż ok. 70 MW. Przytoczone powyżej prawa fizyczne mają praktyczne zastosowanie

w teledetekcji, ponieważ opisują one, co i jak może zostać zarejestrowane i w dalszej ko-

lejności analizowane. Teoretycznie ciało emituje promieniowanie w całym zakresie dłu-

gości fal od zera do nieskończoności. Z tym, że ilość tego promieniowania jest zmienna

w zależności od długości fali i dąży do zera dla każdego ciała, zarówno dla fal krótkich,

jak i długich (ryc. 1.7).

Żeby można było zarejestrować promieniowanie, muszą zostać spełnione trzy wa-

runki: po pierwsze, musimy mieć detektor czuły na dane promieniowanie, na daną dłu-

gość fali, po drugie, źródło promieniowania musi emitować promieniowanie o tej dłu-

gości fali, a po trzecie, promieniowanie musi dotrzeć do detektora. Warto zauważyć, że

nie istnieją sensory wrażliwe na cały zakres PEM. Najlepszym przykładem jest oko ludz-

kie, uczulone na promieniowanie widzialne, dokładnie w zakresie, w którym Słońce ma

maksymalną moc promieniowania. Promieniowanie widzialne obejmuje jedynie bar-

dzo wąski wycinek spektrum elektromagnetycznego w zakresie długości fal: 400–

700 nm. Fale krótsze (rentgenowskie, gamma, kosmiczne) mają bardzo duże częstotli-

wości i w związku z tym bardzo dużą energię (wzór 1.2), dlatego też są szkodliwe dla żywych organizmów na Ziemi, ale na szczęście tłumione przez atmosferę. Zakres fal

dłuższych niż widzialne to: podczerwień, mikrofale i fale radiowe (ryc. 1.8, tabela 1.1).

Spektrum elektromagnetyczne dzielimy na zakresy, głównie z uwagi na obszar zastoso-

wań poszczególnych długości fali. Rejestracja promieniowania elektromagnetycznego

wymaga, aby do sensora o danej czułości dotarła odpowiednia ilość promieniowania

z zakresu rejestracji sensora. Rozchodzenie się PEM w atmosferze jest różne, w zależno-

ści od długości fali, niektóre fale są praktycznie całkowicie tłumione przez atmosferę,

jak wspomniane promieniowanie krótkie: rentgenowskie, gamma, kosmiczne lub całko-

wicie przez atmosferę przepuszczane, jak promieniowanie widzialne czy radiowe

(ryc. 1.9). Zakresy długości fal, w których PEM jest przepuszczane przez atmosferę, są

nazywane oknami atmosferycznymi. Oprócz okna zakresu widzialnego i fal radiowych

są dwa dodatkowe okna obejmujące podczerwień i mikrofale.

Tabela 1.1. Zakres PEM wykorzystywany w teledetekcji

Zakres PEM

Długość fali

UV (UltaViolet)

300–400 nm

VNIR (Visible & Near InfaRed)

400–1 400 nm

SWIR (Short-Wave InfraRed)

1 400–2 500 nm

TIR (Thermal InfraRed)

2 500–14 000 nm

MW (Microwave)

0,75–100 cm

Zanim PEM dotrze do detektora znajdującego się – na przykład – w instrumencie

zainstalowanym na satelicie musi pokonać w przypadku satelitów (Landsat, Sentinel,

WorldView) odległość kilkuset kilometrów. Promieniowanie przechodzi przez atmosfe-

rę, pada na powierzchnię Ziemi, jest odbijane i po powtórnym przejściu przez atmosfe-

rę i po dotarciu do detektora, może zostać zarejestrowane. Promieniowanie przecho-

dząc przez atmosferę wchodzi z nią w interakcję, może zostać rozproszone lub zaabsor-

23

Ryc. 1.8. Widmo promieniowania elektromagnetycznego (źródło: Spektrum, 2008)

Ryc. 1.9. Tłumienie promieniowania w atmosferze oraz tzw. okna atmosferyczne (źródło: IU NASA, 2013) 24

bowane (ryc. 1.10). Rozproszenie polega na zmianie kierunku promienia światła i jest spowodowane obecnością różnych cząsteczek w atmosferze. Może być selektywne,

tzn. zależne od długości fali lub nieselektywne, czyli niezależne od długości fali. Obec-

ność małych cząsteczek, mniejszych niż długość fali (cząsteczki pyłu, azotu, tlenu) po-

woduje rozpraszanie Rayleigha, które występuje głównie w górniej warstwie atmosfery

i rośnie wraz ze zmniejszaniem się długości fali (dlatego niebo jest niebieskie; zakres

niebieski to promieniowanie o najkrótszej długości fali w zakresie widzialnym). Rozpra-

szanie typu Mie przeważa w dolnej części atmosfery, następuje na cząsteczkach o roz-

miarze porównywalnym z długością fali (cząsteczki pyłów, dymu i pary wodnej) i rośnie

wraz z długością fali. Rozpraszanie nieselektywne występuje na cząsteczkach dużo

większych niż długość fali, co w praktyce oznacza rozpraszanie promieniowania wi-

dzialnego i bliskiej podczerwieni i jest jednakowe dla wszystkich długości fali. Tego ro-

dzaju rozpraszanie można zaobserwować na cząsteczkach chmur czy zamgleniach,

które właśnie z tego powodu widzimy jako białe (B+G+R = WHITE).

Ryc. 1.10. Interakcja PEM z atmosferą: rozpraszanie, rozpraszanie nieselektywne, absorpcja

(źródło: NRCAN, 2019)

1.2.2. Interakcja promieniowania elektromagnetycznego

z powierzchnią Ziemi

Interakcja PEM z atmosferą i z powierzchnią Ziemi ma decydujące znaczenie

w teledetekcji. Tłumienie w atmosferze wpływa na ilość promieniowania docierającego

do powierzchni Ziemi, natomiast zjawiska fizyczne związane z oddziaływaniem PEM

z obiektami na Ziemi determinują ilość promieniowania, które opuszcza powierzchnię

Ziemi i może dotrzeć do detektora, oczywiście wcześniej przechodząc ponownie przez

atmosferę. Promieniowanie jest zatem dwukrotnie osłabiane, raz w trakcie przechodze-

nia przez atmosferę w kierunku Słońce – powierzchnia Ziemi i drugi raz w kierunku po-

wierzchnia Ziemi – sensor.

Padające PEM ( E) jest przez powierzchnię Ziemi częściowo odbijane ( Eα), a w przypadku obiektów przezroczystych transmitowane ( Eτ). Część promieniowania jest po-

chłaniana, czyli absorbowana ( Eabs), powodując wzrost temperatury obiektów. W przy-

padku promieniowania odbitego mamy na myśli zarówno odbicie zwierciadlane, jak

i rozproszenie na powierzchni obiektu. Zjawisko odbicia zwierciadlanego oznacza,

że padający promień jest odbijany pod takim samym kątem, pod jakim pada na po-

wierzchnię. Typowym przykładem jest lustro.

25

W teledetekcji zjawisko to jest czasem widoczne na obrazach w postaci bardzo ja-

snych rozbłysków na powierzchni falującej wody w momencie, kiedy akurat spełniony

jest ten warunek geometryczny i detektor „widzi” np. mały fragment powierzchni wody

pod tym samym kątem, pod jakim padają na niego promienie słoneczne (ryc. 1.11).

W przypadku odbicia zwierciadlanego obiekt jest widoczny tylko wtedy, kiedy kąt od-

bicia jest równy kątowi padania. Większość obiektów na powierzchni Ziemi nie odbija

promieniowania w sposób zwierciadlany, a rozprasza promieniowanie w mniej lub bar-

dziej jednorodny sposób tak, że zarejestrowane promieniowanie nie zależy od kąta re-

jestracji. Obiekty widzimy w zbliżony sposób, niezależnie od kąta pod jakim je ogląda-

my. Mogą one być jaśniejsze lub ciemniejsze w zależności od kąta oświetlenia. Biorąc

pod uwagę wyżej opisane składowe, na które rozkłada się promieniowanie padające,

można sformułować równanie:

E E E Eabs

(1.6)

Ryc. 1.11. Interakcja PEM z powierzchnią Ziemi (źródło: Earthguide, 2020 – zmieniony)

Metodami teledetekcyjnymi można zarejestrować promieniowanie, które opuści

powierzchnię Ziemi, czyli promieniowanie odbite. Promieniowania transmitowanego

nie można zarejestrować za pomocą sensora umieszczonego na platformie latającej, ze

względu na kierunek rozchodzenia się tego promieniowania. Promieniowanie absorbo-

wane jest z kolei pochłaniane przez obiekt, powodując wzrost jego temperatury i nie

może być bezpośrednio zarejestrowane z użyciem technik teledetekcyjnych. Jednocze-

26

śnie obiekty, które absorbują PEM, również je emitują, a to promieniowanie można już zarejestrować teledetekcyjnie. Jeśli założymy, że nie ma dodatkowych źródeł energi , to

energia, która została zaabsorbowana ( Eabs) zostanie wyemitowana ( Eε), a równanie 1.6

przyjmie postać:

E E E E

(1.7)

Ilość promieniowania padającego, a zatem również odbijanego, transmitowanego

i emitowanego zależy od pory roku, dnia i szerokości geograficznej. W celu standaryza-

cji i umożliwienia porównywania obrazów teledetekcyjnych wykonanych w różnych

miejscach na Ziemi i w różnym czasie, można podzielić obustronnie równanie 1.7 przez

wielkość promieniowania padającego ( E) uzyskując równanie:

E E E

1

(1.8)

E

Można je uprościć, definiując tzw. współczynniki odbicia (α), transmisji (τ)

i emisyjności (ε):

1

(1.9)

gdzie:

E

(1.10)

E

E

(1.11)

E

E

(1.12)

E

W zakresie promieniowania widzialnego i bliskiej podczerwieni (ang. Visible & Near

InfaRed, VNIR) wstępne przetwarzanie obrazów teledetekcyjnych polega na przekształ-

ceniu zarejestrowanego sygnału do postaci współczynnika odbicia. W przypadku

obiektów na powierzchni lądu, które są nieprzezroczyste, Eτ = 0. Założenie to nie obo-

wiązuje podczas obrazowania zbiorników wodnych. Część padającej energii jest bo-

wiem transmitowana w głąb, w pewnych przypadkach odbita od dna i przechodząc

powtórnie przez warstwę wody razem z promieniowaniem odbitym, dociera do senso-

ra. Jeśli jednak τ = 0 równanie 1.12 przyjmuje postać:

1

(1.13)

Jeśli obiekty mają duży współczynnik odbicia, to znaczy, że mają mały współczynnik

emisyjności. Równanie 1.13 pozwala na obliczenie współczynnika emisyjności, jeśli zna-

ny jest współczynnik odbicia i odwrotnie. W zakresie VNIR, jak już zostało nadmienione

powyżej, w wyniku wstępnego przetworzenia obrazów uzyskuje się obraz współczyn-

nika odbicia, który może być poddany dalszemu przetwarzaniu na potrzeby rozpozna-

nia obiektów i zjawisk na powierzchni Ziemi. W przypadku zakresu podczerwieni ter-

malnej (ang. thermal infrared, TIR) sprawa się komplikuje, ponieważ oprócz zjawiska

odbicia mamy do czynienia ze zjawiskiem emisji promieniowania i energia rejestrowana

przez detektor składa się z części promieniowania odbitego i rozproszonego przez

27

obiekt, ale także promieniowania emitowanego przez ten obiekt. W przypadku obiektów rzeczywistych równanie Stefana-Boltzmana ulega modyfikacji, ponieważ energia

emitowana zależy od zdolności ciała do emisji, czyli współczynnika emisyjności:

E T 4

(1.14)

W przypadku ciała doskonale czarnego współczynnik emisyjności wynosi ε = 1,

w przypadku ciał rzeczywistych jest on zawsze mniejszy od 1. Oznacza to, że promie-

niowanie emitowane zależy od temperatury ciała i od jego współczynnika emisyjności

i zawsze jest mniejsze niż promieniowania ciała doskonale czarnego w tej samej tem-

peraturze.

1.2.3. Czułość oka ludzkiego na promieniowanie elektromagnetyczne

Ciała mogą promieniować w sposób ciągły, jak np. Słońce, lub w selektywny, w okre-

ślonym zakresie długości fal, np. lampy UV czy na podczerwień wykorzystywane w za-

biegach medycznych czy kosmetycznych. Promieniowanie elektromagnetyczne emi-

towane w sposób ciągły, w całym zakresie spektrum, tak jak promieniowanie Słońca,

nie może być zarejestrowane przez jeden sensor, ponieważ nie istnieje substancja

wrażliwa na PEM w całym zakresie spektralnym. Istniejące detektory są czułe na PEM

w pewnym określonym zakresie. Typowym przykładem detektora jest oko ludzkie re-

agujące na promieniowanie widzialne (światło widzialne), czyli w zakresie 380–780 nm.

Światłoczułymi receptorami siatkówki oka są czopki i pręciki. Czopki są to tzw. białka

receptorowe, które absorbują światło w różnych zakresach długości fali i umożliwiają

w związku z tym widzenie kolorów, tzw. widzenie fotopowe (normalne widzenie w do-

brych warunkach oświetleniowych pozwalające na wykorzystanie w pełni możliwości

zmysłu wzroku). Czopki rozmieszczone są nieregularnie, tworząc skupiska. Najmniej

jest czopków uczulonych na kolor niebieski, być może dlatego, że w tym zakresie spek-

trum największa jest energia promieniowania słonecznego. Moc promieniowania sło-

necznego w kanale niebieskim wynosi ok. 2000 W/(m2μm) i jest o ok. 100 większa niż

w kanale zielonym i ok. 400 większa niż w kanale czerwonym (Landsat 7 Handbook,

2019). Pręciki natomiast umożliwiają widzenie czarno-białe, tzw. widzenie skotopowe

(widzenie w skrajnie niekorzystnych warunkach oświetleniowych). Pręciki są około 100

razy bardziej czułe na światło niż czopki. Ponadto informacje z wielu pręcików są zbiera-

ne w celu wzmocnienia sygnału, co powoduje zmniejszenie rozdzielczości przestrzen-

nej. Innym efektem jest duża czułość na ruch, co umożliwia tzw. widzenie kątem oka.

Narząd wzroku ludzkiego pozwala na pozyskiwanie informacji o jasności obiektu (jak

na zdjęciu czarno-białym), dzięki pręcikom i informacji o kolorach za pomocą czopków.

Z tym, że w odróżnieniu od detektorów opracowanych przez człowieka, obraz czarno-

-biały (odpowiednik wykorzystywanych w teledetekcji obrazów panchromatycznych)

ma mniejszą rozdzielczość przestrzenną niż kolorowy, ale za to pozwala na detekcję

małej ilości promieniowania. Ciekawe jest również to, że czułość narządu wzroku na

kolor jest zależna od mocy padającego promieniowania, ponieważ im moc mniejsza,

tym więcej receptorów.

28

1.2.4. Krzywe odbicia spektralnego

Krzywe spektralne, inaczej krzywe odbicia spektralnego czy sygnatury spektralne,

prezentują zależność pomiędzy współczynnikiem odbicia lub emisyjności,

a długością fali. Na przykład obiekty w kolorach podstawowych: niebieskim (ang. blue,

B), zielonym (ang. green, G), czerwonym (ang. red, R) odbijają w odpowiednich zakresach, a w innych nie (ryc. 1.12). Wszystkie inne kolory powstają z kombinacji kolorów podstawowych: BGR. Na przykład obiekt w kolorze cyjanowym odbija w 100% w zakresie fal niebieskich i zielonych, obiekt w kolorze fioletowym w 100% w zakresie fal czer-

wonych i niebieskich i zero w zielonych. Obiekt w kolorze białym odbija w 100% w ca-

łym zakresie fal widzialnych, a obiekt w kolorze czarnym odwrotnie, pochłania 100%

w całym zakresie. Obiekt w kolorze szarym z kolei oznacza się takim samym poziomem

współczynnika odbicia w zakresie od 0 do 100%, we wszystkich kanałach.

Ryc. 1.12. Przykładowe krzywe spektralne obiektów w wybranych kolorach

29

W teledetekcji wykorzystujemy zmienność współczynnika odbicia od długości fali

dla różnych obiektów w celu ich detekcji. Poniżej przedstawiono przykładowe krzywe

spektralne wybranych typów pokrycia terenu (ryc. 1.13). Charakterystyczne krzywe spektralne mają woda i roślinność. Woda charakteryzuje się ogólnie niskim współczynnikiem odbicia w całym zakresie spektralnym. Wartość współczynnika odbicia dla wody

osiąga najwyższe wartości w zakresie fal niebieskich i maleje wraz ze wzrostem długości

fali prawie do zera w zakresie podczerwieni.

Ryc. 1.13. Krzywe spektralne wody, roślinności i gleb

(źródło: Siegmund i Menz, 2005 po modyfikacjach za SEOS, 2020a)

Przeciwnie odkryta gleba – ma bardzo duży współczynnik odbicia w całym zakresie

spektralnym, z tym że tendencja jest odwrotna, tzn. współczynnik odbicia rośnie wraz

z długością fali. Natomiast najbardziej specyficzną krzywą spektralną ma roślinność,

którą my widzimy w kolorze zielonym. Wynika to z faktu, że w zakresie fal widzialnych

maksymalna wartość współczynnika odbicia występuje w kanale zielonym. Inną cechą

charakterystyczną krzywej spektralnej roślinności jest jej gwałtowny wzrost w zakresie

bliskiej podczerwieni, czyli w zakresie spektrum elektromagnetycznego, którego oko

ludzkie nie widzi. Można powiedzieć, że dla nas roślinność jest zielona, a dla organi-

zmów, które widzą w podczerwieni jest podczerwona.

1.3. Cechy satelitarnych systemów teledetekcyjnych

Piotr Kramarczyk

Rejestrowanie powierzchni Ziemi wykonywane z pułapu satelitarnego może dostar-

czać różnych danych obrazowych. Wybór typu obrazów zależy od planowanego za-

stosowania i oczekiwań użytkownika. Podstawowymi cechami obrazów satelitarnych,

które wpływają na zakres ich wykorzystania są:

• rozdzielczość przestrzenna,

• rozdzielczość spektralna,

• rozdzielczość radiometryczna,

• rozdzielczość czasowa.

30

W bardzo ogólnym ujęciu można stwierdzić, że im wyższe są rozdzielczości da-

nego obrazu, tym lepiej. Istnieją jednak techniczne ograniczenia, które powodują,

że nie jest możliwe uzyskiwanie obrazów o dowolnie wysokich rozdzielczościach,

w szczególności:

• wysoka rozdzielczość przestrzenna wiąże się ze średnią lub niską rozdzielczością

spektralną,

• analogicznie, wysoka rozdzielczość spektralna związania jest z relatywnie niższą

rozdzielczością przestrzenną.

1.3.1. Sposób powstawania oraz struktura obrazu cyfrowego

Na satelicie umieszczony jest detektor rejestrujący określony zakres promieniowa-

nia PEM, np. zakres widzialny lub zakres promieniowania radarowego. Sensor rejestruje

promieniowanie dochodzące z powierzchni Ziemi (odbite lub emitowane zależnie od

przeznaczenia sensora). Najprostszy model powstawania satelitarnych obrazów cyfro-

wych można opisać na przykładzie obrazów rejestrujących odbite od powierzchni Zie-

mi promieniowanie słoneczne:

• Słońce emituje promieniowanie elektromagnetyczne, które oświetla Ziemię,

• Ziemia odbija promieniowanie,

• detektor umieszczony na satelicie rejestruje promieniowanie odbite od obiek-

tów znajdujących się na powierzchni Ziemi.

Elementem rejestrującym promieniowanie elektromagnetyczne jest sensor ka-

mery zbudowany z elementów czułych na promieniowanie – detektorów. Generalnie

elementy w sensorze ułożone są w ten sposób, że tworzą macierz (tablicę). Zarejestro-

wany przez sensor sygnał ma więc format tablicy. W przypadku zobrazowań satelitar-

nych detektory ułożone są w formie linijki, zatem powstający obraz składa się z wielu

linijek, które tworzą macierz. Zapis danych w pamięci komputera może następować

w różny sposób (niekoniecznie w formie tablicy), ale wyświetlenie danych na monito-

rze ponownie przyjmuje postać matrycy (macierzy). Przy wyświetlaniu obrazu cyfro-

wego jego powierzchnia podzielona jest na małe i równe obszary, które najczęściej

mają postać kwadratu i są zwane pikselami. Inaczej mówiąc, obraz cyfrowy można

przedstawić jako siatkę/tablicę złożoną z określonej liczby wierszy i kolumn. Oczko

takiej siatki to wspomniany piksel. Każdemu pikselowi przyporządkowana jest liczba

reprezentująca jasność, zwana z języka angielskiego DN (ang. Digital Number). Pod-

czas wyświetlania obrazu na ekranie komputer przyporządkowuje każdej wartości

DN określony poziom jasności. Obraz cyfrowy i jego model (tablicę liczb) zaprezento-

wano na rysunku (ryc. 1.14).

Termin piksel jest używany zarówno w odniesieniu do samego obrazu cyfrowego,

jak i czasem w odniesieniu do elementu w sensorze – mówi się np., że matryca ma

8 milionów pikseli. Sensory rejestrujące energię elektromagnetyczną mogą być czułe

na promieniowanie w różnym zakresie spektralnym. Każdy zakres spektralny jest wte-

dy osobnym obrazem, zwanym kanałem. Liczba jednocześnie rejestrowanych przez

sensor kanałów wiąże się z pojęciem rozdzielczości spektralnej opisanej szczegółowo

poniżej. Opisany natomiast powyżej model powstawania obrazu satelitarnego jest

uproszczony i nie uwzględnia wielu czynników, jak np. wpływu atmosfery na rejestro-

wane promieniowanie oraz budowy i działania sensorów rejestrujących obraz.

31

Ryc. 1.14. Model obrazu cyfrowego

1.3.2. Rozdzielczość przestrzenna

Rozdzielczość przestrzenna definiowana jest przez wielkość piksela w terenie (na

powierzchni Ziemi) i wyrażana zwykle w metrach. Im większy piksel, np. jeśli jego wy-

miary liniowe mają 30 × 30 m, tym mniejsza rozdzielczość, i odwrotnie: im mniejsze wy-

miary, tym większa rozdzielczość przestrzenna. Rozdzielczość przestrzenna jest miarą,

która określa, jak małe obiekty mogą być rozróżniane na obrazie.

Rozdzielczość przestrzenna detektorów pasywnych (przyjrzymy się później spe-

cjalnemu przypadkowi aktywnych sensorów mikrofalowych) zależy przede wszystkim

od ich chwilowego pola widzenia (ang. Instantaneous Field of View, IFOV) (NRCAN, 2015;

ryc. 1.15). IFOV jest stożkowym kątem widoczności sensora (A) i określa obszar na powierzchni Ziemi, który jest „widziany” z określonej wysokości w danym momencie (B).

Rozmiar oglądanego obszaru określa się, mnożąc IFOV przez odległość od Ziemi do

sensora (C). Ten obszar na Ziemi jest nazywany pikselem terenowym i określa maksy-

32

malną rozdzielczość przestrzenną sensora. Aby można było wykryć jednorodny obiekt,

jego rozmiar musi na ogół być równy lub większy niż piksel terenowy. Jeśli obiekt jest

mniejszy od piksela terenowego, może nie być wykrywalny, ponieważ zostanie zareje-

strowana średnia jasność wszystkich cech/obiektów znajdujących się wewnątrz piksela

terenowego. Jednak mniejsze obiekty mogą być czasami wykrywalne, jeśli ich współ-

czynnik odbicia dominuje w obszarze piksela.

Ryc. 1.15. Uproszczony model rejestracji obrazu (źródło: NRCAN, 2015)

Poniższe ryciny (ryc. 1.16, ryc. 1.17, ryc. 1.18) pokazują różnicę pomiędzy obrazami o różnej rozdzielczości przestrzennej:

• Landsat 8: GSD 30 m,

• Sentinel-2: GSD 10 i 20 m,

• RapidEye: GSD 5 m,

• WorldView-2: 0,5 m ( pan-sharpening) i 2 m.

Ryc. 1.16. Porównanie rozdzielczości obrazów Sentinel-2 (ESA) GSD: 10 i 20 m

oraz Landsat 8 GSD 30 m (źródło: ProGea 4D, 2020)

33

Ryc. 1.17. Porównanie rozdzielczości obrazów WorldView-2 © 2018 European Space Imaging GSD:

0,5 m ( pan-sharpening) i 2 m oraz RapidEye (Planet Labs) GSD 5 m (źródło: ProGea 4D, 2020) Ryc. 1.18. Porównanie rozdzielczości obrazów: ortofotomapa GSD 10 cm (MSIP Kraków), WorldView-2

© 2018 European Space Imaging GSD 0,5 m ( pan-sharpening) (źródło: ProGea 4D, 2020)

Można sformułować ogólną zasadę doboru rozdzielczości przestrzennej obrazów

teledetekcyjnych do odpowiednich zastosowań:

• mniejsza rozdzielczość przestrzenna (większy piksel terenowy):

ū większe obszary/obiekty (np. pustynie, morza),

ū obszary jednolite (małe zróżnicowanie klas pokrycia terenu).

• większa rozdzielczość przestrzenna:

ū mniejsze obszary/obiekty (np. autostrady),

ū większe zróżnicowanie pokrycia terenu (np. obszary zabudowy w miastach).

1.3.3. Rozdzielczość spektralna

Obrazy cyfrowe mogą być rejestrowane w różnych zakresach długości fal elektro-

magnetycznych. Może się zdarzyć, że różne obiekty odbijają dany zakres widma w po-

dobny sposób, co powoduje ich małe różnicowanie się i trudność w ich odróżnieniu.

Można też znaleźć taki zakres widmowy, w którym obiekty te mają różną odpowiedź

spektralną, dzięki czemu można je łatwo odróżnić. Porównanie obrazów z kanałów 8

34

(842 nm) i 3 (560 nm) Sentinela, wyświetlonych w odcieniach szarości przedstawia ry-

sunek (ryc. 1.19).

Ryc. 1.19. Porównanie kanałów Sentinela: 842 nm i 560 nm

Przyjmując ogólne ramy, użyteczne w teledetekcji zakresy widma można podzielić

na wiele węższych zakresów spektralnych, zwanych kanałami spektralnymi. W zależno-

ści od liczby kanałów dostępne są obrazy:

• panchromatyczne (ang. panchromatic, PAN) – rejestrowanie w jednym kanale

czasem dość szerokiego pasma,

• wielospektralne (ang. multispectral, MS) – umownie posiadają kilka do kilkunastu

kanałów,

• hiperspektralne (ang. hyperspectral, HS) – posiadają kilkadziesiąt (> 40) i więcej kanałów.

Rozdzielczość spektralna jest terminem, który określa na jak dużą liczbę zakresów

spektralnych (kanałów) został podzielony zakres widma rejestrowany przez sensor. Im

większa liczba, tym rozdzielczość spektralna większa.

Obrazy satelitarne mają obecnie różne rozdzielczości spektralne – od kliku/kilkuna-

stu kanałów, jak np. Landsat 5/7/8 czy Sentinel-2 (obrazy wielospektralne) do nawet

kilkuset (obrazy hiperspektralne), jak np. Hyperion. Przykład podziału widzialnego

zakresu widma elektromagnetycznego na trzy kanały został pokazany na poniższym

rysunku (ryc. 1.20):

Ryc. 1.20. Podział widma widzialnego na 3 kanały

35

1.3.4. Rozdzielczość radiometryczna

Każdy sensor ma określony zakres energii (od minimum do maksimum), któ-

ry może zarejestrować. Rozdzielczość radiometryczna jest terminem określającym

z jaką dokładnością/czułością zapisywany jest rejestrowany sygnał. Inaczej mówiąc, ile

wartości liczbowych zostało użytych do zapisania zarejestrowanego sygnału.

W skrajnym przypadku sygnał mógłby być zapisywany jako wartość binarna: zero

– brak sygnału, 1 – detekcja sygnału. Z drugiej strony, zakres rejestrowanego sygnału

można podzielić na bardzo duży zakres liczbowy i otrzymywać bardzo wysoką rozdziel-

czość radiometryczną. Ograniczeniem rozdzielczości jest możliwość przechowywania

i przetwarzania obrazów – im większa rozdzielczość radiometryczna, tym więcej pamię-

ci potrzeba do zapisu obrazu i tym większe są wymagania co do sprzętu komputerowe-

go. Większa rozdzielczość powoduje też wzrost czasu przetwarzania i udostępniania

(przesyłu) obrazów. Poniżej zamieszczone rysunki (ryc. 1.21, ryc. 1.22) dotyczą tego samego obrazu satelitarnego (pojedynczy kanał z Landsat 8, oryginalnie zarejestrowany

na 12 bitach, a zapisany na 16 bitach) w różnych wersjach rozdzielczości radiometrycz-

nej: 8, 6, 5 i 4 bity. W przeszłości obrazy satelitarne były zapisywane na 8 bitach i ich

rozdzielczość radiometryczna wynosiła 28 = 256. Oznacza to, że do zapisu informacji na

obrazie użyto 256 różnych wartości (od 0 do 255). Każdemu więc pikselowi w obrazie

może być przyporządkowana liczba tylko z tego zakresu.

W technice komputerowej używany jest termin bajt oznaczający najmniejszą ad-

resowalną jednostkę pamięci. Wielkość bajta określana jest przez liczbę bitów – naj-

częściej używany jest bajt ośmiobitowy. W związku z tym mówi się również, że obraz

zapisany jest na 1 bajcie, czyli 8 bitach. Obecnie spotyka się również obrazy zapisane

na 2 bajtach.

Z czasem, w celu zwiększenia możliwości rozróżniania obiektów, zwiększono liczbę

bitów, na których zapisywana jest wartość jasności piksela. Przykładowo, Landsat 8 jest

rejestrowany na 12 bitach, co daje 212 = 4096 poziomów. W związku z tym, że zwykle

typ liczb musi być wielokrotnością 1 bajta, ostatecznie obraz Landsat 8 jest zapisywany

na 2 bajtach, czyli na 16 bitach. Na poniższym rysunku (ryc. 1.21) przedstawiono obraz Landsat 8 w czterech różnych rozdzielczościach. Widoczny jest spadek szczegółowości

obrazu, przy czym największe różnice można zauważyć, porównując obraz lewy górny

zapisany na 8 bitach (256 unikalnych wartości) z prawym dolnym, zapisanym na 4 bi-

tach (16 unikalnych wartości).

Na rysunku (ryc. 1.22) przedstawiono obrazy zapisane w różnych rozdzielczościach

radiometrycznych z odpowiadającymi im histogramami, które pokazują rozkład warto-

ści DN w obrazach.

Najczęstszym sposobem zapisu obrazu jest wykorzystanie liczb całkowitych z za-

kresu od 0 do 255, czyli 8 bitów (1 bajt), ale można również spotkać obrazy zapisane

na 10, 12 i 16 bitach. Zdarzają się również obrazy zapisane na liczbach rzeczywistych

z przedziału od 0 do 1.

36

Ryc. 1.21. Obraz Landsat 8 zapisany w różnych rozdzielczościach radiometrycznych:

a) 8 bitów (256 wartości), b) 6 bitów (64 wartości), c) 5 bitów (32 wartości), d) 4 bity (16 wartości) Ryc. 1.22. Rozdzielczość radiometryczna: a) 8 bitów (256 wartości), b) 6 bitów (64 wartości),

c) 5 bitów (32 wartości), d) 4 bity (16 wartości)

37

1.3.5. Rozdzielczość czasowa

Rejestrowanie zmian na powierzchni Ziemi, czy to naturalnych (np. okresy wegetacyj-

ne roślin), czy powodowanych działalnością człowieka, wymaga wielokrotnego wykony-

wania zdjęć danego fragmentu terenu. Okres, po którym satelita ponownie rejestruje

ten sam obszar, określany jest mianem rozdzielczości czasowej. Rozdzielczość czasowa

zależna jest przede wszystkim od orbity na jakiej znajduje się satelita (rozdział 1.1.2.).

Na rozdzielczość czasową mają wpływ również:

• szerokość geograficzna – w przypadku stałej szerokości pasa skanowania sateli-

tów okołobiegunowych stopień pokrycia, a zatem czas rewizyty, zależy od sze-

rokości geograficznej;

• parametry satelity – szerokość pokosu (szerokość z jaką obrazowana jest po-

wierzchnia Ziemi), kąt pod jakim sensor może wykonywać rejestrację obrazów,

w przypadku satelitów z możliwością rejestracji nienadirowej jest możliwość

elastycznego projektowania rejestracji, czyli w konsekwencji zwiększenie czasu

rewizyt;

• liczby satelitów w misji, np. Sentinel-2A i Sentinel-2B.

Informacje o rozdzielczości czasowej satelitów Landsat i Sentinel można znaleźć na

stronach www:

• Landsat (Landsat Science, 2020): zgodnie z opisem przedstawionym na tej stro-

nie czas obiegu Ziemi przez satelitę wynosi 99 min., co w przybliżeniu oznacza

15 obiegów w ciągu doby. W czasie 16 dni satelita Landsat rejestruje całą po-

wierzchnie Ziemi, a w 17. dniu powtarza pierwszy obieg. Z zamieszczonego opi-

su wynika, że co 16 dni satelita obrazuje ten sam obszar powierzchni.

• Sentinel (Sentinel User Guides, 2020): dla satelitów Sentinel informacje o po-

szczególnych satelitach zawarte są w przewodniku. Dla satelity Sentinel-2 czas

rewizyty pojedynczego satelity wynosi 10 dni, ale faktyczny czas rewizyty (dla

bliźniaczych satelitów Sentinel-2A oraz Sentinel-2B) wynosi 5 dni w tych samych

warunkach rejestracji. Czas ten może być jednak krótszy, jeśli weźmie się pod

uwagę nakładanie się na siebie pokosów z sąsiednich orbit – z zastrzeżeniem

różnych warunków rejestracji.

1.4. Rodzaje teledetekcyjnych danych obrazowych

i nieobrazowych

Beata Hejmanowska

W teledetekcji do obserwowania Ziemi (ang. Earth Observation) wykorzystuje się

najczęściej dane w postaci obrazów. Jasność piksela na obrazie przedstawia wielkość

energii elektromagnetycznej, która została odbita lub wyemitowana. Źródłem promie-

niowania może być Słońce, wtedy technika teledetekcyjna nazywana jest pasywną.

W aktywnych metodach teledetekcyjnych źródło promieniowania umieszczone jest na

pokładzie satelity lub samolotu. W celu kalibrowania obrazów teledetekcyjnych wyko-

nuje się naziemne lub laboratoryjne pomiary spektrometryczne i w tych przypadkach

38

uzyskuje się dane nieobrazowe, które można przedstawić graficznie w postaci krzywych spektralnych.

1.4.1. Pasywne systemy teledetekcyjne

W pasywnych systemach teledetekcyjnych nie korzystamy z żadnych sztucznych

źródeł promieniowania, a wykorzystujemy odbite promieniowanie Słońca lub promie-

niowanie emitowane (termalne i mikrofalowe) przez powierzchnię Ziemi.

1.4.1.1. Zobrazowania w zakresie optycznym

Zobrazowania w zakresie optycznym obejmują następujące zakresy: PAN (jeden

zakres, najczęściej widzialny, czasem z udziałem bliskiej podczerwieni), RGB (obraz ko-

lorowy, w barwach naturalnych), obrazy wielospektralne i hiperspektralne w zakresach

fal widzialnych i bliskiej podczerwieni (ang. Visible & Near InfaRed, VNIR), średniej podczerwieni (ang. ShortWave InfraRed, SWIR).

W zakresie fal widzialnych – bliskiej i średniej podczerwieni – promieniowanie elek-

tromagnetyczne po przejściu przez atmosferę (gdzie jest tłumione przez rozpraszanie

i absorbcję), pada na powierzchnię Ziemi, następnie jest w różny sposób odbijane przez

różne obiekty i po ponownym przejściu przez atmosferę zostaje zarejestrowane przez

sensor. Ilość energi promieniowania dla danej długości fali docierająca do sensora po

odbiciu od danego obiektu, określa jego charakterystykę spektralną. W teledetekcji

używaną miarą wielkości odbicia jest współczynnik odbicia, którego wartości miesz-

czą się w przedziale [0, 1], natomiast graficznie można go przedstawić jako zależność

w funkcji długości fali, uzyskując krzywą odbicia spektralnego (krzywa spektralna, pod-

rozdział 1.2.2, ryc. 1.22).

Sensory teledetekcyjne rejestrują jeden lub większą liczbę zakresów spektralnych

(kanałów) promieniowania elektromagnetycznego. W wyniku rejestrowania promie-

niowania z zakresu widzialnego w jednym kanale uzyskiwany jest obraz panchroma-

tyczny. Zróżnicowanie promieniowania można zwizualizować przy użyciu skali szarości.

W przypadku rozdzielenia rejestracji zakresu widzialnego na 3 przedziały spektralne

(niebieski, zielony, czerwony) uzyskiwane są trzy obrazy, na podstawie których można

otrzymać obraz kolorowy w modelu RGB (obrazy spektralne odpowiadają odpowied-

nim składowym kolorów: czerwonemu (R), zielonemu (G) i niebieskiemu (B)). Wybór

liczby kanałów jest indywidualny dla poszczególnych sensorów. W przypadku senso-

rów wielospektralnych jest to od 4 do 20 kanałów spektralnych (np. Landsat, ALI, Senti-

nel-2), a hiperspektralnych – od dwudziestu do kilkuset kanałów (np. Hyperion, CHRIS)

(ryc. 1.23). Sensory wielospektralne są od lat powszechnie wykorzystywane do obserwacji Ziemi. Generalnie liczba kanałów spektralnych (4–20) w przypadku sensorów wie-

lospektralnych jest wystarczająca do identyfikowania i klasyfikowania podstawowych

form pokrycia terenu, tj. wody, lasu, terenów rolnych i zurbanizowanych, itp. Jednakże

dane te nie są wystarczające do takich zastosowań jak rozpoznanie gatunków, monito-

rowanie upraw czy zanieczyszczenie gleb. W tym celu wykorzystywane są obrazy z sen-

sorów hiperspektralnych, które umożliwiają scharakteryzowanie i określenie ilościowe

różnorodności środowiska przy użyciu kilkuset kanałów spektralnych z zakresów od

widzialnego do podczerwonego.

Przydatność wielospektralnych danych teledetekcyjnych do rozpoznania okre-

ślonych obiektów lub typu pokrycia terenu dla wymaganej skali, można wyznaczyć

39

np. według hierarchicznego systemu klasyfikacji stosowanego przez USGS (United

States Geological Service). System składa się z 4 poziomów: poziom I – ogólny, poziom

II – opisowy, poziom III – szczegółowy, poziom IV – najbardziej szczegółowy. W tabeli

(tabela 1.2) przedstawiono przykład wymaganej rozdzielczości przestrzennej i spek-

tralnej danych teledetekcyjnych w celu uzyskania atrybutów krajobrazu naturalnego

i krajobrazu pochodzenia antropogenicznego o określonym poziomie dokładności

(Jensen i Cowen, 1999).

Ryc. 1.23. Porównanie liczby kanałów danych panchromatycznych, wielospektralnych

i hiperspektralnych (źródło: zmodyfikowane za Velez-Reves i Goodman, 2011)

Tabela 1.2. Wymagana minimalna rozdzielczość przestrzenna i spektralna w celu uzyskania

atrybutów krajobrazu naturalnego i krajobrazu pochodzenia antropogenicznego o określonym

poziomie dokładności z danych teledetekcyjnych (źródło: za Jansen i Cowen, 1999)

Minimalna rozdzielczość

Minimalna

przestrzenna [m]

rozdzielczość spektralna

(zakresy spektralne)

Atrybuty poziomów urbanizacji

Poziom I: USGS

20–100

VNIR, SWIR, Radar

pokrycie/

Poziom II: USGS

5–20

VNIR, SWIR, Radar

użytkowanie

terenu

Poziom II : USGS

1–5

PAN, SWIR, Radar

Poziom IV: USGS

0,25–1

PAN

Atrybuty naturalne

Poziom I: pokrycie terenu

20–1000

VNIR, SWIR, Radar

Poziom II: typy pokrycia

10–100

VNIR, SWIR, Radar

klasy lasu

Poziom II : dominacja gatunków

1–30

PAN, VNIR, SWIR, Radar

Poziom IV: identyfikacja gatunków

0,1–2

PAN

40

1.4.1.2. Zobrazowania w zakresie promieniowania emitowanego

Zakres promieniowania elektromagnetycznego, nazywany podczerwienią termal-

ną (TIR), wykorzystywany w teledetekcji, obejmuje zakres długości fali od 2,5 μm do

14 μm, a z uwzględnieniem tłumienia przez atmosferę właściwie dwa zakresy, tzw. okna

atmosferyczne: 2,5–3,6 μm oraz 8–14 μm. Mikrofale natomiast obejmują zakres fal dłuż-

szych od 0,75 cm do 100 cm. Omawiane w niniejszym rozdziale metody należą do

metod pasywnych, to znaczy, że rejestrowane jest promieniowanie pochodzące z po-

wierzchni Ziemi, w tym przypadku jest to głównie promieniowanie emitowane. Wy-

nika to z prawa rozkładu promieniowania w zależności od długości fali i temperatury

(prawa Plancka i prawa przesunięć Wiena). Dla większych długości fali maleje natężenie

promieniowania słonecznego, którego maksimum przypada na zakres fal widzialnych

i ujawnia się promieniowanie pochodzące od Ziemi, którego z kolei maksimum przypa-

da na ok. 14 μm (ryc. 1.24a). Żeby można było zarejestrować promieniowanie musi ono, po pierwsze, w ogóle występować, czyli być odbite od obiektu lub z niego emitowane,

a po drugie, musi dotrzeć do detektora, czyli nie może być tłumione przez atmosferę.

Zatem na poniższy rysunek (ryc. 1.24a) trzeba nałożyć wykres przepuszczalności atmosfery, okna atmosferyczne (ryc. 1.9). Ta wspólna informacja definiuje zakresy fal PEM wy-

korzystywane w teledetekcji. Moc PEM zależy zgodnie z prawem Stefana-Boltzmana od

temperatury ciała w czwartej potędze, jego zdolności emisyjnych, czyli współczynnika

emisyjności oraz od stałej Stefana-Boltzmana (wzór 1.5).

Ryc. 1.24. a) Rozkład mocy promieniowania elektromagnetycznego od długości fali dla ciał

o różnej temperaturze (źródło: SEOS, 2020b),

b) kopalnia węgla brunatnego „Bełchatów” (źródło: google.pl/maps), c) kompozycja w barwach naturalnych Landsat 8, d) obraz temperatur

Rejestracja promieniowania termalnego nie jest powszechna. Oprócz satelitów me-

teorologicznych o bardzo słabej rozdzielczości przestrzennej umożliwia ją np. satelita

Landsat 8 w kanałach 10 i 11 (sensor TIRS (Thermal Infrared Sensor)) o rozdzielczości

przestrzennej 100 m przepróbkowywanych do 30 m i w takiej wersji dostępnych. Obrazy

termalne z satelity Landsat 8 umożliwiają wyznaczenie temperatury z dokładnością 0,1°.

41

Rejestracja emitowanego promieniowania mikrofalowego jest wykorzystywana do

badania wilgotności gleb i zasolenia oceanów. Przykładem jest misja ESA SMOS (Soil Mo-

isture Ocean Salinity), która za pomocą radiometru MIRAS (Microwave Imaging Radio-

meter using Aperture Synthesis) rejestruje promieniowanie emitowane z powierzchni

Ziemi w kanale L (L-Band 1–2 GHz, 15–30 cm). Satelita SMOS jest w fazie operacyjnej od

2009 roku i dostarcza obrazy z rozdzielczością czasową 3 dni, dostępne na różnych pozio-

mach przetworzenia, w tym produkty na trzecim poziomie przetworzenia (ang. level-3),

gotowe do wykorzystania. Przykładowy produkt na poziomie level-3 jest obrazem roz-

kładu wilgotności gleby lub zasolenia wody o rozdzielczości 25 km (ryc. 1.25, ryc. 1.26).

Dokładność określenia wilgotności podaje się na poziomie 0,04 m3/m3 (Kerr i in., 2013;

Bannari i in., 2018; ESA eoPortal 2020).

Ryc. 1.25. Mapa rozkładu zasolenia oceanów (legenda z lewej [m3/m3]), SSS (Sea Surface Salinity) i rozkładu wilgotności gleb (legenda z prawej [m3/m3) SM (Soil Moisture)

(źródło: ESA Salinity Map, 2020)

42

Ryc. 1.26. SM integracja obrazów zarejestrowanych w ciągu 3 dni 14–16.08.2010

(źródło: CESBIO za ESA eoPortal, 2020)

1.4.2. Aktywne systemy teledetekcyjne

Aktywne systemy teledetekcji wykorzystują techniki bazujące na sztucznych źró-

dłach promieniowania elektromagnetycznego umieszczanych na pokładach satelitów

bądź samolotów. Promieniowanie jest wysyłane w kierunku obiektu (np. powierzchni

Ziemi), a następnie rejestrowane jako sygnał odbity. Powszechnie stosowane są dwie

technologie: radarowe (mikrofalowe) oraz skanowania laserowego.

1.4.2.1. Obrazowanie radarowe

Marek Mróz, Magdalena Mleczko

Technika obrazowania radarowego wykorzystuje mikrofalowy zakres spektrum

elektromagnetycznego w sposób aktywny w przeciwieństwie do mikrofalowych

technik pasywnych opisanych w poprzednim podrozdziale (Henderson i Lewis 1998;

Woodhouse 2006). Warto podkreślić ponownie, że mikrofale charakteryzuje większa

rozpiętość długości fal niż np. zakres widzialny i ma to swoje późniejsze konsekwencje

zarówno w zakresie dostarczanych przez nie informacji, jak i trudności w interpretowa-

niu obrazów radarowych. Systemy radarowe wykorzystują własne źródło energi , emi-

tując mikrofale, które przechodzą przez chmury i penetrują w pewnym stopniu szatę

roślinną lub suchy grunt. Systemy radarowe są więc niezależne od pory dnia i zachmu-

rzenia, co czyni je bardziej skutecznymi w pozyskiwaniu obrazów niż systemy pasywne

(np. obrazujące w zakresie światła widzialnego).

Oprócz ww. zalet obrazy radarowe charakteryzują się pewnymi cechami, które

utrudniają ich interpretację i wykorzystanie. Jest to ziarnistość obrazu (plamkowanie

lub cętkowanie), silne zniekształcenia geometrii w obszarze o dużych deniwelacjach

terenu i zupełnie odmienne czynniki kształtujące zawartość informacyjną obrazu

(Richards, 2009; Hein, 2010). Mikrofale są wrażliwe na właściwości dielektryczne po-

43

wierzchni i jej strukturę (szorstkość). Poniższy rysunek (ryc. 1.27) przedstawia fotografię wulkanu na Kamczatce wykonaną przez astronautów z pokładu promu kosmicznego

Endeavour 5 października 1994 roku oraz kompozycję barwną RGB trzech obrazów ra-

darowych SIR-C/X-SAR, odpowiednio: R – obraz w pasmie L/polaryzacja pozioma HH,

G – pasmo L/polaryzacja krzyżowa HV, B – pasmo C/polaryzacja krzyżowa HV. Na foto-

grafii po lewej widoczne są chmury i pióropusz pyłu wulkanicznego, na obrazie radaro-

wym po prawej wyraźnie widoczny jest stożek wulkaniczny i struktury lawowe.

Ryc. 1.27. Obraz wulkanu w czasie erupcji w świetle widzialnym (a) i w zakresie mikrofalowym (b) (źródło: Michigan Tech Volcanology za Podest, 2018a)

Zadajmy sobie pytanie: czym właściwie jest radar? W istocie jest to urządzenie do

pomiaru odległości przy użyciu mikrofal. Wyróżnia się dwie kategorie radarów: radary

obrazujące i nieobrazujące. Przykładem radaru tej drugiej kategorii jest altimetr sateli-

tarny. W niniejszym paragrafie przedstawiony zostanie radar obrazujący, który ze swojej

natury jest radarem „bocznego wybierania”, czyli instrumentem obrazującym ukośnie

(ang. side-looking radar, SLR). Jest to sytuacja (konstrukcja geometryczna) wymuszona

zasadą działania, gdyż obrazowanie pionowe (ryc. 1.28 po lewej) polegające na wysy-

łaniu symetrycznej wiązki promieniowania w kierunku Ziemi, w pewnym kącie jej roz-

warcia prowadziłoby do niejednoznaczności w identyfikacji punktów a i b, położonych

w jednakowej odległości od radaru, na podstawie dwóch ech powracających dokładnie

po tym samym czasie od momentu wysłania sygnału (Podest 2018a, Podest 2018b).

Ryc. 1.28. Idea radaru bocznego wybierania (źródło: Podest, 2018a – zmienione)

44

System obrazowania radarowego składa się z nadajnika, odbiornika, anteny

i bloku elektronicznego do przetwarzania i zapisywania danych. Obrazowanie radaro-

we polega na „bombardowaniu” powierzchni terenu seriami milionów krótkich impul-

sów mikrofalowych i odbiorze echa po odbiciu od obiektu. Nadajnik generuje sukce-

sywnie serie impulsów w stałych interwałach, które antena formuje w wiązkę i oświetla

nią powierzchnię ukośnie do linii pionu, a jednocześnie prostopadle do linii lotu platfor-

my nośnej (samolotu lub satelity). Ta sama antena odbiera część transmitowanej energii

odbitej w jej kierunku przez oświetlane wiązką obiekty terenowe, nazywaną również

energią rozproszoną wstecznie (ang. backscattered energy), mierząc czas, w jakim po-

wraca każde echo wyemitowanego impulsu. Na podstawie czasu oraz znanej prędkości

propagacji fali radarowej oblicza się drogę między radarem i obiektem, a więc lokalizuje

miejsce odbicia fali w kierunku zasięgu (ang. in range).

Jak widać na ryc. 1.29 ten sam impuls odbija się w różnym czasie od różnych obiektów położonych w różnej odległości. Na ryc. 1.29 symbolicznie reprezentują to linie przerywane (echa) o numerach od 14 do 18 występujące dwukrotnie. Najpierw jako odbicia od obiektów bliższych (między samolotem i domkiem), a potem jako odbicia od

obiektów dalszych (od drzew do końca pasa obrazowania). Linie ciągłe numerowane od

1 do 14 symbolizują kolejne położenia czoła fali danego impulsu.

Ryc. 1.29. Idea ukośnego obrazowania radarowego (źródło: Podest, 2018a – zmienione)

Ponieważ platforma posuwa się do przodu, zapisując i przetwarzając odbierane

echa, buduje się zatem dwuwymiarowy obraz powierzchni. Bez wchodzenia w szcze-

góły fizyczne można stwierdzić, że rozdzielczość w kierunku lotu (kierunku azymu-

talnym) i rozdzielczość w kierunku zasięgu (prostopadłym do kierunku lotu) jest de-

finiowana przez niezależne parametry. Rozdzielczość w zasięgu jest określona przez

długość impulsu, rozdzielczość azymutalna natomiast jest wprost proporcjonalna do

długości anteny. Ponieważ w kosmosie trudno jest operować długimi antenami fizycz-

nymi, tworzy się anteny wirtualne, inaczej zwane syntetyzowanymi, symulowane przez

wykorzystanie ruchu postępowego platformy nośnej, uwzględniając w przetwarzaniu

sygnału powstający z powodu tego ruchu efekt Dopplera, czyli dodatnie lub ujemne

zmiany częstotliwości odbieranego sygnału. Stąd współczesne radary obrazujące na-

zywane są radarami z syntetyzowaną aperturą, po angielsku SAR (Synthetic Aperture

Radar). Przesunięcie dopplerowskie jest wykorzystywane do lokalizacji echa w kierunku

azymutalnym (Maître, 2008; Younis, 2018).

45

Radar mierzy amplitudę i fazę powracającego sygnału, ale tylko część echa, która

(ryc. 1.30) wraca do anteny, impulsy pokonują drogę od radaru do powierzchni Ziemi i z powrotem z prędkością światła, a moc rejestrowanego sygnału opisywana jest tzw.

współczynnikiem rozpraszania wstecznego Sigma Zero (ang. Sigma Naught) i wyrażana

w decybelach [dB].

Ryc. 1.30. Radar emituje impulsy, a odbiera część echa (źródło: Podest, 2018a – zmienione)

Istotne jest to, że obrazy radarowe zawierają informacje o dwóch parametrach wy-

mienionych wcześniej: o strukturze (szorstkości) powierzchni i jej właściwościach die-

lektrycznych (dla obiektów naturalnych takich jak gleby i rośliny – o ich wilgotności).

Podstawowe mechanizmy rozpraszania ilustruje ryc. 1.31 na przykładzie roślinności częściowo podtopionej. Te same mechanizmy obowiązują dla roślinności lądowej, powierzchni gleb i elementów antropogenicznych (np. budynków).

Ryc. 1.31. Podstawowe mechanizmy rozpraszania:

a) odbicie zwierciadlane powierzchniowe od powierzchni gładkiej (wody lub lądu),

b) odbicie powierzchniowe rozproszone (od szorstkiej powierzchni gleby, sfalowanej

powierzchni wody lub roślinności nadwodnej),

c) rozproszenie objętościowe w warstwie roślinności,

d) podwójne odbicie zwierciadlane od powierzchni gładkich (źródło: Mleczko, 2017)

Oprócz ww. cech obrazowanej powierzchni na propagację sygnału przez środowi-

sko mają wpływ trzy parametry systemu radarowego:

• długość fali,

• polaryzacja,

• kąt obrazowania.

Wzajemne powiązania cech obrazowanych powierzchni oraz parametrów systemo-

wych i rejestrowanych sygnałów powracających ilustruje rycina 1.32.

46

Ryc. 1.32. Zależności: radar – obiekt – sygnał odbierany (źródło: Mleczko, 2017)

Tabela 1.3 zawiera informacje o nazwach pasm, długościach wykorzystywanych

w teledetekcji mikrofal oraz zakresach częstotliwości przyznanych przez Międzynaro-

dową Unię Telekomunikacji. Oznaczenia literowe pasm pochodzą z pierwszego okresu

rozwoju militarnych systemów radarowych.

Tabela 1.3. Pasma promieniowania mikrofalowego wykorzystywane w teledetekcji

Pasmo

Zakres częstotliwości

Wykorzystywana długość fali [cm]

P

300 MHz–1 GHz

70

L

1–2 GHz

21

C

4–8 GHz

5

X

8–12GHz

3

Oczekiwana penetracja szaty roślinnej lub gruntu jest pierwszym czynnikiem przy

wyborze stosowanej długości fali (ryc. 1.33). Penetracja drzewostanu przez falę pasma P

będzie dużo większa niż penetracja przez falę pasma C. Penetracja suchego gruntu

przez falę pasma L może osiągać nawet 1 m. Przy wilgotnej glebie wzrasta jej stała

Ryc. 1.33. Głębokość penetracji jest wprost proporcjonalna do długości padającej fali

47

dielektryczna, a więc wzrasta jej współczynnik odbicia, wzmacniany dodatkowo przez

szorstkość powierzchni (ryc. 1.34).

Powierzchnia gruntu o średniej szorstkości (rzędu 3–5 cm) będzie na obrazach ra-

darowych w paśmie L ciemna, ponieważ dla tej długości fali jest gładka i nie rozpra-

sza promieniowania wstecznie, ale ta sama powierzchnia dla pasma X lub C będzie na

obrazie jasna, ponieważ elementy strukturalne tej powierzchni są tego samego rzędu

wielkości co długość padającej na nie fali, przez co ulega ona silniejszemu rozproszeniu

wstecznemu.

Ryc. 1.34. Pasmo X – o falach krótszych niż fale pasm C i L dostarcza więcej informacji

o rodzajach upraw, pasmo L – penetrujące głębiej dostarcza więcej informacji o wilgotności

gleby i roślin niż o ich typach

Drugim parametrem obrazowania jest polaryzacja (Jensen, 2000), która odnosi się

do płaszczyzny propagacji wektora pola elektrycznego. Bez względu na częstotliwość

sygnały radarowe mogą być nadawane lub odbierane w różnych trybach polaryzacji.

Większość radarów jest zaprojektowana do emitowania promieniowania mikrofalowe-

go spolaryzowanego poziomo lub pionowo.

Podobnie jak przy generowaniu fal mechanicznych za pomocą sznurka (ryc. 1.35) można sobie wyobrazić działanie anteny, która przez zastosowanie specyficznych filtrów nadaje lub odbiera promieniowanie mikrofalowe w obu płaszczyznach (poziomej

– H lub pionowej – V). Radar emitujący i odbierający promieniowanie w tej samej płasz-

czyźnie pracuje w polaryzacji zgodnej (zachowanej) VV lub HH, emitujący w jednej

i odbierający w drugiej polaryzacji generuje obraz w trybie polaryzacji krzyżowej – VH

lub HV. Systemy, które zbierają dane przy wszystkich czterech kombinacjach, nazywane

polarymetrycznymi, są w stanie lepiej analizować strukturę i charakteryzować fizyczne

właściwości obserwowanych obiektów. Polaryzacja dostarcza informacji o pionowych

i poziomych elementach obserwowanego środowiska. Polarymetria radarowa jest ob-

szernym działem teledetekcji mikrofalowej.

48

Ryc. 1.35. Idea polaryzacji fal (źródło: Jensen, 2000)

W poniższym przykładzie (ryc. 1.36) wewnętrzna struktura łanów upraw tworzona

przez zbiorowisko roślin o określonych grubościach łodyg lub źdźbeł, obsadzie, bio-

masie, wysokości, grubości i orientacji liści oraz zawartości wody determinuje moc

rozpraszania mikrofal odmiennie dla każdej polaryzacji. Dlatego syntetyczna kompo-

zycja barwna jest dobrym materiałem do rozpoznawania rodzajów czy gatunków roślin

uprawnych, np. w statystyce rolniczej.

Pojęcie kąta obrazowania wymaga pewnego wprowadzenia w niuanse zarówno ter-

minologiczne, jak i geometryczne. Najważniejsze jest zdefiniowanie punktu, z którego

wyprowadzane będą wszystkie kierunki definiujące wzajemne położenie w przestrzeni

platformy nośnej i obrazowanego obiektu. Kąt padania (ang. incidence angle) jest często mylony z kątem obrazowania (ang. imaging angle). Ten drugi jest w częstszym użyciu, gdy mówimy o parametrach SAR-u, ten pierwszy, gdy rozważamy kąt, pod jakim mikrofala

penetruje roślinność. Bardzo często zbyt pochopnie stosuje się wymiennie pojęcie „kąta

padania” i „lokalnego kąta padania”. Potrzebne jest zawsze doprecyzowanie, czy kierun-

kiem odniesienia jest normalna do powierzchni odniesienia, którą może być np. elipsoida,

49

Ryc. 1.36. Trzy monochromatyczne obrazy radarowe wykonane w paśmie C przy trzech

polaryzacjach: HH, VV i HV, czwarty – barwny obraz jest ich kompozycją RGB (źródło: CCRS, 2020) czy też normalna do lokalnej powierzchni topograficznej (normalna do stoku obliczona

na podstawie numerycznego modelu terenu). Poniższy rysunek (ryc. 1.37) obrazuje te za-leżności. Pojęcia „kąt depresji” i „kąt elewacji” zostały zapożyczone z dokumentacji tech-

nicznej systemu ENVISAT/ASAR ESA (ENVISAT/ASAR Product Handbook, 2020).

Mniejszy kąt padania skutkuje większą penetracją roślinności i silniejszym sygna-

łem powrotnym, większy kąt padania zmniejsza wrażliwość na szorstkość powierzchni

i zwraca mniejszy sygnał powrotny (ryc. 1.38).

Zaawansowane systemy radarowe oferują obrazowanie przy zmiennym kącie pa-

dającej wiązki, ponieważ – w zależności od aplikacji – zmiana kąta obrazowania może

przynieść korzyści w postaci podniesienia kontrastu między obiektami na zdjęciu albo

wpłynąć na zmianę mechanizmów rozpraszania. Stromy kąt obrazowania może skutko-

wać podwójnym odbiciem zwierciadlanym na części obszarów mokradłowych, umożli-

wiając identyfikację podtopień, a duży kąt padania redukuje wpływ falowania wody na

szorstkość powierzchni i poprawia identyfikację granic zbiorników wodnych.

50

Ryc. 1.37. Kąt obrazowania versus kąt padania

Ryc. 1.38. Różnice w penetrowaniu roślinności spowodowane zmiennym kątem padania

51

1.4.2.2. Satelitarne skanowanie laserowe

Piotr Wężyk

Technologia skanowania laserowego znana jest najczęściej pod akronimem LiDAR

(Light Detection And Ranging) i podobnie jak radar (ang. Radio Detection And Ranging)

należy do grupy aktywnych systemów teledetekcyjnych. System LiDAR wykorzystuje do

obrazowania obiektów na powierzchni Ziemi energię lasera z zakresu bliskiej podczer-

wieni lub światła zielonego. Dzięki własnemu źródłu promieniowania system LiDAR jest

niezależny od zewnętrznych warunków oświetleniowych, co oznacza, że rejestrowania

obiektów można dokonywać nawet w nocy, przy całkowitym braku światła słonecznego.

W ogromnym uproszczeniu typowy lotniczy (ang. Airborne Laser Scanning, ALS) czy

naziemny (ang. Terrestrial Laser Scanning, TLS) system LiDAR składa się zazwyczaj z mo-dułu generującego światło lasera (diody), systemu wirujących luster (ich zadaniem jest

równomierne odchylanie wiązek i tym samym rozrzucenie ich po obiekcie badań), te-

leskopu (skupiającego promieniowanie powracające czyli odbite) oraz rejestrującego

go detektora impulsów (sensora). Zarówno nadajnik, jak i detektor podlegają jednostce

kontrolującej sterowanej komputerem.

W dużym uproszczeniu rozróżnia się dwa typy instrumentów LiDAR, tj. tzw. systemy

topograficzne – do pomiarów lądów i obiektów na nich występujących (ang. topographic

scanners) oraz do pomiarów batymetrycznych (dna płytkich zbiorników wodnych, ang.

bathymetric scanners). Systemy te różnią się głównie w zakresie wykorzystywanej dłu-

gości światła lasera. W większości systemów topograficznych stosowana jest długość

1064 nm (niewidoczny dla ludzkiego oka zakres promieniowania bliskiej podczerwieni),

a w systemach batymetrycznych tzw. zielony laser (promieniowanie o długości 532 nm).

Wynika to z faktu, że woda całkowicie pochłania zakres NIR, w przeciwieństwie do za-

kresu światła zielonego, które może znacznie głębiej penetrować dość czyste wody

(bez zawiesiny planktonu czy innych zanieczyszczeń). Głębokość penetracji zielonego

światła lasera systemów batymetrycznych LiDAR (np. ALS czy SLS) podaje się nie jako

głębokość wyrażoną w metrach (maksymalnie do 50 m), ale w formie wielokrotności

(np. 2–3) widoczności w wodzie tzw. krążka Secchiego (Kurczyński, 2014b).

System batymetryczny wykorzystuje w zasadzie jednocześnie dwa lasery w zakresie

światła podczerwonego oraz zielonego. Wiązki zwykle nie są prostopadle skierowane

do powierzchni wody (jak ma to miejsce w przypadku topograficznego ALS LiDAR), ale

do przodu pod kątem 15–20°, tak by promień podczerwony odbił się od lustra wody

i nie został pochłonięty. W podobny sposób działają opisane w rozdziale 3.8 Podręczni-

ka altimetry GLAS oraz ATLAS systemów SLS LiDAR.

Działanie skanera laserowego, niezależnie od platformy na jakiej jest ulokowany, po-

lega na precyzyjnym pomiarze odległości dalmierza od badanego obiektu. Pomiar jest

realizowany dzięki rejestrowaniu czasu, jaki upływa od momentu wysłania światła la-

sera do jego powrotu do detektora po uprzednim odbiciu się fotonów od powierzchni

obiektu. Znana bardzo dokładnie w fizyce prędkość rozchodzenia się fali elektromagne-

tycznej (światła, stała c = 299 792 458 m/s) oraz precyzyjnie pomierzony czas wędrówki światła pozwalają na obliczenie odległości obiektu od skanera (równej iloczynowi po-

łowy pomierzonego czasu i stałej c).

Dodatkowo skaner rejestruje także kąt, pod jakim jest odchylana wiązka lasera oraz

koduje kolejno wysyłane impulsy, aby odpowiednio rozpoznać powracające. Pomierzo-

ne elementy, tj. czas i kąt odchylenia wiązki lasera, pozwalają na wyznaczenie współ-

52

rzędnych XYZ pomierzonych obiektów, czyli odbić sygnału, inaczej echa, ang. puls echo), a w zasadzie wygenerowanie tzw. chmury punktów (ang. point cloud) w przyjętym lokalnym układzie skanera (XYZ). W procesie post-processingu, wykorzystując informacje

o trajektorii platformy z systemem LiDAR, w tym dane GNSS lub IST (Instrument Star

Tracker, tj. urządzenie służące nawigacji na gwiazdy) oraz informacje z jednostki iner-

cyjnej (ang. Inertial Measurement Unit, IMU) a także kontrolnych punktów naziemnych

pomierzonych w docelowym układzie współrzędnych płaskich i wysokościowym, na-

stępuje transformacja wszystkich wygenerowanych punktów pomiarowych chmury do

układu docelowego (np. XY: PL-1992; Z: Kronsztad 86).

W literaturze, poza akronimami systemów LiDAR ALS czy TLS, znane są także: MLS

(Mobile Laser Scanning), oznaczający mobilne skanowanie i to zarówno z przemiesz-

czających się pojazdów (samochód, pociąg), jak i noszonych przez operatora w specjal-

nym plecaku urządzeń HLS (Hand-Held Laser Scanning), czyli ręcznych skanerów lase-

rowych, czy w końcu ILS (Industrial Laser Scanning) – przemysłowych dalmierzy oraz

SLS (Satel ite Laser Scanning) – satelitarnego skanowania laserowego.

Impuls altimetru LiDAR (niezależnie od typu używanej platformy, np. ALS czy SLS)

dociera do obiektu i w zależności od albedo jego powierzchni (np. skała wapienna) jest

odbijany (echo) lub rozpraszany, a część fotonów powraca do detektora skanera i jest

rejestrowany czas ich wędrówki. Jeżeli impuls trafi na obszar zalesiony czy zadrzewiony,

to pierwsze częściowe odbicie może nastąpić od korony drzewa (szczególnie w sytuacji

pełnego ulistnienia drzew liściastych), ale reszta energii plamki lasera (ang. laser beam) jest w stanie dalej penetrować koronę drzewa i dotrzeć aż do gruntu (ostanie echo, ang.

last pulse-LP, last echo-LE). Między tymi skrajnymi odbiciami sygnału mogą pojawić się oczywiście odbicia pośrednie, np. od gałęzi drzew.

Wybrane systemy LiDAR tzw. ToF (Time of Flight) czyli zbudowane z laserów pul-

sacyjnych i zliczające powracające fotony, rejestrują tylko pierwsze, ostatnie lub oba

odbicia od obiektów. Są one często określane akronimem systemów dyskretnych

(ang. discrete LiDAR). Przykładem instrumentu dyskretnego LiDAR SLS był altimetr GLAS

(Geoscience Laser Altimeter System) zamontowany na satelicie ICESat-1 (NASA).

Inne systemy (głównie ALS LiDAR) mogą rejestrować rejestrujące odbicia pośrednie

(nawet do pięciu odbić). Są też systemy (np. ALS, TLS czy SLS) oparte na analizie tzw.

pełnego kształtu fali powracającej (ang. ful waveform, FWF). Przykładem systemu typu

pełnej fali (FWF) mogą być liczne systemy lotnicze ALS (np. RIEGL VQ-1560i-DW).

Innym jeszcze przykładem wykorzystania technologii laserowej może być altimetr

ATLAS (Advanced Topographic Laser Altimeter System) zainstalowany na satelicie

ICESat-2 (NASA). Wykorzystuje on system polegający na zliczaniu fotonów światła

w postaci mikropulsów. System jest czuły na poziomie pojedynczych fotonów, stąd

rejestruje dowolne fotony powracające z powierzchni Ziemi lub będące nawet tłem

promieniowania słonecznego. Wpływa to na rejestrację stosunkowo dużej ilości szu-

mów, zwłaszcza w ciągu dnia (negatywny wpływ Słońca). Proponuje się jednak liczne

algorytmy do usuwania negatywnego wpływu tego zjawiska. Dzięki bardzo szybkiemu

generowaniu impulsów ATLAS może dokonywać kolejnych pomiarów (plamka światła

o średnicy około 14 m), co około 76 cm wzdłuż naziemnej trajektorii (śladu, ścieżki) sa-

telity. Około 20 trylionów fotonów opuszcza altimetr ATLAS z każdym impulsem lasera,

ale powraca do niego (przez teleskop berylowy o średnicy 86 cm) już tylko kilkanaście

fotonów. Jako referencję ATLAS wychwytuje część promieniowania laserowego, zanim

opuści ono satelitę i porównuje ustawienie lasera z pozycją teleskopu. W razie potrzeby

53

mechanizm sterujący przesuwa odpowiednio wiązkę laserową tak, by można było za-

rejestrować odbicia. Fotony, które wracają do teleskopu ATLAS skupiają się na sześciu

światłowodach w płaszczyźnie ogniskowej. Z tych włókien fotony przechodzą przez

szereg filtrów, które przepuszczają tylko światło o długości 532 nm, co ma kluczowe

znaczenie w zapobieganiu negatywnemu wpływowi promieniowania słonecznego na

detektory. Pojedynczy foton po przejściu przez filtry dociera do detektora, wzbudzając

go. Systemy pokładowe ICESat-2 są w stanie określić pozycję satelity na orbicie (trajek-

torię przelotu) z błędem około 5 m wykorzystując do tego celu, m.in. system śledzenia

pozycji gwiazd (IST) wyposażony w kamery oraz IMU (jednostka inercyjna).

Dzięki precyzyjnym pomiarom ATLAS, dokładność pomiaru gruntu pozbawionego

roślinności określa się na ok. –0,6 m (niewielkie zaniżanie) w porównaniu do referencyj-

nych danych ALS LiDAR. Największy wpływ na jakość uzyskiwanych dokładności wyso-

kościowych ma, jak wykazano, spadek terenu. Błędy pomiarowe wzrastają szczególnie

w obszarach powyżej 20° spadku. Na obszarach leśnych oraz tundry błędy pomiaru

wysokości zwiększają się także wraz z wysokością drzew oraz wzrostem zwarcia pozio-

mego warstwy koron (Wang i in., 2019).

Powracający ciągły sygnał lasera (FWF) podlega digitalizacji (dyskretyzacji, kwanto-

waniu) z dużą częstotliwością tak, że zarejestrowane punktowe wartości amplitudy od-

dają kształt fali ciągłej. Na podstawie zarejestrowanej większej liczbie odbić, można

określić np. długość koron drzew, wysokość drugiego piętra drzew w drzewostanie, czy

w końcu bardziej precyzyjnie określać przebieg numerycznego modelu terenu (NMT)

(ryc. 1.39).

Ryc. 1.39. Wielokrotne echa impulsu laserowego i pełny kształt fali (FWF) powracającego sygnału: a) echa systemu dyskretnego ToF; b) ciągły kształt powracającego sygnału (FWF) oraz

c) powracający sygnał FWF zdigitalizowany (źródło: Kurczyński, 2014a za Vosselman i Mass, 2010) Na etapie post-processingu danych powracający sygnał lasera jest dokładnie rekon-struowany i szczegółowo analizowany w celu określenia odległości do obiektu (dach

budynku, grunt, korona drzewa), kształtu powracającego sygnału, wskaźników rodzaju

obiektu, od którego nastąpiło odbicie oraz jego parametrów (wybranych cech).

54

W zarejestrowanym odbitym sygnale można badać:

• amplitudę (intensywność) odbicia P [DN],

• odległość R [m], oraz

• szerokość echa Sp [ns].

Analiza fali pełnej (FWF) pozwala na ekstrakcję dodatkowej informacji o właściwo-

ściach obserwowanych obiektów, ich szorstkości i albedo. Jest to istotny krok w kie-

runku modelowania fizykalnego opisującego interakcję impulsu laserowego ze złożo-

nymi obiektami naziemnymi. Przykładem tego typu obiektów mogą być drzewa lub

np. precyzyjne wykrywanie krawędzi budynków. Analiza pełnego kształtu fali odbitej

lasera znajduje już zastosowanie w leśnictwie precyzyjnym, rolnictwie, inwentaryzacji

terenów zurbanizowanych, sieci energetycznych, opracowaniach precyzyjnego NMT

obszarów zagrożonych powodzią, w planowaniu przestrzennym i innych ważnych dzie-

dzinach gospodarki.

Analiza pełnej fali (FWF) wymaga sporej wiedzy od operatora specjalistycznego opro-

gramowania. Jest to technika stosunkowo nowa i niezbyt często stosowana, ciągle w fazie

rozwoju, stąd można oczekiwać, iż znajdzie ona nowe zastosowania (Kurczyński, 2014a).

Poza czasem wędrówki oraz kolejnym echem (obiekty takie jak słupy energetycz-

ne mogą dawać kilka ech sygnału) systemy rejestrują często intensywność (ang. inten-

sity) sygnału. Odpowiada ona energii odbitego sygnału i poza albedo czy szorstkością

zależy m.in. od kąta nachylenia powierzchni obiektu w stosunku do kierunku padania

sygnału lasera.

1.4.3. Kalibracyjne i kontrolne pomiary naziemne

Jan Piekarczyk, Beata Hejmanowska

Metody teledetekcyjne są coraz powszechniej wykorzystywane w wielu różnych

dziedzinach gospodarki. Uzyskanie na ich podstawie wiarygodnych wyników wyma-

ga kalibracji i kontroli, które często wykonuje się wykorzystując pomiary bezpośrednie

w terenie. Porównanie krzywych spektralnych uzyskanych z obrazu z krzywymi spek-

tralnymi z pomiarów terenowych (łac. in situ, czyli sensor umieszczony jest „w miejscu”, którego dotyczą pomiary) w wybranych punktach, umożliwia np. wykonanie korekcji

radiometrycznej obrazu. W produkcji roślinnej metody teledetekcyjne oparte są na

interpretacji zdjęć lotniczych, zdjęć z niskiego pułapu lub obrazów satelitarnych i eks-

trakcji informacji na temat właściwości gleb na polach uprawnych, stanu odżywienia

i uwodnienia roślin, obecności chwastów, chorób czy szkodników.

Spektroskopia polowa

Wiarygodna i efektywna fotointerpretacja obrazów teledetekcyjnych dla zastosowań

w rolnictwie wymaga wcześniejszego poznania właściwości spektralnych powierzch-

ni roślinnych oraz gleb, na jakich uprawy wzrastają. Właściwości spektralne obiektów

określają sposób, w jaki docierające do roślin lub gleby promieniowanie słoneczne od-

bija się, jest absorbowane lub jest przez nie przepuszczane (podrozdział 1.2.2). Promie-

niowanie akumulowane może być potem również emitowane przez obiekt. Intensyw-

ność każdego z tych procesów oddziaływania promieniowania słonecznego z różnych

zakresów widma na różne obiekty, typy pokrycia/użytkowania terenu, takie jak roślin-

ność, gleby, zabudowa, wody zależy od różnych czynników. W przypadku roślinności

55

zależy od budowy morfologicznej i anatomicznej oraz składu biochemicznego pokry-

wy roślinnej (uprawy). Ilość odbitego promieniowania, którą rejestrują sensory telede-

tekcyjne jest zależna np. od zawartości chlorofilu czy cząsteczek wody w liściach lub ich

budowy anatomicznej (zewnętrznej i wewnętrznej struktury komórkowej). Duża zawar-

tość chlorofilu w liściach powoduje silniejszą absorpcję promieniowania w zakresie wi-

dzialnym (B oraz R), co w konsekwencji daje niższe odbicie fal widzialnych rejestrowane

przez sensor. Zatem na podstawie wielkości odbicia światła w zakresie widzialnym re-

jestrowanego na detektorach można oszacować zawartość chlorofilu, która z kolei jest

silnie związana, m.in., z potrzebami pokarmowymi roślin czy ich stanem zdrowotnym,

a w konsekwencji biomasą. Aby tego rodzaju interpretacja zdjęć lotniczych i satelitar-

nych była możliwa, konieczne jest zebranie danych referencyjnych z wykorzystaniem

naziemnych pomiarów i obserwacji obiektów wzorcowych identyfikowanych jedno-

znacznie na obrazie teledetekcyjnym. Dane takie uzyskać można np. w wyniku analizy

prób glebowych lub roślinnych zebranych w reprezentatywnych miejscach (np. o róż-

nych warunkach dla wzrostu roślin). Jedną z ważniejszych kategorii danych referen-

cyjnych są charakterystyki spektralne powierzchni, które sporządza się na podstawie

polowych pomiarów spektralnych specjalistycznymi spektroradiometrami. W kolejnym

kroku określa się zależności między wynikami analiz fizykochemicznych próbek (roślin,

gleby), a wartościami współczynników odbicia zarejestrowanymi przez spektroradio-

metr oraz detektor umieszczony na satelicie.

W celu dokładnego rozpoznania właściwości spektralnych roślin i gleb, i późniejsze-

go wykorzystania tej wiedzy w klasyfikacji obrazów teledetekcyjnych, konieczne jest

prowadzenie pomiarów odbitego promieniowania w warunkach kontrolowanych, czyli

w terenie lub w laboratorium. W wyniku naziemnych pomiarów wykonywanych za po-

mocą spektroradiometrów polowych (ryc. 1.40) mierzących światło odbite, uzyskuje się

wzorcowe charakterystyki spektralne powierzchni roślinnych różnych gatunków znaj-

dujących się w różnym stanie. Zebrane wzorcowe charakterystyki tworzące tzw. biblio-

Ryc. 1.40. Naziemne pomiary spektralne uprawy jęczmienia z wykorzystaniem

spektroradiometru FieldSpec4 (źródło: Fieldsites, 2020; fot. Uttam Kumar)

56

teki spektralne mogą być dalej wykorzystywane do rozpoznawania stanu roślin (upraw

rolniczych) przez porównanie ich z charakterystykami (statystykami) uzyskanymi z ob-

razów satelitarnych i zdjęć lotniczych w poszczególnych kanałach spektralnych.

Naziemne pomiary spektralne wykonuje się zwykle na niedużych, reprezentatyw-

nych powierzchniach przy użyciu spektroradiometrów ręcznych lub umieszczanych na

specjalnych statywach (ryc. 1.41). Wielkość powierzchni wzorcowych powinna odpowiadać rozdzielczości przestrzennej użytego sensora satelitarnego, co wymaga prób-

kowania w kilku lub nawet kilkudziesięciu miejscach w terenie, w celu uśrednienia cha-

rakterystyk współczynnika odbicia.

Ryc. 1.41. Spektroradiometry polowe montowane na różnych statywach w trakcie wykonywania

pomiarów odbitego promieniowania od powierzchni glebowych roślinnych i wzorców bieli

(źródło: Milton i in., 2009)

Sensor spektroradiometru rejestruje odbite od badanej powierzchni promienio-

wanie elektromagnetyczne w różnych zakresach widma (np. 400–2500 nm) odpowia-

dających często zakresom rejestracji detektorów satelitarnych. W trakcie spektralnych

pomiarów polowych wykonuje się również pomiar luminancji tzw. wzorca bieli. Obli-

czając stosunek całkowitej luminancji badanej powierzchni do całkowitej luminancji

powierzchni wzorcowej dla określonej długości fali, uzyskuje się współczynniki odbicia

(Jackson i in., 1992). Zastosowanie kalibrowanych wzorców bieli umożliwia porównywa-

nie charakterystyk spektralnych zbieranych w różnym czasie i przy wykorzystaniu róż-

nych sensorów. W polowych badaniach spektralnych stosowanych jest wiele rodzajów

wzorców o znanych charakterystykach odbiciowych.

57

W czasie wykonywania polowych pomiarów spektralnych konieczna jest stała kon-

trola warunków oświetlenia. Zalecane jest również ciągłe rejestrowanie natężenia cał-

kowitego promieniowania słonecznego przy wykorzystaniu solarymetrów oraz dokład-

ne rejestrowanie zmian zenitalnego położenia Słońca w trakcie pomiarów. Wielkość od-

bicia spektralnego od powierzchni roślinnych zmienia się istotnie wraz ze zmianą kąta

zenitalnego oświetlenia, gdyż zmienia się udział oświetlonych powierzchni pokrywy

roślinnej lub pojawiają odbicia od gleby (Kimes i in., 1980).

W przypadku zastosowania metod teledetekcyjnych w badaniach, w których wła-

ściwości obserwowanych obiektów nie zmieniają się istotnie w czasie, np. w bada-

niach geologicznych, naziemne dane spektralne mogą być pozyskiwane w zasadzie

jednorazowo. W sytuacjach, w których badania dotyczą obiektów takich jak roślinność

(np. uprawy rolnicze), której zmienność w czasie jest bardzo duża, jej naziemne badania

teledetekcyjne, prowadzone w celu uzyskania charakterystyk spektralnych, muszą być

wykonywane z dużą częstotliwością i to w wielu sezonach wegetacyjnych.

Omówiony powyżej spektrometr rejestruje promieniowanie w zakresie: 0,3–2,5 μm.

Urządzeń pracujących w zakresie TIR jest mniej. Przykładem jest spektrometr firmy

Design&Prototype (μFTIR) rejestrujący promieniowanie w zakresie: 2–14 μm. Szczegó-

łowa metodyka pomiaru tym spektrometrem znajduje się np. w publikacji (Korb i in.,

1996; Hejmanowska, 2002). Ten zakres długości fal jest wykorzystywany do badań ob-

szarów pozbawionych roślinności: monitoringu gleb czy postępów rekultywacji obsza-

rów pogórniczych (Hejmanowska i in., 2004) oraz np. w monitoringu obszarów antro-

pogenicznych w określaniu stanu nawierzchni dróg (rozdział 6.4).

W tym zakresie również badane są krzywe spektralne, w tym przypadku zależności

współczynnika emisyjności od długości fali, aby znaleźć zakresy, w których występują

zaburzenia przebiegu krzywej, z reguły gwałtowne. W zakresie VNIR przykładem jest

krzywa roślinności i zakres tzw. czerwieni krawędziowej (ang. RedEdge, RE) znajdujący się pomiędzy zakresem fal czerwonych i podczerwonych, pozwalający na monitoring

typów i stanu roślinności. Natomiast w zakresie TIR krzywa spektralna krzemionki ma

charakterystyczny pik (gwałtowny, krótkotrwały wzrost przebiegu krzywej) dla długo-

ści fali ok. 8,5 μm. Przykładem są krzywe spektralne różnych mieszanek piasku i siarki,

przedstawione na rysunku (ryc. 1.42). Wraz ze wzrostem zawartości siarki obserwuje się Ryc. 1.42. a) Spektrometr Micro Fourier Transform Interfereometer firmy Design&Prototypes

pracujący w zakresie TIR; b) zależność współczynnika emisyjności od długości fali w zakresie TIR dla mieszanek piasku i siarki (różowy – czysty piasek, czerwony – czysta siarka)

(źródło: DP, 2020; Hejmanowska, 2002)

58

zmniejszanie się piku od krzemionki. Zjawisko to było wykorzystywane do określania stopnia zanieczyszczenia gleb siarką na obszarze rekultywowanej kopalni siarki w Je-ziórku (Hejmanowska, 2002). Pik od krzemionki jest również parametrem analizowanym

w monitoringu stanu nawierzchni dróg (rozdział 6.4). W tym przypadku eksploatacja

dróg prowadzi do zużywania się nawierzchni asfaltowych, w wyniku czego na po-

wierzchni zaczynają pojawiać się ziarna piasku. W tym przypadku mamy do czynienia

z pojawianiem, a nie zanikaniem tego piku.

59

2. Pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych

Pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych jest procesem wieloetapowym, któ-

ry rozpoczyna się od momentu ich zarejestrowania, a kończy opracowaniem produk-

tu końcowego. Energia promieniowania elektromagnetycznego padająca na detektor

[W/m2/sr] jest przeliczana z wykorzystaniem krzywych kalibracyjnych na liczby (z okre-

ślonego zakresu), które są w sposób ciągły zapisywane bit po bicie. W celu zwizuali-

zowania, czy dalszego przetwarzania ten zapis wymaga transformacji do postaci ma-

cierzy. Elementami macierzy są piksele, w których zapisana jest wartość (ang. Digital

Number, DN) proporcjonalna do energi padającego na detektor promieniowania elek-

tromagnetycznego. Obrazy cyfrowe charakteryzują się m.in. rozdzielczością spektral-

ną, która określa liczbę kanałów, w których jednocześnie rejestrowane jest promienio-

wanie elektromagnetyczne, czy rozdzielczością radiometryczną, która z kolei definiuje

liczbę bitów, na których został zapisany jeden piksel. Obraz składa się z określonej liczby

kolumn i wierszy. Informacja o liczbie bitów przypadających na zapis cyfrowy jednego

piksela oraz o liczbie kolumn stanowi minimalną liczbę informacji, by z nieprzetwo-

rzonych danych (ang. raw data) wygenerować obraz. Znajomość liczby wierszy nie jest

niezbędna, ponieważ można ją wyliczyć z wielkości pliku i liczby kolumn. Pierwszym

etapem prac z obrazami teledetekcyjnymi jest tzw. przetwarzanie wstępne obejmujące

korekcje radiometryczne i geometryczne. Korekcja radiometryczna polega na odpo-

wiedniej transformacji wartości sygnału (DN) w celu uzyskania wartości fizycznych (np.

współczynnika odbicia, emisyjności czy wstecznego rozpraszania). Z kolei korekcję geo-

metryczną – w dużym uproszczeniu – przeprowadza się, aby wpasować obraz w przyję-

ty przez użytkownika układ współrzędnych, w którym realizowane są jego projekty (np.

PL-1992).

Procesy ww. korekcji przeprowadza się inaczej dla pasywnych, a inaczej dla ak-

tywnych systemów teledetekcyjnych. W obu przypadkach rejestrowane jest odbite

promieniowanie elektromagnetyczne padające na detektor umieszczony na satelicie.

W systemach pasywnych jest to promieniowanie słoneczne (np. instrument TM na sa-

telicie Landsat 5), a w aktywnych promieniowanie wyemitowane uprzednio przez an-

tenę nadawczą (np. TerraSAR-X) lub diodę skanera laserowego (np. system ICESat-2).

Dodatkowo, w przypadku systemów aktywnych, rejestrowane są także parametry fali

elektromagnetycznej takie jak amplituda i faza.

Następnym etapem przetwarzania obrazów jest analiza obrazów teledetekcyjnych,

obejmująca tworzenie kompozycji barwnych, interpretację obrazów oraz obliczanie

różnych wskaźników teledetekcyjnych pomocnych w pozyskiwaniu informacji z obra-

zów na potrzeby np. monitoringu roślinności, jakości wód czy przemian na obszarach

antropogenicznych.

Końcowym etapem przetwarzania obrazów jest sklasyfikowanie ich treści, aby uzy-

skać konkretne produkty, takie jak np. mapy pokrycia terenu czy mapy aktywnych po-

żarów lasów lub przemieszczania się aerozoli w skali globalnej. Temu etapowi towarzy-

szy nieodłącznie ocena wiarygodności uzyskanych wyników, przeprowadzana dzięki

sprawdzeniu jakości tych produktów odpowiednimi metodami (np. macierz błędów).

60

2.1. Etapy przetwarzania satelitarnych danych teledetekcyjnych

Beata Hejmanowska

W podrozdziale omówiono etapy przetwarzania obrazów optycznych, termalnych,

mikrofalowych i radarowych.

2.1.1. Korekcja geometryczna i radiometryczna obrazów rejestrowanych

technikami pasywnymi

Korekcja geometryczna obrazów teledetekcyjnych polega na usunięciu zniekształceń

geometrycznych, jakie powstają podczas rejestrowania obrazów na skutek np. krzywizny

Ziemi czy sposobów rejestracji (np. budowy sensora). Ciąg bitów informacji zamieniony

na macierz z wykorzystaniem określonej liczby kolumn i wierszy detektora przedstawia

obraz zniekształcony geometrycznie, m.in. ze względu na ruch obrotowy Ziemi. Obraca

się ona z zachodu na wschód, zatem satelita poruszający się po orbicie z północy na po-

łudnie rejestruje powierzchnię Ziemi, która oddala się od niego w kierunku wschodnim.

Dlatego też każdy obraz satelitarny po wykonanej korekcji geometrycznej przedstawio-

ny jest w postaci równoległoboku, a nie prostokąta. Nie jest jednak możliwe przechowy-

wanie obrazu w takiej formie, dlatego najczęściej jest on zapisywany jako prostokątna

macierz, w której wiersze górne są przesunięte w stosunku do dolnych, a pikselom w pu-

stych miejscach przypisuje się wartość największą z możliwych, np. 65536 dla obrazów

zapisanych na 16 bitach. W związku z tym, obraz w trakcie wizualizacji musi być podda-

wany procedurze rozciągania kontrastu, często przeprowadzanego automatycznie (np.

w programie SNAP lub innych specjalistycznych programach tego typu). W przeciwnym

razie rozciągnięcie kontrastu (histogramu) należy wykonać manualnie, ponieważ będzie

on całkowicie czarny ze względu na dużą różnicę wartości DN w pustych pikselach i na

obszarach z treścią obrazu (sytuacja taka ma miejsce np. w programie QGIS czy w innych,

które inaczej interpretują np. statystyki obrazu).

Korekcję geometryczną zobrazowań (ryc. 2.2) przeprowadza się na podstawie parametrów orbity satelity, zapisanych w momencie ich zarejestrowania lub wykorzystując

tzw. punkty dostosowania (ang. Ground Control Points, GCP), czyli identyfikowalne na

obrazie i w terenie, dobrze kontrastujące naturalne punkty terenowe (o znanych współ-

rzędnych, np. przecięcia dróg), rzadziej punkty specjalnie sygnalizowane przed wyko-

naniem rejestracji. Korekcja geometryczna przebiega w dwóch etapach. Pierwszy z nich

polega na znalezieniu funkcji do przeliczenia współrzędnych obrazu z układu pikselo-

wego (kolumna, wiersz) do terenowego układu współrzędnych (np. ogólnoświatowego

UTM-Universal Transverse Mercator, dla Polski strefy: 33U oraz 34U, czy obowiązują-

cego państwowego: PL-1992, PL-2000). Przy wykorzystaniu funkcji można dokonywać

prostych przekształceń geometrycznych – przesunięcie, obrót i zmiana skali, usuwać

zniekształcenie perspektywiczne obrazu przez transformację rzutową lub w sposób

ścisły przeliczać położenie każdego piksela w obrazie na prawidłowe położenie w te-

renie przy wykorzystaniu geometrii – promienia padającego na detektor/teren. Na

podstawie punktów dostosowania można wyznaczyć parametry funkcji przeliczenia

pomiędzy układem współrzędnych pikselowych a układem terenowym (np. PL-1992).

Zniekształcenia geometryczne obrazu powodują, że regularny wymiar piksela nie od-

61

powiada regularnym obszarom w terenie, czyli aby piksel odpowiednio wpasować

w teren należy go przekształcić, tj. obrócić, zmienić jego skalę, przesunąć, zniekształcić

geometrycznie, czasem do nieregularnego czworokąta. Tak zniekształconych pikseli

nie da się zapisać w postaci regularnej macierzy, dlatego konieczny jest następny etap

polegający na utworzeniu nowego, skorygowanego, wolnego od zniekształceń geo-

metrycznych obrazu. Etap ten nazywa się przepróbkowaniem obrazu (ang. resampling).

W jego wyniku otrzymujemy obraz wpasowany w określony układ współrzędnych

o pikselach w kształcie regularnego wieloboku (kwadrat), których rozmiar odpowiada

rozdzielczości przestrzennej (inaczej terenowej).

Korekcja radiometryczna (ryc. 2.1) obejmuje przetwarzanie obrazów w celu obliczenia odpowiednich wartości fizycznych. Pierwszym etapem jest kalibracja wartości zare-

jestrowanych przez detektor (DN) do wartości energi , która do niego dociera. Biorąc

pod uwagę kąt widzenia detektora, energię określa się jako radiancję, czyli strumień

promieniowania na jednostkę powierzchni, na jednostkę kąta bryłowego i wyraża się

w jednostkach: W/m2/sr (w przypadku rejestracji wielospektralnej, w określonym zakre-

sie spektralnym radiancja wyrażana jest w jednostkach: W/(m2srμm). Przeliczenia nie-mianowanych wartości jasności piksela DN do jednostek radiancji dokonuje się na pod-

stawie wzorów kalibracyjnych detektorów, zwykle opartych na zależności liniowej

(Landsat 7 Handbook, 2020) (rozdział 4.6.6).

Ryc. 2.1. Schemat wstępnego przetwarzania obrazów teledetekcyjnych (źródło: ProGea 4D, 2020)

62

Następne etapy korekcji obrazów zarejestrowanych technikami pasywnymi prze-

biegają odmiennie dla zakresu promieniowania odbijanego widzialnego i podczer-

wonego (ang. Visible & Near InfraRed, VNIR) i średniej pod czerwieni (ang. ShortWave InfraRed, SWIR) oraz emitowanego termalnego (ang. Thermal InfraRed, TIR) i mikrofalowego (ang. MicroWave, MW).

Ryc. 2.2. Etapy korekcji geometrycznej – przykład wykorzystania punktów dopasowania

(źródło: ProGea 4D, 2020)

2.1.2. Przetwarzanie obrazów optycznych

Dalsza korekcja radiometryczna obrazów zarejestrowanych w zakresie VNIR oraz

SWIR polega na przeliczeniu wielkości radiancji do współczynnika odbicia na tzw. po-

ziomie powyżej atmosfery (ang. Top of Atmosphere Reflectance, TOA). Wartość padającej

na detektor radiancji zależy od odbicia od obiektu na powierzchni Ziemi oraz od właści-

wości atmosfery. Ponadto energia słoneczna jest dwukrotnie tłumiona przez atmosferę,

raz w drodze do obiektu, a potem podczas wędrówki po odbiciu przez niego. Na tym

etapie przeprowadzana jest normalizacja ze względu na ilość promieniowania padają-

cego, co umożliwia wykonywanie analiz wieloczasowych (Landsat 7 Handbook, 2020).

63

L 2

d

(2.1)

ESUN cos s

gdzie:

Lλ – radiancja zarejestrowana przez detektor,

d – odległość Ziemia–Słońce w jednostkach astronomicznych (możliwa do odczytania

z tabel astronomicznych lub metadanych obrazu),

ESUNλ – średnia wartość stałej słonecznej (średnia irradiancja Słońca),

θ s – kąt zenitalny Słońca.

Wzór (2.1) ulega modyfikacji, jeśli uwzględnimy zakłócający wpływ atmosfery (QGIS

plugins, 2020 za Moran i in., 1992):

L L

2

p d

(2.2)

T ( ESUN cos s Tz ) Edown

gdzie:

Lp – wartość wstecznego rozpraszania atmosfery,

T n – współczynnik przepuszczalności atmosfery w kierunku rejestracji,

T z – współczynnik przepuszczalności atmosfery w kierunku padania promieni słonecznych, Edown – padające na powierzchnię Ziemi promieniowanie rozproszone.

Uwzględnienie zakłócającego wpływu atmosfery wymaga pomiarów różnych para-

metrów atmosfery lub wybrania odpowiedniego modelu atmosfery zależnie od pory

roku, szerokości geograficznej i typu pokrycia terenu. Dostępne są narzędzia bazujące

na opracowanych w tym celu modelach (np. ATCOR, MODTRAN, S6).

Inne podejście do korekcji wpływu atmosfery na jakość zobrazowań satelitarnych

bazuje na charakterystycznych obiektach obrazu. Przykładem jest metoda odejmowa-

nia radiancji obiektów ciemnych (ang. Dark Object Substraction, DOS). Metoda ta opiera się na założeniu, że jasność obiektów ciemnych, których współczynnik odbicia powinien wynosić zero (np. obiekty całkowicie zacienione) jest spowodowana wstecznym

rozpraszaniem atmosfery. Ta metoda korekcji została zaimplementowana we wtyczce

Semi-Automatic Classification (SCP) w oprogramowaniu QGIS.

Ostatecznie, po wykonaniu korekcji geometrycznej i radiometrycznej, obraz jest po-

zbawiony zniekształceń geometrycznych, czyli można go nałożyć na mapę w zdefinio-

wanym przez użytkownika układzie współrzędnych, a DN pikseli odpowiadać będzie

wartościom współczynnika odbicia. Stosunkowo łatwo jest zauważyć efekt korekcji

geometrycznej; szczegóły na obrazie pokrywają się ze szczegółami na mapie. Obraz po

korekcji atmosferycznej może wyglądać niemal tak samo jak przed tym procesem, czyli

jasność piksela będzie taka sama, zmienia się natomiast wartość piksela (DN), przykła-

dowo z wartości z zakresu: 0–255 (8 bit), na wartości współczynnika odbicia w zakresie:

0–1. Wszystkie dane teledetekcyjne, zarówno wielospektralne, jak i hiperspektralne,

można uszeregować według określonego stopnia przetworzenia obrazu, który jest wy-

korzystywany przez użytkownika.

Produkty znajdujące się w bazie EOSDIS (ang. Earth Observing System Data and

Information System, EOSDIS) są przetwarzane na różnych poziomach, tj. od 0 do 4 (tabe-

la 2.1). Produkty poziomu 0 są to surowe dane (ang. raw data) w pełnej rozdzielczości 64

instrumentu (detektora). Na wyższych poziomach przetworzeń dane są konwertowane na bardziej przydatne parametry i formaty. Wszystkie instrumenty EOSDIS muszą mieć

produkty poziomu 1. Większość ma produkty na poziomie 2 (pojedyncze obrazy skory-

gowane geometrycznie i radiometrycznie, włącznie z korekcją atmosferyczna) i na po-

ziomie 3, co oznacza mozaikę obrazów utworzonych ze skorygowanych pojedynczych

obrazów. W wielu przypadkach dostępne są nie tylko mozaiki, ale gotowe produkty

przetworzenia, czyli np. wyniki klasyfikacji, które stanowią poziom 4 (chociaż nie wprost

wyróżniony w tabeli 2.1).

Tabela 2.1. Konwencja nazewnictwa produktów teledetekcyjnych opisująca różne poziomy

przetwarzania (źródło: EOSDIS, 2020)

Level 0 (poziom 0)

Surowe dane obrazowe (postać cyfrowa danych – DN)

Surowe dane obrazowe z pełną rozdzielczością, referencja czasowa, metadane.

Level 1A (poziom 1A)

Podane współczynniki do korekcji radiometrycznej i geometrycznej. Brak wykona-

nej korekcji radiometrycznej i geometrycznej

Level 1B (poziom 1B)

Orientacja zewnętrzna platformy/sensora poszerzona o informacje bazowe GPS,

co pozwala na pełną korekcję radiometryczną, atmosferyczną i geometryczną

Level 1C (poziom 1C)

Zawarte pomiary in situ

Level 2 (poziom 2)

Wykonana korekcja geometryczna i atmosferyczna dla pojedynczych scen

Produkt końcowy użytkownika. Zwykle rezultat mozaikowania pojedynczych scen

Level 3+ (poziom 3+)

zarejestrowanych dla obszaru badań użytkownika. Produkty mogą być mapami

klasyfikacji lub parametrami modelu. W zależności od rozbudowy poziomu końco-

wy produkt użytkownika określa się jako Level 3 lub Level 4

W przypadku danych Europejskiej Agencji Kosmicznej rejestrowanych np. przez

sensor MSI (MultiSpectral Instrument) satelity Sentinel-2, tylko produkty poziomu 1

(ang. Level-1C, L1C) i poziomu 2 (ang. Level-2A, L2A) są udostępniane użytkownikom

(tabela 2.2). Wszystkie dane pozyskane przez Sentinel-2 są systematycznie przetwarzane do poziomu L1C przez naziemny segment opracowania danych (ang. Payload Data

Ground Segment, PDGS). Produkty poziomu L2A są generowane przez segment naziem-

ny PDGS przy użyciu procesora Sen2Cor albo po stronie użytkownika za pomocą narzę-

dzi oprogramowania Sentinel-2 Toolbox (ESA S-2 Toolbox, 2020).

Wszystkie obrazy satelitarne wymagają wpasowania w zdefiniowany układ współ-

rzędnych tak, by użytkownik mógł z nich korzystać w praktyce, np. wizualizować na

tle innych wcześniej pozyskanych zobrazowań lub danych GIS (np. granice jednostek

administracyjnych). Prace wstępne zależą od poziomu przetworzeń produktów. Przy-

kładowo Landsat 8 Level 2 oraz Sentinel-2 Level-2A są już odpowiednio przygotowane

do ich użycia, tzn. są poprawnie skorygowane geometrycznie przez producenta (NASA

i ESA) do odwzorowania UTM oraz radiometrycznie: do wartości współczynnika odbicia

i temperatury. Nie zawsze jednak obrazy o takim stopniu przetworzenia są dostępne

dla użytkownika i wtedy należy tego typu korekcję przeprowadzić we własnym za-

kresie. Produkty Landsat 8 Level 1 oraz Sentinel-2 Level-1C są wstępnie skorygowane

geometrycznie, natomiast nie podlegały korekcji radiometrycznej. W pewnych przy-

padkach użytkownik musi poprawić wpasowanie geometryczne obrazów. Korekcję

geometryczną przeprowadza się z identycznymi parametrami dla wszystkich kanałów

spektralnych, w tym także dla kanałów termalnych.

65

Tabela 2.2. Poziomy przetworzenia obrazów Sentinel-2 (źródło: ESA S-2 Products, 2020) Poziom 0 (Level 0)

Nieprzetworzone, skompresowane surowe dane obrazowe

Poziom 1A (Level-1A)

Nieskompresowane dane obrazowe, wstępna georejestracja, dane pomocnicze

(dane telemetryczne)

Poziom 1B (Level-1B)

Dane obrazowe po korekcji radiometrycznej, wstępna georejestracja, załączone

modele geometryczne

Poziom 1C (Level-1C)

Dane obrazowe po procesie ortorektyfikacji, geokodowanie (UTM), korekcja

atmosferyczna (TOA*), rejestracja podpikselowa (wielospektralna, wieloczasowa)

Dane obrazowe po ortorektyfikacji, geokodowanie (UTM), korekcja atmosferycz-

Poziom 2A (Level-2A)

na (BOT**), dodatkowe dane wyjściowe: mapa grubości optycznej atmosfery

(AOT***), mapa pary wodnej, klasyfikacja sceny, dane dotyczące wskaźników

jakości

* TOA (Top-of-Atmosphere)

** BOA (Bottom-of-Atmosphere)

*** AOT (Aerosol Optical Thickness)

Jedną z procedur wstępnego przetwarzania obrazów w zakresie VNIR i SWIR jest

jego tzw. wzmocnienie czy wyostrzenie kanałem o wyższej rozdzielczości przestrzen-

nej (ang. pan-sharpening). Jest to technika łączenia obrazów panchromatycznych (ang.

panchromatic, PAN) o wysokiej rozdzielczości przestrzennej (np. 15 m) z obrazami wie-

lospektralnymi o niższej rozdzielczości przestrzennej (np. 30 m; ryc. 2.3). W wyniku fuzji danych uzyskiwany jest barwny obraz o wysokiej rozdzielczości przestrzennej. Metody

fuzji obrazów mają za zadanie zachowanie jak najlepszej charakterystyki radiometrycz-

nej źródłowych danych wielospektralnych i charakterystykę geometryczną danych

panchromatycznych.

Przykładowe kompozycje barwne (RGB oraz FCC (False Color Composite, nazywana

także Colour InfraRed, CIR), utworzone z kanałów obrazu Landsat 8, zarejestrowane-

go w dniu 15.01.2020 roku zaprezentowano na rycinie 2.3 (więcej informacji na temat tworzenia kompozycji barwnych z obrazów wielospektralnych znajduje się w rozdziale

1.2.1). Kompozycje utworzone z wykorzystaniem oryginalnych kanałów wielospektral-

nych Landsat (GSD 30 m) można porównać z kompozycjami utworzonymi z kanałów

po wstępnym przetworzeniu polegającym na zwiększeniu rozdzielczości przestrzennej

kanałów wielospektralnych przy wykorzystaniu kanału panchromatycznego Landsat

(GSD 15m). Oprócz efektu zwiększenia rozdzielczości przestrzennej widoczny jest wy-

raźny wpływ zamglenia oraz odblaski, częste o tej porze roku (1 – Biblioteka Jagiel oń-

ska i Muzeum Narodowe, 2 – Stadion Cracovi , 3 – Centrum Kongresowe).

66

Ryc. 2.3. Porównanie kompozycji RGB oraz FCC (CIR) przed i po przeprowadzeniu pan-

sharpeningu na obrazie Landsat 8 (data rejestracji: 15.01.2020): a) RGB dane oryginalne, wielkość piksela 30 m, b) FCC dane oryginalne, wielkość piksela 30 m, c) RGB po pan-sharpeningu,

wielkość piksela 15 m, d) FCC po pan-sharpeningu, wielkość piksela 15 m

2.1.3. Przetwarzanie obrazów termalnych

W zakresie promieniowania termalnego (TIR) o długości fali powyżej 2,5 μm zaczy-

na pojawiać się, oprócz promieniowania odbitego, także promieniowanie emitowane.

Obrazy zarejestrowane w tym zakresie spektralnym są poddawane innej korekcji radio-

metrycznej, którą wykonuje się w dwóch krokach. W pierwszym kroku korzysta się

z prawa Plancka (wzór 1.3, rozdział 1), z którego po obustronnym zlogarytmowaniu

i prostych przekształceniach można obliczyć temperaturę radiacyjną TB (ang. effective at-satel ite brightness temperature) ze wzoru (Landsat 7 Handbook, 2019):

K

T

2

B

K

1

ln

(2.3)

1

L

gdzie:

TB – temperatura [K],

Lλ – radiancja [W/(m2srμm)], wielkość obliczona na podstawie DN z kanału termalnego, K 1 – stała dla danej długości fali związana z pierwszą stałą promieniowania c 1, K 2 – stała dla danej długości fali związana z drugą stałą promieniowania c 2.

67

Stałe można znaleźć w opisie produktu, metadanych lub obliczyć z poniższych wzorów: c

K

1

1

(2.4)

5

c

K

2

2

(2.5)

gdzie:

c 1 – pierwsza stała promieniowania [1,19110–16 Wm2/sr],

c 2 – druga stała promieniowania [1,438810–2 mK],

λ – długość fali.

Temperaturę rzeczywistą, tzw. kinetyczną, można obliczyć pod warunkiem znajo-

mości współczynnika emisyjności (ε) bezpośrednio z prawa Stefana-Boltzmana

(wzór 1.14, rozdział 1), jeśli zostało zarejestrowane promieniowanie w całym zakresie

długości fali (prawo Stefana-Boltzmana określa całkowitą energię elektromagnetyczną

emitowaną przez ciało i powstaje przez scałkowanie krzywej Plancka):

T

T

B

(2.6)

4

Jeśli natomiast pomiar był wykonany dla jakiejś długości fali, temperaturę kinetycz-

ną można obliczyć z przekształconego wzoru Plancka:

T

T

B

TB

1

(2.7)

ln

c 2

gdzie:

ε – współczynnik emisyjności.

Przykładowe wartości współczynnika emisyjności zamieszczono w tabeli (tabela 2.3).

Przy wykorzystaniu obrazu satelitarnego, np. kanału 10 Landsat 8, można otrzymać

obraz temperatur. Zawsze należy mieć na uwadze, że jest to temperatura radiacyjna

TB, a nie temperatura kinetyczna, czyli taka, jaką uzyskalibyśmy w wyniku pomiaru ter-

mometrem. Temperatura radiacyjna jest równa temperaturze kinetycznej tylko dla cia-

ła doskonale czarnego, a dla wszystkich innych ciał jest zawsze wyższa. Przykładowo,

jeśli temperatura obiektu na obrazie wynosi 20°C, to w przypadku roślinności, której

współczynnik emisyjności jest zbliżony do ciała doskonale czarnego i wynosi ok. 0,98,

to oznacza temperaturę rzeczywistą równą 20,1°C. Temperatura kinetyczna może jed-

nak znacznie odbiegać od wartości obliczonej teledetekcyjnie. Na przykład temperatu-

ra 20°C na obrazie dla piasku (ε = 0,7) oznacza w rzeczywistości 22,4°C, a już dla blachy

aluminiowej (ε = 0,09) 36,7°C. Różnice mogą być znacznie większe, przykładowo po-

wierzchnia pokryta blachą, dla której odczytamy temperaturę z obrazu Landsat równą

60°C, będzie miała w rzeczywistości temperaturę 82°C.

68

Tabela 2.3. Przykładowe wartości współczynnika emisyjności

(źródło: za Congedo, 2017 i EN, 2020)

Typ pokrycia terenu

Współczynnik emisyjności (ε)

gleba

0,90–0,95

roślinność trawiasta

0,98

asfalt

0,93

beton

0,94

piasek

0,76

korona sosny

0,84

blacha aluminiowa

0,09

Korekcję radiometryczną obrazów z Landsat 8 można wykonać automatycznie

z wykorzystaniem wtyczki do programu QGIS: Semi-Automatic Classification. Różnice

pomiędzy obrazami zarejestrowanymi w tzw. odbijalnym zakresie fal (VNIR), a obrazami

zarejestrowanymi w zakresie fal emitowanych (TIR) zwizualizowano na rycinach 2.4 i 2.5.

Ryc. 2.4. Kompozycje barwne obrazu Landsat 8 (data rejestracji: 15.01.2020): a) RGB –

kompozycja w barwach naturalnych, b) FCC (CIR) – kompozycja w barwach zafałszowanych

69

Ryc. 2.5. Obraz kanału termalnego (10) Landsat 8 (data rejestracji: 15.01.2020): a) obraz kanału termalnego (wartości DN) przed korekcją, b) histogram kanału termalnego przed korekcją,

c) obraz kanału termalnego (wartości temperatur w °C) po korekcji,

d) histogram kanału termalnego po korekcji

2.1.4. Przetwarzanie obrazów przedstawiających emitowane

promieniowanie mikrofalowe

Radiometr mikrofalowy jest pasywnym sensorem, który mierzy PEM (promieniowa-

nie elektromagnetyczne) emitowane z powierzchni Ziemi w dalszym zakresie spektral-

nym niż zakres TIR – od 0,1 mm do ponad 1 m. W przypadku mikrofal częściej podaje

się zamiast długości fali (λ) częstotliwość ( f), biorąc pod uwagę ich zależność od pręd-kości światła ( f = c/λ, gdzie c – prędkość światła): 3000 GHz do 0,3 GHz. Atmosfera tłu-mi promieniowanie mikrofalowe przez absorpcję na cząsteczkach H2O i O2. Tłumienie

atmosfery dla długości fali większych niż 3 cm ( f < 10 GHz) jest zaniedbywalnie małe.

W praktyce, w tym zakresie, promieniowanie nie jest tłumione przez mgłę ani przez

chmury (ryc. 2.6).

Rejestracja w zakresie mikrofal jest możliwa w dzień lub w nocy, zasadniczo pod-

czas każdych warunków pogodowych, jeśli wykorzystuje się częstotliwości mniejsze niż

10–15 GHz. Natomiast długości fal mniejsze niż 1 mm ( f > 300 GHz) są w całości tłumione przez atmosferę.

Wielkością wyznaczaną w oparciu o pomiar energii emitowanej w zakresie mikrofal

jest, podobnie jak w przypadku zakresu TIR, temperatura radiacyjna. Z fizycznego

punktu widzenia promieniowanie emitowane w zakresie mikrofal podlega oczywiście

prawu Plancka. Postać prawa Plancka może być różna w zależności od tego, czy używa-

70

Ryc. 2.6. Tłumienie atmosfery w zakresie mikrofal (źródło: za Philipson i Philpot, 2012)

my długości fali, czy jej częstotliwości i jak definiujemy stałe. Równanie Plancka można

napisać w bardziej ogólnej formie niż wzór 1.3 (rozdział 1) (Philipson i Philpot, 2012):

2 hc 2

E

5

hc

(2.8)

exp

1

kT

gdzie:

T – temperatura ciała doskonale czarnego,

λ – długość fali,

c – prędkość światła,

h – stała Pancka,

k – stała Stefana-Boltzmana.

Po rozwinięciu w szereg Tylora i uproszczeniu, zakładając, że exp( hc/λ kT)–1 równa się w przybliżeniu hc/λ kT dla mikrofal, powyższy wzór można zapisać w następującej postaci: 2 ck

E

T

(2.9)

4

Powyższa zależność jest bardzo istotna, ponieważ oznacza, że w zakresie mikrofal

wielkość promieniowania zależy liniowo proporcjonalnie od temperatury, co odróżnia

tę zależność od silnej zależności energii promieniowania od temperatury w czwartej

potędze w zakresie TIR.

Moc promieniowania emitowanego spada wraz z długością fali i w zakresie mikrofal

jest znaczne mniejsza, niż w zakresie termalnym TIR. Przykładowy rozkład mocy pro-

mieniowania w zależności od długości fali dla ciał o różnej temperaturze zilustrowano

na rycinie 2.7.

Niska moc promieniowania w zakresie mikrofal jest, między innymi, powodem ni-

skiej rozdzielczości przestrzenniej obrazów rejestrowanych w tym zakresie (tabela 2.4).

Z drugiej strony rozdzielczość przestrzenna jest ograniczona przez parametry anteny

odbiorczej.

71

Ryc. 2.7. Zależność mocy promieniowania od długości fali w zakresie mikrofal

(źródło: Philipson i Philpot, 2012)

Tabela 2.4. Przykładowe wartości stałej dielektrycznej i współczynniki emisyjności

(źródło: Philipson i Philpot, 2012)

Typ pokrycia terenu

ε’

ε

Woda

80

0,01

Lód

3–100

0,33– 0,01

Roślinność

3

0,33

Sól

3–15

0,33–0,07

Śnieg

3,3

0,30

Pszenica

3,0–5,0

0,33–0,20

Powietrze

1

1

Temperatura radiacyjna dla ciała doskonale czarnego jest równa temperaturze kine-

tycznej w zakresie mikrofal i można ją obliczyć z przekształconego wzoru 2.9:

E 4

TB

(2.10)

2 ck

W zakresie mikrofal, tak jak i promieniowaniu termalnym, w celu określenia tempera-

tury kinetycznej ( T) rzeczywistego obiektu należy uwzględnić współczynnik emisyjności: T

T

B

(2.11)

Innym zjawiskiem różniącym zakres MW i TIR jest zmienność współczynnika emi-

syjności różnych typów pokrycia terenu. Przykładowo może on zmieniać się od warto-

ści 0,4 dla wody do 1,0 dla śniegu, podczas gdy w zakresie TIR wartość współczynnika

emisyjności nie jest tak zróżnicowana, a dla wielu typów pokrycia wynosi powyżej 0,95.

72

Współczynnik emisyjności zależy od kilku czynników: stałej dielektrycznej materiału (przewodności właściwej, zawartości wody, zasolenia), kąta widzenia detektora, polaryzacji, szorstkości powierzchni. W zakresie mikrofal współczynnik emisyjności jest od-

wrotnie proporcjonalny do względnej przenikalności ε r, która jest mierzona jako zdol-

ność materiału do transmisji (przenikania) pola elektrycznego i składa się z części rze-

czywistej (składowej rozpraszania) ε’ i urojonej (składowej absorpcji) ε’’.

r

’

i ’

(2.12)

Część rzeczywista nazywana jest stałą dielektryczną i określa zdolność materiału do

przechowywania ładunku elektrycznego, a następnie do przesyłania tej energi (stosu-

nek wartości indukcji pola elektrycznego do natężenia tego pola).

Ogólnie, im większa stała dielektryczna, tym wolniej energia mikrofalowa może być

wypromieniowana, czyli tym mniejszy jest współczynnik emisyjności. Pozwala to zdefinio-

wać współczynnik emisyjności następująco: ε = 1/ε’ jako odwrotność stałej dielektrycznej.

Ze względu na niską emisyjność wody jej temperatura radiacyjna jest niska. Podob-

nie zasolenie gleb powoduje wzrost stałej dielektrycznej i w związku z tym zmniejsze-

nie współczynnika emisyjności.

Jeśli powierzchnia obiektu jest bardzo gładka (np. powierzchnia wody) może ona

również odbijać promieniowanie np. nieba. Dla nieprzezroczystych powierzchni można

podać ogólną zależność uwzględniającą, oprócz części związanej z emisyjnością, także

składnik związany z odbiciem:

TB Ts Ti

( i ) Ts (1 T

) i

( i )

(2.13)

gdzie:

T i – temperatura otoczenia,

θ i – zenitalny kąt widzenia sensora,

ε – współczynnik emisyjności,

r – współczynnik odbicia.

Warto ponadto zauważyć, że:

• temperatura radiacyjna powierzchni o wysokim współczynniku emisyjności (jak

np. w TIR) jest w znikomym stopniu zaburzona przez inne źródła promieniowa-

nia, składnik (1–ε) jest zaniedbywalnie mały,

• w zakresie mikrofal występują przypadki, w których współczynnik emisyjno-

ści jest stosunkowo mały (0,6–0,9), co wymaga podczas przetwarzania danych

uwzględnienia również części promieniowania odbitego,

• należy uwzględniać ponadto zależność współczynnika emisyjności od kąta re-

jestracji, polaryzacji, szorstkości powierzchni i od przestrzennego rozkładu emi-

towanego promieniowania (tzw. Bidirectional Reflectance/Radiance Distribution

Function, BRDF).

Satelita ESA SMOS ma na pokładzie radiometr MIRAS (Microwave Imaging Rodiome-

ter using Aperture Sythesis), który umożliwia wygenerowanie dwóch produktów: mapy

wilgotności gleb i zasolenia oceanów (tabela 2.5).

73

Tabela 2.5. MIRAS – SMOS (za: SMOS, 2020)

Charakterystyka

Wilgotność gleby (SM)

Zasolenie powierzchni morza (SSS)

Czas trwania misji

3–5 lat

3–5 lat

Częstotliwość

Pasmo L

Pasma L+C

Polaryzacja

H+V

–

Rozdzielczość przestrzenna

10 km

20 km

Czas rewizyty

1–3 dni

1–10 dni

Dokładność radiometryczna

1 K

0,5 K

Czułość radiometryczna

1 K

0,25 K

2.1.5. Przetwarzanie danych radarowych

Marek Mróz, Magdalena Mleczko

Jak napisano w rozdziale 1.4.2.1., radar jest mikrofalowym urządzeniem obrazującym,

ale w jego naturę wpisany jest również pomiar odległości do obserwowanych obiektów.

Właśnie dlatego na podstawie obserwacji radarowych możliwe jest generowanie wie-

lu produktów o znaczeniu geofizycznym – począwszy od map pokrycia terenu i uwil-

gotnienia gruntów opracowywanych na podstawie rejestrowanej amplitudy po zasto-

sowania geodezyjne, geodynamiczne i inżynierskie wykorzystujące fazę odbieranego

sygnału. Dlatego na rynku geoinformacji i geoinżynierii można spotkać oferty opraco-

wań opartych na obrazowaniu radarowym „od rolnictwa do górnictwa”. Uwzględniając

specyfikę obrazów radarowych można podzielić opracowania (produkty) na: a) produkty

generowane na podstawie amplitudy obrazów SAR oraz b) produkty generowane na

podstawie fazy lub różnicy faz kolejnych rejestracji. Produkty te możemy też podzielić na

opracowania kartograficzne dwuwymiarowe (2D) oraz trójwymiarowe (3D), a dodając do

tego aspekt monitorowania w czasie, uzyskujemy rzeczywistość 4D.

Podstawowymi produktami uzyskiwanymi w najprostszy sposób z obrazów ampli-

tudowych (ryc. 2.8) są obrazy współczynnika wstecznego rozpraszania mikrofal znanego jako sigma zero (ang. sigma naught). Co przedstawia taki obraz-wskaźnik? Kontra-

stujące ze sobą obiekty, których wilgotność i/lub szorstkość jest odmienna, np. różne

rodzaje szaty roślinnej, w tym upraw rolniczych, różne obiekty topograficzne, jak bu-

dynki czy elementy dużej infrastruktury charakteryzujące się bardzo silnym odbiciem

mikrofal w stosunku do otaczających je tzw. obiektów rozciągłych (pola, lasy), o niż-

szym współczynniku sigma zero.

Radary obrazujące, czyli urządzenia zdalnie mierzące odległość, wkroczyły również

w dziedzinę pomiarów geodezyjnych. Wytworzyły się takie technologie pomiarowe jak

radarogrametria i inklinometria radarowa, a szczególnie satelitarna interferometria ra-

darowa (InSAR).

Dwie pierwsze metody są mało popularne i zostały tu wymienione tylko dla porząd-

ku, a zainteresowany Czytelnik może sięgnąć do szczegółowych opracowań. Forma-

lizm matematyczny radarogrametrii jest już dobrze opisany, a sama metoda wykazuje

74

Ryc. 2.8. a) pojedynczy obraz amplitudowy TerraSAR-X; b) kompozycja RGB trzech obrazów

(obszar testowy Malbork, opracowanie własne, źródło obrazów: DLR, 2008)

duże analogie do stereoskopowego widzenia w fotogrametrii (Henderson i Lewis, 1998;

Richards, 2009). Niestety techniki stereoskopii nie mogą być łatwo transponowane

w świat radaru, m.in. z powodu ukośnej geometrii obrazowania, wrażliwości mikrofal na

orientację przestrzenną powierzchni odbijających i wszechobecne zjawisko plamkowa-

nia/cętkowania zakłócające proces tzw. matchingu, czyli automatycznego dopasowa-

nia obrazów. Inklinometria radarowa jest techniką tworzenia modelu wysokości terenu

na podstawie jednego obrazu, a nie pary obrazów jak w przypadku dwóch pozosta-

łych metod. Można powiedzieć, że „inklinometria jest jakościową metodą rekonstrukcji

rzeźby terenu” (Maître, 2008), oparta jest bowiem na zasadzie „shape from shading”

czyli „kształt na podstawie cienia”. Sprawdziła się dość dobrze w krajobrazach pozaz-

iemskich, skalistych, np. w misji sondy Magel an badającej krajobrazy Wenus. W zasto-

sowaniach terrestrialnych nie odgrywa większej roli.

Satelitarna interferometria radarowa jest techniką umożliwiającą zarówno budowa-

nie numerycznego modelu terenu (NMT), jak i pomiary jego przemieszczeń wraz z in-

frastrukturą na nim posadowioną (Hanssen, 2001; DeZan, 2012; Podest, 2018b). W obu

przypadkach wykorzystujemy precyzyjnie zmierzoną odległość radar – obiekt z do-

kładnością ułamka długości fali, czyli fazę interferometryczną (ryc. 2.9).

Ryc. 2.9. a) obraz amplitudy; b) obraz fazy (wzór na obrazie przedstawia zapis obrazu radarowego w postaci zespolonej: A – amplituda, y – faza) (źródło: Grunfeld Brook, 2019)

75

Faza powracającej fali zależy głównie od odległości radar – obiekt i w mniejszym

stopniu od właściwości samego obiektu. Do budowania modelu terenu 3D, jak i wyzna-

czania niewielkich deformacji, niezbędny jest interferogram, który przedstawia różnice

faz dwóch obrazów zespolonych. Aby taki interferogram uzyskać, niezbędne są dwa

obrazy tego samego terenu wykonane w jednej z dwóch konfiguracji. Po lewej stronie

ryciny 2.10 przedstawiona jest konfiguracja zwykle stosowana do budowy NMT, w któ-

rej dwie kolejne rejestracje satelitarne są wykonywane z dwóch różnych punktów odda-

lonych od siebie o tzw. bazę interferometryczną. Po prawej stronie przedstawiona jest

idealna konfiguracja do opracowania map deformacji, w której radar obrazuje z tego

samego punktu, a zmiana odległości w czasie powodowana jest jedynie przemieszcze-

niem obiektu (np. osiadaniem terenu), przy założeniu niezmiennych wartości y obiektu.

4 ( d d )

4 ( d

d )

1

2

1

2

1

2

obiektu

obiektu

Ryc. 2.10. Faza interferometryczna y jest różnicą faz tego samego piksela na dwóch obrazach

(źródło: za Grunfeld Brook, 2019)

Rycina 2.11 przedstawia po lewej stronie interferogram uzyskany w konfiguracji „do budowy NMT”, na którym barwne prążki interferometryczne powstają jako „odzwier-ciedlenie topografii”, a po prawej stronie – odpowiadający mu obraz amplitudowy. Faza

interferogramu po jej rozwinięciu i odpowiednich korekcjach pozwala na uzyskanie

pełnego modelu topografii (NMT).

Ryc. 2.11. Interferogram (a) i odpowiadający mu obraz amplitudowy (b)

(źródło: Grunfeld Brook, 2019)

76

Ryc. 2.12. Wizualizacja Globalnego Numerycznego Modelu Terenu wygenerowanego metodami

interferometrii na podstawie obrazów TerraSAR-X/TanDEM-X w siatce 12 × 12 m o dokładności

względnej 2 m i bezwzględnej 4 m (źródło: Airbus Defence and Space, 2019)

Ryc. 2.13. Wyznaczanie wysokości punktu „z” z bazy interferometrycznej

(źródło: Grunfeld Brook, 2019)

Numeryczny model terenu budowany metodami interferometrii (ryc. 2.12) wymaga odpowiednio długiej bazy geometrycznej (ryc. 2.13) i jak najkrótszego interwału obrazowania w czasie, ponieważ konieczne jest zachowanie stabilności fazy (koherencji),

która maleje, gdy obiekt zmienia swoje właściwości dielektryczne. Dokładność wysoko-

ściowa takiego modelu wynosi kilka metrów. Zależności matematyczne pozwalające na

wyznaczenie wysokości punktu przedstawia wzór:

4 B Z

ref

(2.14)

1

R si

n

Wyznaczanie deformacji terenu opiera się na założeniu, że kolejne obserwacje wy-

konuje się dokładnie z tego samego punktu, co jest niemożliwe do zrealizowania

77

w praktyce (ryc. 2.14, 2.15). Dlatego w technice interferometrii różnicowej (ang. Differential Interferometric SAR, DInSAR) niezbędne jest dysponowanie numerycznym modelem

terenu, aby wyeliminować komponent topograficzny wpływający na fazę (DeZan 2012,

Podest 2018b). Deformacja wyznaczona z jednego interferogramu różnicowego jest de-

formacją wyznaczaną w kierunku obrazowania (ang. Line of Sight, LoS). Aby wyznaczyć

składowe pionowe i poziome deformacji, niezbędne są interferogramy generowane

z orbity zstępującej i wstępującej.

Ryc. 2.14. Przykład interferometrii różnicowej (DInSAR) – interferogram wulkanu

o deformacji powierzchni rzędu 30 cm (LoS) (źródło: za Grunfeld Brook, 2019)

4 d

ref

(2.15)

Ryc. 2.15. Interferometrycznie wyznaczone deformacje wulkanu Etna (źródło: YouTube, 2020)

78

Warto zapamiętać, że czułość fazy interferometrycznej na zmiany wysokości topograficznych jest niewielka i wynosi na ogół kilka, kilkanaście metrów. Zależy ona przy

tym od długości bazy interferometru. Z drugiej strony, czułość fazy na wolnozmienne

deformacje terenu rzędu centymetrów i milimetrów na rok jest o wiele większa i nie-

zależna od bazy. Dokładności różnicowej interferometrii SAR w badaniach deformacji

i przemieszczeń terenu są porównywalne z dokładnościami precyzyjnych metod GNSS

i niwelacji geodezyjnej.

Zastosowanie radarów pełnopolarymetrycznych, których ideę zasygnalizowano

w rozdziale 1.4.2.1, ukształtowało specjalność polarymetria radarowa (ang. Polarimetric

SAR, PolSAR). W dyskusjach naukowych przeważa pogląd, że najważniejszym zastoso-

waniem satelitarnej polarymetrii radarowej jest klasyfikacja pokrycia i użytkowania te-

renu. Polarymetria pozwala na rozróżnianie obiektów powierzchniowych na podstawie

odmiennych mechanizmów rozpraszania mikrofal (powierzchniowe, objętościowe, po-

dwójne) identyfikowanych na podstawie dekompozycji macierzy rozpraszania. Obrazo-

wanie pełnopolarymetryczne przewyższa np. dokładnością klasyfikacji niektórych ro-

dzajów upraw rolniczych – obrazowanie w jednej lub dwu polaryzacjach. Przykładem

satelitarnego radaru polarymetrycznego jest Radarsat-2.

Dość dobre wyniki klasyfikacji drzewostanu pod względem biomasy uzyskuje się na

podstawie obrazów amplitudowych w paśmie L i P. Klasyfikacja oparta na danych po-

larymetrycznych (PolSAR) (Henderson i Lewis 1998) w paśmie P wykazała ich dobrą ko-

relację z klasami wieku drzewostanu jednorodnego. W drzewostanach zróżnicowanych

wg. rodzajów, wysokości i struktury gatunkowej polarymetria traci swoją skuteczność

klasyfikacyjną. Połączenie informacji interferometrycznej z polarymetryczną pozwala

na oszacowanie wysokości drzewostanu, a to już przekłada się na poprawę jakości kla-

syfikacji drzewostanów i ich biomasy. To połączenie technik polarymetrii i interferome-

trii nosi nazwę interferometrii polarymetrycznej, w skrócie PolinSAR, i jest zaawansowa-

ną metodą badania struktury, biomasy i tempa wzrostu szaty roślinnej.

Możliwości trójwymiarowych pomiarów powierzchni Ziemi, dokonywane metoda-

mi fotogrametrii lotniczej i satelitarnej w zakresie promieniowania widzialnego i bliskiej

podczerwieni, zostały rozszerzone na zakres mikrofalowy, dając zupełnie nowe narzę-

dzia monitorowania środowiska geograficznego i przyrodniczego.

2.2. Analiza obrazów teledetekcyjnych

Beata Hejmanowska

W niniejszym rozdziale przedstawiono zasady tworzenia kompozycji barwnych na

bazie obrazów wielospektralnych. Opisano także w skrócie proces fotointerpretacji ob-

razów teledetekcyjnych, czyli wykrycia i identyfikacji różnych typów pokrycia terenu

na różnych kompozycjach. Szczególnie fotointerpretacja kompozycji w tzw. barwach

zafałszowanych, czyli kolorach odmiennych w stosunku do tych, do których człowiek

jest przyzwyczajony, może stanowić pewien problem dla osób mniej zapoznanych

z analizą obrazów. W tym rozdziale zestawiono również wskaźniki teledetekcyjne ob-

liczane w oparciu o wartości DN obrazów wielospektralnych, wykorzystywane często

w teledetekcji na potrzeby pozyskiwania informacji o różnych typach pokrycia terenu.

79

2.2.1. Tworzenie kompozycji barwnych obrazów i fotointerpretacja

Obrazy kolorowe (czyli barwne) niosą dla obserwatora znacznie więcej informacji

niż obrazy panchromatyczne (PAN), potocznie nazywane czarno-białymi (albo w odcie-

niach szarości; ang. grey-scale). Obraz panchromatyczny rejestrowany jest tylko w jed-

nym kanale spektralnym. Szerokość zakresu fal może być w zasadzie różna, więc może

to być tradycyjnie cały zakres światła widzialnego (ang. visible, VIS), lub ewentualnie po-szerzony o fragment bliskiej podczerwieni (ang. Near InfraRed, NIR), tak jak ma to miejsce w przypadku obrazów PAN Landsat (ryc. 2.16). Z drugiej strony obraz PAN może być

po prostu jakimś wybranym fragmentem PEM (promieniowania elektromagnetyczne-

go) zarejestrowanym w jednym kanale spektralnym. Wizualizacja obrazu PAN może być

w zasadzie umowna. Obraz może być prezentowany w skali szarości, w skali różnicowa-

nej intensywności wybranego koloru lub w skali barwnej (np. gradient różnych kolorów).

Obrazy wielospektralne (ang. MultiSpectral, MS) natomiast rejestrowane są w róż-

nych zakresach spektralnych i składają się z kilku, kilkunastu czy nawet kilkuset poje-

dynczych obrazów (zarejestrowanych pasm promieniowania). Obrazy MS można oglą-

dać pojedynczo lub w postaci kompozycji barwnych, przy czym zazwyczaj złożonych

z 3 podstawowych barw: niebieskiej (ang. blue, B), zielonej (ang. green, G) i czerwonej (ang. red, R). Obrazy zarejestrowane w zakresie VIS w podstawowych kanałach, w programach do wizualizacji i analizy, mogą być składane do postaci barwnej, czyli tak jak

widzi to człowiek. W takiej sytuacji kanał niebieski wizualizowany jest z wykorzysta-

niem koloru niebieskiego (B), kanał zielony w kolorze zielonym (G), a kanał czerwony

w czerwonym (R). Uzyskujemy wtedy tzw. barwną kompozycję RGB (ryc. 2.17). Oprogra-

mowanie pozwala w dowolny sposób generować kompozycje barwne, tzn. zamienić

np. kolejności poszczególnych kanałów. Na przykład można zamienić kanał niebieski

z czerwonym, tzn. kanał niebieski wyświetlić w kolorze czerwonym, a kanał czerwo-

ny w kolorze niebieskim, pozostawiając kolor zielony dla wizualizacji kanału zielonego

(ryc. 2.18).

Tak generowane kompozycje barwne będą wszak czytelne, ale nie będą one od-

powiadać rzeczywistym kolorom. W takiej sytuacji nazywamy je kompozycjami w bar-

wach zafałszowanych (ang. false colors; ryc. 2.19). O ile kanały RGB składamy zwykle w kolorach naturalnych, to jeśli użyjemy zakresu fal, których oko ludzkie nie widzi, to

kompozycja taka będzie zawsze fałszywa, czyli powstanie w tzw. zafałszowanych ko-

lorach, które nie odpowiadają tym w rzeczywistości. Kompozycją najbardziej rozpo-

wszechnioną w teledetekcji jest tzw. FCC (False Color Composite), w której wykorzy-

stuje się kanał bardzo bliskiej podczerwieni (NIR). Często kompozycja ta znana jest pod

synonimem CIR (Color InfraRed).

W związku z tym, że tworząc kompozycję barwną, możemy użyć tylko trzech kolo-

rów: RGB, to kanał bliskiej podczerwieni musimy zwizualizować za pomocą jednego

z tych trzech kolorów. Tradycyjnie w teledetekcji przyjęło się, że będzie to kolor czer-

wony. Tym samym trzeba było zrezygnować z jakiegoś kanału widzialnego, więc w tym

przypadku zrezygnowano z używania kanału niebieskiego. W kompozycji FCC (inaczej

CIR) następuje więc swoiste przesunięcie o jeden kolor, tzn. kanał zielony jest wizualizo-

wany w kolorze niebieskim (B), kanał czerwony w zielonym (G), a bliskiej podczerwieni

w czerwonym (R) (ryc. 2.20). Przykładową kompozycję utworzoną wyłącznie z kanałów

bardzo bliskiej podczerwieni (NIR) oraz dalszych zakresów tzw. SWIR (Short Wave Infra-

Red) zaprezentowano na rycinie 2.21.

80

Obraz teledetekcyjny jest macierzą pikseli o określanej liczbie kolumn i wierszy, w których zapisane są wartości liczbowe (DN) zależne od ilości padającego na detektor

promieniowania, w przypadku technik pasywnych obejmującego odbite promienio-

wanie słoneczne lub własne promieniowanie cieplne obiektu. W zakresie optycznym

(VNIR i SWIR) jest to odbite promieniowanie słoneczne, a w zakresie TIR i MW w dużej

mierze emitowane promieniowanie własne Ziemi. W przypadku technik aktywnych

(LiDAR, radar), tworzenie obrazu jest bardziej skomplikowane niż w przypadku technik

pasywnych, ze względu na zmienną geometrię nadajnik–obiekt–sensor. Sygnał radaro-

wy i lidarowy po przetworzeniu jest również macierzą pikseli, przy czym DN zależy od

ilości promieniowania laserowego lub radarowego (w sensie długości fali nazywanego

też mikrofalowym) odbitego od obiektu.

Obraz, kompozycja RGB przedstawia powierzchnię Ziemi w sposób, w jaki widzi ją

detektor na pokładzie satelity z odległości np. 700 km. Na obrazie znajduje się bardzo

dużo informacji, których jednak najczęściej nie można wykorzystać wprost, w przeci-

wieństwie do informacji przedstawionych na mapie. Na mapie znajdują się określone

obiekty, które możemy zidentyfikować jednoznacznie, posługując się legendą. Na obra-

zie satelitarnym zapisana jest natomiast ciągła informacja o rejestrowanej powierzchni,

która wymaga interpretacji tak, by mogła być użyteczna. Interpretacja obrazu polega

na detekcji i rozpoznaniu (identyfikacji) obiektów na obrazie w celu wytworzenia czy-

telnej informacji.

Patrząc na otaczający świat, dokonujemy automatycznie interpretacji tego, co wi-

dzimy i dzięki zgromadzonej wcześniej wiedzy dokonujemy identyfikacji, czyli rozpo-

znania obiektów oraz określamy kontekst całej informacji. Im dalej obiekty się od nas

znajdują, tym większe bywają problemy z ich poprawnym rozpoznaniem. Tym samym

obiekty stają się coraz mniejsze i maleje możliwość nie tylko ich rozpoznania, ale także

rozróżnienia. W przypadku obrazów teledetekcyjnych jest to najczęściej związane z roz-

dzielczością przestrzenną sensora (GSD). Im mniejsza jest rozdzielczość całego systemu,

tym trudniej jest rozpoznać obiekty.

Zwykle proces rozpoczyna się od wizualnej interpretacji obrazu, która jest zresztą

zwykle najlepsza i może służyć za referencję. Wizualną interpretację obrazu nazywa się

fotointerpretacją, zgodnie z którą definiuje się tzw. cechy fotointerpretacyjne obrazu

i obiektu. Cechami fotointerpretacyjnymi obrazu są:

• jasność,

• kontrast,

• rozdzielczość przestrzenna,

• efekt stereoskopowy.

Jasność i kontrast charakteryzują jakość obrazu. Parametry te powinny być optymal-

nie dobrane, żeby na obrazie wszystkie obiekty były odpowiednio widoczne. Obrazy

satelitarne są rejestrowane z dużą rozdzielczością radiometryczną i najczęściej w wersji

nieprzetworzonej są mało kontrastowe, co można łatwo zobaczyć w różnych portalach

internetowych np. Sentinel Playground Hub (Sentinel Playground, 2020), szczególnie

na obrazach pozyskanych w okresie zimowym. Wymagane jest w związku z tym wstęp-

ne przetwarzanie obrazu, czyli tzw. rozciągniecie histogramu skutkujące zwiększeniem

kontrastu. Rozdzielczość przestrzenna jest z kolei cechą charakterystyczną danego sen-

sora i obrazu; więcej na ten temat można znaleźć w rozdziale 2.3.1.

81

Ostatnią z cech fotointerpretacyjnych obrazu jest efekt stereoskopowy. Jeśli mamy możliwość skorzystania z dwóch obrazów tego samego terenu, ale zarejestrowanych

w trybie stereo (np. z sąsiednich orbit lub z tej samej przy różnym kącie Off-nadir), to część wspólną można oglądać przestrzennie (3D), co często znacznie zwiększa możli-wości interpretacyjne obrazu.

Podstawowymi cechami fotointerpretacyjnymi obiektów zarejestrowanych na ob-

razach teledetekcyjnych są:

• ton, kolor,

• kształt,

• rozmiar,

• tekstura,

• struktura,

• cień,

• asocjacje.

Ton (w przypadku obrazów panchromatycznych), kolor (w przypadku kompozycji

barwnych), a także kształt czy rozmiar nie wymagają chyba rozwinięcia w tym miejscu.

Teksturą obiektu nazywamy jednorodność powierzchni obiektu, a strukturą – rozmiesz-

czenie obiektów w przestrzeni. Cechy te zostaną szerzej omówione w dalszej części.

Ostatnia z przedstawionych cech – tzw. asocjacje oznacza skojarzenie logiczne, jakie ma

interpretator, identyfikując obiekt i próbując, np. rozpoznać jego funkcję lub kontekst

jakiegoś zjawiska (np. cienie po północnej stronie wysokich obiektów).

Wizualna interpretacja obrazów satelitarnych wymaga sporych zasobów zgroma-

dzonej wiedzy i jest pewnego rodzaju sztuką. Obraz panchromatyczny wizualizujemy

zwykle w skali szarości (ryc. 2.16). Woda jest czarna i możemy mieć czasem problem

z odróżnieniem jej od cienia, roślinność jest w kolorze szarym, zabudowa w ciemnosza-

rym, a odkryta gleba w kolorze jasnoszarym.

Odczytanie treści obrazu odbywa się najczęściej na kompozycjach barwnych, w bar-

wach naturalnych, ale też zafałszowanych (inaczej umownych). Im bardziej doświadczo-

ny interpretator, tym więcej informacji potrafi odczytać z różnych kompozycji obrazów.

Prawidłowo utworzona kompozycja w barwach naturalnych (ryc. 2.17) to kompozycja

barwna, w której kanał niebieski został przedstawiony w kolorze niebieskim, kanał zie-

lony w kolorze zielonym, a kanał czerwony w kolorze czerwonym. Interpretacja tego

obrazu jest bardziej intuicyjna niż obrazu PAN, ponieważ jesteśmy przyzwyczajeni do

takiej wizualizacji. Dla porównania na rycinach 2.18 i 2.19 przedstawiono nieprawidłowo

utworzoną kompozycję barwną, w której zamieniono miejscami kanał niebieski i czer-

wony, tzn. kanał niebieski jest przedstawiony w kolorze czerwonym, a kanał czerwony

w kolorze niebieskim (jest to bardzo częsta pomyłka podczas wizualizacji obrazów wie-

lospektralnych, kiedy użytkownik przypisuje kolory do kanałów, ponieważ na pierwszy

rzut oka obie kompozycje wyglądają podobnie). Przykładowe kompozycje w barwach

zafałszowanych znajdują się na rycinach 2.20 i 2.21.

W nauce fotointerpretacji obrazów satelitarnych bardzo pomocne są tzw. klucze

interpretacyjne, które składają się z fragmentu obrazu i cech fotointerpretacyjnych

obiektu (tabela 2.6).

82

Ryc. 2.16. Obraz panchromatyczny (PAN) zarejestrowany przez Landsat 8 (data rejestracji:

27.10.2019) z zaznaczonymi podstawowymi typami pokrycia terenu

Ryc. 2.17. Prawidłowa kompozycja w barwach naturalnych, Landsat 8 (RGB 432)

83

Ryc. 2.18. Błędnie utworzona kompozycja w barwach naturalnych Landsat 8 (RGB 234)

Ryc. 2.19. Porównanie błędnie utworzonej kompozycji barwnej (a) z prawidłowo utworzoną

kompozycją w barwach naturalnych (b); prawidło przedstawione czerwone dachy (b) są

zwizualizowane niepoprawnie w kolorze niebieskim (a)

84

Ryc. 2.20. Kompozycja FCC Landsat 8 (RGB 543): kolory jasnoczerwone oznaczają obszary

o dużej biomasie (użytki rolnicze lub lasy), ciemnoczerwone – lasy iglaste, brunatne / szaro-

zielone – obszary pozbawione roślinności, zabudowa; ciemnoniebieskie, czarne – wody

Ryc. 2.21. Kompozycja utworzona z kanałów podczerwonych Landsat 8 (RGB 567): w kolorze

pomarańczowym – użytki zielone, oliwkowym – lasy, niebiesko-zielonym – gleby odkryte,

niebiesko-szarym – zabudowa, czarnym – woda

85

Tabela 2.6. Przykładowy klucz fotointerpretacyjny (opis: ton (kolor), tekstura)

PAN

RGB

FCC

NIR, SWIR1, SWIR2

Landsat 8

Landsat 8 (RGB 432)

Landsat 8 (RGB 543)

Landsat 8 (RGB 567)

odaW

czarny, jednorodna

niebieski, jednorodna

czarny, jednorodna

czarny, jednorodna

Las

ciemnozielony,

ciemnoczerwony,

ciemnozielony,

ciemny, barankowa

barankowa

barankowa

barankowa

wa

Zabudo

fioletowy,

niebiesko-zielony,

niebieski,

szary, niejednorodna

niejednorodna

niejednorodna

niejednorodna

kryta od

Gleba

jasnoszary, plamista

jasnobrązowy, plamista jasnozielony, plamista

jasnoniebieski, plamista

rawiasta

jasnoczerwony,

pomarańczowy,

Roślinność t

ciemnoszary, plamista

zielony, plamista

plamista

plamista

86

2.2.2. Krzywe spektralne, wskaźniki teledetekcyjne

Cezary Kaźmierowski, Beata Hejmanowska

Krzywe spektralne przedstawiają w sposób graficzny zależność współczynnika od-

bicia lub emisyjności od długości fali. Przykładowe krzywe spektralne przedstawiono

w rozdziale 2.2.4. Spektralne zróżnicowanie obserwowanych powierzchni wynika z se-

lektywnego odbicia promieniowania elektromagnetycznego, które do nich dociera.

W przypadku analiz teledetekcyjnych gleb istotne jest ich uziarnienie, skład mineralo-

giczny, skład chemiczny, zawartość węgla organicznego czy nawet stopień uwilgotnie-

nia. W przypadku powierzchni pokrytych żywą, zdrową roślinnością istotny wpływ na

charakterystyki odbicia mają: gatunek rośliny, struktura komórkowa aparatu asymila-

cyjnego, wielkość biomasy, faza rozwojowa (fenologiczna), zawartość chlorofilu, skład

chemiczny, stan nawodnienia, stopień pokrycia gleby, wartość LAI (Leaf Area Index) –

wskaźnik powierzchni liści, czy nawet zróżnicowanie ekotypowe. Przykłady krzywych

odbicia spektralnego różnych powierzchni przedstawiono poniżej (ryc. 2.22).

Ryc. 2.22. Krzywe spektralne różnych typów pokrycia terenu (źródło: Aggarwal, 2004)

Analizując krzywe spektralne poszczególnych obiektów, można zidentyfikować

charakterystyczne zmiany w ich przebiegu, np. gwałtowny wzrost współczynnika od-

bicia dla zdrowej zielonej roślinności w zakresie ok. 700 nm. Takie charakterystyczne

miejsca na krzywych spektrostrefowych pozwalają na opracowanie pewnych wskaźni-

ków, często nazywanych indeksami, które mogą być wykorzystywane w interpretacji

obrazów. W dalszej części podręcznika pojawią się różne wskaźniki przeznaczone dla

specjalistycznych zastosowań. W niniejszym rozdziale omówiono tylko wybrane pod-

stawowe wskaźniki.

W teledetekcji, szeroko stosowane wskaźniki spektralne obliczane są na podstawie

wartości współczynnika odbicia dla zdefiniowanych przedziałów długości promienio-

wania elektromagnetycznego. Nazywamy je wskaźnikami wąskopasmowymi – w przy-

padku danych hiperspektralnych bądź szerokopasmowymi – w przypadku rejestro-

wania obrazu przez sensory wielospektralne z niskiego pułapu, pułapu lotniczego lub

satelitarnego.

87

Wskaźniki spektralne stosowane są przede wszystkim w celu znormalizowania

wpływu czynników zewnętrznych związanych ze zmiennymi warunkami oświetlenia

i kątami obserwacji oraz niestabilnymi warunkami atmosferycznymi. Do tego dochodzi

wpływ czynników wewnętrznych związanych z wilgotnością, zmiennością tła glebowe-

go, stopniem zakrycia gleby, zróżnicowaniem pokrywy glebowej, udziałem roślinności

niefotosyntetyzującej, nachyleniem wystawy stoku oraz odniesienia do specyficznych

i mierzalnych parametrów gleb lub roślinności (np. wilgotności gleby, biomasy, LAI) oraz

maksymalizowania czułości na zmienność tych parametrów w celu efektywnej kalibra-

cji i zwiększenia zakresu warunków środowiskowych (Jensen, 2000).

Obrazy teledetekcyjne są wykorzystywane w monitoringu typów pokrycia/użytko-

wania terenu. Pokryciem terenu nazywa się naturalny stan powierzchni ziemi w odróż-

nieniu od typu użytkowania, rozumianego jako obszar powierzchni ziemi przekształco-

ny/użytkowany przez człowieka. Taką informację przechowuje się na mapach użytko-

wania/pokrycia terenu (ang. Land Use Land Cover, LULC ). Poziom szczegółowości map LULC zależy głównie od rozdzielczości przestrzennej i spektralnej obrazów teledetekcyjnych. Podstawowymi typami użytkowania/pokrycia terenu są:

• roślinność,

• zabudowa,

• gleby, grunty, skały odkryte,

• wody

i do ich badania opracowano różne wskaźniki.

Wskaźniki są obliczane na podstawie odpowiedzi spektralnej obrazów wielospek-

tralnych. W wyniku korekcji radiometrycznej wartości DN w poszczególnych kanałach

są przeliczane na wartości współczynnika odbicia (0ū1). W poniższych wzorach ozna-

czenia literowe oznaczają wartość współczynnika odbicia w danym kanale (R – wartość

współczynnika odbicia w kanale czerwonym, NIR – wartość współczynnika odbicia

w kanale rejestrującym promieniowanie w bliskiej podczerwieni, itd.). Poniższe wzory

mają charakter ogólny, nie są przypisane obrazom z konkretnych satelitów. Praktyczne

obliczenie danego współczynnika wymaga każdorazowo podstawienia odpowiednie-

go dla danego satelity kanału rejestrującego wymagany zakres długości fali. Najczęściej

są to proste formuły algebraiczne wypracowane przez lata badań naukowych, pozwa-

lające uwypuklić jakiś typ pokrycia terenu, np. roślinnością i analizować jej kondycję.

Najbardziej znany dla badań roślinności jest wskaźnik roślinności (ang. Vegetation Index, VI; wzór 2.16) oraz znormalizowany wskaźnik roślinności (ang. Normalized Difference

Vegetation Index, NDVI; wzór 2.17).

NIR

VI =

(2.16)

R

NIR R

NDVI

(2.17)

NIR R

Dla obszarów zainwestowanych znany jest tzw. indeks zabudowy (ang. Urban Index,

UI; wzór 2.18) oraz znormalizowany indeks zabudowy (ang. Normalized Difference Built-

-up Index, NDBI; wzór 2.19):

SWIR 2 NIR

UI

1

(2.18)

SWIR 2 NIR

88

SWIR 2 NIR

NDBI

(2.19)

SWIR 2 NIR

W celu wydzielenia gleb, gruntów odkrytych podaje się np. indeks powierzchni od-

krytych (ang. Normalized Difference Bare Land Index, NBLI):

R TIR

NBLI

(2.20)

R TIR

W celu monitoringu wód popularny jest znormalizowany indeks wody (ang. Norma-

lized Differene Water Index, NDWI) definiowany na dwa sposoby:

NIR SWIR

NDWI

(2.21)

NIR SWIR

G NIR

NDWI

(2.22)

G NIR

Analizując powyższe wskaźniki, można zauważyć pewną regułę, mianowicie prawie

wszystkie mają w nazwie słowo znormalizowany. Informacja zarejestrowana na obrazie

silnie zależy od szerokości geograficznej, pory roku i tłumienia PEM przez atmosferę.

Żeby można było porównywać ze sobą różne obrazy (np. stanu upraw rolniczych w cza-

sie) należy poddać je standaryzacji. Jedną z metod jest wstępne przetwarzanie obra-

zu w celu usunięcia wpływu powyższych czynników zakłócających. Drugim stopniem

standaryzacji, czasem zamiennie wykonywanym, jest normalizacja, czyli iloraz różnicy

wartości między kanałami spektralnymi (wielkości piku) i ich sumy.

Na rysunkach poniżej (ryc. 2.24, 2. 25, 2.26) zamieszczono przykładowe wizualizacje wskaźników: NDVI, NDWI oraz UI. Obrazy zostały wstępnie przetworzone w celu

zwiększenia kontrastu, czyli poddane procedurze tzw. rozciągnięcia histogramu, aby

uwypuklić typy pokrycia terenu: roślinność, wodę i zabudowę. Zakres, w jakim prze-

prowadzono rozciągnięcie histogramu, jest widoczny na ilustracjach na histogramie po

lewej stronie u dołu (można przeanalizować zakres wartości, w jakim histogram został

rozciągnięty). Wskaźniki są stosunkowo proste do obliczenia, gdyż gotowe formuły są

dostępne w specjalnym oprogramowaniu teledetekcyjnym (np. SNAP) i umożliwiają

wydobycie informacji o podstawowych typach pokrycia/użytkowania terenu.

Wskaźniki zilustrowane poniżej (ryc. 2.23–2. 26) zostały obliczone i zwizualizowane w oprogramowaniu SNAP.

89

Ryc. 2.23. Kompozycja w barwach zafałszowanych FCC (CIR)

Ryc. 2.24. Przykład wizualizacji znormalizowanego wskaźnika roślinności (NDVI). Kolory

ciemnozielone – roślinność o wysokiej biomasie i dobrej kondycji zdrowotnej

Ryc. 2.25. Wizualizacja wskaźnika wody (NDWI). Widoczne przerwy reprezentują mosty na Wiśle

w centrum Krakowa (Landsat 8)

90

Ryc. 2.26. Wskaźnik zabudowy UI

Najbardziej znane i powszechnie stosowane w teledetekcji są wskaźniki spektral-

ne wykorzystywane do diagnostyki wielkości biomasy i stanu uwilgotnienia. Wskaźniki

roślinności często lepiej opisują cechy powierzchni szaty roślinnej niż oddzielnie anali-

zowane wartości odbicia w poszczególnych kanałach spektralnych (Wanjura i Hatfield,

1987). W teledetekcji upraw rolniczych najczęściej stosowany jest znormalizowany róż-

nicowy wskaźnik roślinności (NDVI; wzór 2.17). Analizy wieloczasowe tego wskaźnika

pozwalają na ocenę zmian zawartości chlorofilu w roślinach (odpowiedzialnego za ab-

sorpcję światła czerwonego) oraz struktury komórkowej miękiszu gąbczastego (odbicie

promieniowania w bardzo bliskiej podczerwieni). Wyższe wartości NDVI reprezentują

większy wigor, zdolność do fotosyntezy i biomasę roślin. We wskaźniku NDVI pomijane

jest tło glebowe, co może ograniczać wiarygodność opisu biomasy w sytuacji niewiel-

kiego zwarcia szaty roślinnej i wysokiego albedo gleb.

Negatywny wpływ tła glebowego można zniwelować przy zastosowaniu wskaźnika

roślinnego znanego pod akronimem SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index; wzór 2.23)

(Huete, 1988), obliczanego na podstawie tych samych zakresów spektralnych jak przy

NDVI, jednak z dodatkowym parametrem ( L) przyjmującym wartości z przedziału 0–1

(najczęściej 0,5).

(1 L)( NIR R)

SAVI

(2.23)

NIR R L

Wskaźnik NDVI słabiej reaguje na zmiany biomasy w późniejszych fazach jej wzro-

stu, stąd do szacowania zielonej biomasy przy dużym zagęszczeniu roślinności stoso-

wany jest często wskaźnik VI (2.16). Bazuje on na założeniu, że zielona biomasa roślin

odbija względnie więcej promieniowania w zakresie bardzo bliskiej podczerwieni (NIR)

niż w zakresie czerwonym (R), a wraz z przyrostem biomasy stosunek NIR/R rośnie.

Wskaźnik ten jest z kolei mało przydatny do opisu biomasy przy pokryciu gleby roślin-

nością poniżej 50%. W takich sytuacjach stosowany bywa też wskaźnik TVI (Transfromed

Vegetation Index) (Borge i Leblanc, 2001) uwzględniający zarówno zwartość chlorofilu,

jak i biomasę roślin. Obliczany jest on na podstawie odbicia w trzech kanałach spektral-

nych (zielonym, czerwonym i bliskiej podczerwieni) jako obszar trójkąta definiowanego

przez maksimum odbicia w zakresie światła zielonego, minimum odbicia w zakresie

światła czerwonego (paśmie absorpcji chlorofilu) i maksimum odbicia w zakresie bli-

91

skiej podczerwieni. W przypadku korzystania z obrazów Sentinel-2 wskaźnik TVI można obliczyć ze wzoru 2.24. Należy zwrócić uwagę, że wskaźnik ten zawiera kanały o różnej

rozdzielczości przestrzennej, które muszą zostać poddane przepróbkowaniu (ang. re-

sampling) w celu użycia takiego samego rozmiaru piksela obrazu. Wykonywanie opera-

cji algebraicznych jest możliwe na macierzach o takich samych rozmiarach, takiej samej

liczbie wierszy i kolumn.

TVI L 120( Band 6 Band 3) 200( Band 4 Band 3) (2.24)

gdzie:

Band3 – skalibrowany współczynnik odbicia z kanału zielonego Green (np. Sentinel-2

jako produkt poziomu L2: kanał 3 środek zakresu 560 nm; GSD 10 m),

Band4 – skalibrowany współczynnik odbicia w kanale czerwonym Red (np. Sentinel-2

jako produkt poziomu L2: kanał 4; GSD 10 m; zakres 650–680 nm; środek zakresu 665 nm)

Band6 – skalibrowany współczynnik odbicia z kanału RedEdge (np. Sentinel-2: kanał

6 jako produkt poziomu L2: środek zakresu 740 nm; GSD 20 m),

Band8 – skalibrowany współczynnik odbicia w zakresie bliskiej podczerwieni NIR

(np. Sentinel-2 jako produkt poziomu L2: kanał nr 8; GSD 10 m; zakresu 785–899 nm;

środek zakresu 842 nm),

L – współczynnik uwzględniający wpływ tła glebowego (0,5).

Zarówno absorpcja światła przez chlorofil powodująca spadek odbicia w zakresie

czerwonym (R), jak i obfitość tkanki liści powodująca zwiększenie odbicia w zakresie

bliskiej podczerwieni (NIR), zwiększa całkowitą powierzchnię trójkąta, a tym samym

wartość wskaźnika TVI.

Do oceny stanu uwilgotnienia stosowany jest natomiast znormalizowany różnicowy

wskaźnik wody NDWI (wzór 2.25), będący uszczegółowieniem wzoru 2.21, informujący

o stanie (zmianach) zawartości wody (absorpcja w zakresie promieniowania SWIR)

i miękiszu gąbczastego w tkance roślinnej (NIR). Na wielkość NDWI wpływa wysuszenie

i więdnięcie roślinności, dzięki czemu jest on bardziej czułym wskaźnikiem monitoro-

wania suszy niż NDVI.

Band 8 A Band 12

NDWI

(2.25)

Band 8 A Band 12

gdzie:

Band8A – skalibrowany współczynnik odbicia w zakresie bardzo bliskiej podczerwieni

– kanał 8A Sentinel-2 (GSD 20 m; wartość zakresu 855–875 nm; środek zakresu 865 nm),

Band12 – skalibrowany współczynnik odbicia w zakresie podczerwieni – kanał 12

Sentinel-2 (GSD 20 m; wartość zakresu 2100–2280 nm; środek zakresu 2190 nm).

Stan suszy fizjologicznej zwykle występuje przy spełnieniu warunku przez wskaź-

niki: NDVI < 0,5 oraz NDWI < 0,3 (Gu i in., 2007). Intensywność suszy wyznaczyć można

również na podstawie wartości progowych zaproponowanych przez Gulacsi i Kovacs

(2015; tabela 2.7).

Informacje o stanie energetycznym (potencjale) wody w komórkach roślin i gle-

bie przedstawia z kolei znormalizowany wskaźnik wody NWI (Normalised Water

Index) (Prasad i in., 2007), którego wartość wzrasta wraz z nasileniem stresu wodnego

i informuje o potencjalnej redukcji plonu.

92

Tabela 2.7. Klasyfikacja wskaźnika NDWI na potrzeby monitoringu suszy

NDWI

Klasa stanu suszy

> 0,4

Brak suszy

0,3–0,4

Lekko sucho

0,2–0,3

Umiarkowanie sucho

0,0–0,2

Bardzo sucho

< 0

Ekstremalnie sucho

Do diagnostyki stanu suszy stosowany jest także znormalizowany różnicowy wskaź-

nik suszy NDDI (Normalised Difference Drought Index) (Gu i in., 2007), którego wartość

wzrasta wraz z nasileniem zjawiska suszy rolniczej, przy założeniu minimalnych kryte-

riów suszy NDVI < 0,5 oraz NDWI < 0,3 stan suszy wystąpi przy NDDI > 0,25.

Band 9 Band 8 A

NWI

(2.26)

Band 9 Band 8 A

gdzie:

Band8A – skalibrowany współczynnik odbicia w kanale 8A Sentinel-2 (GSD 20 m;

wartość zakresu 855–875 nm; środek zakresu 865 nm),

Band9 – skalibrowany współczynnik odbicia w kanale 9 Sentinel-2 (GSD 60 m; war-

tość zakresu 925–965 nm; środek zakresu 945 nm).

NDVI NDWI

NDDI

(2.27)

NDVI NDWI

gdzie:

NDVI – znormalizowany różnicowy wskaźnik roślinności,

NDWI – znormalizowany różnicowy wskaźnik wody.

Omówione powyżej wskaźniki są często wykorzystywane w teledetekcji z uwagi

na nieskomplikowane formuły algebraiczne i w związku z tym łatwość ich praktycznej

implementacji. Poza tym w większości przypadków mają postać funkcji normalizują-

cej, usuwającej wpływ warunków oświetlenia (pory roku i położenia geograficznego),

przez co umożliwiają przybliżone wieloczasowe analizy porównawcze. Przed oblicze-

niem wskaźników zaleca się jednak wykonanie korekcji radiometrycznej. Ponadto nale-

ży zwrócić uwagę, że obliczenie wskaźników jest możliwe tylko w przypadku obrazów

o takim samym rozmiarze piksela.

2.3. Klasyfikacja obrazów satelitarnych

Beata Hejmanowska

Każdego dnia rejestrowane są ogromne ilości danych teledetekcyjnych, które wy-

magają ciągłych przetworzeń, aby je zanalizować. Na przykład jeden kanał obrazu Sen-

tinel-2 w rozdzielczości terenowej GSD 10 m zapisywany jest jako macierz ok. 11 000

linii oraz 11 000 wierszy, co oznacza rejestrowanie sygnału przy wykorzystaniu 121 mln

93

pikseli. Jednorazowo sensor Sentinel-2 rejestruje aż 13 kanałów spektralnych, ale choć nie wszystkie w najwyższej rozdzielczości (10 m GSD), to i tak pojedynczy wielospektralny obraz zajmuje ok. 1,1 GB (scena (ang. tile, granule) o rozmiarze 100 km × 100 km).

W ciągu jednego tygodnia, przy dobrej, bezchmurnej pogodzie, dla powyżej wspo-

mnianej misji Sentinel-2 dysponujemy dwoma lub trzema zobrazowaniami tego same-

go obszaru. Analiza takiej ilości danych jest dużym wyzwaniem zarówno dla sprzętu

(przestrzenie dyskowe, procesory), jak i dla samego oprogramowania. W obecnych

czasach nie tylko obrazy teledetekcyjne stanowią poważne wyzwanie dla analityków,

ponieważ w wielu dziedzinach pojawiła się konieczność przetwarzania dużych ilości

danych, co powodowało różne problemy i doprowadziło do powstania pojęcia: Big

Data. Pozyskiwanie informacji z danych odbywa się z wykorzystaniem różnych technik,

a proces ten nazywany jest eksploracją danych lub zamiennie ekstrakcją danych, czyli

w zasadzie „wydobywaniem” danych. Nauka o danych (ang. data science) jest pojęciem

ogólnym, z pewnością multidyscyplinarnym i jest częścią odkrywania wiedzy w bazach

danych (ang. Knowledge Discovery in Databases, KDD). Obejmuje ono różne, przenika-

jące się wzajemnie, a czasem zwierające się w sobie podejścia i metody, takie jak: bazy

danych, wizualizacje, statystykę, rozpoznawanie wzorców, neuro-obliczenia, maszyno-

we uczenie (ang . Machine Learning, ML), sztuczną inteligencję (ang. Artificial Intel igence, AI), czy eksplorację danych (ang. Data Mining).

W teledetekcji danymi są liczby zapisane w macierzach, odpowiadające jasnościom

pikseli ( DN). Wydobywanie informacji zawsze polega na jakiejś klasyfikacji obrazu i wła-

śnie różnym metodom klasyfikacji obrazów poświęcone zostały poniższe podrozdziały.

Do procesu pozyskiwania informacji z obrazów, poza informacją spektralną, mogą być

dołączane również inne dane, np. numeryczny model terenu lub dane kontekstowe wy-

korzystywane w klasyfikacji obiektowej GEOBIA (omówione w końcowym podrozdziale).

Obraz przedstawiający powierzchnię Ziemi może zostać poddany klasyfikacji, rozu-

mianej ogólnie jako procedura transformacji informacji zawartej w obrazie na informa-

cję zrozumiałą przez użytkownika (często niebędącego specjalistą). W wyniku klasyfi-

kacji musimy uzyskać informację jednoznaczną, tzn. niewymagającą interpretacji. Idea

klasyfikacji polega na tym, że jest to procedura przypisania piksela lub grupy pikseli,

w przypadku klasyfikacji obiektowej, do klasy. Klasyfikację można przeprowadzić ma-

nualnie, opierając się na wizualnej interpretacji obrazu, tzw. fotointerpretacji, wykorzy-

stując cechy fotointerpretacyjne obrazu i obiektów (rozdział 2.2.1), automatycznie na

podstawie analizy skupień, na podstawie wzorców lub wykorzystując proste modele

regresji pozwalające np. na obliczanie mapy rozkładu chlorofilu w wodzie na podsta-

wie indeksu wody. Pozyskiwanie informacji z wykorzystaniem teledetekcji może być

bardziej złożone, jeśli wykorzystamy do tego celu model fizyczny jakiegoś zjawiska np.

model SVAT (Soil Vegetation Afmosphere Transfer), w którym oprócz danych satelitar-

nych używa się szeregu innych danych.

Ogólnie rzecz biorąc, wszystkie metody klasyfikacji obrazu można podzielić na dwie

grupy. Jedna z nich obejmuje metody przetwarzania tylko informacji znajdujących się

na obrazie, co nie oznacza, że nie korzystamy z dodatkowej wiedzy na temat obiek-

tów czy zjawisk będących przedmiotem analiz. Druga grupa metod zawiera bardziej

złożone procedury klasyfikacyjne, które w trakcie przetwarzania danych obrazowych

wykorzystują inne dane. Do zestawu danych obrazowych można dodać inne nieobra-

zowe warstwy rastrowe, np. NMT, obraz temperatur, rastrową mapę glebową itd. In-

nym przykładem bardziej złożonej klasyfikacji niepikselowej jest klasyfikacja obiekto-

wa. W pierwszej części tego podrozdziału zostanie omówiona klasyfikacja pikselowa,

94

w której klasyfikacji podlegają wartości jasności pikseli zapisane w postaci zestawu macierzy (liczba macierzy odpowiada liczbie kanałów wybranych do klasyfikacji).

Analizując histogram obrazu (ryc. 2.27) można zauważyć, że niektórych wartości pikseli jest na obrazie więcej, a niektórych mniej, oraz że tworzą one grupy (piki pojawiają-

ce się w histogramie, spowodowane występowaniem większej liczby pikseli w danym

przedziale jasności, w porównaniu z innymi wartościami jasności pikseli, zaznaczono na

czerwono). Klasyfikację obrazu można przeprowadzić dzieląc histogram na klasy przez

przyporządkowanie pikseli do poszczególnych przedziałów klas. Klasyfikacja przepro-

wadzona w ten sposób, często nazywana progowaniem (ang. treshholding), pozwala w stosunkowo łatwy sposób wydobyć pewne informacje, np. wydzielić klasę woda lub

chmury (ryc. 2.28).

Jeśli dysponujemy większą liczbą klas, to możemy sporządzić wykres dwuwy-

miarowy (ang. scatter plot), na którym na jednej osi znajdują się wartości pikseli (DN) w jednym kanale (np. Red), a na drugiej odpowiadające im wartości jasności piksela

w drugim kanale (np. NIR). Przy okazji można zauważyć korelacje pomiędzy kanałami;

najbardziej skorelowane są ze sobą kanały widzialne (RGB) (przykładowo Seninel-2 ka-

nał 3 i 4, ryc. 2.29), a mniejsza korelacja występuje pomiędzy kanałami w zakresie widzialnym i podczerwonym (przykładowo Sentinel-2: kanały: 4 i 8, ryc. 2.30). Podobne wykresy można sporządzić i zwizualizować w postaci 3D, wybierając dowolny zestaw

trzech kanałów. W przypadku większej liczby kanałów można sobie jedynie wyobrazić

taki wykres, np. w 10 wymiarach, biorąc pod uwagę wszystkie kanały obrazu Sentinel-2

o rozdzielczości 10 i 20 m GSD.

Parametrami statystycznymi, które można obliczyć dla poszczególnych kanałów

jest wartość średnia jasności i odchylenie standardowe. Informacje te można rozsze-

rzyć, obliczając kowariancję miedzy kanałami i tworząc macierz wariancyjno-kowarian-

cyjną, w której na przekątnej znajduje się wariancja (kwadrat odchylenia standardo-

wego) w poszczególnych kanałach, a poza przekątną kowariancje pomiędzy kanałami.

Macierz ta może mieć też postać korelacji, gdzie na przekątnej znajdują się wartości

korelacji kanałów samych ze sobą, czyli wartość 1,0, a poza przekątną korelacje pomię-

dzy poszczególnymi kanałami.

Analiza macierzy wariancyjno-kowariancyjnej pozwala na stwierdzenie, w jakim

stopniu obrazy są ze sobą skorelowane, a tym samym ewentualnie na podjęcie decyzji

o zredukowaniu liczby kanałów przed przystąpieniem do właściwej klasyfikacji. Zredu-

kowanie liczby kanałów może przyspieszyć proces klasyfikacji, szczególnie jeśli mamy

do czynienia z Big Data, czyli obrazami hiperspektralnymi lub przetwarzaniem obrazów

na dużych obszarach. Dekorelację obrazów można przeprowadzić różnymi metodami

np. głównych składowych (ang. Principal Component Analysis, PCA ) czy liniowej analizy dyskryminacyjnej (ang. Linear Discriminat Analysis, LDA).

Etapy analizy wstępnej obrazu, rozciągania kontrastu, tworzenia kompozycji barw-

nych, progowania i dekorelacji poprzedzają proces właściwej klasyfikacji obrazu, które-

go celem jest wydobycie z obrazu maksymalnie dużej liczby informacji z wykorzysta-

niem mniej lub bardziej zautomatyzowanego podejścia.

Metody automatycznej klasyfikacji obrazów można podzielić na dwie grupy, tj. na

klasyfikację nienadzorowaną (ang. usnupervised) i nadzorowaną (ang. supervised).

W klasyfikacji nienadzorowanej algorytm na podstawie analizy statystycznej jasności

pikseli obrazu grupuje piksele w klasy. W metodzie klasyfikacji nadzorowanej użytkow-

nik wskazuje tzw. pola treningowe (ang. training sites), które są wykorzystywane do

tworzenia wzorców klas.

95

Ryc. 2.27. Przykładowy histogram obrazu (Sentinel-2, kanał 8)

Ryc. 2.28. Wynik prostej klasyfikacji obrazu metodą progowania, czyli wybrania z obrazu tylko

interesujących wartości współczynnika odbicia

a) niskie wartości – woda i cienie od chmur; b) wysokie wartości – chmury

Ryc. 2.29. Wykres przedstawiający rozkład pikseli: na osi odciętych DN z kanału zielonego (B03) Sentinel-2, na osi rzędnych z kanału czerwonego (B04) Sentinel-2

96

Ryc. 2.30. Wykres przedstawiający rozkład pikseli: na osi odciętych DN z kanału czerwonego

(B04) Sentinel-2, na osi rzędnych z kanału bliskiej podczerwieni (B08) Sentinel-2

2.3.1. Klasyfikacja nienadzorowana

Klasyfikacja nienadzorowana polega na automatycznym podzieleniu pikseli na kla-

sy. Najbardziej znanymi algorytmami tego typu klasyfikacji jest metoda k-średnich

(ang. k-means). Klasyfikacja k-średnich przebiega następująco: początkowo środki klas, nazywanych w tej metodzie klastrami, są przypadkowo rozmieszczane w przestrzeni danych,

następnie iteracyjnie przypisuje się piksele do klas przy użyciu techniki minimalnej odle-

głości. Odległość jest obliczana w jednostkach jasności obrazu (DN), podobnie jak współ-

rzędne piksela czy środka klasy. W każdej iteracji obliczana jest średnia w klasach i ponow-

nie klasyfikuje się piksele w odniesieniu do nowego położenia środków klas. Proces ten

trwa, dopóki liczba pikseli w każdej klasie nie zmieni się o mniej niż wynosi podana wartość

progowa lub osiągnięta zostanie maksymalna liczba iteracji. Liczba klastrów w metodzie

ISODATA może się zmieniać, podczas kiedy w metodzie k-średnich jest ustalona a priori.

Przykład działania algorytmu k-średnich zaprezentowano na rysunku (ryc. 2.31). U góry widoczne są początkowe położenia środków klastrów, a u dołu końcowe, kolorami zaznaczono poszczególne klastry. Prezentowany przypadek jest najprostszy, ponieważ klasyfi-

kacji poddane zostały naturalne, widoczne gołym okiem skupiska, chociaż nie zawsze wy-

nik automatycznej klasyfikacji pokrywa się z naszym wynikiem klasyfikacji wizualnej. Nie

zawsze podział na klasy jest tak jednoznaczny, co ilustruje przykład, w którym nie wystę-

pują naturalne skupiska (ryc. 2.32). Ograniczeniem metody k-średnich jest również kształt klas, co zostało zilustrowane na rysunku (ryc. 2.32, z prawej). Wydzielone przez algorytm k-średnich klasy, zaznaczone w różnych kolorach, odbiegają całkowicie od klas, które użytkownik wydzieliłby przez interpretację wizualną.

Przykładowy wynik klasyfikacji obrazu Sentinel-2 (ryc. 2.33), przy założeniu sześciu klas, zamieszczono na rysunku (ryc. 2.34). Klasyfikacja nienadzorowana przypisuje piksele do klas, bazując na naturalnych skupiskach, bez żadnych informacji na temat rzeczywistego

pokrycia terenu. Dlatego zawsze po wykonaniu klasyfikacji trzeba dokonać interpretacji

wizualnej utworzonych klas i przypisać je do danego pokrycia terenu. Bardzo często w jed-

nej klasie mogą występować obiekty w rzeczywistości różne, jak np. grunt rolny pozbawio-

ny roślinności oraz obiekty antropogeniczne, jak np. dachy budynków.

97

Ryc. 2.31. Przykład działania algorytmu k-means: u góry – początkowe położenia środków klas, u dołu – wynik końcowy, klasy oznaczono kolorami (źródło: imProc, 2020)

Ryc. 2.32. Przykład działania algorytmu k-means na danych, które nie mają naturalnych skupisk (a) oraz mających wyraźne klasy, których nie da się wydobyć metodą k-means (b)

(źródło: imProc, 2020)

Ryc. 2.33. Fragment zobrazowania satelity Sentinel-2: kompozycja w barwach naturalnych

(źródło: imProc, 2020)

98

Ryc. 2.34. Wynik klasyfikacji k-means: woda – kolor granatowy, lasy – kolor niebiesko-zielony, gleby – brązowy, roślinność trawiasta – zielony, grunt odkryty lub elementy antropogeniczne

o bardzo wysokim współczynniku odbicia (bardzo jasne) – biały (źródło: imProc, 2020)

Metody nienadzorowane są w teledetekcji wykorzystywane z reguły w początko-

wej fazie pozyskiwania informacji z obrazów. Zgodnie z przyjętą regułą dostarczają one

w prosty i szybki sposób obiektywnych informacji o naturalnie występujących w ob-

razie klastrach, skupiskach pikseli czyli pikselach charakteryzujących się podobnymi

właściwościami. Niestety, poszczególne klastry zawierają często obiekty z różnych klas

zdefiniowanych przez użytkownika, a jedna klasa może zawierać się w kilku klastrach

(np. drzewostan mieszany składający się z drzew liściastych oraz iglastych). Przypisanie

klastrów do klas w metodzie k-średnich nie zawsze jest proste i praktycznie ogranicza

się do podstawowych typów pokrycia terenu.

Niedoskonałość tego typu klasyfikacji obrazów powoduje, że często wykorzystuje

się metody nadzorowane, które we wstępnej fazie wymagają zdefiniowania wzorców,

czyli wyboru homogenicznych dla danej klasy pól treningowych.

Poniżej omówiono wybrane algorytmy najczęściej wykorzystywane w teledetekcji

satelitarnej, które są zaimplementowane w różnych programach (np. SNAP bądź jako

wtyczki rozszerzające funkcjonalność QGIS).

2.3.2. Klasyfikacja nadzorowana

Klasyfikacja nadzorowana polega w pierwszej fazie na wybraniu na obrazie tzw. pól

treningowych, na podstawie których tworzone są wzorce klas, tj. podobnie jak w me-

todzie nienadzorowanej środki i zakresy klas. Dla pól treningowych liczone są szczegó-

łowe statystyki obrazu (np. wartości DN: średnia, minimalna, maksymalna, odchylenia

standardowego, wariancja). W następnym etapie następuje przypisanie pikseli do zde-

finiowanych przez użytkownika klas (np. las, woda, zabudowa) za pomocą różnych al-

99

gorytmów klasyfikacyjnych. Proces ten nazywany jest klasyfikacją nadzorowaną, ponieważ użytkownik w pełni nadzoruje cały proces. Ewentualna edycja pól treningowych,

czy zmiana parametrów algorytmu odbywa się w wyniku ingerencji operatora i pod

jego nadzorem. Ostatnim etapem jest analiza wiarygodności klasyfikacji, którą przepro-

wadza się, wykorzystując podobny do pól treningowych, ale niezależnie od nich wyzna-

czony, zestaw pól testowych (nazywanych też polami kontrolnymi, ang. control plots).

W większości programów z zakresu teledetekcji (ENVI, PCI, QGIS i innych) proces

klasyfikacji jest wyraźnie oddzielony od analizy dokładności klasyfikacji (ang. Quallity

Assessment, QA). W podejściu wykorzystującym stosunkowo nowe metody klasyfikacyj-

ne obrazów oparte o maszynowe uczenie (ML), mamy do czynienia z pewną modyfi-

kacją podejścia do analizy dokładności klasyfikacji (więcej szczegółów można znaleźć

w podrozdziale 2.3.4.). Mianowicie z odpowiednio dużego zestawu pól treningowych

wybierany jest zestaw danych uczących i zestaw danych testowych, na których spraw-

dzana jest efektywność (dokładność) uczenia. Przykład takiego podejścia można zna-

leźć w oprogramowaniu SNAP, w którym zaimplementowano go do wszystkich metod

klasyfikacji. Metoda ta nie jest równoważna z podejściem tradycyjnym, bazującym na

wykorzystaniu do uczenia wszystkich pikseli z pól treningowych i wykonaniu analizy

dokładności (QA) na wszystkich pikselach z zestawu pól kontrolnych (testowych). Po-

nadto należy zauważyć, że w programie SNAP (czy innych programach wykorzystują-

cych klasyfikację bazującą na nowoczesnych metodach ML) nawet nie da się przepro-

wadzić analizy dokładności w sposób tradycyjny. W tym celu zalecane jest np. skorzy-

stanie np. z wtyczki SCP QGIS.

Jak już wspomniano powyżej, klasyfikacja obrazów jest procesem składającym się

z kilku etapów. W pierwszym etapie wybierane są pola treningowe dla każdej z klas,

a następnie obliczane są parametry statystyczne. Parametry te są wykorzystywane

w procesie wyznaczenia wzorców, w trakcie którego można ponadto analizować histo-

gramy, a w celu sprawdzenia separatywności klas – wykresy międzykanałowe (podob-

ne do przedstawionych na rycinach 2.29 oraz 2.30).

Po utworzeniu wzorców klas następuje proces klasyfikacji, czyli przypisania pikseli

obrazu do zdefiniowanych klas z wykorzystaniem wybranej metody (klasyfikatora).

2.3.2.1. Metody stosowane w klasyfikacji nadzorowanej

W teledetekcji od wielu lat do klasyfikacji nadzorowanej stosuje się następujące

algorytmy: metodę równoległościanów, minimalnej odległości i maksymalnego praw-

dopodobieństwa. Stosunkowo nowymi metodami wykorzystywanymi do klasyfikacji

obrazu są: lasy losowe, wektory nośne oraz głębokie uczenie.

Metoda równoległościanów

Metoda równoległościanów (ang. Parallelepiped) to klasyfikator obrazów wielospek-

tralnych, który analizuje wartości jasności pikseli (DN) pól treningowych, wyznaczając

wartość maksymalną i minimalną dla każdego wzorca. Piksel zostaje przyporządkowa-

ny do danej klasy, jeśli jego wartość jasności mieści się w wyznaczonym przedziale. Me-

toda ta jest mało skuteczna, ale nie wymaga dużej ilości obliczeń i nadaje się do klasyfi-

kacji obiektów o bardzo dużych kontrastach DN (np. klasyfikacja chmur na tle oceanu) .

100

Metoda najmniejszej odległości

Metoda najmniejszej odległości (ang. Minimum Distance Classification, MDC) to tech-

nika klasyfikacyjna, w której obliczane są średnie wartości jasności pikseli dla poszcze-

gólnych wzorców. Następnie w przestrzeni euklidesowej sprawdzana jest odległość

badanego piksela do wartości średniej danego wzorca klasy. Piksel zostaje przyporząd-

kowany do klasy, dla której odległość euklidesowa jest najmniejsza.

Metoda odległości Mahalanobisa

Metoda odległości Mahalanobisa (ang. Mahalanobis Distance Classification) jest

uogólnieniem metody najmniejszej odległości (MDC), w której miara odległości jest

niejako skalowana odchyleniem standardowym w kanałach i uwzględnia również kore-

lację pomiędzy kanałami spektralnymi.

Metoda największego prawdopodobieństwa

Metoda największego prawdopodobieństwa (ang. Maximum Likelihood Classifica-

tion, MLC) to metoda oparta na obliczeniu prawdopodobieństwa przynależności każ-

dego piksela do określonej klasy. Piksel zostaje przyporządkowany do klasy, dla której

prawdopodobieństwo przynależności jest największe. W metodzie zakłada się, że staty-

styki wzorców, używane do obliczenia wartości prawdopodobieństwa przynależności

do danej klasy, mają rozkład normalny. Metoda dostarcza najdokładniejsze wyniki spo-

śród wymienionych metod, ale jest najbardziej wymagająca obliczeniowo.

Dla lepszego zrozumienia wyżej wymienionych algorytmów klasyfikacji nadzoro-

wanej wykonano klasyfikację obrazu satelitarnego w celu wydzielenia upraw rolni-

czych. Na rysunkach (ryc. 2.35) przedstawiono kompozycję w barwach zafałszowanych FCC z naniesionymi polami treningowymi, z których w oprogramowaniu SNAP wybranych zostało losowo 5000 pikseli treningowych i 5000 testowych. Wyniki klasyfikacji

nadzorowanej metodą największego prawdopodobieństwa (MLC) i metodą najmniej-

szej odległości (MDC) zamieszczono na rysunku (ryc. 2.35b i d). Oprogramowanie SNAP

oprócz wyniku klasyfikacji dostarcza informacji na temat dokładności produktu finalne-

go w pikselach testowych.

Z raportu wykonanej przykładowo klasyfikacji obrazu można odczytać procent

poprawnie sklasyfikowanych pikseli, który w przypadku metody MLC wynosi 84,5%,

a algorytmu MDL tylko 40,7%. Program SNAP pozwala także na utworzenie obrazu roz-

kładu przestrzennego dokładności klasyfikacji, który został przedstawiony na rysunku

(ryc. 2.35c), na którym kolorem białym zaznaczone są piksele o dokładności klasyfikacji powyżej 90%. Wykorzystując oprogramowanie SNAP, należy zwracać uwagę na liczbę

i wielkość pól treningowych, związaną z tym całkowitą liczbę pikseli przypadającą na

pola treningowe oraz liczbę pikseli przyjętą do uczenia. Bardzo ważna jest homoge-

niczność pól treningowych. Parametry te bowiem determinują wiarygodność klasyfika-

cji, a wyniki analizy dokładności (QA) mogą znacząco się różnić w porównaniu do wyni-

ków uzyskiwanych w innym oprogramowaniu, nawet przy wykorzystaniu tych samych

metod klasyfikacji i identycznych pól treningowych.

101

Ryc. 2.35. Kompozycja FCC wraz z polami treningowymi (a), wynik klasyfikacji MLC (b), poziom

ufności na podstawie danych treningowych (c), na biało wartości powyżej 0,9 – 84,5%

poprawnie przypisanych do wzorców klas, wynik klasyfikacji MDC (d) – 40,7% pikseli poprawnie

przypisanych do klas

102

Analizując wyniki badań dotyczących klasyfikacji obrazów teledetekcyjnych publi-

kowane w ostatnich dwóch latach, można zaobserwować tendencję wykorzystania do

klasyfikacji obrazów bardziej zaawansowanych metod np. lasy losowe (ang. Random

Forest, RF), wektory nośne (ang. Support Vector Machine, SVM) oraz głębokie uczenie (ang. Deap Learning, DL). Warto przytoczyć wyniki analiz porównawczych prowadzonych w tym zakresie, przedstawione wraz z kodem źródłowym w R, w podręczniku Tu-

torial ML RS (2020).

W dalszej części podrozdziału szerzej zaprezentowano wybrane bardziej zaawanso-

wane metody w kontekście praktycznego ich zastosowania w klasyfikacji zobrazowań

satelitarnych.

Jedną z metod, która pozwala na klasyfikację danych, z którymi ma problem metoda

k-średnich (ich rozkład w dziedzinie DN przypomina pierścienie) jest metoda wektorów

nośnych (SVM).

Żeby poprawnie sklasyfikować ten przypadek ryc. 2.32 lub przypadek na ryc. 2.36

potrzebna jest definicja granicy pomiędzy klasami w sposób bardziej skomplikowany

niż za pomocą linii.

Ryc. 2.36. Przykład działania metody SVM (StatSoft, 2020)

Metoda wektorów nośnych

Idea wektorów nośnych (ang. Support Vector Machine, SVM) polega na tworzeniu linii

podziału z wykorzystaniem tzw. hiperpłaszczyzn, a następnie transformacji oryginal-

nych danych do postaci separatywnych zbiorów. Biały element (ryc. 2.36) ma zostać przydzielony do klasy i za pomocą linii prostej nie można tego przeprowadzić na oryginalnych danych. Rozwiązaniem może być znalezienie linii podziału niebędącej linią

prostą, która w sposób właściwy rozdzieli oba zbiory (ryc. 2.36 z lewej).

Metoda lasów losowych

Lasy losowe (ang. Random Forest, RF) to jeden z najbardziej skutecznych algoryt-

mów stochastycznych, który wywodzi się z drzew decyzyjnych i ma na celu eliminację

ich ograniczeń. Podstawą algorytmu jest założenie, że „większość ma zawsze rację”. Al-

gorytm trenuje co najmniej kilkadziesiąt drzew zbudowanych na podstawie losowo wy-

branej części zmiennych, a ostateczny wynik podejmowany jest na podstawie głosowa-

nia na podstawie wyników wszystkich drzew. Minimalizuje to wpływ nieoptymalnych

podziałów na początku każdego drzewa. Algorytm jest w pełni losowy, a każde kolejne

drzewo jest niezależne od poprzednich.

103

Uczenie głębokie

Uczenie głębokie – sieci splotowe (ang. Deep Learning – convolution neural networks,

DL) opierają się na wielowarstwowym modelu sieci neuronowych, gdzie dla każdej ko-

lejnej warstwy wydobywa się cechy wyższego rzędu przy pomocy algorytmów splo-

towych (większość filtrów stosowanych w teledetekcji). Stosowane jest głównie dla

danych uporządkowanych jak widma (1D), obrazy (2D) czy woksele (piksele typu 3D).

2.3.2.2. Proces tworzenia zbioru uczącego

Jarosław Jasiewicz

Rozmiar zbioru uczącego powinien być dostosowany do możliwości obliczenio-

wych sprzętu komputerowego i powinien obejmować od kilku tysięcy do miliona pik-

seli. Zbiór powinien być reprezentatywny, tj. obejmować proporcjonalnie wszystkie

klasy. W przypadku, gdy dane obejmują więcej niż jedną scenę satelitarną, należy za-

dbać o wyrównanie zasięgów wartości w poszczególnych kanałach i rozłożenie zbioru

treningowego na wszystkie sceny. Błędem jest trenowanie zbioru tylko na jednej scenie

i przenoszenie klasyfikatora (algorytmu) na pozostałe analizowane dziesiątki, setki czy

tysiące scen satelitarnych.

W przypadku stosowania klasyfikacji nienadzorowanej należy sprawdzić, czy sto-

sowane algorytmy grupujące pozwalają na wytrenowanie klasyfikatora na mniejszym

zbiorze danych, a następnie zastosować taki klasyfikator na cały planowany zbiór da-

nych. Zarówno budowanie zbiorów treningowych, jak i interpretacja wyników gru-

powania może – i powinna – być wspomagana wizualną oceną wyników pracy kla-

syfikatora. Dane teledetekcyjne są często ze sobą skorelowane. W celu uproszczenia

obliczeń oraz osłabienia wpływu zmiennych o małej istotności, dokonuje się redukcji

wymiarowości albo przez analizę składowych głównych (PCA), albo przez ocenę waż-

ności poszczególnych zmiennych, czyli wielokrotne losowanie podgrup zmiennych

(ang. bootstrap) i badanie ich wpływu na ostateczną wydajność klasyfikatora.

Trening klasyfikatora

Ważnym aspektem procesu uczenia maszynowego jest optymalizacja parametrów

modelu. Proces ten wykonujemy iteracyjnie przez wielokrotne trenowanie algorytmu

i walidację wyników dla różnych wartości parametrów (hiperparametrów) klasyfikatora

i tzw. regresora. Proces optymalizacji parametrów kończy się, gdy otrzymany zbiór pa-

rametrów prowadzi do najmniejszego błędu predykcji (ryc. 2.37).

Zarządzanie wartościami pustymi

Kolejną specyficzną cechą procesu uczenia maszynowego danych teledetekcyjnych

jest zarządzanie wartościami pustymi (ang. NoData). Dane teledetekcyjne są uporząd-

kowane w formie macierzy, niemniej jednak w obrębie danych znajdują się pustki wyni-

kające z braku pomiaru lub są wymuszone (np. chmury). Większość algorytmów klasy-

fikacyjnych i regresyjnych wymaga wcześniejszego usunięcia wartości pustych. Należy

to zrobić przy pomocy maskowania wartości pustych, tak aby po zakończeniu procesu

predykcji odtworzyć oryginalną strukturę przestrzenną danych. Niektóre metody, np.

lasy losowe (RF), pozwalają uwzględniać w procesie klasyfikacji puste wartości.

104

Ryc. 2.37. Standardowa procedura uczenia maszynowego z wykorzystaniem pakietu xgboost

i minimalizacją błędu klasyfikatora

2.3.2.3. Przykład klasyfikacji metodami ML w SNAP

Beata Hejmanowska

W powyższym podrozdziale na rysunku (ryc. 2.35) zostały przedstawione przykładowe wyniki klasyfikacji metodami klasycznymi (MLC i MDC). Dla porównania, dla tego

samego obrazu i tych samych pól treningowych, wykonano klasyfikację k-średnich oraz

RF, których wyniki wraz z poziomem ufności dla RF znajdują się na rysunku (ryc. 2.38).

W metodzie RF uzyskano całkowitą dokładność równą 91,3%, czyli wyższą niż poprzed-

nio, która dla przypomnienia w metodzie MLC wynosiła 84,5% a w metodzie MDC –

40,7%. Należy jednak zwrócić uwagę na stosunkowo małą liczbę pikseli z poziomem

ufności powyżej 0,9 (por. ryc. 2.35c i 2.38c).

105

Ryc. 2.38. Wyniki klasyfikacji metodami ML: a) wynik klasyfikacji k-średnich, b) wynik klasyfikacji RF, c) poziom ufności RF (na biało piksele o poprawności klasyfikacji powyżej 90%)

Porównanie metod uczenia maszynowego (ML) na potrzeby klasyfikacji map

użytkowania/pokrycia terenu (LULC) można znaleźć w publikacji (Abdi, 2020), w któ-

rej autor porównuje cztery metody ML: lasy losowe (RF), wektory nośne (SVM), Extre-

me Gradient boosting i głębokie uczenie, uzyskując dokładność na poziomie około

75% (SVM: 0,758 ±0,017; Extreme Gradient boosting: 0,751 ±0,017; RF: 0,739 ±0,018;

DL: 0,733 ±0,0023).

Powyższe metody klasyfikacji są stosowane z powodzeniem do klasyfikacji wielo-

spektralnych obrazów satelitarnych, które zawierają od kilku do kilkunastu obrazów.

Liczba kanałów z czasem rośnie, nie mówiąc już o tzw. obrazach hiperspektralnych

mających od 20 do 400 kanałów. Jeżeli liczba obrazów rośnie do kilkudziesięciu czy kil-

kuset, krzywe spektralne przypominają krzywe ze spektroradiometrów polowych. Na-

turalnym jest więc zastosowanie w analizach obrazów hiperspektralnych specjalnych

106

metod rozwijanych w innych dziedzinach np. w badaniach chemicznych spektroskopii laboratoryjnej. W związku z tym, że metody te nie są tak znane, jak tradycyjne metody

klasyfikacji, zostały one szerzej omówione w następnym podrozdziale.

2.3.2.4. Metody przeznaczone do klasyfikacji obrazów hiperspektralnych

Ewa Głowienka

Ze względu na dużą liczbę kanałów tradycyjne metody klasyfikacji (np. MLC, MDC)

stosowane dotychczas dla obrazów wielospektralnych (np. Landsat, SPOT, ASTER) nie

przynoszą zadowalających wyników, a wręcz fałszują je (Głowienka, 2014). Standardo-

we metody klasyfikacji obrazowej mogą być wykorzystane dla obrazów hiperspektral-

nych (HS). Jednakże klasyfikacja tymi metodami danych o wysokiej rozdzielczości spek-

tralnej, nie wykorzystuje w pełni głównej zalety obrazów, jaką jest dokładne spektrum

dla każdego piksela.

Metody pozyskiwania informacji tematycznej z danych hiperspektralnych dzielimy

na metody pikselowe i podpikselowe. Obie z nich wymagają jednak stosowania krzy-

wych spektralnych, których liczba jest zależna od obiektów identyfikowanych (klas)

na danym obrazie hiperspektralnym. Krzywe wzorcowe można uzyskać na podstawie

pomiarów spektrometrycznych in situ, pomiaru laboratoryjnego, na podstawie da-

nych obrazowych lub wykorzystując biblioteki krzywych spektralnych udostępniane

np. przez USGS czy JPL.

Kształt i przebieg krzywych spektralnych można analizować w dwojaki sposób:

przez badanie piku absorpcyjnego lub analizując i porównując łagodnie zmieniające

się obszary w ogólnym kształcie krzywych. To rozróżnienie determinuje wybór metody

porównywania krzywych obrazowych z krzywymi referencyjnymi.

Metoda normalizacji krzywych spektralnych ( continuum-removed)

Analiza piku absorpcyjnego wymaga normalizacji krzywej spektralnej przez zasto-

sowanie transformacji spektrum do tzw. continuum (ryc. 2.39). Transformacja ta polega na zidentyfikowaniu wszystkich maksimów lokalnych danego spektrum i poprowadze-niu przez nie stycznej zwanej kontinuum (ang. continuum; Clark i Roush, 1984). Norma-

lizację krzywej tzw. continuum removed uzyskuje się, dzieląc wartości spektralne orygi-nalnej krzywej spektralnej przez wyznaczoną styczną (kontinuum) według wzoru:

R

R

c( , i

’

)

( , i )

(2.28)

R(, i)

gdzie:

R’(λ, i) – wartość odbicia continuum removed dla długości fali

Rc(λ, i) – wartość odbicia continuum dla długości fali

R(λ, i) – wartość odbicia spektrum dla długości fali

Transformacja do kontinuum pozwala na ujednolicenie pozyskanych w różny spo-

sób krzywych spektralnych, a przez to umożliwia ich porównanie przez analizę głębo-

kości pików absorpcyjnych (ryc. 2.39, 2.40).

107

Ryc. 2.39. Krzywa spektralna z wyznaczoną styczną ( continuum) oraz krzywa spektralna

znormalizowana ( continuum removed) (źródło: Harris, 2020 – zmieniony)

Ryc. 2.40. Przykład referencyjnych krzywych spektralnych (a)

oraz krzywych referencyjnych po standaryzacji continuum removed (b)

Poniżej przedstawiono kilka wybranych metod wykorzystywanych w klasyfikacji da-

nych hiperspektralnych.

Spectral Angle Mapping (SAM)

Spectral Angle Mapping (SAM) jest metodą automatycznego porównywania krzy-

wych spektralnych uzyskanych z obrazu z krzywymi bibliotek spektralnych utworzo-

nych na podstawie pomiarów terenowych, pomiarów laboratoryjnych i/lub czystych

spektralnie krzywych obrazowych (tzw. endmembersy; Kruse i in., 1993). Wartości od-

powiedzi spektralnej dla piksela w n-kanałach można potraktować jako współrzędne

wektora w przestrzeni n-wymiarowej (ryc. 2.41). W postaci wektora może również zo-108

stać przedstawiona odpowiedź spektralna wzorca (w). Algorytm SAM oparty jest na po-

równaniu wektorów spektralnych dla każdego piksela (p) analizowanego obrazu z wek-

torami spektralnymi dla obiektów referencyjnych (w). Obliczany jest kąt (α) pomiędzy

tymi wektorami. Ostateczna klasyfikacja następuje po porównaniu obliczonego kąta

z określoną wartością graniczną.

Ryc. 2.41. Metoda SAM – zasada obliczania kąta (α) pomiędzy wektorami wzorca (w) i piksela (p) w przestrzeni n-wymiarowej

Metoda dopasowania krzywych spektralnych

Metoda dopasowania krzywych spektralnych (ang. Spectral Feature Fitting, SFF) to

metoda wykorzystująca normalizację krzywej spektralnej za pomocą metody continu-

um removed. Procedura SFF polega na analizie porównawczej znormalizowanych krzy-

wych: referencyjnej i krzywej z obrazu metodą najmniejszych kwadratów (Clark i in.,

1990). W wyniku działania tej procedury uzyskuje się dwa obrazy: stopnia dopasowania

(ryc. 2.42) i błędu dopasowania. Jasne obszary na obrazie stopnia dopasowania, które jednocześnie są ciemne na obrazie błędu dopasowania, mogą być interpretowane jako

odpowiadające wzorcowi. Wartości stopnia dopasowania są w takim przypadku bliskie

1, a błędy bliskie 0. Występowanie wartości znacznie większych od 1 oznacza zupełnie

rozbieżne charakterystyki wzorca i obrazu.

Ryc. 2.42. Przykład wyniku klasyfikacji metodą Spectral Feature Fitting (SFF) – obrazy

stopnia dopasowania krzywych pikselowych do krzywych wzorcowych (kolor biały – 100%

dopasowania, kolor czarny – 0% dopasowania): a) uprawa 1, b) uprawa 2, c) uprawa 3, d) uprawa 4

109

Metoda Matched Filtering

Metoda Matched Filtering (MF) jest jedną z metod analizy podpikselowej,

w której dokonywana jest identyfikacja tylko tych obiektów, które zostały wybrane

przez użytkownika jako przedmiot analizy (Boardman i in., 1995). Metoda MF pozwala

na identyfikację zawartości szukanego obiektu za pomocą algorytmu częściowego roz-

mieszania spektralnego. Metoda ta maksymalizuje odpowiedź spektralną pochodzą-

cą od krzywej wzorcowej i minimalizuje (zagłusza) odpowiedzi spektralne wszystkich

obiektów stanowiących tło. Metoda MF umożliwia szybką detekcję specyficznych ma-

teriałów na podstawie porównania ich charakterystyk spektralnych z krzywymi wzor-

cowymi. Bardzo istotne jest to, że w sytuacji przeprowadzenia klasyfikacji za pomocą

metody MF nie ma konieczności wykorzystania krzywych spektralnych dla pozostałych

obiektów (tła) zarejestrowanych na obrazie (Harris, 2020). Obrazy wynikowe przedsta-

wiają stopień dopasowania krzywych pikselowych do krzywych wzorcowych biblio-

teki spektralnej. Wartości pikseli w obrazie wynikowym są proporcjonalne do udziału

w tworzeniu wartości poszczególnych pikseli przez te obiekty. Każdy piksel z warto-

ścią 0 lub mniejszą jest uznawany za tło.

Mixture Tuned Matched Filtering

Algorytm metody Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF) (Boardman, 1998) łączy

metodę MF, czyli możliwość identyfikacji pojedynczego obiektu na podstawie jego

charakterystyki spektralnej (bez konieczności wykorzystania wszystkich krzywych z bi-

blioteki dla danej sceny) z jednoczesnym uwzględnieniem warunku, że wartość każ-

dego piksela jest liniową kombinacją materiałów tworzących ten piksel. Dzięki temu

metoda MTMF zwiększa możliwości rozpoznawania, tzw. fałszywych pozytywów, które

często w metodzie MF błędnie wskazują na obecność wzorca w rzeczywistości niewy-

stępującego w danym pikselu. Wynikiem metody jest zestaw dwóch obrazów dla każ-

dego z wzorców: obraz dopasowania oraz obraz błędów. Pierwszy z nich zawiera pik-

sele, których wartości przedstawiają szacunkowy udział wzorca w danym pikselu oraz

stopień dopasowania jego spektrum do krzywej referencyjnej. Drugi z obrazów składa

się z pikseli o wartościach fałszywie pozytywnych reprezentujących stopień prawdo-

podobieństwa zmieszania obiektu i tła. Jest to obraz obliczany na podstawie szumu

i statystyki obrazu wejściowego. Wynik może być uznany za poprawny, jeżeli w wartości

jasności piksela udział wzorca będzie większy od wartości uzyskanych dla tła (ryc. 2.43), natomiast dla obrazu błędów wartość piksela będzie niewielka.

110

Ryc. 2.43. a) Kompozycja barwna fragmentu obrazu hiperspektralnego (480 kanałów);

b) w kolorze białym – wynik identyfikacji uprawy (rzepak ozimy) na podstawie automatycznej

klasyfikacji metodą MTMF – stopień dopasowania krzywej wzorcowej 100%

2.3.3. Metody oparte na analizie obiektowej (GEOBIA)

Piotr Wężyk

Analiza obiektowa obrazu określana skrótem OBIA (Object Based Image Analysis)

lub GEOBIA (Geographic OBIA) jest jedną z najbardziej innowacyjnych metod przetwa-

rzania informacji obrazowej. W przeciwieństwie do klasycznej klasyfikacji tzw. pikselo-

wej (ang. pixel based), w której analizie podlegają pojedyncze elementy obrazu (piksele) spełniające założone kryterium, statystyki ich cech spektralnych (jaskrawości, DN) – metoda GEOBIA analizuje obraz jako grupy (obiekty, segmenty) tworzone przez podobne

do siebie piksele. W analizie OBIA nie wykorzystuje się w zasadzie informacji dotyczą-

cych pojedynczego piksela, ale tworzy się zaawansowane algorytmy automatycznie

przeprowadzające segmentację (podział) warstwy rastrowej (np. pojedynczych kana-

łów spektralnych lub ich zestawów, a także warstw pochodnych). Algorytm segmenta-

cji w swoim założeniu ma upodabniać swoje działanie do delineacji, jaką w tradycyjny

sposób prowadziłby doświadczony operator podczas procesu interpretacji obrazu, po-

sługując się różnymi barwnymi kompozycjami. Generowane przez algorytm segmenty

są logiczne pod względem konceptualnym i znacznie lepiej odzwierciedlają obiekty

świata rzeczywistego niż układy geometryczne pojedynczych pikseli (Benz i in., 2004;

Aldred i Wang, 2007).

Zasada działania analizy OBIA utożsamiana jest ze współpracą oko – mózg, czyli pro-

cesami detekcji, rozpoznania i podejmowania decyzji na podstawie określonych cech

obrazu, tj. bezpośrednich (np. kolor, kształt, wielkość, struktura, tekstura) oraz pośred-

nich (np. cień czy logicznych powiązań przestrzennych). Podejście do klasyfikacji w me-

todzie OBIA pozwala na przybliżenie algorytmicznego przetwarzania danych teledetek-

111

cyjnych do sposobu postrzegania obiektów na obrazie, czy też jednostek przestrzennych (np. krajobrazowych) przez ludzką percepcję. Dzięki zastosowaniu procesu segmentacji

obrazu, a potem klasyfikacji uzyskanych segmentów, możliwe staje się intuicyjne tworze-

nie klas obiektów świata realnego, jakie zna i rozpoznaje operator (Blaschke i Strobl, 2001).

Dzięki metodzie OBIA nowo utworzony obiekt (segment) zawiera znacznie więcej

użytecznych dla użytkownika informacji kontekstowych i logicznych niż pojedynczo skla-

syfikowany piksel, co wydatnie podnosi jakość ostatecznych wyników klasyfikacji. Możli-

wość integracji cech spektralnych, geometrycznych (np. wysokości względnej z danych

LiDAR), semantycznych, czy też danych kontekstowych w tej metodzie, pozwala w pełni

wykorzystać wartość wysokorozdzielczych i wielospektralnych zobrazowań satelitarnych

w połączeniu z innymi danymi teledetekcyjnymi (np. modele wysokościowe, rozkładu

temperatury, opadu etc.) oraz danymi rastrowymi i wektorowymi GIS (np. mapy sieci dro-

gowej, obrysów budynków z EGiB, etc.).

Wyniki interpretacji wzrokowej prowadzonej przez eksperta na obrazach teledetek-

cyjnych są najdokładniejsze, ale jednocześnie zawsze są obciążone jego subiektywnością.

Sposób ten jest jednak niezmiernie pracochłonny i jest to najdroższa ze wszystkich znanych

metod klasyfikacji obrazu. Przy obecnie istniejących oczekiwaniach dotyczących tempa

przetworzeń lawinowo narastających ilości obrazów i danych teledetekcyjnych, drogę

wzrokowej fotointerpretacji, niestety, należy ograniczyć do jednostkowych opracowań na

niewielkich obszarach lub stosować w procesie kontroli jakości wyników klasyfikacji.

Metoda OBIA pozwala na połączenie zalet tradycyjnej eksperckiej interpretacji obra-

zów, z większym obiektywizmem automatycznej i szybkiej analizy danych, ściśle prze-

strzegającej zdefiniowanych reguł (Blaschke i in., 2014).

Do głównych atutów analizy GEOBIA należy zaliczyć:

• łączenie zalet ludzkiej fotointerpretacji obrazów, z większym obiektywizmem

i tempem automatycznej interpretacji (delineacji) danych obrazowych,

• możliwość analizowania relacji pomiędzy obiektami w świecie rzeczywistym,

• możliwość przetwarzania (segmentacji) na różnych poziomach (segmentacja wie-

lopoziomowa),

• możliwość tworzenia hierarchicznej sieci powiązań pomiędzy poziomami,

• kontrolę relacji topologicznych na analizowanym poziomie oraz w pionie (pomię-

dzy poziomami) hierarchii segmentów, co oznacza, że każdy segment obrazu po-

siada spójną granicę ze swym sąsiadem,

• podniesienie jakości analizy OBIA przez zdolność algorytmu do uczenia się,

• możliwość integracji wieloźródłowych i wieloskalowych danych przestrzennych

(np. warstw wektorowych czy chmur punktów LiDAR),

• wykorzystywanie tzw. logiki rozmytej (ang. fuzzy logic) co oznacza, że segmenty

mogą przyjmować wartości w zakresie od <0;1> a nie tylko być równym 0 lub 1 (jak

w systemie binarnym),

• uniwersalność – rozumiana jako możliwość przygotowanego zbioru poleceń (ang.

rule-set) na innym podobnym zbiorze danych (np. kolejnych obrazach tego same-

go terenu lub nawet w innych miejscach przy jednakowym zestawie warstw wej-

ściowych),

• możliwość automatycznej segmentacji i klasyfikacji obrazu bez tworzenia dodat-

kowych pól treningowych oraz pól testowych, z wykorzystaniem wyłącznie specy-

ficznych własności segmentów/obiektów (np. wskaźników roślinności czy parame-

trów geometrii obiektów).

112

Analiza wielospektralnych zobrazowań satelitarnych metodą GEOBIA składa się

z dwóch podstawowych etapów, jakimi są: segmentacja obrazu oraz klasyfikacja po-

wstających segmentów. Od strony technicznej proces segmentacji polega na grupo-

waniu pikseli spełniających zdefiniowane warunki w większe segmenty (grupy pikseli).

Podczas tego procesu minimalizowana jest wartość heterogeniczności wewnątrz wyni-

kowych obiektów, co oznacza dążenie do jak największego wewnętrznego podobień-

stwa pikseli tworzących te segmenty. Przed połączeniem dwóch obiektów każdora-

zowo obliczane są nowe wartości heterogeniczności, będącej rezultatem fuzji i jeżeli

nastąpi przekroczenie z góry założonego progu (zdefiniowanego parametru skali), po-

łączenie segmentów nie zachodzi. Segmentacja obrazu powinna być prowadzona przy

spełnieniu następujących warunków:

• segmenty muszą pokrywać cały zakres analizowanej sceny satelitarnej,

• segmenty nie mogą na siebie nachodzić ani nie może być miejsc niepokrytych

segmentami (kontrola poprawności topologicznej),

• segmenty są wewnętrznie homogeniczne pod względem cechy, na podstawie

której zostały wyodrębnione,

• pomiędzy segmentami występuje wyraźna, zdefiniowana przez operatora różni-

ca homogeniczności (określonej cechy/cech),

• powierzchnia pojedynczych segmentów nie może przekraczać zdefiniowanej

przez operatora wartości (parametr skali).

Segmenty uzyskane w trakcie procesu delineacji obrazu zawierają dużo informacji

kontekstowych, co znacznie ułatwia ich interpretację oraz podnosi jakość ostatecznego

produktu (ryc. 2.44).

Ryc. 2.44. Przykład wyniku procesu segmentacji obrazu WorldView-2 (GSD 0,5m pan-

sharpened) z zastosowaniem parametru skali wynoszącej 8 (a) oraz 15 (b)

Proces segmentacji obrazu jest niewątpliwie trudnym krokiem analizy wymaga-

jącym udziału doświadczonego operatora odpowiedzialnego za odpowiedni dobór

warstw rastrowych, wektorowych (w tym chmur punktów LiDAR) oraz dobranie para-

metrów (wagi: kształt/kolor oraz skala). Wyróżnia się dwa podstawowe kierunki seg-

mentacji (ryc. 2.45):

• grupowanie mniejszych elementów w większe (ang. bottom-up),

• dzielenie elementów większych na mniejsze (ang. top-down).

113

Ryc. 2.45. Kierunki segmentacji stosowane w procesie GEOBIA

(źródło: Bajorek-Zydroń i Wężyk (red.), 2016)

W analizie GEOBIA można rozróżnić następujące typy segmentacji obrazu:

• segmentacja metodą tzw. szachownicy (ang. chessboard segmentation). Wydaje

się najmniej skomplikowaną metodą segmentacji działającą na zasadzie podzia-

łu obrazu na obiekty o kształcie kwadratu, o boku definiowanym przez użytkow-

nika;

• segmentacja metodą drzewa czwórkowego (ang. quadtree based segmentation)

tworzy obiekty o kształcie wieloboku regularnego, których rozmiar jest określo-

ny przez typ obiektów. Poszczególne obiekty są tworzone przez dzielenie więk-

szych obiektów na cztery mniejsze, aż do momentu, gdy wszystkie wynikowe

obiekty znajdą się w górnej granicy dozwolonej zmienności. Wartość ta definio-

wana jest za pomocą parametru skali segmentacji;

• segmentacja w wielu rozdzielczościach (ang. multiresolution segmentation) na-

leży do najbardziej uznanych metod, w której obiekty (zaczynając od pojedyn-

czych pikseli) są grupowane do momentu osiągnięcia przez nie wyznaczonego

górnego progu definiowanego parametrem skali, czyli zakładaną maksymalną

wielkością powstającego segmentu;

• segmentacja różnic spektralnych (ang. spectral difference segmentation) bazuje

na algorytmie wykorzystywanym do łączenia wcześniej uzyskanych obiektów

w celu uzyskania obiektów końcowych;

• segmentacja wieloprogowa (ang. multi-threshold segmentation) wykorzystuje al-

gorytm do podziału domeny obiektów obrazu i klasyfikuje powstałe obiekty na

podstawie zdefiniowanego progu wartości pikseli. Ten próg może być zdefinio-

wany przez użytkownika lub może być automatycznie dostosowywany, gdy jest

stosowany w połączeniu z algorytmem automatycznego progu;

• segmentacja wododziałowa (ang. watershed segmentation) zaliczana jest do

typu delineacji krawędziowej, a jej pochodzenie ma silny związek z analizami

morfometrycznymi na modelach wysokościowych (wykrycie najniższych bezod-

pływowych zagłębień oraz krawędzi grzbietów i kierunku spływu). Choć metoda

ta uważana jest za jedno z najlepszych narzędzi segmentacji obrazu, to często

nie zapewnia uzyskania dokładnych wyników (szczególnie dla obiektów o sła-

bym kontraście). Otrzymane na drodze segmentacji obiekty odzwierciedlające

np. poszczególne klasy pokrycia terenu (np. lasy, pola, drogi, budynki, jeziora

itp.) składają się z grup pikseli o zbliżonych wartościach spektralnych i/lub prze-

strzennych oraz mają przypisanych wiele cech, takich jak wartości zmienności:

kształtu, tekstury, hierarchi , rozmiaru, stosunku powierzchni do obwodu czy też

relacji z innymi obiektami. Zdefiniowane odpowiednio klasyfikatory pozwalają

na przeprowadzenie etapu klasyfikacji, czyli procesu selekcji i przypisywania

114

segmentów do poszczególnych klas pokrycia i użytkowania terenu (np. budyn-

ków, lasów, dróg, wody i innych).

Do niewątpliwych wad klasyfikacji obiektowej (GEOBIA), przy wszystkich jej zale-

tach, należy wymóg posiadania przez operatora wyższego poziomu wiedzy meryto-

rycznej z zakresu teledetekcji (np. klasyfikacji zbiorowisk roślinnych). W procesie GEOBIA

to operator podejmuje arbitralne decyzje o wartościach wprowadzanych parametrów

(np. o poziomie segmentacji, definiowaniu hierarchii klas, doborze klasyfikatorów, pro-

gu wartości zmiennych usuwania granic pomiędzy segmentami itp.).

Klasyfikacja GEOBIA umożliwia wykorzystanie danych obrazowych z zakresu optycz-

nego (np. wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych), innego typu danych rastrowych

(np. pochodnych z obrazów kanałów spektralnych, jak mapy wskaźników roślinności

np. NDVI) oraz warstw wektorowych GIS (np. mapy działek ewidencyjnych czy dróg

z baz danych referencyjnych), jak również modeli wysokościowych (rastrowych) oraz

chmur punktów LiDAR. Te ostatnie są szczególnie użyteczne w procesie klasyfikacji,

jeśli wykorzystujemy dane z lotniczego skanowania laserowego (ang. Airborne Laser

Scanning, ALS). Chmury punktów LiDAR dają możliwości wygenerowania warstw rastro-

wych pochodnych, takich jak odchylenia standardowego wysokości, liczby kolejnych

ech sygnału czy poszczególnych percentyli, które przyczyniają się do poprawy procesu

segmentacji i późniejszej klasyfikacji powstających obiektów. Doskonałym przykładem

jest kartowanie tzw. zielonych dachów w zabudowie miejskiej i często występujący pro-

blem z ich klasyfikacją na wielospektralnych obrazach VHR. Właśnie wartość znorma-

lizowanej wysokości na podstawie ALS LiDAR daje możliwość ich poprawnej detekcji.

Dotychczas opublikowane prace wskazują, że klasyfikacja metodą obiektową przepro-

wadzana na cyfrowych, wysokorozdzielczych i wielospektralnych (R, G, B, NIR) ortofo-

tomapach lotniczych, wspierana modelami wysokościowymi, prowadzi do uzyskania

znacznie dokładniejszych wyników (Rottensteiner i in., 2005; Yu i in., 2010) szczególnie

w przypadku trudno rozróżnialnych, bez udziału operatora, klas pokrycia terenu .

Analiza obiektowa GEOBIA stosowana była w przeszłości najczęściej do opracowy-

wania map pokrycia i użytkowania terenu z wykorzystaniem danych o bardzo wyso-

kiej rozdzielczości (Lewiński, 2006; Wężyk i in., 2007), ale w ostatnich latach również

o średniej rozdzielczości jak Sentinel-2 (Osmólska i Hawryło, 2018). Analiza wykonywana

cyklicznie na danym terenie (np. dla obszarów leśnych, aglomeracji miejskiej czy wo-

jewództwa) pozwala na określenie zmian pokrycia terenu na przestrzeni lat (de Kok

i in., 2005; Wężyk i in., 2014, 2018). W ramach projektu MONIT-AIR analiza GEOBIA wy-

korzystana została do opracowania map pokrycia terenu miasta Krakowa i jego okolic

na podstawie wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych WorldView-2, danych foto-

lotniczych (wysokorozdzielcze lotnicze ortofotomapy cyfrowe), chmur punktów z lot-

niczego skanowania laserowego ALS (ISOK) oraz danych wektorowych (bazy GIS, UM

Kraków). Otrzymane wyniki pozwoliły na przeprowadzenie analiz przestrzennych GIS

(np. udziału poszczególnych typów zieleni miejskiej w klasach LULC) zarówno dla całe-

go obszaru administracyjnego, jak i poszczególnych dzielnic Krakowa (Bajorek-Zydroń

i Wężyk, 2016).

115

2.3.4. Analiza dokładności klasyfikacji obrazu

Beata Hejmanowska, Anna Żądło

W wyniku przetwarzania obrazu, niezależnie od zastosowanej metody, uzyskuje się

obraz sklasyfikowany, zgodnie z przyjętymi regułami. Przypisanie do klas nie oznacza,

że obszar faktycznie należy do danej klasy. Użytkownik korzystający z wyniku klasyfika-

cji powinien mieć informacje o jej wiarygodności.

W przypadku klasyfikacji nadzorowanej pola treningowe służą do uczenia algoryt-

mu klasyfikującego, a pola testowe do weryfikacji, czyli analizy dokładności wyniku kla-

syfikacji, przy czym jest ona różnie prowadzona w zależności od użytego oprogramo-

wania. W podejściu wykorzystywanym od lat i zaimplementowanym w takich progra-

mach jak ENVI, PCI Geomatica, QGIS Semi-Automatic Classification i innych, użytkownik

ma pełną kontrolę nad zestawem pól treningowych i testowych, ponieważ są one de-

finiowane odrębnie. Inaczej jest w programie SNAP, w którym niezależnie od metody

( Maximum Likelihood czy Random Forest) podaje się jeden zestaw wzorców oraz liczbę próbek określających liczbę pikseli uczących i jednocześnie taką samą liczbę pikseli testowych. Oba zestawy są losowo wybierane ze zbioru pikseli wzorcowych i użytkownik

nie ma nad tym nie tylko kontroli, ale nawet wiedzy, które piksele zostały wybrane. Jest

to podejście stosowane w metodach uczenia maszynowego. Podobnie analiza dokład-

ności zaimplementowana w SNAP odbiega od podejścia znanego z innych programów

wykorzystywanych w teledetekcji. Rozwiązanie dostępne w programie SNAP bazuje

na podejściu wykorzystywanym, zwykle przy ocenie skuteczności testów, np. medycz-

nych, gdzie podstawowymi parametrami są czułość i swoistość testu diagnostycznego

(ang. sensitivity and specificity). Podejście to jest stosowane w uczeniu maszynowym

i opiera się na wielkościach: TP – true positive, TN – true negative, FP – false positive,

FN – false negative, z których obliczyć można np. dokładność i precyzję (ang. accuracy,

precision) oraz procentową poprawność predykcji. Ze względu na losowanie pikseli tre-

ningowych i testowych w SNAP, a nie wykorzystanie wszystkich pikseli treningowych

i testowych, jak to ma miejsce w powszechnie używanych programach do teledetekcji,

zarówno wynik klasyfikacji, jak i analiza dokładności mogą znacząco różnić się od wyni-

ku uzyskanego w innym oprogramowaniu.

Poniżej zaprezentowano tradycyjny sposób określania dokładności wyniku klasyfi-

kacji, ponieważ jest on zaimplementowany w większości programów wykorzystywa-

nych w teledetekcji. Analizując wyniki uzyskane w oprogramowaniu SNAP, należy zwra-

cać uwagę na sposób klasyfikacji i analizy dokładności oraz wykorzystane parametry

statystyczne. SNAP nie dostarcza tak pełnej informacji na temat dokładności jak inne

programy, np. brak jest tzw. macierzy błędów (ang. confusion matrix), której nie da się obliczyć z wielkości TP – true positive, TN – true negative, FP – false positive, FN – false

negative. Niektóre parametry dokładności są podane, choć noszą inne nazwy, np. cał-

kowita dokładność klasyfikacji (ang. overal accuracy), która jest równa procentowej poprawności predykcji. Niektóre inne parametry można też obliczyć we własnym zakresie.

Dokładność klasyfikacji jest zależna m.in. od doboru pól treningowych, który wpły-

wa na jakość wzorców poszczególnych klas. Sprawdzenie poprawności tych wzorców

wykonać można za pomocą wykresów punktowych (ang. scatter plot). Na obu osiach

przedstawione są wartości jasności w dwóch kanałach spektralnych, a wykres prezen-

tuje rozrzut i częstość występowania pikseli z poszczególnych pól treningowych. Gdy

116

zakresy poszczególnych klas na siebie zachodzą, można się spodziewać niższej dokład-

ności klasyfikacji. Na rysunku poniżej (ryc. 2.46) przedstawiono rozrzut pikseli pól treningowych z czterech klas (woda, gleba, roślinność i zabudowania) w kanale czerwo-

nym (R) i podczerwonym (NIR).

Ryc. 2.46. Wykres punktowy pikseli reprezentujących wybrane klasy w kanale czerwonym

i podczerwieni (woda – kolor niebieski, zabudowa – kolor szary, roślinność – kolor zielony, gleba odkryta – kolor brązowy)

Tradycyjna analiza dokładności wyniku klasyfikacji wykorzystuje macierz błędów.

W macierzy tej porównywane są wyniki klasyfikacji z danymi o użytkowaniu terenu,

które można uznać za bezbłędne (pola testowe).

Pola testowe powinny:

• być wybierane bardzo starannie – jeśli to możliwe poparte informacją

z wywiadu terenowego, analizą dokładnych map lub zdjęć satelitarnych

o wyższej rozdzielczości z tego samego okresu,

• być rozmieszczone równomiernie na obszarach klas pokrycia terenu – być repre-

zentatywne dla danej klasy obiektów terenowych,

• znajdować się poza obszarami pól treningowych wykorzystanych wcześniej do

wykonania klasyfikacji.

Dobrą metodą jest wygenerowanie losowych pikseli i przypisanie im etykiet klas na

podstawie fotointerpretacji. Innym sposobem jest ręczne zaznaczenie poligonów dla

każdej klasy. Kolejnym krokiem jest wygenerowanie z obrazu przedstawiającego wy-

nik klasyfikacji i obrazu zawierającego pola testowe tzw. macierzy krzyżowej (ang. cross

matrix), na której w każdym pikselu są zapisane informacje z obu obrazów (ryc. 2.47).

Dodatkowo można utworzyć tabelę (tabela 2.8) zawierają informację o liczbie pikseli należących do poszczególnych klas macierzy krzyżowej.

117

B

B

C

D

S

S

S

S

BS

BS

CS

DS

A

A

C

D

R

R

S

S

AR AR

CS

DS

A

A

C

C

T

R

S

T

AT

AR

CS

CT

B

C

D

A

T

R

T

T

BT

CR

DT

AT

Ryc. 2.47. Macierz krzyżowa (ang. cross matrix)

Tabela 2.8. Tabela przecięć – tabela zawierająca informacje na temat

liczby pikseli należących do klas macierzy krzyżowej

dziedzina

mapa 1

mapa 2

liczba pikseli

A × R

A

R

3

A × T

A

T

2

B × S

B

S

2

B × T

B

T

1

C × R

C

R

1

C × S

C

S

3

C × T

C

T

1

D × S

D

S

2

D × T

D

T

1

Macierz błędów (tabela 2.9) tworzona jest na podstawie tabeli przecięć. W kolumnach ujmuje się klasy przyjęte w klasyfikacji, natomiast wiersze to klasy pól weryfikacyj-

nych ułożone w takiej samej kolejności. Na przekątnej znajduje się liczba pikseli zaklasy-

fikowanych do tej samej klasy podczas procesu klasyfikacji i w polach weryfikacyjnych.

Wartości poza przekątną reprezentują liczbę pikseli błędnie sklasyfikowanych. Elemen-

ty w wierszach poza przekątną reprezentują piksele z pól weryfikacyjnych, które zostały

wykluczone z klas. Błędy te nazywane są błędami pominięcia (ang. errors of omission).

Suma pikseli w jednym wierszu daje liczbę wszystkich pikseli z jednej klasy wyznaczoną

z pól weryfikacyjnych. Analizowane elementy w kolumnach poza przekątną reprezen-

tują piksele z pól weryfikacyjnych innych klas, które zostały uwzględnione w danej kla-

sie klasyfikacji. Błędy te nazwane są błędami nadmiaru (ang. errors of commission). Suma pikseli w jednej kolumnie daje liczbę wszystkich pikseli, które zostały zaklasyfikowane

do danej klasy w procesie klasyfikacji.

Według przykładu poniżej (tabela 2.9), 440 to liczba pikseli, która została przyporządkowana jako klasa „las” w procesie klasyfikacji oraz oznaczona jako „las”

w obszarach pól weryfikacyjnych. Jest to liczba poprawnie zaklasyfikowanych pikseli

w klasie „las”. Błędy pominięcia, to np. 30 pikseli, które zostały wykluczone z klasy „las”

i przyporządkowane do klasy „grunt odkryty”. Błędy nadmiaru, to np. 100 pikseli zazna-

czonych w polach weryfikacyjnych jako „zabudowa”, ale w procesie klasyfikacji przypo-

118

rządkowanych jako „grunt odkryty”. Dla klasy „las” w polach weryfikacyjnych określono 530 pikseli, w wyniku klasyfikacji otrzymano 490 pikseli, z czego 440 w tych samych

polach co pola weryfikacyjne.

Dodatkową klasę reprezentuje kolumna „nie sklas.” zawierająca informacje o pikse-

lach, które nie zostały sklasyfikowane.

Tabela 2.9. Macierz błędów (ang. confusion matrix)

wynik klasyfikacji

las

zadrze-

grunt

wienia

uprawy zabudo-

wa

odkryty

woda

nie sklas.

ACC

las

440

40

0

0

30

10

10

0,83

e zadrzewienia

20

220

0

0

40

10

20

0,71

uprawy

10

10

210

10

50

10

60

0,58

zabudowa

20

0

20

240

100

10

40

0,56

grunt odkryty

0

0

10

10

230

0

10

0,88

wartości prawdziw woda

0

20

0

0

0

240

10

0,89

REL

0,90

0,76

0,88

0,92

0,51

0,86

Na podstawie macierzy błędów możliwe jest określenie parametrów opisujących

dokładność klasyfikacji:

• całkowita dokładność klasyfikacji (ang. Overal Accuracy), która jest określana

jako stosunek liczby pikseli sklasyfikowanych poprawnie (suma elementów na

przekątnej) do liczby pikseli, które uwzględniono w ocenie dokładności (suma

elementów w polach weryfikacyjnych). Dokładność klasyfikacji zawiera się

w przedziale ufności zależnym od liczby pikseli weryfikacyjnych;

• współczynnik Kappa (ang. kappa coefficient) określający łączny błąd klasyfikacji

i stopień zgodności pomiędzy porównywanymi obrazami. Przyjmuje wartość

0–1, gdzie 1 oznacza pełną zgodność, a 0 – zgodność na poziomie takim, jaki

powstałby dla losowego rozłożenia danych;

• dokładność producenta (ang. producer’s accuracy) nazywana również po prostu

„dokładnością”, która jest określana dla każdej klasy, jako stosunek prawidłowo

sklasyfikowanych pikseli danej klasy (wartość na przekątnej) do sumy wszystkich

pikseli tej klasy w polach weryfikacyjnych (sumy wiersza). W tabeli 2.9 przedsta-

wiona jest jako kolumna ACC. Średnia wartość dokładności producenta liczona

jest jako średnia z uzyskanych wartości dokładności każdej klasy;

• dokładność konsumenta (ang. user’s accuracy) nazywana także „wiarygodnością”

– określana jest dla każdej klasy jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych pik-

seli danej klasy (wartość na przekątnej) do liczby wszystkich pikseli danej klasy

uzyskanych w wyniku klasyfikacji (sumy kolumn). W tabeli 2.9 przedstawiona jest jako wiersz REL. Średnia wartość dokładności konsumenta liczona jest jako średnia z uzyskanych wartości dla każdej klasy.

Informacje, jakie zostaną uzyskane z analizy macierzy błędów, mogą być użyte w celu

poprawy procesu klasyfikacji, np. do ponownego określenia niektórych pól treningowych.

119

2.4. Inne metody pozyskiwania informacji z obrazów

Beata Hejmanowska

W niniejszym rozdziale zostały opisane odrębnie modele regresji oraz analizy serii

wieloczasowych ze względu na to, że są one powszechnie stosowane w przypadku wy-

korzystywania obrazów teledetekcyjnych w monitoringu (określonych liczbowo) para-

metrów środowiska (np. zawartości chlorofilu w roślinach, czy w zbiornikach wodnych).

W zastosowaniach regresyjnych często stosuje się podejście empiryczne i bazuje na

analizie zależności pomiędzy wartościami jasności pikseli lub wybranymi wskaźnikami

teledetekcyjnymi, a wartościami wielkości fizykochemicznych, mierzonymi bezpośred-

nio w terenie. Z kolei kilkudziesięcioletnia historia satelitarnego obrazowania Ziemi po-

zwala na szerokie analizy zmian zachodzących na powierzchni Ziemi przez wykorzysta-

nie tzw. serii wieloczasowych.

2.4.1. Metody wykorzystujące modele regresji

Beata Hejmanowska, Jarosław Jasiewicz

Analiza regresji polega na poszukiwaniu zależności pomiędzy zmiennymi, czego

wynikiem jest zwykle funkcja, która opisuje tę zależność. Przykładami zastosowania

metody regresji jest predykcja zawartości chlorofilu w organizmach żyjących w wo-

dzie, wybranych wskaźników odżywczych w glebie czy wilgotności gleby – na pod-

stawie punktowych pomiarów terenowych i oznaczeń laboratoryjnych. Analizę regresji

możemy przeprowadzić manualnie, dobierając odpowiedni typ funkcji dopasowania

(ryc. 2.48). Na postawie pomiarów bezpośrednich, w tym przypadku chlorofilu i wskaź-

ników roślinności zdefiniowanych jako ilorazy odbicia spektralnego w różnych zakre-

sach spektralnych (odpowiednio: 660/650, 660/655, 660/665 i 695/650 nm), można prze-

prowadzić analizę regresji, wybrać najlepsze dopasowanie i ostatecznie przeliczyć war-

tość wskaźnika każdego piksela obrazu, uzyskując w ten sposób zawartość chlorofilu.

Można ten proces przeprowadzić automatycznie, wykorzystując techniki uczenia

maszynowego (ryc. 2.49). W tym przypadku program wykonuje wielokrotne operacje dopasowania i wykorzystując właściwość samouczenia, sam dobiera najlepszą funkcję

i parametry dopasowania. Na rycinie (ryc. 2.49) przedstawiono przykłady skuteczności predykcji wartości wskaźników odżywczych (zawartość węgla organicznego SOC ( Soil

Organic Carbon), CaCO3, Ca, Fe i inne) w glebie dla różnych metod regresji (glm – generalized linear model, plsr – principal component multiple regression, pcr – principal com-

ponent regression i inne) i różnych metod transformacji danych (dane nieprzetworzone

– raw, transformacja globalna, lokalna i mieszana – loc_glob).

W 2020 roku, na potrzeby monitorowania jakości wód, pojawiły się dwie aplikacje

internetowe: Se2WaQ (Sentinel-2 Water Quality Script, wersja 1, 31.01.2020) (Se2WaQ,

2020) oraz Ulyssys Water Quality Viewer (UWQV). Aplikacje mają formę skryptów, które

mogą być uruchamiane na platformach: EO-Browser i Sentinel-Hub Playground, zostały

napisane w otwartym kodzie i udostępniają empiryczne wzory obliczania różnych pa-

rametrów wody, a mianowicie zawartości Chla, cyjanobakterii, kolorowej rozpuszczonej

materii organicznej, rozpuszczonego organicznego węgla i parametru określającego

kolor wody.

120

Ryc. 2.48. Badanie zawartości chlorofilu w wodzie dla różnych zbiorników – analiza regresji

nieliniowej (źródło: Sun i in., 2014)

Ryc. 2.49. Przykłady skuteczności predykcji wartości wskaźników odżywczych w glebie dla

różnych metod regresji i różnych metod transformacji danych: im znaczniki znajdują się wyżej

na osi, tym metoda skuteczniejsza (źródło: Jasiewicz i in.)

121

Przykładowo zawartość chlorofilu w wodzie jest w aplikacji Se2WaQ obliczana z wy-

korzystaniem kanałów Sentinel-2 (B03 oraz B01) na podstawie następującego wzoru

empirycznego:

B 03 3,94

Chl

a 4,26

(2.29)

B 04

gdzie:

B03 i B01 – kanały Sentinel-2.

W aplikacji UWQV obliczenia zawartości chlorofilu wykonywane są na podstawie innych

wzorów i kanałów Sentinel-2 oraz przy wykorzystaniu obrazów Sentinel-3. Przykładową mapę

rozkładu chlorofilu z 5 września 2019 roku utworzoną na bazie obrazu Sentinel-3 zaprezento-

wano na rycinie (ryc. 2.50), a z wykorzystaniem obrazu Sentinel-2 na rycinie (ryc. 2.51). Autora-mi skryptu UWQV są Węgrzy, dlatego Jezioro Balaton zostało przyjęte do testowania w pierw-

szej kolejności. Warto zauważyć wysokie stężenia chlorofilu w wodzie Balatonu.

Ryc. 2.50. Rozkład stężeń chlorofilu w wodach jeziora Balaton (5 września 2019, Sentinel-3)

Ryc. 2.51. Rozkład stężeń chlorofilu w wodach jeziora Balaton (5 września 2019, Sentinel-2)

122

Znane są również badania krajowe dotyczące wykorzystania teledetekcji, w tym ob-

razów hiperspektralnych, do określania wybranych parametrów fizyko-chemicznych

wód (np. Osińska-Skotak, 2014; Jarocińska i in., 2015). Przykładowa mapa chlorofilu

( Chla [mg/m3]), uzyskana na podstawie lotniczych obrazów hiperspektralnych ze skane-

ra AISA Eagle i wzoru empirycznego (Jarocińska i in., 2015, za: Osińska-Skotak, 2010):

R(699 : 705)

Chla

51

69

(2.30)

R(670 : 777)

gdzie:

R (699:705) – współczynnik odbicia w zakresie fal: 699–705 nm,

R (670:777) – współczynnik odbicia w zakresie fal: 670–777 nm,

znajduje się na rycinie (ryc. 2.52).

Ryc. 2.52. Rozkład chlorofilu w obrębie fragmentu Jeziora Zegrzyńskiego

(Jarocińska i in., 2015, za: Osińska-Skotak, 2010)

Wykorzystanie hiperpektralnych obrazów lotniczych pozwala na uzyskanie wysokiej

rozdzielczości przestrzennej, spektralnej i określanie parametrów różnych komponentów

środowiska (np. wód), ale stanowi każdorazowo duże przedsięwzięcie i jest nieporówny-

walne z możliwością wykorzystania darmowych obrazów satelitarnych. Aplikacja inter-

netowa Ulyssys Water Quality Viewer (UWQV) pozwala na śledzenie zmian chlorofilu wód

w czasie, a ograniczeniem jest tylko zachmurzenie. Przykładowa mapa rozkładu chlorofilu

123

w wodzie Jeziora Zegrzyńskiego utworzona w aplikacji UWQA na podstawie obrazów Sen-

tinel-2, zarejestrowanych 5 września 2019 roku znajduje się na rysunku (ryc. 2.53). Warto zauważyć znacznie mniejszą zawartość chlorofilu w porównaniu do Jeziora Balaton na Wę-

grzech, które jest bezodpływowe.

Jako przykład rozwiązania krajowego w tym zakresie, wykorzystującego obrazy Sen-

tinel-2, można podać aplikację opracowaną w ramach projektu ESA – Monitoring jakości

wody dla zbiorników śródlądowych (ang. Automated Method for Measuring Eutrophication

of Inland Water Using Remote Sensing, AMMER) (AMMER, 2020), w ramach którego opraco-

wano własne modele empiryczne na podstawie pomiarów terenowych. Projekt był kie-

rowany przez firmę FP Space Consortium, partnerami projektu był Główny Instytut Gór-

nictwa i Stowarzyszenie Naukowe im. St. Staszica. W ramach projektu opracowano empi-

ryczne modele regresji dla siedmiu zbiorników w województwie śląskim (zbiorniki: Goczał-

kowice, Dzierżno Duże, Dzierżno Małe, Kozłowa Góra, Łąka, Pławniowice, Poraj), i trzech

w województwie małopolskim (zbiorniki: Dobczyce, Rożnów, Czchów).

Ryc. 2.53. Rozkład chlorofilu – Jezioro Zegrzyńskie (5 września 2019, Sentinel-2)

124

2.4.2. Analiza serii wieloczasowych zobrazowań satelitarnych

Beata Hejmanowska

W czasach powszechnego dostępu do danych satelitarnych o coraz większej roz-

dzielczości przestrzennej i czasowej, oznaczającego rejestrację obrazów nawet każde-

go dnia, można przeprowadzać różnorakie analizy zmian zachodzących na powierzch-

ni Ziemi. Zmiany mogą mieć różny charakter: krótkoterminowy (zmiana pogody), cy-

kliczny (rozwój fenologiczny roślin), kierunkowy (rozwój zabudowy), wielokierunkowy

(wylesienia/zalesienia) i powodowany katastrofami (pożary, powodzie). Wypracowano

wiele metod, które można wykorzystać w analizach zmian z wykorzystaniem danych

teledetekcyjnych:

• manualna interpretacja obrazów,

• porównanie wyników niezależnie przeprowadzonych automatycznych klasyfi-

kacji obrazów,

• równoczesna klasyfikacja obrazów wieloczasowych,

• algebra map (odejmowanie, dzielenie obrazów),

• liniowe transformacje (analiza składowych głównych PCA (Principal Component

Analysis), Tasseled Cap),

• analiza wektora zmian CVA (Change Vector Analysis),

• obrazowa analiza regresji IR (Image Regression),

• wieloczasowa spektralna analiza zmieszania (ang. Multi-temporal spectral mixtu-

re analysis).

Wykorzystanie wzrokowej interpretacji obrazów jest żmudne i wymaga przepro-

wadzenia klasyfikacji klas pokrycia terenu metodą manualnej wektoryzacji ekranowej

obrazów z serii wieloczasowych. Początkowo tak powstawała baza CORINE Land Cover.

Z czasem metody automatycznej klasyfikacji obrazów stały się narzędziem wspierają-

cym fotointerpretację. Niezależnie od zastosowanej metody, do porównania dwóch lub

więcej stanów czasowych można wykorzystać mapy pokrycia terenu, przedstawiające

interesującą treść, które niekoniecznie muszą być typowymi mapami LULC. Dwa stany

czasowe, dwie mapy pokrycia mogą być od siebie odjęte, można je podzielić przez sie-

bie lub obliczyć wskaźnik standaryzowany (podobny do NDVI).

W przypadku odejmowania uzyskujemy wartości ujemne, zero i dodatnie,

w przypadku standaryzowanego dzielenia wartości w przedziale <-1; 1>. Wartość zero

oznacza w obu przypadkach brak zmian, wartości ujemne z odejmowania i poniżej zera

z dzielenia oznaczają zmniejszenie się wskaźnika, wartości dodatnie i większe od zera

oznaczają zwiększanie się wskaźnika (ryc. 2.54, 2.57).

Zmiany czasowe NDVI oraz współczynnika wstecznego rozpraszania są wykorzy-

stane w monitoringu upraw. Obecnie są opracowywane rekomendacje w tym zakresie

na potrzeby kontroli w systemie dopłat bezpośrednich IACS (Integrated Administartion

Control System). Przykładowy wykres zmienności NDVI i sigma w czasie znajduje się

poniżej (ryc. 2.55).

125

Ryc. 2.54. Przykład analizy wieloczasowej z wykorzystaniem wskaźnika NDVI: stan z marca 1991

i 1992 roku oraz różnica tych dwóch stanów: 1992–1991 (źródło: Herold, 2020)

Ryc. 2.55. Porównanie zmian NDVI oraz współczynnika wstecznego rozpraszania dla

przykładowej uprawy: ziemniaki (w różnych strefach; źródło: JRC TR, 2018)

Analiza wektorów zmian (CVA) jest wielowymiarowym rozszerzeniem algorytmów

różnicowych i ilorazowych. Obrazy zmian są transformowane w celu otrzymania kierun-

ku zmiany i jej intensywności (ryc. 2.56).

126

Ryc. 2.56. Analiza wektorów zmian (CVA) na przykładzie (źródło: Herold, 2020)

Ryc. 2.57. Analiza korelacji pomiędzy zmiennością temperatury a wskaźnikiem NDVI

(źródło: Herold, 2020)

Przykład analizy serii czasowej (1985–2011) obrazów Landsat dla aglomeracji kra-

kowskiej zaprezentowano na rysunku (ryc. 2.58; Szkaradek, 2017). Wykorzystano w tym celu program QGIS z wtyczką Semi-Automatic Classification (SCP) – na licencji typu open source oraz archiwalne obrazy Landsat 5. Do porównania zmian w rozwoju zabudowy

Krakowa wybrane zostały cztery obrazy z lat 1985, 1992, 2002 i 2011. Obrazy zostały

poddane klasyfikacji nadzorowanej, a uzyskane mapy porównane ze sobą.

127

Ryc. 2.58. Analiza zmian LULC – w aglomeracji krakowskiej (źródło: Szkaradek, 2017)

Inny przykład analizy wieloczasowej (Lesisz, 2019) można prześledzić dla aglome-

racji wrocławskiej (ryc. 2.59), a graficzną ilustrację ilościowych zmian na rycinie 2.60.

W przeprowadzonych badaniach:

• wykorzystane zostały zdjęcia satelitarne systemu Landsat 5, 7 i 8. Obrazy zostały

tak dobrane, by objęty zobrazowaniem został cały przewidziany obszar. W tym

celu konieczne było wykonanie mozaiki obrazów z dwóch szeregów;

• do analizy użyto obrazów satelitarnych z lat: 1999, 2003, 2008, 2013 i 2018;

• wykonana została klasyfikacja obrazów, różnymi metodami i różnymi algoryt-

mami:

ū metoda klasyfikacji: klasyfikacja spektralna i klasyfikacja spektralno-tekstu-

rowa,

ū algorytmy: największego prawdopodobieństwa, SVM (wektorów nośnych);

• wykorzystano oprogramowanie:

ū ArcMap ArcGIS: przygotowanie danych, klasyfikacja spektralna;

ū ERDAS IMAGINE: ocena dokładności klasyfikacji, porównania obrazów;

ū BlueNote: generowanie map granulometrycznych.

Trzeci przykład dotyczy obszaru Włocławka, dla którego przeprowadzono analizy

możliwości aktualizacji baz danych LULC na przykładzie bazy Corine (CLC) i UA (Urban

Atlas) z wykorzystaniem obrazów satelitarnych. W pierwszym etapie wykonano klasy-

fikacje obrazów archiwalnych z 2012 roku w celu sprawdzenia zgodności z bazami CLC

2012 i UA 2012 (ryc. 2.61), a następnie wykonano klasyfikację obrazu z 2019 roku na potrzeby aktualizacji (Puszyńska, 2019).

128

Ryc. 2.59. Rozwój aglomeracji wrocławskiej: a) 1999, b) 2003, c) 2008, d) 2013, e) 2018

(źródło: Lesisz, 2019)

Ryc. 2.60. Graficzne porównanie zmian zabudowy Wrocławia w okresie 1999–2018

(źródło: Lesisz, 2019)

129

Ryc. 2.61. LULC – Włocławek 2019: a) wynik klasyfikacji obrazu Landsat 5 z 2012 roku z nałożoną warstwą zabudowy, b) CLC 2013, c) UA 2012 (źródło: Puszyńska, 2019)

130

3. Misje obserwacji Ziemi

Misje obserwacji Ziemi zaprezentowane zostaną w sześciu podrozdziałach. Pierw-

szą, podstawową część stanowi opis dostępnych nieodpłatnych zobrazowań satelitar-

nych pochodzących z europejskiego programu Copernicus, tj. obrazów z misji Sentinel

(pierwszy podrozdział), a także danych z serii Landsat (drugi podrozdział). Drugą grupę

stanowią komercyjne obrazy satelitarne wysokiej i bardzo wysokiej rozdzielczości prze-

strzennej (trzeci podrozdział). Jako trzecia omówiona została grupa satelitów meteoro-

logicznych (czwarty podrozdział), zaś dwa ostatnie podrozdziały dotyczą zobrazowań

hiperspektralnych oraz mikrofalowych (radarowych). Dodatkowo na końcu podręczni-

ka została umieszczona tabela zbiorcza parametrów wybranych satelitów optycznych.

3.1. Program Copernicus

Urszula Cisło-Lesicka, zespół ProGea 4D

W grudniu 2012 roku Program Obserwacji Ziemi – Globalny Monitoring Środowiska

i Bezpieczeństwa (ang. Global Monitoring for Environment and Security, GMES), zainicjo-wany jeszcze w końcu lat 90. XX w. przez Komisję Europejską (KE), otrzymał nową nazwę

– Copernicus. Jest on zarządzany przez KE i realizowany przede wszystkim we współ-

pracy z Europejską Agencją Kosmiczną i jest obecnie największym na świecie dostaw-

cą danych obserwacji Ziemi. Głównym celem programu Copernicus jest opracowanie

metod monitorowania stanu środowiska z pułapu satelitarnego, lotniczego oraz z wy-

korzystaniem obserwacji (pomiarów) naziemnych. Program zbudowany jest z trzech

głównych komponentów:

• kosmicznego – infrastruktura kosmiczna pozwalająca na pozyskiwanie danych

z pułapu satelitarnego,

• naziemnego – infrastruktura pomiarów naziemnych (urządzenia, instrumenty)

oraz obsługa satelitów Sentinel (zarządzanie danymi misji Sentinel),

• usługowego – infrastruktura udostępniania danych (ustanowiona zgodnie

z dyrektywą INSPIRE).

Dane pozyskiwane za pomocą satelitów oraz pomiarów naziemnych w ramach pro-

gramu Copernicus przetwarzane są w celu świadczenia usług informacyjnych pozwa-

lających na skuteczniejsze zarządzanie środowiskiem oraz poprawę bezpieczeństwa

obywateli Unii Europejskiej (UE). Usługi programu Copernicus są nieodpłatne i dostęp-

ne zarówno dla obywateli UE jak i mieszkańców państw spoza Wspólnoty. Istnieje obec-

nie sześć serwisów programu Copernicus oferujących dostęp do różnych baz danych te-

matycznych zasilanych produktami przetworzeń danych satelitarnych. Należą do nich:

atmosfera, środowisko morskie, obszary lądowe, zmiana klimatu, bezpieczeństwo i sy-

tuacje kryzysowe. Dzięki serwisom Copernicus możliwe jest szybkie i sprawne reagowa-

nie w przypadku katastrof naturalnych, efektywne korzystanie z zasobów naturalnych

czy stały monitoring jakości i czystości wód, powietrza itd.

131

3.1.1. Polityka Komisji Europejskiej w zakresie pozyskiwania

i wykorzystania danych satelitarnych

Chociaż Parlament Europejski już w 1979 roku zasygnalizował konieczność synchro-

nizacji celów poprzedniczki Unii Europejskiej – Wspólnoty Europejskiej (WE) i Europej-

skiej Agencji Kosmicznej (ang. European Space Agency, ESA) oraz wsparcia dla koncepcji eksploracji przestrzeni kosmicznej przez państwa europejskie, to faktyczne zaangażowanie UE w obszarze badań przestrzeni kosmicznej nastąpiło dopiero w 1999 roku wraz

z przyjęciem wspólnego raportu WE i ESA dotyczącego synergii między tymi dwiema

instytucjami (Frankowski, 2016). Na przełomie XX i XXI w. Unia Europejska zaangażo-

wała się zarówno w program obserwacji Ziemi GMES (obecnie pod nazwą Copernicus),

jak i w określenie kształtu systemu nawigacji satelitarnej Galileo. W 2003 roku zostało

zawarte porozumienie ramowe UE–ESA oraz została podjęta próba wprowadzenia po-

lityki kosmicznej do katalogu polityk unijnych w Traktacie Konstytucyjnym i w następ-

stwie przyjęcie Traktatu z Lizbony, co stworzyło prawne podstawy do zaangażowania

finansowego UE w politykę kosmiczną.

Podstawową wizję i strategię dla sektora kosmicznego określa kilka dokumentów,

m.in. rezolucja Rady Unii Europejskiej z 21 maja 2007 roku dotycząca europejskiej po-

lityki kosmicznej (2007/C 136/01), rezolucja Parlamentu Europejskiego z 20 listopada

2008 roku w sprawie europejskiej polityki kosmicznej: w jaki sposób przybliżyć prze-

strzeń kosmiczną do Ziemi (2010/C 16 E/11) oraz rozporządzenie Parlamentu Europej-

skiego i Rady z 6 czerwca 2018 roku ustanawiające program kosmiczny Unii i Agencję

Unii Europejskiej ds. Programu Kosmicznego (COM(2018)447).

Zgodnie z założeniami strategii kosmicznej Unia Europejska ma zrealizować czte-

ry zasadnicze cele, z których pierwszy dotyczy maksymalizacji korzyści związanych

z eksploracją przestrzeni kosmicznej dla społeczeństwa i gospodarki unijnej. Z punktu

widzenia użytkowników osiągniecie tego celu jest bardzo istotne, gdyż jest on związa-

ny z rozpowszechnieniem wykorzystywania danych obserwacji Ziemi, pozyskiwanych

w ramach programu Copernicus oraz z uruchomieniem wielu usług zaimplementowa-

nych na platformach oferujących dostęp do dodatkowych zbiorów danych i możliwości

przetwarzania online. Zgodnie z celami strategii kosmicznej UE przemysł europejski ma

odgrywać wiodącą rolę w sektorze kosmicznym w skali globalnej oraz ma wzmocnić

niezależność Europy. Z kolei z punktu widzenia rozwoju polityki kosmicznej, w celu

zwiększenia unijnych zdolności do szybkiego reagowania w związku z kontrolą granic

i nadzorem morskim za pomocą programu Copernicus i systemów Galileo/EGNOS (Eu-

ropean Geostationary Navigation Overlay Service), szczególnie istotne jest umieszcze-

nie w katalogu głównych działań Komisji dodatkowych usług związanych z bezpieczeń-

stwem i obronnością (Frankowski, 2016). Odnosi się to do punktu 3.4 strategii dotyczą-

cego wzmocnienia współdziałania między cywilną i wojskową działalnością związaną

z przestrzenią kosmiczną.

Jednocześnie Komisja deklaruje wsparcie koordynacji między systemami kosmicz-

nymi i systemami bezzałogowych statków powietrznych BSP (ang. Unmanned Aerial

Vehicle, UAV), co realizowane jest przez europejski system łączności satelitarnej European Data Relay Satel ite (EDRS), pozwalający na przesyłanie danych pomiędzy satelitami

na orbicie geostacjonarnej, a satelitami na niskiej orbicie okołoziemskiej, statkami ko-

smicznymi, bezzałogowymi statkami powietrznymi oraz stacjami naziemnymi.

Drugi cel strategiczny unijnej polityki kosmicznej jest związany z rozwijaniem euro-

132

pejskiego sektora kosmicznego konkurencyjnego i innowacyjnego w skali światowej, przez m.in. komercjalizację, stymulowanie badań czy generowanie popytu na dane satelitarne wśród jednostek publicznych.

Cel trzeci wskazany w strategii przewiduje wzmocnienie autonomii Unii Europej-

skiej w dostępie do przestrzeni kosmicznej oraz możliwości jej wykorzystania do re-

alizacji celów polityki publicznej, polityki handlowej, a także polityki bezpieczeństwa

i obrony. Jest to powiązane z czwartym celem strategi , zgodnie z którym Unia ma dą-

żyć do wzmacniania roli zasobów Wspólnoty i całej Europy, jako podmiotu o znaczeniu

globalnym w dziedzinie bezpieczeństwa i obrony.

Warto zauważyć, że instytucje europejskie, takie jak: KE, EUMETSAT, ESA, GSA

(EUSPA) i państwa członkowskie UE dysponują łącznie drugim co do wielkości na świe-

cie budżetem na aplikacje i systemy kosmiczne. Zgodnie z danymi przedstawionymi

w strategii jest to ponad siedem miliardów euro rocznie (Frankowski, 2016).

3.1.2. Rola ESA oraz PAK w realizacji europejskiej polityki kosmicznej,

informacje o programie Copernicus

Europejska Agencja Kosmiczna (ESA) jest organizacją międzyrządową, powołaną na

mocy konwencji podpisanej 30 maja 1975 roku w Paryżu, do realizacji wspólnego eu-

ropejskiego programu badania i wykorzystania przestrzeni kosmicznej oraz wspierania

rozwoju nowoczesnego i konkurencyjnego przemysłu w państwach członkowskich.

W skład ESA wchodzą obecnie 22 państwa członkowskie: Austria, Belgia, Czechy, Dania,

Estonia, Finlandia, Francja, Grecja, Hiszpania, Irlandia, Luksemburg, Niderlandy, Niemcy,

Norwegia, Polska (od listopada 2012 roku), Portugalia, Rumunia, Szwajcaria, Szwecja,

Wielka Brytania, Włochy i Węgry. Na podstawie osobnej umowy w pracach ESA uczestni-

czy również Kanada. W 2019 roku w Sewil i (Hiszpania), na posiedzeniu Rady Ministerial-

nej Space 19+ Europejskiej Agencji Kosmicznej, państwa członkowskie ESA uzgodniły, że

podniosą swoje składki, dzięki czemu Agencja będzie miała do dyspozycji do 2022 roku

14,4 mld euro (EURACTIV, 2019). To największy budżet w historii tej organizacji.

Zgodnie z konwencją, zadaniem Europejskiej Agencji Kosmicznej jest zapewnianie

i promowanie, wyłącznie do celów pokojowych, współpracy pomiędzy państwami

europejskimi w zakresie badań technologii kosmicznych i ich zastosowań w kosmosie

z zamiarem ich wykorzystania do celów naukowych oraz operacyjnych systemów użyt-

kowych (Ministerstwo Rozwoju, 2020). Cele strategii kosmicznej Unii Europejskiej reali-

zuje w Polsce m.in. Polska Agencja Kosmiczna (PAK), która powstała na mocy ustawy

z dnia 26 września 2014 roku. Polska Agencja Kosmiczna jest odpowiedzialna za przy-

gotowanie i wdrożenie Krajowego Programu Kosmicznego (KPK), którego głównym

celem jest zbudowanie systemu optymalnych narzędzi wsparcia doradczego, finanso-

wego i edukacyjnego dla sektora kosmicznego (zarówno sektora prywatnego jak i dla

jednostek naukowo–badawczych) oraz instytucji realizujących i wspierających polską

politykę kosmiczną (administracja rządowa i samorządowa). Ważnym aspektem dzia-

łań Agencji jest również działanie na rzecz rozwoju technik satelitarnych oraz dbałość

o bezpieczeństwo państwa i jego obywateli, a także zwiększenie polskiego potencjału

obronnego dzięki wykorzystaniu europejskich systemów satelitarnych.

Jednym z najważniejszych zadań Komisji Europejskiej w ramach strategii kosmicznej

jest koordynowanie i zarządzanie programem Copernicus – unijnym programem ob-

133

serwacji Ziemi. Program realizowany jest we współpracy z państwami członkowskimi, ESA, EUMETSAT, Europejskim Centrum Prognoz Średnioterminowych (ang. European

Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF), agencjami Unii Europejskiej, m.in.

z Europejską Agencją Środowiska (ang. European Environment Agency, EEA) i instytutem

badawczym Mercator Océan. W ramach programu pozyskiwane i analizowane są dane

satelitarne (komponent kosmiczny), uzupełnione o dane pochodzące z sensorów roz-

mieszczonych na lądzie, morzu i w powietrzu (komponent naziemny). Bardzo duże ilości

globalnych danych z satelitów oraz z naziemnych, powietrznych i morskich systemów

pomiarowych wykorzystuje się do przekazywania informacji, które mają pomóc usłu-

godawcom, organom publicznym i innym organizacjom międzynarodowym w podno-

szeniu jakości życia mieszkańców Europy. Użytkownicy mają nieodpłatny i otwarty do-

stęp do usług informacyjnych świadczonych w ramach programu (Copernicus, 2020a).

Na potrzeby programu Copernicus Europejska Agencja Kosmiczna opracowała

i uruchomiła misje satelitów Sentinel, z uwzględnieniem tzw. misji wspomagających

(Copernicus, 2020a):

• misja Sentinel obejmuje satelity: Sentinel-1, -2, -3 i -6 oraz -5P (prekursor satelity

Sentinel-5) – satelity specjalistyczne oraz Sentinel-4 i -5 – instrumenty satelitów

meteorologicznych EUMETSAT,

• misje wspomagające, obsługiwane przez organizacje krajowe, europejskie

(w tym ESA) lub międzynarodowe, stanowiące dodatkowe źródło danych (około

30 trwających lub planowanych misji).

Dzięki infrastrukturze zbudowanej w ramach programu Copernicus, Unia Europej-

ska zapewniła w czasie zbliżonym do rzeczywistego dostęp do danych na poziomie

globalnym, które mogą być również wykorzystywane do zaspokajania potrzeb lokal-

nych i regionalnych.

Zbiory danych pochodzące z minionych lat można porównywać, dzięki czemu moż-

liwe jest monitorowanie zmian, a co za tym idzie lepsze zrozumienie zjawisk zachodzą-

cych na naszej planecie oraz zrównoważone zarządzanie środowiskiem. Na podstawie

obrazów satelitarnych tworzy się mapy, wzorce i prognozy, określa anomalie oraz pozy-

skuje informacje statystyczne.

Z usług programu Copernicus korzystają głównie decydenci i organy publiczne, wy-

korzystując informacje z serwisów Copernicus przy opracowywaniu przepisów i poli-

tyki ochrony środowiska lub podejmowaniu kluczowych decyzji w przypadku sytuacji

kryzysowych, takich jak klęska żywiołowa lub kryzys humanitarny.

Użytkownicy końcowi mogą wykorzystać informacje dostarczane w ramach usług

programu Copernicus w wielu różnych dziedzinach. Są to m.in.:

• zarządzanie obszarami miejskimi,

• zrównoważony rozwój i ochrona przyrody,

• planowanie regionalne i lokalne,

• rolnictwo, leśnictwo i rybołówstwo,

• opieka zdrowotna, ochrona ludności,

• infrastruktura oraz turystyka.

Europejska Agencja Kosmiczna odpowiada w szczególności za obsługę satelitów

Sentinel-1, Sentinel-2 i Sentinel-5P, dostarcza dane z misji dotyczącej obszarów lądo-

wych prowadzonej przez satelitę Sentinel-3 oraz koordynuje dostarczanie danych z 30

satelitów, które należą do misji wspomagających.

134

3.1.3. Misja Sentinel-1

Sentinel-1 jest pierwszą z sześciu misji Europejskiej Agencji Kosmicznej przygoto-

wanych dla programu Copernicus (ESA S-1, 2020). Obecnie w skład misji wchodzą dwa

pierwsze satelity: Sentinel-1A (ryc. 3.1) i Sentinel-1B, które zostały umieszczone na orbicie odpowiednio w 2014 i w 2016 roku. W 2023 i w 2025 roku planowane jest umieszczenie

dwóch kolejnych satelitów Sentinel-1C i -1D, które mają przedłużyć czas trwania misji do

20 lat. Celem misji jest zapewnienie długoterminowego pokrycia danymi radarowymi

powierzchni całego świata: lądu, stref morskich, europejskich stref przybrzeżnych oraz

oceanów. Interwał rejestracji obrazów dla tej samej „sceny” satelitarnej dla pojedyn-

czego satelity wynosi 12 dni (nad równikiem), natomiast w przypadku dwóch satelitów

Senitnel-1 – od dwóch do sześciu dni (w zależności od szerokości geograficznej).

Ryc. 3.1. Satelita Sentinel-1 (źrodło: ESA S-1, 2020)

Zarówno Sentinel-1A, jak i Sentinel-1B umieszczone są na wysokości 693 km (tabe-

la 3.1), na wspólnej orbicie heliosynchronicznej (ang. Sun-Synchronous Orbit, SSO), co oznacza, że nad danym obszarem satelita przelatuje zawsze o tym samym czasie miej-scowym. Satelity monitorują obszary lądowe, morskie oraz stan atmosfery, wykonując

14 okrążeń Ziemi w ciągu doby. Tryby pracy konstelacji Sentinel-1 zapewniają ciągłość

pozyskiwania danych SAR w paśmie C z poprzednimi misjami takimi jak ERS-2 i Envisat.

Satelity Sentinel-1 zostały zaprojektowane tak, aby działały operacyjnie przez minimum

siedem lat („cykl życia”), z możliwością wydłużenia tego okresu o dodatkowe pięć lat

przez zapewnienie odpowiedniego zasilania.

Sentinel-1 wykorzystuje radar z syntetyczną aperturą pracujący w paśmie C

(ang. C-Band Synthetic Aperture Radar, C-SAR) o częstotliwości 5,045 GHz. Obserwacje

wykonywane są zarówno w nocy, jak i w dzień, niezależnie od warunków pogodowych.

Dane radarowe Sentinel-1 dostępne są na trzech poziomach przetworzenia (trzy rodza-

je produktów Sentinel-1, ryc. 3.2):

• poziom 0 (dane podstawowe, nieobrazowe),

• poziom 1 (skalibrowane dane typu SLC (Single Look Complex) i GRD (Ground

Range Detected),

• poziom 2 – najwyższy stopień przetworzenia, który składa się z produktów

geofizycznych uzyskanych z poziomu 1 (pole wiatrów nad oceanem, widma fal

i prędkość radialna).

135

Ryc. 3.2. Produkty Sentinel-1

Dane z poziomu 1 to produkty przeznaczone dla większości użytkowników koń-

cowych, które mogą być bezpośrednio wykorzystywane do celów kartograficznych,

geodezyjnych, monitoringowych, itd. Dane poziomu 0 są wykorzystywane do prze-

prowadzenia syntezy SAR, czyli wytworzenia obrazów SLC przez zaawansowane centra

przetwarzania danych radarowych lub wyspecjalizowane laboratoria.

Produkty SLC są to obrazy SAR uformowane w geometrii ukośnej (ang. slant range) czyli

takiej, w jakiej są emitowane i odbierane impulsy. Rozdzielczość przestrzenna obrazów SLC

w kierunku zasięgu i w kierunku azymutalnym nie jest taka sama. Ta pierwsza wynosi około

5 m, druga około 30 m. Każdy piksel obrazu jest przedstawiony w postaci liczby zespolo-

nej, w której zapisane są w sposób niejawny wartości amplitudy i fazy sygnału.

Obrazy GRD mogą być utworzone z obrazów SLC (lub generowane bezpośrednio

w centrach przetwarzania z danych poziomu 0) przez ich przepróbkowanie do jed-

nakowej rozdzielczości przestrzennej w kierunku azymutalnym i w kierunku zasięgu

(10 × 10 m), z jednoczesną zmianą geometrii ukośnej na geometrię powierzchni elip-

soidalnej, czyli ich rzutowaniem na powierzchnię elipsoidy odniesienia. Dane GRD nie

mają cech ortofotomapy i muszą być ponownie przepróbkowane z wykorzystaniem

numerycznego modelu terenu. Dopiero wtedy mogą być wykorzystane w systemach

GIS. Jednocześnie przy transformacji obrazów SLC do GRD tracona jest informacja o fa-

zie sygnału, pozostaje tylko wartość amplitudy. Dane GRD nie nadają się więc do apli-

kacji interferometrycznych.

Produkty Sentinel-1 GRD występują w trzech rozdzielczościach:

• pełna rozdzielczość (ang. Full Resolution, FR),

• wysoka rozdzielczość (ang. High Resolution, HR),

• średnia rozdzielczość (ang. Medium Resolution, MR).

Objętość danych (pojedynczej sceny) Sentinel-1 zależy od rodzaju zastosowanej po-

laryzacji: pojedynczej lub podwójnej i wynosi odpowiednio 450–900 MB (GRD) i 4–8 GB

(SLC) dla obrazów zarejestrowanych w trybie IW (Interferometric Wide Swath).

Dane z misji satelitarnej Sentinel-1 rejestrowane są w czterech trybach (ryc. 3.3):

• Stripmap (SM) – rejestruje dane o pasie 80 km przy rozdzielczości przestrzennej

w kierunku zasięgu nieco lepszej niż 5 m. Pas jest oświetlany ciągłą sekwencją

impulsów, podczas gdy wiązka anteny ma w przybliżeniu stały kąt padania. Tryb

136

ten wykorzystywany jest tylko na potrzeby zarządzania kryzysowego i nie jest

dostępny bez zgody Komisji Europejskiej.

• Interferometric Wide Swath (IW) – rejestruje dane w pasie o szerokości 250 km

przy rozdzielczości przestrzennej 5 × 20–30 m dla pojedynczego impulsu (ang.

single look), w tzw. trybie TOPSAR. Scena Sentinel-1 w tym trybie składa się

z trzech pasów, a każdy z nich jest podzielony jeszcze na osiem lub dziewięć

fragmentów (ang. bursts). Jest to podstawowy tryb obrazowania tego systemu.

• Extra-Wide Swath (EW) – tryb ten wykorzystuje technikę TOPSAR do zbierania da-

nych dla pasa o szerokości aż 400 km, kosztem słabszej rozdzielczości 20 × 40 m.

Wykorzystywany jest przede wszystkim do monitorowania stref polarnych i nie-

których obszarów morskich, w szczególności do monitorowania lodu i wycieków

ropy. Podobnie jak IW, tryb EW może być również używany do interferometrii.

• Wave (WV) – dane pozyskiwane są w winietach 20 × 20 km, przy rozdzielczości

przestrzennej 5 × 5 m co 100 km wzdłuż orbity, naprzemiennie pod dwoma róż-

nymi kątami padania między bliskim a dalekim zasięgiem. Tryb stosowany jest

na ogół na otwartych oceanach.

Ryc. 3.3. Tryby obrazowania Sentinel-1 (Źródło: ESA S-1, 2020)

Do głównych zastosowań Sentinel-1 zalicza się monitorowanie powierzchni Ziemi

(np. deformacje i przemieszczenia terenu, kartowanie pokrycia terenu), monitorowanie

obszarów morskich (np. przemieszczanie kry lodowej, ruch żeglugowy) i wspieranie służb

ratowniczych (np. planowanie pomocy humanitarnej, kartowanie klęsk żywiołowych).

Tabela 3.1 przedstawia krótkie podsumowanie informacji dotyczących konstelacji

Sentinel-1.

137

Tabela 3.1. Specyfikacja konstelacji Sentinel-1

Data umieszczenia na orbicie

Sentinel-1A – 3 kwietnia 2014 roku

Sentinel-1B – 25 kwietnia 2016 roku

Orbita

heliosynchroniczna, wysokość 693 km

Instrumenty

radar SAR działający w paśmie C

• 5 m, pas 80 km (Stripmap Mode, SM)

Rozdzielczość przestrzenna

• 5 × 20 m, pas 250 km (Interferometric Wide Mode, IW)

• 20 × 40 m, pas 400 km (Extra Wide Swath Mode, EW)

• 5 m, winiety 20 km co 100 km (Wave Mode, WM)

Rozdzielczość czasowa

• 12 dni (1 satelita)

• 2–6 dni (2 satelity)

• zarządzanie kryzysowe (powodzie)

• plamy oleju na oceanach

Zastosowanie

• deforestacja

• rozpoznanie upraw

• deformacje powierzchni z dużą dokładnością

i na rozległych obszarach

3.1.4. Misja Sentinel-2

Sentinel-2 jest drugą misją Komisji Europejskiej realizowaną operacyjnie przez ESA

w ramach programu Copernicus. Misja Sentinel-2 dostarcza wielospektralne zobrazo-

wania powierzchni Ziemi w zakresie promieniowania widzialnego (VIS), czerwieni kra-

wędziowej (RE) oraz bliskiej i średniej podczerwieni (NIR, SWIR), dzięki czemu możliwe

jest uzyskanie informacji na temat pokrywy roślinnej, gleb, wód śródlądowych i obsza-

rów przybrzeżnych, obserwacja klęsk żywiołowych oraz wsparcie w planowaniu i or-

ganizacji pomocy humanitarnej. Głównym celem misji Sentinel-2 jest pozyskanie da-

nych wielospektralnych z dużą częstotliwością. Dzięki pięciodniowemu cyklowi takiego

obrazowania, stosunkowo dużej rozdzielczości przestrzennej i globalnemu zasięgowi,

misja zapewnia znakomite źródło wielospektralnych obrazów satelitarnych.

Ryc. 3.4. Satelita Sentinel-2 (źródło: ESA, 2015)

138

Konstelacja satelitów Sentinel-2 składa się z dwóch bliźniaczych satelitów,

z których pierwszy – Sentinel-2A (ryc. 3.4) został wyniesiony 23 czerwca 2015 roku, zaś drugi, Sentinel-2B, 7 marca 2017 roku. Odpowiednio w 2024 i 2027 roku planowane jest

umieszczenie dwóch kolejnych satelitów Sentinel: -2C i -2D, które mają przedłużyć czas

trwania misji do 20 lat. Satelity Sentinel-2 są przesunięte względem siebie o 180 stopni

i poruszają się po orbicie heliosynchronicznej, na wysokości 799 km (tabela 3.2). Okres rewizyty obu bliźniaczych satelitów Sentinel-2 wynosi pięć dni (nad równikiem) i wzrasta wraz ze wzrostem szerokości geograficznej do dwóch–trzech dni (na średnich sze-

rokościach geograficznych). Pojedynczy satelita obrazuje ponownie ten sam teren po

10 dniach (ryc. 3.5). Ich rozdzielczość przestrzenna w zależności od zarejestrowanego

zakresu promieniowania elektromagnetycznego to 10, 20 i 60 m. Oba satelity Senti-

nel-2 wyposażone są w skaner wielospektralny MSI (MultiSpectral Instrument) obrazu-

jący powierzchnię Ziemi w 13 kanałach spektralnych (tabela 3.3, ryc. 3.6).

Tabela 3.2. Specyfikacja konstelacji Sentinel-2

Data umieszczenia na orbicie

Sentinel-2A – 23 czerwca 2015 roku

Sentinel-2B – 7 marca 2017 roku

Orbita

heliosynchroniczna, wysokość 799 km

Instrumenty

wielospektralny (MultiSpectral Instrument, MSI)

Rozdzielczość przestrzenna

GSD: 10 m/20 m/60 m

Rozdzielczość spektralna

13 kanałów (VIS/RE/NIR/SWIR)

Rozdzielczość czasowa

• 10 dni (1 satelita)

• 5 dni (2 satelity)

• monitorowanie roślinności, produkcji rolniczej

• monitorowanie powierzchni lasów

Zastosowanie

• monitorowanie zmian w użytkowaniu terenu, planowanie

przestrzenne

• ocena wpływu zmian klimatu na roślinność

• opracowanie map dla sektora zarządzania kryzysowego

Ryc. 3.5. Zasięg i czas rewizyty Sentinel-2 (źródło: ESA S-2 User Guide, 2020a)

139

Ryc. 3.6. Kanały spektralne Sentinel-2

Satelity Sentinel-2 pozyskują obrazy w różnych rozdzielczościach przestrzennych

w zależności od zakresu spektralnego (tabela 3.3). Dla zakresu widzialnego i bliskiej podczerwieni obrazy pozyskiwane są z pikselem o rozmiarze 10 m. Kanały z zakresu

widzialnego i bliskiej podczerwieni przepróbkowane są również do rozdzielczości GSD

20 i 60 m, aby mogły być wykorzystane np. do obliczania wskaźników teledetekcyjnych

wykorzystujących także kanały średniej podczerwieni o GSD 20 m. Z rozdzielczością

przestrzenną GSD 20 m pozyskiwane są również obrazy w zakresie czerwieni krawę-

dziowej. Z kolei kanały Coastal Aerosol, Water Vapour i Cirrus mają piksel o rozmia-

rze 60 m. Satelity Sentinel-2 dostarczają również dodatkowe dane tj.: Aerosol Optical

Thickness (AOT), kompozycję w barwach naturalnych True Color Image (TCI), warstwę

Scene Classification Map (SCL, ryc. 3.7) w rozdzielczości przestrzennej GSD 10, 20 i 60 m.

Tabela 3.3. Kanały spektralne satelitów Sentinel-2

Nr

Nazwa kanału

Zakres spektralny

GSD

[nm]

[m]

Zastosowanie kanału

B01

Coastal Aerosol

433–453

60

korekcja wpływu aerozoli

B02

Blue

458–523

10

korekcja wpływu aerozoli

rejestracja powierzchni Ziemi

B03

Green

543–578

10

rejestracja powierzchni Ziemi

B04

Red

650–680

10

rejestracja powierzchni Ziemi

B05

Vegetation RedEdge

698–713

20

rejestracja powierzchni Ziemi

B06

Vegetation RedEdge

733–748

20

rejestracja powierzchni Ziemi

B07

Vegetation RedEdge

773–793

20

rejestracja powierzchni Ziemi

B08

NIR

785–900

10

korekcja wpływu pary wodnej

rejestracja powierzchni Ziemi

B8A

NIR

855–875

20

korekcja wpływu pary wodnej

rejestracja powierzchni Ziemi

B09

Water Vapour

935–955

60

korekcja wpływu pary wodnej

B10

Cirrus

1360–1390

60

detekcja chmur cirrus

B11

SWIR

1565–1655

20

rejestracja powierzchni Ziemi

B12

SWIR

2100–2280

20

korekcja wpływu aerozoli

rejestracja powierzchni Ziemi

140

Ze względu na podobieństwo rozdzielczości spektralnej i przestrzennej dane pozy-

skiwane przez satelity Sentinel-2 mogą być łączone z historycznymi zobrazowaniami

Landsat i SPOT.

Dane pozyskane przez satelity Sentinel-2 dostępne są na dwóch poziomach prze-

tworzenia (tabela 3.4). Pierwszy z nich, poziom 1 (Level-1C, L1C), to dane po podstawowych korekcjach radiometrycznych i geometrycznych, czyli przeliczona wielkość radian-

cji do współczynnika odbicia na poziomie powyżej atmosfery (ang. Top of Atmosphere,

TOA) (podrozdział 2.1.2). Drugi, to poziom 2 (Level-2A, L2A), w którym zobrazowania

przechowują informację o współczynniku odbicia od powierzchni Ziemi (ang. Bottom of

Atmosphere, BOA), po przeprowadzonej korekcji atmosferycznej (ryc. 3.7). Dane te publikowane są jako sceny (ang. tile, granule) o zasięgu 100 × 100 km (ryc. 3.8).

Tabela 3.4. Produkty satelity Sentinel-2

Nazwa

Opis poziomu przetworzenia

GSD

Objętość danych

[m]

(zasięg sceny)

Level-1C współczynnik odbicia na poziomie powyżej atmosfery (TOA),

korekcja geometryczna (UTM/WGS84)

10/20/60

600 MB

(100 × 100 km)

Level-2A współczynnik odbicia od powierzchni Ziemi (BOA), korekcja

geometryczna (UTM/WGS84), korekcja atmosferyczna

10/20/60

800 MB

(100 × 100 km)

Dane rejestrowane przez satelity Sentinel-2 znalazły zastosowanie w monitorowaniu

stanu roślinności, produkcji rolniczej, powierzchni lasów, zmian użytkowania terenu,

w planowaniu przestrzennym, w ocenie wpływu zmian klimatu na roślinność a także

w opracowywaniu map dla sektora zarządzania kryzysowego (tabela 3.2). Dane Sentinel-2 są również wykorzystywane w czterech serwisach programu Copernicus, tj. w Ser-

wisie Monitorowania Obszarów Lądowych (ang. Copernicus Land Monitoring Service,

CLMS), w Serwisie Zarządzania Kryzysowego (ang. Copernicus Emergency Management

Service, CEMS), w Serwisie Monitorowania Zmian Klimatu (ang. Copernicus Climate

Change Service, C3S) i w Serwisie Bezpieczeństwa (ang. Copernicus Security Service, CSS).

Ryc. 3.7. Obraz wejściowy współczynnika odbicia TOA Sentinel-2 Level-1C (a), obraz po korekcji atmosferycznej (BOA) Sentinel-2 Level-2A (b), klasyfikacja sceny wyjściowej (SCL) produktu

Level-1C (c) (źródło: ESA S-2 User Guide, 2020b)

141

Ryc. 3.8. Pokrycie obszaru Polski scenami Sentinel-2

3.1.5. Misja Sentinel-3

Obecnie w skład misji Sentinel-3 wchodzą dwa satelity: Sentinel-3A (ryc. 3.9) i Sentinel-3B, które umieszczono na orbicie odpowiednio w lutym 2016 i kwietniu 2018 roku.

W planach jest uzupełnienie misji o kolejne dwa satelity: Sentinel-3C i Sentinel-3D,

z których Sentinel-3C ma zostać umieszczony na orbicie w 2021 roku. Konstelacja Senti-

nel-3 znajduje się na heliosynchronicznej, polarnej płaszczyźnie orbitalnej na wysokości

800 km (najwyższa z uruchomionych misji Sentinel). Posiada ona dwudziestosiedmio-

dniową autonomię operacyjną, podczas której nie jest konieczna żadna interwencja

ze strony operatora naziemnego. Pozyskuje zobrazowania niskorozdzielcze o GSD od

300 m do ponad 1 km (tabela 3.5).

Celem misji Sentinel-3 jest optyczne obrazowanie powierzchni lądu i radarowe ob-

razowanie temperatury, monitorowanie powierzchni mórz i oceanów, w tym wysokości

fal oraz prądów morskich a także topografii pokrywy lodowej, temperatury powierzchni

morza i wysokiej dokładności obrazowania kolorów oceanu (monitorowanie zanieczysz-

czeń, fitoplanktonu). Misja Sentinel-3 zapewnia kontynuację pomiarów satelity Envisat.

Dane pozyskane przez satelity Sentinel-3 wykorzystywane są w trzech serwisach progra-

mu Copernicus: Serwisie Monitorowania Obszarów Lądowych (ang. Copernicus Land Mo-

nitoring Service, CLMS), Serwisie Monitorowania Środowiska Morskiego (ang. Copernicus Marine Environment Monitoring Service, CMEMS) oraz w Serwisie Monitorowania Zmian

Klimatu (ang. Copernicus Climate Change Service, C3S).

142

Ryc. 3.9. Satelita Sentinel-3 (źródło: ESA S-3, 2020)

Tabela 3.5. Specyfikacja konstelacji Sentinel-3

Data umieszczenia na orbicie

Sentinel-3A – 16 lutego 2016 roku

Sentinel-3B – 25 kwietnia 2018 roku

Orbita

heliosynchroniczna, wysokość 814 km

OLCI (Ocean and Land Colour Instrument)

Instrumenty

SLSTR (Sea and Land Surface Temperature Radiometer)

SRAL (Synthetic Aperture Radar Altimeter)

MWR (MicroWave Radiometer)

GSD: od 300 m do 1,2 km (OLCI)/21 kanałów (VIS/SWIR)

Rozdzielczość przestrzenna/rozdzielczość spektralna

GSD: 500 m (SLSTR)/9 kanałów (VIS/NIR/SWIR)

GSD: ~300 m (Synergy)/26 kanałów

300 m (SAR along-track), 1,64 km (SAR across-track)

Rozdzielczość czasowa

4 dni

• badanie koloru wody (monitorowanie

zanieczyszczenia, fitoplanktonu)

• monitorowanie temperatury

Zastosowanie

• monitorowanie wysokości fal

• monitorowanie prądów morskich

• badanie topografii pokrywy lodowej

• monitorowanie zmian pokrycia terenu na obszarach

globalnych

Sentinel-3 jest pierwszą misją programu Copernicus, w której na pokładzie statku

kosmicznego znajduje się kilka instrumentów. Na pokładzie satelity Sentinel-3 umiesz-

czono cztery instrumenty pomiarowe: OLCI (Ocean and Land Colour Instrument), słu-

żący do badania fizyki oceanu, SLSTR (Sea and Land Surface Temperature Radiometer)

– radiometr mierzący temperaturę lądów i oceanów, SRAL (Synthetic Aperture Radar

143

Altimeter) – wysokościomierz radarowy oraz radiometr mikrofalowy – MWR (Micro-

Wave Radiometer). Dodatkowo zamontowane są urządzenia nawigujące, w tym odbior-

nik GNSS (umieszczony w przestrzeni kosmicznej), odbiornik DORRIS (umieszczony na

Ziemi) oraz laserowe zwierciadło śledzące (tabela 3.5). W zależności od zastosowanych instrumentów dostępne są cztery rodzaje zobrazowań: OLCI, SLSTR, Synergy (połączenie produktów OLCI i SLTR) oraz Altimetria (połączenie instrumentów topograficznych).

Produkty dostępne są na dwóch poziomach przetworzeń. Poziom 1 to skalibrowane

dane posiadające georeferencję. Na poziomie drugim dostępne są produkty przetwo-

rzone, takie jak dane geofizyczne dotyczące lądu czy oceanów, obliczona temperatura

powierzchni lądów, mórz i oceanów, czy produkty zapewniające ciągłość produktów

misji SPOT (tabela 3.6).

Zwiększone możliwości oprzyrządowania zapewniają szerszy zakres i wyższą jakość

danych w zakresie monitorowania skutków zmian klimatu i zapewnienia wysokiego po-

ziomu bezpieczeństwa. Nacisk na monitorowanie obszarów morskich przyczynia się do

tworzenia kompletniejszej, globalnej bazy danych obserwacji Ziemi w porównaniu do

misji Sentinel-2.

Główne zastosowania Sentinel-3:

1. Monitoring mórz i oceanów:

• wysokość poziomu morza (ang. Sea Surface Height, SSH),

• temperatura powierzchni morza (ang. Sea Surface Temperature, SST) (ryc. 3.10),

• temperatura powierzchni kry (ang. Sea-Ice Surface Temperature, IST),

• kolor oceanu,

• prędkość wiatrów nad powierzchnią oceanów i wysokość fali,

• twory lodowe.

2. Monitoring lądów:

• stan roślinności,

• temperatura powierzchni śniegu i lodu,

• twory lodowe.

3. Monitoring atmosfery:

• pomiary zawartości aerozoli nad lądem i oceanem,

• pomiar zawartości pary wodnej nad lądem i oceanem.

Ryc. 3.10. Mapa temperatury lądów i oceanów na podstawie danych zarejestrowanych przez

instrument Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR) (źródło: ESA Missions, 2020)

144

Tabela 3.6. Produkty satelity Sentinel-3

zwa

Instrument

zwa

Instrument

zwa

Instrument

zwa

Instrument

Na

OLCI

Na

SLSTR

Na

Synergy

Na

Altimetry

Level-1A zgeolokalizowane

i skalibrowane echo

• współczynnik

• współczynnik

odbicia na

odbicia na

poziomie powyżej

poziomie powyżej

ISR

atmosfery (TOA)

atmosfery (TOA)

_M nie dystrybuowany

Level-1B • korekcja geome-

Level-1B • korekcja geome-

Level-1B zgeolokalizowane

i w pełni skalibro-

wane echo w wyso-

kiej rozdzielczości

tryczna (UTM/

tryczna (UTM/

SY_1

WGS84)

WGS84)

Level-1B-S w pełni przetworzo-

ny SAR i skalibro-

wane echo w pełnej

rozdzielczości

N współczynniki odbi-

Land dane geofizyczne

dot. lądu obliczone

cia powierzchni dla

dla pełnej i zmniej-

wszystkich kanałów

_2_SY

Level-2 szonej rozdzielczości

Level-2 LST temperatura po-

wierzchni lądu (ang.

Land Surface Tempe-

rature)

SY SYN i parametrów

SR_2_WA produkty dot. wód

opracowane przez

Centrum Morskie

aerozoli nad lądem

ESA

T temperatura

powierzchni mórz

i oceanów (ang. Sea

2_VGK nie dystrybuowany

Level-2 WS Surface Temperature)

SY_

P moc promieniowania

l-2 FR pożarów (ang. Fire

2_VGP produkty ciągłości

SPOT zapewniające

ater dane geofizyczne

_2_LAN produkty dot. wód

opracowane przez

Centrum Morskie

Radiative Power)

odbicia TOA

W dot. mórz i oceanów

Leve

SY_

SR ESA

obliczone dla pełnej

i zmniejszonej roz-

Level-2 dzielczości

AOD głębia optyczna

aerosoli (ang. Aerosol

2_VG1 produkty ciągłości

SPOT zapewniające

maksymalną wartość

Level-2 Optical Depth)

SY_ NDVI w ciągu 1 dnia

2_V10 produkty ciągłości

SPOT zapewniające

maksymalną wartość

SY_ NDVI w ciągu 10 dni

145

3.1.6. Misja Sentinel-5P

Kolejnym satelitą rodziny Sentinel umieszczonym na orbicie okołoziemskiej jest Sen-

tinel-5P (ryc. 3.11), będący prekursorem satelity Sentinel-5. Sentinel-5P został wystrzelony na orbitę 13 października 2017 roku. Podstawowym celem misji jest utrzymanie

ciągłości gromadzenia danych atmosferycznych, a precyzyjniej mówiąc, uzupełnienie

luki w danych pomiędzy kończącymi swoją misję satelitami Envisat i Aura a planowa-

ną misją Sentinel-5. Sentinel-5P ma na pokładzie instrument pomiarowy – TROPOMI

(TROPOspheric Monitoring Instrument), pozwalający na pomiar stężenia aerozoli oraz

gazów: dwutlenku azotu, ozonu, formaldehydu, dwutlenku siarki, metanu oraz czadu

(ryc. 3.12).

Ryc. 3.11. Satelita Sentinel-5P (źródło: ESA S-5P, 2014)

Ryc. 3.12. Przykłady obrazów zarejestrowanych przez Satelitę Sentinel-5P

(źródło: ESA S-5P ArabNubia, 2018)

146

Detektory umieszczone na satelicie monitorują warunki atmosferyczne z dość ni-ską rozdzielczością przestrzenną (GSD 5,5 km) i szybką częstotliwością rewizyty (jeden

dzień). Dane pozyskiwane są w systemie codziennym, a na ich podstawie opracowywa-

ne są prognozy zanieczyszczenia powietrza z wykorzystaniem modelu ENSEMBLE zbu-

dowanym na bazie siedmiu zweryfikowanych numerycznych modeli jakości powietrza.

Pozycjonowanie i synchronizację orbitalną wybrano w taki sposób, aby korespondowa-

ły z satelitą meteorologicznym Suomi-NPP amerykańskiej agencji NOAA (National Oce-

anic and Atmospheric Administration). Uzyskane dane wspierają Serwis Monitorowania

Stanu Atmosfery (ang. Copernicus Atmosphere Monitoring Services, CAMS) oraz Serwis

Monitorowania Zmian Klimatu (C3S).

Sentinel-5P umieszczony jest na heliosynchronicznej orbicie, na wysokości 824 km

i został zaprojektowany na siedmioletni okres pracy. Znajdujący się na pokładzie satelity

wielospektralny sensor obrazowania TROPOMI składa się z czterech dwupasmowych

spektrometrów obrazujących w zakresie: ultrafioletu (UV), światła widzialnego (VIS), bli-

skiej podczerwieni (NIR) i średniej podczerwieni (SWIR) (tabela 3.7, 3.8).

Tabela 3.7. Specyfikacja satelity Sentinel-5P

Data umieszczenia na orbicie

13 października 2017 roku

Orbita

heliosynchroniczna, wysokość 824 km

Instrumenty

TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument)

Rozdzielczość przestrzenna

5,5 km

Rozdzielczość spektralna

7 kanałów (UV/VIS/NIR/SWIR)

Rozdzielczość czasowa

1 dzień

Tabela 3.8. Specyfikacja kanałów instrumentu TROPOMI

Nr

Nazwa kanału

Zakres spektralny

Rozdzielczość

Zasięg sceny

[nm]

przestrzenna GSD [km]

[km]

B1

7 × 28

UV

270–320

6,7

B2

B3

UVIS

320–500

2,5

B4

7 × 3,5

B5

NIR

675–775

2,8

B6

B7

SWIR

2305–2385

2,5

7 × 7

B8

Sentinel-5P oferuje wiele produktów na dwóch poziomach przetworzeń. Po-

ziom 1B (Level-1B) stanowią produkty skorygowane radiometrycznie w zakresie

promieniowania od UV po średnią podczerwień. Natomiast produkty poziomu

2 (Level-2), to różnego rodzaju georeferencyjne dane o stanie atmosfery w danym miej-

scu i czasie (tabela 3.9).

147

Tabela 3.9. Produkty satelity Sentinel-5P

Poziom

Opis poziomu przetworzenia

Opis produktu

wartości radiometryczne (radiancja) w zakresie promieniowa-

współczynnik odbicia na pozio-

nia UV, światła widzialnego oraz bliskiego ultrafioletu (UVIS),

Level-1B

mie powyżej atmosfery (TOA)

krótkiej podczerwieni (NIR) i średniej podczerwieni (SWIR)

korekcja radiometryczna

oraz irradiancja w zakresie promieniowania ultrafioletu,

i geometryczna

promieniowania widzialnego i bliskiej podczerwieni (UVN) oraz

irradiancja w zakresie średniej podczerwieni (SWIR)

georeferencyjne dane atmosferyczne: kolumny ozonowe,

dwutlenek siarki, dwutlenek azotu, tlenek węgla, formaldehyd

Level-2

korekcja geometryczna

i metan; georeferencyjne: kolumny troposferyczne ozonowe,

profile pionowe ozonu, informacje o chmurach i aerozolach (np.

wskaźnik pochłaniania aerozolu i wysokość warstwy aerozolu)

Sentinel-5P ma na celu wykrywanie potencjalnych źródeł zanieczyszczeń atmosfery

oraz określanie czynników mogących minimalizować to zjawisko. Produkty misji stano-

wią wsparcie w prognozowaniu jakości powietrza i są wykorzystywane przez instytucje

publikujące ostrzeżenia o złym stanie atmosfery.

Główne zastosowania Sentinel-5P to monitorowanie stanu atmosfery, w tym m.in.:

określanie składu chemicznego atmosfery, monitorowanie ozonu, promieniowania UV

i gazów cieplarnianych oraz wspomaganie zarządzania kryzysowego, np.: prognozy

pogody i świadczenie usług dla Serwisu Monitorowania Stanu Atmosfery (CAMS), czy

monitorowanie erupcji wulkanicznych.

3.1.7. Planowane misje

Wśród planowanych misji programu Copernicus realizowanych przez Europej-

ską Agencję Kosmiczną są misje służące monitorowaniu stanu atmosfery oraz mórz

i oceanów (Sentinel-4, -5 i -6).

Misja Sentinel-4

Głównym celem misji będzie pozyskiwanie danych o warunkach atmosferycznych

i jakości powietrza w Europie i Afryce Północnej. Sentinel-4 w przeciwieństwie do

poprzedników, umieszczony będzie na orbicie geostacjonarnej. Nowy typ orbity

i instrumentów pomiarowych pozwoli na dzienne pomiary śladów gazu w troposferze

w godzinnych odstępach. Instrumenty misji Sentinel-4 zostaną umieszczone na sateli-

tach Meteosat trzeciej generacji Sounder (MTG-S). W satelitach MTG-S używany będzie

spektrometr obejmujący widmo promieniowania elektromagnetycznego w zakresie

od ultrafioletu do bliskiej poczerwieni (UVN) oraz sondę promieni podczerwonych (ang.

InfraRed Sounder, IRS). Umieszczenie satelitów MTG-S na orbicie planowane jest na rok

2023 (MTG-S1) oraz 2031 (MTG-S2).

Misja Sentinel-5

Głównym celem misji będzie wsparcie Serwisu Monitorowania Stanu Atmosfery

(CAMS) przez dostarczanie z dużą częstotliwością pomiarów stężenia gazów atmosfe-

rycznych oraz aerozoli z rozdzielczością GSD 7 km. Dane z Sentinel-5 będą głównie wy-

korzystane do określenia zależności pomiędzy jakością powietrza i składem atmosfery

148

a klimatem. Sentinel-5 będzie dokonywał codziennej rejestracji całego globu z rozdzielczością przestrzenną 7 × 7 km za pomocą spektrometrów w różnych kanałach spektral-

nych (UV-1 (270-300 nm), UV-2 (300-370 nm), VIS (370-500 nm), NIR-1 (685-710 nm), NIR-2

(745-773 nm), SWIR-1 (1590-1675 nm) i SWIR-3 (2305-2385 nm)). Umieszczenie satelitów

na orbicie zaplanowano na 2020 i 2021 rok.

Misja Sentinel-6

Głównym celem misji będzie monitorowanie oceanów. W ramach misji zostaną

wyniesione dwa satelity: Sentinel-6A Michael Freilich i Sentinel-6B. Podstawowym

oprzyrządowaniem na pokładzie serii będzie POSEIDON-4 – wysokościomierz radaro-

wy o ulepszonej konstrukcji i zoptymalizowanym zapisem impulsu w porównaniu do

poprzednich misji topo–oceanicznych oraz wieloczęstotliwościowy radiometr mikrofa-

lowy AMR-C. Misja ta będzie się opierać na współpracy międzynarodowej między CNES,

ESA, EU, EUMETSAT, NASA i NOAA. Satelita Sentinel-6A Michael Freilich ma wystartować

w listopadzie 2020 roku, a Sentinel-6B w 2025 roku.

Poza wymienionymi nowymi misjami Sentinel Komisja Europejska planuje sześć mi-

sji o wysokim priorytecie, które mają zapełnić luki w potrzebach użytkowników progra-

mu Copernicus oraz rozszerzyć obecne możliwości komponentu kosmicznego Coper-

nicus. Misjami wysokiego priorytetu UE są:

• CHIME (Copernicus Hyperspectral Imaging Mission): misja ma dostarczać obser-

wacje hiperspektralne w celu wsparcia nowych i ulepszonych usług w zakresie

zrównoważonego zarządzania różnorodnością rolniczą i bioróżnorodnością

a także ma umożliwiać badanie właściwości gleby (uzupełnienie danych Senti-

nel-2 do zastosowań takich jak opracowanie map pokrycia terenu),

• CIMR (Copernicus Imaging Microwave Radiometer): misja ma zapew-

nić obserwacje temperatury powierzchni morza, stężenia lodu morskiego

i innych jego parametrów oraz zasolenia powierzchni morza,

• CO2M (Copernicus Anthropogenic Carbon Dioxide Monitoring): misja ma za-

pewnić pomiar atmosferycznego dwutlenku węgla, zwiększenie wiarygodności

szacowania emisji dwutlenku węgla ze spalania paliw kopalnych w skali krajowej

i regionalnej,

• CRISTAL (Copernicus Polar Ice and Snow Topography Altimeter): kolejna misja

zapewniająca pomiar i monitorowanie grubości lodu morskiego i głębokości

śniegu, monitorowanie zmiany wysokości pokrywy lodowej i lodowców na ca-

łym świecie,

• LSTM (Copernicus Land Surface Temperature Monitoring): misja ma zapewnić

ciągłą obserwację temperatury powierzchni Ziemi i jej pochodnej ewapotranspi-

racji, aby wspierać zrównoważoną produkcję rolną w czasach rosnącego niedo-

boru wody, pomagać w rozwiązywaniu problemów związanych z degradacją

gruntów i zagrożeń naturalnych. Dane mają również służyć do celów gospodarki

wodnej przybrzeżnej i śródlądowej oraz do monitorowania miejskich wysp ciepła,

• ROSE-L (L-band Synthetic Aperture Radar): misja wykorzystująca radar SAR w pa-

śmie L, którego dłuższy sygnał może przenikać przez wiele naturalnych materia-

łów, takich jak roślinność, suchy śnieg oraz lód i dzięki temu dostarczać informacji

na potrzeby gospodarki leśnej, monitorowania osiadania gruntów i wilgotności

gleby oraz do rozróżniania rodzajów upraw pod kątem precyzyjnego rolnictwa

i bezpieczeństwa żywności. Ponadto misja przyczyniłaby się do monitorowania

pokrywy lodowej i czap lodowych, zasięgu lodu morskiego w regionie polarnym

oraz sezonowego śniegu.

149

3.2. Program Landsat

Program Landsat prowadzony przez NASA (National Aeronautics and Space

Administration) i USGS (United States Geological Survey) jest najdłużej działającym

programem, spośród tych, których celem jest dostarczanie zobrazowań satelitarnych

powierzchni Ziemi. Stanowi cenne źródło danych do badań nad globalnymi zmianami

pokrycia terenu i ma zastosowanie w takich obszarach jak rolnictwo, kartografia, geolo-

gia, leśnictwo, planowanie przestrzenne oraz edukacja.

Tabela 3.10. Charakterystyka satelitów programu Landsat

Data

Data

Satelita

umieszczenia zakończenia

GSD

Rozdzielczość

na orbicie

pracy

czasowa

Uwagi

instrument Return Beam

Landsat 1

23.07.1972

06.07.1978

RBV: 80 m

MSS: 60 m

18 dni

Vidicon (RBV); skaner wielo-

spektralny (MSS)

instrument Return Beam

Landsat 2

21.01.1975

25.02.1982

RBV: 80 m

MSS: 60 m

16 dni

Vidicon (RBV); skaner wielo-

spektralny (MSS)

instrument Return Beam

Landsat 3

05.03.1978

21.03.1983

RBV: 40 m (PAN)

MSS: 80 m (MS)

16 dni

Vidicon (RBV); skaner wielo-

spektralny (MSS)

skaner wielospektralny (MSS)

MSS: 80 m (MS)

+ Thematic Mapper (TM);

Landsat 4

16.07.1982

14.12.1993

TM: 30 m (MS),

16 dni

w 1993 roku przestał zbierać

120 m (IR)

dane naukowe, został wyco-

fany dopiero w 2001 roku

MSS: 80 m (MS)

skaner wielospektralny (MSS)

Landsat 5

01.03.1984

2013

TM: 30 m (MS),

16 dni

+ Thematic Mapper (TM);

120 m (IR)

najdłuższa misja satelitarna

EO

ETM: 15 m

Landsat 6

06.10.1993

–

(PAN), 30 m

–

nigdy nie osiągnął orbity

(MS), 120 m (IR)

docelowej

ETM+: 15 m

Enhanced Thematic Mapper

Plus (ETM+); w maju 2003

Landsat 7

15.04.1999

nadal

(PAN), 30 m

funkcjonuje (MS),

16 dni

roku uległ awarii jeden z ele-

60 m (IR)

mentów instrumentu ETM+;

obraz posiada braki danych

Landsat 8

OLI: 15 m (PAN),

(LDCM)

11.02.2013

nadal

funkcjonuje 30 m (MS, IR)

16 dni

funkcjonuje prawidłowo

TIRS: 100 m

150

3.2.1. Historia programu Landsat oraz możliwości wykorzystania

archiwalnych zobrazowań Landsat

Program Landsat rozpoczął się w 1966 roku i pierwotnie funkcjonował pod na-

zwą ERTS (Earth Resources Technology Satel ite) – Satelita Ziemskich Zasobów

Technologicznych. Landsat 1 (początkowo ERTS-1) został umieszczony na orbicie

w 1972 roku i był pierwszym cywilnym ziemskim satelitą obserwacyjnym, który zapoczątko-

wał półwieczną, nieprzerwaną misję gromadzenia danych o Ziemi z przestrzeni kosmicznej.

Do tej pory opracowano osiem misji satelitarnych Landsat, z czego siedem wy-

startowało z powodzeniem. Po pierwszych pięciu udanych misjach i 25 latach mo-

nitorowania Ziemi, nie powiodło się uruchomienie satelity Landsat 6 w 1993 roku.

Satelita Landsat 6 nie wszedł na orbitę z powodu pęknięcia podajnika komory spa-

lania, co uniemożliwiło dostarczanie paliwa do silnika. Kolejne misje Landsat 7 i 8

z powodzeniem weszły na orbitę i kontynuują pozyskiwanie danych. Chociaż

w maju 2003 roku awarii uległ jeden z elementów instrumentu ETM+ satelity Landsat 7

obrazy nadal są pozyskiwane, choć z pewnymi brakami danych (ryc. 3.15). W planach

jest także Landsat 9, którego uruchomienie jest przewidziane na rok 2021. Trwają rów-

nież prace koncepcyjne nad misją Landsat 10. Do tej pory najdłużej działającą misją był

Landsat 5 pracujący nieprzerwanie przez 29 lat (tabela 3.10; ryc. 3.13).

Od 2008 roku dane Landsat 7 i Landsat 5 dostępne są bezpłatnie, a od 2013 roku

również dane Landsat 8 zostały objęte polityką nieodpłatnego dostępu.

Ryc. 3.13. Historia satelitów Landsat (źródło: NASA Landsat, 2020)

3.2.2. Aktywne satelity Landsat

Z siedmiu udanych misji, dwa satelity pozostają nadal w użyciu: Landsat 7

i Landsat 8.

Landsat 7 (ryc. 3.14) został wyniesiony w kwietniu 1999 roku. Do startu został do-puszczony już w 1998 roku, ale wbudowany sensor ETM+ wymagał napraw, które unie-

możliwiły wcześniejsze uruchomienie. Landsat 7 jest drugą najdłużej trwającą misją,

z dwudziestojednoletnim stażem gromadzenia danych. W lutym 2018 roku rozpoczął

się ostatni etap działalności operacyjnej tego satelity. W 2021 roku ma zostać wycofany

z eksploatacji oraz zastąpiony przez Landsat 9. Satelita Landsat 7 porusza się po orbicie

151

biegunowej na wysokości 705 km z szesnastodniowym powtarzalnym cyklem. Dyspo-

nuje instrumentem pomiarowym EMT+ (tabela 3. 11).

Ryc. 3.14. Satelita Landsat 7 (źródło: NASA SIC, 2020)

Tabela 3.11. Charakterystyka satelity Landsat 7

Data umieszczenia na orbicie

15 kwietnia 1999 roku

Orbita

okołobiegunowa, heliosynchroniczna, wysokość 705 km

Instrumenty

ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus)

Rozdzielczość przestrzenna

15 m (PAN)/30 m (MS)/60 m (IR)

Rozdzielczość spektralna

8 kanałów (VIS/NIR/SWIR/TIR/PAN)

Rozdzielczość czasowa

16 dni

• rolnictwo, leśnictwo

• zarządzanie regionalne

Zastosowanie:

• kartografia

• geologia

• bezpieczeństwo narodowe i wiele innych

Głównym celem misji Landsat 7 jest zapewnienie ciągłości danych satelitarnych w za-

kresie pasm spektralnych rejestrowanych przez sensor TM (Thematic Mapper), zapocząt-

kowane przez L4 w 1982 roku w postaci częstych, pozbawionych chmur obrazów Ziemi

o zasięgu globalnym oraz zapewnienie wysokiej jakości kalibracji (5%), mogącej służyć jako

standard kalibracji krzyżowej (ang. cross calibration) dla innych satelitów teledetekcyjnych1.

1 Zapewnienie jakości i dokładności danych obrazowych pochodzących z detektora krążącego na orbicie Ziemi przez cały okres jego eksploatacji wymaga regularnego monitorowania jego parametrów radiometrycznych i geometrycznych. W celu monitorowania odpowiedzi sensora i odpowiedniego dostosowania współczynników kalibracji, po uruchomieniu sensora teledetekcyjnego wykonywane są kolejne kalibracje radiometryczne. Kalibracje te można przeprowadzić w sensie absolutnym (tj. wyprowadzając poprawki w trakcie przeliczenia wielkości radiancji do współczynnika odbicia na poziomie powyżej atmosfery (TOA)) lub w sensie względnym w odniesieniu do dobrze skalibrowanego sensora odniesienia (metoda kalibracji krzyżowej). Obecnie za najdokładniej skalibrowany instrument, często wykorzystywany do kalibracji krzy-

żowej dla innych sensorów, uważa się skaner wielospektralny Operational Land Imager (OLI) umieszczony na pokładzie satelity Landsat 8.

152

Możliwość wykrywania i unikania chmur pozwala Landsat 7 zapobiegać gromadze-

niu zbędnych danych, dzięki czemu uzyskane produkty zapewniają pokrycie jednej

czwartej powierzchni lądów co 16 dni.

Pierwotnie satelita ten posiadał ulepszony sensor Thematic Mapper Plus, zaawanso-

waną wersję sensorów Landsat 4–5 TM z absolutną kalibracją. Niestety w dniu 31.05.2003

roku awaria korektora linii skanowania, tj. aparatury SLC (Scan Line Corrector) odpowie-

dzialnej za usunięcie zygzakowatego zapisu danych (wpływ ruchu obrotowego ziemi

i prędkości przelotu satelity) spowodowała pojawienie się braku danych w obrazie.

(ryc. 3.15). Próby naprawienia sensora nie powiodły się, niemniej jednak satelita ten na-

dal dostarcza dane o wysokiej jakości geometrycznej i radiometrycznej.

Ryc. 3.15. Landsat 7, obraz z i bez korektora linii skanu (ang. S can Line Corrector, SLC) (źródło: Tetrault, 2006)

Satelita Landsat 7 pozyskuje obrazy w ośmiu zakresach spektralnych: sześciu ka-

nałach multispektralnych (VIS, NIR, SWIR-1 i -2) o GSD 30 m, jednym kanale panchro-

matycznym (ang. panchromatic, PAN) o GSD 15 m i jednym kanale termalnym o GSD

60 m (tabela 3.14, ryc. 3.18). Sceny zebrane przez Landsat 7 są dostępne w archiwum

tzw. Landsat Col ection 1 na trzech poziomach przetworzenia:

• poziom 1 (Level 1) to obrazy po korekcji geometrycznej i radiometrycznej,

• poziom 2 (Level 2) to obrazy poziomu 1 z uwzględnioną korekcją atmosferyczną

( Landsat 7 Surface Reflectance),

• poziom 3 (Level 3) to produkty pochodne wygenerowane na podstawie danych

Landsat 7, np. mapy występowania i stanu wód powierzchniowych (ang. Dyna-

mic Surface Water Extent, DSWE).

Produkty Landsat 7 na poziomie 1 (Level 1) mają dodatkowe oznaczenia określające

dokładność korekcji geometrycznej obrazów:

• poziom Tier 1 (T1) to najwyższej jakości precyzyjne dane po korekcji geometrycz-

nej (zastosowany model L1TP, RMSE < 12 m) i radiometrycznej wykorzystywane

do analizy szeregów czasowych,

• poziom Tier 2 (T2) to obrazy niespełniające kryteriów dokładnościowych T1, ale

153

obrazy z tego poziomu mogą mieć zastosowanie do aplikacji specyficznych dla

użytkownika,

• poziom Real Time (RT), to nowo zebrane sceny, które po przetworzeniu zostają

odpowiednio przypisane do wyższych poziomów, a następnie są usuwane.

Misja satelity Landsat 7 może być przedłużona wraz z wprowadzeniem misji

NASA OSAM-1 (kiedyś pod nazwą Restore-L). Celem misji OSAM-1 jest stworzenie

urządzenia serwisującego, które ma zostać wypuszczone w przestrzeń kosmiczną

w 2023 roku. Zadaniem tego robota – satelity, będzie wykonanie prac serwiso-

wych na satelicie Landsat 7 polegających na uzupełnieniu paliwa i zmianie pozy-

cji satelity. Dodatkowe paliwo może umożliwić przekształcenie Landsat 7 w radio-

metr transferowy lub przyrząd kalibracyjny, jak również potencjalnie rozszerzyć

cele naukowe misji Landsat 7. Będzie to pierwsze w historii tankowanie satelity

w kosmosie.

Landsat 8 (ryc. 3.16), wcześniej nazywany Landsat Data Continuity Mission (LDCM), to najnowszy satelita misji Landsat. Został umieszczony na orbicie w lutym 2013 roku

i jest pierwszym satelitą misji Landsat wyposażonym w instrument optyczny OLI

(Operational Land Imager) oraz termalny sensor promieniowania podczerwieni TIRS

(Thermal InfraRed Sensor).

Ryc. 3.16. Satelita Landsat 8 (źródło: NASA Landsat, 2020)

Landsat 8 krąży po heliosynchronicznej orbicie okołobiegunowej na wysokości

705 km z szesnastodniowym cyklem powtarzania. Rozdzielczość przestrzenna danych

wynosi 15 m dla kanału panchromatycznego, 30 m dla ośmiu kanałów multispektral-

nych i 100 m dla dwóch kanałów termalnych (tabela 3.12, 3.13; ryc. 3.18).

Głównym celem misji Landsat 8, podobne jak Landsat 7, jest zapewnienie global-

nych zobrazowań powierzchni Ziemi. Dodatkowym celem, związanym z udziałem Euro-

pejskiej Agencji Kosmicznej, jest szybkie rozpowszechnianie danych Landsat wśród eu-

ropejskich użytkowników. NASA kontynuuje nieograniczone i bezpłatne rozpowszech-

nianie danych z satelity wśród użytkowników.

Landsat 8 został zaprojektowany na pięcioletni okres pracy z możliwością przedłu-

żenia o dodatkowe pięć lat użytkowania. Ze względu na ograniczenia czasowe, instru-

ment pokładowy TIRS został zaprojektowany na trzyletni okres żywotności.

W ramach programu Landsat 8 w archiwum Landsat Col ection 1 dostępne są dane

na trzech poziomach przetworzenia. Od najmniej przetworzonych, tylko wstępnie

skalibrowanych – poziom 1, przez skalibrowane i skorygowane o wpływ atmosfery –

154

Tabela 3.12. Charakterystyka satelity Landsat 8

Data umieszczenia na orbicie

Landsat 8 (Landsat Data Continuity Mission, LDCM) – 11 lutego 2013 roku

Orbita

okołobiegunowa, heliosynchroniczna, wysokość 705 km

Instrumenty

OLI (Operational Land Imager) + TIRS (Thermal InfraRed Sensor)

Rozdzielczość przestrzenna

15 m (PAN)/30 m (MSI)/100 m (TIRS)

Rozdzielczość spektralna

1 kanał PAN + 8 kanałów (VIS/NIR/SWIR) + 2 kanały (TIRS)

Rozdzielczość czasowa

16 dni

• rolnictwo, leśnictwo

• zarządzanie regionalne

Zastosowanie

• kartografia

• geologia

• bezpieczeństwo narodowe i wiele innych

poziom 2 (Surface Reflectance), po poziom 3, który oferuje zaawansowane produkty

pochodne oryginalnych obrazów, jak mapa pokrywy śnieżnej czy mapa klasyfikacji

pożarów (tabela 3.13).

Pod koniec 2020 roku USGS planuje udostępnić dane Landsat w archiwum Landsat

Col ection 2, gdzie zostaną zamieszczone obrazy misji Landsat przetworzone z większą

dokładnością. Dane Landsat zostaną ponownie skorygowane (geometrycznie, radio-

metrycznie i atmosferycznie) z wykorzystaniem bardziej precyzyjnych modeli terenu

oraz najnowszych metod i algorytmów. Dane w Landsat Col ection 1 mają pozostać

dostępne przez co najmniej rok po udostępnieniu danych Landsat Col ection 2.

Obrazy Landsat dzięki długiej historii misji i globalnemu zasięgowi znajdują bardzo

szerokie zastosowanie w rolnictwie (ryc. 3.17), leśnictwie, zarządzaniu regionalnym, w kartografii, geologi , w sektorze bezpieczeństwa narodowego i w wielu innych dziedzinach.

Ryc. 3.17. Zobrazowanie Landsat 8 w barwach naturalnych (a) i w barwach fałszywych (b): kanał

TIR jako składowa czerwona, kanał SWIR jako składowa zielona i kanał zakresu promieniowania

zielonego jako składowa niebieska. Kompozycja w barwach fałszywych dobrze oddaje

zróżnicowanie pokrywy roślinnej (na obrazie w kolorach naturalnych dzika roślinność ma

prawie jednolicie oliwkowy kolor, a na kompozycji w barwach fałszywych widzimy rozróżnienie

między zarośniętymi brzoskwiniami, mahoniowymi lasami, itd.).

Los Angeles, USA (źródło: NASA L8, 2020)

155

Tabela 3.13. Charakterystyka produktów Landsat 8

Poziom

Nazwa

Opis produktu

GSD

Zasięg sceny Objętość

[m]

[km]

danych

• Tier-1 (TP) – najwyższej

jakości dane odpowiednie

do analizy szeregów czaso-

wych (korekcja radiome-

Landsat 8

tryczna i geometryczna)

1

Level-1 OLI/TIRS

• Tier-2 (T2) – sceny

15/30/100

185 × 185

1,8 GB

Collection 1

niespełniające kryteriów

poziomu T1

• Real-Time (RT) – nowo

pozyskane sceny Landsat 8,

wstępnie skalibrowane

Surface

współczynnik odbicia po-

2

Level-2 Reflectance

wierzchni (SR) (bez kanałów

Level-2 Data

termalnych i panchromatycz-

30

185 × 185

1,8 GB

Products

nego)

współczynnik odbicia w gór-

Landsat

nej części atmosfery (TOA),

Analysis

temperatura górnej części

ARD

Ready Data

atmosfery (BT), współczynnik

30

5 × 5

650 MB

Level-2 Data

odbicia powierzchni (SR),

Product

tymczasowa temperatura

powierzchni (ST) oraz dane

dotyczące oceny jakości (QA)

Landsat

występowanie i stan wód

Level-3

powierzchniowych oraz

DSWE Dynamic

wszystkich kanały pośrednie

30

150 × 150

25 MB

3

Surface Water użyte do stworzenia tego

Extent

produktu

Landsat

Level-3

fSCA

Fractional

mapa pokrywy śnieżnej,

Snow Covered maska chmur

30

150 × 150

10 MB

Area Science

Product

Landsat

BA

Level-3

mapa klasyfikacji pożarów

30

150 ×150

5 MB

Burned Area

156

Tabela 3.14. Charakterystyka kanałów Landsat 7 i Landsat 8

Landsat 7 ETM+ (nm)

Landsat 8 OLI i TRIS (nm)

Zakres

Zakres

Nr

Nazwa kanału

spektralny

GSD

spektralny

GSD

[nm]

[m]

Nr

Nazwa kanału

[nm]

[m]

1

Costal Aerosol

433–453

30

1

Blue

450–515

30

2

Blue

450–515

30

2

Green

525–605

30

3

Green

525–600

30

3

Red

630–690

30

4

Red

630–680

30

4

NIR

775–900

30

5

NIR

845–885

30

5

SWIR-1

1550–1750

30

6

SWIR-1

1560–1660

30

6

TIR

10400–12500

60

7

SWIR-2

2080–2350

30

7

SWIR-2

2100–2300

30

8

PAN

520–900

15

8

PAN

500–680

15

9

Cirrus

1360–1390

30

10

TIRS-1

10600–11200

100

11

TIRS-2

11500–12500

100

Ryc. 3.18. Zakresy spektralne rejestrowane w poszczególnych kanałach przez detektory

na satelitach Landsat 7 i Landsat 8

3.2.3. Planowane misje Landsat

NASA we współpracy z USGS ma w planach wyniesienie w 2021 roku kolejnego

satelity na orbitę. Misja Landsat 9 będzie kontynuować cele poprzednich programów

skupiając się na zapewnieniu ciągłości w prawie pięćdziesięcioletnim okresie nieprze-

rwanego zbierania danych. Ponadto Landsat 9 skupiać się będzie na dostarczaniu infor-

macji pomocnych w ocenie wpływu zmian klimatycznych na zasoby środowiska.

Satelita Landsat 9 (ryc. 3. 19) wyposażony zostanie w dwa instrumenty pomiarowe: skaner obrazujący OLI-2 (Operational Land Imager 2) oraz TIRS-2 (Thermal InfraRed

Sensor 2) – sensor pracujący w podczerwieni termalnej. Oba sensory stanowią zmoder-

nizowaną wersję detektorów zamontowanych na pokładzie Landsat 8. W porównaniu

do Landsat 8, nowa misja dostarczać będzie dane o wyższej jakości obrazowania oraz

157

zapewni lepszą rozdzielczość radiometryczną w porównaniu do poprzednich misji. In-

strument OLI-2 dostarczy dane w zakresie widzialnym oraz bliskiej i średniej podczer-

wieni (VNIR/SWIR) zgodne z poprzednimi właściwościami spektralnymi, przestrzenny-

mi, radiometrycznymi i geometrycznymi satelity.

Ryc. 3.19. Model satelity Landsat 9 (źródło: NASA L9, 2020)

Różnica polega na tym, że Landsat 9 będzie zapewniał większą rozdzielczość ra-

diometryczną (14 bitów w porównaniu do 12 bitów Landsat 8). Pozwoli to m.in. na do-

starczenie dodatkowych informacji dla ciemnych obszarów, np. gęstych lasów. TIRS-2

będzie rejestrował promieniowanie termalne (TIR) analogicznie do TIRS (Landsat 8), bę-

dzie to jednak ulepszona wersja poprzednika m.in. pod względem możliwości reduk-

cji światła rozproszonego. Instrument TIRS-2 ma zostać wyposażony w dwuzakresowy

sensor termowizyjny zapewniający dwa pasma widmowe o maksymalnej rozdzielczości

przestrzennej (GSD) wynoszącej 100 m dla obu pasm, zarówno wzdłuż jak i w poprzek

toru lotu satelity.

Landsat 9 pracować będzie w szesnastodniowym cyklu z przesunięciem o osiem dni

w stosunku do Landsata 8, w celu umożliwienia rejestracji tego samego obszaru co ty-

dzień. Misja Landsat 9 będzie również zapewniała nieodpłatny dostęp do danych, dzięki

czemu Landsat 9 umożliwi wsparcie decyzji w takich kluczowych obszarach jak:

• zmiany klimatyczne,

• globalna dynamika zmian powierzchni lasów, w tym deforestacja lasów tropikalnych,

• rozwój aglomeracji miejskich,

• racjonalne zarządzanie zasobami wodnymi,

• przeciwdziałanie skutkom kataklizmów i klęsk żywiołowych w celu ratowania życia.

W fazie koncepcji jest również misja Landsat 10, w ramach której planuje się zwięk-

szyć rozdzielczość czasową i przestrzenną danych Landsat (do 10 m), aby zwiększyć

kompatybilność z danymi Sentinel-2.

3.3. Wybrane komercyjne optyczne systemy satelitarne o dużej

i bardzo dużej rozdzielczości przestrzennej

Obecnie najwyższą rozdzielczość przestrzenną jaką bezpłatnie oferują wielospek-

tralne systemy satelitarne jest GSD 10 m (Sentinel-2 w zakresie spektralnym VIS i NIR).

Takie średniorozdzielcze dane satelitarne z powodzeniem nadają się do wykorzysta-

nia w regionalnej i globalnej obserwacji powierzchni Ziemi, np. w klasyfikacji pokrycia

i użytkowania terenu, w obserwacji globalnej biomasy lasów, analizie rozwoju aglome-

158

racji miejskich, czy szacowaniu skutków klęsk żywiołowych i zmian klimatu. Niestety rozdzielczość ta może być niewystarczająca do szczegółowych analiz niewielkich obiektów (np. bardzo wąskich działek rolnych), dla których wymagana jest duża dokładność

geometryczna opracowania. W takich przypadkach, i gdy analizie ma podlegać stosun-

kowo duży obszar opracowania, trudny do objęcia przy użyciu zobrazowań lotniczych

(z samolotów lub z niskiego pułapu, za pomocą bezzałogowych statków powietrznych),

wykorzystuje się wysoko- i bardzo wysokorozdzielcze dane satelitarne, które są ofero-

wane na rynku komercyjnym.

3.3.1. Wybrane komercyjne misje wysokorozdzielczych optycznych

systemów satelitarnych

Wysokorozdzielcze dane satelitarne (GSD 1–5 m) stosuje się głównie w obserwacji

stosunkowo niewielkich obszarów (np. województw, miast, terenów lokalnych zagro-

żeń czy lokalnych obszarów niebezpiecznych, lotnisk itd.). Poniżej opisano wybrane mi-

sje wysokorozdzielczych optycznych systemów satelitarnych: SPOT, EROS, Cartosat-1,

PlanetScope i Gaofen, których parametry zamieszczono w tabeli 3.15.

SPOT

Program SPOT został uruchomiony już w 1978 roku przy współpracy Belgii i Szwe-

cji przez francuską organizację CNES (Centre National d’Études Spatiales), mającą cha-

rakter agencji rządowej. Z początku misję stanowiły cztery satelity średniorozdzielcze

(SPOT-1, -2, -3 i -4). Pierwszym satelitą wysokorozdzielczym misji, umieszczonym na

orbicie w 2002 roku, był satelita SPOT-5 wyposażony w sensor HRG (High Resolution

Geometric) wysokiej rozdzielczości 2,5 m obrazujący w kanale PAN oraz sensorem HRS

(High Resolution Stereoscopic) do obrazowania w trybie stereo. Czas rewizyty SPOT-5

wynosił dwa–trzy dni. Kolejne satelity SPOT-6 i SPOT-7 umieszczono na orbicie odpo-

wiednio w 2012 i w 2014 roku. W trybie Super mode pozyskują dane panchromatyczne

o rozdzielczości przestrzennej GSD 1,5 m, a w zakresie VIS i NIR w rozdzielczości prze-

strzennej GSD 6 m z rozdzielczością czasową nawet jednego dnia.

EROS-A

EROS-A to pierwszy wysokorozdzielczy satelita misji EROS należących do Israel

Aerospace Industries, która swoje doświadczenie zbudowała na produkcji satelitów

szpiegowskich Orfeq. EROS-A został umieszczony na orbicie w 2000 roku i dostarczał

zobrazowań o rozdzielczości przestrzennej GSD 1,9 m w zakresie panchromatycznym

do 2015 roku.

CARTOSAT-1

Pierwszy wysokorozdzielczy satelita CARTOSAT-1 z serii indyjskich satelitów obsługi-

wanych przez Indian Space Research Organisation (ISRO) został umieszczony na orbicie

w 2005 roku. Wyposażono go w dwie kamery umożliwiające wykonywanie zdjęć pod

różnymi kątami. CARTOSAT-1 posiada wyłącznie kanał panchromatyczny o rozdzielczo-

ści przestrzennej GSD 2,5 m.

PlanetScope

Nowatorskim wysokorozdzielczym systemem satelitarnym jest system firmy Planet

159

Labs składający się z satelitów o wysokiej rozdzielczości przestrzennej: PlanetScope (Dove i nowszej generacji SuperDove) oraz RapidEye, który pozyskiwał zobrazowania

do lutego 2020 roku. System PlanetScope stanowi największą na świecie konstelację

satelitów – aktualnie na orbicie znajduje się około 150 działających nanosatelitów Dove,

a z początkiem 2020 roku wyniesiono 26 satelitów SuperDove. Satelity PlanetScope

charakteryzują się wyjątkowo małymi rozmiarami, co jest dużą innowacją w branży ko-

smicznej. Dostarczają zobrazowania w czterech kanałach spektralnych (VIS i NIR) o roz-

dzielczości przestrzennej GSD 3,0 m, a czas rewizyty wynosi jeden dzień. Dane archiwal-

ne pozyskane przez satelitę RapidEye są dostępne w pięciu kanałach spektralnych (VIS,

NIR, RedEdge) w rozdzielczości przestrzennej GSD 5,0 m. Planet Labs w ramach polityki

otwartego dostępu do danych udostępnia internetowy portal Planet Explorer, za po-

mocą którego możliwe jest przeglądanie zobrazowań PlanetScope, SkySat i RapidEye

oraz obrazów Sentinel.

Gaofen

Gaofen-1 to satelita należący do Chińskiej Narodowej Agencji Kosmicznej. Zo-

stał wystrzelony w 2013 roku w ramach cywilnego programu HDEOS (High-Defi-

nition Earth Observation Satel ite). Satelita Gaofen rejestruje obraz panchromatyczny

o rozdzielczości przestrzennej GSD 2,0 m oraz czterokanałowe obrazy wielospektralne

(VIS i NIR) o rozdzielczości przestrzennej GSD 8,0 m. W kolejnych latach program ma

być rozszerzany o nowe satelity i nowe zadania. Cała seria urządzeń ma się znaleźć na

orbicie w 2020 roku. Ich misja została zaplanowana na około pięć do ośmiu lat.

Tabela 3.15. Parametry wybranych satelitów wysokorozdzielczych

Rozdzielczość przestrzenna

Wysokość

Satelita

Status misji

[m]

Kanały

spektralne

Czas rewizyt

orbity

PAN

MS

SWIR

[km]

PAN + 3 MS

SPOT-5

2002–2015

2,5

10

20

(G/R/NIR) +

2–3 dni

832

SWIR

SPOT-6

2012–

1,5

6

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1 dzień

694

SPOT-7

2014–

1,5

6

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1 dzień

694

EROS-A

2000–2015

1,9

–

–

PAN

4,5 dnia

530

CARTOSAT-1

2005–

2,5

–

–

PAN

5 dni

617

RapidEye

2008–2020

–

5

–

4 MS (VIS/NIR)

+ RE

5,5 dnia

630

PlanetScope

2014–

–

3

–

4 MS (VIS/NIR)

1 dzień

475

Gaofen-1

2013–

2

8

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

≤ 4 dni

654

160

3.3.2. Wybrane komercyjne misje bardzo wysokorozdzielczych optycznych

systemów satelitarnych

Dane bardzo wysokorozdzielcze (GSD < 1 m) stosuje się, podobnie jak wysokoroz-

dzielcze obrazy satelitarne, głównie w obserwacjach małych obszarów lub kiedy wy-

magana jest duża dokładność geometryczna opracowania (np. w kartografii cyfrowej

(mapy topograficzne 1: 10 000), w badaniach użytkowania terenu, dla potrzeb kontroli

dopłat w rolnictwie w krajach UE, wykrywania nielegalnej zabudowy, obozów uchodź-

ców, samolotów, okrętów bądź łodzi imigrantów itp.). Do systemów satelitarnych o bar-

dzo wysokiej rozdzielczości przestrzennej zaliczamy: IKONOS-2, QuickBird-2, EROS-B,

KOMPSAT, WorldView, GeoEye, CARTOSAT, Pleiades, i SkySat. Poniżej przedstawiono

opis wybranych komercyjnych misji bardzo wysokorozdzielczych optycznych syste-

mów satelitarnych, których parametry zamieszczono w tabeli 3.16.

IKONOS-2 i QuickBird-2

Pierwszym satelitą pozyskującym obrazy panchromatyczne o rozdzielczości prze-

strzennej GSD poniżej 1,0 m był satelita IKONOS-2 (Space Imaging), którego sensor

optyczny posiadał rozdzielczość kanału PAN 0,82 m GSD, a kanałów wielospektralnych

(MS) 3,2 m GSD. Obrazował on powierzchnię Ziemi z wysokości 681 km (orbita LEO) od

1999 do 2015 roku. Największym jego konkurentem umieszczonym na orbicie 430 km,

niespełna dwa lata po jego starcie, okazał się QuickBird-2 (DigitalGlobe). Charakteryzo-

wał się on identyczną rozdzielczością spektralną (cztery kanały spektralne RGB+NIR),

ale znacznie wyższą rozdzielczością przestrzenną: 0,65 m GSD PAN oraz 2,62 m GSD MS.

EROS

W 2006 roku misja EROS (Israel Aerospace Industries) została rozbudowana o satelitę

EROS-B, który pozyskuje zobrazowania panchromatyczne o bardzo wysokiej rozdziel-

czości 0,65 m. Aktualnie urządzenie wykorzystywane jest do monitorowania irańskiego

programu jądrowego pod kątem potencjalnych zagrożeń dla bezpieczeństwa Izraela.

W 2019 roku izraelska misja satelitów wojskowych została rozbudowana o nowego sa-

telitę bardzo wysokorozdzielczego EROS-C, który pozyskuje obrazy panchromatyczne

z rozdzielczością przestrzenną GSD 0,38 m (w nadirze) i GSD 0,76 m w zakresie mul-

tispektralnym (VIS i NIR). Konstelacja satelitów EROS wykorzystuje zaawansowane moż-

liwości sztucznej inteligencji do automatycznego pozyskiwania danych, dzięki czemu

satelity EROS cechuje szybki czas reakcji (poniżej 90 minut) dla wykonania całego cyklu

misji od etapu jej planowania, przez zadania satelitarne, aż po akwizycję obrazu w try-

bie na żądanie (ang. on demand).

KOMPSAT

Misja koreańskich satelitów KOMPSAT (ang. Korea Aerospace Research Institute,

KARI) rozpoczęła się od umieszczenia na orbicie w 1999 roku niskorozdzielczego sa-

telity KOMPSAT-1. W 2006 roku na orbicie został umieszczony pierwszy z serii satelita

o bardzo wysokiej rozdzielczości KOMPSAT-2 pozyskujący obrazy panchromatyczne

z pikselem o rozmiarze 1,0 m, a obrazy wielospektralne z pikselem 4 m. W 2012 roku

konstelacja została powiększona o kolejnego satelitę pozyskującego obrazy o bardzo

wysokiej rozdzielczości: 0,7 m (PAN) i 2,6 m (MS). W nadchodzących latach przewidziane

jest wzmocnienie misji przez umieszczenie na orbicie kolejnego satelity KOMPSAT-6.

161

Tabela 3.16. Parametry wybranych satelitów bardzo wysokorozdzielczych

Rozdzielczość przestrzenna

Wysokość

Satelita

Status misji

[m]

Kanały

spektralne

Czas rewizyt

orbity

PAN

MS

SWIR

[km]

IKONOS-2

1999–2014

0,82

3,2

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

3 dni

682

QuickBird

2001–2014

0,62

2,4

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

2–12 dni

450

EROS-B

2006–

0,65

–

–

PAN

5–6 dni

520

EROS-C

2019

0,38

0,78

–

PAN + 4 MS

bd.

520

KOMPSAT-2

2006–

1,0

4,0

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

3,5 dnia

685

KOMPSAT-3

2012–

0,7

2,6

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

3,5 dnia

685

WorldView-1

2007–

0,46

–

–

PAN

1,7–4,5 dni

496

WorldView-2

2009–

0,46

1,85

PAN + 8 MS

(VIS/NIR/RE)

1,1–3,7 dnia

770

PAN + 8 MS +

WorldView-3

2014–

0,31

1,24

3,7

8 SWIR + 12

1 dzień

617

CAVIS (30 m)

WorldView-4

(GeoEye-2)

2016–2019

0,31

1,24

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1,1–4,5 dnia

617

GeoEye-1

2008–

0,41

1,65

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1,1–3,7 dnia

681

CARTOSAT-2

2008–

0,8

–

–

PAN

4 dni

635

CARTOSAT-2A

2008–

0,8

–

–

PAN

4 dni

635

CARTOSAT-2B

2010–

0,8

–

–

PAN

4 dni

630

CARTOSAT-2C

2014–

0,6

–

–

PAN

bd.

505

CARTOSAT-2D

2017–

0,6

2,0

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

4 dni

505

CARTOSAT-2E

2017–

0,6

2,0

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

7 dni

505

CARTOSAT-2F

2018–

0,6

2,0

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

7 dni

505

CARTOSAT-3

2019–

0,25

1,3

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

bd.

509

Pleiades-HR 1A 2011–

0,7

2,8

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1 dzień

694

Pleiades-HR 1B 2012–

0,7

2,8

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

1 dzień

694

SkySat

2014–

0,72

1,0

–

PAN + 4 MS

(VIS/NIR)

4–5 dni

575

162

WorldView i GeoEye

Misje bardzo wysokorozdzielczych satelitów serii WorldView (WV) rozpoczęły się

w 2007 roku od umieszczenia przez firmę DigitalGlobe satelity WorldView-1 na orbicie

496 km nad Ziemią. Obrazował on powierzchnię Ziemi jedynie w kanale panchromatycz-

nym (PAN), ale za to z rozdzielczością przestrzenną GSD 0,46 m w pasie szerokości 17,6 km.

Kolejny satelita nowej generacji WorldView-2 (WV-2), został wyposażony w skaner wielo-

spektralny rejestrujący w ośmiu kanałach spektralnych (1,86 m GSD w nadirze). Poza stan-

dardowymi kanałami RGB oraz NIR1 pojawiły się takie jak RedEdge, Coastal, Yel ow oraz

NIR2. Kanał PAN obrazował z rozdzielczością 0,46 m. Rozdzielczość przestrzenna w kanale

PAN została poprawiona do 0,31 m GSD w przypadku sensora WorldView-3 (WV-3). W za-

sadzie jest to najwyższa obecnie rozdzielczość obrazu oferowana przez dostawców obra-

zów komercyjnych użytkownikom cywilnym, choć w listopadzie 2020 roku firma MAXAR

(obecny właściciel konstelacji WorldView) opublikowała informacje o dostępności prze-

tworzonych zobrazowań WV-3 do rozdzielczości terenowej 0,15 m GSD. Kanały spektralne

tego satelity zostały rozbudowane z 8 (GSD 1,24 m jak w przypadku WV-2) do kolejnych 8

rejestrujących w zakresie SWIR (3,7 m GSD) oraz 12 kanałów CAVIS (30 m GSD).

Ostatni z serii satelitów WorldView-4 (DigitalGlobe, obecnie Maxar) został wynie-

siony w 2016 roku. Był on wyposażony w bardzo podobny sensor jak WV-3 (PAN 0,31 m

GSD/MS 1,24 MS) i obrazował w czterech kanałach spektralnych z orbity 617 km. Sze-

rokość rejestrowanego pasa zobrazowania wynosiła 13 km. Satelita miał, podobnie jak

cała reszta serii WV, możliwość uchylanie sensora i rejestracji w trybie stereo. Na począt-

ku 2019 roku doszło do uszkodzenia żyroskopu satelity WorldView-4, w efekcie czego

niemożliwe było kontrolowanie orientacji satelity w przestrzeni kosmicznej, a tym sa-

mym pozyskiwanie przez niego dalszych zobrazowań. Firma Maxar zapowiada zbudo-

wanie nowej, innowacyjnej konstelacji satelitów obserwacji Ziemi – WorldView Legion.

Wysokorozdzielczy satelita serii GeoEye-1 (GeoEye, obecnie Maxar) już od 2008 roku

pozyskuje obrazy panchromatyczne o rozdzielczości przestrzennej 0,41 m GSD i wielo-

spektralne 1,65 m GSD.

Seria satelitów WorldView i GeoEye, oprócz zwiększenia rozdzielczości przestrzen-

nej i spektralnej, zwiększyła również częstotliwość pozyskiwania obrazów (nawet do

jednego razu dziennie), w stosunku do wcześniejszych bardzo wysokorozdzielczych

misji komercyjnych.

CARTOSAT

Seria indyjskich satelitów CARTOSAT (ang. Indian Space Research Organisation, ISRO)

przez umieszczenie na orbicie pierwszego satelity z serii CAROSAT-2, przekształciła się

od 2007 roku w serię satelitów bardzo wysokiej rozdzielczości. Seria tych satelitów wy-

korzystywana jest głównie do monitorowania zasobów Ziemi oraz w branży obronnej.

Pierwsze cztery sensory CARTOSAT-1, -2A, -2B i -2C posiadają wyłącznie kanał panchro-

matyczny o rozdzielczości przestrzennej GSD 0,8 m. Trzy kolejne satelity CARTOSAT-2D,

-2E i -2F posiadają dodatkowo cztery kanały wielospektralne (VIS i NIR) o rozdzielczości

spektralnej 2,0 m. W 2019 roku na orbicie LEO umieszczono satelitę CARTOSAT-3, który

charakteryzuje się rozdzielczością 0,25 m GSD, jednak jego obrazy jeszcze nie są dys-

trybuowane.

Pleiades

W 2011 roku CNES uruchomił program Pléiades, który stanowi integralną część wło-

sko–francuskiego systemu satelitarnego ORFEO (Optical & Radar Federated Earth Ob-

servation). W ramach programu na tej samej orbicie co SPOT-6 i -7 umieszczono dwa

163

satelity Pléiades-HR 1A i 1B o bardzo wysokiej rozdzielczości przestrzennej (0,7 m GSD) kanału PAN i czterech kanałach spektralnych o GSD 2,8 m. Dane z tej serii satelitów

mogą być wykorzystywane m.in. w zakresie kartowania topograficznego, rolnictwa,

gospodarki przestrzennej, obronności, hydrologii lub w leśnictwie. Na przełomie 2020

i 2021 roku planowane jest umieszczenie na orbicie nowej generacji satelitów Pléiades

Neo oraz CO3D (Constel ation Optique 3D). Cztery identyczne satelity Pléiades Neo

będą wyposażone w sensor rejestrujący kanały PAN (GSD 0,3 m) oraz MS (GSD 1,2 m)

od zakresu widzialnego, przez czerwień krawędziową, po bliską podczerwień. Z kolei

konstelacja CO3D, składać się będzie z czterech identycznych satelitów, które mają być

umieszczone na orbicie w końcu 2022 roku. Będą one dostarczały dane optyczne w try-

bie pokrycia stereoskopowego GSD 0,5 m dla całego globu. Zebrane obrazy mają po-

służyć do wygenerowania mapy 3D Ziemi.

SkySat

SkySat (Planet Labs) to konstelacja satelitów (dawne satelity Terra Bel a) o rozdziel-

czości przestrzennej 0,72 m GSD (MS: RGB NIR, PAN), służących do obserwacji Ziemi, któ-

re oprócz obrazów satelitarnych zapewniają również usługi obrazowania wideo i anali-

zy w bardzo wysokiej rozdzielczości oraz dane 3D (tryb stereo). Od 2013 do 2018 roku na

orbicie zostało umieszczonych już 15 satelitów SkySat, a kolejne trzy zostały wyniesione

w czerwcu 2020 roku. Kilka satelitów Skysat w roku 2020 deorbitowano (obniżono wy-

sokość orbity) przez co uzyskano wyższa rozdzielczość przestrzenną obrazu (0,5 m GSD)

w zakresie 4 kanałów spektralnych.

3.4. Wybrane systemy o średniej rozdzielczości

Urszula Cisło-Lesicka

Sensory średniorozdzielcze (GSD 10–100 m) wykorzystywane są do pozyskiwania

danych satelitarnych w skali globalnej i regionalnej. Ich główne przeznaczenie to: klasy-

fikacji pokrycia i użytkowania terenu (angl. Land Use Land Cover, LULC), monitorowanie upraw, obserwacja globalnej biomasy lasów, analiza rozwoju metropolii, ochrona środowiska, szacowanie skutków klęsk żywiołowych i zmian klimatu. Poza danymi najpo-

pularniejszych obecnie misji średniorozdzielczych Sentinel-2 (GSD 10–60 m) i Landsat

(GSD 15–100 m) dostępne są również dane opisanych niżej systemów średniorozdziel-

czych jak SPOT (dane archiwalne 1986–2013) i ASTER, których paramenty zamieszczono

w tabeli 3.17.

SPOT

Jedną z pierwszych misji komercyjnych średniorozdzielczych systemów sate-

litarnych był SPOT realizowany głównie przez mającą charakter agencji rządowej

francuską organizację CNES. Jak już wspomniano w podrozdziale 3.3 misja SPOT

została uruchomiona już w 1978 roku przy współpracy Belgii i Szwecji. Pierwszy

satelita SPOT-1 zbudowany całkowicie przez CNES został umieszczony na orbi-

cie w 1986 roku. Po nim na orbicie umieszczano kolejno SPOT-2 oraz SPOT-3. Po-

siadały one po dwa identyczne skanery optoelektryczne HRV (High Resolution

Visible), które działały jednocześnie lub indywidualnie. Pasmo panchromatyczne SPOT

charakteryzowało się rozdzielczością przestrzenną GSD 10 m, a trzy pasma wielospek-

tralne (G, R, NIR) posiadały GSD 20 m. Scena miała powierzchnię 3600 km2 a rozdziel-

164

czość czasowa, dzięki odchyleniu osi optycznej od nadiru, wynosiła od jednego do trzech dni w zależności od szerokości geograficznej. Kolejny satelita SPOT-4 działał jedynie cztery lata dokonując ważnych rejestracji wieloczasowych obszarów zbliżonych

do terenów, dla których obecnie dostarczane są dane Sentinel-2 (rewizyta co pięć dni).

ASTER

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) to je-

den z sensorów satelitarnych o średniej rozdzielczości przestrzennej znajdujący się na

pokładzie satelity Terra, umieszczonego na orbicie przez NASA w 1999 roku. ASTER po-

siada 14 kanałów spektralnych (4 kanały MS (VIS i NIR), 6 kanałów SWIR, 5 kanałów TIR)

o zmiennej rozdzielczości przestrzennej GSD: 15 m dla kanałów widzialnych i kanałów

NIR, 30 m dla kanałów SWIR i 90 m dla kanałów TIR. Te parametry czynią ASTER urzą-

dzeniem o najwyższej rozdzielczości przestrzennej na pokładzie satelity Terra, które

jest przystosowane do monitorowania powierzchni Ziemi w skali nie tylko globalnej ale

i lokalnej. ASTER został zaprojektowany jako wspólny projekt USA (NASA) i Japonii (METI

i J-spacesystems), mający na celu dostarczanie szczegółowych danych dotyczących

rzeźby terenu, wysokości lądu, odbiciu i temperaturze powierzchni terenu. Może być

także wykorzystywany do wykrywania zmian, kalibracji, walidacji i badań powierzchni

terenu, badań nad dynamiką wegetacji roślinności, monitorowania zagrożeń i wszelkie-

go rodzaju zmian pokrycia terenu. Od 2016 roku cały katalog danych ASTER jest dostęp-

ny bezpłatnie w serwisie USGS Earth Explorer (EarthExplorer, 2020) i NASA Earthdata

Search (Earthdata Search, 2020).

Tabela 3.17. Parametry wybranych satelitów średniorozdzielczych

Rozdzielczość

Wysokość

Satelita

Status misji

przestrzenna [m]

Kanały spektralne

Czas rewizyt

orbity

PAN

MS

SWIR

[km]

SPOT-1

1986–2003

10

20

–

PAN + 3 MS (G+R+NIR)

1–3 dni

832

SPOT-2

1990–2009

10

20

–

PAN + 3 MS (G+R+NIR)

1–3 dni

832

SPOT-3

1993–1996

10

20

–

PAN + 3 MS (G+R+NIR)

1–3 dni

832

SPOT-4

1998–2013

10

20

20

PAN + 3 MS (G+R+NIR) + SWIR 5 dni

832

ASTER

1999–

15

30

30

4 VNIR + 6 SWIR + 5 TIR

16 dni

705

3.5. Wybrane systemy o niskiej rozdzielczości

zespół ProGea 4D

Sensory niskorozdzielcze (GSD > 100 m) wykorzystywane są do pozyskiwania da-

nych satelitarnych w skali globalnej. Ich główne przeznaczenie to: badanie składu at-

mosfery, monitorowanie zjawisk pogodowych, monitorowanie oceanów i pokrywy lo-

dowej, monitoring biomasy oraz dynamiki zmian użytkowania Ziemi w skali globalnej.

165

3.5.1. Wybrane niskorozdzielcze misje NASA i NOAA

NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) to amerykańska instytu-

cja rządowa zajmująca się prognozowaniem pogody oraz ostrzeganiem przed zagro-

żeniami związanymi z ekstremalnymi zjawiskami meteorologicznymi. Do NOAA należą

takie urządzenia jak: GOES-S, GOES-16/GOES East, Jason-3, Suomi-NPP, DSCOVR, NOAA

20, COSMIC-2. NOAA operuje obecnie 19 satelitami przeznaczonymi do długotermino-

wego monitorowania i prognozowania pogody. Urządzenia należące do NOAA zapew-

niają codzienne globalne pokrycie zobrazowaniami. Satelity zarządzane przez agencję

NOAA można sklasyfikować według następujących kryteriów:

• operacyjne satelity środowiskowe na orbicie okołobiegunowej (ang. Polar Opera-

tional Environmental Satellite, POES) – stanowią główne źródło danych dla monito-

rowania warunków pogodowych i środowiskowych w ostatnich dziesięcioleciach,

• geostacjonarne operacyjne satelity środowiskowe (seria R (GOES i GOES-S)) – se-

ria satelitów, które rozpoczęły monitoring Stanów Zjednoczonych (i Hawajów),

a następnie półkuli zachodniej; w planach jest objęcie obserwacją także większej

części półkuli południowej,

• misja badania topografii powierzchni oceanu (seria Jason) – stanowi międzyna-

rodowy projekt monitorujący globalne warunki oceaniczne i morskie,

• Deep Space Climate Observatory (DSCOVR) – stacjonuje na orbicie L1 DSCOVR

i służy do podstawowego monitorowania i ostrzegania w przypadku wystąpie-

nia wiatru słonecznego, powodującego zaburzenia w warunkach okołoziem-

skich; zapewnia stałe pokrycie obrazami nasłonecznionej części Ziemi,

• Meteorological Satel ite Program (DMSP) – zapewnia aktualne prognozowanie

pogody, a także opracowuje prognozy we współpracy z siłami lotniczymi U.S.

Air Force.

Z kolei amerykańska agencja rządowa NASA dysponuje m.in. satelitami obserwa-

cyjnymi Terra i Aqua, na pokładzie których znajduje się teledetekcyjny sensor niskiej

rozdzielczości MODIS.

Poniżej przedstawiono charakterystykę wybranych systemów satelitarnych niskiej

rozdzielczości należących do agencji NOAA (Suomi-NPP, GOES i NOAA) i NASA (MODIS),

których parametry zamieszczono w tabeli 3.18.

Suomi-NPP

Satelita meteorologiczny Suomi-NPP obsługiwany przez NOAA jest częścią syste-

mu POES. Został nazwany na cześć zmarłego Vernera E. Suomi, fińsko–amerykańskiego

naukowca uważanego za ojca meteorologii satelitarnej. Satelita posiada na pokładzie

cztery zaawansowane sensory, w tym radiometr pracujący w podczerwieni termalnej

(ang. Clouds and the Earth’s Radiant Energy System, CERES) oraz pakiet Radiometer Suite (ang. Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS), sondę w podczerwieni Cross-Track (ang. Cross-track Infrared Sounder, CrIS), grupę obrazujących spektrometrów do pomiaru ozonu Profiler (ang. Ozone Mapping and Profiler Suite, OMPS), zaawansowaną technologicznie sondę mikrofalową oraz radiometr pracujący w zakresie mikrofal (ang. Advanced

Technology Microwave Sounder, ATMS). Suomi-NPP ma niemal globalny zasięg, jednak

niską rozdzielczość przestrzenną sięgającą 400 m.

166

GOES

System amerykańskich (NOAA) satelitów meteorologicznych GOES, składający się

z serii satelitów GOES i GOES-R obecnie posiada na orbicie sześć satelitów: GOES-R,

GOES-S, GOES-16, GOES-15 oraz dodatkowe GOES-13 i GOES-14 będące urządzeniami

zapasowymi. System GOES zapewnia spójne monitorowanie zachodniej półkuli pod ką-

tem klimatu, pogody i pomocy w sytuacjach awaryjnych. Od pierwszego uruchomienia

w 1975 roku, dzięki ewolucji technologii obrazowania i sensorów, system GOES znacznie

się rozwinął. Kolejne urządzenia z serii GOES-R, które zostaną wprowadzone na rynek

w 2024 roku, obejmą satelity GOES-T i GOES-U. Trzecia generacja GOES-R różni się od

poprzednich wdrożeniem Geostationary Lightning Mapper (GLM). Inne urządzenia na

pokładzie rodziny GOES-R obejmują Advanced Baseline Imager (ABI), Solar Ultra Violet

Imager (SUVI), Extreme Ultra Violet, urządzenie do rejestracji promieniowania rentge-

nowskiego (EXIS), Space Environmental In-Situ Suite (SEISS) oraz MagnetoMeter (MAG).

NOAA

Seria satelitów amerykańskiej agencji NOAA znajdujących się na orbicie polarnej

rozpoczęła swoją działalność w 1979 roku. Najnowsza wersja urządzenia z rodziny

NOAA, NOAA-20, została umieszczona na orbicie w 2017 roku. NOAA-20 był wówczas

pierwszym satelitą nowej generacji okołobiegunowych satelitów orbitujących w sys-

temie Joint Polar Satel ite System (JPSS). Satelity NOAA niosą na swoim pokładzie m.in.

urządzenie AVHRR/3 (Advanced Very High Resolution Radiometer), które zapewnia

pozyskanie obrazów z rozdzielczością przestrzenną GSD około 1 km i rozdzielczością

spektralną sześciu kanałów (VIS/NIR/IR) 2 razy dziennie (jeden satelita) i do 14 razy

dziennie (wszystkie aktywne satelity NOAA). Dane z satelitów NOAA wykorzystywane

są m.in. w codziennym obrazowaniu chmur i powierzchni terenu, granic lądu i wody,

detekcji śniegu i lodu oraz monitorowaniu temperatury powierzchni mórz i oceanów.

MODIS

MODIS to spektoradiometr obrazujący o niskiej rozdzielczości przestrzennej, ob-

sługiwany przez NASA. MODIS posiada 36 kanałów spektralnych o rozdzielczości prze-

strzennej 1 km, 500 i 250 m. Jest najważniejszym sensorem znajdującym się na pokła-

dzie satelitów Terra (Proto Flight Model, PFM) i Aqua (Flight Model 1, FM1). Aqua ob-

sługuje urządzenia: AIRS, AMSU, AMSR-E, CERES. Terra obsługuje dodatkowo: ASTER,

CERES, MISR, MOPITT. Oba satelity poruszają się wokół Ziemi po orbicie polarnej. Cała

powierzchnia globu jest obrazowana co jeden do dwóch dni, w celu lepszego zrozu-

mienia globalnych procesów środowiskowych na lądzie, oceanie i w atmosferze. Sateli-

ta Terra koncentruje się na procesach zachodzących na lądzie, podczas gdy Aqua kon-

centruje się głównie na obserwacji cyklu hydrologicznego.

3.5.2. Wybrane niskorozdzielcze misje ESA i EUMETSAT

Europejskie agencje kosmiczne: ESA i EUMETSAT, również dysponują satelitami ob-

serwacyjnymi niskiej rozdzielczości mającymi możliwość ciągłego monitorowania po-

wierzchni całego globu ziemskiego. Poniżej przedstawiono charakterystykę wybranych

systemów satelitarnych niskiej rozdzielczości należących do ESA i EUMETSAT: Meteosat

(ESA, EUMETSAT) i MetOp (EUMETSAT), których parametry zamieszczono w tabeli 3.18.

167

Meteosat

Meteosat to misja podzielona na dwie generacje. Obsługiwana jest przez ESA

i EUMETSAT. Misja ma służyć badaniom publicznym nad prognozowaniem meteorolo-

gicznym. Obecnie w skład misji wchodzą cztery satelity drugiej generacji MSG (Mete-

osat Second Generation), które od 2002 roku znajdują się na orbicie geostacjonarnej,

zapewniając 5–15 minutowe obrazowanie nad Europą, Afryką i Oceanem Indyjskim.

Satelity MSG wyposażone są w dwa przyrządy: Spinning Enhanced Visible and Infra-

Red Imager (SEVIRI) oraz Geostationary Earth Radiation Budget (GERB). SEVIRI zapewnia

dwunastokanałowe zobrazowania o rozdzielczości przestrzennej 1–3 km, natomiast

GERB zobrazowania dwukanałowe, o rozdzielczości przestrzennej 45 km.

Celem drugiej generacji satelitów MSG (Meteosat Second Generation) jest konty-

nuacja misji satelitów Meteosat (pierwszej generacji MFG (Meteosat First Generation)),

w ramach której od 1977 roku umieszczono na orbicie siedem satelitów (ostatni z nich

zakończył pozyskiwanie danych w 2016 roku). Zadania satelitów MSG obejmują: wie-

lospektralne obrazowanie chmur, monitorowanie meteorologiczne i klimatologiczne,

szybkie przekazywanie danych użytkownikom. Satelity te zapewniały również wsparcie

w sytuacjach awaryjnych satelitom pierwszej generacji MFG. Od 2022 roku planowane

jest umieszczanie na orbicie geostacjonarnej sześciu kolejnych satelitów misji Meteosat

– satelitów trzeciej generacji MTG (Meteosat Third Generation). Będą one wyproduko-

wane w dwóch wersjach przez międzynarodowe konsorcjum, którym kieruje francu-

sko–włoska firma Thales Alenia Space:

• MTG-I (Imaging) – cztery satelity wyposażone w urządzenia obrazujące: Flexi-

ble Combined Imager (FCI), Lightning Imager (LI), Data Col ection System (DCS),

Search and Rescue (GEOSAR),

• MTG-S (Sounding) – dwa satelity wyposażone w urządzenia sondujące: Infrared

Sounder (IRS), Ultra-violet, Visible and Near-infrared Sounder (UVN), stanowiące

część planowanej misji Sentinel-4.

Pełna konfiguracja operacyjna satelitów Meteosat trzeciej generacji MTG zapewni

obrazowanie Europy co 2,5 minuty, a Afryki co 10 minut.

MetOp

Satelity MetOp są częścią systemu polarnego EUMETSAT (EUMETSAT Polar System,

EPS), posiadającego trzy satelity poruszające się po orbitach biegunowych. Pierwsze

urządzenie z tej seri , MetOp-A, zostało wprowadzone na orbitę w 2006 roku, a najnow-

szy, MetOp-C w 2018 roku. Seria zapewniła 14 lat udanego obrazowania i gromadzenia

danych wspierających badania meteorologiczne. Misja jest wspólnym projektem kilku

organizacji: EUMETSAT, NOAA, ESA i CNES.

W skład serii MetOp wchodzi 12 urządzeń, w tym m.in. podczerwony interferometr

sondowania atmosferycznego (ang. Infrared Atmospheric Sounding Interferometer, IASI),

mikrofalowa sonda do pomiaru wilgotności (ang. Microwave Humidity Sounder, MHS),

odbiornik globalnego systemu nawigacji satelitarnej do sondowania atmosferyczne-

go (ang. Global Navigation Satel ite System Receiver for Atmospheric Sounding, GRAS),

zaawansowany skaterometr (ang. Advanced SCATterometer, ASCAT), eksperymentalne

urządzenie do globalnego monitorowania ozonu (GOME-2), zaawansowane mikro-

falowe urządzenia sondujące (AMSU-A1 i AMSU-A2), wysokiej rozdzielczości sonda

promieniowania podczerwonego (HIRS/4), zaawansowany radiometr bardzo wysokiej

168

rozdzielczości (AVHRR/3), spektrometr do badania strumienia promieniowania słonecznego Space Environmental Monitor (SEM-2) oraz system Search and Rescue Processor

(SARP-3/SARR) do odbierania i przetwarzania sygnałów alarmowych z samolotów i stat-

ków znajdujących się w niebezpieczeństwie.

Rozdzielczość przestrzenna sensorów na pokładzie waha się od około 1 do 50 km.

Detektory znajdujące się na pokładzie satelitów MetOp zapewniają wyższą rozdziel-

czość i większą dokładność niż poprzednie misje satelitarne o celach meteorologicz-

nych. Kolejnym krokiem w misji MetOp będzie wystrzelenie satelitów MetOp drugiej

generacji (MetOp-SG-A i -B) kolejno w 2021 i 2022 roku.

Tabela 3.18. Parametry wybranych satelitów niskiej rozdzielczości

Sensor najwyższej Rozdzielczość Wysokość

Satelita

Liczba

sensorów

Sensory

rozdzielczości

przestrzenna

orbity

przestrzennej

GSD

[km]

Misje agencji NOAA

Suomi-NPP

6

ATMS, CERES, CrIMSS, CrIS,

OMPS, VIIRS

VI RS (GSD 400 m) 400 m–250 km

824

GOES-R series

6

ABI, SUVI, EXIS, GLM, SEISS,

MAG

ABI (GSD 500 m)

500 m–14 km

35 786

NOAA 5th Gen

POES

5

AMSU-A, AMSU-B, AVHRR/3,

HIRS/3, SBUV/2

AVHRR/3 (1,1 km) 1,1–48 km

833

Misje agencji NASA

Terra

4

CERES, MISR, MODIS, MOPITT

MODIS (250 m)

250 m–22 km

705

Aqua

6

AIRS, AMSR-E, AMSU, CERES,

HSB, MODIS

MODIS (250 m)

250 m–75 km

705

Misja agencji ESA i EUMETSAT

Meteosat

2nd Gen

2

SEVIRI, GERB

SEVIRI (1 km)

1–45 km

35 786

Misja agencji EUMETSAT

A-DCS, AMSU-A, ASCAT,

MetOp

11

AVHRR/3, GOME-2, GRAS,

AVHRR (1,1 km)

1,1–48 km

827

HIRS/4, IASI, MHS, SARSAT, SEM

3.6. Wybrane systemy hiperspektralne

Ewa Głowienka

Rejestracja obrazów w wielu kanałach spektralnych (od kilkudziesięciu do kilku-

set) dostarcza znacznie więcej informacji niż rejestracja wielospektralna. Zwiększa-

nie rozdzielczości spektralnej (liczby kanałów) jest obecnie tendencją, którą można

zaobserwować w różnych systemach satelitarnych. Obrazy Sentinal-2, podobnie jak

Worldview-2, mają dodatkowe, w porównaniu do Landsata, kanały w zakresie przejścia

169

pomiędzy kanałem czerwonym i podczerwonym (tzw. RedEdge, RE). Ponadto w ramach programu Copernicus w planach jest misja hiperspektralna – CHIME, o rozdzielczości

przestrzennej 20–30 m, rejestracji w zakresie (400–2500 nm), rozdzielczości spektralnej

większej niż 10 nm i czasie rewizyt 10–15 dni. Umożliwi ona bardziej szczegółowe ana-

lizy w obszarach zrównoważonego rolnictwa, bezpieczeństwa związanego z produkcją

żywności (np. prognozowanie plonów, identyfikacja typów upraw, monitoring gleb,

zanieczyszczeń roślinności np. zawartości metali ciężkich w liściach) czy zarządzania

surowcami naturalnymi (np. wspieranie prac poszukiwawczych, określanie składu mi-

neralogicznego, chemicznego, monitorowanie zanieczyszczeń gleb, wód, powietrza,

wspieranie procesów rekultywacyjnych).

Planowane są również nanosatelity hiperspektralne, także rejestracja lotniczych ob-

razów hiperspektralnych staje się coraz bardziej powszechna (obecnie w parkach naro-

dowych). Warto więc przedstawić dwa satelitarne systemy hiperspektralne: Hyperion

EO-1 i CHRIS/PROBA.

Hyperion

Pierwszym hiperspektralnym sensorem satelitarnym, umieszczonym w 2000 roku

przez NASA na platformie EO-1 (Earth Observing 1) był Hyperion. Misja została zakoń-

czona w marcu 2017 roku. Archiwalne dane zarejestrowane przez sensor Hyperion

(również dla obszaru Polski) są udostępniane nieodpłatnie przez USGS (United State

Geological Survey) (EarthExplorer, 2020). Hyperion rejestrował promieniowania elek-

tromagnetyczne w 242 kanałach (70 kanałach VNIR oraz 172 kanałach SWIR) z rozdziel-

czością spektralną około 10 nm. Rozdzielczość przestrzenna obrazów zarejestrowanych

przez satelitę Hyperion wynosiła 30 m. Wielkość rejestrowanej sceny to 180 km × 7,7 km

lub 42 km × 7,7 km (tabela 3.20; ryc. 3. 20). Sensor został zaprojektowany jako instrument testowy, w celu zademonstrowania i sprawdzenia możliwości ciągłej rejestracji sygna-

łów dla określonego zakresu fal z pułapu satelitarnego. Dane są nieodpłatne i dostępne

w serwisie Earth Explorer. Użytkownik może pobrać zestaw 242 kanałów zarejestrowa-

nych w długim, wąskim pasie jak przedstawiono na rycinie 3. 20.

CHRIS/PROBA-1

CHRIS (Compact High Resolution Imaging Spectrometer) to satelitarny sensor hiper-

spektralny należący do Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA), który w 2001 roku został

umieszczony na platformie PROBA-1 (tabela 3.20). Z uwagi na wielki sukces, początko-

wo zaplanowany na jeden rok program demonstracyjnej misji PROBA-1/CHRIS został

przedłużony w celu pełnego wykorzystania możliwości jakimi dysponuje. Sensor CHRIS

posiada unikalne możliwości programowania zakresów spektralnych, które dobierane

są adekwatnie do obiektów badań oraz dostarcza obrazy w pięciu różnych modułach

w zależności od celu badań (tabela 3. 19). Dane z sensora CHRIS są pozyskiwane jako zestaw pięciu obrazów dla tego samego obszaru pod różnymi kątami: 0°, +36°, – 36°, +55°,

–55° (ryc. 3.21). CHRIS to kompaktowy spektrometr obrazowy o wysokiej rozdzielczości, który rejestruje scenę o wielkości 13 km2. Obrazy o rozdzielczości przestrzennej 17 m

pozyskiwane są w 18 wybranych przez użytkownika kanałach spektralnych w zakre-

sie widzialnym i bliskiej podczerwieni (400–1050 nm). Sensor CHRIS może być również

skonfigurowany do rejestracji 63 kanałów spektralnych w rozdzielczości przestrzennej

około 34 m (tabela 3. 19). Konstrukcja CHRIS jest w stanie zapewnić do 150 kanałów w zakresie VNIR.

170

Ryc. 3.20. Przykładowa scena zarejestrowana przez sensor Hyperion wraz z metadanymi

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu EarthExplorer)

Inne wybrane systemy hiperspektralne

HySI (Hyper Spectral Imager) to indyjska misja rozpoczęta w 2008 roku, a od 2018 roku

przemianowana na HySIS (HyperSpectral Imaging Satel ite). HySIS dostarcza dane hiper-

spektralne (64 kanały, GSD 80 m; tabela 3.20) dla wielu zastosowań w rolnictwie, leśnic-

twie, analizach geograficznych w strefach przybrzeżnych i śródlądowych drogach.

HJ-1A (wraz z satelitą HJ-1B tworzy misję HJ ( Huan Jing – oznacza środowisko)), to

pierwszy chiński satelita, działający od 2008 roku, dostarczający dane hiperspektralne

(128 kanałów, GSD 100 m; tabela 3.20). Główne obszary zastosowań misji HJ to monito-

171

Ryc. 3.21. Ilustracja sekwencji obserwacji pod wieloma kątami PROBA-1 (źródło: ESA, 2018)

rowanie środowiska, monitorowanie odpadów stałych, monitorowanie i przewidywa-

nie katastrof (powodzie, susze, tajfuny, trzęsienia ziemi, pożary, itp.) oraz monitorowa-

nie szkód rolniczych.

PRISMA (Hyperspectral Precursor of the Application Mission) to misja finansowana

przez Włoską Agencję Kosmiczną (wł. Agenzia Spaziale Italiana, ASI), która jest systemem łączącym obrazy hiperspektralne z panchromatycznymi średniej rozdzielczości. Zaletą

tego rozwiązania jest zwiększenie rozdzielczości przestrzennej danych hiperspektral-

nych (ponad 237 kanałów spektralnych o GSD 30 m; tabela 3.20). Satelita PRISMA działa

od 2019 roku, a dane które pozyskuje znajdują wiele zastosowań w dziedzinie monito-

rowania środowiska, zarządzania zasobami, klasyfikacji upraw, kontroli zanieczyszczeń,

bezpieczeństwa, itp.

HSI/EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program) to planowana niemiec-

ka satelitarna misja hiperspektralna, której celem będzie monitorowanie środowiska

w skali globalnej. Obecnie jest ona w fazie rozwoju „D”, czyli gotowy jest segment na-

ziemny i trwają prace związanie z koordynacją z segmentem satelitarnym. HSI ma udo-

stępniać dane hiperspektralne w 228 kanałach o rozdzielczości przestrzennej GSD 30 m

(tabela 3.20).

Tabela 3.19. Modele rejestracji sensora CHRIS

Moduł

Liczba kanałów

Rozdzielczość

Szerokość pasa

przestrzenna [m]

skanowania [%]

Zastosowanie

1 (A)

62

34

100

aerozole

2 (W)

18

17

100

woda

3 (L)

18

17

100

powierzchnia Ziemi

4 (C)

18

17

100

chlorofil

5 (H)

37

17

50

powierzchnia Ziemi

172

Tabela 3.20. Charakterystyka wybranych hiperspektralnych sensorów satelitarnych Rozdzielczość

Sensor (misja)

Status misji

Liczba kanałów

Zakres

Rozdzielczość

spektralny [nm] spektralna [nm]

przestrzenna

[m]

Hyperion (EO-1) 2000–2017

242

400–2500

10

30

Chris (PROBA-1) 2001–

19 lub 63

415–1050

1,3–12

17 lub 34

HySI (Chandray-

an-1)

2008–

64

450–950

15

80

HJ-1A (HJ)

2008–

128

450–950

5

100

PRISMA (PRI-

SMA)

2013–

> 237

400–2500

≤ 12

30

HSI (EnMAP)

planowana

228

420–2450

5–10

30

3.7. Wybrane systemy radarowe

Natalia Ostrowska

Początkowo rozwój systemów radarowych w latach 50. i 60. był zdominowany przez

badania prowadzone dla celów militarnych (zwiadowczych). W latach 70. i 80. opraco-

wano kilka systemów lotniczych do zastosowań cywilnych w zakresie pozyskiwania

geoinformacji, a równocześnie testowania rozwiązań możliwych do wykorzystania na

platformach satelitarnych. Umieszczenie na orbicie w 1978 roku satelity SEASAT, pierw-

szego cywilnego satelity z radarem z syntetyczną aperturą – SAR (podrozdział 1.4.2),

a także postęp w teleinformatyce przyspieszyły rozwój tej technologii. W latach 80. i 90.

opracowano techniki SAR, takie jak polarymetria do badania szaty roślinnej czy interfe-

rometria do budowy modelu 3D powierzchni Ziemi oraz interferometria różnicowa do

pomiaru przemieszczeń i deformacji terenu.

Poniżej opisano wybrane systemy radarowe, których parametry zamieszczono w tabeli 3.21.

ERS

Po sukcesie krótkotrwałej misji SEASAT i impulsie uzyskanym dzięki pozytywnym

wynikom otrzymanym z satelity, Europejska Agencja Kosmiczna uruchomiła pierwszą

misję satelitarną, w ramach której wyniesiono na orbitę dwa satelity ERS-1 oraz ERS-2.

Satelity zostały wyposażone w instrument SAR rejestrujący dane w paśmie C o często-

tliwości 5,3 GHz, altimetr radarowy oraz inne instrumenty. Misja ERS-1 zakończyła się

10 marca 2000 roku, a misja ERS-2 5 września 2011 roku. Europejska Agencja Kosmiczna

postanowiła na pewien czas połączyć satelity w tandem, który działał przez dziewięć

miesięcy i umożliwił pozyskiwanie danych interferometrycznych z dwudziestocztero-

godzinnym interwałem.

PALSAR-2/ALOS-2

System ALOS (Advanced Land Observation Satel ite) został utworzony jako konty-

nuacja programu JERS-1 (Japanese Earth Resource Satel ite) i ADEOS (Advanced Earth

173

Observation Satel ite). Satelita ALOS został wyposażony w instrument optyczny do pozyskiwania danych stereo (PRISM), radiometr rejestrujący w paśmie widzialnym i bliskiej

podczerwieni (AVNIR-2) oraz system SAR (PALSAR) obrazujący w paśmie L (ALOS, 2020).

Wyniesiony w 2014 roku na orbitę satelita ALOS-2 posiada na pokładzie instru-

ment PALSAR-2, radar z syntetyczną aperturą, nadający i odbierający mikrofale w pa-

śmie L z możliwością rejestrowania danych w jednym, dwóch i czterech kanałach po-

laryzacji. Promieniowanie w paśmie L może dotrzeć do Ziemi częściowo przenikając

przez roślinność.

PALSAR-2 przez zwiększenie mocy transmisji stał się wyjątkowym i bardzo przydat-

nym instrumentem, osiągającym wysoką rozdzielczość, dużą szerokość pasa obrazowa-

nia i dobrą jakość obrazu.

Envisat

Envisat był kontynuacją programu ERS. 1 marca 2002 roku został umieszczony na

orbicie satelita wyposażony w system SAR obrazujący w paśmie C z możliwością po-

zyskiwania danych w kilku alternatywnych kombinacjach polaryzacji VV+VH, VV+HH,

HH+HV, altimetr radarowy oraz radiometry służące do pomiaru temperatury. Instru-

menty tej misji zapewniły kontynuację obserwacji prowadzonych przez ERS. Misja za-

kończyła się 8 kwietnia 2012 roku z powodu problemów technicznych.

RADARSAT-1/2 i RCM

Wprowadzony na orbitę w listopadzie 1995 roku, RADARSAT-1 opracowany pod

kierownictwem Kanadyjskiej Agencji Kosmicznej (ang. Canadian Space Agency, CSA)

we współpracy z jednostkami publicznymi i sektorem prywatnym, dostarczał obrazy

Ziemi zarówno do celów naukowych, jak i gospodarczych. Od marca 2013 roku sate-

lita RADARSAT-1 został uznany za nieoperacyjny i nie gromadzi już danych. W ramach

partnerstwa pomiędzy CSA, a firmą MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd. (MDA)

powstał RADARSAT-2, który został umieszczony na orbicie w grudniu 2007 roku. Zarów-

no RADARSAT-1 jak i RADARSAT-2 zostały wyposażone w instrument SAR, rejestrujący

obrazy Ziemi w paśmie C (Canadian Space Agency, 2020).

Następcą misji RADARSAT-2 jest RADARSAT Constellation Mission (RCM) składający

się z wyniesionych na orbitę w czerwcu 2019 roku trzech małych statków kosmicznych,

z potencjałem zwiększenia ich liczby do sześciu. RCM jest rozwinięciem programu

RADARSAT z ulepszonym operacyjnym wykorzystaniem danych SAR i poprawioną nie-

zawodnością systemu. Ogólnym celem RCM jest zapewnienie ciągłości dostarczania

danych SAR w paśmie C dla użytkowników RADARSAT-2, a także rozszerzenie zastoso-

wania danych satelitarnych SAR dla wsparcia nadzoru morskiego, zarządzania w czasie

katastrof czy monitoringu ekosystemów, a także wsparcia bezpieczeństwa narodowe-

go, dzięki wykorzystaniu zalet konstelacji (Gunter’s Space Page, 2020).

TerraSAR-X i TanDEM-X

TerraSAR-X/TanDEM-X to niemiecka konstelacja satelitarna SAR przeznaczona do

zastosowań naukowych i komercyjnych. Projekt jest wspierany przez BMBF (Niemieckie

Ministerstwo Edukacji i Nauki) i zarządzany przez Niemiecką Agencję Kosmiczną (niem.

Deutsches Zentrum für Luft – und Raumfahrt, DLR). W czerwcu 2007 roku został wynie-

siony na orbitę satelita TerraSAR-X, a w czerwcu 2010 roku dołączył do niego bliźniaczy

TanDEM-X. TerraSAR-X i TanDEM-X pracują w trybie tandem, nazywanym też formacją.

W odległości około 500 m od siebie rejestrują obrazy o bardzo dobrych parametrach

174

interferometrycznych, co umożliwiło utworzenie wysokiej jakości Globalnego Numerycznego Modelu Terenu (WorldDEM). Zarówno TerraSAR-X, jak i TanDEM-X są wypo-

sażone w SAR pracujący w paśmie X, rejestrujący obrazy w wielu trybach, od ScanSAR

(nominalna rozdzielczość przestrzenna 40 m) do Spotlight (rozdzielczość przestrzenna

0,25 m). Większość trybów jest również dostępna w pojedynczej lub podwójnej pola-

ryzacji. TerraSAR-X obok COSMO-SkyMed oferuje najlepszą rozdzielczość przestrzenną

spośród obrazów dostępnych obecnie na rynku. Celem naukowym misji jest udostęp-

nienie danych pasma X w wielu trybach i wysokiej rozdzielczości dla szerokiego spek-

trum zastosowań w takich dziedzinach, jak: hydrologia, geologia, klimatologia, oceano-

grafia, monitorowanie środowiska i katastrof (Geospatial Intel igence, 2020).

COSMO-SkyMed

Konstelacja COSMO-SkyMed (Coonstel ation of small Satel ites for the Mediterra-

nean basin Observation) składa się z czterech cywilno–wojskowych satelitów utrzy-

mywanych przez włoskie ministerstwa – nauki i obrony oraz agencję kosmiczną ASI

(Agenzia Spaziale Italiana). Satelity zostały wyposażone w instrumenty SAR obrazujące

w paśmie X o wysokiej rozdzielczości. System był wdrażany etapami. Pierwsze dwa sa-

telity zostały umieszczone na orbicie w czerwcu i grudniu 2007 roku, trzeci w paździer-

niku 2008 roku, a czwarty w listopadzie 2010 roku (Instytut Geodezji i Kartografii, 2020;

Leonardo Company, 2020).

Program COSMO-SkyMed drugiej generacji (CSG) przewiduje uruchomienie dwóch

dodatkowych satelitów. Pierwszy z nich został umieszczony na orbicie w grudniu

2019 roku. Rozwój konstelacji zapewni dalszą poprawę wydajności usług i przedłu-

żenie żywotności systemu. Nowe satelity konstelacji zapewnią użytkownikowi usługi

wyższej jakości, większą ilość zobrazowań, wyższą jakość danych (szerszy zasięg, wyż-

szą rozdzielczość przestrzenną i radiometryczną) oraz wszystkie tryby polarymetrycz-

nego obrazowania. Drugi satelita z serii zostanie umieszczony na orbicie na początku

2021 roku. Dzięki tej konstelacji można uzyskać obrazy radarowe tego samego obszaru

co 12 godzin, a każdy satelita jest w stanie pozyskać dziennie 450 obrazów (Telespazio

Leonardo and Thales Company, 2020). Warto nadmienić, że w 2014 roku polskie Mini-

sterstwo Obrony Narodowej podpisało wieloletnią umowę dotyczącą udostępnienia

Polsce danych z konstelacji COSMO-SkyMed, co pozwala siłom zbrojnym na korzystanie

w nieograniczony sposób z danych radarowych dowolnych rejonów Ziemi.

PAZ

Satelita PAZ, wcześniej znany jako SEOSAR, w lutym 2018 roku został umieszczony

na tej samej orbicie co niemieckie satelity TerraSAR-X i TanDEM-X, tworząc z nimi spójną

konstelację. Misja PAZ to inicjatywa ministerstwa obrony Hiszpanii. Jest to system cy-

wilno–wojskowy, zbudowany na platformie TerraSAR-X. Parametry instrumentu SAR są

właściwie identyczne jak instrumentu satelity TerraSAR.

NovaSAR-1

NovaSAR-1 reprezentuje nową koncepcję obserwacyjnych satelitów Ziemi. Został

opracowany przez firmę Surrey Satel ite Technology (SSTL). Jest to niewielki radar z syn-

tetyczną aperturą (SAR) pracujący w paśmie S. Do jego budowy wykorzystano wiele

elementów gotowych technologii elektronicznych dostępnych na rynku, bez potrzeby

konstruowania ich specjalnie do budowy satelity. Jest pierwszym satelitą SAR produko-

wanym w Wielkiej Brytanii. NovaSAR-1 został opracowany jako tania i znacznie mniejsza

175

wersja radarów SAR, dostarczająca dane o średniej rozdzielczości i szerokim pasie obrazowania (CSIRO, 2020).

Tandem-L

Tandem-L to propozycja DLR wysoce innowacyjnej radarowej misji satelitarnej do

monitorowania dynamicznych procesów na powierzchni Ziemi z niedostępną dotąd

jakością i rozdzielczością. Ważnymi celami misji są: szacowanie biomasy leśnej w skali

globu i jej zmienności w czasie dla lepszego zrozumienia cyklu węglowego, systema-

tyczne monitorowanie deformacji powierzchni Ziemi w skali milimetrowej, badania gla-

cjologiczne (topnienie lodowców w regionach polarnych), dokładny pomiar zmian wil-

gotności gleby przy powierzchni, a także obserwacje dynamiki powierzchni oceanów

i dryfu lodu.

Koncepcja misji Tandem-L opiera się na sukcesie TanDEM-X i wykorzystuje formację

dwóch satelitów radarowych działających w paśmie L umożliwiających systematyczne

pozyskiwanie danych wysokiej rozdzielczości. Ponadto długość fali zastosowana w Tan-

dem-L (23,6 cm) spełnia wymagania do tomograficznego obrazowania trójwymiarowej

struktury roślinności i mas lodowych, a także do systematycznego pomiaru z milimetro-

wą precyzją odkształceń wielkopowierzchniowych. Aby zapewnić regularne obserwa-

cje w krótkich odstępach czasu Tandem-L zastosuje najnowocześniejszą technologię

radarową opartą na najnowszych technikach cyfrowego kształtowania wiązki, które

pozwalają na obrazowanie bardzo szerokich pasów terenu o wysokiej rozdzielczości

w kierunku azymutalnym. Tandem-L stanowi ogromną szansę na rozwój nowatorskich

aplikacji naukowych i usług komercyjnych.

Konstelacja ICEYE

Firma ICEYE wystrzeliła swojego pierwszego satelitę SAR – ICEYE-X1 w styczniu

2018 roku. Rejestruje on dane o rozdzielczości 10 × 10 m, będąc jednocześnie pierw-

szym na świecie satelitą SAR o masie startowej poniżej 100 kg. Konstelacja jest stale

rozwijana, a celem firmy jest stworzenie operacyjnej konstelacji 18 satelitów o czasie

rewizyty poniżej kilku godzin.

Satelity obrazują w paśmie X, dane pozyskiwane są w trybie Spotlight o rozdzielczo-

ści 1 × 1 m oraz w trybie Stripmap o rozdzielczości 3 × 3 m. Tryb ScanSAR o rozdzielczości

20 × 20 m jest w fazie rozwoju. Produkty obejmują dane zespolone SLC oraz amplitudo-

we GRD. Konstelacja niewielkich satelitów zapewnia wielokrotne obrazowanie w ciągu

doby określonego obszaru zainteresowania pod różnymi kątami padania wiązki. Użyt-

kownicy mogą uzyskać bardzo szczegółowe informacje dotyczące zmian, przeprowa-

dzić bardziej dokładną klasyfikację obiektów i śledzić coraz mniejsze obiekty z orbity.

176

Tabela 3.21. Charakterystyka wybranych satelitów radarowych

Pasmo

Rozdzielczość

obrazowania

Tryb obrazowania

przestrzenna

Przykłady produktów

[m]

ERS

5,3 GHz

• Single Look Complex

(Pasmo C)

StripMap

25

(SLC)

• Precision Image (PRI)

Źródło: ESA ERS-2, 2020

PALSAR-2/ALOS-2

1,27 GHz

ScanSAR

100/60

• Single Look Complex

(Pasmo L)

StripMap

3/6/10

Spotlight

1 × 3

(SLC)

Źródło: eoPortal ALOS-2, 2020

Envisat

5,3 GHz

Image Mode

30

• ASAR Image Mode

(Pasmo C)

WideScan

50

• ASAR Alternating

Polarisation

Źródło: ESA Envisat, 2020

RADARSAT-2

Spotlight

1

Ultra-Fine

3

Wide Ultra-Fine

3

Extra-Fine

5

Multi-Look Fine

8

Wide Multi-Look Fine

8

• Single Look Complex

Ship Detection

zmienna

(SLC)

Fine

8

• Path Image (SAR

Wide Fine

8

Georeferenced Fine

5,405 GHz

Fine Quad-Pol

12

– SGF)

(Pasmo C)

Wide Fine Quad-Pol

12

• Map Image (SAR Sys-

Standard Quad-Pol

25

tematic Geocorrected

Wide Standard Quad-Pol

25

– SSG)

Standard

25

• Precision Map Image

Wide

25

(SAR Precision Ge-

Extended High

25

ocorrected – SPG)

Extended Low

60

ScanSAR Narrow

50

ScanSAR Wide

100

Źródło: ESA RADARSAT-2, 2020

Ocean Surveil ance

zmienna

177

RCM

Low Resolution

100

• Single Look Complex

Medium Resolution

50

(SLC)

Medium Resolution

30

• Path Image Plus (SAR

Medium Resolution

16

Georeferenced Extra

5,405 GHz

High Resolution

5

– SGX)

(Pasmo C)

Very High Resolution

3

• ScanSAR

Low Noise

100

• ScanSAR Fine (SCF)

Ship Detection

zmienna

• Precision Map Image

Spotlight

–

(SAR Precision Ge-

Źródło: MDA, 2020

Quad-Polarization

–

ocorrected – SPG)

TerraSAR-X i TanDEM-X

Staring SpotLight

0,25

• Single Look Slant

High Resolution SpotLight

1

Range Complex (SSC)

9,65 GHz

SpotLight

2

• Multi Look Ground

(Pasmo X)

StripMap

3

Range Detected

ScanSAR

18,5

(MGD)

Wide ScanSAR

40

• Geocoded Ellipsoid

Źródło: Zehentner, 2017

Corrected (GEC)

COSMO-SkyMed

Spotlight

• Single-Look Complex

StripMap

1

Slant (SCS)

• Detected Ground

9,6 GHz

HIMAGE

3

Multilook (MDG)

(Pasmo X)

Ping Pong

15

ScanSAR

30

• Geocoded Ellipsoid

Wide Region

100

Corrected (GEC)

Huge Region

• Geocoded Terrain

Źródło: SpaceNews, 2019

Corrected (GTC)

Konstelacja (CSG)

Spotlight-2A

0,35×0,48/0,55

Spotlight-2B

0,63 × 0,63 • Single-Look Complex

Slant (SCS)

9,6 GHz

Stripmap

3 × 3

• Detected Ground

(Pasmo X)

Pingpong

12 × 5

Quadpol

3 × 3

Multilook (MDG)

ScanSAR-1

20 × 4

• Geocoded Ellipsoid

Corrected (GEC)

Źródło: ESA, 2009

ScanSAR-2

40 × 6

PAZ

• Single Look Slant

Range Complex (SSC)

Stripmap

3,3; 6,6

• Multi Look Ground

9,65 GHz

ScanSAR

18,5

Range Detected

(Pasmo X)

Spotlight

1,7; 3,4

(MGD)

High Resolution Spotlight

1,1; 2,2

• Geocoded Ellipsoid

Corrected (GEC)

• Enhanced Ellipsoid

Źródło: ESA SAR, 2020

Corrected (EEC)

178

NovaSAR-1

ScanSAR

20

3,1-3,3 GHz Maritime Surveil ance

6 × 13,7

• Single Look Complex

(Pasmo S)

Strimap

6

(SLC)

ScanSAR Wide

30

Źródło: Gunter’s Space, 2019

Tandem-L

• Single-Look Slant

Range Complex (SSC)

1,27 GHz

3-D structure mode

–

• Coregistered Bistatic

(Pasmo L)

Deformation mode

7

SSC (CoBiSSC)

• Multi look Ground

Range Detected

Źródło: eoPortal Tandem-L, 2020

(MGD)

Konstelacja ICEYE

• Single Look Complex

9,65 GHz

Spotlight

1 × 1

(SLC)

(Pasmo X)

StripMap

3 × 3

ScanSAR

20 × 20

• Ground Range

Detected (GRD)

Źródło: eoPortal ICEYE-X1, 2020

3.8. Misje wykorzystujące technologię satelitarnego skanowania

laserowego

Piotr Wężyk

Technologia skanowania laserowego, czyli LiDAR (Light Detection And Ranging), re-

alizowana ze statków poruszających się na orbitach okołoziemskich, określana jest akro-

nimem SLS (Satel ite Laser Scanning). Erę SLS rozpoczęła w 2003 roku, trwająca niemal

7 lat, misja ICESat-1 (NASA), a od końca 2018 roku operują już dwa nowe systemy SLS

stworzone przez NASA. Pierwszy z nich (ICESat-2) wykorzystuje technologię SLS pole-

gającą na zliczaniu fotonów w zakresie widzialnym PEM odbitych od obiektów na Ziemi

(Dubayah i in., 2020), a drugi system o akronimie GEDI (Global Ecosystem Dynamics Inve-

stigation) – bazuje na pomiarach i analizie kształtu tzw. fali pełnej (ang. ful waveform) energii lasera rejestrowanej w zakresie bliskiej podczerwieni (NIR) (Popescu i in., 2018).

Misja ICESat-1

Pierwszym instrumentem SLS obserwującym Ziemię z orbity okołoziemskiej był al-

timetr GLAS (Geoscience Laser Altimeter System; ryc. 3.22). Został on umieszczony na satelicie ICESat-1 (Ice-Cloud and Land Elevation Satel ite-1, NASA) 13 stycznia 2003 roku,

a jego niemal polarna i kołowa orbita znajdowała się 600 km nad powierzchnią Ziemi.

179

Umożliwiało to prowadzenie obserwacji Ziemi przez ICESat-1 pomiędzy szerokościami

geograficznymi: 86° N a 86° S. Altimetr GLAS wykorzystywał do wysyłania i rejestracji

odbić (ech sygnału laserowego) dwa zakresy promieniowania elektromagnetycznego

– światło zielone (G, długość 532 nm) oraz bliską podczerwień (NIR, długość 1064 nm).

Ryc. 3.22. Wizualizacja satelity ICESat-1 (źródło: EO NASA, 2003)

Instrument GLAS zbudowany był z trzech jednakowych laserów wymiennie emi-

tujących wiązki fotonów. Pomiar odległości obiektów na Ziemi od instrumentu GLAS

umieszczonego na satelicie, wykonywany był na podstawie pomiaru czasu wędrówki

impulsów wysyłanego promieniowania lasera (ToF). Instrument GLAS emitował impul-

sy lasera z częstotliwością 40 Hz, które docierały do powierzchni Ziemi jako plamki (ang.

laser footprint; beam) o średnicy około 70 m. Odbity sygnał był rejestrowany wzdłuż trajektorii przelotu, w odstępach co 170 m od siebie. Dokładne powtórzenie trajektorii

przelotu satelity ICESat-1 i pozycji śladu plamki lasera na obiektach, następowało co

kolejne 183 dni. Dokładność pozioma (XY) położenia środka plamki lasera, w zależności

od ukształtowania terenu, wynosiła około 5–15 m. Błąd pomiaru wysokości (Z) obiek-

tów (np. wysokości drzewostanu) w obszarze plamki lasera, NASA określiła na poniżej

1,0 m. Misja ICESat-1 dostarczyła pierwsze w historii ludzkości precyzyjne dane wyso-

kościowe umożliwiające m.in. określenie bilansu topnienia lodowców na Grenlandi

(ryc. 3.23), walidację informacji o zachmurzeniu, wygenerowanie globalnej mapy wysokości roślinności (ryc. 3. 24) czy weryfikację modeli wysokościowych SRTM (C-Band) oraz ASTER Global DEM. Misja ICESat-1 została oficjalnie zakończona w sierpniu 2010 roku

Ryc. 3.23. Mapa zmian grubości lodowców na Grenlandii (cm/rok)

opracowana na podstawie danych ICESat-1 (źródło: EO NASA, 2003)

180

z powodu awarii instrumentu GLAS. Łącznie w ciągu całej misji ICESat-1 zgromadzono

około dwóch miliardów pomiarów technologią SLS.

Dane z misji ICESat-1 (NASA) zebrano w 15 tematycznych zbiorach, które udostęp-

niono nieodpłatnie w zasobach Narodowej Bazy Danych o Śniegu i Lodzie (ang. Na-

tional Snow & Ice Data Center, NSIDC), w formacie binarnym oraz HDF, obsługiwanych m.in. przez oprogramowanie MATLab (NSIDC, 2020).

Ryc. 3.24. Mapa wysokości biomów leśnych Ziemi wykonana w oparciu o analizy danych

wysokościowych (> 12 mln pomiarów) instrumentu GLAS umieszczonego na satelicie ICESat-1

(NASA) w latach 2004–2008 (źródło: Healey i in., 2015)

Misja ICESat-2

Satelita ICESat-2 (Ice-Cloud and Land Elevation Satel ite-2) został umieszczony przez

NASA na orbicie okołobiegunowej 15 września 2018 roku. Misja ta była kontynuacją

pozyskiwania precyzyjnych danych wysokościowych Ziemi, rozpoczętą przez satelitę

ICESat-1. Misja ICESat-2 poświęcona jest obserwacjom zmieniającej się pokrywy (zasięgu

i wysokości) lodu na Ziemi, szczególnie pod kątem badań zmian klimatu, topnienia lo-

dowców i podnoszenia się poziomu oceanów, ale również globalnej obserwacji biomasy

oraz walidacji istniejących modeli wysokościowych. Misja ICESat-2 może dostarczać pre-

cyzyjne pomiary ruchów mas ziemnych następujących w wyniku trzęsień Ziemi jak rów-

nież wynikających z topnienia tzw. wiecznej zmarzliny w obszarach podbiegunowych.

Na satelicie ICESat-2 zamontowano zaawansowany technologicznie altimetr lasero-

wy ATLAS, który dzięki dwóm laserom (głównemu i zapasowemu) wysyła w kierunku

powierzchni Ziemi około 10 000 impulsów na sekundę. Emitowane promieniowanie

lasera przez altimetr ATLAS ma długość 532 nm (podobnie w przypadku ICESat-1) i od-

powiada zakresowi jasnozielonemu (ang. green). Jest ono wysyłane w sześciu wiązkach,

tj.: trzy silne promienie (ang. strong) oraz trzy słabsze (ang. weak). Poszczególne trzy pary (duety) plamek lasera odległe są od siebie na obiektach o około 3,3 km przy za-chowaniu 90 m separacji plamek w duecie (para: strong/weak) wzdłuż ścieżki (ang. track;

ryc. 3. 25, 3. 26) 90 m przelotu. W zależności od odległości obiektu na powierzchni Ziemi od sensora ATLAS (decyduje wysokość nad poziomem morza i wysokość samego

obiektu), wielkość średnicy plamki lasera na obiekcie szacuje się na około 17 m.

181

Ryc. 3.25. Próbkowanie powierzchni Ziemi przy użyciu 3 par plamek lasera altimetru ATLAS

(źródło: Smith i in., 2019)

Ryc. 3.26. Układ trzech par plamek (sygnał silny – strong i słaby – weak) lasera altimetru ATLAS

(źródło: Thorsten i in., 2017)

Orbita okołobiegunowa ICESat-2 znajduje się 500 km nad powierzchnią Ziemi,

a trajektoria powtarza się co 91 dni, co oznacza, że powierzchnia całego globu może

być monitorowana co trzy miesiące. ICESat-2 przemieszcza się po orbicie z prędkością

6,9 km/s, a do generowania wiązek lasera system potrzebuje dużo energi , która jest

182

produkowana przez pokaźne panele słoneczne. Półprzewodnikowy rejestrator danych

ICESat-2 przechowuje do 580 GB danych, które są cyklicznie odbierane przez stacje

naziemne: Svalbard (Norwegia) oraz Wallops Island (Wirginia; USA) z wykorzystaniem

220 MB łącza radiowego (pasmo X).

ICESat-2 wyposażony w niezwykle precyzyjny instrument ATLAS może dokonywać

pomiaru zmian grubości lodu z dokładnością około 5 cm. Wykonywanie pomiarów

w gęstej siatce dla obszarów biegunowych umożliwia stały monitoring zmian pokry-

wy lodowej. Umożliwia to naukowcom, zajmującym się tematyką topnienia lodowców

i zmianami klimatu, modelowanie dynamiki wzrostu poziomu mórz i oceanów. Pierw-

sze dane pomiarowe ICESat-2 udostępniono już jesienią 2019 roku. Analiza danych

dowiodła, że altimetr ATLAS pracujący w zakresie światła zielonego (ang. green laser), może prowadzić pomiary batymetryczne, czyli kartować dno w czystych wodach jezior

i pobrzeża morskiego, nawet do głębokości około 20–30 m.

Z kolei w obszarach leśnych, dzięki chmurom punktów generowanych przez altimetr

ATLAS, można nie tylko rejestrować wierzchołki drzew górnego piętra drzewostanów,

ale dzięki możliwościom docierania do gruntu promieni lasera, można również okre-

ślić precyzyjnie wysokość względną drzew. Tym samym naukowcy otrzymali wspaniałe

możliwości modelowania biomasy nadziemnej w skali regionalnej i globalnej (ryc. 3. 27).

Ryc. 3.27. Profil podłużny przez zalesiony obszar chroniony w Parku Narodowym Yel owstone.

W kolorach ciemnozielonych zaprezentowano odbicia lasera (altimetr ATLAS) od koron drzew,

natomiast w kolorze jasnozielonym – odbicie od gruntu. W kolorze szarym zaznaczono szumy

sygnału SLS (źródło: NASA FB, 2019)

Dane pozyskiwane w ramach misji ICESat-2 stanowią istotny materiał do oceny glo-

balnych zasobów leśnych w wielu skalach przestrzennych. Testy modelu statystycznego

biomasy nadziemnej (ang. Above Ground Biomass, AGB) opartego na danych SLS ICESat-2,

wykazały bardzo wysoką korelację (R2 = 0,79) z danymi referencyjnymi (naziemne pomia-

ry w ramach inwentaryzacji lasów) przy wartościach pierwiastka średniego błędu kwadra-

towego (ang. Root Mean Square Error, RMSE) na poziomie 19,16 Mg/ha (Narine i in., 2019).

Ilość danych zebranych przez ATLAS (ICESat-2) tylko w pierwszym tygodniu tej

misji odpowiada wszystkim danym zebranym przez GLAS w trakcie trwania misji

ICESat-1. Obserwacje misji ICESat-2 gromadzone są w bazach NSIDC w Distributed

Active Archive Center (DAAC) utrzymywanych przez NASA. Do maja 2020 roku zostało

udostępnionych publicznie (ICESat, 2020) ponad trylion nowych precyzyjnych pomia-

rów wysokościowych Ziemi zrealizowanych przez altimetr ATLAS.

183

Misja GEDI

Instrument badawczy GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation, EVI-2; ryc. 3.28) został w 2014 roku wybrany przez NASA jako ładunek użyteczny (ang. payload) dla misji

Earth Ventures Instrument (EVI). Projekt GEDI jest realizowany wspólnie przez Uniwersy-

tet Maryland oraz NASA Goddard Space Flight Center w ramach programu NASA – Earth

System Science Pathfinder (ESSP), który przewiduje serię nowych, naukowych, konku-

rencyjnych i niedrogich misji, które zapewnią możliwość lepszego zrozumienia obec-

nego stanu ekosystemów Ziemi oraz umożliwią ciągłe doskonalenie predykcji zmian

klimatu.

Ryc. 3.28. Instrument GEDI przycumowany do japońskiego modułu JEM-EF na

Międzynarodowej Stacji Kosmicznej (IIS) (źródło: GEDI, 2020)

Misja umieszczenia instrumentu GEDI na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej (ISS;

wysokość orbity około 400 km) zakończyła się powodzeniem 5 grudnia 2018 roku

(SpaceX CRS-16, rakieta Falcon 9), przez zainstalowanie go na japońskim module eks-

perymentalnym (JEM-EF). Przez kolejne dwa lata instrument GEDI będzie próbkować

powierzchnię Ziemi, co w efekcie pozwoli na zgromadzenia danych SLS dla około 4%

jej powierzchni. Łącznie w ciągu 48 miesięcy NASA planuje pozyskać około 10 mld po-

miarów dla obszarów Ziemi przy bezchmurnym niebie.

Precyzyjne pomiary GEDI wysokości drzewostanów, ich struktury pionowej oraz kla-

syfikacja gruntu, znacznie zwiększą możliwości szczegółowego poznania globalnych

procesów obiegu węgla i wody oraz rozpoznania bioróżnorodności siedlisk. Obserwa-

cje GEDI służą także monitorowaniu zasięgu pokrywy lodowej, zmienności profili wyso-

kościowych pokrywy lodowej w czasie, rejestracji topografii terenu (modele NMT) oraz

określeniu nadziemnej biomasy roślinnej w skali globalnej. Dane GEDI w celu wykorzy-

stania ich pełnego potencjału informacyjnego powinny być wykorzystywane wspólnie

(fuzja danych) z danymi mikrofalowymi uzyskiwanymi z satelitów: TerraSAR-X, TanDEM-X,

NISAR, Sentinel-1 i BIOMASS oraz danymi optycznymi: Landsat 8, Sentinel-2 i MODIS.

Instrument GEDI posiada system LiDAR klasy geodezyjnej składający się z trzech la-

serów, które wytwarzają cztery plamki w ośmiu równoległych ścieżkach obserwacji na

powierzchni Ziemi (ryc. 3.29). Każdy laser emituje 242 impulsy w ciągu jednej sekundy 184

Ryc. 3.29. Instrument GEDI i układ generowanych na powierzchni Ziemi plamek lasera

(źródło: GEDI, 2018)

generując plamki (ang. laser beam) o średnicy 25 m (ryc. 3. 30). Układ plamek lasera na powierzchni obiektów na Ziemi, jest liniowy, co około 60 m wzdłuż trajektorii ruchu ISS,

przy czym odległość między ścieżkami obserwacji wynosi około 600 m (GEDI, 2020).

Zakłada się, że instrument GEDI wygeneruje około 10 mld obserwacji w ciągu dwudzie-

stoczteromiesięcznej misji.

Ryc. 3.30. Plamka lasera (GEDI) o średnicy 25 m oraz pionowy profil znormalizowanej wysokości

roślinności (źródło: Dubayah i in., 2020)

185

Pomiary SLS GEDI są wykonywane dla obszarów Ziemi położonych pomiędzy szero-

kościami geograficznymi 51,6° N a 51,6° S, co wynika z nachylenia orbity ISS. Instrument

GEDI może być obracany na module JEM o maksymalnie 6°, co pozwala na wychylenie

laserów maksymalnie o dodatkowe 40 km po obu stronach trajektorii naziemnej ISS.

Analizy fali pełnej LiDAR (ang. ful waveform) rejestrowane przez GEDI pozwalają na

ilościowe określenie rozkładu pionowego roślinności dzięki rejestracji ciągłej energi

lasera odbijanego przez poszczególne frakcje drzewa i drzewostanu (wierzchołkowe

części, koronę, gałęzie i konary; drugie piętro drzewostanu; podrost) na różnych wyso-

kościach (ryc. 3. 30). Z kształtów fali można wyodrębnić cztery typy informacji o strukturze topografii powierzchni (NMT), informacji o wysokości okapu koron drzew, zwar-

ciu poziomym koron a także różne metryki opisujące strukturę pionową drzewostanu

(np. 95 percentyl wysokości). Dzięki penetracji okapu drzewostanu przez promienie

lasera GEDI, detekcja gruntu w obszarach leśnych może okazać się dużo lepsza niż

w przypadku systemów mikrofalowych (np. misja SRTM).

Dostępne dla użytkowników są następujące poziomy danych GEDI (NASA):

• Poziom 1: dane nieprzetworzone, ale z geolokalizacją (L1A) – posiadają geolokali-

zację na podstawie obserwacji gwiazd przez GEDI (ang. Star Tracker).

• Poziom 2: wysokość drzewostanu oraz metryki profilu wysokościowego – L2A.

Dla danych z poziomu L2B obliczane są różne metryki zwarcia, w tym procent

pokrycia powierzchni, wskaźnik całkowitej powierzchni liści (LAI) i profil zmian

LAI w pionie.

• Poziom 3: wskaźniki wysokości drzewostanu i jego zmienności w postaci rastrowej.

• Poziom 4: aproksymowane dane powierzchni gruntu oraz gęstości nadziemnej

biomasy (AGBD) w siatce 1 km.

Podsumowując powyższy rozdział należy stwierdzić, że badania naukowe nad

obiegiem węgla i wody na Ziemi, postępującymi zmianami klimatu oraz wynikającymi

z tego faktu przemianami środowiska naturalnego wymagają niezmiernie precyzyjnych

informacji i to nie tylko 2D (np. wielospektralne zobrazowania wysokorozdzielcze), ale

przede wszystkim 3D (np. SLS). Do tych ostatnich można zaliczyć m.in. obserwacje na

temat tempa topnienia pokrywy lodowej na biegunach, lodowców w górach czy struk-

tury pionowej (m.in. wysokość, zwarcie koron) szaty roślinnej a tym samym jej biomasy

(sekwestracja węgla). Tak szczegółowe informacje przestrzenne w skali globalnej mogą

być realizowane jedynie z przestrzeni okołoziemskiej z wykorzystaniem technologii sa-

telitarnego skanowania laserowego (SLS) i wymagają podejmowania i kontynuacji wie-

loletnich międzynarodowych programów misji kosmicznych.

186

4. Dostęp do satelitarnych danych teledetekcyjnych

W przeszłości satelitarne dane obrazowe były udostępniane głównie za pomocą róż-

nego rodzaju nośników: magnetycznych, optycznych lub magnetyczno–optycznych. Od

niedawna obrazy są udostępniane na serwerach dostawców, a ich pozyskiwanie polega

na pobieraniu ich z serwera i nagrywaniu na własny dysk. Obecnie coraz częściej można

korzystać z danych w aplikacjach internetowych. Dostępne są funkcje przeglądania da-

nych z różnych dat rejestracji oraz różne narzędzia eksploracji obrazów umożliwiające

np. odczytywanie współczynnika odbicia we wskazanym punkcie, analizowanie krzy-

wej spektralnej wraz z analizą sugerowanego przez aplikację typu pokrycia terenu. Do

dyspozycji są funkcje analizy szeregów czasowych obrazów wraz z możliwością nagry-

wania wideo. Ponadto pojawiła się tendencja tworzenia serwisów internetowych przez

uruchamianie na platformie internetowej własnych skryptów umożliwiających pracę na

obrazach teledetekcyjnych, bez konieczności ich pobierania czy kopiowania.

4.1. Platformy i aplikacje do wyszukiwania, przeglądania

i pobierania danych

Piotr Kramarczyk

W niniejszym podrozdziale omówiono platformy przeznaczone do pobierania da-

nych, takie jak Copernicus Open Access Hub, EarthExplorer, EO Browser i Landsat Explorer.

4.1.1. Copernicus Open Access Hub

Copernicus Open Access Hub jest to serwis internetowy umożliwiający „pełny, bez-

płatny i otwarty dostęp do danych” (Copernicus, 2020b), takich satelitów jak:

• Sentinel-1,

• Sentinel-2,

• Sentinel-3,

• Sentinel-5P.

Poprzednio serwis znany był pod nazwą Sentinels Scientific Data Hub i z taką nazwą

można się jeszcze często spotkać. Dostęp do danych oferowanych przez Copernicus

Open Access Hub wymaga utworzenia konta użytkownika. Wyszukiwanie i pobieranie

danych może odbywać się z wykorzystaniem interfejsów graficznych użytkownika (GUI)

lub interfejsu programistycznego. Serwis Copernicus Open Access Hub oferuje cztery

sposoby dostępu do danych:

• Open Hub – graficzny interfejs użytkownika (Data Hub Graphical User Interface),

umożliwiający dostęp do danych Sentinel za pomocą wyszukiwarki internetowej

(Open Hub, 2020),

• API Hub – interfejsy programistyczne OData i OpenSearch (OData and OpenSearch

APIs), umożliwiające dostęp do danych Sentinel za pomocą skryptów,

• S-5P Pre-Ops – interfejs graficzny, umożliwiający dostęp do przedoperacyjnych

187

danych satelity Sentinel-5P L1B i L2,

• POD Hub – interfejs graficzny, umożliwiający dostęp do przedoperacyjnych da-

nych satelity Sentinel-1, -2 i -3.

Serwisy Open Hub i API Hub oferujące dostęp do obrazów Sentinel-1, -2 i -3 wyma-

gają innego rodzaju konta użytkownika niż serwisy S-5P Pre-Ops i POD Hub udostęp-

niające dane przedoperacyjne misji Sentinel.

Open Hub Graphical User Interface

Interfejs graficzny użytkownika Open Hub Graphical User Interface umożliwia naj-

prostszy dostęp do obrazów satelitarnych przez intuicyjną obsługę strony (formularza)

wyświetlonej na ekranie. Wyświetlenie GUI odbywa się przez wybranie opcji pokazanej

na poniższym rysunku (ryc. 4.1).

Ryc. 4.1. Wybór interfejsu graficznego użytkownika GUI (źródło: Copernicus Hub, 2020)

Po wybraniu Open Hub na ekranie wyświetlone zostaje okno mapy pokazane na

rysunku (ryc. 4.2). Okno to pozwala na określenie obszaru zainteresowania oraz na wpi-

sanie kryteriów wyszukiwania (data, misja, typ produktu) po rozwinięciu okna formu-

larza. Obsługa interfejsu jest intuicyjna i sprowadza się do wyboru odpowiednich ikon

oznaczonych numerami, zgodnie z rysunkiem (ryc. 4.2):

• Login (1): logowanie do usługi wyszukiwania i pobierania danych Sentinel po

wcześniejszej rejestracji w serwisie Copernicus Open Access Hub,

• Navigation Mode/Area Mode (2): przełączanie między trybem nawigacji a trybem

zaznaczania (umożliwia użycie myszki do zaznaczenia na mapie obszaru zainte-

resowania),

• Advanced Search (3): wyświetlenie okna formularza wyboru kryteriów wyszuki-

wania i wpisywania odpowiednich wartości,

• Search (4): uruchomienie wyszukiwania zgodnie z zadanymi kryteriami.

Wynikiem wyszukiwania jest lista obrazów spełniających zadane kryteria (ryc. 4. 3).

W podglądzie wybranej sceny dostępne są szczegółowe informacje o danej scenie, jak

np. data pozyskania, identyfikator produktu, rodzaj satelity i instrumentu, rozmiar sce-

188

Ryc. 4.2. Open Hub (źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Copernicus Open Hub)

ny, pokrycie chmurami, pokrycie cieniem, jakość geometryczna i radiometryczna sen-

sora, pokrycie roślinnością, wodą, śniegiem, itd. (ryc. 4.3). Interfejs Open Hub nakłada ograniczenia co do liczby pobieranych zobrazowań, możliwe jest pobieranie jednocze-

śnie tylko dwóch obrazów.

Ryc. 4.3. Lista wyników wyszukiwania i podgląd wybranej sceny

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Copernicus Open Hub)

API Hub (Odata, OpenSearch)

API Hub (Odata, OpenSearch) to interfejsy umożliwiające dostęp do danych z po-

ziomu programów zewnętrznych, takich jak przeglądarki internetowe, narzędzia do

pobierania plików czy innych programów. Interfejsy te przeznaczone zostały do wyszu-

189

kiwania i pobierania obrazów z wykorzystaniem skryptów – przetwarzanie wsadowe.

Ograniczeniem jest limit liczby pobieranych obrazów, który jest taki sam jak w przypad-

ku Open Hub GUI.

Zawartość materiałów w obu serwisach API Hub i Open Hub jest taka sama.

Wyszukiwanie i pobieranie danych opiera się na sformułowaniu zapytania zawiera-

jącego odpowiednie słowa kluczowe i odpowiadające im wartości. Dokładny opis wy-

korzystania skryptów przedstawiony został w rozdziale ósmym podręcznika User Guide

zatytułowanym Batch Scripting (SciHubUserGuide, 2020). Fragment instrukcji przedsta-

wia poniższy obraz (ryc. 4.4).

Ryc. 4.4. Linia polecenia do pobierania obrazów przez ‘wget’,

(źródło: SciHubUserGuide, 2020)

S-5P Pre-Ops

S-5P Pre-Ops to interfejs graficzny, podobny do Open Hub GUI, dający dostęp do

preoperacyjnych danych z misji Sentinel-5P poświęconej monitoringowi atmosfery,

w tym m.in.: określanie składu chemicznego atmosfery, monitorowanie ozonu, pro-

mieniowania UV i gazów cieplarnianych oraz wspomaganie usług reagowania kryzy-

sowego, np.: prognozy pogody i usługi tymczasowe dla Serwisu Monitorowania Stanu

Atmosfery (ang. Copernicus Atmosphere Monitoring Services, CAMS), czy monitorowanie

erupcji wulkanicznych.

POD Hub

Z kolei POD Hub to interfejs graficzny, również podobny do Open Hub GUI, ale dają-

cy dostęp do danych „Precise Orbit Determination (POD)” dla Sentinel-1A, -1B, -2A, -2B,

-3A i -3B. Serwis dostarcza dane, takie jak: informacja o wysokości i położeniu satelity,

dane nawigacyjne, czy dodatkowe informacje pomocnicze (np. współrzędne punktu

odniesienia anteny GPS, przesunięcia i zmiany środka fazy anteny), które mogą być wy-

korzystywane przez użytkowników do precyzyjnych obliczeń orbity satelity.

4.1.2. EarthExplorer

EarthExplorer (EE) to interfejs klient/serwer, który zapewnia dostęp do zasobów

amerykańskiego centrum obserwacji i nauki o Ziemi – United State Geological Survey

(USGS) i Earth Resources Observation and Science (EROS). Archiwum EROS przechowuje

dane teledetekcyjne, które obejmują okres ponad siedemdzięsięcioletni dla terenu USA

i ponad pięćdziesięcioletni dla pozostałych obszarów Ziemi.

Serwis EarthExplorer (EarthExplorer, 2020) udostępnia dane z różnych satelitów,

190

zarówno programów publicznych, jak i komercyjnych. Korzystanie z serwisu i danych

Landsat i Sentinel-2 jest bezpłatne (typ dostępu do danych – public domain).

Na rycinie 4. 5 przedstawiono okno wyszukiwania obrazów w serwisie EarthExplorer, które uruchamiane jest po podaniu parametrów wyszukiwania według trzech kryteriów:

• obszar i zakres dat,

• rodzaj danych – portal jest przeznaczony do wyszukiwania obrazów dla całego

globu, obrazów Landsat, numerycznych modeli terenu z misji SRTM oraz innych

danych, np. niektórych obrazów Sentinel-2 i różnych innych danych z obszaru

USA (ryc. 4.6),

• dodatkowe kryteria – identyfikator konkretnego obrazu (ang. Landsat Product

Identifier) lub identyfikatory orbity (ang. Path, Row) – ten krok jest opcjonalny.

Ryc. 4.5. EarthExplorer (źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu EarthExplorer)

Obsługa interfejsu graficznego jest intuicyjna i polega na wypełnieniu odpowied-

nich pól formularza.

191

Ryc. 4.6. EarthExplorer – rozwijalna lista wyboru źródła danych

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu EarthExplorer)

4.1.3. EO Browser

Przeglądarka EO Browser udostępnia w jednym miejscu kompletne archiwa:

• Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3,

• Landsat 5, 7 i 8,

• globalny zasięg produktów Envisat (MERIS), Proba-V i MODIS.

Korzystanie z aplikacji EO Browser jest bezpłatne do użytku niekomercyjnego oraz do

wykorzystywania w mediach. Eksport danych z przeglądarki jest licencjonowany na wa-

runkach licencji CC BY 4.0, która wymaga powoływania się na Sentinel Hub EO Browser.

Możliwości przeglądarki:

• jednoczesne wyszukiwanie obrazów we wszystkich dostępnych zasobach – po

wpisaniu kryteriów wyszukiwania uzyskane wyniki zawierają dane ze wszystkich

wskazanych zasobów,

• wyszukiwanie w zdefiniowanych oknach czasowych,

• analizy statystyczne wybranych obrazów i możliwość przeprowadzania podsta-

wowych operacji matematycznych,

• wizualizacja danych:

ū predefiniowane kompozycje (ryc. 4.7),

ū wybrane wskaźniki roślinności, np. NDVI (ryc. 4.8),

ū tworzenie własnych kompozycji użytkownika,

192

ū możliwość ustawiania różnych parametrów jak np. kontrast, korekcja atmos-

feryczna, luminancja,

• możliwość pobierania obrazów przyciętych do narysowanego wcześniej poligonu,

• możliwość pobierania obrazów w różnych formatach i z różną rozdzielczością,

• tworzenie animacji z obrazów wieloczasowych (wizualizacja szeregów czasowych).

Ryc. 4.7. EO Browser – predefiniowana mapa klasyfikacji

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu EO Browser)

Ryc. 4.8. EO Browser – kompozycja NDVI z zaznaczonym obszarem analiz (ang. Area Of Interest, AOI) (źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu EO Browser)

193

4.1.4. Landsat Explorer

Aplikacja Esri Landsat Explorer oferuje dostęp do obrazów Landsat z okresu ostat-

nich 40 lat, umożliwiając wykonywanie różnych wizualizacji. W Landsat Explorer można

między innymi:

• wyszukiwać miejsca przez wpisywanie nazw geograficznych,

• określać daty wykonania zobrazowań i zachmurzenie,

• wyświetlać predefiniowane i własne wskaźniki oraz kompozycje barwne,

• wyświetlać przebiegi czasowe indeksów we wskazanych punktach,

• pobierać wyświetlane obrazy: kompozycje barwne lub wskaźniki spektralne.

Korzystanie z aplikacji jest bezpłatne i nie wymaga posiadania konta użytkownika.

Program oferuje integrację z oprogramowaniem ArcGIS w zakresie pobierania i wgry-

wania danych. Wgrywanie danych wymaga posiadania konta użytkownika w serwisie

ArcGIS Online.

Wygląd okna aplikacji po jej uruchomieniu przedstawia poniższy rysunek (ryc. 4. 9).

Z kolei na kolejnym rysunku (ryc. 4. 10) przedstawiono okno wyszukiwania po dacie pozyskania obrazu (dostępne po kliknięciu ikony zegara). Po wybraniu obrazu można go

zwizualizować wybierając odpowiednią kompozycję barwną (ryc. 4.11). Ciekawa jest również funkcjonalność pozwalająca na analizę zmienności wybranych parametrów

(np. NDVI) w czasie (ryc. 4.12).

Ryc. 4.9. Wygląd okna aplikacji Landsat Explorer po uruchomieniu

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Landsat Explorer)

194

Ryc. 4.10. Landsat Explorer – wyszukiwanie

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Landsat Explorer)

Ryc. 4.11. Landsat Explorer – tryby wyświetlania

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Landsat Explorer)

195

Ryc. 4.12. Landsat Explorer – NDVI w czasie, kompozycja CIR

(źródło: opracowano z wykorzystaniem serwisu Landsat Explorer)

4.2. Dostęp do danych i usług przetwarzania w chmurze

obliczeniowej

Urszula Cisło-Lesicka

Szeroki dostęp do danych satelitarnych daje ogromne możliwości i korzyści

w zarządzaniu zasobami naturalnymi, ale pobieranie i zapisywanie tych danych jest

dużym logistycznym wyzwaniem. Aby w pełni swobodnie korzystać z danych sa-

telitarnych niezbędna jest odpowiednia infrastruktura informatyczna zapewniają-

ca transfer danych (szybkie łącze internetowe) oraz odpowiednia moc obliczeniowa

i przestrzeń dyskowa. Rozwiązaniem tego problemu są tu narzędzia i przestrzeń dysko-

wa udostępniane na zewnętrznych serwerach i serwisach internetowych, które oprócz

dostępu do danych satelitarnych dają możliwość wykorzystania bardzo wydajnej ze-

wnętrznej infrastruktury teleinformatycznej.

4.2.1. Usługi DIAS: CREODIAS, MUNDI, SOBLOO, WEKEO, ONDA

Ogromne zainteresowanie danymi satelitarnymi programu Copernicus spowodo-

wało, że Komisja Europejska zdecydowała się na sfinansowanie przeniesienia rynku

usług opartych na danych obserwacji Ziemi na nowy, wyższy poziom przez rozwój eu-

ropejskich usług dostępu do informacji i przetwarzania danych w chmurze obliczenio-

196

wej. Pod koniec 2017 roku Europejska Agencja Kosmiczna (ESA) podpisała umowy na

stworzenie narzędzi i usług dostępowych do danych programu Copernicus, tzw. sys-

temów DIAS (Copernicus Data and Information Access Services). W ramach tych umów

cztery konsorcja opracowały w 2018 roku następujące systemy DIAS: Creodias, sobloo,

ONDA i Mundi (ryc. 4.13). W pierwszej połowie 2019 roku uruchomiono piąty system DIAS – WEkEO (ryc. 4. 13).

Celem systemów DIAS jest ułatwienie dostępu do danych misji Sentinel oraz wyko-

nywania analiz. Technologia chmury obliczeniowej pozwala na korzystanie z danych sa-

telitarnych bez konieczności ponoszenia dużych kosztów związanych z budową i utrzy-

maniem własnej infrastruktury i oprogramowania.

Ryc. 4.13. DIAS (źródło: za ESA DIAS, 2020)

Platformy DIAS zapewniają nieograniczony, bezpłatny, pełny dostęp do danych

i informacji programu Copernicus, a w ograniczonym (czasowo i przestrzennie) zakre-

sie również do innych danych obserwacji Ziemi (np. misje Landsat, Envisat, SMOS). Do-

datkowo zapewniają (odpłatnie) środowisko obliczeniowe i magazynowe (serwery) dla

stron trzecich, jak również dostęp (odpłatny) do wybranych satelitarnych zobrazowań

wysoko- i bardzo wysokorozdzielczych. Firmy zewnętrzne mogą oferować za pomocą

systemów DIAS zaawansowane usługi przez dodawanie własnych danych i narzędzi.

W rezultacie DIAS to system dla dostawców innowacyjnych usług i zainteresowanych

użytkowników.

System zapewnia użytkownikom otwarty i wydajny dostęp do zasobów DIAS (dane,

informacje, oprogramowanie, przechowywanie, przetwarzanie) oraz gwarantuje kon-

kurencyjną strukturę kosztów i jasne warunki dostępu do zasobów na podstawie umo-

wy o gwarantowanym poziomie usług.

DIAS jest otwarty dla wszystkich użytkowników i umożliwia bezpłatny dostęp do re-

pozytorium danych programu Copernicus. Płatny natomiast jest dostęp do przestrzeni

dyskowej i mocy obliczeniowej w miesięcznym lub rocznym abonamencie, gdzie koszt

jest uzależniony od ilości wykorzystanej przestrzeni i mocy serwerów.

197

Każdy DIAS posiada trzy podstawowe komponenty (ryc. 4. 14).

Ryc. 4.14. Elementy systemu DIAS (źródło: za ESA DIAS, 2020)

Pierwszym z nich jest repozytorium przechowujące dane satelitarne z progra-

mu Copernicus i ich pochodne oraz inne bezpłatne dane satelitarne, jak np. dane

z programu Landsat, czy Envisat. Drugi element to chmura obliczeniowa, w której jest

możliwe przechowywanie danych i produktów przetworzeń oraz korzystanie z istnieją-

cych lub tworzenie własnych specjalistycznych narzędzi do przetwarzania danych sate-

litarnych. Ostatni element systemu DIAS to serwis dający dostęp do danych, przestrzeni

dyskowej oraz mocy obliczeniowej, a także umożlwiający specjalistyczne konsultacje

pomiędzy użytkownikami.

Obecnie jedną z najpopularniejszych platform DIAS jest serwis CreoDIAS (CreoDIAS,

2020), którego repozytorium zawiera:

• pełne repozytorium danych Sentinel-1, -2, -3 i -5P,

• archiwum i aktualne dane programu Landsat dla obszaru Europy od 1984 roku

(Landsat 5, 7, 8),

• globalne dane programu Envisat (MERIS) od 2002 do 2012 roku,

• globalne dane programu SMOS (MERIS) od 2010 roku,

• mapę pokrycia terenu Europy z projektu Sentinel-2 Global Land Cover 2017

(S2GL),

• dane serwisów: CAMS (Atmosphere), CEMS (Emergency), CLMS (Land), CMEMS

(Marine),

• globalny numeryczny model terenu (SRTM) z 2000 roku oraz dane Jason-3

(Al timeter),

• bardzo wysokorozdzielcze dane satelitarne chińskiego satelity Jilin-1 (GSD: PAN

198

0,72 m, MSI 2,88 m, VIDEO 0,92 m, czas rewizyty 3–4 dni) oraz kazachskiego satelity KazEOSat (GSD: PAN 1 m, MSI 4 m, czas rewizyty 3 dni).

Repozytorium to zawiera obecnie ponad 18 petabajtów danych satelitarnych (dane

na sierpień 2020 roku), zasób jest cały czas powiększany. Dostęp do danych z obserwa-

cji Ziemi można uzyskać za pośrednictwem kilku interfejsów, w tym interfejsu obiek-

towego S3 zgodnego ze standardem Amazon S3. Dostęp do danych satelitarnych jest

darmowy (poza danymi komercyjnymi, bardzo wysokorozdzielczymi), odpłatna jest

natomiast usługa dostępu do chmury obliczeniowej (obliczanie i przechowywanie da-

nych na serwerach CreoDIAS) oraz dane komercyjne, bardzo wysokorozdzielcze. Serwis

udostępnia następujące narzędzia:

• CreoDIAS EO Browser: darmowe narzędzie do przeglądania danych w repozyto-

rium, umożliwiające również tworzenie online kompozycji barwnych i prostych

obliczeń na rastrach (kalkulator rastra),

• CreoDIAS EO Finder: darmowe narzędzie do wyszukiwania i pobierania danych

dostępnych w repozytorium (po uprzedniej rejestracji); posiadające możliwość

wyszukiwania po dacie, rodzaju sensora, stopniu zachmurzenia, lokalizacji okre-

ślonej przez nazwę, narysowany w przeglądarce lub załadowany z pliku KML lub

GeoJSON poligon,

• CreoDIAS Cloud Dashboard: narzędzie do odpłatnej usługi dostępu do chmury

obliczeniowej,

• CreoDIAS JupyterHub: platforma umożliwiająca pisanie i przechowywanie

skryptów Python, R, czy Julia, za pomocą których można tworzyć własne narzę-

dzia przetwarzania danych obserwacji Ziemi (dostępna nieodpłatnie dla wszyst-

kich zarejestrowanych użytkowników CreoDIAS).

Platforma sobloo (Sobloo, 2020) w swoim repozytorium posiada obecnie:

• repozytorium danych Sentinel-1, -2, -3 i -5P,

• dane serwisów: CAMS (Atmosphere), CEMS (Emergency), CLMS (Land), CMEMS

(Marine),

• dane tematyczne projektu MUSCATE francuskiej agencji kosmicznej opracowa-

ne na podstawie danych Sentinel-2,

• dane o uprawach z projektu soCAP (dostęp odpłatny),

• odpłatnie dostępne wysokorozdzielcze zobrazowania Pléiades (GSD: PAN 0,5 m,

MSI 2,8 m, codzienne pozyskanie).

Na platformie sobloo możliwy jest odpłatny dostęp do przestrzeni dyskowej oraz

mocy obliczeniowej na serwerach. Serwis ten oferuje również odpłatną usługę prze-

twarzanie danych w locie (ang. on-the-fly), np. integrowanie danych z różnych źródeł,

radiometryczną i geometryczną korekcję danych, detekcję obiektów na powierzchni

terenu czy wody oraz analizy statystyczne.

Z kolei platforma ONDA (Onda, 2020) umożliwia dostęp do:

• repozytorium danych Sentinel-1, -2, -3 (pełne archiwum i aktualne dane) oraz

dane Sentinel-5P od maja 2019 roku,

• danych satelitarnych Landsat 8 od kwietnia 2018 roku,

• danych programu Envisat (2008–2010),

• danych serwisów: CAMS (Atmosphere), CLMS (Land), CMEMS (Marine),

• odpłatnie – wysokorozdzielczych zobrazowań optycznych KOMPSAT-2, -3, -3A

199

(GSD PAN od 0,4 m, MSI od 1,6 m) i radarowe KOMPSAT-5, pozyskiwanych co-

dziennie,

• odpłatnie – wysokorozdzielczych zobrazowań Deimos-2 (GSD PAN od 0,75 m,

MSI od 3 m, czas rewizyty 2 dni).

Oprócz dostępu do danych satelitarnych platforma ONDA umożliwia również od-

płatne przechowywanie i przetwarzanie danych satelitarnych w chmurze obliczenio-

wej, gdzie dostępne są również różne narzędzia przetwarzania danych satelitarnych

(np. SNAP, QGIS, Orfeo ToolBox) oraz oprogramowanie do zarządzania i tworzenia wła-

snych narzędzi (np. Anaconda/Jupyter, biblioteki GDAL, R, Apache Maven).

W serwisie Mundi (Mundi, 2020) dostępne są:

• dane Sentinel-1, -2, -3 i -5P,

• dane satelitarne Landsat 8,

• dane programu Envisat (2008–2010),

• dane serwisów Copernicus EMS (Emergency) i CLMS (Land).

Dodatkowo, od 2020 roku planowane jest dodanie do repozytorium wysokoroz-

dzielczych danych satelitarnych oraz map dróg opracowanych na podstawie danych

COSMO-SkyMed. Jak każdy komponent DIAS serwis Mundi umożliwia również od-

płatne przechowywanie i przetwarzanie danych satelitarnych w chmurze obliczenio-

wej, gdzie dostępne są również różne narzędzia przetwarzania danych satelitarnych

(np. SNAP, czy Orfeo ToolBox) oraz oprogramowanie do zarządzania i tworzenia wła-

snych narzędzi (np. biblioteki GDAL).

Najnowsza platforma DIAS – WEkEO (Wekeo, 2020) bezpłatnie udostępnia dane

misji Sentinel-1, -2, -3 i -5P oraz dane serwisów Copernicus: CAMS (Atmosphere), C3S

(Climate), CLMS (Land), CMEMS (Marine). Zgodnie z założeniem działania systemu DIAS

WEkEO umożliwia odpłatny dostęp do mocy obliczeniowych w chmurze obliczeniowej

i przestrzeni dyskowej, gdzie użytkownicy wykorzystując narzędzie Jupyter Notebooks

mogą tworzyć własne skrypty i za ich pomocą wykonywać różne przetworzenia danych

satelitarnych bez konieczności inwestowania we własną infrastrukturę.

4.2.2. Amazon Web Services

Elżbieta Jędrzejczak, Urszula Cisło-Lesicka

Amazon Web Service jest jednym z największych na świecie dostawców chmury ob-

liczeniowej. Zapewnia on wiele produktów i rozwiązań przeznaczonych do różnorod-

nych zastosowań. Wśród nich znajduje się m.in. serwis umożliwiający kontrolę i pobie-

ranie danych satelitarnych bezpośrednio z satelity (AWS Ground Station). Posiadając do-

stęp do AWS Ground Station można korzystać również z globalnej infrastruktury AWS,

np. Amazon S3 przeznaczonego do przechowywania plików, Amazon Kinesis Data

Streams do zarządzania dużymi zbiorami danych, czy Amazon SageMaker do uczenia

maszynowego. W większości przypadków usługi Amazon są odpłatne tylko w czasie

korzystania z nich, bez długoterminowych zobowiązań. Schemat działania AWS Ground

Station przedstawiono na rysunku poniżej (ryc. 4.15).

Zalety AWS Ground Station:

• możliwość korzystania z mocy obliczeniowej Amazon, co pozwala na przetwa-

rzanie dużych zbiorów danych,

200

Ryc. 4.15. Schemat działania AWS Ground Station (źródło: za Amazon AWS, 2020)

• możliwość zapisu i przechowywania danych bezpośrednio w serwisie Amazon,

• bezpośredni dostęp do zobrazowań satelitarnych, dostęp do produktów NOAA,

DigitalGlobe Open Data Program, Open City Model, modelu terenu i wielu in-

nych lokalnych i globalnych produktów za pomocą platformy Earth on AWS.

Platforma Earth on AWS (Amazon Earth, 2020) zawiera obecnie następujące zesta-

wy danych:

• obrazy NAIP (National Agriculture Imagery Program) – zdjęcia lotnicze wykony-

wane podczas poszczególnych sezonów uprawy rolnej na terenie kontynental-

nych Stanów Zjednoczonych (GSD około 1 m),

• dane o wysokości terenu,

• GDELT (Global Database of Events, Language and Tone) – globalną bazę danych

społeczeństwa – monitoruje m.in. światowe wiadomości telewizyjne, prasowe

i internetowe,

• dane satelitarne Landsat 8 – dostępne dla każdego za pośrednictwem Amazon

Simple Storage Service (S3),

• dane pochodzące z radaru pogodowego NEXRAD – sieć 160 radarów dopple-

rowskich o wysokiej rozdzielczości, które wykrywają opady atmosferyczne i ruch

atmosferyczny (umożliwia przewidywanie silnych sztormów i jest wykorzysty-

wany przez naukowców i przedsiębiorstwa komercyjne do badania i reagowania

na wpływ pogody w wielu sektorach).

Ponadto na platformie znajdują się: narzędzie uczenia maszynowego SpaceNet

i NASA Earth Exchange (NEX) – platforma ułatwiająca dostęp i przetwarzanie danych

z zakresu nauk o Ziemi, w tym globalnych wskaźników roślinności obliczonych na pod-

stawie danych MODIS (produkt MOD13Q1) oraz danych Landsat Global Land Survey.

Oprócz dostępu do chmury obliczeniowej i danych dostępnych na platformie, Earth

on AWS Amazon oferuje również wsparcie finansowe na realizację różnych projektów

badawczych i wdrożeniowych. Instytucje badawcze i agencje rządowe mogą się ubie-

gać o środki finansowe na realizację projektów środowiskowych i rozwojowych, np.

w zakresie ograniczania ryzyka klęsk żywiołowych czy zrównoważonego rozwoju. Użyt-

kownicy Amazon AWS mogą liczyć również na wsparcie od społeczności GEO (Group on

Earth Observations) i ekspertów AWS w celu udoskonalenia i wdrażania projektów.

Przykładem projektu dotowanego przez Amazon jest aplikacja ARDC (African Regio-

nal Data Cube) umożliwiająca pięciu krajom Afryki kontrolowanie zmian zachodzących

na ich terytoriach przez ostatnie 35 lat. Zadaniem projektu jest sprostanie kluczowym

201

wyzwaniom rozwojowym tych regionów, w tym bezpieczeństwu żywności i zarządza-

niu ryzykiem klęsk żywiołowych (ryc. 4. 16).

Ryc. 4.16. Przykładowe dane z aplikacji ARDC, najbardziej od lewej: pokrycie terenu roślinnością, wykrywanie wody za pomocą danych radarowych Sentinel-1, mapa jakości wody w całkowitej

zawiesinie, mapa zasięgu wody (źródło: GEO, 2018)

4.2.3. Google Earth Engine (GEE)

Urszula Cisło-Lesicka

Google Earth Engine (GEE) to internetowa platforma stworzona przez firmę Google

umożliwiająca wizualizację i analizę danych geoprzestrzennych w skali globalnej. Prze-

znaczona jest dla pracowników ośrodków akademickich, organizacji non-profit, agencji

rządowych, jak również przedstawicieli biznesu. Platforma może być użytkowana bez-

płatnie do celów badawczych, edukacyjnych i niekomercyjnych, a w przypadku komer-

cyjnego wykorzystania oferowane licencje są płatne.

Google Earth Engine (GEE, 2020) zarządza danymi satelitarnymi, które przechowy-

wane są w publicznych archiwach. Baza zawiera aktualne obrazy, jak również zobrazo-

wania archiwalne zbierane przez ponad 40 lat. Użytkownik dostaje także łatwy dostęp

do innych danych geoprzestrzennych w formacie gotowym do analizy. Katalog danych

jest połączony ze skalowalną mocą obliczeniową wspieraną przez centra danych Go-

ogle i elastyczne interfejsy API. Dzięki temu możliwe są różnorodne analizy zmian po-

krycia terenu, użytkowania terenu czy też oceny zdrowotności roślinności dla wielkopo-

wierzchniowych obszarów.

W zasobach GEE znajdują się katalogi danych, m.in.: Landsat, EROS, dane

MODIS, Sentinel-1, NAIP (National Agriculture Imagery Program) oraz dane klimatyczne,

tj. CHIRPS, wielkość opadów, temperatury powierzchni morza i dane dotyczące wyso-

kości. Użytkownicy GEE mogą również dodawać do katalogu własne dane.

Korzyści wynikające z pracy na platformie Google Earth Engine:

• dostęp z jednego miejsca do bezpłatnych i otwartych zestawów danych, w tym

historycznych, wykonanych przez satelity Sentinel, Landsat, MODIS oraz danych

klimatycznych,

• brak konieczności pobierania i przechowywania lokalnie danych źródłowych,

• skrócenie czasu potrzebnego do wykonania analiz,

• udostępnianie danych już skalibrowanych, gotowych do wykorzystania,

• bezpłatna licencja do celów testowych, edukacyjnych, badawczych,

• przyjazny interfejs użytkownika, możliwość zarządzania geometrią, wgrywania

własnych danych i wizualizacji warstw w oknie mapy,

202

• łatwe udostępnianie danych i skryptów bezpośrednio z edytora kodu,

• szybkie uruchamianie procesów wstępnego przetwarzania obrazu,

• aktywna i rosnąca społeczność użytkowników i programistów.

Przykładem wykorzystania platformy GEE mogą być analizy zmian globalnej po-

krywy drzew na przestrzeni lat 2000–2012 (ryc. 4. 17) wykonane przez zespół z Uniwersytetu Maryland we współpracy z informatykami Google (Hansen i in., 2013). Jest to

pierwsza tego typu mapa, która z jednej strony cechuje się spójnością w skali globalnej,

a jednocześnie, z uwagi na wysoką rozdzielczość przestrzenną (Landsat 7, 30 m) może

być wykorzystana do analiz na poziomie lokalnym. Przeprowadzenie tak obszarowo

rozległej analizy możliwe było jedynie dzięki wykorzystaniu zaplecza sprzętowego i al-

gorytmów Earth Engine.

Ryc. 4.17. Mapy opracowane przy pomocy narzędzi Google Earth Engine. a) zasięg lasów,

b) ubytek powierzchni lasów, c) wzrost powierzchni lasów, d) mapa zbiorcza

(źródło: Hansen i in., 2013)

4.2.4. Microsoft Azure

Anna Żądło, Urszula Cisło-Lesicka

Microsoft Azure (wcześniej znany pod nazwą Azure Services Platform, Windows

Azure) jest internetową platformą stworzoną przez firmę Microsoft, która pozwala

przechowywać (Windows Azure Storage, SQL Azure) oraz przetwarzać (Windows Azure

Compute) duże zbiory danych. Użytkownicy mają dostęp do mocy obliczeniowej i prze-

strzeni dyskowej Azure, co pozwala na przetwarzanie nawet bardzo dużych zbiorów

danych rastrowych, a także mają dostęp do usług geoprzestrzennych, interfejsów API

i zestawów SDK (Software Development Kit) na platformie Azure.

Produkt nie jest dystrybuowany jako system lub gotowa aplikacja dla użytkownika,

lecz jako usługa stworzona w celu przechowywania danych i tworzenia własnych apli-

kacji. Platforma Windows Azure może być wykorzystywana przez aplikacje uruchamia-

ne lokalnie na komputerach użytkowników lub przez aplikacje uruchamiane w chmurze

obliczeniowej. Zapewnia dużą swobodę w wyborze technologii jakie mogą być wyko-

rzystane do budowy aplikacji, np.: .NET (technologia referencyjna dla chmury oblicze-

niowej Windows Azure) i Java oraz języka programowania np. PHP, C/C++, Python.

203

W 2017 roku powstał projekt AI for Earth (Microsoft, 2020), który jest przeznaczony

dla naukowców oraz organizacji zajmujących się badaniem środowiska. Jego celem jest

połączenie techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w badaniach nad śro-

dowiskiem, w szczególności w sektorach zajmujących się klimatem, rolnictwem, obsza-

rami bioróżnorodnymi i wodą. Na chwilę obecną dla AI for Earth Microsoft udostępnia

trzy API umożliwiające:

• tworzenie map pokrycia terenu (Land Cover Mapping) na podstawie obrazów

satelitarnych (ryc. 4. 18),

• rozpoznanie i klasyfikację gatunków roślin i zwierząt (Species Classification),

• przetwarzanie zdjęć w celu detekcji zwierząt (Camera Trap Image Processing).

Każdy z dostępnych API umożliwia podgląd jego działania w wersji demo, dostęp-

ny jest kod (przy pomocy GitHub) oraz dokumentacja API na zasadach otwartych

(ang. open source).

Ryc. 4.18. Widok interfejsu API przeznaczonego do tworzenia map pokrycia terenu

w oparciu o dane satelitarne – wersja demo (źródło: Microsoft, 2020)

W celu poprawienia dokładności modeli dla uczenia maszynowego, w ramach usług

Microsoft Azure udostępnione są bazy danych, wśród których znajdują się także dane

satelitarne jak: MODIS, NOAA (Global Forest System), NOAA (NEXRAD Level II), Landsat 8

i Sentinel-2 oraz zdjęcia lotnicze: NAIP (National Agricultural Imagery Program). Dostęp

do nieodpłatnych baz danych możliwy jest na zasadach obowiązujących dla usług Azu-

re. Program AI for Earth oferuje, podobnie jak Amazon, dotacje wspomagające prowa-

dzenie badań i realizację projektów naukowym na całym świecie. Dotacja może być re-

alizowana w formie finansowania projektu badawczego lub w postaci wsparcia specja-

listów AI for Earth. Obecnie zrealizowane zostało 508 grantów, opisy niektórych z nich,

kody źródłowe oraz aplikacje demonstracyjne są dostępne do wglądu na serwerach

Microsoft Azure.

204

4.3. Sat4Envi

Urszula Cisło-Lesicka

Pod koniec 2017 roku rozpoczęła się realizacja projektu „System operacyjnego

gromadzenia, udostępniania i promocji cyfrowej informacji satelitarnej o środowisku

– Sat4Envi”. Projekt Sat4Envi realizowany jest przez Instytut Meteorologii i Gospodarki

Wodnej – Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB) we współpracy z Centrum Badań

Kosmicznych Polskiej Akademii Nauk (CBK PAN), Akademickim Centrum Komputero-

wym Cyfronet Akademii Górniczo-Hutniczej (ACK Cyfronet AGH) oraz Polską Agencją

Kosmiczną (PAK). Projekt ma na celu rozbudowę istniejącej infrastruktury IMGW-PIB

wykorzystywanej w celach odbioru, przetwarzania, dystrybucji oraz przechowywania

danych pochodzących z satelitów środowiskowych, meteorologicznych, jak i pochod-

nych produktów satelitarnych (IMGW, 2020). Cele projektu Sat4Envi są spójne z celami

Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa, Strategii Europa 2020, obwieszczenia Komisji

Europejskiej (2014/C 240/01) dotyczącego m.in. kategorii danych sektora publicznego

i pierwszeństwa ich uwolnienia oraz Polskiej Strategii Kosmicznej i wpisują się w Krajo-

we Inteligentne Specjalizacje (KIS).

Zadania, które zostały postawione przed wykonawcami projektu Sat4Envi to

(ryc. 4. 19):

• rozbudowa stacji odbioru i przetwarzania danych z satelitów okołobieguno-

wych,

• budowa nowoczesnego archiwum danych satelitarnych,

• stworzenie centrum szkoleniowego nowych technologii satelitarnych,

• stworzenie centrum udostępniania informacji naukowej dla użytkowników.

Ryc. 4.19. Infrastruktura projektu Sat4Envi (źródło: PAK, 2019)

System Sat4Envi ma zapewniać możliwość ciągłego gromadzenia oraz przetwarza-

nia danych satelitarnych (satelitów środowiskowych i meteorologicznych), a także udo-

stępnienia ich do celów naukowych, strategicznych oraz dla celów zarządzania kryzy-

sowego i zapewnienia bezpieczeństwa państwa. W efekcie realizacji projektu powstały

m.in. następujące produkty (IMGW, 2020):

1. Cyfrowa informacja satelitarna udostępniona publicznie na potrzeby monitoro-

wania:

• powierzchni Ziemi,

• pogody i zagrożeń meteorologicznych,

• atmosfery.

205

2. Archiwum – wieloletnie dane dostępne w łatwej do pozyskania formie, służące badaniom i opracowaniom naukowym.

3. System obsługi klienta obejmujący Web Map Serwer oraz system obsługi danych

archiwalnych pozwalający na automatyzację dostępu (API).

4. Stacja odbioru i przetwarzania danych z satelitów Sentinel pozwalająca na ich

gromadzenie w czasie rzeczywistym.

Dzięki realizacji projektu, dane dostępne dla Polski, m.in. w ramach programu

Copernicus realizowanego przez Komisję Europejską, będą mogły być wykorzystywane

w szczególności przez:

• administrację publiczną,

• jednostki naukowe,

• służby państwowe (policja, straż pożarna, służby wojskowe),

• instytucje i centra zarządzania kryzysowego,

• obywateli i podmioty prywatne – do tworzenia usług komercyjnych.

Głównym użytkownikiem systemu Sat4Envi jest administracja publiczna, której

działania związane z realizacją zadań statutowych ze szczególnym uwzględnieniem

m.in. ochrony środowiska, planowania przestrzennego, rozwoju urbanizacji i sieci trans-

portowych, mogą być wspierane przez dane satelitarne udostępniane właśnie przez

krajowy punkt dostępowy – Sat4Envi. Budowa systemu zapewni liczne korzyści, m.in.:

• zapewnienie nieodpłatnego dostępu do zasobów naukowych w zakresie tele-

detekcji satelitarnej oraz interaktywnych usług elektronicznych dla obywateli,

studentów, naukowców, przedsiębiorców i administracji publicznej,

• usprawnienie i przyspieszenie realizacji wybranych zadań administracji publicznej,

• zwiększenie efektywności działań prewencyjnych i pomocowych związanych

z naturalnymi zagrożeniami i klęskami żywiołowymi dzięki stałemu dostępowi

do informacji wspomagających przewidywanie zagrożeń i zdarzeń niebezpiecz-

nych oraz ochronę przed ich skutkami,

• wykreowanie popytu na dane satelitarne i związane z nimi usługi ze strony ad-

ministracji publicznej, który może przyczynić się do intensywniejszego rozwoju

rynku usług komercyjnych,

• modernizacja i efektywniejsze wykorzystanie istniejących zasobów IMGW-PIB,

CBK PAN i ACK Cyfronet AGH.

Jak już wspomniano, głównym celem projektu Sat4Envi jest udostępnienie sateli-

tarnych danych programu Copernicus oraz danych pochodzących z innych satelitów

środowiskowych i meteorologicznych. W 2017 roku decyzją ministra środowiska krajo-

wym operatorem danych Copernicus został IMGW, którego zadaniem jest zapewnienie

dostępu do danych satelitarnych:

• misji Sentinel,

• misji współpracujących w ramach programu Copernicus udostępnianych przez

ESA oraz EUMETSAT.

Zasady udostępniania danych satelitarnych przez krajowego operatora danych

(2018–2019) są następujące (Łapeta i Struzik, 2018):

• udostępnianie, w ramach inicjatywy współpracującego segmentu naziemnego,

danych satelitarnych z konstelacji satelitów Sentinel oraz innych danych udostęp-

nianych przez ESA wszystkim zarejestrowanym i zweryfikowanym podmiotom,

206

• dane są udostępniane za pomocą infrastruktury teleinformatycznej,

• dane obejmują całe terytorium Polski oraz powierzchnię krajów graniczących na

odległość 500 km od granic Polski (również w kierunku Morza Bałtyckiego),

• obowiązek udostępniania dotyczy danych satelitarnych poziomu 1, czyli skali-

browanych radiometrycznie i posiadających georeferencję,

• obowiązek rejestracji i weryfikacji użytkowników, którym udostępniane są dane

satelitarne spoczywa na MNiSW,

• pierwszeństwo w dostępie do danych mają organy władzy publicznej oraz służ-

by państwowe realizujące zadania statutowe w sytuacjach kryzysowych (o do-

stępie do danych dla pozostałych użytkowników decyduje kolejność wystąpień

o udostępnienie danych),

• dane satelitarne objęte obowiązkiem udostępniania są przechowywane i opera-

cyjnie udostępniane przez krajowego operatora danych przez jeden miesiąc od

momentu ich pozyskania,

• dostęp do danych Meteosat jest realizowany zgodnie z polityką danych EUMETSAT

(dane nie starsze niż trzy godziny wymagają dodatkowej licencji EUMETSAT),

• starsze dane są udostępniane na zamówienie, którego termin realizacji będzie

zależał od wielkości zamówienia.

We wstępnych założeniach projektu Sat4Envi dane satelitarne miały być przecho-

wywane w formie tzw. archiwum kroczącego (ang. rolling archive). Oznaczało to, że

otwarte repozytorium danych dostępnych online miało być regularnie aktualizowane

i miało obejmować ostatnie pięć lat zbioru danych gromadzonych w systemie Sat4Envi

(starsze dane miały być usuwane). Obecnie jednak IMGW-PIB (instytucja odpowiedzial-

na za infrastrukturę Sat4Envi) zdecydowała, że zebrane dane są tak cenne z uwagi na

wieloletnie obserwacje zjawisk, że w systemie Sat4Envi będą przechowywane wszyst-

kie dane (przykładowo archiwalne dane Sentinel-1 dostępne będą aż od 2014 roku).

W celu zasilenia inicjalnego systemu Sat4Envi dane z misji Sentinel-1 i Sentinel-2 po-

bierane były bezpośrednio z systemu Col aborative Data Hub Service. Docelowo dla

satelity Sentinel-1 dane będą pozyskiwane bezpośrednio z orbity. Dane Sentinel-1 i -2

pobierane są na poziomie 1 (GRDH, SLC i GRDM – Sentinel-1, L1C – Sentinel-2) i zapisane

są w oryginalnym formacie SAFE wraz z metadanymi (m.in. informacje o nazwie satelity,

czasie rejestracji, trybie pracy przyrządu, obszarze geograficznym) wraz z uproszczo-

nym obrazem (ang. quick look).

Z kolei dane Sentinel-3 pobierane są na bieżąco za pośrednictwem systemu sateli-

tarnego EUMETCast i zapisywane w oryginalnym formacie NetCDF skompresowanym

do TAR, wraz z metadanymi i prezentacją graficzną. Oprócz danych Setinel-3 poziomu 1,

w ramach projektu Sat4Envi, pobierane są również produkty dostępne w systemie EU-

METCast. Wszystkie pobierane dane i produkty Sentinel-3 obejmują swoim zasięgiem

tylko Europę.

Natomiast dane Sentinel-5P oraz Sentinel-4 i -5 będą pobieranie po uruchomieniu

ich udostępniania użytkownikom przez instytucję odpowiedzialną za utrzymanie tych

systemów satelitarnych. Dane planuje się zapisywać w oryginalnym formacie pozio-

mu 1 wraz z produktami dostępnymi w systemie EUMETCast.

Cyfrowe dane satelitarne programu Copernicus oraz dane pochodzące z innych sateli-

tów środowiskowych udostępniane są za pomocą tworzonego w ramach projektu Sat4Envi

portalu klienta (strona www) oraz przygotowanego API (automatyczne pobieranie danych).

Po roku 2020, za pośrednictwem portalu klienta, będzie można pobierać dane gro-

207

madzone przez narodowego operatora danych satelitarnych. Przygotowano interfejs

przeglądarki, w którym możemy znaleźć dwie zakładki. Jedna z nich służy przeglądaniu

produktów pochodnych danych satelitarnych, takich jak:

• intensywność i suma opadów,

• informacja o zachmurzeniu (na wysokości 108 m) (ryc. 4. 20),

• detekcja chmur lodowych i śniegu,

• lokalizacja zjawisk burzowych (wyładowania atmosferyczne),

• mikrofizyka chmur,

• chmury konwekcyjne (ryc. 4. 21),

• wilgotność gleby,

• pył w atmosferze.

W tej zakładce jest również możliwość wyszukania danej lokalizacji oraz wyświetle-

nie granic administracyjnych na kilku poziomach:

• województwa,

• powiaty,

• gminy,

• jednostki ewidencyjne,

• obręby ewidencyjne.

Ryc. 4.20. Zachmurzenie (108 m) – przykładowy produkt portalu klienta Sat4Envi

(źródło: IMGW Sat4Envi, 2020)

W drugiej zakładce portalu klienta Sat4Envi znajdziemy prostą wyszukiwarkę da-

nych satelitarnych Sentinel, z możliwością ograniczenia wyników wyszukiwania przez

wybranie typu satelity, filtr czasu oraz zachmurzenia (ryc. 4.22).

Interfejs mapowy portalu klienta Sat4Envi został stworzony na podkładzie Open

Street Map. Ponadto, oprócz samych danych, mapa poglądowa będzie umożliwiać wy-

świetlanie warstw wektorowych dla podziału administracyjnego Polski lub innych do-

datkowych danych zdefiniowanych przez użytkownika.

208

W ramach usługi portalu klienta Sat4Envi przewidziano również utworzenie różnych

poziomów dostępu do danych i możliwości przeglądarki dla użytkowników, mniej i bar-

dziej zaawansowanych, o różnych kompetencjach cyfrowych i stopniu przygotowania.

Ryc. 4.21. Chmury konwekcyjne – przykładowy produkt portalu klienta Sat4Envi

(źródło: IMGW Sat4Envi, 2020)

Ryc. 4.22. Widok wyszukiwarki danych Sentinel portalu klienta Sat4Envi

(źródło: IMGW Sat4Envi, 2020)

209

5. Wybrane oprogramowanie do przetwarzania danych

teledetekcyjnych

Beata Hejmanowska, Piotr Wężyk

W rozdziale przedstawione zostało wybrane specjalistyczne oprogramowanie wy-

korzystywane do przetwarzania zobrazowań i danych teledetekcyjnych. W pierwszej

części rozdziału omówiono funkcjonalność wybranych przykładów tzw. wolnego opro-

gramowania (ang. open software), tj. SNAP, QGIS, SAGA GIS, ImageJ, MultiSpec, ORFEO,

a także języków programowania: R, Python czy aplikacji Google Earth Engine (GEE).

W drugiej części rozdziału opisano przykłady komercyjnego oprogramowania, w tym:

ArcGIS ArcMap, GeoMedia, ENVI, ERDAS IMAGINE, PCI Geomatica oraz eCognition.

Cechą wspólną opisywanego oprogramowania jest jego funkcjonalność w zakre-

sie przetwarzania danych przestrzennych, w tym integracji danych rastrowych (przy-

kładowo obrazów satelitarnych w formacie GeoTIFF, modeli wysokościowych z misji

SRTM w formacie HGT, czy innych plików rastrowych zapisanych np. w formacie ASCII

– ASCII Grided XYZ, czy ARC/Info ASCII Grid), danych wektorowych (np. Shapefile ESRI,

GeoJSON, czy GML) czy specyficznych formatów danych, jak np. LiDAR (np. chmur punk-

tów w formacie LAS ASPRS lub LAZ Rapidlasso). Jednocześnie obserwowany jest trend

do rozszerzania przez twórców oprogramowania obszarów jego implementacji do fo-

togrametrii cyfrowej, teledetekcji oraz Systemów Informacji Geograficznej (ang. Geo-

graphic Information Systems, GIS). Jeśli chodzi o fotogrametrię dotyczy to głównie generowania ortofotomap 2D, tworzenia modeli wysokościowych NMT i NMPT czy obiektów

3D na podstawie dopasowania zdjęć (ang. matching). W przypadku teledetekcji wymie-

nić można algorytmy do przeprowadzenia korekcji radiometrycznych czy zwiększania

funkcjonalności, tj. automatycznej detekcji obiektów (np. segmentacji) na drodze analizy

obrazu (np. GEOBIA) lub wykorzystania sieci neuronowych oraz uczenia maszynowego

w procesie klasyfikacji treści obrazu. Systemy Informacji Geograficznej pozwalają nato-

miast na integrację danych przestrzennych: wektorowych, rastrowych, chmur punktów

LiDAR, opisowych oraz pozwalają na przetwarzanie danych przestrzennych w celu

wspomagania procesu podejmowania decyzji.

Należy zwrócić uwagę, że każdy z wymienionych programów został opracowany

dla realizowania konkretnych celów, jak np. teledetekcji satelitarnej, czego przykładem

mogą być: SNAP, ENVI, Erdas Imagine czy PCI Geomatica. Ich pewnego rodzaju niedo-

skonałością jest ograniczona funkcjonalność w zakresie GIS. Z kolei typowe oprogra-

mowanie z tego właśnie zakresu (np. ArcGIS, QGIS czy SAGA GIS) nie posiada zwykle

pełnej funkcjonalności w zakresie przetwarzania danych satelitarnych, choć niektóre

z nich oferują pewne rozszerzenia w tym kierunku (np. Semi-Automatic Classification Plu-

gin – wtyczka (ang. plug-in) do QGIS). Należy wyróżnić także wysoko wyspecjalizowane oprogramowanie przeznaczone do analizy obiektowej (GEOBIA), przykładem którego

jest eCognition (Trimble Geospatial). Ostatnią grupę z omawianych rozwiązań informa-

tycznych tworzą narzędzia programistyczne działające jako wersja desktop (na kompu-

terze PC: R czy Python), bądź w chmurze obliczeniowej (GEE) o szerokich możliwościach

implementacji w procesach przetwarzania danych przestrzennych, w tym satelitarnych.

210

W tabeli 5.1 zestawiono cechy omawianego oprogramowania pod kątem rodzaju

zaimplementowanych modułów:

• fotogrametrycznych (kolumna FOTO): korekcja geometryczna (proste wpasowa-

nie obrazu w układ współrzędnych, tworzenie ortofotomap), pomiar na mode-

lu stereoskopowym, automatyczne tworzenie, edycja i korekcja modeli NMPT/

NMT, generowanie chmury punktów (ang. Image Point Cloud, IPC), generowanie

modeli wysokościowych z chmur punktów LiDAR, tworzenie modeli 3D, zaawan-

sowane wizualizacje 3D itp.;

• teledetekcyjnych (kolumna TELED): korekcja radiometryczna, atmosferyczna,

transformacje obrazu (np. PCA), filtracje, klasyfikacja pikselowa i obiektowa, ana-

liza dokładności klasyfikacji, analizy zmian itp.;

• analiz rastrowych (kolumna RASTER): tworzenie, edycja, reklasyfikacja, algebra

map, operacje algebraiczne, logiczne itp., interpolacja, analizy NMT (mapy spad-

ków, ekspozycji, nasłonecznienia, cieniowany relief terenu), analizy hydrologicz-

ne, analizy wielokryterialne, analizy: sąsiedztwa, odległości, strefowe, geostaty-

styczne itp.;

• analiz wektorowych (kolumna WEKTOR) – tworzenie, edycja, analizy poprawno-

ści geometrycznej i topologicznej, zapytania SQL, agregacje, buforowanie, prze-

cinanie, analizy statystyczne, klasyfikacje, analizy sieciowe;

• wymiany danych – funkcjonalność modułów importu i eksportu, przetwarzanie

w chmurze, dostępność serwisów (np. WMS, WFS).

Oprócz tego, subiektywnej analizie poddano interfejs użytkownika i wybrane mo-

duły interesujące z punktu teledetekcji satelitarnej. Moduły oceniano w skali: „–”, „+”,

„++” oraz „+++”. Ocena „–” oznacza brak danego modułu lub dostępność podstawo-

wych funkcji, zwykle rzadko używanych ze względu na to, że główne przeznaczenie da-

nego oprogramowania jest inne (np. ENVI – analizy teledetekcyjne) i dostępne są lepsze

narzędzia do tego celu (np. ArcGIS Esri, QGIS – analizy wektorowe i rastrowe). Ocena „+”

oznacza podstawową wersję modułu (np. w module fotogrametrycznym pozwalającą

na wpasowanie rastra w układ współrzędnych metodą płaskiej transformacji). Ocena

„++”oznacza wersję rozszerzoną (np. pozwalającą na wygenerowanie ortofotomapy,

czyli np. korekcję z wykorzystaniem NMT, ale bez możliwości pomiaru punktów kontro-

lnych), „+++” oznacza w pełni rozbudowany moduł.

Należy zwrócić uwagę na ciągły, intensywny rozwój, szczególnie wolnego opro-

gramowania, i wciąż pojawiające się nowe rozszerzenia programów (np. wtyczki QGIS)

zwiększające jego funkcjonalność. Obecnie wszystkie programy, również komercyjne,

posiadają możliwość programowania np. w Pythonie, co oznacza, że użytkownik może

lepiej dopasować oprogramowanie do własnych potrzeb. Niestety, nie jest to bardzo ła-

twe zadanie, dlatego w niektórych przypadkach pozostaje korzystanie z komercyjnego

oprogramowania, w którym zaimplementowane są specjalistyczne, często opatento-

wane rozwiązania.

211

Tabela 5.1. Funkcjonalność specjalistycznego oprogramowania w zakresie różnych modułów Oprogramowanie

FOTO

TELED

RASTER

WEKTOR Wymiana

danych

Wybrane moduły/uwagi

SNAP

+

+++

+

–

++

Przeznaczony do przetwarzania

obrazów ESA

QGIS

–

+

+

++

+++

GIS (model wektorowy), moduł

teledetekcyjny SCP

GIS (model rastrowy), moduł do

SAGA GIS

–

+

++

+

+

przetwarzania chmur punktów

LiDAR

ImageJ

-

++

–

–

+

Przetwarzanie obrazów (medy-

cyna, astronomia)

Multispec

-

++

–

–

+

Przetwarzane obrazów wielo-

i hiperspektralnych

Przetwarzanie obrazów optycz-

ORFEO

+

+++

–

–

+

nych (w tym hiperspektralnych)

i radarowych

R, Python, GEE

++

+++

++

++

+++

Konieczność programowania

Przeznaczony do analiz

ArcGIS Esri

++

+

+++

+++

+++

przestrzennych (wektorowych

i rastrowych)

GeoMedia

+

–

–

+++

+++

GIS (model wektorowy) jako

rozszerzenie ERDAS IMAGINE

Przetwarzanie obrazów (moduły

ENVI

+++

+++

+

+

+++

teledetekcyjne i fotograme-

tryczne)

Przetwarzanie obrazów (moduły

ERADS IMAGINE

+++

+++

+

+

+++

fotogrametryczne i teledetek-

cyjne)

Ortorektyfikacja obrazów sate-

PCI Geomatica

+++

++

+

+

+++

litarnych oraz moduły do zdjęć

lotniczych i BSP

Analiza obiektowa obrazu, seg-

eCognition

–

+++

+

–

++

mentacja, klasyfikacja, import

warstw GIS, chmur punktów

LiDAR

212

5.1. Wolne oprogramowanie

Beata Hejmanowska

W podrozdziale omówiono wybrane wolne oprogramowanie, które wg Fundacji

Wolnego Oprogramowania (ang. Free Software Foundation, FSF), musi zapewniać swo-

bodę w zakresie: uruchamiania, analizowania, rozpowszechniania i udoskonalania przy

zapewnionym dostępie do pełnego kodu źródłowego. Na rynku geoinformatycznym

istnieje dziś wiele przykładów wolnego oprogramowania rozwijanego przez społecz-

ność programistów i specjalistów z zakresu analiz przestrzennych. Jeśli chodzi o pracę

z wieloma formatami danych, funkcjonalność oraz tempo przetwarzania geodanych,

wolne oprogramowanie często dorównuje programom komercyjnym.

5.1.1. SNAP

Anna Żądło

SNAP (Sentinel Application Platform) jest oprogramowaniem stworzonym przez fir-

my: Brockmann Consult, SkyWatch oraz C-S na zlecenie Europejskiej Agencji Kosmicz-

nej (ESA), przeznaczonym do przetwarzania danych pochodzących z misji Sentinel-1, -2

oraz -3. Program SNAP zawiera zestaw narzędzi oraz interfejs programowania aplikacji

(ang. Application Programming Interface, API) opracowany w celu ułatwienia przeglą-

dania oraz przetwarzania danych teledetekcyjnych. Oprogramowanie jest całkowicie

nieodpłatne, a udostępniane w nim narzędzia nie mają na celu powielania istniejących

już innych rozwiązań komercyjnych, ale ich uzupełnienie o dodatkowe opcje pozwala

na obsługę zobrazowań satelitarnych. Program SNAP charakteryzuje się szybkim prze-

twarzaniem i wyświetlaniem analizowanych obrazów, często o wielkościach plików

przekraczających nawet kilka GB. Zaimplementowany zestaw narzędzi Graph Proces-

sing Framework (GPF) daje możliwość tworzenia łańcuchów procesów przetwarzania

danych zdefiniowanych przez użytkownika. Oprogramowanie umożliwia zarówno pra-

cę z obrazami zapisanymi w lokalnych zasobach dyskowych, jak i wyświetlanie zobrazo-

wań dzięki usłudze WMS (Web Mapping Service) serwowanej np. przez platformy DIAS.

Interfejs użytkownika

Wszystkie niezbędne do pracy okna: nawigacji, zarządzania warstwami, widoków

kanałów oraz obrazów wynikowych, a także paski narzędzi, mogą być dostosowywane

do indywidualnych potrzeb użytkownika (ryc. 5.1). Wybór widoku poszczególnych zestawów narzędzi znajduje się w menu View.

213

Ryc. 5.1. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania SNAP

Moduły fotogrametryczne

SNAP nie ma wydzielonego modułu fotogrametrycznego na potrzeby tworzenia

ortofotomapy, ponieważ nie jest on niezbędny w korekcji geometrycznej obrazów sa-

telitarnych o średniej rozdzielczości. Korekcja geometryczna, w tym ujednolicenie roz-

dzielczości przestrzennej, jest dostępna w modułach teledetekcyjnych.

Moduły teledetekcyjne

Przeznaczone do obsługi danych optycznych i radarowych narzędzia oferowane

przez oprogramowanie SNAP znajdują się w zakładkach: Optical oraz Radar.

Zakładka Optical zawiera narzędzia do przetwarzania danych optycznych:

• Spectrum View – możliwość wizualizacji krzywej spektralnej wskazanego piksela

obrazu na podstawie wartości poszczególnych kanałów.

• Spectral Unmixing Tool – narzędzie, dzięki któremu możliwe jest rozłożenie sy-

gnatury spektralnej piksela, którego rozmiar powoduje, że zarejestrowana ra-

diancja pochodzi od różnych typów pokrycia terenu (tzw. „zmieszane” piksele;

ang. mixel), na elementy składowe.

• Geometric – pakiet narzędzi, dzięki któremu można przeprowadzić proces orto-

rektyfikacji, przepróbokowania, odtworzenie produktów Sea and Land Surface

Temperature Radiometer (SLSTR, Sentinel-3) rejestrowanych z orbity oraz rekon-

strukcję współrzędnych nadir i forward, a także czasu rejestracji piksela (AATSR

(Advanced Along-Track Scanning Radiometer – poprzednik SLSTR).

• Preprocessing – tworzenie maski chmur, przeliczenie wartości radiancji na współczynnik odbicia i odwrotnie, korekcja radiometryczna, filtracja PPE (usuwanie pasków).

214

• Land/Water Processing – obliczanie wskaźników teledetekcyjnych (np. NDVI, NDWI).

Zakładka Radar zawiera narzędzia do przetwarzania danych mikrofalowych:

• Radiometric – usuwanie zmienności radiometrycznej związanej z topografią te-

renu, kalibracja, uwzględnienie poprawek ze względu na rozproszenie zasięgu

dla produktów ASAR i ERS, korekcja termiczna.

• Speckle Filter – filtr usuwający efekt fluktuacji sygnału w postaci plamkowania

(tzw. efekt soli i pieprzu).

• Coregistration – łączenie kilku pasów produktów radarowych w stosunku do ob-

razu wzorcowego oraz przygotowanie danych do interferometrycznego prze-

twarzania krzyżowego.

• Interferrometric – zestaw narzędzi potrzebnych do opracowania interferometrii ra-

darowej, opis i przygotowanie danych, filtracja, szacowanie spójności kilku obrazów.

• Geometric – korekcje topograficzne, nadanie georeferencji, mozaikowanie, pro-

jekcja rzutu ukośnego na ortogonalny, ortorektyfikacja scen satelitarnych.

Analizę i wizualizację wyników przetworzeń obrazów teledetekcyjnych oraz ich sta-

tystyk umożliwiają narzędzia udostępnione w menu Analysis:

• Wykres korelacji ( Correlative Plot) – pozwala zbadać korelację między zmienną

wektorową a rastrową. Dane rastrowe powinny posiadać zdefiniowane obszary,

dla których korelacja ma być wyznaczona.

• Wykres rozproszenia ( Scatter Plot) – pozwala na określenie zależności pomiędzy

dwoma plikami rastrowymi lub dwoma kanałami analizowanego obrazu. Dane jed-

nej zmiennej (kanału) przyjmują wartości (DN) na osi X, a drugiej zmiennej na osi Y.

• Wykres profili ( Profile Plot) – narzędzie to działa tylko wtedy, jeśli dostępne są

dane wektorowe. Działa on w dwóch wariantach: classic mod e – wykres geome-

trii przedstawia zależność między wartościami pliku wektorowego w pikselach

(oś X), a wybranego kanału (oś Y). Wykres przedstawia także odchylenie standar-

dowe dla wartości wybranych pikseli na obszarze regularnego wieloboku, któ-

rego rozmiary mogą być określone przez użytkownika. Drugi wariant correlative

mode – służy porównaniu danych satelitarnych (obrazu rastrowego) z plikiem

danych wektorowych.

• Histogram – wyświetla liczbę pikseli w poszczególnych wartościach (DN) anali-

zowanego kanału obrazu.

• Statystyki – oblicza statystykę dla wybranego kanału: liczbę pikseli, wartości mi-

nimalne i maksymalne, średnią arytmetyczną, medianę, odchylenie standardo-

we oraz progi poszczególnych percentyli.

• Geokodowanie ( Geo-coding) – zapewnia transformację współrzędnych pikselo-

wych do współrzędnych geograficznych, bazując na odwzorowaniu, punktach

dostosowania (GCP) lub siatce równoleżników i południków.

Analizy rastrowe

Oprogramowanie posiada szereg narzędzi do wykonywania działań na warstwach

rastrowych oraz w efekcie do generowania nowych pochodnych warstw, np. przy po-

mocy operatorów matematycznych (algebra map) czy na drodze filtracji obrazu pre-

definiowanymi oraz tworzonymi przez użytkownika algorytmami. Oprogramowanie

SNAP umożliwia wykorzystanie numerycznych modeli wysokościowych (np. SRTM),

operacje geometryczne takie jak: ortorektyfikacja z wykorzystaniem punktów dosto-

215

sowania (ang. ground control point, GCP), mozaikowanie, ponowne przepróbkowanie (ang. resampling) czy transformacje pomiędzy układami współrzędnych płaskich. Oprogramowanie zapewnia również narzędzia do tworzenia i analiz masek, konwersji, seg-

mentacji i klasyfikacji obrazu.

Analizy wektorowe

SNAP przeznaczony jest w szczególności do wykonywania analizy danych telede-

tekcyjnych, ale dodatkowo zawiera kilka funkcjonalności do obsługi danych wektoro-

wych. Możliwe jest m.in. stworzenie pliku wektorowego oraz import danych w forma-

cie Shapefile ESRI, CSV czy formatu tekstowego WKT (Wel -Known Text) – czyli języka

znaczników.

Wymiana danych

Import danych możliwy jest przez wybór konkretnego typu sensora (optyczny, rada-

rowy), wybór formatów NMT czy zobrazowań w postaci rastrowej bądź danych wekto-

rowych. Można również importować bezpośrednio foldery skompresowanych danych

np. z platformy Copernicus SciHub. SNAP umożliwia zapis oraz eksport projektu, jak

i poszczególnych produktów, do wybranych przez użytkownika formatów.

Wybrane moduły

Poza tym, w SNAP zaimplementowano moduły zawierające narzędzia do detekcji

obiektów na powierzchni oceanów, obszarów zabudowanych, tworzenia serii analiz

czasowych oraz analizy danych ASAR (Envisat) i Sentinel-1 (ESA).

Uruchamianie i kontrola procesów przetwarzania obrazów możliwa jest także dzięki

narzędziu Graph Builder (ryc. 5.2). Stosuje się je w przypadku, gdy użytkownik wykonuje serię analiz dla jednego lub kilku produktów. Powiązane ze sobą moduły są kolejno

uruchamiane, a pliki wynikowe zapisywane i wykorzystane jako dane wejściowe w ko-

lejnych operacjach. Dla każdej z dodanych funkcji tworzone są zakładki, w których do-

stępne są opcje zmiany parametrów. Dzięki temu możliwe jest stworzenie grafu urucha-

miającego wykonanie przygotowanej sekwencji modułów w wybranej przez użytkow-

nika kolejności. Sprawdzenie poprawności utworzonego zestawu funkcji odbywa się na

poziomie działania poszczególnych narzędzi (przez wprowadzenie parametrów) oraz

na poziomie całego grafu, w którym sprawdzane są połączenia (czy każda zmienna ma

dane wejściowe i wyjściowe) oraz czy nie powstały zapętlenia procesów.

Aby wykonać jeden proces dla dużej liczby danych, wykorzystuje się narzędzie do

przetwarzania wsadowego (ang. batch processing).

Okno SNAP Tools – AOI Monitoring pozwala na wyznaczenie i zapisanie obszaru za-

interesowania (ang. Area of Intrest, AOI), a następnie automatyczne uruchamianie pro-

cesów zapisanych wsadowo ( Batch Processing) lub w Graph Builder. Użytkownik musi zdefiniować folder z danymi wejściowymi, wyjściowymi, wybrać graf z zapisanymi procesami oraz wskazać obszar do analiz.

Podsumowując, oprogramowanie SNAP umożliwia przetwarzanie satelitarnych da-

nych teledetekcyjnych w sensie geometrycznym i radiometrycznym (bez pełnego mo-

dułu fotogrametrycznego, który nie jest niezbędny dla obrazów dostarczanych przez

ESA). Program nie oferuje użytkownikowi analiz wektorowych GIS czy nawet przepro-

wadzenia kontroli jakości (ang. Quallity Assesment, QA) na polach testowych, co jest ru-tynowym procesem w komercyjnych oprogramowaniach: ENVI czy PCI Geomatica. Do

tego celu ESA rekomenduje np. oprogramowanie QGIS z wtyczką (rozszerzenie funkcjo-

216

Ryc. 5.2. Przykładowe okno Graph Builder (SNAP)

nalności) Semi-Automatic Classification.

Więcej informacji technicznych o oprogramowaniu SNAP, a także podręczniki użyt-

kownika znajdują się na platformie Scientific Toolbox Exploitation Platform (Snap, 2020).

5.1.2. QGIS

QGIS to wieloplatformowe, wolne i otwarte oprogramowanie przeznaczone do

przetwarzania danych przestrzennych, licencjonowane na warunkach GNU (General

Public License). Oprogramowanie QGIS (do roku 2013 znane jako Quantum GIS) jest ofi-

cjalnym projektem organizacji Open Geospatial Foundation (OSGeo). Program działa na

systemach operacyjnych Linux, Unix, Mac OSX, Windows oraz Android. Jest nieustannie

rozwijany przez rzesze specjalistów wolontariuszy, a najnowsza wersja oprogramowa-

nia – 3.14 nosi nazwę Pi (wrzesień 2020). Podstawowym modelem danych w QGIS jest

model wektorowy.

QGIS i SAGA (omówiona poniżej) są aplikacjami rozwijanymi dzięki fundacji Open

Source Geospatial (OSGeo), a OSGeo4W jest dystrybucją desktopowych aplikacji (QGIS,

GRASS GIS), geoprzestrzennych bibliotek (PROJ, GDAL/OGR, GEOS, SpatiaLite, SAGA

GIS), języków skryptowych (Python) i wielu innych pakietów geoprzestrzennych.

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika QGIS (ryc. 5.3) jest intuicyjny, a jego podstawowe funkcje są dostępne z górnego rozwijanego menu. Dodatkowe algorytmy uruchamiane są

z menu: Processing. Rozszerzenia programu można instalować z menu: Wtyczki.

217

Ryc. 5.3. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania QGIS

Moduły fotogrametryczne

Program QGIS nie ma modułu fotogrametrycznego, pozwala jedynie na proste wpa-

sowanie warstw rastrowych i wektorowych w układ współrzędnych.

Moduły teledetekcyjne

Program QGIS nie ma również modułu teledetekcyjnego (istnieją różne rozszerzenia

omówione poniżej).

Analizy rastrowe

Narzędzia do analiz i operacji na rastrach oferowane przez oprogramowanie QGIS

zgromadzone zostały w panelu menu w zakładce Raster (więcej analiz dostępne jest

w menu: Processing – Panel algorytmów). Za ich pomocą można wykonać m.in. analizę nachylenia, spadku czy ekspozycji. Z kolei podstawowe operacje na danych rastrowych,

przydatne np. przy obliczaniu wskaźników roślinności, można wykonywać za pomocą

funkcji znanych jako algebra map ( Kalkulator rastra). Możliwe są także takie analizy jak: konwersja danych rastrowych na format wektorowy, ograniczenie zasięgu warstwy rastrowej do wskazanego zakresu przestrzennego (np. zasięgu warstwy geometrycznej,

czy podanych współrzędnych X,Y min. i maks.), zamiana odwzorowania (transformacje

pomiędzy układami współrzędnych).

Analizy wektorowe

Podstawowe operacje i analizy wektorowe dostępne w programie QGIS zostały

umieszczone w panelu menu w zakładce Wektor (więcej analiz dostępnych jest z menu:

Processing – Panel algorytmów). Narzędzia do analiz dla danych wektorowych znajdują się w zakładkach menu Wektor:

• Narzędzia geoporcesingu – np. ekwidystanta (ang. bufor), różnica, suma, agregacja,

• Narzędzia geometri – np. konwersja poligonów na linie, ekstrakcja wierzchołków,

• Narzędzia analizy – np. przecięcia lini , analiza najbliższego sąsiada.

218

Wymiana danych

Oprogramowanie QGIS pozwala na pracę zarówno z rastrowymi, jak i wektorowymi

danymi przestrzennymi. Do obsługiwanych formatów rastrowych zaliczyć można m.in.

GeoTIFF, IMG ERDAS, ASCII GRID ArcInfo, JPEG czy PNG. Akceptowane formaty wektoro-

we to m.in. Shapefile ESRI, MapInfo, SDTS czy GML. Zaletą oprogramowania jest możli-

wość pracy na danych przestrzennych zapisanych w różnych układach współrzędnych.

Dzięki tzw. przetwarzaniu w locie (ang. project on the fly) wyświetlane są one w układzie odniesienia specyficznym dla danego projektu (np. PL-1992; EPSG: 2180).

Wybrane moduły

Oprogramowanie QGIS oferuje możliwość tworzenia lub używania bardzo wielu ze-

wnętrznych programów, tzw. wtyczek (ang. plug-in) rozszerzających znacznie możliwo-

ści jego zastosowania. Najbardziej popularna nakładka przeznaczona do wykonywania

zaawansowanych funkcji na rastrach i wektorach to panel Algorytmy Processingu. Umoż-

liwia ona między innymi analizę danych i wyników, przetwarzanie rastrów oraz przepro-

wadzenie szerszych analiz wektorowych. Na liście dostępnych wtyczek znaleźć można

narzędzia do zarządzania danymi, rozbudowanej wizualizacji danych oraz wyników

pracy, przetwarzania obrazów, wykonania dodatkowych zadań, takich jak np. nadawa-

nie georeferencji, klasyfikacja zobrazowań satelitarnych czy analizy widoczności. Przy-

kładowo wtyczka DB Manager pozwala na zarządzanie bazami danych, a LAStools na pracę z chmurami punktów LiDAR. Wspomniana już powyżej wtyczka Semi-Automatic

Classification umożliwia pobieranie obrazów teledetekcyjnych: Sentinel-2, Sentinel-3,

Landsat 8, ASTER oraz MODIS (Terra/Aqua), wstępne ich przetwarzanie, klasyfikację, po-

st-processing (np. filtracje wyniku klasyfikacji) czy analizę jej dokładności (ang. Quallity Assesment, QA). Z punktu widzenia przetwarzania obrazów teledetekcyjnych interesująca jest również wtyczka Classification tool umożliwiająca klasyfikację obrazów meto-

dami uczenia maszynowego (ang. machine learning, ML), takimi jak: Gaussian Mixture

Model, Random Forest oraz SVM (Support Vector Machine). Lista dostępnych wtyczek

znajduje się na stronie repozytorium wtyczek QGIS (QGIS plugins 2020). Tworzenie

własnych wtyczek jest możliwe w języku Python. Oprogramowanie QGIS pełni też rolę

graficznego interfejsu użytkownika dla oprogramowania GRASS, co pozwala na sko-

rzystanie z pełnej funkcjonalności. Program QGIS umożliwia także integrację z innymi

projektami realizowanymi przez OSGeo, tj. oprogramowaniem bazodanowym PostGIS

czy bibliotekami GDAL (Geospatial Data Abstraction Library).

Należy podkreślić, że powszechnie stosowane w administracji oprogramowanie

QGIS swoje podstawowe zastosowanie znajduje najczęściej w analizach danych wek-

torowych, a także częściowo warstw rastrowych. Analizy przestrzenne GIS oferowane

dzięki licznym wtyczkom nie są dużo uboższe niż dostępne w komercyjnych produk-

tach np. ArcGIS Esri. Niewątpliwie przetwarzanie danych teledetekcyjnych jest bardziej

ograniczone niż np. w wolnym oprogramowaniu SNAP czy komercyjnym produkcie

ENVI, ale dzięki wtyczkom w pewnym zakresie jednak możliwe.

Więcej informacji o oprogramowaniu QGIS znajduje się na stronie oprogramowania

QGIS: https://qgis.org/pl/site (QGIS, 2020).

219

5.1.3. SAGA GIS

Oprogramowanie SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) jest wol-

nym i otwartym oprogramowaniem licencjonowanym na warunkach General Public

License (GNU), służącym systemom informacji przestrzennej. Początkowo (od 2001)

program SAGA GIS rozwijany był przez zespół pracowników Zakładu Geografii Fizycz-

nej Uniwersytetu w Getyndze (Niemcy), a potem zespół przeniósł się na Uniwersytet

w Hamburgu (2007). Obecnie oprogramowanie jest rozbudowywane przez międzyna-

rodową społeczność specjalistów i programistów. SAGA GIS na systemach operacyj-

nych Windows, Linux i FreeBSD może być używany jako rozszerzenie funkcjonalności

oprogramowania QGIS w zakresie analiz rastrowych (podstawowym modelem danych

SAGA jest model rastrowy).

Interfejs użytkownika

Program SAGA nie jest dostępny w polskiej wersji językowej, a jego interfejs (ryc. 5.4.) nie jest, niestety, już tak intuicyjny jak w przypadku oprogramowania QGIS.

Ryc. 5.4. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania SAGA

(źródło: SAGA Tutorial, 2017)

Struktura oprogramowania SAGA GIS składa się z niezależnych modułów, takich jak

import/eksport danych, narzędzia do danych wektorowych ( Vector Tools), rastrowych

( Raster Tools), analiz w wykorzystaniem danych wysokościowych ( Terrain Analysis), danych obrazowych ( Image Analysis) i innych (ryc. 5.5).

Moduły fotogrametryczne

SAGA, podobnie jak oprogramowanie QGIS, pozwala na proste wpasowanie geoda-

nych w układ współrzędnych. Istnieją dodatkowe moduły ( LIS – Laserdata Information

System, Laserdata) oparte na silniku SAGA do obsługi chmur punktów LiDAR.

220

Ryc. 5.5. Podstawowe moduły oprogramowania SAGA GIS (źródło: SAGA GIS, 2020)

Moduły teledetekcyjne

Oprogramowanie SAGA GIS zawiera szereg narzędzi do przetwarzania obrazów,

tj. specjalistyczne algorytmy filtracji oraz różnych metod klasyfikacji oraz segmentacji.

Wykorzystanie SAGA GIS do teledetekcji jest możliwe dzięki wizualizacji poszczegól-

nych kanałów spektralnych zobrazowań (np. Landsat 8 czy Sentiel-2), a nawet tworze-

niu kompozycji serii wieloczasowych. W przypadku klasyfikacji obrazu dostępne są

algorytmy nienadzorowanej (ang. unsupervised) oraz nadzorowanej (ang. supervised) klasyfikacji. Do tych ostatnich należy zaliczyć takie algorytmy jak równoległościanów

(ang. Parallelepiped), najmniejszej odległości (ang. Minimum Distance, MD), Mahalonobisa (ang. Mahalanobis Distance, MH), największego prawdopodobieństwa (ang. Maxi-

mum Likelihood, ML), czy bazujące na wykorzystaniu kąta spektralnego (ang. Spectral Angle Mapping, SAM).

SAGA GIS oferuje również narzędzia z zakresu analizy obiektowej, czyli GEOBIA,

umożliwiające wykonanie segmentacji obrazów satelitarnych, a następnie ich klasyfika-

cję na podstawie wartości DN poszczególnych obiektów (segmentów) i reguł klasyfikacji.

Analizy rastrowe

Analizy statystyczne w module Spatial and Geostatistics programu SAGA GIS obej-

mują statystyki strefowe i modelowanie regresyjne, które pozwalają na interpolację

i ekstrapolację danych, a dzięki wykresom semiwariogramów umożliwiają obliczanie

autokorelacji pomiędzy danymi. SAGA GIS zawiera także moduł przeznaczony dla nu-

merycznych modelów wysokościowych, dzięki któremu użytkownik może wykonywać

wiele analiz, np. widoczności, ekspozycji i spadków terenu, cieniowania reliefu, a także

hydrologicznych oraz morfometrycznych. Dużą zaletą oprogramowania SAGA GIS jest

możliwość pracy z chmurą punktów LiDAR, a także wizualizacja danych i obiektów 3D.

Geodane oraz wyniki wizualizowane są w SAGA GIS przy pomocy map, widoku 3D, hi-

stogramów, diagramów, wykresów rozrzutu i tabel.

SAGA ma również zaimplementowane różne algorytmy do analiz wielokryterial-

nych, wspierające proces decyzyjny.

221

Analizy wektorowe

Podstawowym modelem danych programu SAGA jest model rastrowy, w związku

z tym większość analiz bazuje na nim. Jak we wszystkich tego rodzaju programach,

istnieje możliwość wczytania wektora i przetwarzania wspólnie z rastrami. SAGA jest

w tym zakresie komplementarna z QGIS w ramach OSGeo4W.

Wymiana danych

Moduł Import/Export pozwala na wymianę formatów danych wektorowych, ra-

strowych, tabel atrybutowych, baz danych oraz chmur punktów. Dzięki zastosowa-

niu biblioteki GDAL (Geospatial Data Abstraction Library, OSG Fundation) służącej do

przetwarzania danych rastrowych, SAGA GIS oferuje możliwości obsługi bardzo wielu

formatów. W module Projections zaimplementowane zostały trzy biblioteki ze zdefi-

niowanymi układami współrzędnych, które umożliwiają nadawanie georeferencji (ka-

libracja) danym wektorowym oraz rastrowym. Wiele modułów zawiera także narzędzia

do tworzenia i edytowania danych wektorowych, takie jak: rysowanie, selekcja obiek-

tów, łączenie obiektów, tworzenie linii na podstawie danych rastrowych i inne. War-

stwy rastrowe mogą być generowane na podstawie danych punktowych (interpolacje).

W oprogramowaniu dostępne są także funkcjonalności przetwarzania warstw rastro-

wych, np. przepróbkowania (ang. resampling), wypełnianie luk w danych ciągłych, kal-

kulator rastrów (algebra map) czy też generowanie ekwidystanty (ang. buffer) na pod-

stawie rastra i inne.

Wybrane moduły

Na uwagę zasługuje funkcjonalność programu SAGA w przypadku przetwarzania

chmur punktów LiDAR (przykładowo – możliwość wczytywania punktów, generowania

NMT i NMPT oraz narzędzie do wizualizacji 3D).

Program SAGA GIS, podobnie jak QGIS, przeznaczony jest głównie do analiz prze-

strzennych GIS, z naciskiem na szerokie spektrum funkcjonalności w zakresie przetwa-

rzania danych rastrowych. Możliwości SAGA GIS, choć przewyższają QGIS pod kątem

analiz i modelowania danych rastrowych, to jednak nie posiadają pełnej funkcjonalno-

ści w zakresie specjalistycznych danych teledetekcyjnych, jakimi cechują się programy

SNAP czy ENVI.

Więcej informacji na temat oprogramowania SAGA GIS znajduje się na stronie inter-

netowej SAGA: http://www.saga-gis.org/en/index.html (SAGA GIS, 2020).

5.1.4. ImageJ

Sławomir Królewicz, Piotr Wężyk

ImageJ jest oprogramowaniem do przetwarzania obrazów cyfrowych, napisanym

w języku programowania Java przez zespół badaczy z National Institutes of Health

i Laboratory for Optical and Computational Instrumentation Uniwersytetu Wisconsin

(USA). Program ten jest powszechnie wykorzystywany, przede wszystkim w medycynie

i astronomii oraz w badaniach naukowych. Oprogramowanie ImageJ można również

z powodzeniem wykorzystać do analizy obrazów lotniczych lub satelitarnych. Program

ImageJ działa w środowiskach systemów operacyjnych: Windows, Mac OS, Mac OSX

i Linux oraz jako aplikacja na tzw. maszynie wirtualnej Java 1.4 lub nowszej. ImageJ jest

222

rozwijany w wielu projektach i dostępny w wielu wersjach. Przykładem bardzo rozbu-

dowanej wersji jest ImageJ/Fiji. Zawiera ona zdecydowanie większy pakiet zainstalowa-

nych wtyczek niż wersja podstawowa programu

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika pozwala uruchomić podstawowe funkcjonalności programu

oraz zainstalować wybrane wtyczki ze jego strony internetowej (jest ich ponad 500).

Praca jest możliwa w trybie wielu oddzielnych okien. Przykładowy interfejs użytkowni-

ka (w wersji angielskiej) oprogramowania ImageJ przedstawiono na rycinie 5.6.

Ryc. 5.6. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania ImageJ

Moduły fotogrametryczne

W podstawowej wersji programu ImageJ brak jest modułu fotogrametrycznego,

możliwe są jedynie podstawowe operacje geometryczne (obrót, odbicie lustrzane).

Transformacje geometryczne z wykorzystaniem zewnętrznych współrzędnych, można

wykonać za pomocą wtyczki Open Geospatial Fundamentals (ImageJ, 2020). Dostępny

jest też pakiet Fiji (ImageJ Fiji, 2020) bazujący na oprogramowaniu ImageJ, w którym

dostępne są proste funkcjonalności fotogrametryczne (np. generowanie chmury punk-

tów metodą dopasowania obrazów (ang. matching)) oraz wspomniana wtyczka Open

Geospatial Fundamentals.

Moduły teledetekcyjne

Jeśli chodzi o moduły teledetekcyjne, to w oprogramowaniu ImageJ dostępne są

następujące funkcjonalności:

• generowanie histogramu obrazu i obliczanie jego statystyk,

• tworzenie profili spektralnych,

• wizualizacje kompozycji barwnych obrazu,

223

• zmiana kontrastu, wyostrzanie, wygładzanie,

• wykrywanie krawędzi,

• operacje algebraiczne (algebra map),

• transformacja Fouriera,

• filtracje morfologiczne,

• wizualizacja wielowymiarowa i in.

Analizy rastrowe

W programie ImageJ nie zaimplementowano funkcjonalności przestrzennych analiz

rastrowych GIS.

Analizy wektorowe

Program nie posiada funkcjonalności w zakresie analiz wektorowych, które są stan-

dardowo dostępne w oprogramowaniu typu GIS.

Wymiana danych

Oprogramowanie ImageJ pozwala na odczytywanie powszechnie używanych for-

matów zapisu obrazu, takich jak: TIFF, GIF, JPEG, BMP czy RAW (tzw. „surowy” format,

czyli dane nieprzetworzone). Oprogramowanie umożliwia także przetwarzanie se-

kwencji wideo w różnych formatach zapisu.

Oprogramowanie ImageJ pozwala na wyświetlanie, edytowanie, analizę, przetwa-

rzanie, zapis oraz wydruk obrazów 8-, 16- i 32-bitowych (o wartościach całkowitych

i zmiennoprzecinkowych). Jest programem wielowątkowym, czyli umożliwia jednocze-

sne wykonywanie wielu operacji (przetwarzanie jednego obrazu nie blokuje dostępu

do menu oprogramowania, np. w celu analizowania kolejnych obrazów).

Wybrane moduły

Podstawowy zestaw funkcji programu ImageJ może być rozszerzony o funkcje

dostępne w postaci tzw. wtyczek (ImageJ Plugins, 2020) (dostępnych jest ponad 500

tzw. plug-in), np. wspomniana wcześniej wtyczka Open Geospatial Fundamentals posiada opcję wzmacniania treści obrazu kanałem o wyższej rozdzielczości przestrzen-

nej (ang. pan-sharpening) metodą IHS (Intensity-Hue-Saturation), czy wtyczki służące

segmentacji obrazu np. Mixture Modeling Thresholding, MultiThresholder (wtyczka udostępnia 15 różnych metod segmentacji obrazu, m.in. ISODATA, MaxEntropy, Otsu), SIOX

(Simple Interactive Object Extraction), RATS (Robust Automatic Threshold Selection).

Witryna internetowa oprogramowania ImageJ, poza ostatnimi wersjami programu

do pobrania, oferuje dostęp do wtyczek, forum użytkowników i materiałów szkolenio-

wych (ImageJ Użytkownik, 2020).

5.1.5. MultiSpec

Oprogramowanie MultiSpec zostało opracowane przez naukowców z uni-

wersytetu Purdue w Zachodnim Lafayette (USA) z myślą o analizowaniu obrazów

wielo- i hiperspektralnych. MultiSpec dostępne jest na zasadach licencji typu open source

na systemy operacyjne Windows oraz Mac OS, ale także przez przeglądarkę internetową

(MultiSpec, 2020).

224

Interfejs użytkownika

Przykładowy interfejs użytkownika (wersja angielska) oprogramowania Multispec

zaprezentowano na rycinie 5.7.

Ryc. 5.7. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania MultiSpec

Moduły fotogrametryczne

Oprogramowanie MultiSpec jest przeznaczone do przetwarzania obrazów wielo-

spektralnych i hiperspektralnych, ale nie umożliwia korekcji geometrycznej metodami

fotogrametrycznymi. Można w nim natomiast przeprowadzić proces łączenia pojedyn-

czych scen satelitarnych w większe mozaiki. Program Multispec umożliwia ponadto

wizualizację obrazów wielospektralnych w różnych odwzorowaniach kartograficznych.

Moduły teledetekcyjne

Moduły teledetekcyjne dostępne w MultiSpec oferują następujące funkcjonalności:

• tworzenie kompozycji barwnej, z możliwością poprawy kontrastu,

• wykonywanie obliczeń statystycznych dla obrazów,

• analizę głównych składowych (ang. Principal Component Analysis, PCA),

• generowanie wykresów krzywych spektralnych,

• klasyfikację obrazów wielo- i hiperspektralnych z użyciem algorytmów: maksy-

malnego prawdopodobieństwa, minimalnej odległości, Fisher Linear Discrimi-

nant, ECHO, Spectral Angle Mapper czy Matched Filter.

Klasyfikację obrazu można prowadzić metodą nadzorowaną (ang. supervised) na

podstawie utworzonych obszarów treningowych (ang. training sites) lub metodą nie-

nadzorowaną (ang. unsupervised). Klasyfikację można prowadzić na całym zasięgu ob-

razu lub na wyznaczonym przez operatora fragmencie. Program posiada narzędzia do

szczegółowej analizy wyników klasyfikacji, które można zapisać do różnych formatów

rastrowych.

225

Analizy rastrowe

W oprogramowaniu MultiSpec nie zostały zaimplementowane moduły analiz ra-

strowych takie jak w przypadku typowych programów GIS.

Analizy wektorowe

W oprogramowaniu MultiSpec nie zaimplementowano modułów do analiz warstw

wektorowych, w rozumieniu edycji danych wektorowych oraz analiz przestrzennych GIS.

Wymiana danych

Program odczytuje obrazy rastrowe w kilkunastu formatach, m.in. GeoTIFF, BIL, ECW,

HDF5, PIX, JP2000, a dane wektorowe, m.in. w formacie Shapefile ESRI.

Wybrane moduły

Na uwagę zasługują algorytmy do przetwarzania i klasyfikowania obrazów hiper-

spektralnych.

Dokumentacja oprogramowania MultiSpec, podręcznik użytkownika oraz przykłado-

we zbiory danych do ćwiczeń są dostępne na stronie internetowej programu MultiSpec:

https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/index.html (MultiSpec doc, 2020).

5.1.6. ORFEO

Orfeo Toolbox (OTB) jest zestawem aplikacji, tzw. bibliotek (ang. libraries) służących do przetwarzania obrazów teledetekcyjnych, których opracowanie zainicjowała francu-ska agencja kosmiczna CNES. W chwili obecnej oprogramowanie jest rozwijane przez

szeroką społeczność użytkowników daleko wykraczającą poza tę agencję. Oprogramo-

wanie jest dostępne na podstawie nieodpłatnej licencji.

Interfejs użytkownika

Wykorzystanie narzędzi zawartych w bibliotece OTB jest możliwe na kilka sposo-

bów, dla programistów przez programowanie w językach Python, C++, czy pracę w śro-

dowisku IDL/ENVI lub MATLAB. Dla pozostałych użytkowników biblioteki dostępne są

dzięki użyciu aplikacji Monteverdi, której interfejs zaprezentowano na rycinie 5.8. oraz jako wtyczki do oprogramowania QGIS rozszerzające jego możliwości w zakresie teledetekcji (zakres i sposób uruchamiania narzędzi zależny od wersji). Do pracy z OTB

można wykorzystywać również linię poleceń. Biblioteki OTB dostępne są dla systemów

operacyjnych Windows, Mac OSX oraz Linux.

Moduły fotogrametryczne

Program posiada zestaw narzędzi z zakresu fotogrametrii do generowania chmur

punktów metodą dopasowania (ang. matching) obrazów o pokryciu stereoskopowym,

ortorektyfikacji, mozaikowania czy tworzenia tzw. piramid obrazu.

Moduły teledetekcyjne

W zakresie teledetekcji w oprogramowaniu ORFEO dostępna jest funkcjonalność

w zakresie:

• kalibracji, przetwarzania optycznych, w tym także hiperspektralnych,

• wzmacniania obrazu (ang. pan-sharpening),

• kalibrowania i przetwarzania obrazów radarowych,

226

Ryc. 5.8. Przykładowy interfejs użytkownika oprogramowania ORFEO

• klasyfikacji obrazów metodami: Random Forest, SOM, K-means lub VML,

• analizy serii wieloczasowych zobrazowań satelitarnych,

• segmentacji obrazu (GEOBIA),

• bogaty zestaw narzędzi do przetwarzania obrazów radarowych, porównywalny

z możliwościami oprogramowania SNAP.

Analizy rastrowe

Oprogramowanie ORFEO służy głównie do teledetekcji, nie umożliwia analiz rastro-

wych w rozumieniu analiz GIS (biblioteki OTB zawierają podstawowe narzędzia do ana-

liz rastrowych z zakresu algebry map, takie jak np. kalkulator rastrów).

Analizy wektorowe

W oprogramowaniu ORFEO zaimplementowane są również moduły do analiz wek-

torowych, a rozszerzenia funkcjonalności w tym zakresie może dostarczyć program

QGIS, jeśli ORFEO jest w nim zainstalowany jako wtyczka.

Wymiana danych

Oprogramowanie OTB dostosowano do przetwarzania zobrazowań pozyskiwa-

nych z satelitarnych sensorów optycznych, takich jak: Sentinel-2, Landsat 8, QuickBird-2,

IKONOS-2, WorldView-2, FORMOSAT, SPOT-5, -6 i -7, Pleiades oraz radarowych TerraSAR-X,

Sentinel-1 oraz Radarsat-2. W tym celu OTB wykorzystuje metadane dostarczane wraz

z obrazami, które są niezbędne do przeprowadzania kalibrowania obrazu lub jego ko-

rekcji geometrycznej.

227

Wybrane moduły

Na uwagę zasługuje możliwość przetwarzania obrazów radarowych i hiperspektralnych.

Pełna dokumentacja wszystkich narzędzi dostępna jest na stronie Orfeo Toolbox:

https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/index.html (Orfeo, 2020).

5.1.7. Oprogramowanie R, Python, GEE

Współczesne trendy w informatyce przejawiają się często odchodzeniem od środo-

wisk obliczeniowych typu desktop, szczególnie w przypadku tworzenia licznych aplika-

cji działających na różnych platformach obliczeniowych (np. w chmurze obliczeniowej,

ang. cloud processing), w tym często mobilnych. Również w dziedzinie teledetekcji sa-

telitarnej coraz częściej aplikacje bazują na języku skryptowym Python, sterują instru-

mentami zamontowanymi na satelitach albo pozwalają na sprawne przetwarzanie da-

nych przez nie rejestrowanych. Dominującą cechą nowoczesnych trendów w produkcji

nowych aplikacji (programów wieloplatformowych) jest stosowanie języków oprogra-

mowania i architektury przetwarzania danych, które sprawiają, że są one bardziej czy-

telne, łatwe w użyciu i przede wszystkim wysoko efektywne.

5.1.7.1. Środowisko R

Jarosław Jasiewicz, Piotr Kramarczyk

Pakiet R (R, 2020) to oprogramowanie stworzone do wykonywania obliczeń staty-

stycznych i wizualizowania ich wyników. R obejmuje język programowania i środowisko

uruchomieniowe kodu programów zapisanych w plikach tekstowych, tzw. skryptach.

Program R rozpowszechniany jest jako wolne oprogramowanie na licencji GNU co-

pyleft (GNU, 2020). Wyróżnikiem tej licencji jest to, że: ,,Copyleft stwierdza, że każdy,

kto rozpowszechnia oprogramowanie, z poprawkami lub bez nich, musi równocześnie

przekazać prawo do niego” (GNU, 2020).

Interfejs użytkownika

Pakiet R nie posiada typowego dla programów graficznych interfejsu graficznego. Do

pracy przy tworzeniu skryptów można wykorzystać najprostszy edytor tekstowy. Skrypty

można uruchamiać w systemowej konsoli tekstowej lub konsoli tekstowej R ( R console).

Najczęściej jednak do pracy ze skryptami wykorzystywane są zewnętrzne dla R zintegro-

wane środowiska programistyczne (ang. integrated development environment, IDE). Wy-

korzystywanie IDE umożliwia łatwe tworzenie i uruchamianie skryptów, oferując m. in.:

• uzupełnienie/podpowiadanie składni,

• kolorowanie składni,

• tzw. debuger kodu,

• zintegrowaną konsolę,

• zarządzanie projektami (pliki, katalogi, moduły),

• oraz wiele innych funkcji wspomagających pracę.

Poniżej zaprezentowano widok domyślnej (wbudowanej) konsoli R (ryc. 5.9) oraz po-pularnego IDE – Rstudio (ryc. 5.10) w oprogramowaniu R.

228

Ryc. 5.9. Widok konsoli R

Ryc. 5.10. Widok okna programu (IDE) RStudio

Moduły fotogrametryczne

Chociaż Środowisko R nie jest przeznaczone do korekcji geometrycznej obrazów

i nadawania georeferencji, dostarcza pakietów przeznaczonych dla fotogrametrii. Przy-

kładem fotogrametrycznego rozszerzenia funkcjonalności jest moduł StereoMorph

(StereoMorph, 2020) umożliwiający pomiar punktów 3D na podstawie analizy zdjęć

o pokryciu stereoskopowym.

229

Moduły teledetekcyjne

Z punktu widzenia teledetekcji zaletą języka R jest możliwość bezpośredniego od-

czytywania i zapisywania danych teledetekcyjnych z zachowaniem zasięgu, układu

odniesień przestrzennych i rozdzielczości danych. Wczytywanie i analizę danych prze-

strzennych w starszych wersjach R zapewniają pakiety rgdal oraz sp. Nie są już jednak one dalej rozwijane i w nowszych wersjach R zostały zastąpione przez narzędzia sf ( simple feature) oraz stars ( spatio-temporal arrays). Pakiety mapview i mapedit przeznaczone są do edycji i wizualizacji map, a niezależnie od nich rozwijane pakiety raster/terra

pozwalają na przetwarzanie danych rastrowych. Zaletą nowych pakietów R jest przede

wszystkim przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych, co stało się kluczowym wy-

zwaniem dla teledetekcji. Rozbudowany opis narzędzi R, przeznaczony do analizy geo-

danych, dostępny jest w R tasks view – Spatial (R task view, 2020).

Bardzo popularnym pakietem stosowanym w środowisku R do pracy z obrazami

satelitarnymi jest RStoolbox ( Tools for Remote Sensing Data Analysis) umożliwiający przetwarzanie i analizę zobrazowań, takich jak: obliczanie indeksów teledetekcyjnych, trans-

formacja głównych składowych (PCA) czy klasyfikację nienadzorowaną i nadzorowaną.

W przypadku narzędzi uczenia maszynowego środowisko R oferuje w zasadzie

wszystkie dostępne algorytmy i to zarówno te o ugruntowanej pozycji na rynku, jak

i zupełnie nowe, eksperymentalne rozwiązania. Struktura środowiska R jest tak zorga-

nizowana, że każda metoda uczenia maszynowego dostarczana jest w osobnym pakie-

cie. Narzędziem integrującym pakiety uczenia maszynowego jest pakiet mlr (następca

pakietu caret).

Omówienie narzędzi przeznaczonych do uczenia maszynowego w środowisku R moż-

na znaleźć na stronach internetowych projektu mlr (MLR, 2020) a także R tasks view Machine Learning (R Machine Learning, 2020) oraz Cluster (R Cluster, 2020) w przypadku prowadzenia klasyfikacji nienadzorowanej. Środowisko R współdzieli ze środowiskiem Python

takie popularne narzędzia głębokiego uczenia (ang. deep learning) jak tensorflow/keras.

Analizy rastrowe

Środowisko R umożliwia prowadzenie analiz rastrowych w różnym zakresie, w tym

m.in. algebry map, analiz globalnych, strefowych czy analizy na NMT (tworzenie map

spadków, ekspozycji, cieniowanego reliefu) (R analizy, 2020a; 2020b).

Analizy wektorowe

W środowisku R możliwe są również analizy na danych wektorowych w dość szero-

kim zakresie, takie jak: operacje na zbiorach, wycinanie, analizy wzorców, autokorelacje

przestrzenne czy analizy odległości (R analizy, 2020b).

Wymiana danych

Środowisko R dostarcza również narzędzi pozwalających na bezpośredni dostęp do za-

sobów (zobrazowań) wybranych misji satelitarnych, takich jak pakiet Landsat, zgromadzonych na serwerach NASA oraz przeprowadzenie ich korekcji. Innym ważnym pakietem jest

biblioteka sen2r, która pomaga pobierać i wstępnie przetwarzać obrazy Sentinel-2 (ESA). Celem funkcji zawartych w bibliotece sen2r jest zapewnienie instrumentów wymaganych do

łatwego wykonywania (ostatecznie zautomatyzowania) wszystkich kroków niezbędnych

do zbudowania pełnego łańcucha przetwarzania danych Sentinel-2, bez potrzeby jakiejkol-

wiek manualnej interwencji ani konieczności dodatkowej integracji narzędzi zewnętrznych.

230

Wybrane moduły

Środowisko R udostępnia również zaawansowane silniki graficzne pozwalające na

prezentację i kartograficzną wizualizację wyników analiz przestrzennych:

• ggplot2, tmap – umożliwia wizualizację danych rastrowych ( geom_raster) i wektorowych ( geom_sf),

• leaflet (rleafleat) oraz RgoogleMaps i plot KML – umożliwia wizualizację danych przestrzennych w sieci internetowej.

5.1.7.2. Język programowania Python

Python jest interpretowanym (nie kompilowanym) językiem programowania, zo-

rientowanym obiektowo. Kod programu, podobnie jak w R, zapisywany jest w plikach

tekstowych (skryptach). Cechami charakterystycznymi Pythona są:

• prosta i łatwa do nauczenia składnia,

• wyjątkowo czytelny zapis kodu: wcięcia kodu określają strukturę programu –

brak znaków końca lini , brak nawiasów separujących fragmenty kodu,

• dynamiczne tworzenie zmiennych (nie wymaga deklaracji zmiennej ani jej typu),

• dostarcza interfejsów do wielu popularnych bibliotek utworzonych w innych ję-

zykach programowania np. GDAL, openCV.

Python dystrybuowany jest na licencji open source typu GPL (Python, 2020).

Interfejs użytkownika

W przypadku języka Python, podobnie jak w przypadku R, trudno mówić o interfejsie

użytkownika, ponieważ jest to język skryptowy, którego kod można napisać w edytorze.

Istnieją także różne narzędzia ułatwiające pracę w Pythonie, czego przykładem może

być Jupiter Notebook (ryc. 5.11). Jest on powszechnie używany ze względu na możliwość

dzielonej zespołowej pracy on-line w kodzie programu (np. kaggle (Kaggle, 2020).

Moduły fotogrametryczne

Przykładem modułu fotogrametrycznego umożliwiającego ortorektyfikację obra-

zów satelitarnych jest ortho_tools.py (Ortho tools, 2020).

Moduły teledetekcyjne

Dane teledetekcyjne pochodzące z misji satelitarnych, a więc przechowywane w for-

mie rastrowej, importowane są jako macierze numpy. Od użytkownika systemu zależy

czy wczytany zostanie cały zbiór danych, czy też jedynie wybrany obszar zainteresowa-

nia (AOI) bądź nawet pojedyncze piksele (określone współrzędnymi XY macierzy). Rów-

nież proces zapisu danych pozwala na zapis tzw. porcjami – zgodnymi z fragmentami

danych przechowywanych aktualnie w pamięci. Pozwala to na podział zadań zarówno

na poszczególne wątki realizowane na jednym komputerze, jak i pomiędzy maszynami

będącymi częścią klastra obliczeniowego. Przykładem może być użycie technologii MPI

(MPI, 2020) lub pakietu Ray (RAY, 2020) , wykorzystywanych również w procesie uczenia maszynowego.

W przypadku uczenia maszynowego środowisko Python oferuje rozbudowany ze-

staw narzędzi w formie zunifikowanej biblioteki scikit-learn (Scikit-learn, 2020). Zawiera ona uznane na rynku narzędzia z zakresu uczenia maszynowego oraz rozwiązania

wspomagające tworzenie procedur obliczeniowych. Słabą stroną tego pakietu jest brak

wielu nowoczesnych i eksperymentalnych rozwiązań, które niekiedy oferowane są jako

231

Ryc. 5.11. Przykładowy interfejs – kod Pythona w notatniku Jupiter Notebbook

zewnętrzne biblioteki, jak choćby popularny algorytm xgboost (Xgboost, 2020), czy keras (Keras, 2020) będący nakładką na bibliotekę tensorflow (Tensoflow, 2020) przeznaczoną

do uczenia głębokiego. Należy podkreślić, że wszystkie wymienione biblioteki wspierają

równoległe obliczenia, szczególnie na etapie treningu klasyfikatora. Poza wymieniony-

mi rozwiązaniami, środowisko Python oferuje kilka rozbudowanych narzędzi takich jak

PyTorch (PyTorch, 2020) i neupy (Neupy, 2020), czyli rozwiązania alternatywne dla keras.

Obsługa wizualizacji kartograficznych nie jest również mocną stroną środowiska

Python (pomimo że rasterio i geopandas oferują taka podstawową funkcjonalność), co wynika jednak z filozofii rozwoju narzędzia, które nastawione jest na dostarczanie na-rzędzi deweloperskich. W przypadku udostępniania wyników w środowisku sieci inter-

netowej, Python posiada bibliotekę folium, będącą nakładką na bibliotekę leafleat.

Analizy rastrowe

Funkcjonalność dotycząca analiz rastrowych jest dostępna przy użyciu pakietów:

• numpy – podstawowy pakiet do obliczeń naukowych takich jak rachunek ma-

cierzowy,

• rasterstats – analizy statystyczne,

• matplotlib – wizualizacja danych,

• pysal – biblioteka funkcji przestrzennych.

232

Analizy wektorowe

Przykładowym pakietem do analiz wektorowych może być: geopandas (Geopandas,

2020), który łączy możliwości pakietu pandas oraz shapely, umożliwiając manipulowanie i analizy danych wektorowych.

Wymiana danych

Wymiana danych jest możliwa przy pomocy pakietów:

• rasterio – odczyt i zapis danych rastrowych,

• OWSLib – ładowanie danych rastrowych z serwisu: Web Coverage Services,

• GDAL – odczyt i zapis danych rastrowych.

Wybrane moduły

W skład tego zestawu wchodzą pakiety: numpy odpowiedzialne za rachunek ma-

cierzowy (w sposób podobny do R, Matlab czy Fortran), scipy dostarczające wielu na-

ukowych procedur obliczeniowych, pandas – narzędzie analizy danych czy matplotlib

– silnik graficzny. Procedury dostępu do danych przestrzennych realizowane są przez

biblioteki GDAL, ogr i osr będące nakładkami na biblioteki języka cpp o tych samych nazwach (niestety, w ograniczony sposób wykorzystują one specyficzne własności języka

Python). Alternatywnym i znacznie wygodniejszym narzędziem są biblioteki rasterio

i geopandas przeznaczone do obsługi danych rastrowych i wektorowych.

Zaletą obu typów narzędzi zarówno GDAL, jak i rasterio jest to, że po nawiązaniu połączenia ze zbiorem danych przestrzennych mechanizmy ładowania, przetwarzania

i zapisu danych zależą wyłącznie od użytkowników systemu, co daje zdecydowanie

większą kontrolę nad procesem analizy niż w języku R.

Inne szczegółowe informacje na temat języka Python oraz dokumenty źró-

dłowe, można znaleźć na stronie internetowej Python Software Foundation (PSF):

https://www.python.org (PSF, 2020).

5.1.7.3. Google Earth Engine (GEE)

Karolina Zięba-Kulawik, Piotr Wężyk

Google Earth Engine (GEE) jest platformą działającą w chmurze obliczeniowej (ang.

cloud computing), przeznaczoną przede wszystkim do analiz ogromnych zbiorów da-

nych teledetekcyjnych, których objętość liczona jest już w petabajtach (petabajt =

1015 bajtów). Serwery GEE gromadzą głównie archiwalne publiczne dane satelitarne

obserwacji Ziemi zarejestrowane przez satelity w ciągu ostatnich 40 lat. Aktualna lista

udostępnianych nieodpłatnie (dla celów niekomercyjnych) geodanych dostępna jest

dla użytkowników na stronie GEE (GEE, 2020).

Interfejs użytkownika

Za pomocą intuicyjnego interfejsu dostępnego dla użytkownika przez przeglądarkę

internetową, GGE integruje środowisko programistyczne oparte na języku JavaScript z re-

pozytorium danych satelitarnych, a także ze zbiorami danych wektorowych (GIS), danych

społecznych, demograficznych, klimatycznych, pogodowych, modelami wysokościowy-

mi Ziemi oraz informacjami o pokryciu i użytkowaniu terenu (ang. Land Use Land Cover,

LULC). Platforma GEE posiada wbudowane narzędzia umożliwiające tworzenie własnych

geoportali do publikowania wyników analiz wykonywanych w tej chmurze obliczeniowej.

233

Ryc. 5.12. Przykładowy interfejs użytkownika Google Earth Engine (edytor kodu): przykład

aplikacji z zastosowaniem zestawu danych Sentinel-5P Nitrogen Dioxide

(źródło: opracowano z wykorzystaniem platformy Google Earth Engine)

Głównym modułem GEE jest edytor kodu (ang. code editor), czyli zintegrowane

środowisko programistyczne IDE (Integrated Development Environment) działające

w przeglądarce internetowej i służące do szybkiego prototypowania oraz wizualizacji

złożonych analiz przestrzennych przy użyciu języka JavaScript (ryc. 5.12). Wymaga on od użytkownika zalogowania się na konto Google, które ma włączoną opcję dostę-

pu do platformy Earth Engine. Funkcje edytora kodu zostały zaprojektowane tak, aby

tworzenie algorytmów było szybkie dzięki API, które ma możliwość wywoływania za-

pytań do GGE z języków programowania JavaScript oraz Python. Interfejs API Google

Earth Engine udostępnia biblioteki funkcji, które można stosować do zgromadzonych

w archiwum zasobów, a także własnych geodanych. Publiczny katalog zawiera zbiór

demonstracyjnych skryptów dostępnych dla każdego użytkownika GEE z możliwością

ich kopiowania oraz edycji kodu. Użytkownik może także tworzyć prywatne zasoby. In-

frastruktura obliczeniowa (ang. compute power) platformy GEE jest przystosowana do

równoległego przetwarzania geodanych.

Łatwo dostępny i przyjazny dla użytkownika interfejs GEE zapewnia wygodne

środowisko do interaktywnego opracowywania danych i tworzenia własnych algo-

rytmów. Użytkownicy mają możliwość importowania dowolnego zestawu danych

zgromadzonych w zasobach chmury obliczeniowej Google do środowiska skrypto-

wego, a także przesłania własnych danych rastrowych lub wektorowych. Mogą także

udostępniać kody źródłowe skryptów publicznie lub tylko prezentować wyniki analiz

w formie interaktywnych map (ryc. 5.13). Platforma GEE umożliwia naukowcom oraz pracownikom administracji publicznej nieodpłatne wykorzystanie ogromnego zasobu

234

danych i klastra obliczeniowego. GGE jest alternatywą dla budowania własnej infra-

struktury informatycznej o ogromnej przestrzeni dyskowej i odpowiednich mocach

obliczeniowych, często wyposażonej w bardzo drogie specjalistyczne oprogramowa-

nie, co wiąże się również z koniecznością zatrudnienia wysokiej klasy specjalistów do

jej obsługi i utrzymania.

Ryc. 5.13. Aplikacja GEE wizualizująca ubytki w drzewostanach Nadleśnictwa Czersk (RDLP Toruń) w okresie 2001–2018 r., wykonana z wykorzystaniem algorytmu Global Forest Change (Hansen i in., 2013) oraz własnych warstw wektorowych (plik Shapefile; nadleśnictwa w Polsce, źródło: BDL, 2020) Moduły fotogrametryczne

W środowisku GEE możliwe jest dopasowanie wstępnie skorygowanych geome-

trycznie obrazów (np. gotowych ortofotomap) w celu usunięcia istniejących jeszcze

szczątkowych zniekształceń ( Registering Images) (GEE guides, 2020).

Moduły teledetekcyjne

W GEE można wykonywać wiele analiz teledetekcyjnych, na przykład można tworzyć

wieloczasowe obrazy wskaźnika NDVI i analizować wykresy zmienności tego wskaźnika

w czasie we wskazanych na mapie punktach (ryc. 5.14). Dostępne są również algorytmy klasyfikacyjne (nadzorowane i nienadzorowane) wykorzystujące uczenie maszynowe

metodami: CART, Naive Bayes, SVM i Random Forest, czy model TensorFlow. Przykładowe wyniki klasyfikacji obrazów przedstawiono na rycinie 5. 15.

Analizy rastrowe

W GEE dostępnych jest wiele metod i funkcji do analiz rastrowych w zestawie algoryt-

mów (GEE algorytmy, 2020): Image (operacje algebraiczne, logiczne, warunkowe, morfo-

logiczne, analiza krawędzi, transformacje spektralne, analizy tekstualne, obliczanie gra-

dientów, kosztów itp.). Możliwa jest też konwersja z modelu rastrowego do wektorowego.

Analizy wektorowe

W GEE dostępne są również metody i funkcje do wykonywania analiz wektorowych,

głównie na potrzeby analizy obrazów, w zestawie algorytmów: Geometry, Feature,

FeatureCollection, Reducer (filtrowanie (przez zapytania i atrybut), agregacje, analizy strefowe, statystyczne). Możliwa jest też zamiana wektora na raster (interpolacja).

235

Ryc. 5.14. Aplikacja GEE: wizualizacja zmienności NDVI w wybranych punktach

(źródło: Polak, 2020)

Ryc. 5.15. Wynik klasyfikacji sceny satelitarnej pod kątem upraw rolniczych z wykorzystaniem

algorytmu SVM na platformie GEE (źródło: Polak, 2020)

Wymiana danych

GEE oferuje możliwość importu i eksportu warstw rastrowych (na dysk lub do chmu-

ry Google Cloud Storage) w formacie GeoTiff i TFRecord z możliwością podziału na czę-

ści – w przypadku dużych plików. Eksport tabel i warstw wektorowych jest możliwy

w formatach CSV, SHP, GeoJSON, KML, KMZ albo TFRecord, a import z formatu SHP i CSV

z informacją lokalizacji (GeoJSON, WKT) lub za pomocą GDAL/ORG.

Wybrane moduły

Do przeglądania oraz wizualizacji geodanych w publicznym katalogu danych przy-

gotowano aplikację Earth Engine Explorer (EE Explorer). Jest to intuicyjny interfejs sie-

ciowy API, który składa się z katalogu danych i obszaru roboczego (ryc. 5. 12). Zalogowa-

ni użytkownicy GEE mogą importować dane, przeprowadzać proste analizy, zapisywać

236

i eksportować wyniki. Aplikacja EE Explorer umożliwia wizualizację analiz zmian wieloczasowych seri danych.

Ponadto na uwagę zasługują gotowe moduły: Global Forest Change (ryc. 5.13) i Global Surface Model. Aby rozpocząć korzystanie z zaawansowanych funkcji Earth Engine,

należy zarejestrować się na stronie GEE (GEE rejestracja, 2020).

5.2. Oprogramowanie komercyjne

Beata Hejmanowska, Piotr Wężyk

W przypadku masowego przetwarzania dużych ilości zobrazowań i innych danych

satelitarnych (np. meteorologicznych czy mikrofalowych), w ramach dużych komercyj-

nych projektów realizowanych w instytucjach państwowych lub międzynarodowych

agencjach obowiązywał, w zasadzie do niedawna, model stosowania wyłącznie spe-

cjalistycznego oprogramowania komercyjnego. Powodem było to, że często oprogra-

mowanie komercyjne (pomimo że wymaga zakupu licencji) jest bardziej stabilne i ma

zwykle bardziej intuicyjny interfejs dla użytkownika. Wynika to z faktu, że tego typu

produkty informatyczne były rozwijane przez wiele lat na bazie doświadczeń wielu

użytkowników. Niekoniecznie jednak oprogramowanie komercyjne musi być zawsze

szybsze i bardziej skuteczne w przetwarzaniu danych, szczególnie gdy przyszło mu

obecnie konkurować z nowymi produktami open source, tworzonymi w nowej, bardziej

innowacyjnej i efektywniejszej architekturze informatycznej przez dziesiątki eksper-

tów, wolontariuszy i entuzjastów.

Niepodważalną zaletą stosowania komercyjnego oprogramowania jest możliwość

uzyskania wsparcia producenta w przypadku wystąpienia problemów i gwarancja usu-

nięcia ewentualnych błędów dzięki okresowym aktualizacjom w ramach obsługi gwa-

rancyjnej. Poniżej omówiono funkcjonalność powszechnie stosowanego oprogramo-

wania służącego do przetwarzania obrazów teledetekcyjnych, tj. ArcGIS Esri, GeoMedia,

PCI Geomatica, ENVI, Erdas Imagine oraz eCognition.

5.2.1. ArcGIS Esri

Piotr Wężyk, Anna Żądło

Oprogramowanie ArcGIS firmy Esri (Environmental System Research Institute) to ko-

mercyjny pakiet programów przeznaczonych do pracy z geodanymi, tj. ich edycji, kon-

troli poprawności topologicznej, wykonywania analiz przestrzennych GIS, zarządzania

danymi w geobazie oraz udostępniania produktów, zazwyczaj kompozycji mapowych.

Producent oferuje obecnie szereg aplikacji serwerowych, desktopowych oraz mobil-

nych dla użytkowników GIS na różnych poziomach zaawansowania w stosowaniu tego

typu oprogramowania.

W starszej wersji pakiet programów ArcGIS Desktop składał się z podstawowych

modułów, takich jak:

• ArcMap – do edycji, tworzenia map, analizy geodanych,

• ArcCatalog – do zarządzania i obsługi geodanych, tworzenia dostępu do

metadanych,

237

• ArcToolbox – narzędzia do analiz przestrzennych oraz użycia trybu wsadowego

przetworzeń,

• ArcGlobe – do wizualizacji geodanych w przestrzeni 3D na dużych obszarach,

• ArcScene – do wizualizacji danych 3D.

Najnowsza aplikacja, tj. pakiet ArcGIS Pro, współpracuje z programem ArcGIS Online

oraz jego rozszerzeniami przeznaczonymi do zaawansowanych analiz przestrzennych

oraz specjalistycznych rozwiązań branżowych.

Interfejs użytkownika

W związku z tym, że ArcGIS Esri jest oprogramowaniem składającym się z różnych

modułów, trudno zaprezentować jeden specyficzny interfejs użytkownika. Na rycinie

5. 16 przedstawiono interfejs najczęściej używanego modułu ArcMap.

Ryc. 5.16. Przykładowy interfejs użytkownika ArcMap Esri

Narzędzia programu ArcMap mogą być obsługiwane na dwa sposoby, tj. przez ak-

tywowanie danego zestawu narzędzi (ang. toolbar), który pojawi się na pasku narzędzi

lub przez wyszukanie odpowiedniej funkcji w ArcToolbox (ryc. 5.17).

Moduły fotogrametryczne

W ArcGIS, w rozszerzeniu Image Analyst, dostępna jest funkcja Orthorectify do generowania ortofotomap satelitarnych z wykorzystaniem współczynników RPC (dostarcza-

nych wraz z obrazami np. GeoEye) i numerycznego modelu terenu (NMT). O ile funkcja

ta nie ma pełnej fotogrametrycznej funkcjonalności, np. możliwości pomiaru punktów

kontrolnych na modelu, to w najnowszej wersji ArcGIS Pro Esri dodano moduły umożli-

wiające generowanie ortofotomap ze zdjęć pozyskiwanych z platform BSP (Drone Ima-

238

Ryc. 5.17. Zakładka ArcToolbox

gery Workflow). Moduł ten umożliwia pracę nawet ze zdjęciami wielospektralnymi, dając

możliwości dopasowania zdjęć (ang. matching) w celu wygenerowania chmury punktów i

budowy NMT oraz przeprowadzenia procesu ortorektyfikacji obrazów z wykorzystaniem

punktów dostosowania (ang. Ground Control Point, GCP).

Moduły teledetekcyjne

Do pracy z danymi teledetekcyjnymi przeznaczone są też inne funkcje rozszerzenia:

Image Analysis (ryc. 5.18), które umożliwiają np. szybkie ustawienie sposobu wyświetlania danych rastrowych, tworzenie tymczasowych kompozycji barwnych na podstawie poszczególnych kanałów obrazów wielospektralnych i pozwalają na szybką regulację jasności

i kontrastu.

Należy zwrócić uwagę, że funkcjonalność Image Analysis obejmuje również klasyfikację

obrazów, identyfikację obiektów metodą głębokiego uczenia, podstawową korekcję geo-

metryczną obrazów, bardzo zaawansowane narzędzia do dynamicznej wizualizacji (ang.

ful -motion imagery) oraz możliwość obserwacji stereoskopowej.

Z kolei rozszerzenie Spatial Analyst zawiera zestaw narzędzi Multivariate do przeprowadzenia klasyfikacji nadzorowanej i nienadzorowanej zobrazowań satelitarnych. Pasek narzę-

dzi Image Classification zapewnia przyjazne dla użytkownika środowisko do tworzenia pól treningowych (ang. training sites) oraz plików sygnatur spektralnych w celu przeprowadzenia klasyfikacji nadzorowanej. Podstawowym algorytmem klasyfikacyjnym jest narzędzie

największego prawdopodobieństwa. Dostępne są również narzędzia do tworzenia warstw

pochodnych z obrazów satelitarnych jak i generowania głównych składowych (PCA).

Analizy rastrowe

Analizy rastrowe podobnie jak analizy teledetekcyjne są dostępne z dwóch rozsze-

rzeń (ang. extensions): Spatial Analyst i częściowo Image Analyst.

W rozszerzeniu Spatial Analyst można wymienić przykładowo: obliczanie odległości,

pozyskiwanie informacji z warstwy rastrowej w obszarze obiektu wektorowego, gene-

ralizację, analizy hydrologiczne, interpolację, analizy lokalne i strefowe, algebrę map

(operacje algebraiczne, trygonometryczne i logiczne), analizy sąsiedztwa, nakładanie

warstw rastrowych, reklasyfikacje oraz obliczanie map pochodnych NMT (mapy nachy-

leń, ekspozycji, oświetlenia),

239

Ryc. 5.18. Okno Image Analysis

W rozszerzeniu Image Analyst, oprócz funkcji zaliczonych do teledetekcyjnych, znaj-

dują się również funkcje dostępne w Spatial Analyst (jak np. algebra map) przeznaczone do analiz wyników klasyfikacji. Ciekawe są funkcje dostępne w przypadku analizy zmian

– w narzędziu Multidimentional Analysis.

Analizy wektorowe

Zakładka menu ArcMap – Geoprocessing zawiera narzędzia służące do wykonania

podstawowych analiz wektorowych (np. ekwidystanta – Buffer, wycinanie – Clip czy łą-

czenie – Merge) oraz dostęp do panelu Toolbox. Znajduje się w nim szereg funkcji umoż-

liwiających zarządzanie danymi, konwersję między formatami, eksport i import danych,

edycję, analizy przestrzenne, statystyczne, rastrowe i wektorowe.

Dzięki tzw. rozszerzeniom, czyli aplikacjom zwiększającym podstawową funkcjonal-

ność programu, można wykonywać bardziej zaawansowane analizy, takie jak: analiza

widoczności w trybie 3D, wektoryzacja plików rastrowych, integracja różnego typu da-

nych, analizy geostatystyczne, analizy wielokryterialne.

Automatyzacja procesów przetwarzania geodanych w ArcMap możliwa jest dzięki

funkcji ModelBuilder oraz dzięki tworzeniu skryptów w języku Python. Moduł ModelBuilder (ryc. 5.19) umożliwia definiowanie sekwencji zadań, które mają zostać wykonane, w sposób graficzny bez konieczności wielokrotnego uruchamiania kolejnych procesów.

Narzędzie to jest bardzo użyteczne, w szczególności do analizy dużej ilości danych, gdy

istnieje potrzeba wielokrotnego wykonania tego samego procesu. Dodatkowo umoż-

liwia ono tworzenie własnych narzędzi oraz integrację z zewnętrznymi aplikacjami.

W ArcGIS udostępniono także pakiet ArcPy przystosowany do analizy danych prze-

strzennych za pomocą języka Python. Obecnie istnieje także możliwość korzystania

z usługi ArcGIS Online, która pozwala na tworzenie interaktywnych map oraz udostęp-

nianie utworzonych produktów w sieci lub danej grupie odbiorców.

Podsumowując, oprogramowanie ArcGIS Esri, podobnie jak QGIS, przeznaczone jest

do pozyskiwania i przetwarzania danych przestrzennych GIS, głównie wektorowych

i rastrowych, choć podstawowe przetworzenia danych satelitarnych są możliwe.

240

Ryc. 5.19. Przykład modelu wykonanego w ModelBuilder

Wymiana danych

Podobnie jak w innych programach z zakresu GIS, praca w ArcGIS ArcMap (Esri) ma

charakter hybrydowy, tzn. odbywa się na warstwach wektorowych oraz rastrowych.

Program obsługuje większość formatów danych GIS i posiada dodatkowe rozszerzenia

w przypadku przetwarzania bardzo specyficznych geodanych (np. rozszerzenie FME).

Podczas pracy możliwy jest eksport każdej z warstw (lub zaznaczonej części warstwy)

osobno. Przez panel Catalog mogą być dodawane ścieżki zawierające foldery z danymi

oraz tworzone są nowe pliki. Edycja warstw wektorowych (Shapefile ESRI) odbywa się

w panelu Create Features, który umożliwia tworzenie warstw typu punkt, linia i poligon, zdefiniowanie układu współrzędnych i przypisanie atrybutów do tabeli.

Oprogramowanie ArcGIS posiada wiele narzędzi do wizualizowania wyników obli-

czeń na mapach, w postaci np. kartogramów, kartodiagramów, różnego typu map wraz

z legendą, podziałką, kierunkiem północy. Do dyspozycji jest wiele stylów i symboli

stworzonych do wizualizacji danych, co umożliwia:

• tworzenie histogramów, grafów i różnych typów wykresów przydatnych do za-

prezentowania danych statystycznych,

• stosowanie różnego typu map bazowych, w tym również OpenStreetMap, czy

Bing Maps,

• przeglądanie dzięki usłudze WMS i WMT danych przestrzennych, udostępnia-

nych np. przez Geoportal (Geoportal, 2020).

Szczegółowe informacje o oprogramowaniu oraz dostęp do pomocy technicznej

i forum użytkowników można uzyskać na stronie internetowej Esri: https://www.esri.pl

(ESRI, 2020).

241

5.2.2. GeoMedia

Piotr Kramarczyk

Oprogramowanie GeoMedia firmy Hexagon Geospatial to aplikacja przeznaczona

do pracy na danych przestrzennych, oferująca ich obsługę (edycję, aktualizację, zarzą-

dzanie), przy czym jej twórcy skupili się głównie na warstwach wektorowych. Program

dostępny jest w trzech wersjach:

• GeoMedia Essentials,

• GeoMedia Advantage,

• GeoMedia Professional.

GeoMedia Essentials umożliwia tworzenie złożonych zapytań oraz wykonywanie

podstawowych analiz przestrzennych na danych wektorowych pochodzących z róż-

nych źródeł. Dostępny jest również pakiet IMAGINE Essentials umożliwiający podstawo-

we przetwarzanie obrazu.

GeoMedia Advantage udostępnia funkcje GeoMedia Essentials oraz dodatkową

funkcjonalność w zakresie gromadzenia i edycji oraz przetwarzania i analizy danych

wysokościowych i topograficznych, w tym chmur punktów LiDAR. Pozwala na spraw-

dzanie poprawności geodanych i oferuje zaawansowane narzędzia analizy rastrowej.

GeoMedia Professional (ryc. 5.20) zawiera wszystkie funkcje z wyżej wymienionych wersji oraz zapewnia zarządzanie i analizę geodanych dla wielu użytkowników. Zarzą-

dza sieciami liniowymi, obsługuje tworzenie profesjonalnych map. Posiada zaawanso-

wane funkcje edycji, zarządzania zbiorami działek oraz analizy sieci. Zapewnia monito-

rowanie i kontrolę zmian, integruje geodane z wielu źródeł.

Interfejs użytkownika

Oprogramowanie Geomedia, podobnie jak ArcGIS, jest programem do przetwarza-

nia danych przestrzennych (GIS) bazującym na modelu wektorowym z modułem ra-

strowych analiz ( Spatial Modeler) oraz możliwością poszerzenia funkcjonalności z wy-

korzystaniem tzw. rozszerzeń: Geomedia Transportation Manager, Geomedia Mapping

Manager, Geoemdia Motion Video Analyst Professional i 4 rozszerzenia Image Station.

GeoMedia pozwalają wizualizować i analizować dane z wielu baz danych w jednym

środowisku, bez konieczności ich importu. Bezpośrednie wykorzystanie danych źródło-

wych pozwala na uniknięcie redundancji i problemów z ich aktualnością. Dane prze-

strzenne z różnych projektów są dołączane do wspólnej przestrzeni geograficznej –

GeoPrzestrzeni (ang. GeoWorkspace) i tam mogą być razem wyświetlane i analizowane.

W rezultacie użytkownik może pracować na oryginalnych projektach bez konieczności

ich importowania. Interfejs GeoMedia Professional jest zbliżony do większości progra-

mów GIS, zapewnia dostęp do pakietu narzędzi poprzez menu lub zakładki, a także daje

możliwość zarządzania wyświetlanymi warstwami w panelu Legend.

Moduły fotogrametryczne

Profesjonalne moduły fotogrametryczne są dostępne w czterech rozszerzeniach

(GeoMedia rozszerzenia, 2020): Image Station Stereo (pomiar stereoskopowy) , Image

Station DTM (pozyskiwanie punktów do tworzenia NMT) , Image Station OrthoPro (generowanie cyfrowych ortofotomap) i Image Station PixelQue (kontrola i poprawa jako-

ści ortofotomapy).

242

Ryc. 5.20. Przykładowy interfejs użytkownika Geomedia Professional

(źródło: Hexagon Geospatial, 2020)

Moduły teledetekcyjne

Moduły teledetekcyjne są dostępne w innym narzędziu firmy Hexagon – Erdas Imagine.

Analizy rastrowe

Funkcjonalność analiz rastrowych jest dostępna w module Spatial Modeler (ryc. 5.21), który posiada również możliwość budowania analizy, podobnie jak ModelBuilder ArcGIS

(ryc. 5.19) i pozwala na wykonywanie różnorodnych analiz rastrowych (obliczanie odległości, wydobywanie informacji z warstwy rastrowej w obszarze obiektu wektorowego,

analizy hydrologiczne, interpolację, analizy lokalne i strefowe, algebrę map (operacje

algebraiczne, trygonometryczne i logiczne) i inne).

Analizy wektorowe

Geomedia Professional jest programem opartym na modelu danych wektorowych

i wspiera zarówno proces pozyskiwania i kontroli danych wektorowych, jak i umożliwia

wykonywanie analiz wektorowych. Na uwagę zasługują następujące funkcjonalności:

• tworzenie rozbudowanych zapytań, łączenie zapytań,

• jednoczesne zapytania do wielu baz danych (różne platformy, różne pliki) prze-

chowujących dane w różnych układach współrzędnych.

Wymiana danych

Wybrane funkcje oprogramowania Geomedia Professional w przypadku wymiany

danych obejmują:

• bezpośredni dostęp do baz danych takich jak: Oracle, SQL Server, PostGIS,

• obsługę popularnych formatów plików: MicroStation, AutoCAD, Shapefile ESRI,

GeoDatabase File ESRI, KML, itp.,

• obsługę usług internetowych: WMS, WMTS i WFS,

• możliwość integracji danych z różnych źródeł,

243

Ryc. 5.21. Przykładowa wizualizacja wyniku analizy przestrzennej w module Spatial Modeler

(źródło: Hexagon Geospatial, 2020)

• rozszerzenia: Serwer danych Excel (Excel Data Server), Serwer danych przestrzen-

nych SQL (SQL Server Spatial Data Server).

Z kolei rozszerzenie serwer danych Excel (Excel Data Server):

• pozwala na dostęp do danych tabelarycznych w formie arkuszy kalkulacyjnych

Excel,

• obsługuje dane zapisane w formacie *.xls oraz *.xlsx, a dostęp następuje dzięki

połączeniu do tzw. hurtowni danych (ang. warehouse connection).

Z kolei serwer danych przestrzennych SQL (SQL Server Spatial Data Server) i serwer

danych Microsoft SQL Server®Spatial zapewnia pełną obsługę zapisu i odczytu danych

w natywnych formatach dla wybranych pól geometri :

• domyślnie dla pola typu obszar i linia,

• opcjonalnie dla pola typu punkt i pola typu złożonego.

Wybrane moduły

Nakładka GeoMedia Image, stosowana jako rozszerzenie oprogramowania GeoMe-

dia Professional, umożliwia prowadzenia operacji na obrazach. Pozwala na przetwarza-

nie, analizowanie i wizualizację danych z różnych źródeł bezpośrednio w GeoMedia.

Posiada funkcje niezbędne do poprawy jakości wizualnej obrazu, kalibracji, wykrywa-

nia krawędzi, wyrównywania i edycji obrazu (zmiany jasności, kontrastu, wyostrzania)

i wielu innych.

Ciekawym rozwiązaniem tego oprogramowania jest dostępność funkcji tworzenia

wirtualnej mozaiki z obrazów zaimportowanych do obszaru roboczego. Po jej utwo-

rzeniu GeoMedia Image zapewnia wydajne narzędzia do jej przeszukiwania (ryc. 5.22).

Podsumowując, program GeoMedia należy do programów GIS, które podobnie jak

wcześniej opisywane QGIS i ArcGIS bazują w podstawowej wersji na danych wektoro-

wych. Z punktu widzenia teledetekcji bardzo ważnym rozszerzeniem jest Image Station,

które umożliwia przeprowadzenie korekcji geometrycznych obrazów teledetekcyjnych

244

Ryc. 5.22. Przeszukiwanie wirtualnej mozaiki w GeoMedia Image

(źródło: Hexagon Geospatial, 2020)

oraz Erdas Imagine (omawiany w dalszej części), przeznaczony do analiz tematycznych

(np. obliczania wskaźników teledetekcyjnych oraz klasyfikacji obrazu).

Szczegółowe informacje o oprogramowaniu oraz dostęp do pomocy technicznej

można uzyskać na stronie internetowej GeoMedia: https://www.hexagongeospatial.

com/products/power-portfolio/geomedia (GeoMedia, 2020).

5.2.3. ENVI

Ewa Głowienka

Oprogramowanie ENVI firmy L3Harris Geospatial zajmuje jedną z czołowych pozy-

cji wśród narzędzi do przetwarzania danych teledetekcyjnych, zarówno optycznych,

jak i radarowych. Oprogramowanie ENVI posiada strukturę modułową. Każdy moduł

zawiera odpowiednio dobrany pakiet funkcji przeznaczonych do przetwarzania okre-

ślonego typu danych teledetekcyjnych lub zestawy funkcji dostosowanych do potrzeb

użytkowników np. ENVI Feature Extraction czy ENVI +Pix4D (Harris, 2020).

Interfejs użytkownika

Interfejs oprogramowania ENVI (ryc. 5.23) zapewnia szybki dostęp do menu, standardowych narzędzi, menedżera warstw oraz panelu z narzędziami dostępnymi

Ryc. 5.23. Interfejs oprogramowania ENVI

245

w ENVI – Toolbox. Z górnego paska narzędzi użytkownik ma cały czas dostęp do najbardziej potrzebnych narzędzi. Menedżer warstw ( Layer Manager) pokazuje, z jakimi war-

stwami pracuje w danym momencie użytkownik oraz która z nich jest aktywna, a która

jest warstwą bazową. W głównym panelu kontrolnym ENVI znajduje się pakiet standar-

dowych narzędzi Toolbox.

Moduły fotogrametryczne

W ENVI są dostępne dwa moduły fotogrametryczne, tj. ENVI Photogrammetry i ENVI

Opicalscape pozwalające na generowanie ortofotomapy satelitarnej, lotniczej oraz ze

zdjęć z Bezzałogowych Statków Powietrznych (BSP), automatyczne generowanie nu-

merycznych modeli powierzchni terenu (NMPT), automatyczne mozaikowane, analizy

chmury punktów LiDAR oraz generowanie modeli 3D.

Moduły teledetekcyjne

W oprogramowaniu ENVI istnieje możliwość przetwarzania danych teledetekcyj-

nych pozyskanych z różnych platform, w tym BSP, lotniczych i satelitarnych z wykorzy-

staniem sensorów: RGB, wielospektralnych, hiperspektralnych, termalnych i mikrofalo-

wych (radar). W oprogramowaniu ENVI producent udostępnia liczne funkcje umożliwia-

jące klasyfikację obrazów, detekcję zmian na podstawie serii wieloczasowych zobrazo-

wań, analizy wskaźników roślinności, transformację obrazów, korekcję geometryczną

i radiometryczną oraz korekcję atmosferyczną (moduł FLAASH).

Do algorytmów klasyfikacji nienadzorowanej zobrazowań satelitarnych dostępnych

w ENVI zaliczyć można k-means oraz ISODATA. Klasyfikacja nadzorowana stosowana w podejściu klasyfikacji pikselowej wykorzystuje natomiast algorytmy: Parallelepiped

Classification, Maximum Likelihood Classification, Minimum Distance Classification, Maha-

lanobis oraz Distance Classification. Dodatkowo ENVI oferuje metodę bazującą na metodzie klasyfikacji Spectral Angle Mapper ( SAM).

Poza podstawowym podejściem pikselowym do klasyfikacji obrazu ENVI wprowa-

dziło własne opatentowane algorytmy do segmentacji obrazów, czyli analizy obiekto-

wej (GEOBIA).

Oprogramowanie ENVI jest też powszechnie znane jako te, które od wielu lat wspie-

ra klasyfikację obrazów hiperspektralnych, oferując wyspecjalizowane narzędzia do

tego służące. W ENVI na danych hiperspektralnych wykonywane są takie procesy jak

redukcja skorelowanych ze sobą kanałów spektralnych (ang. Minimum Noise Fraction),

analiza czystości spektralnej pikseli (ang. Pixel Purity Index), klasyfikacja obrazu metodą maszyny wektorów nośnych (ang. Support Vector Machine, SVM) oraz ocena dokładno-

ści klasyfikacji metodą macierzy błędów. Funkcjonalność analiz teledetekcyjnych moż-

na rozszerzyć, wykorzystując przeznaczone do tego moduły: ENVI SARscape, ENVI Crop

Science, ENVI Deep Learning

Analizy rastrowe

Oprogramowanie ENVI nie dysponuje funkcjonalnością w zakresie analiz rastrowych

GIS. W tym przypadku użytkownik ma do dyspozycji rozszerzenie Spatial Analyst opro-

gramowania ArcGis, z którym ENVI jest kompatybilne.

Analizy wektorowe

Oprogramowanie ENVI nie umożliwia analiz wektorowych GIS, które jednak można

w łatwy sposób wykonać, wykorzystując pełną integrację oprogramowania ENVI z ArcGIS.

246

Wymiana danych

Formatem rastrowym, oryginalnym dla ENVI jest HDR, ale oprogramowanie umoż-

liwia odczyt bardzo wielu formatów zarówno rastrowych, jak i wektorowych (ENVI doc,

2020).

Wybrane moduły

Skrypty napisane w ENVI w języku IDL można w prosty sposób przenieść do języka

Python i zaimplementować w oprogramowaniu ArcGIS, przy czym możliwa jest rów-

nież odwrotna operacja. Program ENVI oferuje także możliwość korzystania z API, któ-

re pozwala użytkownikom dodawać własne algorytmy, rozszerzać istniejące narzędzia

i modele, automatyzować zadania często wykonywane i łączyć wiele narzędzi w celu

uzyskania pożądanych rezultatów (Esri, 2020). Na szczególną uwagę w przypadku ENVI

zasługują moduły służące do korekcji atmosferycznej ( FLAASH) oraz klasyfikacji obra-

zów hiperspektralnych.

Szczegółowe informacje o oprogramowaniu, podręcznik użytkownika (ENVI pod-

ręcznik, 2020) oraz dostęp do pomocy technicznej można uzyskać na stronie interneto-

wej ENVI: https://www.l3harrisgeospatial.com/Software-Technology/ENVI (ENVI, 2020).

5.2.4. ERDAS IMAGINE

Piotr Wężyk

ERDAS IMAGINE firmy Hexagon Geospatial to jeden z wiodących na rynku telede-

tekcji programów przeznaczonych do przetwarzania zobrazowań satelitarnych. ERDAS

IMAGINE wykorzystywane jest również do pracy z danymi przestrzennymi GIS (w posta-

ci rastrowej i wektorowej).

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika oprogramowania ERDAS IMAGINE (ryc. 5.24) (podobnie jak interfejs innego programu tej firmy – GeoMedia), zbliżony jest do większości programów

zapewniających dostęp do pakietu narzędzi dzięki wstążkom (ang. ribbon) oraz dają-

cych możliwość zarządzania wyświetlanymi danymi w panelu Contents.

Moduły fotogrametryczne

Moduł Data Preparation służy do wstępnego przetwarzania danych

i przygotowania ich do dalszych analiz. Możliwe jest np. stworzenie obszaru zainte-

resowań (AOI), mozaiki, wielokanałowych obrazów, konwertowanie układów współ-

rzędnych w locie, nadawanie georeferencji, a także przeprowadzanie ortorektyfikacji

zobrazowań. Moduł Photogrammetry zawiera narzędzia do wykonywania projektów

fotogrametrycznych, takich jak: pomiar punktów dostosowania (GCP), aerotriangula-

cja, generowanie modeli wysokościowych (metodą dopasowania zdjęć) i otrofotomap

cyfrowych. W module przeznaczonym do opracowania chmur punktów LiDAR, można

je wyświetlać według atrybutów, edytować, tworzyć profile oraz wykonywać pomiary

długości i objętości obiektów. Możliwe jest także wygenerowanie modelu 3D na pod-

stawie chmury punktów.

Moduły teledetekcyjne

Narzędzia do wykonywania analiz na wielospektralnych obrazach satelitarnych po-

247

Ryc. 5.24. Interfejs oprogramowania ERDAS IMAGINE (źródło: Hexagon Geospatial, 2020)

zwalają na tworzenie wykresów sygnatur spektralnych na podstawie zdefiniowanych

pól treningowych, przeprowadzanie klasyfikacji nadzorowanej oraz nienadzorowanej,

korekcje radiometryczne (np. tworzenie i edycja histogramu), analizy przestrzenne (np.

przepróbkowanie; ang. resampling), filtrowanie obrazu, wzmocnienie obrazów (trans-

formacje obrazów np. RGB do IHS, Tasseled Cap, generowanie głównych składowych

PCA), przeprowadzanie detekcji zmian czy wykrywanie obiektów, itp. Oprogramowanie

ERDAS Imagine zawiera także moduł przygotowany do pracy na danych radarowych.

Pozwala na wykonanie ortorektyfikacji oraz kalibracji danych radarowych, filtracji przy-

datnej w usuwaniu szumów i wykrywaniu krawędzi, a także interferometrii radarowej.

Kontrolę działania programu i wybór procesów prowadzić można z okna interfejsu

programu oraz przy pomocy narzędzia Spatial Model Editor. Pozwala ono na zautoma-

tyzowanie analizy dużej ilości danych dzięki zdefiniowaniu własnej sekwencji plano-

wanych do wykonania zadań. Oprogramowanie pozwala także na implementacje wła-

snych skryptów napisanych w języku Python.

Należy w tym miejscu wspomnieć także o możliwościach ERDAS IMAGINE w przy-

padku tzw. falkowej kompresji ECW obrazów satelitarnych (algorytm opatentowany

w przeszłości przez twórców programu ER Mapper), szczególnie tych o znacznych roz-

miarach (zobrazowania o bardzo dużej rozdzielczości przestrzennej lub w przypadku

rozległych obszarowo mozaik).

Analizy rastrowe

Moduł Raster służący do analiz rastrowych skupia w sobie większość narzędzi przy-

datnych do analiz przestrzennych, takich jak: analizy sąsiedztwa, interpolacja wartości,

analizy ukształtowania terenu (mapa spadków, ekspozycji).

Analizy wektorowe

Do analiz przestrzennych służy moduł Spatial Modeler. Omówiony przy okazji Geo-

media Professional (rozdział 5.2.2).

248

Wymiana danych

Erdas Imagine zapewnia możliwość pracy na różnych typach danych przestrzen-

nych, takich jak: wielospektralne zobrazowania satelitarne (np. HDF-EOS5, Sentinel-2,

TerraSAR-X, RapidEye), chmury punktów LiDAR (format LAS), dane rastrowe (m.in. for-

maty: TIFF, JPEG, JPEG200) czy warstwy wektorowe (m.in. Shapefile ESRI). Dzięki mo-

dułowi Image Catalog możliwe jest sprawne zarządzanie dużą ilością danych groma-

dzonych w katalogach. Dane i wyniki mogą być wyświetlane i prezentowane w formie

2D w modelu rastrowym lub wektorowym oraz w postaci widoków 3D (np. NMT lub

warstwy wektorowe posiadające atrybuty trzech wymiarów).

Oprogramowanie ERDAS IMAGINE posiada bogate możliwości konwersji ponad 190

formatów obrazów do wszystkich głównych formatów plików (ERDAS formaty, 2020),

w tym: GeoTIFF, NITF, CADRG, JPEG, JPEG2000, ECW czy MrSID. Ponadto dostępne są

kompleksowe usługi sieciowe (OGC), takie jak: WCS oraz WMS, a także katalogowe dla

sieci (CSW).

Wybrane moduły

Warte zauważenia są moduły (ERDAS moduły, 2020): IMAGINE AUTO DTM (automa-

tyczne generowanie NMPT), IMAGINE Terrain Editor (narzędzie do edycji danych wysoko-

ściowych po nałożeniu na model stereoskopowy), IMAGINE Photogrammetry (poprzed-

nio LPS, pełny moduł fotogrametryczny służący do tworzenia ortofotomap), IMAGINE

Expansion Pack (zaawansowany moduł do wizualizacji realistycznych 3D i tworzenia NMT

z danych radarowych, pomiar na modelu stereoskopowym), ATCOR (korekcja atmosfe-

ryczna), IMAGINE Objective (klasyfikacja/analiza obiektowa), IMAGINE SAR Interferometry (interferometria radarowa), Spatial Modeler (analizy przestrzenne). Niektóre z tych modu-

łów są dostępne również jako rozszerzenia programu Geomedia Professional.

Więcej szczegółów na temat tego wiodącego w teledetekcji oprogramowania oraz

dostęp do podręcznika użytkownika (ERDAS podręcznik, 2020) można uzyskać na stro-

nie internetowej ERDAS IMAGINE: https://www.hexagongeospatial.com/products/po-

wer-portfolio/erdas-imagine (ERDAS, 2020).

5.2.5. PCI Geomatica

Ewa Głowienka

Oprogramowanie PCI Geomatica (PCI Geomatics) oferuje szeroki zestaw narzędzi

w zakresie teledetekcji, fotogrametrii cyfrowej, analiz przestrzennych, tworzenia opra-

cowań kartograficznych czy mozaikowania danych rastrowych. Pakiety narzędzi PCI

Geomatica zebrane są w odpowiednich modułach (np. Focus, OrthoEngine, Pansharpening, ATCOR)

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika oprogramowania PCI Geomatica, podobnie jak wcześniej

omówionych programów do przetwarzania danych teledetekcyjnych, zapewnia intu-

icyjny dostęp do narzędzi i zarządzania wyświetlaniem i manipulacją danymi (ryc. 5.25).

Moduły fotogrametryczne

Silną stroną oprogramowania PCI Geomatica jest moduł OrthoEngine służący do ge-

249

Ryc. 5.25. Interfejs oprogramowania PCI Geomatica (moduł Focus)

nerowania ortofotomap na podstawie zobrazowań satelitarnych. W module dostępne

są także funkcje pomocne do przetwarzania zdjęć lotniczych oraz pozyskanych z BSP

( Geomatica Banff).

Moduły teledetekcyjne

Moduły teledetekcyjne w oprogramowaniu PCI Geomatica umożliwiają m.in. ko-

rekcję atmosferyczną (ATCOR), analizy obrazu, detekcję zmian na obrazach, klasyfikację

zobrazowań opartych na metodzie pikselowej oraz na podejściu obiektowym (GEOBIA,

moduł Geomatica’s Object Analyst), zarówno w przypadku obrazów optycznych, jak i da-

nych radarowych (SAR).

W przypadku pikselowego podejścia do klasyfikacji zobrazowań satelitarnych do-

stępne są takie algorytmy jak równoległościanów, minimalnych odległości oraz maksy-

malnego prawdopodobieństwa .

Analizy rastrowe

Jednym z głównych zadań oprogramowania PCI Geomatica jest korekcja geome-

tryczna i radiometryczna obrazów teledetekcyjnych. W przypadku analiz na rastrach

dostępne są proste analizy, takie jak obliczanie wskaźników i reklasyfikacja.

Analizy wektorowe

W oprogramowaniu PCI Geomatica użytkownik ma dostęp do prostych analiz wek-

torowych dzięki narzędziu Focus-Spatial Analyst. Zaawansowane analizy wektorowe GIS

nie są dostępne w tym programie.

Wymiana danych

Poszczególne moduły PCI Geomatica są zintegrowane w jednym środowisku, co za-

pewnia dobrą organizację pracy z geodanymi. Oprogramowanie posiada własny format

zapisu danych, zarówno rastrowych, jak i wektorowych w jednym pliku typu PCIMSKI

(*.pix). Taki sposób zapisu umożliwia szybki dostępu do nich. Jeden plik może składać

się z warstw różnego typu, dotyczących tego samego terenu, np. obrazu satelitarnego

250

oraz wyników jego klasyfikacji, pól treningowych, sygnatur spektralnych, danych radarowych, NMT, danych wektorowych itd. Oprogramowanie PCI Geomatica jest syste-

mem otwartym, tzn. akceptuje formaty wielu uznanych programów jak: ENVI (L3Harris),

ERDAS IMAGINE (Hexagon), ArcGIS (Esri) czy AutoCAD (Autodesk).

W oprogramowaniu PCI Geomatica istnieje możliwość importu, wizualizacji i prze-

twarzania szerokiej gamy dostępnych obecnie obrazów rejestrowanych przez sensory

satelitarne, lotnicze oraz BSP. Długa lista obsługiwanych formatów danych oraz senso-

rów jest aktualizowana na bieżąco przez kanadyjskiego producenta. PCI Geomatica po-

zwala użytkownikom rozszerzać funkcjonalności oprogramowania o własne procedury

i algorytmy przygotowane w języku Python (PCI Geomatica, 2020).

Wybrane moduły

Funkcjonalność PCI Geomatica, na którą warto zwrócić uwagę, to m.in. tworzenie

ortofotomap satelitarnych, w tym mozaikowanie ( OrthoEngine) oraz możliwość łączenia

obrazów o różnej rozdzielczości przestrzennej, czyli zwiększanie rozdzielczości obrazu

wielospektralnego z użyciem obrazu panchromatycznego (moduł Focus – Algorithm Li-

brarian).

Więcej szczegółów na temat oprogramowania PCI Geomatica oraz dostęp do mate-

riałów szkoleniowych (Geomatica materiały, 2020) użytkownik może znaleźć na stronie

internetowej PCI Geomatics: https://www.pcigeomatics.com (Geomatica, 2020).

5.2.6. eCognition

Karolina Zięba-Kulawik, Piotr Wężyk

Rosnąca dostępność wysokorozdzielczych i wielospektralnych zobrazowań sateli-

tarnych wymusiła gwałtowny rozwój w dziedzinie zautomatyzowanych analiz danych

obrazowych, a co za tym idzie, pojawienie się na rynku specjalistycznych programów

przeznaczonych do automatycznej segmentacji i klasyfikacji obrazu. Niewątpliwie czo-

łowe miejsce wśród tych programów zajmuje produkt eCognition (Trimble Geospatial).

Dzięki zastosowaniu zaawansowanych metod klasyfikacji opartych m.in. na zasa-

dach logiki rozmytej, eCognition jest narzędziem służącym do analizy obrazów w każ-

dej skali, poczynając od analizy obrazów mikroskopijnych struktur komórkowych (np.

rozpoznanie komórek nowotworowych w medycynie), a kończąc na zobrazowaniach

satelitarnych (np. wykrywanie sylwetek samolotów bojowych na lotniskach). Opro-

gramowanie eCognition zawiera pakiet zaawansowanych algorytmów umożliwiają-

cych przeprowadzenie procesów analizy obiektowej (ang . Object Based Image Analysis,

OBIA) często nazywanej także Geographic Object-Based Image Analysis, GEOBIA) w celu

ekstrakcji informacji z gromadzonych zobrazowań i innych geodanych (warstw wek-

torowych, rastrowych, chmur punktów LiDAR). Poza radiometrycznymi, statystyczny-

mi i geometrycznymi cechami obiektów, oprogramowanie analizuje także zachodzą-

ce między nimi relacje, zarówno poziome (z obiektami sąsiadującymi), jak i pionowe

(z obiektami znajdującymi się powyżej lub poniżej, na pogrupowanych hierarchicznie

poziomach segmentacji obrazu). Funkcje oprogramowania eCognition pozwalają na

automatyzację automatyzację przetwarzania obrazów w kierunkach: kartowania tere-

nu, rozpoznawania obiektów czy detekcji zmian. Oprogramowanie eCognition ofero-

wane jest w wersjach: Suite (Developer, Architekt oraz Server) oraz Essentials.

251

Interfejs użytkownika

Interfejs użytkownika oprogramowania eCognition (ryc. 5.26) zapewnia standardowy dostęp do narzędzi analizy i zarządzania danymi przez menu i pasek narzędzi. Do-

datkowo użytkownik ma do dyspozycji okna usprawniające pracę z analizą obrazów:

okno zarządzania zbiorem reguł ( Process Tree), okno informacji o cechach obiektów

( Image Object Information), panel hierarchii klas ( Class Hierarchy) oraz panel cech obiektów ( Feature View).

Ryc. 5.26. Interfejs oprogramowania eCognition Developer (Trimble Geospatial) z zestawem

reguł klasyfikacyjnych ( Process Tree, Rule-set) prowadzących do klasyfikacji budynków na podstawie lotniczej ortofotomapy CIR (GSD 0,25 m), znormalizowanego numerycznego modelu

pokrycia terenu (zNMPT) oraz warstwy wektorowej

Moduły fotogrametryczne

Oprogramowanie eCognition nie zawiera typowych modułów fotogrametrycznych,

gdyż służy wyłącznie analizie obiektowej obrazów.

Moduły teledetekcyjne

Rozpoczynając pracę w środowisku oprogramowania eCognition, użytkownik de-

finiuje zestaw obrazów i kanałów spektralnych, na podstawie których opatentowany

algorytm wykonuje segmentację. Każdemu kanałowi można przyporządkować od-

powiednią wagę, zwiększając w ten sposób jego istotność w procesie segmentacji.

Segmentacja rozpoczyna się od analizy pojedynczych pikseli, których zgrupowania

tworzą następnie większe obiekty (segmenty). Decyzje o połączeniu segmentów po-

dejmowane są przez użytkownika z zastosowaniem parametru skali (ang. scale), który

ma bezpośredni wpływ na wielkość powstających obiektów (segmentów). Pozostałymi

kryteriami homogeniczności definiowanymi przez użytkownika są kolor (barwa; zwią-

zane z wartościami w poszczególnych kanałach spektralnych) oraz kształt (geometria

252

obiektu; np. tworząca wielobok regularny czy też okrąg). Istotnym zagadnieniem klasy-

fikacji GEOBIA, poza parametrami segmentacji, jest wybór odpowiedniego algorytmu

(ryc. 5.27). W programie eCognition zaimplementowano następujące algorytmy seg-mentacyjne:

• tzw. szachownicy (ang. Chessboard Segmentation), drzewa czwórkowego (ang.

Quadtree Based Segmentation), filtru kontrastu (ang. Contrast Filter Segmentation), podziału kontrastu (ang. Contrast Split Segmentation),

• wielopoziomowej segmentacji (ang. Multiresolution Segmentation),

• wielowarunkowy (ang. Multi-Threshold Segmentation),

• wieloprocesowe algorytmy, tj. algorytm wielopoziomowy + segmentacja różnic

spektralnych (ang. Spectral Difference Segmentation); drzewa czwórkowego +

segmentacja różnic spektralnych (ang. Spectral Difference Segmentation),

• segmentacja przez zmianę kształtu (ang. Segmentation by Reshaping Algorithm),

do której należy algorytm drzewa czwórkowego + segmentacja wielowarunko-

wa – wersja „powiększanie regionów” (ang. Region Grow).

Ryc. 5.27. Przykład segmentacji (Multiresolution Segmentation) z zastosowaniem różnych

parametrów (shape; compactness) w celu wyodrębnienia budynków

(źródło: Zięba-Kulawik i in. 2020)

Proces klasyfikacji obiektowej w oprogramowaniu eCognition Developer bazuje na

wielu parametrach definiujących odpowiednie klasy. Parametry bezpośrednio opisu-

jące obiekty to te związane z wartościami w poszczególnych kanałach spektralnych,

czyli wartość jaskrawości obiektu (obliczana jako średnia jasność pikseli tworzących ten

obiekt), związane z kształtem obiektu (powierzchnia, obwód, symetria, usytuowanie na

obrazie) oraz jego teksturą. Parametry relacji między obiektami opisują ich wzajemne

położenie w ramach poszczególnych poziomów segmentacji (np. długość granicy z są-

siednim obiektem). Ważną cechą analizy OBIA jest możliwość definiowania tzw. funkcji

użytkownika (np. wygenerowanie wzoru wskaźnika NDVI) bez konieczności obciążania

systemu dodatkową warstwą obrazową dodawaną do oprogramowania. Każdy obiekt

zdefiniowany w czasie segmentacji może zostać sklasyfikowany parametrycznie, czyli

na podstawie ustalonych kryteriów wartości parametrów lub z zastosowaniem metody

k-najbliższych sąsiadów (ang. k-nearest neighbours, kNN).

Oprogramowanie eCognition to bardzo zaawansowane środowisko programistycz-

ne służące do obiektowej analizy obrazu, monitorowania procesów oraz wykrywania

zmian, stosowane w wielu naukach (w tym np. w medycynie – radiologia, analiza obra-

253

zów cyfrowych), przez ekspertów teledetekcji, planistów miejskich, leśników, architek-

tów krajobrazu, ekologów i innych do opracowywania zestawów reguł klasyfikacyjnych

wykorzystywanych do automatycznej analizy danych teledetekcyjnych (ryc. 5.28).

Ryc. 5.28. Wykrywanie zmian w rozprzestrzenianiu się zabudowy miejskiej:

a) 2013 r. (kolor żółty) i b) 2018 r. (kolor niebieski) (źródło: Zięba-Kulawik i in. 2020)

Analizy rastrowe

W oprogramowaniu eCognition nie zaimplementowano typowych funkcjonalności

przestrzennych analiz rastrowych stosowanych w programach z zakresu GIS.

Analizy wektorowe

W programie eCognition nie zaimplementowano typowych funkcjonalności analiz

przestrzennych GIS, rozumianych jako analizy na danych wektorowych.

Wymiana danych

Oprogramowanie eCognition umożliwia import oraz eksport danych popularnych

formatów takich jak: ASCII, TIF, IMG, JPG, JPEG2000, PNG, BMP, NTF oraz chmur punktów

LiDAR LAS/LAZ, dzięki czemu można dokonywać fuzji danych teledetekcyjnych i GIS.

Wyniki analizy obiektowej obrazu (po segmentacji i klasyfikacji) mogą być zapisane do

liku wektorowego Shapefile ESRI wraz z tabelą atrybutową.

254

Wybrane moduły

Warto podkreślić, że nowe wersje eCognition (od 2017 roku) wykorzystują techno-

logię głębokiego uczenia (ang. deep learning) z biblioteki Google Tensor Flow™ (CNN),

przez co oprogramowanie zapewnia użytkownikowi wysoce wyrafinowane narzędzia

do rozpoznawania wzorców i ich korelacji, które automatyzują proces klasyfikacji obiek-

tów zainteresowania w celu szybkiego uzyskania dokładniejszych wyników. Oprogra-

mowanie eCognition zapewnia dostęp do nowych algorytmów uczenia maszynowego.

Nowe zaimplementowane narzędzia obejmują dający się wyszkolić model splotowej

sieci neuronowej (ang. Convolutional Neural Network, CNN) i algorytmy automatyczne-

go generowania próbek, trenowania sieci i stosowania modelu, a także możliwość zapi-

sywania i ładowania modeli do eCognition.

Szczegółowe informacje o oprogramowaniu oraz dostęp do pomocy technicznej i fo-

rum użytkowników można uzyskać na stronie internetowej oprogramowania eCognition:

https://geospatial.trimble.com/products-and-solutions/ecognition (eCognition, 2020).

255

6. Zastosowania obrazów satelitarnych, programu

Copernicus oraz prezentacja dobrych praktyk

w działaniach administracji publicznej

Piotr Wężyk

Do definicji smart city, czyli inteligentnego miasta lub metropoli , zdążyliśmy się już przyzwyczaić a większość społeczeństwa wie, że to obszary charakteryzujące się przede

wszystkim wysoką jakością życia ich mieszkańców (np. dużym udziałem zieleni miej-

skiej), zrównoważonym rozwojem uwzględniającym ochronę środowiska, konkurencyj-

ną gospodarką, inteligentnymi sieciami transportowymi, wykorzystaniem energii od-

nawialnych, wysokiej jakości kapitałem społecznym oraz inteligentnym zarządzaniem

publicznym. Zarządzanie jednostkami administracyjnymi poza smart city, czyli gminą,

powiatem, województwem, regionami (np. Karpaty), czy też na obszarze całego kraju,

wymaga wykorzystania technologii geoinformacyjnych i komunikacyjnych na wysokim

poziomie zaawansowania. Szczególna rola przypada w tym miejscu aktualnej i wiary-

godnej informacji przestrzennej w postaci danych teledetekcyjnych, pochodzących

np. z satelitów meteorologicznych. Poza samymi danymi niezmiernie ważne jest środo-

wisko ich przetwarzania (np. w chmurach obliczeniowych) oraz sposób udostępniania

informacji mieszkańcom tych obszarów (np. aplikacje, Internet). W przeszłości obrazy

satelitarne, zwłaszcza w obszarze zadań publicznych, były głównie wykorzystywane

przez pojedyncze instytuty badawcze nadzorowane przez ministerstwa. Ta sytuacja

ulega obecnie zmianie. Dane satelitarne dostępne w serwisach wykorzystywane są co-

raz częściej, m.in. przez służby zarządzania kryzysowego, np. w przypadku wystąpienia

powodzi czy pożaru.

W rozdziale zostały przedstawione wybrane serwisy dostarczające danych, produk-

tów i usługi opartych na danych satelitarnych. Innowacyjne technologie, dostępne dla

administracji publicznej, w tym technologie satelitarne, aby mogły być powszechnie

wykorzystywane do realizacji zadań publicznych muszą być znane przyszłym użytkow-

nikom i powszechnie dostępne. Pomocne w budowaniu świadomości na temat uży-

teczności danych satelitarnych oraz pozyskiwaniu wiedzy są materiały dydaktyczne,

podręczniki oraz ustawiczne szkolenia.

Dzięki bogatej ofercie dostępnych nieodpłatnie danych satelitarnych, infrastruktu-

rze technicznej i oprogramowaniu, warunki do implementacji technologii satelitarnych

do realizacji zadań publicznych są obecnie nadzwyczaj sprzyjające. Nie wymagają bo-

wiem wysokich nakładów finansowych, a jedynie modyfikacji organizacji pracy w celu

włączenia materiałów teledetekcyjnych w procedury i procesy.

Jeszcze nie tak dawno dla administracji publicznej prawdziwą trudnością był proces

uruchomienia procedury zamówień publicznych w celu pozyskania danych satelitar-

nych od komercyjnego dostawcy. Dodatkowych problemów nastręczało pozyskanie

ich w określonym terminie (warunki pogodowe), czy konieczność posiadania specja-

listycznego oprogramowania do ich przetwarzania w celu przygotowania ostateczne-

go produktu. Barierą w wykorzystaniu danych satelitarnych była również konieczność

256

dysponowania odpowiednią infrastrukturą informatyczną do prowadzenia obliczeń i archiwizacji danych oraz zatrudnienie pracowników o wysokich kompetencjach w zakresie geoinformatyki (w tym teledetekcji).

Obecnie istnieją liczne krajowe i zagraniczne platformy internetowe pozwalające

użytkownikom (na różnym poziomie ich zaawansowania) w łatwy i przyjazny sposób

przeglądać i wykorzystywać obrazy satelitarne oraz inne dane przestrzenne. Dostęp

do bogatych zasobów danych teledetekcyjnych, m.in. serwisów Copernicus, oferu-

jących aktualizowane zestawy geodanych (wektorowych i rastrowych), jest obecnie

znacznie ułatwiony, a oferowane narzędzia do ich obsługi są przyjazne użytkownikowi

i w znacznej mierze intuicyjne. Usługi w zakresie dostępu do danych i informacji rów-

nież na platformach DIAS (Data and Information Access Services), predefiniowane usłu-

gi i produkty, takie jak: mapy indeksów teledetekcyjnych, analizy serii wieloczasowych

zdjęć i inne – pozwalają administracji publicznej na bieżącą weryfikację i uzupełnienie

danych gromadzonych w urzędach. Świetnym przykładem tego typu usług jest mapa

pokrycia terenu Polski i całej Europy (S2GLC – Europe LC, CreoDIAS), opracowana w in-

nowacyjny sposób przez Centrum Badań Kosmicznych – PAN (Gromny i in., 2019) przy

zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego oraz baz danych CORINE Land Cover.

W wielu urzędach, agencjach czy państwowych przedsiębiorstwach w Polsce,

pracownicy posiadają kompetencje do pozyskiwania danych i ich przetwarzania,

np. w obszarze rolnictwa czy leśnictwa. Obecnie w niektórych instytucjach trwają pra-

ce nad wdrożeniem zobrazowań satelitarnych oraz wyników ich analiz do procedur

administracyjnych celem zwiększenia efektywności postępowania administracyjnego

np. w zakresie weryfikacji i kontroli wniosków o pomoc finansową oraz bieżące moni-

torowanie upraw. Nie ulega wątpliwości, że korzystne dla gospodarki kraju i obywateli

byłoby rozpowszechnienie stosowania danych satelitarnych we wszystkich obszarach

działania administracji publicznej.

Dane satelitarne znajdują dzisiaj szerokie zastosowanie w bardzo wielu dziedzinach

gospodarki. W tabeli 6.1 przedstawiono syntetyczne zestawienie serwisów oraz metod i możliwości wykorzystania danych satelitarnych w wybranych obszarach zastosowania, które szerzej zostały omówione w kolejnych podrozdziałach. Znakiem „+” ozna-

czono możliwość wykorzystania danych i serwisów satelitarnych w danym obszarze

zastosowania (im więcej plusów, tym większe możliwości wykorzystania, więcej zasto-

sowań). Znakiem „–” oznaczono brak informacji nt. możliwości wykorzystania danych

bądź analiz na dzień dzisiejszy.

257

ań

ji,

ito-

e

ow

-

nia i

-

ni,

)

lano-

o-

de

ód,

ome spirac nie

(mon

odele

owani

astos

otrzeby

elkośc

le hydr

y

D, interfero- onitorowanie

zyczne e rozwoju

otran lowa go

spółczynnika

agrożenia de

od

m

de

runtów, p cinków dróg

icznego w ceanów)

et

e (szacowa w, wi

nie: agr

e w

liczne), m

ód, szac

M

(mo

brazu na p

ń g od

tref z

esyjn

ulacyjn lowa

ozyjne

esyjn wierzchni jezd tria radarowa da

órz i o

bszarach z

rowa ( runtu)

odele biofi

de

sia

ydrau

ości w

odelowanie 3 ada

e i biofizyczne (mo

zykochem

nia g

le sym

e jak

da

le regr erzchni upra w, m de

ologiczne), mo

le regr

esyjn

etria r

de wi

rożenia er

de

odelowanie s

ładu fi

klasyfikacja o LULC, m m osia

mo po plonó (mo roślin, mo teorologiczne, ewap hydr zag

mo szorstkości na interferome rowanie o wanie nowych

m powodziowego logiczne i h regr lowani sk zasolenia m

ybranych o

yczne le yczne

er de

–

–

isów w w

mo emat

+++

+++

Num

erw

mat

e

le

naliz i s

aźniki, de esyjn

–

, a

sk

+++

+++

+++

W mo regr

ja u

++

atelitarnych

obraz

+++

+++

+++

Klasyfikac

R

anych s

+

LiDA

+++

++

+++

anie d

AR

+

ow

RAD

++

++

+++

astos

TIR, MV

+

++

++

+++

.1. Z

IR

VIS, NIR, SW

+++

+++

+++

+++

Tabela 6

ie

orsk

owe

owe

owe

o m owe

Serwis

y ląd

y ląd

y ląd

y ląd

obszar

obszar

obszar

środowisk obszar

•

•

•

• •

waogo

y zastosowań

rzestrzenna

a dr

odna

rka p

tur

rka w

Obszar

oda

two

truk

oda

lnic

Gosp

Ro

Infras

Gosp

258

e

- i-

ie-

r-

nie

le e

rendu nie

e

sp

, t

owa

lasy-

e-

de

, mon

itoro-

odele lowa

lowa del

raz

trat,

raz w

de odelowani , mo

de

ego alesień.

ów, powodzi,

lasyfikacją

(mon

ego odelowani

e i biofizyczne

atyczną k odelowani wania s

anie 3D, inte

erenu).

odele mat

ji, m

osfery (m

owych.

westracji C0 2 y), mo zew), mo

e pożar

m

as dr

tom

zaco

i.

nia t

spirac

esyjn

ylesień i z

om on

nterpretacja o

m

nterpretacja o atyczna k odelow

da

cieplnego, m

y i sek

ożenia erozyjn

tom , m tria radarowa sia

eryczne m

otran

su rodowisk

le regr as

lna i

ją obrazów, m

torowani

lna i

m yczne at teorologiczne), mo

ożenia erozyjn

de

ierana au

otrzeby s oni

nu mat me ewap zagr bilan nisz ś

mo (biom palności bi 3D (np. kor nie zagr torowanie w

wizua wsp fikac na p m trzęsień zie

wizua rana au obrazów ferome wanie o

–

+++

+++

++

+

–

+++

+++

+++

+++

++

++

+++

+++

+++

+++

+

+++

+++

++

+

+++

++

++

+++

+++

+++

+++

ie

orsk

u

u

owe

owe

owe

ra o m

ństwo ryzysowe

ryzysowe

y ląd a klimat

y ląd a klimat

y ląd

osfe

an

an

cje k

cje k

atm środowisk obszar zmi

obszar zmi

bezpiecze sytua

obszar sytua

• • • •

• •

• •

• •

dziedzictwa

e kryzysowe

abytków i

two

zaniząd

urowego

Środowisko

Leśnic

Zar

Ochrona z kult

259

6.1. Serwisy programu Copernicus

Program Copernicus to program obserwacji Ziemi Unii Europejskiej, w ramach któ-

rego monitorowane są różne komponenty środowiska. W ramach programu dostęp-

ne są dane i usługi dostarczające informacje uzyskane na podstawie analizy obrazów

satelitarnych oraz danych z pomiarów naziemnych ( in situ). Program Copernicus koor-

dynowany i zarządzany przez Komisję Europejską (EC), realizowany jest we współpra-

cy z państwami członkowskimi Unii Europejskiej (EU), Europejską Agencją Kosmiczną

(ESA), Europejską Organizacją Eksploatacji Satelitów Meteorologicznych (EUMETSAT),

Europejskim Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF), innymi unijnymi agen-

cjami i instytutem badawczym Mercator Océan. Wielkie zbiory globalnych danych te-

ledetekcyjnych oraz z naziemnych, powietrznych i morskich systemów pomiarowych

wykorzystuje się do przygotowania informacji, które mają pomóc usługodawcom, or-

ganom publicznym i innym organizacjom międzynarodowym w podnoszeniu jakości

życia mieszkańców Europy (Copernicus, 2020a).

W ramach programu Copernicus pozyskiwane są dane satelitarne (np. w ramach

misji Sentinel), które są gromadzone i udostępniane użytkownikom za pośrednictwem

punktów dostępowych, oferujących również dodatkowe usługi, takie jak analiza da-

nych czy udostępnianie infrastruktury obliczeniowej.

W celu wsparcia użytkowników w wykorzystaniu danych i produktów programu

Copernicus (Copernicus, 2020a) przygotowano infrastrukturę, która służy do ich gro-

madzenia w sześciu obszarach tematycznych (ryc. 6.1):

1. Atmosfera (ang. Atmosphere),

2. Środowisko morskie (ang. Marine),

3. Obszary lądowe (ang. Land),

4. Zmiany klimatu (ang. Climate change),

5. Bezpieczeństwo (ang. Security),

6. Sytuacje kryzysowe (ang. Emergency).

Ryc. 6.1. Logotypy serwisów tematycznych programu Copernicus (źródło: Copernicus pl, 2020)

Użytkownicy serwisów mają zagwarantowany bezpłatny i otwarty dostęp do

wszystkich usług informacyjnych świadczonych w ramach programu Copernicus.

260

Z usług programu Copernicus korzystają najczęściej decydenci i organy publiczne, którzy potrzebują informacji na potrzeby opracowania przepisów prawa i prowadzenia

polityki ochrony środowiska lub wsparcia kluczowych decyzji w przypadku sytuacji kry-

zysowej, takiej jak klęska żywiołowa lub kryzys humanitarny (Copernicus, 2020a).

6.1.1. Atmosfera

W ramach usługi Atmosfera, oferowanej przez program Copernicus, dane oraz in-

formacje dotyczące składu i jakości atmosfery ziemskiej są na bieżąco rejestrowane

przez sensory satelitów, analizowane, zapisywane w bazach danych i dostarczane do

odbiorców przez Serwis Monitorowania Stanu Atmosfery (ang. Copernicus Atmosphere

Monitoring Services, CAMS). Usługa CAMS polega głównie na ocenie stanu obecnego

atmosfery, jak i predykcji (z kilkudniowym wyprzedzeniem) oraz analizowaniu zgroma-

dzonych danych w poszczególnych bazach tematycznych. Usługa Atmosfera wspiera

takie dziedziny jak: zdrowie, monitorowanie środowiska, energia odnawialna, meteo-

rologia czy klimatologia. Serwis Atmosfera dotyczy pięciu głównych obszarów, tj.: jako-

ści powietrza i składu atmosfery, warstwy ozonowej i promieniowania ultrafioletowe-

go (UV), emisji i strumieni powierzchniowych, promieniowania słonecznego oraz tzw.

wymuszania klimatycznego, w tym np. koncentracji gazów cieplarnianych (Copernicus

Atmosphere, 2020).

Typowymi produktami oferowanymi w ramach tej usługi są: mapy i dane dla regio-

nalnych i lokalnych prognoz jakości powietrza, retrospektywne oceny jakości powie-

trza, identyfikacja zanieczyszczeń i ich źródeł, poziomy stężenia pyłków w atmosferze,

dane służące ocenie kontroli emisji oraz informacje zdrowotne i ostrzeżenia (Coperni-

cus Atmosphere, 2017).

6.1.2. Środowisko morskie

W zakresie obszaru tematycznego Środowisko morskie działa Serwis Monitoro-

wania Środowiska Morskiego (ang. Copernicus Marine Environment Monitoring Service,

CMEMS), który zapewnia dostęp do systematycznie gromadzonych danych o stanie

fizycznym i biogeochemicznym, ich zmienności przestrzennej oraz dynamice parame-

trów fizycznych ekosystemów oceanicznych i morskich w skali globalnej i europejskiej.

Obserwacje i prognozy generowane w ramach usługi CMEMS służą analizom środowi-

ska morskiego w zakresie bezpieczeństwa, zasobów morskich, środowiska przybrzeż-

nego i morskiego. Serwis dostarcza danych na temat: prądów morskich, wiatrów i lodu

morskiego wspierając bezpieczną żeglugę, operacje morskie w tym poszukiwawczo–

ratownicze (Copernicus Marine, 2020).

Usługa CMEMS wspiera także zrównoważone gospodarowanie żywymi zasoba-

mi mórz oraz ich ochronę (akwakultura, zrównoważone zarządzanie rybołówstwem).

Fizyczne (np. poziom, temperatura, prądy) i morskie biogeochemiczne parametry są

niezmiernie przydatne w zakresie monitorowania jakości wód (np. zasolenia) i kontroli

ich zanieczyszczenia (np. plamy ropy naftowej). Monitorowanie wzrostu poziomu mórz

i oceanów jest kluczowym wskaźnikiem procesu postępujących zmian klimatu i jest

pomocne w ocenie zagrożenia erozji obszarów przybrzeżnych. Wiele danych dostar-

czonych w ramach tej usługi (np. temperatura, zasolenie, poziom morza, prądy, wiatr

261

i lód morski) odgrywa również kluczową rolę w zakresie prognozowania pogody i opisu

zmian klimatu (Copernicus Marine, 2020).

6.1.3. Obszary lądowe

W ramach bloku tematycznego Obszary lądowe Europejska Agencja Kosmiczna

udostępnia Serwis Monitorowania Obszarów Lądowych (ang. Copernicus Land Moni-

toring Service, CLMS). Przez serwis CLMS użytkownik otrzymuje dostęp do wybranych

informacji w zakresie środowiska lądów, m.in. na temat pokrycia i użytkowania terenu

(ang. Land Use Land Cover, LULC) oraz dynamiki ich zmian, stanu roślinności, cyklu hy-

drologicznego oraz zmiennych w zakresie energii na powierzchni Ziemi. Usługa CLMS

wspiera działania w wielu obszarach, takich jak planowanie przestrzenne i urbanistycz-

ne, gospodarka leśna, gospodarka wodna, rolnictwo i bezpieczeństwo żywnościowe,

ochrona przyrody oraz działania w zakresie przywrócenia środowiska naturalnego do

stanu pierwotnego, rozwój obszarów wiejskich, rachunkowość ekosystemową oraz ła-

godzenie negatywnych skutków postępujących zmian klimatu (Copernicus Land, 2020).

Od 2012 roku, usługa CLMS jest wdrażana przez Europejską Agencję Środowiska

(ang. European Environment Agency, EEA) oraz Wspólne Centrum Badawcze Komisji Eu-

ropejskiej (Copernicus Land, 2020).

Tematyka usługi Obszary lądowe podzielona została na cztery główne komponenty

(Land Copernicus, 2020): Dane Globalne, Paneuropejski, Lokalny oraz Obrazów sateli-

tarnych i danych referencyjnych (ryc. 6.2).

Ryc. 6.2. Główne cztery komponenty serwisu Obszary lądowe (ang. Land) Copernicus

(źródło: Land Copernicus, 2020)

6.1.3.1. Komponent Dane Globalne (wszystkie kontynenty Ziemi)

Komponent Dane Globalne (ang. Global) oferuje analizy wykonywane na danych

teledetekcyjnych o stosunkowo niskiej rozdzielczości przestrzennej (np. 1 km czy 330 m

GSD). Dostępne są one w skali globalnej dla roślinności (np. wskaźnik NDVI czy LAI (Leaf

Area Index) – wskaźnik powierzchni liści, obszary pożarów i in.), lądów i wód (tempe-

ratura radiacyjna, jakość wody w jeziorach) oraz dla kriosfery – pokrycie jezior lodem

i śniegiem, pokrywa śniegu na lądzie (Land Copernicus Global, 2020).

6.1.3.2. Komponent Paneuropejski

Udostępnianie produktów oferowanych przez komponent Paneuropejski jest koor-

dynowane przez Europejską Agencję Środowiska (EEA). Użytkownik znajdzie tu bazy da-

nych o pokryciu terenu – CORINE Land Cover (CLC), warstwy tematyczne o tzw. wysokiej

rozdzielczości (ang. High Resolution Layers, HRL), parametrach biofizycznych oraz Europejskiej Służby Ruchu Mas Ziemnych. Poniżej omówione zostaną szczegółowo bazy danych

wchodzące w skład tego komponentu, które administracja publiczna może w praktyce

wykorzystać w wielu obszarach swego działania (Land Copernicus Pan-European, 2020).

262

Baza danych CORINE Land Cover

Warstwy informacyjne CORINE Land Cover (CLC) są jednym z działów tematycznych

programu CORINE (Coordination of Information on the Environment) prowadzonego

przez Europejską Agencję Środowiska (EEA) z siedzibą w Kopenhadze. Istotą programu

CLC jest prowadzenie aktualnego zasobu informacji przestrzennej dotyczącej użytko-

wania i pokrycia terenu (LULC) na obszarze Europy w oparciu o regularne przetwarzanie

danych satelitarnych oraz analiz dynamiki zmian zachodzących w poszczególnych kra-

jach UE. Pierwsza baza CORINE LC 1990 została opracowana w oparciu o analizy map to-

pograficznych oraz interpretację klas użytkowania i pokrycia terenu na zobrazowaniach

satelitarnych Landsat TM 5 (NASA). Prace rozpoczęły się już w 1985 roku i trwały do roku

1993. Kolejne edycje, czyli aktualizacje baz geometrycznych i opisowych CLC, datowane

są kolejno na lata: 2000, 2006, 2012 oraz 2018 (odpowiednio bazy danych: CLC 2000, CLC

2006, CLC 2012 i CLC 2018; GIOŚ, 2020).

W bazie CLC wyróżniono łącznie 44 klasy pokrycia terenu w całej Europie. Minimal-

na powierzchnia jednostki podlegającej kartowaniu klasy pokrycia terenu CLC1990

wynosiła 25 ha. W przypadku obiektów liniowych kryterium kartowania wyniosło co

najmniej 100 m (GIOŚ, 2020).

Baza danych dynamiki zmian pokrycia terenu (pomiędzy terminami wykonania ko-

lejnych edycji CLC) zawiera tzw. mapy różnicowe: CLC 1990-2000, CLC 2000-2006, CLC

2006–2012 oraz CLC 2012–2018 (ryc. 6.3; tabela 6.2). Przy ich tworzeniu zastosowano próg minimalnej powierzchni 5 ha, oraz szerokości poligonu co najmniej 100 m. W przypadku obszaru Polski dane CLC, którymi zarządza GIOŚ (Główny Inspektorat Ochrony

Środowiska) zostały zapisane w układzie współrzędnych płaskich PL-1992, co ułatwia

pracę administracji publicznej (GIOŚ, 2020).

Ryc. 6.3. Produkty CLC serwisu CLMS dostępne nieodpłatnie w ramach serwisów EEA

(źródło: Land Copernicus CLC, 2020)

Ostatnia edycja projektu CORINE – Land Cover 2018 realizowana była już w ramach

europejskiego programu monitorowania Ziemi (ang. Copernicus Land Monitoring, CLM).

Podstawowym celem projektu było wykazanie zmian w zasięgu klas LULC, jakie zaszły

w latach 2012–2018 oraz stworzenie bazy danych GIS (CLC 2018). W Polsce za opracowa-

nie jednolitej bazy CLC 2018 oraz weryfikację warstw wysokorozdzielczych (stan na rok

2015) i weryfikację komponentów lokalnych ( Urban Atlas 2012, Riparian Zones i Natura 263

2000) odpowiedzialny był Instytut Geodezji i Kartografii (IGiK), jako jeden z Krajowych Centrów Referencyjnych EIONET (Europejskiej Sieci Informacji i Obserwacji Środowiska)

do spraw pokrycia terenu. Prace nad projektem CLC 2018 koordynowane były przez

Główny Inspektorat Ochrony Środowiska (GIOŚ), w którym ulokowany jest Krajowy

Punkt Kontaktowy do spraw współpracy z EEA w ramach EIONET. Do kartowania zmian

LULC w okresie 2012–2018 oraz opracowania jednolitej bazy CLC 2018 wykorzystano

zobrazowania satelitarne (GIOŚ, 2020):

• RapidEye (Planet Labs) oraz IRS-P6 z lat 2011–2012,

• Sentinel-2 (ESA) oraz Landsat 8 (NASA) z 2017 roku.

W trakcie analiz zmian pokrycia i użytkowania terenu wykorzystano dodatkowo

archiwalne i aktualne obrazy satelitarne dostępne za pośrednictwem aplikacji Google

Earth oraz ortofotomapy lotnicze (usługa WMS udostępniana przez krajowy geoportal

infrastruktury informacji przestrzennej (Geoportal, 2020). W wyniku prac nad CLC 2018

powstały następujące bazy danych wraz z metadanymi (GIOŚ, 2020):

• baza zmian LULC – CORINE Land Cover 2012–2018 (CHA18_PL),

• baza pokrycia klas LULC – CORINE Land Cover 2018 (CLC18_PL),

• skorygowana baza CORINE Land Cover 2012 (CLC12_PL) – baza pokrycia i użyt-

kowania terenu.

Ryc. 6.4. Wyniki projektu CORINE Land Cover 2018 dla obszaru Polski (źródło: GIOŚ, 2020)

264

Wyniki projektu CLC 2018 (ryc. 6.4) obejmują obszar całego kraju wraz ze strefą ok. 1 km wokół granic i udostępniane są nieodpłatnie przez GIOŚ (GIOŚ, 2020) w formie

geobazy plikowej ESRI (CLC2018.gdb).

Tabela 6.2. Charakterystyka baz danych CORINE LC opracowanych w okresie 1990–2018

Cecha

CLC1990

CLC2000

CLC2006

CLC2012

CLC2018

Obrazy

Landsat 5 MSS/

Landsat 7 ETM+

SPOT-4/5,

IRS P6 LISS III,

Sentinel-2 oraz

teledetekcyjne

TM

RapidEye

Landsat 8 jako

pojedyncze sceny pojedyncze sceny

IRS P6 LISS III

dual date

uzupełnienie

Lata

1986–1998

2000 ± 1 rok

2006 ± 1 rok

2011–2012

2017–2018

Dokładność

geometryczna

≤ 50 m

≤ 25 m

≤ 25 m

≤ 25 m

≤ 10 m

obrazu

(Sentinel-2)

Min. jednostka

powierzchni

25 ha/100m

25 ha/100m

25 ha/100m

25 ha/100m

25 ha/100m

Dokładność

geometryczna

100 m

lepiej niż 100 m lepiej niż 100 m lepiej niż 100 m lepiej niż 100m

mapy CORINE LC

Dokładność te-

≥ 85%

≥ 85%

matyczna bazy

prawdopodobnie

≥ 85%

prawdopodob-

≥ 85%

CORINE LC

nie osiągnięto

osiągnięto

≥ 85%

nie osiągnięto

zmiana granic

zmiana granic

zmiana granic

zmiana granic

Kryterium

min. 100 m;

min. 100 m;

min. 100 m;

min. 100 m;

detekcji zmiany

brak możliwości

zmiana pow.

zmiana pow.

zmiana pow.

zmiana pow.

(CHA)

≥ 5 ha;

poligonu

poligonu

zmiany izolowa-

≥ 5 ha;

poligonu ≥ 5 ha;

≥ 5 ha;

ne ≥ 25 ha

do mapowania

do mapowania

do mapowania

Dokładność

tematyczna,

–

nie sprawdzono

≥ 85%

CHA

osiągnięto

≥ 85%

≥ 85%

Czas produkcji

bazy

10 lat

4 lata

3 lata

2 lata

1,5 roku

Dokumentacja

metadane

standardowe

standardowe

standardowe

standardowe

niekompletne

metadane

metadane

metadane

metadane

polityka

Dostęp do (CLC, niejednoznaczna

rozpowszech-

CHA)

polityka dostępu

niania znana od otwarty dostęp otwarty dostęp otwarty dostęp

początku

Liczba zaan-

26

30

gażowanych

(27 krajów zaim-

(35 z później-

38

39

39

krajów

plementowało)

szą implemen-

tacją)

Cyfrowa mapa CORINE LC 2018 dostępna jest także na stronach serwisu Copernicus

(ryc. 6.5) (Land Copernicus CLC2018, 2020), zarówno w wersji rastrowej (rozdzielczość 100 m GSD) jak i wektorowej (geobaza ESRI oraz SQLite).

265

Ryc. 6.5. Okno dostępu do baz danych CLC 2018 z serwisów EEA

(źródło: Land Copernicus CLC2018, 2020)

Baza danych warstw wysokorozdzielczych (HRL)

Warstwy wysokorozdzielcze (HRL) prezentują podstawowe formy pokrycia terenu

i zostały wytworzone w procesie automatycznej klasyfikacji serii wieloczasowych wy-

sokorozdzielczych obrazów satelitarnych. Warstwy te (ryc. 6. 6) zostały przygotowane na zlecenie Europejskiej Agencji Środowiska (ang. European Environment Agency, EEA)

dla łącznie 39 państw europejskich (28 krajów UE, 5 krajów EEA oraz 6 państw współ-

pracujących: Republiki Albani , Bośni i Hercegowiny, Czarnogóry, Republiki Kosowa, Re-

publiki Macedonii Północnej i Republiki Serbi ) (Land Copernicus CLC2018, 2020).

Ryc. 6.6. Warstwy HRL udostępnione na serwerach EEA (źródło: Land Copernicus HRL, 2020)

Z danych z 2012 roku przygotowane zostały warstwy wysokorozdzielcze (HRL) o roz-

dzielczości przestrzennej 20 × 20 m GSD dla obiektów (IGIK CORINE HRL2012, 2020):

• tereny nieprzepuszczalne (ang. Imperviousness),

• tereny zadrzewione/zwarcie i typy lasów (ang. Tree Cover Density/Forest Type),

• trwałe użytki zielone (ang. Permanent Grassland),

• obszary podmokłe (ang. Wetlands),

• zbiorniki wodne (ang. Water Bodies).

Na podstawie danych z 2015 roku przygotowane zostały następujące warstwy

wysokorozdzielcze (HRL) o rozdzielczości przestrzennej 20 × 20 m GSD (IGIK CORINE

HRL2015, 2020):

• tereny nieprzepuszczalne (ang. Imperviousness),

• tereny zadrzewione/zwarcie i typy lasów (ang. Tree Cover Density/Forest Type),

• tereny pokryte roślinnością trawiastą (ang. Grassland),

• zbiorniki wodne i obszary podmokłe (ang. Water and Wetness),

• obszary zakrzewione (ang. Small Woody Features),

• place budowy (ang. C onstruction Sites) bez widocznych aktualnych prac budowlanych.

266

Do tzw. obszarów nieprzepuszczalnych (ang. Imperviousness) zaliczono: osiedla mieszkaniowe, obszary komunikacyjne (lotniska, porty, stacje kolejowe, parkingi), tereny przemysłowe i handlowe, parki rozrywki (bez terenów zielonych), place budowy

z widocznymi aktualnie pracami budowlanymi, pojedyncze domy (gospodarstwa) oraz

inne powierzchnie nieprzepuszczalne bez przyległych do nich terenów zielonych (np.:

ogródki działkowe, cmentarze, tereny sportowe i kempingi z widoczną infrastrukturą,

drogi i koleje związane z innymi obszarami nieprzepuszczalnymi, umocnione brzegi

zbiorników wodnych, szklarnie, panele słoneczne, tereny trwale pokryte plastikiem

(IGIK CORINE HRL2015, 2020).

Warstwa tematyczna terenów leśnych (zadrzewionych; ang. Forest) obejmuje nato-

miast: drzewa liściaste i iglaste, sady, gaje oliwne, plantacje owocowe, obszary rolno-

-leśne, szkółki leśne, lasy w fazie regeneracji oraz w stanie zmian, zadrzewione parki

i ogrody, drzewa na obszarach miejskich, elementy infrastruktury leśnej, infrastrukturę

wewnątrz lasu (drogi leśne, pasy przeciwpożarowe itp.) o szerokości poniżej 20 m, ob-

szary uszkodzonych lasów (częściowo spalone, wiatrołomy, tereny uszkodzeń spowo-

dowanych przez gradację szkodników (IGIK CORINE HRL2015, 2020).

Do klasy obejmującej tereny pokryte roślinnością trawiastą (ang. Grassland, przed rokiem 2015 określane jako trwałe użytki zielone) metodyka HRL (2015) zaliczyła: łąki,

półnaturalne użytki zielone oraz naturalną roślinność trawiastą, przy założeniu iż ro-

ślinność pokrywa okresowo tego typu obszar w co najmniej 30%. Jako produkt eks-

percki dodano tzw. wskaźnik orki (ang. Ploughing Indicato, PLOW). Szczegółowe infor-

macje w zakresie metodyki oraz kolejnych zmian wprowadzonych w roku 2018 (np. roz-

dzielczość 10 m GSD) czytelnik może znaleźć w podręczniku użytkownika CLMS (Land

Copernicus HRL 2018 User Manual, 2020).

Zbiorniki wodne i obszary podmokłe (ang. Water and Wetness) to klasa HRL zawiera-

jąca takie obiekty, jak: wody stałe (obszary pokryte wodą ≥ 80% wszystkich obserwacji

satelitarnych), tj.: stałe jeziora śródlądowe (naturalne), stałe stawy rybne, zbiorniki re-

tencyjne, naturalne stawy (trwałe, otwarte, śródlądowe powierzchnie wodne lub przy-

brzeżne tereny podmokłe), rzeki, kanały stale wypełnione wodą, wody przybrzeżne (la-

guny, estuaria), obszary z płynnymi ściekami oraz powierzchnie wodne z roślinnością,

wody okresowe – czyli tymczasowe powierzchnie wód związane z trwałymi jednolitymi

częściami wód (np. oscylującymi obszarami brzegowymi zbiorników), okresowe jeziora

naturalne i sztuczne jeziora, okresowe rzeki, obszary powodziowe, okresowo zalewa-

ne pola rolnicze, delty rzek oraz okresowo zalewane obszary (z powodu topniejącego

śniegu, powodzi lub deszczu). W warstwie Water and Wetness występują też tzw. trwale

podmokłe obszary (co najmniej 60% wszystkich obserwacji satelitarnych): obszary po-

rośnięte trzciną, torfowiska, mokradła, okresowo wilgotne obszary (25–60% wszystkich

obserwacji satelitarnych) – np. śluzy śródlądowe, okresowe mokradła, okresowo mokre

pola uprawne czy okresowo mokre łąki (IGIK CORINE HRL2015, 2020).

Instytut Geodezji i Kartografii w Warszawie, który pełni funkcję jednego z krajowych

centrów referencyjnych EIONET ds. pokrycia terenu (ang. National Reference Centres,

NRC Land Cover) był odpowiedzialny za weryfikację, ocenę jakości i poprawę czterech

warstw wysokorozdzielczych HRL w rozdzielczości 20 × 20 m dla Polski. Każda z czte-

rech warstw podlegała następnie weryfikacji i integracji przez Europejską Agencję

Środowiska (EEA). Ocena dokładności każdej z warstw w rozdzielczości przestrzennej

100 × 100 m jest aktualnie prowadzona przez EEA (IGIK CORINE HRL, 2020).

267

Baza danych osadnictwa (European Settelment Map)

Europejska mapa osadnicza z 2016 roku (ang. European Settlement Map, EMS) to

przestrzenny zbiór danych rastrowych. Mapa prezentuje osadnictwo w Europie i zosta-

ła wykonana na podstawie klasyfikacji 3599 scen satelitarnych SPOT-5 i SPOT-6 wyko-

nanych w latach 2010–2013. Zwana jest również „EUGHSL2016” i przedstawia procent

pokrycia obszaru zabudową na jednostkę przestrzenną. Metoda opracowania warstwy

GHSL (Global Human Settlement Layer) wykorzystuje techniki uczenia maszynowego

w celu wykrycia systematycznych relacji między cechami morfologicznymi i tekstural-

nymi, wyodrębnionymi z kanałów wielospektralnych i panchromatycznych obrazów

SPOT-5 i -6 opisujących osadnictwo w Europie (ESM, 2017).

Kolejna edycja mapy ESM 2015 to produkt zawierający wynik przetworzeń scen sa-

telitarnych: Pléiades, Deimos-02, WorldView-2, WorldView-3, GeoEye-1 oraz Spot-6 i -7

z lat 2014-2016 pozyskanych w ramach działania Copernicus VHR_IMAGE_2015 (JRC,

2019). Mapa ESM jest dystrybuowana przez EEA jako produkt przedstawiający gęstość

zabudowy zagregowanej do 100 m oczka rastra (EMS, 2017). W niedalekiej przyszłości

planowane jest również udostepnienie tego produktu w formie rastrowej o rozdziel-

czości przestrzennej 10 m GSD (ryc. 6.7).

Ryc. 6.7. Klasy z warstwy HRL – European Settelment Map fragmentu Krakowa

(źródło: ESM, 2017)

6.1.3.3. Komponent Lokalny

Komponent Lokalny serwisu Obszary lądowe zawiera bazy danych: Urban Atlas,

Riparian Zones, Natura2000 oraz Coastal Zones (Land Copernicus Local, 2020), które zostaną przedstawione poniżej.

Bazy danych Urban Atlas

Baza danych Atlasu Miast (ang. Urban Atlas, UA) Komponentu Lokalnego zapewnia

porównywalne w całej Europie dane dotyczące użytkowania gruntów i pokrycia terenu

dla funkcjonalnych obszarów miejskich (ang. Functional Urban Areas, FUA). Urban Atlas jest wspólną inicjatywą Dyrekcji Generalnej Komisji Europejskiej ds. Polityki Regionalnej

i Miejskiej oraz Dyrekcji Generalnej ds. Przedsiębiorstw i Przemysłu w ramach programu

Copernicus, przy wsparciu Europejskiej Agencji Kosmicznej oraz Europejskiej Agencji

268

Środowiska. Do tej pory pojawiły się już dwie edycje UA (2006 oraz 2012). Urban Atlas

przedstawia strefy funkcjonalne obszarów miejskich i zawiera szczegółowe dane o użyt-

kowaniu i pokryciu terenu (ang. Land Use Land Cover, LULC) opracowane dla najbardziej

zaludnionych miast europejskich (> 50 tys. mieszkańców; Land Copernicus UA, 2020).

Baza Urban Atlas opracowana w 2006 roku obejmowała 301 europejskich miast,

natomiast edycja z 2012 roku aż 695. Urban Atlas uwzględnia obiekty o minimalnej po-

wierzchni 0,25 ha dla klas miejskich i 1,0 ha dla pozostałych klas. Wyróżniono 17 klas

miejskich (w tym 5 klas zabudowy o różnej gęstości) o minimalnej jednostce powierzchni

(ang. Minimum Mapping Unit, MMU) 0,25 ha oraz 10 klas wiejskich o MMU 1,0 ha związa-

nych z innymi formami pokrycia terenu. Dla wybranych miast opracowane zostały rów-

nież szczegółowe bazy zmian dla okresu 2006–2012 (Land Copernicus UA, 2020).

W 2018 roku Instytut Geodezji i Kartografii dokonał uszczegółowienia produktu

Urban Atlas 2012 przez dodanie informacji o użytkowaniu terenu. Jako dane referencyj-

ne wykorzystano krajową bazę obiektów topograficznych BDOT10K (IGIK LC, 2020).

Urban Atlas 2006 dotyczy 319 jednostek FUA w całej Europie z liczbą ponad 100 tys.

mieszkańców, zgodnie z definicją Urban Audit. Dane przestrzenne można pobierać nie-

odpłatnie wraz z mapą dla każdego obszaru miejskiego i raportem z metadanymi. Bazę

danych Urban Atlas 2012 opracowano dla 785 jednostek FUA obejmujących 28 krajów

UE, Europejskie Stowarzyszenie Wolnego Handlu (ang. European Free Trade Association,

EFTA), Bałkany Zachodnie oraz Turcję. Zmiany granic FUA, jakie nastąpiły w ostatnich de-

kadach spowodowały, że rozszerzeniu lub zawężeniu uległo 188 z nich, a pojawiły się

154 zupełnie nowe obszary. Tylko 443 obszary pozostały bez zmian (ryc. 6.8) (EEA, 2018).

Powierzchnia opracowania Urban Atlas dla polskich miast wynosiła 82 004 km2

(26,2% kraju). Obecnie trwają zaawansowane prace nad edycją nowej bazy Urban Atlas

2018. Dla części miast Zachodniej Europy produkty są już dostępne na serwerach EEA

(Land Copernicus UA, 2020).

W tej samej lokalizacji dostępne są warstwy prezentujące zmiany, które zaszły w la-

tach 2012–2018 (ang. Urban Atlas Change 2012–2018) dla wybranych miast europejskich

(Land Copernicus UA, 2020). Opracowanie dla Polski jest w trakcie przygotowania.

Ryc. 6.8. Mapa serwisu Urban Atlas (źródło: EEA, 2018)

269

Ryc. 6.9. Wizualizacja bazy danych Urban Atlas 2012 dla obszaru fragmentu Warszawy

(źródło: EEA, 2012a)

Poza wcześniej opisanymi warstwami w zasobach Urban Atlas istnieją także takie

bazy danych, jak drzewa przyuliczne (ang. Street Tree Layer, STL ; ryc. 6.10) (EEA, 2012b) dla roku 2012 oraz 2018 (dla Polski w opracowaniu), wysokości budynków (ang. Building

Height 2012) (EEA, 2012c) oraz dane demograficzne (ang. Population Estimates by Urban Areas polygon) (EEA, 2012e).

Warstwa STL powstała w oparciu o klasyfikację wielospektralnych obrazów satelitar-

nych o bardzo wysokiej rozdzielczości (Pléiades, KOMPSAT, Planet, SPOT-6, SuperView,

2–4 m GSD). Minimalną szerokość kartowanego pasa zieleni przyulicznej ustalono na

poziomie 10 m, a powierzchnię biogrup > 500 m2 (EEA, 2012b). Dane STL nie obej-

mują zwartych obszarów leśnych położonych w granicach miasta lub w bezpośred-

Ryc. 6.10. Warstwa Street Tree Layer (2012) dla obszaru Krakowa (źródło: EEA, 2012b)

270

nim ich sąsiedztwie. W wielu miastach Europy tego typu dane będą mogły posłużyć

do przygotowania map jakości życia przedstawiających tzw. usługi ekosystemowe

(ang. Ecosystem Services, ES) świadczone przez drzewa w miastach w aspekcie miejskich

wysp ciepła tj. opisujących pozytywny wpływ drzew na przeciwdziałanie nagrzewaniu

się powierzchni dróg i budynków.

Z bazy danych Urban Atlas 2012 można również pobrać warstwę wysokości budyn-

ków (ang. Building Height 2012; ryc. 6.11) (EEA, 2012c) o rozdzielczości przestrzennej 10 m GSD, opracowaną dla 31 stolic europejskich. Warstwa znormalizowanego modelu wysokościowego powstała przez zastosowanie stereoskopowych obrazów z satelity IRS-P5.

Na ich podstawie wygenerowano numeryczny model pokrycia terenu (NMPT), od któ-

rego odjęto wysokość terenu pozyskaną z numerycznego modelu terenu (NMT) w wy-

niku czego uzyskano znormalizowany numeryczny model pokrycia terenu (zNMPT,

ang. normalised Digital Surface Model, nDSM) (EEA, 2012c).

Ryc. 6.11. Wysokości budynków w Warszawie wizualizowane w portalu Urban Atlas

(źródło: EEA, 2012c)

Baza danych stref nadrzecznych

Baza stref nadrzecznych (ang. Riparian zones) zawiera szczegółowe dane o klasach

LULC występujących w strefach nadrzecznych oraz ich potencjalnych i aktualnych za-

sięgach przestrzennych. Analiza dotyczy największych rzek Europy, a zastosowana le-

genda jest hierarchiczna, odpowiada czwartemu poziomowi CORINE LC (80 klas) i jest

zgodna z koncepcją kartowania i oceny ekosystemów oraz ich usług (ang. Mapping and

Assessment of Ecosystems and their Services, MAES). Warstwa Riparian zones uwzględnia obiekty o minimalnej powierzchni 0,5 ha i minimalnej szerokości 10 m (Land

Copernicus RZ, 2020).

Europejska Sieć Natura 2000

Natura 2000 (N2K) to sieć obszarów tworzonych dla ochrony zagrożonych w skali

Europy siedlisk przyrodniczych oraz gatunków roślin i zwierząt. Obszary N2K wytypo-

wane zostały we wszystkich 28 krajach UE, zarówno na lądzie, jak i na morzu. Celem

sieci jest zapewnienie długoterminowego przetrwania najcenniejszych i najbardziej za-

271

grożonych gatunków i siedlisk w Europie, wymienionych w Dyrektywie Ptasiej i Dyrek-

tywie Siedliskowej. Baza danych N2K dostępna przez CLMS zawiera szczegółowe dane

o klasach LULC dla wybranych obszarów Natura 2000 wraz ze strefą buforową 2 km

(EEA, 2012d). Zastosowana legenda LULC jest typu hierarchicznego, odpowiada czwar-

temu poziomowi legendy CLC (80 klas) i jest zgodna z koncepcją MAES. W bazie Natu-

ra 2000 uwzględnione są obiekty o minimalnej powierzchni 0,5 ha i szerokości 10 m.

Klasyfikację wykonano metodą półautomatyczną na podstawie wysokorozdzielczych

zobrazowań satelitarnych (SPOT-5 i -6 oraz Pléiades) pozyskanych w latach 2011–2014.

W 2017 roku dokonano przeglądu nomenklatury w celu harmonizacji, w skutek czego

zmniejszono liczbę klas. W warstwie N2K (ryc. 6.12) rozróżnia się obecnie 55 klas tematycznych LULC (EEA, 2012d).

Ryc. 6.12. Mapa obszarów Natura 2000 Tatr polskich (kod: PLC120001) i słowackich (kod:

SKCHVU030) z klasami CORINE LC (źródło: EEA, 2012d)

Baza danych Coastal Zones

Baza danych stref przybrzeżnych (ang. Coastal Zones) obejmuje 10 km strefę lądu

wzdłuż europejskiej linii brzegowej w celu monitorowania dynamiki zmian pokrycia te-

renu zachodzących w strefach przybrzeżnych. Dane te pozwalają na lepszą koordyna-

cję wzrostu gospodarczego krajów i regionów nadmorskich, przy jednoczesnej ochro-

nie środowiska wybrzeża, jako podstawy dobrobytu mieszkańców Unii Europejskiej

(Copernicus Land, 2020).

6.1.3.4. Komponent obrazów satelitarnych i danych referencyjnych

Bazy danych komponentu Obrazów satelitarnych i danych referencyjnych zawierają

takie produkty jak: EU-DEM, EU-HYDRO, LUCAS, European Image Mosaic oraz Global

Image Mosaic (Land Copernicus Dane, 2020).

Model EU-DEM to paneuropejski numeryczny model powierzchni terenu, który opi-

sać można jako hybrydę modelu DTED z misji SRTM (sensor mikrofalowy) oraz ASTER

Global DEM (sensor optyczny). Dokładność (RMSE) modelu EU-DEM określa się na około

2,9 m (Land Copernicus DEM, 2020).

272

Baza EU-Hydro obejmuje wszystkie 39 krajów (członków EEA), zapewniając użyt-

kownikom dostęp do danych o europejskiej sieci rzek, spójnej z tzw. jednolitymi czę-

ściami wód (ang. water bodies; jezior i dużych rzek zgodnie z Dyrektywą Wodną) oraz do modelu sieci hydrologicznej (Land Copernicus Hydro, 2020).

Baza danych LUCAS jest jedną z długookresowych europejskich baz danych, która

służyła do weryfikacji i walidacji szeregu usług informacyjnych w ramach usługi moni-

torowania obszarów lądowych Copernicus. Komponent udostępnia jednolite paneu-

ropejskie mozaiki satelitarne po przeprowadzonym procesie ortorektyfikacji. Serwis

zapewnia również dostęp do usługi globalnej mozaiki stworzonej z obrazów Sentinel-2

(Land Copernicus LUCAS, 2020).

6.1.4. Zmiana klimatu

W ramach obszaru tematycznego Zmiana klimatu Europejska Agencja Kosmicz-

na uruchomiła Serwis Monitorowania Zmian Klimatu (ang. Copernicus Climate Change

Service, C3S), w którym dostarczane są informacje o historycznym, obecnym i przyszłym

klimacie Europy oraz reszty świata. Zadaniem C3S jest wspieranie polityki adaptacji i ła-

godzenia skutków zmian klimatu przez zapewnianie spójnych i wiarygodnych informa-

cji. Serwis oferuje bezpłatny i otwarty dostęp do danych i narzędzi dotyczących zmian

klimatu. Opiera się na badaniach klimatu przeprowadzonych w ramach Światowego

Programu Badań Klimatu (ang. World Climate Research Programme, WCRP) i odpowiada

wymaganiom użytkowników określonym przez Globalny System Obserwacji Klimatu

(ang. Global Climate Observing System, GCOS). Usługa C3S jest wdrażana także przez

Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ang. European Centre for Medium–

Range Weather Forecasts, ECMWF) na zlecenie Komisji Europejskiej (KE). ECMWF jest

niezależną organizacją międzyrządową wspierającą państwa członkowskie UE i inne

stowarzyszone państwa przez opracowywanie numerycznych prognoz pogody i mo-

nitorowanie systemów planetarnych, które wpływają na pogodę, prowadzenie badań

naukowych i technicznych w celu poprawy umiejętności prognozowania oraz utrzymy-

wanie archiwum danych meteorologicznych (Copernicus CC, 2020).

6.1.5. Bezpieczeństwo

W zakresie obszaru tematycznego Bezpieczeństwo został opracowany i udostęp-

niony Serwis Bezpieczeństwa (ang. Copernicus Security Service, CSS). Dane z serwisu CSS

wspierają działania w różnych obszarach polityki Unii Europejskiej, umożliwiając zwięk-

szenie skuteczności w zakresie zapobiegania sytuacjom kryzysowym, zwiększając sto-

pień gotowości i czasu reakcji w sytuacjach zagrożeń, skuteczności ochrony granic UE

(ograniczenie ofiar śmiertelnych wśród imigrantów, walka z przestępczością i inne),

nadzoru w strefie morskiej (bezpieczeństwo żeglugi, wspieranie kontroli rybołówstwa,

zwalczanie zanieczyszczania morza) oraz wsparcia działań zewnętrznych Wspólnoty

(sytuacje kryzysowe, misje humanitarne itp. (Copernicus SS, 2020).

6.1.6. Sytuacje kryzysowe

W ramach usługi w obszarze tematycznym Sytuacje kryzysowe udostępniany jest

273

Serwis Zarządzania Kryzysowego (ang. Copernicus Emergency Management Service, CEMS), który dostarcza aktualnych i rzetelnych geodanych uzyskanych za pomocą teledetekcji satelitarnej. Wykorzystane w serwisie EMS dane satelitarne uzupełnione są

o dane ze źródeł in situ lub otwartych danych dla podmiotów zaangażowanych w zwal-

czanie klęsk żywiołowych. Usługa EMS składa się z dwóch komponentów: opracowa-

nia produktów kartograficznych (komponent mapowy) oraz wczesnego ostrzegania

(Copernicus E, 2020).

Komponent mapowy dostarcza kompilacje mapowe tworzone na podstawie ob-

razów satelitarnych dla terenów całego świata. Usługa działa od 1 kwietnia 2012 roku

i prowadzona jest przez Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej (ang. Joint

Research Centre, JRC) (Copernicus EM, 2020).

Komponent wczesnego ostrzegania składa się z trzech systemów europejskich: Eu-

ropejskiego Systemu Informowania o Powodziach (ang. European Flood Awareness System, EFAS), Europejskiego Systemu Informacji o Pożarach Lasów (ang. European Forest Fire Data Center, EFFIS), Europejskiego Obserwatorium ds. Susz (ang. European Drought Observatory, EDO) oraz trzech systemów globalnych: Globalnego Systemu Informowania o Powodziach (ang. Global Flood Awareness System, GloFAS), Globalnego Systemu Informowania o Pożarach (ang. Global Wildfire Information System, GWIS), oraz Globalnego Obserwatorium ds. Susz (ang. Global Drought Observatory, GDO; (Copernicus E, 2020).

6.2. Gospodarka przestrzenna

Beata Hejmanowska

Gospodarka przestrzenna jest dziedziną zarówno naukową, jak i praktyczną, bar-

dzo bliską człowiekowi, ponieważ dotyczy kształtowania otaczającej nas przestrzeni.

W opracowaniach i analizach przygotowywanych szczególnie w skali regionalnej, kra-

jowej czy europejskiej bardzo często wykorzystywane są dane satelitarne.

6.2.1. Serwis Copernicus na potrzeby gospodarki przestrzennej

Przykładem wykorzystania danych CORINE LC (CLC) są opracowania regionalne, kra-

jowe, czy też wykonywane na poziomie europejskim, szczególnie do obserwacji dy-

namiki zmian użytkowania terenu. Właśnie na podstawie informacji zawartych w bazie

CLC 2012 określono lesistość Polski na poziomie 30,8% (Hościło i Tomaszewska, 2015).

Metodyka tworzenia warstw CLC, przewiduje, że „LAS” to obszar porośnięty drzewosta-

nem o wysokości min. 5 m i zwarciu poziomym koron > 30%. Oczywiście określenie

wysokości drzew bezpośrednio na zobrazowaniach Landsat nie jest możliwe i należy

korzystać z innych źródeł informacji, jak np. bazy branżowe (np. Bank Danych o Lasach,

BDL) czy też modelach wysokościowych (np. zNMPT; ISOK GUGiK). Temat lesistości był

kontynuowany w następnych latach w badaniach realizowanych przez IGiK w Warsza-

wie, z wykorzystaniem warstw wektorowych Leśnej Mapy Numerycznej (LMN) Pań-

stwowego Gospodarstwa Leśnego Lasów Państwowych (PGL LP), map topograficznych

BDOT10k oraz innych źródeł geodanych. Służyły one przeprowadzeniu walidacji pro-

duktu HRL (High Resolutions Layers – Forests) z serwisu CLMS (Hościło i in., 2016). Osza-

274

cowana lesistość Polski według autorów tego opracowania wyniosła aż 32%, wskazując na około 800 tys. ha lasów więcej, niż oficjalne dane Głównego Urzędu Statystycznego

(GUS). Gdyby lesistość Polski określać według definicji Protokołu z Kioto, to wynosiłaby

ona aż 33,5%. Oznaczałoby to tym samym, że główny cel Krajowego Programu Zwięk-

szania Lesistości (KPZL), zakładający przybliżenie Polski do średniej europejskiej – 33%,

został już osiągnięty (zakładano to dopiero na rok 2050). Uznanie 800 tys. ha lasów (za-

drzewień), które nie są ujęte w aktualnej ewidencji gruntów (obszary sukcesji wtórnej

na gruntach porolnych) ma dla Polski ogromne znaczenie w zakresie sekwestracji dwu-

tlenku węgla, handlu emisjami gazów cieplarnianych czy bioróżnorodności i znaczenia

tych obszarów pod kątem retencji wód.

Innym przykładem wykorzystania bazy CLC w badaniach nad zmianami struktury

krajobrazu obszarów chronionych w Polsce, mogą być prace realizowane w ośmiu par-

kach narodowych, dla których zweryfikowano przydatność geodanych CLC 2000 do

zarządzania tymi obszarami (Kozieł, 2008). Wybrane do analiz parki narodowe charak-

teryzują się różnymi typami krajobrazu przyrodniczego. Kategorie klas pokrycia terenu

CLC 2000 porównano z danymi pochodzącymi z roczników statystycznych. Autor wy-

korzystał oprogramowanie Patch Analyst 3.1 do określenia metryk i wskaźników krajo-

brazowych do scharakteryzowania struktury krajobrazowej analizowanych obszarów.

Spośród ośmiu analizowanych obszarów chronionych największą różnorodnością kra-

jobrazową charakteryzował się Wigierski Park Narodowy, natomiast najniższe wskaźni-

ki różnorodności odnotowano dla Świętokrzyskiego Parku Narodowego. Dodatkowo

w pięciu na osiem analizowanych parkach narodowych Kozieł (2008) stwierdził istotne

zmiany w strukturze krajobrazu w ciągu ostatnich dziesięciu lat (CLC 1990-CLC 2000).

Bardzo ciekawą analizę zmian klas LULC przeprowadzono na obszarze wojewódz-

twa łódzkiego na podstawie danych z bazy CORINE Land Cover przygotowanej w latach

2000, 2006, 2012 i 2018 (Nalej, 2019). Badania wykazały, że dominującą formą pokrycia

terenu województwa łódzkiego były tereny rolnicze. Drugą pozycję pod względem po-

wierzchni zajmowała klasa lasy i ekosystemy seminaturalne, a trzecią – tereny antropo-

geniczne. Największe zmiany, bo zajmujące aż 1% powierzchni województwa, nastąpi-

ły w latach 2012–2018. Nieco mniejsze zmiany (0,9%) zaszły w latach 2006–2012, a naj-

mniejsze (0,6%) zanotowano w okresie od 2000 do 2006 roku. Badanie przestrzennego

umiejscowienia zmian pokrycia terenu wykazało, że największe ich nasilenie wystąpiło

w południowej części województwa (eksploatacja złóż węgla brunatnego w KWB Beł-

chatów). W trzech rozpatrywanych okresach zidentyfikowane zmiany pokrycia terenu

były związane głównie z budową autostrad A1 i A2 oraz drogi ekspresowej S8.

Baza danych CLC 2000 była wykorzystywana w Polsce również w procesie wyzna-

czania obszarów ESE Natura 2000 oraz sporządzania planów gospodarowania wodami

dorzeczy zgodnie z Dyrektywą Wodną (Bielecka i Ciołkosz, 2007).

Z danych z bazy CORINE LC korzystano także w licznych analizach przestrzennych

związanych z kartowaniem usług ekosystemów (ang. Ecosystem Services, ES) czyli korzy-

ści płynących ze środowiska dla ludzi (Mikołajczyk, 2015), oceną oddziaływania dróg

krajowych na środowisko (Bohatkiewicz i in., 2008), Koncepcją Zagospodarowania Prze-

strzennego Kraju (KZPK 2013), oceną skutków powodzi (Bielecka i Ciołkosz, 1998) czy

monitorowania kondycji roślinności (Dąbrowska-Zielińska i in., 2015).

Dane Urban Atlas 2012 wykorzystano też do opracowania ważnego raportu przygo-

towanego przez Europejską Agencję Środowiska (EEA) pt. „Adaptacja miast do zmian

klimatu w Europie. Wyzwania i szanse dla miast wraz ze wspierającymi politykami krajo-

275

wymi i europejskimi”, który wskazuje na bardzo poważne zagrożenia płynące ze strony kataklizmów (powodzie, fale upałów, susza i in.) dla miast europejskich (EEA, 2012a).

W przypadku mapy EMS (mapa osadnictwa), dla większości badań ogólnoeuro-

pejskich rozdzielczość przestrzenna 100 m GSD, może okazać się wystarczająca, nie-

mniej jednak dla analiz regionalnych i lokalnych prawdopodobnie należy zastosować

lepszą rozdzielczość, tj. np. 10 m GSD w celu analizy gęstości zabudowy i jej tekstury

(Florczyk i in., 2016).

Ustanowienie obszarów Sieci Ekologicznej Natura 2000 (N2K) w Polsce pociągnę-

ło za sobą również potrzebę dostosowania ustawodawstwa oraz rozpowszechnienia

dobrych praktyk w zakresie prowadzenia gospodarki leśnej na tych obszarach. O ile

w przypadku siedlisk priorytetowych N2K należało się liczyć z pewnymi ograniczenia-

mi dla wybranych form zabiegów gospodarczych czy hodowlanych, to dla pozostałych

siedlisk te ograniczenia nie oznaczają znaczących zmian w sposobie prowadzenia za-

biegów (Szwagrzyk, 2008). Przeprowadzanie np. Ocen Oddziaływania na Środowisko

(OOS) dla sporządzanych co dziesięć lat Planów Urządzania Lasu, szczególnie w obsza-

rach N2K, stało się już normą akceptowalną zarówno przez leśników jak i ekologów.

6.2.2. Przykłady zastosowań danych teledetekcyjnych w gospodarce

przestrzennej

Istotnym krokiem w kierunku upowszechniania wykorzystania danych teledetek-

cyjnych w planowaniu przestrzennym było opracowanie (Borsa i in., 2017), w którym

przedstawiono teledetekcyjne źródła danych przestrzennych dla potrzeb planowania

przestrzennego i zarządzania przestrzenią, zaprezentowano międzynarodowe i kra-

jowe projekty badawczo–rozwojowe MOLAND, GEOLAND-2, Urban Atlas i UrbanSAT

oraz przykłady dobrych praktyk, m.in. projekty: MONIT-AIR, Cyfrowa Łódź 3D, G-SIP

Konstancin-Jeziorna, monitorowanie szkód górniczych na terenie Bytomia czy analiza

zieleni miejskiej we Wrocławiu.

Projekty: MOLAND, GEOLAND-2, Urban Atlas i UrbanSAT dotyczyły kartowania ob-

szarów zurbanizowanych. Projekty różnią się skalą, czyli wielkością Minimalnych Jedno-

stek Kartowania (ang. Minimum Mapping Unit, MMU), liczbą wydzielanych klas, obsza-

rem opracowania i rozdzielczością czasową (tabela 6.3).

Tabela 6.3. Wybrane międzynarodowe i krajowe projekty badawczo–rozwojowe (Borsa i in., 2017)

Projekt

Liczba klas

MMU

Liczba miast

Lata

MOLAND

99

1 ha

40

1950–1990

GEOLAND-2/Urban Atlas

20

0,25 ha

697

co 6 lat, od 2006

UrbanSAT

6

50 m

Warszawski Obszar Metropolitarny

2002–2008

Realizację projektu MOLAND (Monitoring LandUse/Cover Dynamics), który począt-

kowo nazywał się MURBANDY (Monitoring Urban Dynamics), rozpoczęto w 1998 roku

i kontynuowano pod tą nazwą w ramach piątego Programu Ramowego Komisji Euro-

pejskiej. Prace nad projektem koordynowało Wspólne Centrum Badawcze Komisji Euro-

pejskiej (ang. Joint Reserach Centre, JRC) w Isprze, we Włoszech. Celem projektu MOLAND

276

było monitorowanie rozwoju obszarów miejskich wraz z identyfikacją trendów rozwojowych w skali regionalnej i lokalnej (skala makro i mikro). Główny nacisk został położony

na opracowanie modelu prognostycznego, który oparto o metodę automatów komór-

kowych (ang . cel ular automation). Mapy użytkowania natomiast tworzono metodą fo-

tointerpretacji obrazów satelitarnych (IRS, SPOT, IKONOS) oraz archiwalnych zdjęć lot-

niczych lub zdjęć z satelitów wojskowych. Technologie wypracowane w tym projekcie

stanowią cenny materiał w badaniach związanych z planowaniem przestrzennym.

Projekt GEOLAND-2, kontynuował zadania poprzedniego projektu pod tytułem GEO-

LAND, finansowano go z funduszy GMES (obecnie COPERNICUS) i był realizowany w la-

tach 2008–2012 przez międzynarodowe konsorcjum, w skład którego wchodziło 51 part-

nerów z 21 krajów, w tym dwa polskie instytuty: Centrum Badań Kosmicznych Polskiej

Akademii Nauk (CBK PAN) oraz Instytut Geodezji i Kartografii (IGiK). Projekt GEOLAND-2

miał na celu opracowanie podstaw dla tworzonego serwisu Copernicus (Obszary lądo-

we, LMCS), a jego produktem był Urban Atlas, który został utworzony w oparciu o wy-

ostrzone obrazy satelitarne o rozdzielczości przestrzennej (GSD) 2,5 m (SPOT-5, ALOS,

QuickBird-2, RapidEye) metodą klasyfikacji hybrydowej (automatyczno–wizualnej).

W porównaniu do globalnej skali projektów MOLAND i GEOLAND-2 skalę projektu

UrbanSAT należy uznać za lokalną. Projekt realizowano w latach 2009–2012 z funduszy

Europejskiej Agencji Kosmicznej, koordynatorem było CBK PAN (początkowo Techmex

S.A.), a partnerami w projekcie – Uniwersytet Jagiel oński i Uniwersytet Rolniczy z Kra-

kowa, Instytut Systemów Przestrzennych i Katastralnych (ISPIK) S.A. z Gliwic, Smal GIS

z Krakowa, GeoVil e GmbH z Innsbrucka (Austria), Infoterra GmbH z Friedrichshafen

(Niemcy). Na potrzeby projektu wydzielono stosunkowo niewiele klas, w tym: budyn-

ki, powierzchnie nieprzepuszczalne, użytki zielone, lasy, nieużytki i obszary wodne. Do

kartowania wykorzystano obrazy IKONOS-2 o rozdzielczości przestrzennej 1 m GSD

oraz zastosowano metodę klasyfikacji obiektowej OBIA. W ramach projektu powstała

również aplikacja wspomagająca tworzenie planów zagospodarowania przestrzenne-

go (UrbanSAT Planowanie) umożliwiająca standaryzację planów zagospodarowania te-

renu i wykorzystanie produktów teledetekcyjnych.

Podsumowując, można stwierdzić, że teledetekcja wraz z narzędziami GIS stanowi

cenne wsparcie dla gospodarki przestrzennej, ponieważ z jednej strony dostarcza da-

nych do inwentaryzacji stanu obecnego, a z drugiej pozwala na analizę danych archi-

walnych i prognozowanie.

Planowania przestrzennego dotyczą również krajowe projekty uznane za dobre

praktyki (Borsa i in., 2017), a mianowicie:

• MONIT-AIR projekt realizowany przez Urząd Miasta Krakowa ze środków Mecha-

nizmu Finansowego Europejskiego Obszaru Gospodarczego 2009–2014 (EEA

Grants) przy współpracy IMGW,

• Cyfrowa Łódź 3D – projekt realizowany przez Miejską Pracownię Urbanistyczną

w Łodzi w latach 2014–2017,

• G-SIP Konstancin-Jeziorna – projekt realizowany przez Biuro Informatyzacji i In-

frastruktury Informacji Przestrzennej Urzędu Miasta i Gminy Konstancin-Jeziorna

od 2013 roku.

Dobrym przykładem praktycznego wykorzystania bazy danych Urban Atlas 2012 był

projekt MONIT-AIR realizowany na obszarze aglomeracji Krakowa. Celem projektu było

stworzenie mapy pokrycia i użytkowania Krakowa, do czego wykorzystano zobrazowa-

277

nia satelitarne WorldView-2 (DigitalGlobe) oraz dane LiDAR. W projekcie zastosowano

analizę obiektową obrazu GEOBIA, wspomagając się dodatkowo warstwami tematycz-

nymi GIS (np. sieć komunikacyjna czy granice własności). Dane z UA2012 poddane zo-

stały uszczegółowieniu i walidacji na podstawie scen satelitarnych WorldView-2 pozy-

skanych w 2014 roku. W ramach projektu MONIT-AIR opracowany został „Atlas pokrycia

terenu i przewietrzania Krakowa” (red. Bajorek-Zydroń i Wężyk, 2016).

Część kartograficzna opracowania obejmuje sześć map tematycznych, w tym pokry-

cia i szorstkości terenu oraz roślinności rzeczywistej Krakowa. Ważnym komponentem

opracowania był model przewietrzania miasta oparty o bardzo dużą ilość zmiennych

wyjaśniających (typ pokrycia terenu, albedo obiektów, roślinność, kolor dachów, spadki

i ekspozycje dachów i inne) opracowanych na podstawie analizy GEOBIA scen satelitar-

nych, chmur punktów ALS oraz danych GIS (wektorowych i rastrowych), a także pomia-

rów in situ profili prędkości wiatru (urządzenie pomiarowe SODAR).

Wyniki projektu są do dziś wykorzystywane przez pracowników Urzędu Miasta Kra-

kowa oraz IMGW do modelowania rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń powietrza,

a zgeneralizowana mapa pokrycia terenu została przekazana do Biura Planowania Prze-

strzennego UM Krakowa (ryc. 6. 13). Również Zarząd Zieleni Miejskiej (ZZM) UM Krakowa szeroko wykorzystuje mapy środowiskowe opracowane w ramach projektu MONIT-AIR,

szczególnie charakterystyki poszczególnych dzielnic miasta pod kątem jakości życia

mieszkańców (wskaźnik wypełnienia zielenią, indeks VV2VB).

Ryc. 6.13. Zgeneralizowana mapa pokrycia i użytkowania Krakowa

(źródło: Bajorek-Zydroń i Wężyk, 2016)

Innym projektem, który można zaliczyć do dobrych praktyk jest Cyfrowa Łódź 3D.

Celem projektu było, m.in. opracowanie metod wspierania procesów planistycznych,

w szczególności na potrzeby konsultacji społecznych dotyczących MPZP (Miejscowych

Planów Zagospodarowania Przestrzennego). Działania podejmowane w ramach pro-

jektu obejmowały np. utworzenie modeli 3D istniejącej zabudowy (na podstawie uko-

śnych zdjęć lotniczych, ortofotomapy oraz danych ze skanowania laserowego), mode-

278

lowanie 3D zabudowy projektowanej oraz inwentaryzację zieleni miejskiej. W aspekcie dobrych praktyk należy podkreślić, że zastosowana metodyka pozwala na zminimalizo-wanie kosztów związanych z wywiadem terenowym, możliwość szybkiego wydobycia

parametrów geometrycznych budynków (wysokość, powierzchnie dachów), utworze-

nie łatwego w interpretacji materiału na potrzeby opiniowania i konsultacji społecznych

umożliwiającego modyfikację wizualizacji w czasie rzeczywistym oraz możliwość prze-

prowadzenia na modelu analiz przestrzennych, w tym analiz zacienienia i widoczności.

Z kolei celem projektu G-SIP Konstancin-Jeziorna było udostępnienie rzetelnych

danych przestrzennych zarówno mieszkańcom, jak i pracownikom urzędu gminy

z wykorzystaniem rozwiązań WebGIS OpenSorce. Do dobrych praktyk należy zaliczyć

uwzględnienie w zestawie udostępnianych danych przestrzennych wieloczasowych or-

tofotomap, pozyskiwanych cyklicznie każdego roku.

Omawiając dobre praktyki warto jeszcze przytoczyć (Borsa i in., 2017) dwa przed-

sięwzięcia: monitorowanie szkód górniczych na terenie Bytomia z wykorzystaniem

danych LiDAR oraz analizę zieleni miejskiej we Wrocławiu również z wykorzystaniem

danych z lotniczego skanowania laserowego i ortofotomap lotniczych CIR.

W podsumowaniu dotyczącym wykorzystania obrazów satelitarnych na potrzeby

gospodarki przestrzennej należy podkreślić istotę:

• serwisu Copernicus Obszary lądowe,

• baz danych CORINE LC i Urban Atlas tworzonych z wykorzystaniem obrazów sa-

telitarnych średnio – i wysokorozdzielczych (Landsat, SPOT-5, RapidEye, ALOS,

QuickBird-2, IKONOS, WorldView-2),

• wysokorozdzielczych ortofotomap lotniczych oraz numerycznych modeli tere-

nu (NMT) i powierzchni terenu (NMPT) utworzonych z wykorzystaniem danych

z lotniczego skaningu laserowego w ramach projektu ISOK (Informatyczny Sys-

tem Osłony Kraju),

• bazy danych obiektów topograficznych (BDOT10K),

• metody hybrydowej klasyfikacji obrazów (automatyczno–wizualna) oraz klasyfi-

kacji obiektowej GEOBIA.

6.3. Rolnictwo

Mariusz Sojka, Joanna Jaskuła, Rafał Wróżyński

Powszechny dostęp do danych satelitarnych, wzrost rozdzielczości czasowej, prze-

strzennej, spektralnej i radiometrycznej zobrazowań oraz bardzo dynamiczny rozwój na-

rządzi do przetwarzania danych, umożliwia prowadzenie analiz w różnych skalach prze-

strzennych (Wężyk i in., 2012). W rolnictwie zobrazowania satelitarne wykorzystywane są

do rozpoznania upraw i określania ich powierzchni, monitorowania warunków wzrostu

i rozwoju roślin uprawnych, monitorowania kondycji upraw, prognozowania i szacowa-

nia plonów, wykrywania obszarów dotkniętych suszą rolniczą, monitorowania przezi-

mowania upraw, oceny zawartości składników pokarmowych, występowania chorób

i szkodników, stopnia zachwaszczenia upraw oraz właściwości gleb (zwartości materii

organicznej, wilgotności, odczynu pH, zasolenia oraz uziarnienia). Wyniki analiz zobrazo-

wań satelitarnych wykorzystywane są do oceny efektywności zabiegów agrotechnicz-

nych, nawożenia i stosowania środków ochrony roślin oraz planowania nawadniania.

279

6.3.1. Szacowanie powierzchni upraw za pomocą teledetekcji od skali

regionalnej do globalnej

Prowadzenie efektywnej polityki rolnej na poziomach regionalnym, krajowym

i globalnym wymaga dysponowania wiarygodnymi i aktualnymi danymi dotyczącymi

areału i struktury upraw oraz prognozowanej wielkości plonów. Wraz z rozwojem tech-

nologii obrazowania powierzchni Ziemi, dane teledetekcyjne znalazły zastosowanie

w rolnictwie, m.in. do określania powierzchni zajmowanej przez poszczególne uprawy.

Obecnie funkcjonujące systemy satelitarne pozwalają na gromadzenie wysokiej jakości

aktualnych i wiarygodnych danych (Atzberger i in., 2016), które w połączeniu z danymi

pochodzącymi z pomiarów terenowych, danymi statystycznymi oraz szczegółowymi

opracowaniami kartograficznymi wykorzystywane są do określania powierzchni upraw

rolniczych (Kussul i in., 2016). Realizacja tego zadania stawia przed wykonawcą pewne

wyzwania, które wynikają ze zróżnicowania powierzchni upraw, kształtu pól, rozprosze-

nia i zróżnicowania struktury upraw, zróżnicowania terminu wysiewu i fazy fenologicz-

nej uprawy, warunków fizjograficznych, a także stosunkowo dużej zmienności czasowej

struktury upraw. Ponadto w przypadku szacowania powierzchni upraw w skali po-

nadlokalnej należy wziąć pod uwagę trudności wynikające ze zróżnicowania systemu

prowadzenia uprawy, fazy wzrostu oraz kultury rolnej (Craig i Atkinson, 2013).

W związku z przedstawionymi powyżej wyzwaniami wymagane jest wypracowanie

metodyki teledetekcyjnego szacowania powierzchni upraw dostosowanych do lokal-

nych uwarunkowań oraz warunków środowiskowych. Dostarczenie wysokiej jakości

produktu w postaci wiarygodnego spisu upraw wraz z określeniem ich powierzchni wy-

maga opracowania metodyk referencyjnych lub przygotowania zbioru dobrych praktyk

w zakresie określenia parametrów danych satelitarnych, metod pozyskiwania danych

podczas pomiarów naziemnych, opracowania metod analizy oraz walidacji końcowych

produktów. W wielu krajach na świecie podejmowane były liczne próby wypracowania

metodyk referencyjnych teledetekcyjnego monitorowania powierzchni upraw. W pro-

cesie przygotowania metodyki można wyróżnić następujące etapy:

• określenie sieci obszarów testowych,

• określenie struktury upraw na obszarach testowych na podstawie danych tere-

nowych,

• przetwarzanie danych i obliczenie powierzchni upraw,

• walidacja wyników (Ray i Neetu, 2017).

Szczególne znaczenie z punktu widzenia jakości końcowego produktu ma określe-

nie powierzchni testowych, w których w kolejnym etapie powadzone będą szczegóło-

we analizy bazujące na wynikach pomiarów terenowych i analiz zobrazowań satelitar-

nych. Obszary testowe mają najczęściej kształt kwadratu o zróżnicowanym rozmiarze

boków. Dla przykładu, w Polsce stosuje się pola testowe o rozmiarze boku wynoszącym

1 km, a w Indiach 5 km. Wybór pól testowych prowadzony jest w dwóch etapach.

W pierwszym kroku na obszar objęty analizą nakładana jest siatka pól testowych

o założonym rozmiarze oczka, następnie dokonuje się stratyfikacji pól jednostkowych

pod kątem intensywności produkcji rolniczej. W tym celu wykorzystywane są wskaźniki

prezentujące procentowy udział użytków rolnych, jakości rolniczej przestrzeni produk-

cyjnej oraz średnią wielkości plonów, które opracowywane są na podstawie map użyt-

kowania ziemi, map glebowo–rolniczych oraz danych statystycznych GUS.

280

Jednym z przykładów stratyfikacji pól/segmentów może być ich podział na klasy w zależności od udziału upraw rolniczych w pojedynczym segmencie: klasa 1 – powyżej

50%, klasa II – od 30 do 50%, klasa III – od 15 do 30% i klasa IV – poniżej 15%. Następnie

metodą losową spośród każdej z klasy pól/segmentów jednostkowych wybierane są

pola/segmenty badawcze. W obrębie wybranych pól/segmentów badawczych prowa-

dzone są szczegółowe analizy terenowe, na podstawie których możliwe jest określenie

rzeczywistej powierzchni upraw.

Jak wskazano w raporcie z 2008 roku, opracowanym przez Instytut Ochrony i Bez-

pieczeństwa Obywateli (ang. Institute for the Protection and Security of the Citizen, IPSC), który wchodzi w skład Wspólnego Centrum Badawczego Komisji Europejskiej (ang. Joint

Research Centre, JRC) (Gal ego i in., 2008), w przypadku braku danych pochodzących z pomiarów terenowych zalecane jest dokonanie analizy wizualnej (fotointerpretacji) wyso-

korozdzielczych zobrazowań satelitarnych lub zdjęć lotniczych. Ponadto powierzchnia

upraw w wytypowanych polach/segmentach badawczych może być określana na pod-

stawie analizy wieloczasowej serii niskorozdzielczego satelity EO1 (MODIS) i średnioroz-

dzielczych zobrazowań z satelitów SPOT-5 (Vegetation 2) i Resourcesat-2 (AWiFS) lub na

podstawie pojedynczych średniorozdzielczych zobrazowań Sentinel-2 (MSI), Landsat

8 (OLI) czy Resourcesat-2 (LISS III). W Azji południowej i południowo–wschodniej, ze

względu na wysokie zachmurzenie podczas sezonu deszczowego, wykorzystywane są

zobrazowania radarowe. Ponadto, coraz częściej w projektach dotyczących szacowania

powierzchni upraw wykorzystywane są zobrazowania o wysokiej rozdzielczości prze-

strzennej z satelitów RapidEye, SPOT-5 (HRS) i innych (Ray i Neetu, 2017).

W następnym etapie na podstawie wyników analizy danych z pomiarów tereno-

wych oraz wyników analiz uzyskanych metodami teledetekcyjnymi tworzone są mode-

le regresyjne, które dalej wykorzystywane są do szacowania powierzchni upraw w skali

lokalnej, krajowej i regionalnej. Ważnym etapem szacowania powierzchni upraw jest

walidacja wyników na podstawie szczegółowych danych z badań terenowych lub fo-

tointerpretacji wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych oraz zdjęć lotniczych.

Na podstawie uzyskanych wyników tworzona jest macierz błędów, obliczane są błędy

przeszacowania i pominięcia oraz ogólna dokładność klasyfikacji. Ponadto wyniki uzy-

skane metodami teledetekcyjnymi mogą być porównywane z wynikami prezentowa-

nymi przez urzędy statystyczne.

Badania w zakresie wykorzystania zobrazowań satelitarnych w rolnictwie

prowadzone są od lat 70. ubiegłego wieku. Prekursorami tych badań były De-

partament Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (ang. United State Department

of Agriculture, USDA) oraz Narodowa Agencja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej

Stanów Zjednoczonych (ang. National Aeronautics and Space Administration, NASA).

Na przestrzeni prawie pół wieku, na świecie było realizowanych wiele programów o za-

sięgu krajowym, regionalnym i globalnym, które miały na celu wykorzystanie telede-

tekcji satelitarnej do szacowania powierzchni upraw (Ray i Neetu, 2017).

Wśród programów o zasięgu krajowym należy wymienić program CDL (Cropland

Data Layer) realizowany przez Wydział Statystyki Rolnictwa (ang. National Agricultural

Statistics Service, NASS) w USDA (Muel er i Seffrin, 2006). Program został uruchomiony w 1997 roku, a jego wyniki są publikowane na portalu CropSpace (Cropspace, 2020).

Wśród programów o zasięgu regionalnym należy wymienić program MARS (Monitoring

Agriculture with Remote Sensing), który został rozpoczęty pod koniec lat 80. ubiegłego

wieku przez kraje członkowskie Unii Europejskiej (Gal ego, 2006). W programie wyko-

281

rzystywane są wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne w połączeniu z badaniami terenowymi w wyselekcjonowanych wcześniej obszarach/segmentach testowych.

Uzyskane wyniki stanowiły podstawę opracowania modelu regresji do szacowania

powierzchni upraw w Unii Europejskiej. Program MARS na początku lat 90. XX wieku

został rozszerzony i objęto nim inne kraje zlokalizowane w środkowej i wschodniej Eu-

ropie. W Polsce weryfikacji metod oceny powierzchni upraw, opracowanej w ramach

programu MARS, dokonano w połowie lat 90. Uzyskane wyniki zaowocowały kolejny-

mi badaniami prowadzonymi przez zespoły badawcze Instytutu Geodezji i Kartografii

w zakresie dostosowania metody opracowanej przez Instytut Ochrony i Bezpieczeń-

stwa Obywateli (ang. Institute for the Protection and Security of the Citizen, IPSC) w Isprze (Włochy) do specyficznych warunków polskiego rolnictwa.

Natomiast wśród programów o zasięgu globalnym należy wspomnieć progra-

my: CropWatch opracowany przez Instytut Teledetekcji Chińskiej Akademii Nauk, FAS

(Foreign Agriculture Service) Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych oraz

GEOGLAM (Group on Earth Observations GLobal Agricultural Monitoring) realizowany

przez kraje członkowskie grupy G20 (Ray i Neetu, 2017).

6.3.2. Identyfikacja gatunków upraw rolniczych i predykcja plonu

Systemy upraw rolniczych są często zróżnicowane i złożone, a rodzaje uprawianych

roślin i czas ich wzrostu są odmienne. W celu zapewnienia wysokiej jakości produktu

w postaci mapy struktury upraw, wymagany jest wybór odpowiednich danych sateli-

tarnych i danych referencyjnych do analiz (naziemnych) wykorzystywanych na etapie

przeprowadzenia klasyfikacji oraz walidacji przyjętych metod klasyfikacji. Ma to szcze-

gólne znaczenie w analizie gatunków upraw rolniczych, które charakteryzuje wysoka

dynamika przestrzenna i czasowa (Bargiel, 2017).

Większość dotychczas przeprowadzonych analiz w zakresie zastosowania technik

teledetekcyjnych do identyfikacji gatunków upraw była prowadzona z wykorzystaniem

zobrazowań optycznych. Identyfikacja upraw dokonywana jest na podstawie wielkości

odbicia w zakresie niebieskim, zieleni, czerwieni, bliskiej i średniej podczerwieni oraz

wskaźników roślinności.

W związku z tym, że właściwości fizyczne poszczególnych gatunków roślin różnią

się w kolejnych okresach wzrostu, podczas identyfikacji wykorzystywane są dane wie-

loczasowe pochodzące z różnych okresów fenologicznych (Osińska-Skotak i in., 2013;

Grabska, 2017), co pozwala na poprawę jakości wyników klasyfikacji (Lewińska, 2009,

2011). Nie rozwiązuje to jednak problemów związanych z podobieństwem profili wskaź-

ników roślinności dla różnych upraw o podobnej fenologii (Wang i in., 2019). Ponadto,

główną barierą ograniczającą możliwości wykorzystania zobrazowań optycznych jest

zachmurzenie, które w połączeniu z kilku lub kilkunastodniową częstotliwością pozy-

skiwania obrazów może skutkować znacznym ograniczeniem dostępności danych lub

nawet spowodować ich brak.

Obecnie jedną z najczęściej stosowanych technik wykorzystywanych w badaniach

pokrycia i użytkowania terenu jest łączenie danych satelitarnych pochodzących z róż-

nych źródeł (Ban i in., 2015). Integracja różnych danych pozwala na podwyższenie roz-

dzielczości przestrzennej obrazu, wzmocnienie rozróżnialności obiektów, zastępowa-

nie brakujących informacji na jednym obrazie informacjami z innego obrazu lub detek-

cję zmian przy użyciu danych z wielu momentów czasowych (Grabska, 2017).

282

Coraz częściej podczas rozpoznawania upraw wykorzystywane są zobrazowania ra-

darowe, których główną zaletą jest niezależność od oświetlenia słonecznego i zachmu-

rzenia. Pozwala to na pozyskiwanie danych z wysoką częstotliwością, co przekłada się

bezpośrednio na jakość klasyfikacji upraw (Bargiel, 2017). W przypadku danych radaro-

wych w zakresie mikrofalowym, rejestrowane rozproszenie wsteczne zależy od właści-

wości dielektrycznych ośrodka rozpraszającego oraz jego geometrii (wilgotności gleby,

zawartości wody w roślinach, szorstkości podłoża, gęstości roślinności). Wartości te są

również zależne od rozmiaru, kształtu i orientacji poszczególnych części rośliny: łodyg,

liści oraz owoców. Wykorzystanie zobrazowań radarowych pozwala na poprawę jako-

ści klasyfikacji uzyskanej na obrazach optycznych lub utrzymanie wyników klasyfikacji

na wysokim poziomie w przypadku braku bezchmurnych obrazów optycznych (Mróz

i Ciołkowska, 2004).

Najczęściej do rozpoznawania upraw wykorzystywane były dane optyczne z sa-

telitów Landsat w połączeniu ze zobrazowaniami radarowymi satelitów Sentinel-1

lub RADARSAT (ryc. 6.14a). Wykorzystując jednocześnie dane optyczne i radarowe można uzyskać wysoką jakość klasyfikacji upraw we wczesnej fazie rozwoju roślin

(Orynbaikyzy i in., 2019).

Wraz ze zwiększeniem dostępności do coraz nowszych zobrazowań satelitarnych

o wyższej rozdzielczości przestrzennej, czasowej i spektralnej zmieniają się trendy w za-

kresie ich wykorzystania w rolnictwie. W celu uzyskania najlepszych wyników podczas

klasyfikacji typów upraw poszukuje się optymalnego połączenia potencjału informa-

cyjnego zobrazowań optycznych i radarowych. Obecnie przy klasyfikacji upraw wyko-

rzystywane są najczęściej odbicia z zakresu promieniowania widzialnego oraz bliskiej

podczerwieni w połączeniu ze współczynnikiem rozpraszania wstecznego oraz polary-

zacją HH i VV (ryc. 6.14b).

Ryc. 6.14. Wykorzystanie danych optycznych oraz radarowych podczas identyfikacji gatunków

upraw rolniczych (źródło: Orynbaikyzy i in., 2019)

Podczas klasyfikacji gatunków upraw rolniczych wykorzystywane są również dane

gromadzone podczas pomiarów terenowych, które dotyczą rodzaju uprawy, odmiany

oraz fazy wzrostu roślin. Ponadto zapisywana jest lokalizacja miejsc w terenie przy wy-

korzystaniu globalnego systemu pozycjonowania (ang. Global Positioning System, GPS),

w których dane były pozyskane. W ten sposób tworzone są dane referencyjne tzw. pola

283

treningowe. Ponadto, dane referencyjne mogą być pozyskiwane przez terenowe uczy-telnienie wysokorozdzielczych zdjęć lotniczych lub na podstawie ankiet prowadzonych

wśród rolników.

Zgromadzone dane satelitarne oraz dane referencyjne stanowią podstawę klasyfi-

kacji, którą można określić jako cyfrowe przetwarzanie obrazu w celu wyodrębnienia

określonych klas, np. gatunków upraw rolniczych. Szczegółowo metody klasyfikacji da-

nych zostały przedstawione w rozdziale 2.3. Etapem końcowym jest walidacja wyników

klasyfikacji poszczególnych gatunków upraw, której dokonuje się na podstawie posia-

danej wiedzy z badań terenowych. Wyniki badań terenowych najczęściej dzielone są na

dwie części, z których pierwsza wykorzystywana jest na etapie uczenia (w metodzie nad-

zorowanej tworzenia sygnatur poszczególnych klas), a druga do walidacji uzyskanych

wyników klasyfikacji. Podstawą do wykonania ilościowej analizy jakości klasyfikacji jest

macierz błędów, obliczone wartości całkowitej dokładności klasyfikacji oraz łączny błąd

klasyfikacji (współczynnik kappa). W celu poprawy jakości klasyfikacji, a tym samym pro-

duktów w postaci map upraw rolniczych, ciągle ulepszane są istniejące lub poszukiwane

są nowe metody klasyfikacji upraw rolniczych (Wang i in., 2019).

Bardziej zaawansowanym poziomem wykorzystania zobrazowań satelitarnych,

poza identyfikacją uprawy, jest prognoza plonów. Analiza wysokości potencjalnych

plonów wykonywana jest najczęściej na podstawie analizy zobrazowań z okresu bez-

pośrednio poprzedzającego zbiór roślin, natomiast prognoza odnosi się do szacowania

potencjalnego plonu na podstawie analizy zobrazowań z różnych faz rozwoju roślin.

Najczęściej wykorzystywane są dwa podejścia. Pierwsze polega na tym, że dane telede-

tekcyjne wykorzystywane są do określenia zależności między wskaźnikami roślinności

a wielkością uzyskanych plonów, a drugie opiera się na wykorzystaniu danych satelitar-

nych w modelach symulacyjnych rozwoju roślin do wyznaczenia wartości parametrów

modelu, kalibracji modelu oraz walidacji wyników.

Najczęściej do prognozowania plonów stosuje się modele regresyjne oparte na em-

pirycznie wyznaczonych zależnościach między wartościami wskaźników roślinnych

obliczonych na podstawie danych spektralnych oraz wielkością uzyskanych plonów

(Wall i in., 2008). Do oceny i predykcji plonów tworzone są zależności regresyjne po-

między wielkością plonów, a znormalizowanym różnicowym wskaźnikiem roślinności

(NDVI) (Piekarczyk i in., 2004; Wójtowicz i in., 2005). Modele regresyjne opracowywane

są przez poszukiwanie zależności pomiędzy wartościami wskaźnika NDVI obliczonymi

dla poszczególnych faz rozwoju roślin, a plonami, w celu określenia optymalnego okre-

su dla szacowania plonów upraw.

W Polsce do określenia plonu zbóż opracowano model regresji bazujący na war-

tościach wskaźnika (NDVI) oraz wartościach temperatury radiacyjnej roślin (Dąbrow-

ska-Zielińska i in., 2001). Na tej podstawie obliczane są dekadowe wartości wskaźników

stanu roślinności (VCI) oraz temperatury (TCI), które są skorelowane z wielkością plo-

nów roślin. Do szacowania plonów wykorzystywane są zobrazowania z satelity NOAA

AVHRR i Terra MODIS, które mogą być pozyskiwane z częstotliwością jednego razu na

dobę. Na podstawie modelu opracowanego przez Instytut Geodezji i Kartografii (IGiK)

możliwe jest prognozowanie plonów na cztery tygodnie przed żniwami.

Modele regresyjne są łatwe do zastosowania i nie wymagają wielu danych wejścio-

wych. Głównym ograniczeniem w szerokim stosowaniu danego modelu jest regionalny

charakter zależności pomiędzy wysokością plonu a charakterystykami spektralnymi ro-

284

ślin. Ponadto trafność oceny plonów zależy od terminu wykonania zobrazowania, a co za tym idzie uchwycenia stanu wegetacyjnego roślin w najbardziej odpowiedniej do

predykcji fazie rozwojowej (Piekarczyk i in., 2004).

Przy szacowaniu plonów z użyciem biofizycznych modeli symulujących rozwój

roślin, dane spektralne są wykorzystywane do określania parametrów początkowych

oraz do kalibracji tych modeli. Modele wykorzystywane do predykcji wysokości plonów

charakteryzują się różnym stopniem złożoności. Proste modele pozwalają na predykcję

plonów na podstawie powszechnie dostępnych danych agrometeorologicznych oraz

danych statystycznych dotyczących plonów. Natomiast w modelach bardziej złożonych

istnieje konieczność przygotowania dużej liczby danych wejściowych opisujących rela-

cje pomiędzy glebą, rośliną i atmosferą (Moriondo i in., 2007).

Jednym z takich modeli jest holenderski model WOFOST (WOrld FOod STudies

Simulation Model), który stanowi element monitorowania stanu i predykcji plonu upraw

w Unii Europejskiej. W Polsce do prognozowania plonu zbóż opracowany został przez

Instytut Geodezji i Kartografii (IGiK) model PLONSAT. Model ten wykorzystuje dane sate-

litarne rejestrowane przez satelity serii NOAA, na podstawie których obliczane są m.in.

wartości wskaźnika powierzchni liści (ang . Leaf Area Index, LAI) (Dąbrowska-Zielińska i in., 2008). W Europie system prognozowania plonów został opracowany, przetestowany

i wdrożony w 1992 roku przez Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej (JRC).

System prognozowania zbiorów upraw (ang. MARS Crop Yield Forecasting System,

MCYFS) pozwala na monitorowanie wzrostu oraz prognozowanie zbiorów roślin upraw-

nych. System MCYFS to rozbudowane narzędzie analityczne wykorzystujące dane te-

ledetekcyjne, obserwacje i prognozy meteorologiczne, modelowanie agrometeorolo-

giczne i biofizyczne wzrostu upraw, a także analizy statystyczne. Wyniki monitorowa-

nia w okresie wegetacyjnym są regularnie publikowane w biuletynie MARS, w którym

przedstawiane są wyniki analizy stanu upraw, mapy warunków pogodowych, wskaźniki

upraw oraz oczekiwane plony. Ponadto wyniki modelowania agrometeorologicznego

CGMS (Crop Growth Monitoring System) oraz monitorowania meteorologicznego są

udostępniane on-line w ramach portalu JRC MARS Explorer (Marsop, 2020).

Również w Polsce w ostatnich latach obserwowany jest bardzo dynamiczny rozwój

w zakresie wykorzystania zobrazowań satelitarnych w rolnictwie. Na podkreślanie za-

sługuje system ASAP (Advanced Sustainable Agricultural Production) opracowany pod

kierunkiem Centrum Teledetekcji Instytutu Geodezji i Kartografii w ramach projektu

ASAP współfinansowanego przez Europejską Agencję Kosmiczną. W ramach projektu

utworzony został serwis operacyjny wykorzystujący dane satelitarne i naziemne, który

oferuje szeroką gamę produktów, a mianowicie mapy: suszy, kondycji upraw, redukcji

plonów w stosunku do plonów maksymalnych dla danego obszaru, klasyfikacji upraw,

prognozy plonów, plonowania oraz dokumentację strat w produkcji roślinnej wywoła-

nej suszami, wymarznięciami i lokalnymi podtopieniami. Ponadto IGiK na przestrzeni

ponad 25 lat zrealizował szereg projektów naukowych i wdrożeniowych przeznaczo-

nych dla rolnictwa, które obejmowały m.in. monitorowanie upraw, predykcję plonów,

analizę wpływu suszy oraz przymrozków na kondycję roślin.

Na podkreślenie zasługują projekty realizowane i zrealizowane przez IGiK we współ-

pracy z ESA dotyczące monitorowania suszy (Service4Drought – Service 4 Drought

Monitoring applying Satel ite Data), klasyfikacji upraw i prognozy plonów pod kątem

wspomagania zbierania informacji statystycznej (EOStat – Agriculture Poland: Services

285

for Earth Observation-based statistical information for agriculture) czy opracowanie de-monstracyjnego systemu wspomagania nawodnień na podstawie danych satelitarnych

(IRRSAT – Irrigation Factor 4 potato growth using Sentinel-1 and Sentinel-2 data).

Kolejny projekt wykorzystujący dane satelitarne (m.in. Sentinel-1 i -2, Landsat, Pla-

netScope, MODIS) w obszarze rolnictwa, to projekt pt. „Wykorzystanie teledetekcji do

zarządzania Zasobem Własności Rolnej Skarbu Państwa – etap pilotażowy” ogłoszony

w 2019 roku przez Krajowy Ośrodek Wsparcia Rolnictwa (KOWR). Celem projektu było wy-

konanie badań naukowych i prac rozwojowych wykorzystujących teledetekcję satelitar-

ną w rolnictwie przez monitorowanie suszy rolniczej, wymoknięć oraz wymarznięć roślin

uprawnych na podstawie danych satelitarnych oraz danych meteorologicznych (Wężyk

i in., 2020). Wyniki projektu mogą stanowić podstawę do opracowania systemu satelitarne-

go monitorowania upraw rolnych dla kompleksowego monitorowania szkód w rolnictwie.

Ponadto na polskim rynku obserwowany jest dynamiczny rozwój systemów wspie-

rających rolników w zakresie zarządzania gospodarstwem. Dostępnych jest coraz więcej

specjalistycznych aplikacji obsługiwanych za pośrednictwem przeglądarek interneto-

wych. Na wyróżnienie zasługuje aplikacja SatAgro, która pozwala monitorować rozwój

upraw z uwzględnieniem warunków meteorologicznych oraz prowadzonych zabiegów

agronomicznych. Kolejnym ciekawym narzędziem, które może znaleźć powszechne za-

stosowanie w rolnictwie stanowi aplikacja Sen2Agri, opracowana w ramach projektu

Sentinel-2 for Agriculture. Sen2Agri to aplikacja pozwalająca na analizę obrazów sate-

litarnych Sentinel-2 i Landsat 8, pod kątem automatycznego mapowania powierzchni

i rodzaju upraw oraz obliczania wskaźników opisujących stan i kondycję roślin.

6.3.3. Analiza i prognoza skutków suszy

Występujące coraz częściej długotrwałe deficyty wody wywołane zmianami kli-

matu zmusiły kraje członkowskie Unii Europejskiej do poszukiwania bardziej efektyw-

nych metod detekcji obszarów objętych suszą oraz prognozowania wystąpienia suszy.

Podstawowym dokumentem regulującym gospodarkę wodną na poziomie unijnym

jest Ramowa Dyrektywa Wodna (RDW), która ustanowiła założenia wspólnotowego

działania w zakresie polityki wodnej. W dyrektywie brak jest jednak podstawy prawnej

nakładającej na kraje członkowskie obowiązek opracowania planów przeciwdziałania

skutkom susz. Jedynymi dokumentami w całości poświęconymi problematyce suszy, są

komunikaty Komisji Europejskiej, które nie posiadają mocy prawnej. W związku z tym,

polityka krajów członkowskich UE w zakresie niedoboru wody i susz była w dużym

stopniu niezależna. Informacje gromadzone na szczeblu europejskim uzyskane od in-

stytucji krajowych, regionalnych i lokalnych były zróżnicowane pod względem rodzaju

i formatu, a także zasięgu przestrzennego i czasowego, co znacznie utrudniało analizę

problemu w skali całego kontynentu.

Po raz pierwszy zauważono konieczność poprawy zarządzania ryzykiem wystąpie-

nia suszy w komunikacie Komisji Europejskiej z 18 lipca 2007 roku, dotyczącym rozwią-

zania problemu związanego z niedoborem wody i suszą na terenach państw Unii Eu-

ropejskiej. W komunikacie zwrócono uwagę na potrzebę utworzenia obserwatorium

i systemu wczesnego ostrzegania na wypadek suszy. Głównym celem funkcjonowania

Europejskiego Obserwatorium ds. Susz (ang. European Drought Observatory, EDO), stwo-rzonego przez Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej (JRC), jest pozyskiwa-

nie od krajów UE informacji o suszach oraz utworzenie systemu wczesnego ostrzega-

286

nia, w celu efektywnego zarządzania ryzykiem suszy. W komunikacie KE wskazano, że tworzony system powinien obejmować dane, wyniki badań naukowych oraz narzędzia

do monitorowania, wykrywania i prognozowania suszy na różnych płaszczyznach prze-

strzennych. Dane prezentowane na stronie Europejskiego Obserwatorium ds. Susz wy-

korzystują zobrazowania rejestrowane przez sensor MODIS umieszczony na pokładzie

satelity Terra. Na portalu internetowym EDO (EDO, 2020) prezentowane są informacje

w postaci mapy wskaźników pozwalających na detekcję suszy.

Wskaźniki podzielone są na grupy tematyczne i dotyczą detekcji suszy:

• meteorologicznej – wskaźnik standaryzowanego opadu (ang. Standardized Pre-

cipitation Index, SPI), wskaźnik standaryzowanego opadu i parowania (ang. Stan-

dardised Precipitation-Evapotranspiration Index, SPEI),

• glebowej – wskaźnik odchylenia wilgotności gleby od warunków przecięt-

nych (ang. Soil Moisture Anomaly, SMA), wskaźnik surowości suszy Palmera

(ang. Palmer Drought Severity Index, PDSI), wskaźnik intensywności suszy

(ang. Drought Severity Index, DSI),

• hydrologicznej – wskaźnik niskich przepływów (ang. Low Flow Index, LFI).

Wskaźniki suszy meteorologicznej obliczane są na podstawie danych naziemnych,

natomiast wskaźniki suszy glebowej i hydrologicznej na podstawie wyników uzyskanych

z modelu LISFLOOD. Parametr wejściowy w modelu LISFLOOD stanowi wskaźnik LAI,

który obliczany jest na podstawie danych rejestrowanych przez sensor MODIS umiesz-

czony na pokładzie satelity Terra. Wskaźnik powierzchni projekcyjnej liści LAI jest wiel-

kością bezwymiarową, która charakteryzuje stosunek powierzchni liści do jednostkowej

powierzchni gleby, którą ta roślinność pokrywa. LAI jest wskaźnikiem pozwalającym na

szacowanie ilości biomasy, kondycji i struktury roślin. Ponadto jest jednym z podstawo-

wych parametrów wejściowych w większości modeli produktywności ekosystemów.

Ze względu na znaczącą rolę wskaźnika LAI przeprowadzono wiele badań zmierza-

jących do określenia jego przestrzennej i czasowej zmienności. Punktem wyjścia do

określenia zmienności czasowej i przestrzennej tego wskaźnika są pomiary in situ, wy-

konywane w sposób pośredni za pomocą urządzeń takich jak np. LAI-2000 Plant Cano-

py Analyzer. Wiele badań prowadzono również w zakresie szacowania LAI na podstawie

zobrazowań satelitarnych. W większości przypadków opracowane zostały zależności

empiryczne pomiędzy odpowiedzią spektralną roślin wyrażoną w postaci wskaźnika

roślinności, np. NDVI lub SAVI (tabela 6.5), a LAI. Wskaźniki roślinne mogą być oblicza-

ne na podstawie zobrazowań optycznych pochodzących, np. z satelitów Landsat 7 i 8,

Sentinel-2, Terra (MODIS, ASTER) i Envisat (MERIS). Inną metodą szacowania wskaźni-

ka LAI może być wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych i danych z naziemnych

pomiarów in situ oraz zobrazowań satelitarnych Sentinel-2 (poszczególnych zakresów

promieniowania) (Novel i i in., 2019).

Ponadto EDO udostępnia, w postaci map oraz tabel, wyniki obliczeń zintegrowane-

go wskaźnika suszy (ang. Combined Drought Index, CDI), który został opracowany przez

JRC (Sepulcre-Canto i in., 2012). Wskaźnik CDI dostarcza spójnej informacji na temat

obszarów, na których występuje susza, albo które potencjalnie mogą być zagrożone

wystąpieniem suszy rolniczej. CDI obliczany jest na podstawie trzech wskaźników:

• wskaźnika standaryzowanego opadu (SPI),

• wskaźnika odchylenia wilgotności gleby od warunków przeciętnych (SMA),

• wskaźnika odchylenia frakcji akumulowanej energi fotosyntetycznie czynnej

od warunków przeciętnych (∆FAPAR).

287

Schemat koncepcyjny detekcji suszy atmosferycznej i rolniczej za pomocą wskaźni-

ków SPI, SMA i ∆FAPAR przedstawiono na rycinie 6.15. Wskaźnik SPI w pierwszej kolejności informuje o wielkości, intensywności i czasie trwania deficytów opadów (suszy at-

mosferycznej). Gdy deficytowi opadów zaczyna towarzyszyć deficyt wilgotności gleby,

co obrazuje wskaźnik SMA, występują przesłanki do wydania ostrzeżeń o wystąpieniu

suszy. Natomiast, gdy w wyniku suszy glebowej dochodzi do osłabienia kondycji roślin

lub zahamowania ich wzrostu, ogłoszony zostaje stan alarmowy.

Ryc. 6.15. Schemat koncepcyjny detekcji suszy wg EDO za pomocą wskaźników SPI, SMA

i ∆FAPAR (źródło: Sepulcre-Canto i in., 2012)

Wskaźnik standaryzowanego opadu (SPI) jest najczęściej wykorzystywanym wskaź-

nikiem suszy meteorologicznej (McKee i in., 1993). SPI pozwala na detekcję okresów

występowania suszy i ocenę jej intensywności. Wskaźnik SPI został w 2010 roku uznany

przez Międzynarodową Organizację Meteorologiczną (World Meteorological Organiza-

tion , WMO) jako referencyjny do monitorowania operacyjnego suszy atmosferycznej.

Wskaźnik SPI wskazuje na odchylenie sum opadów obserwowanych w danej lokalizacji

od średnich wieloletnich sum opadów w tym samym okresie. Wskaźnik SPI obliczany

jest na podstawie wieloletnich ciągów ilości opadów w określonym przedziale czasu,

najczęściej 1, 3, 6, 9, 12, 24 lub 48 miesięcy. Wskaźnik CDI wykorzystuje wskaźniki SPI-1

i SPI-3 (1 i 3 miesiące). Wskaźnik SPI-3 jest najbardziej odpowiedni do identyfikacji su-

szy rolniczej, ze względu na fakt, że jest on silnie skorelowany z reakcją roślinności na

niedobór opadów (Ji i Peters, 2003; Rossi i Niemeyer, 2012). Wskaźnik SPI obliczany jest

na podstawie naziemnych danych pomiarowych, a następnie wyniki są prezentowane

przestrzennie metodami interpolacji.

Wskaźnik odchylenia wilgotności gleby od warunków przeciętnych jest wykorzysty-

wany przez EDO do określenia rozpoczęcia okresu suszy glebowej i czasu jej trwania.

Wilgotność gleby jest obliczana za pomocą modelu LISFLOOD (De Roo i in., 2000). Mo-

del ten jest modelem hydrologicznym zaimplementowanym w środowisku GIS, który

pozwala na prowadzenie obliczeń symulacyjnych, w tym m.in. dobowych wartości

wilgotności gleby dla warstwy powierzchniowej i strefy korzeniowej z rozdzielczością

przestrzenną 5 × 5 km. Dane rejestrowane przez sensor MODIS umieszczony na pokła-

dzie satelity Terra wykorzystywane są do obliczania wskaźnika LAI, który stanowi para-

metr wejściowy w modelu LISFLOOD.

288

Wilgotność gleby uzyskana z modelu LISFLOOD jest przeliczana na wskaźnik wil-

gotności gleby (SMI). Wskaźnik SMI jest obliczany według metodyki van Genuchtena

(1987), wykorzystującej normalizację wilgotności gleby względem punktu trwałego

więdnięcia, a punktem polowej pojemności wodnej. Przyjmuje on wartości od 0 (gleba

jest mocno wysuszona – punkt trwałego więdnięcia) do 1 (wilgotność gleby przekra-

cza polową pojemność wodną). Wskaźnik SMA jest obliczany dla okresów dekadowych

i wskazuje na odchylenie wartości dekadowych wskaźników wilgotności (SMI) w od-

niesieniu do wieloletnich wartości wskaźników wilgotności z okresu od 1995 roku do

ostatniego pełnego roku, w którym wykonywane były obliczenia (na przykład dla map

w 2019 roku był to okres 1995-2018).

Wskaźnik odchylenia frakcji akumulowanej energi fotosyntetycznie czynnej

(FAPAR) od warunków przeciętnych jest wykorzystywany do detekcji wpływu suszy

na wzrost i produktywność roślin. Wskaźnik ∆FAPAR, jest obliczany na podstawie da-

nych rejestrowanych przez sensor MODIS umieszczony na pokładzie satelity Terra

(Myneni i in., 2002; Myneni i in., 2003). MODIS jest skanerem optyczno–mechanicz-

nym, który rejestruje promieniowanie elektromagnetyczne w 36 zakresach od 0,459

do 14,385 μm o rozdzielczości przestrzennej od 250 m do 1 km. W związku z dużym

polem widzenia (110°) MODIS rejestruje dane dwa razy na dobę. Wartości ∆FAPAR pre-

zentowane na stronach EDO obliczane są dla okresów dekadowych, z rozdzielczością

przestrzenną 0,1°. Anomalie ∆FAPAR są obliczane przez odniesienie aktualnych dekado-

wych wartości ∆FAPAR do wartości dekadowych dla okresu od 2001 roku do ostatniego

pełnego roku, dla którego zostały wykonywane obliczenia (na przykład dla map ano-

malii ∆FAPAR w roku 2019 okresem odniesienia były lata 2001–2018). Szczegółowy opis

obliczania wskaźników znajduje się na portalu EDO.

Zintegrowany wskaźnik suszy CDI obliczany jest jako kombinacja wskaźników SPI-1,

SPI-3, SMA i ∆FAPAR (tabela 6.4). W ten sposób na podstawie wartości CDI dany obszar jest klasyfikowany do jednej z pięciu klas, które opisują wystąpienie suszy atmosferycznej, glebowej oraz negatywnego oddziaływania deficytu wodnego na rośliny. Pozosta-

łe dwie klasy wskazują na przywracanie normalnych warunków wodnych w odniesieniu

do warunków meteorologicznych oraz kondycji roślin.

Wyniki obliczeń wskaźników SPI-3, SMA, ∆FAPAR oraz CDI w postaci map dostęp-

nych w przeglądarce EDO dla pierwszej dekady września 2019 roku przedstawiono na

rycinie 6.16.

W przeglądarce EDO istnieje możliwość przeglądania zarówno wyników monitoro-

wania wskaźników SPI, SMA, ∆FAPAR oraz CDI, jak i prognoz oraz serii czasowych wyżej

wymienionych wskaźników w postaci zestawień tabelarycznych i wykresów.

Susza staje się coraz poważniejszym problemem w Europie, dostrzeganym przez

wiele państw. Bardzo aktywnie stara mu się przeciwdziałać Polska, o czym świadczą

liczne projekty badawcze i wdrożeniowe, których celem jest wykorzystanie zobrazowań

satelitarnych do monitorowania i oceny skutków suszy. Jednym z takich działań jest pro-

jekt „Serwis monitoringu suszy z zastosowaniem danych satelitarnych” (ang. Service 4

Drought Monitoring Applying Satellite Data) realizowany przez WIND-HYDRO oraz Insty-

tut Geodezji i Kartografii i finansowany przez Europejską Agencję Kosmiczną. Realizacja

projektu rozpoczęła się 1 lipca 2017 roku, a jego głównym zamierzeniem jest opracowa-

nie kompleksowego i operacyjnego Systemu Monitorowania Zjawiska Suszy na podsta-

wie zobrazowań satelitarnych oraz danych naziemnych. Wymiernym efektem realizacji

projektu jest oddany do użytku w czerwcu 2020 roku serwis esusza.pl (Esusza, 2020).

289

Tabela 6.4. Sposób obliczania zintegrowanego wskaźnika suszy

wraz z podziałem suszy na klasy według EDO

Poziom

Kolor

Klasyfikacja

Interpretacja

SPI-3 < -1

Obserwacja

lub

Obserwowany jest istotny deficyt

SPI-1 < -2

odpadów

SMA < -1

Ostrzeżenie

lub

Deficytowi odpadów towarzyszą

(SPI-3 < -1 lub SPI-1 < -2

anomalie wilgotności gleby

ΔFAPAR < -1

Alarm

i

Powyższym warunkom towarzyszą

(SPI-3 < -1 lub SPI-1 < -2

negatywne anomalie wzrostu roślin

Po epizodzie suszy warunki meteo-

Częściowa

(ΔFAPAR < -1 i (SPI-3m-1 < -1 i SPI-3 > -1)

rologiczne powróciły do normalnego

regeneracaja

lub

(ΔFAPAR < -1 i (SPI-1

stanu, ale wzrost roślin nadal jest

m-1 < -2 i SPI-1 > -2)

nieprawidłowy

Całkowita

(SPI-3m-1 < -1 i SPI-3 > -1)

Powrót do normalnego stanu zarówno

regeneracja

lub

warunków meteorologicznych, jak

(SPI-1m-1 < -2 i SPI-1 > -2)

i wzrostu roślin

Ryc. 6.16. Przestrzenna zmienność wskaźników SPI-3, SMA, ∆FAPAR oraz CDI w Polsce

w pierwszej dekadzie września 2019 roku (na podstawie danych serwisu EDO)

Do identyfikacji satelitarnej suszy rolniczej wykorzystywany jest wskaźnik DISS

(Drought Identification Satel ite System). Wskaźnik DISS obliczany jest na podstawie wy-

290

ników temperatury radiacyjnej powierzchni czynnej, która rejestrowana jest przez satelitę NOAA AVHRR oraz wyników pomiarów meteorologicznych (opadu i temperatury).

Ponadto Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa (IUNG) w Puławach przystąpił do

rozbudowy funkcjonującego do tej pory Systemu Monitoringu Suszy Rolniczej (SMSR).

Do systemu SMSR zaimplementowane zostaną metody teledetekcyjne dzięki współ-

pracy IUNG z Poznańskim Centrum Superkomputerowo–Sieciowym, które dysponuje

zaawansowaną infrastrukturą, pozwalającą na efektywne pozyskiwanie, gromadzenie

oraz przetwarzanie zobrazowań satelitarnych Sentinel-1, Sentinel-2 i Landsat 8. Wyni-

ki analizy zobrazowań satelitarnych mają umożliwić analizę zasięgu oraz stanu upraw

w odniesieniu do poszczególnych działek rolnych. Pion teledetekcyjny zostanie włączo-

ny pilotażowo do SMSR w 2021, a pełną funkcjonalność system ma uzyskać w 2022 roku.

6.3.4. Wykorzystanie wskaźników roślinności do oceny stanu roślinności

Jednym z podstawowych zastosowań teledetekcji w rolnictwie jest wykorzystanie

zobrazowań satelitarnych do oceny stanu i kondycji roślin uprawnych. Zjawisko wystę-

powania dużego kontrastu pomiędzy odbiciem promieniowania widzialnego i promie-

niowania z zakresu bliskiej podczerwieni dla roślin zostało wykorzystane do opracowa-

nia tzw. wskaźników roślinności (Jordan, 1969; Rouse i in., 1974). Wskaźniki roślinności

prezentują w sposób ilościowy proporcje między promieniowaniem absorbowanym

i odbijanym przez rośliny w różnych zakresach promieniowania elektromagnetyczne-

go. Proporcje pomiędzy ilością promieniowania absorbowanego, odbijanego i prze-

chodzącego przez rośliny charakteryzują tzw. właściwości optyczne roślin, które zależą

od struktury komórek, obecności chlorofilu i wody. Na podstawie wskaźników roślinno-

ści można ocenić stan biochemiczny i biofizyczny roślinności, w tym zawartość wody,

barwników i substancji budulcowych oraz stres roślin w wyniku niedoboru wody, skład-

ników pokarmowych, chorób lub występowania szkodników. Wskaźniki roślinności są

miarami służącymi do oceny aktywności wegetacyjnej roślin. Wskaźniki są skorelowane

z biofizycznymi parametrami roślin, tj. powierzchnią projekcyjną liści (LAI), temperaturą

roślin (Ts) i pochłoniętym promieniowaniem fotosyntetycznie czynnym (APAR). Z punk-

tu widzenia zastosowania w rolnictwie wskaźniki można podzielić na dwie grupy: opi-

sujące kondycję roślin oraz zawartość wody w roślinach (tabela 6. 5).

Pierwsza grupa wskaźników opracowanych na podstawie zakresu promieniowania

widzialnego oraz podczerwieni wykorzystywana jest do oceny ogólnego stanu roślin-

ności, ilości barwników fotosyntetycznie czynnych oraz ilości światła wykorzystywane-

go w procesie fotosyntezy. Promieniowanie widzialne dochodzące do roślin ulega od-

biciu i pochłonięciu. Ilość promieniowania pochłoniętego przez rośliny jest cechą indy-

widualną rośliny, ponadto zależy od kondycji i fazy rozwojowej. W zakresie widzialnym

ilość promieniowania pochłoniętego zależy od zawartości chlorofilu, karotenoidów

i antocyjanów. Promieniowanie w zakresie niebieskim i czerwonym jest pochłaniane

i wykorzystywane w procesie fotosyntezy, natomiast promieniowanie w zakresie zie-

lonym jest odbijane. Wielkość odbicia energii w zakresie podczerwieni zależy od cech

biofizycznych roślin, w szczególności struktur komórkowych, zawartości wody, sub-

stancji budulcowych, grubości liścia, szorstkości powierzchni liścia i baldachimu, wie-

ku fizjologicznego, sposobu ułożenia liści, okresu fenologicznego oraz stopnia uszko-

dzenia. Występowanie dużych różnic pomiędzy odbiciem promieniowania w zakresie

widzialnym i w zakresie bliskiej podczerwieni zostało wykorzystane do opracowania

291

wskaźników roślinności. Wskaźniki roślinności są bezwymiarowymi miarami wykorzystywanymi do oceny kondycji roślin.

Tabela 6.5. Teledetekcyjne wskaźniki roślinności

Nazwa wskaźnika

Możliwy sposób obliczania wskaźnika

na podstawie zobrazowań Sentinel-2

Ocena ogólnego stanu roślinności

NIR R

Normalized Difference Vegetation Index NDVI (ROUSE i in., 1974)

NDVI NIR R

NIR

Ratio Vegetation Index RVI (Jordan, 1969)

RVI = R

(1 L)( NIR R)

Soil Adjusted Vegetation Index SAVI (Huete, 1988)

SAVI NIR R L

Atmospherical y Resistant Vegetation Index ARVI

NIR B

(Kaufman i Tanre, 1992)

ARVI NIR B

G R

Visible Atmospheric Resistant Index VARI (Gitelson i in., 2002)

VARI G R B

NIR R

Enhanced Vegetation Index EVI (Huete i in., 2002)

EVI G L NIR C B C R

1

2

NIR R 1

Normalized Difference R Edge index (NDRE) (Barnes i in., 2000)

NDRE NIR R 1

Ocena zawartości wody

NIR SWIR 1

Normalized Difference InfraR Index NDII (Hardisky i in., 1983)

NDII NIR SWIR 1

NIR SWIR 2

Normalized Difference Water Index NDWI (Gao, 1996)

NDWI NIR SWIR 2

SWIR

Moisture Stress Index MSI (Rock i in., 1985)

MSI =

1

NIR

NIR ( SWIR 1 SWIR 2)

Normalized Multi-Band Drought Index NMDI (Wang i Qu, 2007)

NMDI NIR ( SWIR 1 SWIR 2)

Najczęściej do oceny kondycji roślin wykorzystywany jest znormalizowany róż-

nicowy wskaźnik roślinności (NDVI), który pozwala ocenić aktywność fotosynte-

tyczną roślin oraz stan struktur komórkowych. Wartości wskaźnika NDVI oblicza-

ne są na podstawie wartości współczynnika odbicia w podczerwieni (NIR) oraz

292

w zakresie czerwonym (R) (Rouse i in., 1974). Wartości wskaźnika NDVI zależą m.in.

od odbicia promieniowania od powierzchni gleby oraz rozproszenia w atmosfe-

rze. Wartości NDVI najczęściej wynoszą od –0,1 do +0,7. Chmury, woda, śnieg i lód

warunkują ujemne wartości NDVI, gleba od –0,1 do +0,1 (Wójtowicz i in., 2005).

W przypadku obszarów pokrytych roślinami wartości NDVI przyjmują wartości

z zakresu od 0,2 do 1,0. Wartości NDVI z zakresu od 0,2 do 0,4 odpowiadają roślinności

o słabej kondycji; od 0,4 do 0,6 umiarkowanej, a wartości powyżej 0,6 wskazują na do-

brą i bardzo dobrą kondycję roślin.

Innym często wykorzystywanym wskaźnikiem wegetacyjnym jest wskaźnik RVI wy-

rażający proporcję pomiędzy ilością odbitego promieniowania z zakresu bliskiej pod-

czerwieni (NIR) i czerwieni (R) (Jordan, 1969).

Wskaźnik NDVI na przestrzeni lat był wielokrotnie modyfikowany, a na jego bazie

opracowywano nowe wskaźniki roślinności. Przykładem jest wskaźnik SAVI, który jest

mniej wrażliwy na odbicie promieniowania od gleby. Wskaźnik SAVI, podobnie jak NDVI

obliczany jest na podstawie wartości współczynników odbicia w zakresach czerwonym

i podczerwonym (R i NIR) (Huete, 1988). Dodatkowo, podczas obliczeń wskaźnika SAVI

wprowadzany jest współczynnik korygujący odbicia od gleby (L). Współczynnik L może

przyjmować wartości od 0 do 1, odpowiednio dla bujnej i bardzo ubogiej pokrywy ro-

ślinnej. Najczęściej podczas obliczania wskaźnika SAVI przyjmuje się wartość L na pozio-

mie 0,5 dla przeciętnego pokrycia gleby roślinami. Pewnym ograniczeniem w stosowa-

niu wskaźnika SAVI jest wrażliwość na zmiany w atmosferze (Qi i in., 1994).

W celu ograniczenia wpływu atmosfery na wyniki obliczeń opracowane zostały

wskaźniki VARI (Gitelson i in., 2002) oraz ARVI (Kaufman i Tanre, 1992). Wskaźnik VARI,

obliczany jest na podstawie wartości współczynnika odbicia w zakresie niebieskim (B),

zielonym (G) i czerwonym (R). Z kolei wskaźnik ARVI obliczany jest na podstawie odbicia

promieniowania w zakresach niebieskim (B), czerwonym (R) oraz bliskiej podczerwieni

(NIR). Pewnym ograniczeniem w zakresie stosowania wskaźników VARI i ARVI jest ich

wrażliwość na zakłócenia spowodowane zmiennością gleby (Qi i in., 1994). Wskaźnik

ARVI jest około czterokrotnie mniej wrażliwy na zakłócenia atmosferyczne niż NDVI.

W celu zredukowania wpływu atmosfery i gleby na wartość sygnału spektralnego

opracowany został wskaźnik EVI (Liu i Huete, 1995). Wskaźnik obliczany jest na podstawie

odbić w zakresie niebieskim (B), czerwonym (R) i bliskiej podczerwieni (NIR). We wzorze

znajdują się współczynniki korygujące wpływ podłoża (L) i osłabienia promieniowania

niebieskiego i czerwonego przez aerozole (C1 i C2) oraz współczynnik wzmocnienia

(G). Ważną rolę odgrywa czerwień krawędziowa (ang. RedEdge, RE), tj. wielkość współ-

czynnika odbicia pomiędzy zakresem czerwonym i w bliskiej podczerwieni. Zakres pro-

mieniowania RE wykorzystywany jest do oceny ilościowej zawartości chlorofilu w rośli-

nach, przez co możliwe jest dokonanie oceny zdrowotności oraz stresu roślin. Jednym

ze wskaźników wykorzystujących zakres krawędzi podczerwieni jest wskaźnik NDRE

(Barnes i in., 2000).

Druga grupa wskaźników wykorzystuje zakresy promieniowania w bliskiej i średniej

podczerwieni. W średniej podczerwieni następuje absorpcja promieniowania przez

wodę zawartą w roślinach, co przekłada się na niskie wartości współczynnika odbicia

w tym zakresie. Wskaźniki zaliczone do tej grupy informują o zawartości wody w rośli-

nach, a tym samym o wystąpieniu niedoborów wody.

Jednymi z najczęściej wykorzystywanych wskaźników z tej grupy są znormalizowa-

ny wskaźnik podczerwieni (NDII) (Hardisky i in., 1983) oraz znormalizowany wskaźnik

293

wodny (NDWI) (Gao, 1996), które wykorzystuje się do określenia zawartości wody w ro-

ślinach oraz rodzaju i stopnia pokrycia roślinami analizowanych terenów. Oba wskaźniki

oblicza się na podstawie podobnego równania, w którym wykorzystywane są wartości

współczynnika odbicia w podczerwieni (NIR) oraz średniej podczerwieni (SWIR1 i SWIR2).

Wskaźnik MSI, który jest ilorazem współczynnika odbicia w zakresie średniej podczerwieni

(SWIR) oraz bliskiej podczerwieni (NIR) wykorzystuje się do określania stopnia stresu wod-

nego roślinności (Rock i in., 1985). Stosunkowo nowym wskaźnikiem stosowanym do oce-

ny stanu wilgotności gleby i zawartości wody w roślinach jest wskaźnik NMDI (Wang i Qu,

2007). Wskaźnik NMDI obliczany jest na podstawie trzech wartości współczynnika odbicia:

w podczerwieni (NIR) oraz dwóch zakresach średniej podczerwieni (SWIR1 i SWIR2).

Wskaźniki roślinności powinny spełniać następujące założenia: po pierwsze powinny

być silnie skorelowane z parametrami biofizycznymi roślin (biomasa, powierzchnia projek-

cyjna liści (LAI), pochłonięte promieniowanie fotosyntetycznie czynne – APAR), po drugie

ograniczać wpływ czynników zakłócających lub utrudniających interpretację wyników.

Do czynników zakłócających, bezpośrednio związanych z roślinami, należy zaliczyć glebę,

rzeźbę terenu oraz nieaktywne fotosyntetycznie części roślin, a do czynników zewnętrz-

nych: atmosferę, kąt padania promieni słonecznych oraz kąt rejestracji promieniowania

odbitego przez sensor (Wójtowicz i in., 2005).

Część wskaźników roślinnych, wykorzystywanych pierwotnie w badaniach nauko-

wych, znalazła praktyczne zastosowanie w rolnictwie. Jednym z czynników, które zachę-

cają jednostki administracji publicznej do korzystania z danych teledetekcyjnych, jest do-

stęp do bogatego zbioru narzędzi pozwalających na ich szeroką analizę, w tym obliczanie

wskaźników roślinnych. Wykorzystując bezpłatne oprogramowanie ESA – SNAP (Sentinel

Application Platform) opracowane przez Europejską Agencję Kosmiczną, które jest prze-

znaczone do analizy zobrazowań satelitarnych, m.in. Sentinel, można w sposób automa-

tyczny obliczyć ponad 20 wskaźników roślinnych. Obliczenia sprowadzają się do wyboru

pożądanego wskaźnika, który jest zdefiniowany w zakładce indeksów roślinnych ( Optical

→ Thematic Land Processing → Vegetation radiometric indices).

Przykładowe wyniki obliczeń wskaźników roślinnych uzyskane w programie SNAP

przedstawiono na rycinie 6.17. Ponadto wskaźniki roślinności mogą być obliczane na podstawie m.in. zobrazowań Landsat i Senitnel-2, za pomocą bezpłatnego programu QGIS

i specjalnej wtyczki SCP (Semi Automatic Classification Plugin). Obliczane na bieżąco war-

tości wskaźników roślinnych pozwalają na ocenę aktualnej kondycji roślin oraz mogą sta-

nowić podstawę do podejmowania działań w zakresie nawadniania, nawożenia czy stoso-

wania środków ochrony roślin.

Wybrane wskaźniki roślinności wykorzystywane w rolnictwie, które szczegółowo przed-

stawiono w tabeli 6. 5, mogą być obliczane na podstawie danych optycznych rejestrowanych przez szerokie spektrum satelitów: Sentinel-2, Landsat 7, Landsat 8, rodzinę satelitów

WorldView, GeoEye-1, SPOT-6, SPOT-7, Pléiades-HR, PlanetScope, SkySat oraz KOMPSAT-2

i KOMPSAT-3. Ponadto wskaźniki roślinności mogą być obliczane na podstawie danych

optycznych pochodzących z sensorów rejestrujących z niską i średnią rozdzielczością prze-

strzenną, takich jak np. ASTER i MODIS. Do obliczania wskaźników roślinnych bardzo przy-

datne są również dane pochodzące z sensorów hiperspektralnych np. Hyperion i CHRIS. Za-

kres możliwych do obliczenia wskaźników roślinnych na podstawie danych uzyskiwanych

z określonych sensorów jest uzależniony od zakresu rejestrowanego promieniowania elek-

tromagnetycznego i liczby kanałów, w których odbywa się zapis. Szczegółowy opis sateli-

tów i sensorów rejestrujących dane teledetekcyjne przedstawiono w rozdziale 3.

294

Ryc. 6.17. Wyniki obliczeń wybranych wskaźników roślinności w programie SNAP (kolor zielony –

roślinność w dobrej kondycji, kolor żółty – roślinność w słabej kondycji, kolor pomarańczowy –

brak roślinności): a) kompozycja w barwach rzeczywistych, b) wskaźnik NDVI, c) wskaźnik SAVI,

d) wskaźnik NDWI, e) wskaźnik NDI45, f) wskaźnik ARVI

6.3.5. Rolnictwo a obszary Natura 2000

Mapy dokumentujące zasięg przestrzenny obszarów Natura 2000 odgrywają istotną

rolę w systemach dopłat bezpośrednich dla producentów rolnych w całej Unii Euro-

pejskiej. Szczególne znaczenie dla obszarów Natura 2000 ma promowanie i wspieranie

dobrych praktyk rolnych, które mogą zapobiec niszczeniu rzadkich lub zagrożonych

siedlisk wielu gatunków zwierząt będących pod ochroną unijnego prawa. Mimo tego,

że w całej UE za pomocą dopłat bezpośrednich zachęca się rolników do prowadzenia

produkcji zgodnie z wymaganiami środowiska przyrodniczego, to zdarzają się sytuacje,

w których zasady te nie są przestrzegane, co może skutkować negatywnym oddziały-

waniem na siedliska i zwierzęta chronione w ramach sieci Natura 2000. Dlatego, poza

systemem zachęt, konieczne jest wdrożenie systemu monitorowania pozwalającego na

bieżącą kontrolę działalności rolników.

Elementem wspomagającym proces monitorowania mogą być zobrazowania sa-

telitarne. Za przykład może posłużyć projekt AgroEye sfinansowany przez Europej-

ską Agencję Kosmiczną (ESA), a realizowany w latach 2015–2017 przez firmę ProGea

Consulting. Celem projektu było opracowanie aplikacji wspomagającej procesy reali-

zacji polityki rolnej UE, w tym kontroli tzw. norm dobrej kultury rolnej obowiązujących

w krajach członkowskich. Aplikacja AgroEye pozwala na szybkie i precyzyjne monitoro-

wanie obszarów rolniczych na podstawie analizy obiektowej zobrazowań satelitarnych

Sentinel-2. Pozwala to na wiarygodną ocenę działalności producentów rolnych, ponie-

waż obszary objęte dopłatami bezpośrednimi są obrazowane nawet kilka razy w roku,

295

wraz z ich analizą w czasie i przestrzeni. Aplikacja AgroEye może znaleźć zastosowanie w szeroko pojętym monitorowaniu i zarządzaniu środowiskiem przyrodniczym (np. obszarów Natura 2000, parków narodowych, parków krajobrazowych i obszarów chronio-

nego krajobrazu).

Inną aplikacją mogącą znaleźć zastosowanie w monitorowaniu upraw rolnych jest

Sen4CAP (Sentinels for Common Agricultural Policy). Realizacja projektu związanego

z tworzeniem aplikacji Sen4CAP rozpoczęła się w 2017 roku, w ramach projektu reali-

zowanego przez konsorcjum w składzie UCLouvain-Geomatics (Katolicki Uniwersytet

Lowański, Belgia), CS ROMANIA (Rumunia), e-GEOS (Włochy), GISAT (Czechy) i Sinergise

(Słowenia), zainicjowanego przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA) w bezpośred-

niej współpracy i na wniosek DG-Agri, DG-Grow i DG-JRC. Celem nadrzędnym projektu

było dostarczenie europejskim i krajowym podmiotom, odpowiedzialnym za realizację

wspólnej polityki rolnej, narzędzi pozwalających na monitorowanie działalności rol-

niczej. W ramach projektu zwrócono szczególną uwagę, w jaki sposób zobrazowania

satelitarne Sentinel-1 i -2 mogą wesprzeć modernizację i uprościć realizację wspólnej

polityki rolnej w okresie po 2020 roku.

Jako jeden z przykładów wykorzystania zobrazowań satelitarnych na terenach Natu-

ra 2000 mogą posłużyć badania prowadzone przez Cal eja i in. (2019) dotyczące wpły-

wu inwazyjnego gatunku Baccharis halimifolia na stan obszarów chronionych. Badania

zostały przeprowadzone w celu opracowania procedury mapowania ww. gatunku za

pomocą zobrazowań satelitarnych Sentinel-2A oraz Landsat 8. W ramach analizy za-

stosowano trzy podejścia klasyfikacyjne (oparte na pikselach, obiektach oraz metodzie

hybrydowej), aby określić, które z podejść umożliwia najdokładniejsze mapowanie.

Zgodnie z przeprowadzonymi badaniami, klasyfikacja oparta na pikselach umożliwiła

mapowanie gatunków inwazyjnych z dokładnością, co najmniej 70% dla zobrazowań

pochodzących z obu satelitów. Uzyskane wyniki pozwoliły na stwierdzenie, że zobrazo-

wania z satelity Landsat 8 charakteryzowały się wyższą dokładnością klasyfikacji ogól-

nej roślinności, natomiast satelita Sentinel-2 pozwolił na bardziej precyzyjne określenie

zasięgu analizowanego gatunku inwazyjnego. Jak podają autorzy, było to spowodo-

wane wyższą rozdzielczością przestrzenną i spektralną satelity Sentinel-2. Ponadto, zo-

brazowania Landsat zostały wykorzystane w 2005 roku do mapowania rozmieszczenia

inwazyjnego gatunku, którego wyniki wykazały dokładność na poziomie 72% i 88%.

Opracowana procedura stanowi cenne narzędzie w projektach dotyczących ochrony

środowiska przyrodniczego, szczególnie obszarów Natura 2000, umożliwiając prowa-

dzenie wielkoobszarowych i relatywnie niedrogich obserwacji rozmieszczenia gatun-

ków inwazyjnych na obszarach chronionych.

Z kolei badania przeprowadzone przez Schustera i in. (2015) na obszarze Natura

2000 w północno–wschodnich Niemczech, miały na celu dokonanie oceny możliwości

zastosowania zobrazowań satelitarnych RapidEye oraz TerraSAR-X do monitorowania

otwartych siedlisk krajobrazowych pod kątem zmian środowiskowych i utraty róż-

norodności biologicznej. Do analizy wykorzystano roczne dane satelitarne w postaci

21 zobrazowań, pozyskanych za pomocą systemu satelitarnego multispektralnego

(RapidEye) i radaru z syntetyczną aperturą (TerraSAR-X), mających na celu dokonanie

podziału na siedem klas użytków zielonych. Dokładność klasyfikacji została oceniona

i porównana w odniesieniu do typu sensora – multispektralnego lub radarowego – oraz

minimalnej liczby potrzebnych zobrazowań satelitarnych. Uzyskane wyniki wykazały,

że pozyskane dane satelitarne umożliwiają mapowanie analizowanych typów roślinno-

296

ści z bardzo wysoką dokładnością klasyfikacji, wynoszącą ponad 90%. Zgodnie z uzyskanymi wynikami stwierdzono, że przeprowadzenie klasyfikacji na podobnym pozio-

mie dokładności przy wykorzystaniu satelity TerraSAR-X wymaga analizy większej ilości

zobrazowań satelitarnych.

Podsumowując opis przykładów praktycznego zastosowania danych satelitarnych

w obszarze rolnictwa można sformułować następujące wnioski:

• poprawa rozdzielczości czasowej, przestrzennej i spektralnej zobrazowań sate-

litarnych oraz bardzo dynamiczny rozwój narządzi do przetwarzania danych,

pozwalają na wiarygodne szacowanie powierzchni oraz rozpoznawanie gatun-

ków upraw,

• wykorzystanie jednocześnie zobrazowań optycznych i radarowych pozwala na

uzyskanie wysokiej jakości klasyfikacji upraw we wczesnej fazie rozwoju roślin,

• analiza zobrazowań satelitarnych z okresu bezpośrednio poprzedzającego

zbiór roślin pozwala na szacowanie wysokości potencjalnych plonów, nato-

miast analiza zobrazowań z różnych faz rozwoju roślin pozwala na wiarygodną

prognozę plonu,

• zobrazowania satelitarne stanowią najważniejszy element systemu szacowania

zagrożenia oraz ryzyka występowania suszy,

• wskaźniki roślinności pozwalają na szybką ocenę stanu biochemicznego i biofi-

zycznego roślinności, w tym zawartość wody, barwników i substancji budulco-

wych oraz stresu roślin w wyniku niedoboru wody,

• szeroki dostęp do darmowych danych teledetekcyjnych oraz łatwych w obsłu-

dze narzędzi do ich przetwarzania pozwala na ocenę aktualnej kondycji roślin,

co stanowi podstawę operacyjnego podejmowania decyzji w zakresie nawad-

niania, nawożenia czy stosowania środków ochrony roślin,

• dane teledetekcyjne pozwalają na bieżące monitorowanie stosowania kodeksu

dobrej praktyki rolniczej, co może mieć przełożenie na funkcjonowanie obsza-

rów Natura 2000,

• nie ma jednego uniwersalnego zestawu danych (zobrazowań satelitarnych),

który może być wykorzystywany do konkretnych zastosowań w rolnictwie (sza-

cowanie powierzchni upraw, rozpoznawanie gatunków upraw, prognozowanie

plonu, oceny kondycji upraw i in.), co wynika z dynamicznego rozwoju systemów

pozyskiwania danych oraz narzędzi wykorzystywanych do ich analizy i przetwa-

rzania.

297

6.4. Infrastruktura drogowa

Beata Hejmanowska

Wykorzystanie danych satelitarnych w monitorowaniu infrastruktury drogowej

można przedstawić w dwóch aspektach:

• monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej,

• planowanie przestrzenne i ochrona środowiska.

6.4.1. Monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej

Monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej można prowadzić wykorzy-

stując różne dane teledetekcyjne w różnych fazach rozwoju infrastruktury drogowej,

a głównie na etapach:

• projektowania i budowy,

• utrzymania i monitorowania.

„Cykl życia” infrastruktury drogowej obejmuje prace studyjne, projektowe, realiza-

cyjne, związane z utrzymaniem drogi, ewentualne prace modernizacyjne i, w pewnych

przypadkach, zmianę użytkowania terenu, czyli przekształcenie obszaru pokrytego

infrastrukturą drogową w inny typ użytkowania. W monitorowaniu infrastruktury dro-

gowej na wszystkich etapach wykorzystuje się techniki teledetekcyjne, geodezyjne,

geotechniczne, geofizyczne.

W ostatnim czasie opracowano nowe wytyczne dotyczące wykonywania badań

podłoża gruntowego na potrzeby budownictwa drogowego (RID, 2017), które zawiera-

ją dużą ilość informacji na temat różnych etapów „cyklu życia” infrastruktury drogowej.

Metody teledetekcji satelitarnej mają większe zastosowanie na etapie studiów i projek-

towania, niż na etapie realizacji i bezpośredniej eksploatacji, czy przebudowy. Na tych

etapach dominują naziemne pomiary geodezyjne lub zobrazowania bardzo wysoko-

rozdzielcze, najczęściej z pułapu lotniczego lub dronów.

Na etapie eksploatacji teledetekcja satelitarna może być pomocna w monitorowa-

niu wpływu inwestycji drogowej na środowisko i w tym przypadku można wykorzystać

potencjał metod badania zmian. Najbardziej zaawansowane korzystanie z obrazów sa-

telitarnych polega na interpretacji struktur, obiektów i zjawisk pod powierzchnią. Na

podstawie informacji o powierzchni terenu, uzyskanej w oparciu o interpretację obrazu,

wyciągane są wnioski na temat warstw geologicznych znajdujących się pod powierzch-

nią ziemi. Przykładem jest badanie podłoża gruntowego, które w naszym klimacie

najczęściej nie jest widoczne, ponieważ przykrywa je warstwa organiczna gleby i ro-

ślinność (ryc. 6. 18). Różnice w wilgotności gleby, które nie są widoczne na kompozycji w barwach naturalnych, stają się łatwe do detekcji na kompozycji w barwach zafałszowanych (FCC). W przypadku gleby odkrytej, zróżnicowanie wilgotności jest widoczne

na każdej kompozycji w postaci ciemniejszego, w stosunku do otoczenia, półpierścienia

(wąskie pole po lewej stronie wskazane na rysunku strzałką).

Innym zagadnieniem jest badanie stanu nawierzchni drogi, które może być prowa-

dzone kilkoma metodami:

• metoda akustyczna – ograniczeniem jest zawodność,

298

• metoda lidarowa (LiDAR) – ograniczeniem są warunki pogodowe,

• metoda georadarowa.

Ryc. 6.18. Detekcja obszarów nadmiernie uwilgotnionych na kompozycjach w barwach

naturalnych i zafałszowanych: strzałką pokazano miejsca o zwiększonej wilgotności w stosunku

do otoczenia (źródło: RID, 2017)

Główną wadą wyżej wymienionych metod naziemnych jest to, że mogą być wyko-

rzystane jedynie w ograniczonym zakresie z uwagi na ich pracochłonność.

Wykorzystanie teledetekcji satelitarnej wydaje się interesującą alternatywą dla tech-

nik naziemnych. Istnieją w tym zakresie dwa podejścia:

• analiza zmian właściwości nawierzchni z wykorzystaniem obrazów optycznych

(np. WorldView-2, Sentinel-2), termalnych (np. Landsat 8, kanał 10 i 11) i radaro-

wych (np. Sentinel-1),

• analiza potencjalnych zagrożeń, możliwość wystąpienia uszkodzeń (interfero-

metria radarowa).

Analiza zmian właściwości nawierzchni z wykorzystaniem obrazów optycznych

Teledetekcyjny monitoring uszkodzeń nawierzchni dróg, oparty o analizę optycz-

nych obrazów wielospektralnych wykorzystuje następujące właściwości optyczne na-

wierzchni asfaltowych (ryc. 6.19):

• nieuszkodzone nawierzchnie są ciemniejsze (mają mniejszy współczynnik odbi-

cia) niż nawierzchnie uszkodzone, poza tym charakteryzują się również bardziej

jednorodną teksturą,

• minimalny współczynnik odbicia dla wszystkich typów dróg występuje dla dłu-

gości fali ok. 350 nm i rośnie wraz z długością fali, największa różnica występuje

w zakresie SWIR 1750 nm; należy zauważyć, że różne typy asfaltu odbijają w róż-

ny sposób, w związku z tym porównanie musi dotyczyć tego samego materiału.

W przypadku obrazów termalnych i radarowych wykorzystuje się, zamiast współ-

czynnika odbicia, odpowiednio współczynnik emisyjności i współczynnik szorstkości.

299

Ryc. 6.19. Przykładowe krzywe spektralne w zakresie VNIR (współczynnik odbicia) dla

nawierzchni nowej, w dobrym stanie i dla nawierzchni o słabej jakości (źródło: Emery i in., 2014) Nawierzchnia asfaltowa jest mieszaniną mineralno–asfaltową złożoną z kruszyw i le-piszcza. W składzie nawierzchni uszkodzonej zwiększa się udział cząsteczek kruszywa.

Zjawisko to może być monitorowane w zakresie podczerwieni termalnej w zakresie TIR

z wykorzystaniem długości fali pomiędzy 8 a 14 μm z uwagi na gwałtownie zmniejsza-

jący się w tym przedziale współczynnik emisyjności asfaltu, wynikający z pojawienia się

krzemionki (por. rozdział 1.4.3).

Do badania stanu nawierzchni można wykorzystać obrazy termalne, zarejestrowa-

ne np. wielospektralnym skanerem lotniczym (ang. Multispectral Infrared Visible Imaging

Spectrometer, MIVIS). Przykład zastosowania tego skanera można znaleźć w publika-

cji (Pascucci i in., 2008). W publikowanych badaniach analizę oparto o przebieg krzy-

wej spektralnej w zakresie promieniowania termalnego o długości fali w przedziale

8–14 μm. Uszkodzenie nawierzchni powoduje pojawienie się cząsteczek kruszywa

(krzemionki), co wpływa na zmianę przebiegu krzywej spektralnej, którą w tym przy-

padku wyraża zależność współczynnika emisyjności od długości fali, a konkretnie po-

woduje zmniejszenie współczynnika emisyjności w tym zakresie. Współczynnik emisyj-

300

ności nowego asfaltu rośnie, w miarę jednorodnie, wraz z długością fali. Asfalt z uszko-

dzoną nawierzchnią charakteryzuje się spadkiem wartości współczynnika emisyjności

w zakresie ok. 11 μm. Spadek ten, spowodowany pojawieniem się na powierzchni krze-

mionki, widoczny jest na wykresie w postaci mniejszego współczynnika emisyjności dla

około 11 μm (ryc. 6. 20b). Na obrazach pokazano przykładowy wynik analizy współczynnika emisyjności, która pozwoliła na wydzielenie odcinków nowej nawierzchni (kolor

żółty) i zużytej (kolor czerwony) (ryc. 6. 20).

Ryc. 6.20. Przykładowe krzywe spektralne w zakresie TIR (współczynnik emisyjności): a)

dla nawierzchni nowej, w dobrym stanie (nawierzchnia nieuszkodzona, kolor żółty); b) dla

nawierzchni o słabej jakości (nawierzchnia uszkodzona, kolor czerwony)

(źródło: Pascucci i in., 2008)

W celu scharakteryzowania stopnia uszkodzenia nawierzchni wprowadzono poję-

cie międzynarodowego wskaźnika szorstkości (ang. International Roughness Index, IRI).

Przykładem wykorzystania metod teledetekcyjnych, wykorzystujących zdalny spo-

sób określania tego współczynnika, są metody radarowe. Monitorowanie uszkodzeń

nawierzchni z wykorzystaniem obrazów radarowych polega na obserwacji zjawiska

zwiększania się współczynnika wstecznego rozpraszania odbitego sygnału o polaryza-

301

cji HH lub VV wraz ze zużywaniem się nawierzchni. Metoda wydaje się użyteczna, gdyż

uzyskuje się wartości korelacji pomiędzy współczynnikiem szorstkości powierzchni IRI,

a współczynnikiem wstecznego rozpraszania na poziomie 90%.

Tabela 6.6. Niepewność modelowania stanu nawierzchni (Suanpaga i Yoshikazu, 2010)

Nawierzchnia modelowana

(%)

słaba

dobra

Nawierzchnia

słaba

112

30

78,87

obserwowana

dobra

22

236

91,47

(%)

33,5

66,5

87

Ryc. 6.21. Zależność współczynnika IRI (międzynarodowego wskaźnika szorstkości) od

wstecznego rozpraszania (źródło: Suanpaga i Yoshikazu, 2010)

Na wykresie (ryc. 6.21) zaprezentowano zależność współczynnika IRI od wstecznego rozpraszania dla obrazów o różnej polaryzacji. Najwyższą wartość współczynnika de-terminacji (R2 = 0,69) pomiędzy współczynnikiem szorstkości (IRI), a współczynnikiem

wstecznego rozpraszania uzyskano w polaryzacji HH. Skuteczność rozróżnienia na-

wierzchni dobrej od słabej można prześledzić w tabeli 6.6, w której na przekątnej znajduje się liczba poprawnie zamodelowanych stanów nawierzchni drogi, co biorąc pod

uwagę wszystkie analizowane przypadki (całkowitą sumę przypadków w tabeli 6.6), daje dokładność 87%. Na rycinie przedstawiono również przykładowe obrazy wstecznego rozpraszania dla różnych polaryzacji z nałożonymi autostradami prezentowanymi

w kolorze czerwonym.

302

Analiza potencjalnych zagrożeń, możliwość wystąpienia uszkodzeń

(interferometria radarowa)

Analizę potencjalnych zagrożeń spowodowanych osiadaniem terenu można prze-

prowadzić wykorzystując interferometrię radarową. Dane mogą pochodzić z jednego

z dostępnych satelitów, np. Sentinel-1. Przykład analizy obszarów potencjalnie nara-

żonych na uszkodzenia, czyli obszarów, w których wystąpiły osiadania, można znaleźć

w publikacji (Hoppe i in., 2014). W obszarze maksymalnych deformacji rzeczywiście wy-

stąpiły nieciągłe uszkodzenia drogi (ryc. 6. 22). W celu wpasowania interferogramów zastosowano metodę punktów rozproszonych (ang. distributed scatterers, DS) i czasowych

rozpraszaczy (ang. temporary scatterers, TS).

Ryc. 6.22. Detekcja uszkodzeń drogi w obszarze maksymalnych deformacji

(źródło: Hoppe i in., 2014)

Podobną analizę przeprowadzono również na terenie Polski (Murdzek i in., 2018),

wykorzystując dwa obrazy Sentinel-1 zarejestrowane w 2015 roku w odstępie 24 dni.

W wyniku osiadań terenu rzędu 5 cm zaobserwowano uszkodzenie nawierzchni części

dróg na obszarze 0,95 km2. Zniszczeniu uległa droga DK94 na odcinku 1200 m i droga

DK88 na odcinku 1000 m. Wystąpiły także inne negatywne następstwa: awaria wodo-

ciągu, wiaduktu na ul. Wrocławskiej i stacji benzynowej. Przykładowa mapa osiadań wy-

korzystana do określenia potencjalnych obszarów zagrożonych wystąpieniem uszko-

dzenia dróg znajduje się na rycinie 6. 23.

Metody pasywne oparte są o analizy zmiany przebiegu krzywych spektralnych na-

wierzchni drogi spowodowane jej zużyciem, ujawniającym się zmianami właściwości

materiału – asfaltu lub betonu. Wykorzystanie tych metod wymaga znajomości zja-

wiska, w jaki sposób zmieniające się właściwości materiału nawierzchni wpływają na

krzywą spektralną. Konieczne jest określenie, w jaki sposób zużycie nawierzchni wpły-

wa na krzywe spektralne, czyli np. zidentyfikowanie czynnika, który z czasem zmienia

współczynnik odbicia lub emisyjności promieniowania elektromagnetycznego. Należy

przy tym zauważyć, że drogi mogą być pokryte różnym rodzajem asfaltu lub betonu.

Ograniczenie to nie występuje w przypadku metody DInSAR (Differential Interferome-

try SAR), ponieważ przy jej zastosowaniu uzyskujemy obszary potencjalnie narażone

na uszkodzenia, z tym że metoda ta nie sprawdza się w monitorowaniu naturalnego

zużycia nawierzchni.

303

Ryc. 6.23. Mapa osiadań 29.11.2015–23.12.2015: na biało zaznaczono obszar niskiej koherencji

(źródło: Murdzek i in., 2018)

6.4.2. Analiza wpływu dróg na środowisko

Obrazy satelitarne są cennym źródłem informacji w zakresie drogownictwa

w aspekcie:

• planowania przestrzennego,

• ochrony środowiska, w tym:

ū badania wpływu dróg na środowisko,

ū monitorowania zieleni przyulicznej i przydrożnej,

ū monitorowania klimatu miejskiego.

Identyfikacja przebiegu dróg

Automatyczne wydobycie informacji o drodze z obrazu teledetekcyjnego jest sto-

sunkowo trudnym zadaniem. Trudności powodowane są przez:

• podobieństwo spektralne powierzchni dróg do zabudowy, gleb odkrytych i cza-

sem wody,

• szerokość drogi w stosunku do wielkości piksela obrazu,

• duży wpływ warunków, w jakich rejestrowany jest obraz:

ū warunki oświetleniowe (pora roku, dnia),

ū warunki atmosferyczne,

ū otocznie drogi (grunty, budynki, lasy),

• typ sensora rejestrującego obraz.

Drogi na obrazach odznaczają się różnymi charakterystycznymi cechami. Cechy te

można podzielić na kilka grup, jak np. właściwości geometryczne, spektralne, topolo-

giczne i in. Teoretycznie do pozyskania informacji o drodze można wykorzystać wszyst-

kie cechy, im więcej cech jest wykorzystanych, tym wyższa jest dokładność uzyskanych

danych. Podczas przetwarzania obrazów najczęściej dostępna jest tylko część z tych

304

cech lub wykorzystanie niektórych z nich jest bardzo trudne. Najprostszym przykładem jest wykorzystanie wskaźników spektralnych, np. indeksu zabudowy (ang. Built-up Areas

Index, BAI), znormalizowanego indeksu zabudowy (ang. Normalized Difference Built-up Index, NDBI; wzór 2.19) lub wskaźnika opracowanego na potrzeby wydzielania dróg,

indeks dróg (ang. Road Extraction Index, REI) (Shahia i in., 2015).

NIR

BAI B

NIR

(6.1)

B

B

REI NIR 2

B NIR

2

(6.2)

NIR 2

W związku z pochłanianiem fal o długościach 520 i 870 nm przez tlenki żelaza zawarte

w nawierzchniach drogowych, wskaźnik REI bazuje na kanałach B i NIR2 (WorldView-2).

Warto zauważyć, że w nowym wskaźniku zaproponowanym przez autorów (Shahia i in.,

2015) wykorzystano kanał NIR2 WorldView-2 jako mnożnik, w celu wyeliminowania

zakłócającego „efektu wody” (ang. water-body effect), pojawiającego się zwykle przy

próbie wydzielania zabudowy. W związku z podobieństwem spektralnym zabudowy

i wody, często w wyniku klasyfikacji automatycznej uzyskuje się błędnie zaklasyfikowa-

ne piksele, jako woda w obrębie zabudowy. W podsumowaniu autorzy podają ogólną

dokładność identyfikacji dróg na poziomie 86% i 88%, zależnie od obszaru.

Automatyczny wybór lokalizacji drogi i analiza pokrycia terenu w pasie wzdłuż drogi

Innym przykładem wykorzystania zdjęć satelitarnych w planowaniu przestrzen-

nym, może być procedura automatycznej lokalizacji nowej drogi. Zagadnienie to jest

interesujące z uwagi na możliwość efektywnego wykonywania analiz wariantowych,

uwzględniających kryteria proponowane przez różne grupy interesariuszy i bilansowa-

nie tych kryteriów z uwzględnianiem poziomu ryzyka. Kluczowe znaczenie w tym przy-

padku ma informacja o pokryciu terenu, dla pozyskania której aktualne obrazy telede-

tekcyjne są nieocenionym źródłem danych. Regularnie pozyskiwane obrazy Sentinel-1

i Sentinel-2 są tu bardzo dobrym przykładem.

Nie bez znaczenia jest możliwość wykonywania analiz on-line, dzięki dostępności

w narzędziach GIS algorytmów do automatycznego projektowania przebiegu drogi.

Przykładem jest tzw. algorytm „najkrótszej drogi”, a właściwie „najniższych kosz-

tów” (ang. Least Cost Path). Pojęcie „najkrótszej drogi” jest ujmowane w cudzysłów, ze względu na to, że w rzeczywistości zaprojektowana w ten sposób droga nie jest najkrótsza z geometrycznego punktu widzenia. Algorytmy „najkrótszej drogi” wymagają

zdefiniowania początku i końca nowej drogi (nie muszą to być punkty, mogą być to po

prostu dwie już istniejące drogi) oraz tzw. „tarcia”.

„Tarcie” również nie oznacza tarcia w sensie fizycznym, tylko określa trudność w po-

ruszaniu się po terenie (trudność w przeprowadzeniu w danym miejscu drogi). Teore-

tycznie łatwiej zbudować drogę przez łąkę, niż przez las, zakładając brak innych ogra-

niczeń, np. związanych z własnością gruntu i również z reguły łatwiej i taniej zbudować

drogę na terenie płaskim, niż górzystym. Mapa „tarcia” to obraz, na którym do każdego

piksela przypisuje się wielkość „tarcia”, przy czym, w związku z tym, że nie są to wielko-

ści fizyczne, przypisuje się im wartości proporcjonalne do ograniczeń, np. brak „tarcia”,

w przypadku łąki, może to być wartość 1, dla pól uprawnych wartość 10 razy większa,

dla lasu 100 razy większa, a dla istniejącej zabudowy, rozumianej jako bariera, wartość

305

1000. W przypadku analizy ukształtowania terenu, z wykorzystaniem NMT można ob-

liczyć nachylenia i przypisać małe wartości „tarcia” terenom o niewielkim nachyleniu,

a duże wartości „tarcia” dużym nachyleniom. Można wprost przyjąć jako „tarcie” warto-

ści nachyleń. Mapy składowe „tarcia” dla poszczególnych cech terenu łączy się uzysku-

jąc „tarcie” wypadkowe (ryc. 6.24a).

W analizie przeprowadzonej na potrzeby zilustrowania metody wyboru „najkrótszej

drogi”, przyjęto w pierwszym wariancie „tarcie” równe nachyleniom terenu. W sposób

automatyczny uzyskano przebieg planowanej dogi, zgodnie z warunkiem: im nachy-

lenie mniejsze, tym lepiej (droga w kolorze pomarańczowym na tle mapy Urban Atlas

(UA) (ryc. 6. 24b) i Google Maps (ryc. 6. 24c)). Zaprojektowana droga przecina istniejącą zabudowę i w związku z tym przeprowadzono drugi wariant analizy, uwzględniając jako

barierę zabudowę z mapy pokrycia terenu (UA). Zmodyfikowana mapa „tarcia”, wraz

z drogą uzyskaną w wariancie drugim, zwizualizowaną w kolorze czerwonym przedsta-

wiono na rysunku (ryc. 6. 24a). W kolorze białym przedstawiono istniejącą zabudowę, dla której wielkość „tarcia” jest bardzo wysoka, ponieważ chcemy ominąć zabudowę,

natomiast w kolorze szarym „tarcie” związane jest z nachyleniem. Na rycinie 6. 24a zaznaczono przebieg drogi uzyskany automatycznie z uwzględnieniem w ten sposób

zdefiniowanego „tarcia”. Uzyskanie wiarygodnego wyniku takiej analizy wymaga aktu-

alnych danych o istniejącej zabudowie. Do analizy pozyskano obszar zabudowy z mapy

pokrycia terenu (UA). Na rysunku (ryc. 6. 25a) znajduje się fragment UA z zabudową z ustawieniem przezroczystości na tle ortofotomapy Google Maps, strzałką pokazano

nową zabudowę, która jest bardzo dobrze widoczna na obrazie Sentinel-2 z roku 2020

(ryc. 6. 25c).

Ryc. 6.24. Wybór „najkrótszej drogi”: a) mapa „tarcia”, na której w kolorze białym przedstawiono bariery (istniejącą zabudowę o wartości „tarcia” 1000), w kolorze szarym inne typy pokrycia

o zróżnicowanym nachyleniu, a w kolorze czarnym obszar o najniższym „tarciu” (łąki na terenach płaskich), naniesiono zaprojektowaną automatycznie drogę w kolorze czerwonym; b) dwa

warianty drogi na tle Urban Atlas (pomarańczowa uwzględnia tylko nachylenie terenu, czerwona

nachylenie terenu i zabudowę); c) dwa warianty drogi na tle ortofotomapy z Google Maps

Jak widać, dane teledetekcyjne pozwalają na weryfikację i ewentualne uaktualnie-

nie mapy pokrycia terenu, która jest bardzo często materiałem źródłowym w różnych

analizach GIS, w tym przypadku w analizie automatycznego wyboru najkrótszej drogi.

Narzędzia GIS umożliwiają ponadto wykonywanie różnych analiz przestrzennych. Przy-

kładowy wynik analiz obiektów w strefie buforowej planowanej drogi znajduje się na

rycinie 6.26. W tabeli 6.7 zamieszczono zestawienie liczby obiektów dla poszczególnych typów pokrycia wraz z minimalną, maksymalną i średnią powierzchnią obiektu

danego typu.

306

Ryc. 6.25. Przykład nieaktualnej mapy Urban Atlas, możliwość weryfikacji i aktualizacji

z wykorzystaniem obrazu Sentinel-2 (strzałką zaznaczono nową zabudowę widoczną

w jasnoniebieskim kolorze na Google Maps i Sentinel-2, której nie ma w bazie UA)

Ryc. 6.26. Analiza typów pokrycia terenu Urban Atlas w strefie buforowej

wzdłuż planowanej drogi

Tabela 6.7. Zestawienie liczby obiektów i ich powierzchni [m2] dla poszczególnych typów

pokrycia terenu w strefie buforowej wzdłuż planowanej drogi

LULC

Liczba

Min. pow.

Maks. pow.

Średnia pow.

Zabudowa gęsta

2

12

963

487

Zabudowa rozproszona

11

276

22 515

6117

Obszary przemysłowe

5

2541

18 131

8813

Obszary rolne

8

2103

380 809

91 830

Las

3

15 087

50 895

33 365

Woda

2

2333

24 503

13 418

Drogi

5

44

6315

3741

307

Podobne analizy można wykonywać w trakcie budowy drogi. Przykładem jest ana-

liza zmian pokrycia/użytkowania terenu spowodowanych budową węzła drogowego

na drodze S19 w okolicy Kraśnika (ryc. 6.27). Planowany przebieg drogi S19 wraz z dwu-stumetrową strefą buforową zaznaczono na obrazie Google Map w kolorze czerwonym

(ryc. 6.27c). Na obrazie Sentinel-2 z 1 stycznia 2018 roku w kompozycji w barwach zafał-

szowanych (FCC) widoczny jest przebieg drogi (ryc. 6. 27a), a około roku później zareje-strowano efekt prac rozpoczętej budowy węzła drogowego (widoczny odkryty grunt

w kolorze jasnoniebieskim na kompozycji z 18 grudnia 2019 roku; ryc. 6. 27b).

W celu określenia zmian pokrycia/użytkowania terenu wykonano klasyfikację

nadzorowaną obu obrazów, przyjmując pięć klas: woda, roślinność, zabudowa, gleba

i grunt odkryty. Analizę zmian przeprowadzono w strefie buforowej, porównując po-

wierzchnie zajmowane przez poszczególne klasy przed i po rozpoczęciu prac budow-

lanych (tabela 6. 8). Mapa zmian (ryc. 6.27d), mapa krzyżowa obu wyników klasyfikacji, Ryc. 6.27. Analiza zmian pokrycia/użytkowania terenu w buforze wzdłuż drogi

308

przedstawia dla każdego piksela informację o typie użytkowania z obu dat rejestracji (5 × 5 kombinacji „każdy z każdym”). Obszar zaznaczony na biało oznacza brak zmian,

czyli dla danego piksela, w obu przypadkach uzyskano tą samą klasę pokrycia/użytko-

wania terenu (kombinacje 1:1, 2:2, 3:3 itd.).

Duży wpływ na analizy czasowe ma roślinność, a właściwie różny stopień jej rozwo-

ju fenologicznego, który obserwuje się głównie na polach uprawnych, ale także w ob-

szarze zabudowanym (kombinacje: 4:2, wcześniej gleba odkryta, później roślinność, co

może być spowodowane rozwojem fenologicznym posianego jesienią poplonu lub 2:3,

wcześniej roślinność, później zabudowa, co może być spowodowane utratą liści jesienią

w zadrzewionych obszarach zabudowanych). Dlatego też tego rodzaju zmiany zostały

wyodrębnione (w kolorze zielonym i szarym) ze zmian spowodowanych pracami bu-

dowlanymi (grunt odkryty w kolorze żółtym).

Tabela 6.8. Udział powierzchniowy klas (m2)

Klasa

01.12.2018

18.12.2019

Różnica

1 – Woda

700

700

2 – Roślinność

954 900

975 000

20 100

3 – Zabudowa

635 300

502 300

-133 000

4 – Gleba

347 400

375 700

28 300

5 – Grunt odkryty

85 300

-85 300

Monitorowanie zieleni przyulicznej i klimatu miejskiego

Innym zagadnieniem związanym z drogownictwem jest monitorowanie zieleni

przyulicznej i przydrożnej oraz klimatu miejskiego. Na sekwencjach obrazów obej-

mujących różne okresy fenologiczne roślin można przeanalizować zieleń przyuliczną

i przydrożną oraz dokonać oceny stanu zdrowotności roślin wykorzystując np. kanały

czerwieni krawędziowej obrazów Sentinel-2 (ryc. 6. 28). Na wykresie (ryc. 6. 28) pokazano krzywe spektralne roślinności w dobrej i złej kondycji zdrowotnej (MicaSense, 2017), np.

uszkodzonej w wyniku oddziaływania infrastruktury drogowej. Wartość współczynnika

odbicia w podczerwieni dla roślinności w złej kondycji zdrowotnej jest mniejsza niż dla

roślinności w dobrej kondycji. Ponadto następuje tzw. przesunięcie krzywej spektral-

nej w czerwieni krawędziowej (przesunięcie krzywej w kolorze czarnym w stosunku do

krzywej w kolorze zielonym w stronę fal krótszych; ryc. 6.28).

Monitorowanie klimatu miejskiego jest możliwe m.in. w oparciu o analizę mapy roz-

kładu temperatury, której wartość można uzyskać z obrazu Landsat 8 kanały 10 i 11.

Za pomocą dodatku do programu QGIS Semi-automatic Classification Plugin można

w sposób automatyczny przetworzyć obrazy Landsat 8 do postaci mapy przedstawiają-

cej rozkład temperatury. Na obrazie temperatur można zaobserwować „wyspy ciepła”,

którymi są powierzchnie betonowe i asfaltowe (place, budynki oraz drogi; ryc. 6.29). Na poniższej mapie rozkładu temperatury nałożonej na NMT, w środkowej części widoczny

jest Wąwóz Rury (zimniejszy niż otoczenie), a jako wyspy ciepła można na przykład za-

uważyć dach sklepu wielkopowierzchniowego (E. Leclerc) i rondo Kowcza.

309

Ryc. 6.28. Analiza zieleni przyulicznej: kompozycje Sentinel-2 w barwach fałszywych (źródło:

SentinelHub, 2020); krzywe spektralne roślinności zdrowej i chorej (wartość współczynnika

odbicia w podczerwieni dla roślinności chorej jest mniejsza niż dla roślinności zdrowej, ponadto następuje tzw. przesunięcie krzywej spektralnej w kanale RedEdge; źródło: MisaSense, 2017) Ryc. 6.29. Monitorowanie klimatu miejskiego (Lublin) (źródło: Hyperlab, 2019)

Podsumowując niniejszy podrozdział można sformułować następujące wnioski:

• niewystarczająca rozdzielczość przestrzenna obrazów satelitarnych może być

ograniczeniem w wykorzystaniu danych satelitarnych do monitorowania infra-

struktury drogowej,

• w trakcie prac związanych z powstawaniem inwestycji drogowych dane sateli-

tarne mogą być wykorzystywane na etapie studiów i projektowania lub w mniej-

szym stopniu na etapie realizacji, np. w zakresie detekcji obszarów nadmiernie

310

uwilgotnionych; prace ziemne związane z budową drogi są dobrze widoczne na

obrazach satelitarnych,

• prace związane z utrzymaniem infrastruktury drogowej mogą być wspiera-

ne danymi z satelitów o średniej rozdzielczości przestrzennej (Sentinel-1 i -2,

Landsat 8) oraz obrazami satelitarnymi o wysokiej i bardzo wysokiej rozdziel-

czości przestrzennej,

• do monitorowania nawierzchni drogi można wykorzystywać zjawisko zmienno-

ści właściwości spektralnych nawierzchni drogi związanych z jej właściwościa-

mi fizyko–chemicznymi; zużywanie się nawierzchni powoduje zmniejszanie się

współczynnika odbicia i współczynnika emisyjności,

• międzynarodowy współczynnik szorstkości (IRI) można wyznaczyć wykorzystu-

jąc współczynnik wstecznego rozpraszania, otrzymywany z obrazów radaro-

wych, np. Sentinel-1,

• w obszarach występowania ruchów powierzchni ziemi spowodowanych np.

działalnością górniczą lub sczerpywaniem wód podziemnych, potencjalne

uszkodzenia nawierzchni dróg mogą być wykrywane w obszarach największych

osiadań wyznaczonych metodą interferometri radarowej,

• do identyfikowania sieci infrastruktury drogowej rekomendowane są wskaź-

niki: indeks obszarów zabudowanych (BAI), znormalizowany indeks zabudowy

(NDBI), indeks dróg (REI),

• dane satelitarne, wspólnie z innymi danymi przestrzennymi (NMT, LULC) i narzę-

dziami GIS stanowią cenne wsparcie procesu planowania przestrzennego,

• badanie wpływu dróg na środowisko, monitorowanie zieleni przyulicznej, przy-

drożnej i klimatu miejskiego może być z powodzeniem wykonywane z wykorzy-

staniem danych satelitarnych; szczególnie zalecanymi zakresami spektralnymi

są: czerwień krawędziowa, bliska podczerwień i podczerwień termalna.

6.5. Gospodarka wodna

Według najnowszych badań postępujące zmiany klimatu wiążą się z coraz większym

ryzykiem powodzi. Przewiduje się, że powodzie o prawdopodobieństwie wystąpienia

raz na 100 lat podwoją swoją częstotliwość w ciągu najbliższych kilku dekad. Nieste-

ty, ze względu na postępujące zmiany klimatu, powodzie będą klęskami żywiołowymi

o największym potencjale szkód, zagrażając największej liczbie ludzi.

6.5.1. Ocena zagrożenia powodziowego i zarządzanie kryzysowe

Sylwia Szporak-Wasilewska, Jarosław Chormański

Doświadczenia europejskie z początku XXI wieku (powodzie na Dunaju i Łabie) uwi-

doczniły potrzebę poprawy oceny zagrożenia powodziowego i zarządzania kryzyso-

wego. Skłoniło to Komisję Europejską do zainicjowania rozwoju Europejskiego Systemu

Informowania o Powodziach (ang. European Flood Awareness System, EFAS) (EFAS, 2020a; Smith i in., 2016).

Celem EFAS jest dostarczanie w czasie rzeczywistym ogólnoeuropejskich informa-

cji wczesnego ostrzegania o sytuacjach nadzwyczajnych – ryzyku wystąpienia dużych

311

powodzi oraz obejmujących prognozy dla krajowych służb pro gnostycznych i Centrum Koordynacji Reagowania Kryzysowego (ERCC) Komisji Europejskiej. EFAS przechowuje

także regularnie aktualizowane informacje związane z powodziami, takie jak probabi-

listyczne prognozy powodziowe średniego zasięgu (w tym powodzi krótkotermino-

wych), prognozy sezonowe oraz oceny skutków i wczesne ostrzeżenia.

EFAS udostępnia ogólnoeuropejskie mapy poglądowe dotyczące zagrożeń powo-

dziowych z dziesięciodniowym wyprzedzeniem. W przypadku stacji pomiarowych

dokonujących pomiarów w trybie rzeczywistym dostarcza także późniejsze prognozy.

Jako transgraniczny system prognozowania w skali kontynentalnej EFAS oferuje pro-

dukty prognostyczne, które są komplementarne do systemów krajowych lub regio-

nalnych dla zlewni powyżej 2000 km2. W przeciwieństwie do globalnych systemów,

tj. GloFAS (The Global Flood Awareness System), wyższa rozdzielczość przestrzenna

EFAS pozwala na dokładniejszą analizę procesów hydrologicznych.

Opracowywane w EFAS mapy zagrożenia powodziowego mają rozdzielczość

przestrzenną wynoszącą 1 × 1 km na świecie i 100 × 100 m w Europie. W połączeniu

z najnowocześniejszymi modelami prognozowania dostarczają szczegółowych infor-

macji o ryzyku związanym z powodzią pod względem prawdopodobieństwa wystąpie-

nia, wielkości, czasu i wpływu.

EFAS korzysta z wielu działających w Europie systemów hydrometeorologicz-

nych do generowania produktów prognostycznych na podstawie wyników mo-

delu hydrologicznego wykorzystującego numeryczne prognozy pogody. System

korzysta obecnie z danych Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych

(ECMWF), Konsorcjum Modelowania w małej skali (COSMO) oraz Niemieckiej Służ-

by Meteorologicznej (Deutscher Wetterdienst, DWD) (ryc. 6. 30). Produkty systemu są na bieżąco analizowane i w przypadku wzrostu zagrożenia powodzią, w tym powodzią błyskawiczną (ang. Flash Flood) społeczność lokalna jest informowana z wyko-

rzystaniem formalnych i nieformalnych narzędzi oraz codziennego monitorowania

prognoz krajowych. Formalne powiadomienie powodziowe wydawane jest, gdy

prawdopodobieństwo przekroczenia krytycznych progów powodziowych pro-

gnozowane jest na ponad 2 dni w dorzeczu o powierzchni co najmniej 2000 km2

i przynajmniej jednej prognozie deterministycznej przekraczającej pięcioletni okres

zwrotu w EFAS. Powiadomienia są automatycznie dodawane do przeglądu ERCC

i w przypadku zagrożenia zgłaszane służbom ochrony ludności.

Systemy prognozowania operacyjnego EFAS można podzielić na kilka głównych

bloków funkcyjnych:

• dane hydrometeorologiczne i dane teledetekcyjne,

• modele meteorologiczne i hydrologiczny,

• produkty prognostyczne i alerty powodziowe,

• upowszechnianie.

Dane hydrometeorologiczne i dane teledetekcyjne

Wymagania systemu EFAS w zakresie danych statycznych obejmują topografię,

użytkowanie terenu, sieć rzeczną i geologię, a w zakresie danych dynamicznych ob-

serwacje hydrometeorologiczne oraz prognozy pogody. Aktualne dane dynamiczne

z obserwacji in situ, pozyskiwane z krajowych stacji obserwacyjno–pomiarowych są

w systemie niezbędne do obliczenia początkowych warunków hydrometeorologicz-

nych i danych prognostycznych. Dane historyczne (głównie z bazy JRC MARS (Moni-

312

toring Agricultural Resources)) służą do kalibracji modelu hydrologicznego i do okre-

ślenia progów powodziowych dla produktów prognostycznych. System EFAS wyko-

rzystuje dane pozyskane teledetekcyjnie obejmujące topografię (np. z misji SRTM, czy

ASTER-GDEM), pokrycie terenu (z programu CORINE Land Cover), aktualną wil-

gotność gleby (np. z misji SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity) i ASCAT (Advanced

Scatterometer)) czy zapas wody w pokrywie śnieżnej (na podstawie danych radaro-

wych z programu Copernicus Service Snow and Land Ice).

Modele meteorologiczne

EFAS został zaprojektowany do pracy z kilkoma systemami numerycznej progno-

zy pogody (NWP). Dwa z nich oparte są na zintegrowanym systemie prognozowania

Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF): ECMWF-HRES (deter-

ministyczna prognoza wysokiej rozdzielczości) i ECMWF-ENS (kompleksowa prognoza

niższej rozdzielczości). Kolejny system, oferowany przez niemiecką służbę meteorolo-

giczną, zapewnia deterministyczną prognozę opartą na połączeniu modeli globalnych

i modeli w mniejszej skali. Końcowym produktem meteorologicznym jest COSMO-LEPS

(System Prognozowania Zespolonego na Ograniczonym Obszarze Konsorcjum Mode-

lowania w Małej Skali). Wszystkie modele generują prognozy o 00:00 i 12:00 czasu UTC.

Ryc. 6.30. Komponenty Europejskiego Systemu Informowania o Powodziach – EFAS

(Emerton i in., 2016)

Model hydrologiczny

Wykorzystywany w EFAS model LISFLOOD (Burek i in., 2013) to oparty na systemie

informacji geograficznej (GIS) model hydrodynamiczny do operacyjnego prognozowa-

nia powodzi w skali ogólnoeuropejskiej. Wykorzystując dane meteorologiczne, model

oblicza pełny bilans wodny w sześciogodzinnym lub dobowym interwale czasowym.

313

Ryc. 6.31. Wybrane produkty systemu EFAS: a) prawdopodobieństwo wystąpienia opadu

> 150mm, b) temperatura powietrza, c) wilgotność gleby, d) prawdopodobieństwo wystąpienia

powodzi z lokalizacją punktów raportowania i przekroczeniem poziomu progowego

(źródło: EFAS, 2020b)

Symulowane procesy obejmują topnienie śniegu, zamarzanie gleby, spływ powierzch-

niowy, infiltrację, przepływ preferencyjny, redystrybucję wilgotności gleby w profilu

glebowym, filtrację do systemu wód podziemnych, odpływ podziemny i retencję wód

podziemnych. Wykorzystywane przez model dane przestrzenne są uzyskiwane z eu-

ropejskich baz danych: właściwości gleb obejmujące typ gleb, teksturę gleby, gęstość

objętościową, czy zawartość materii organicznej z europejskiego systemu informacji

o glebach (ang. The European Soil Information System, EUSIS) ; szata roślinna i jej parametry biofizyczne, takie jak powierzchnia projekcyjna liści (ang. Leaf Area Index, LAI) z produktów GlobCarbon opracowywanych na podstawie comiesięcznych danych satelitarnych o rozdzielczości przestrzennej 1 km GSD z satelitów SPOT-4 i -5 (Program

SPOT-VEGETATION, SPOTIMAGE/VITO); pokrycie terenu z programu CORINE Land Cover

(European Environment Agency, EEA) wykorzystującego obecnie dane satelitarne z mi-

sji Landsat 8 i Sentinel-2. Uzupełniająco wykorzystuje się także dane Global Land Cover

2000 (GLC2000); numeryczny model terenu (NMT) z misji SRTM (Shuttle Radar Topo-

graphy Mission) zrealizowanej z pokładu promu kosmicznego Endeavour czy EU-DEM

(Copernicus Land Monitoring Service) łączący dane z SRTM z danymi ASTER-GDEM.

Dane dotyczące sieci rzecznej pochodzą z systemu CIS (Catchment Information System)

i są opracowywane na podstawie produktu GTOPO30 udostępnianego przez centrum

USGS EROS. Wybrane parametry meteorologiczne są pobierane z baz danych JRC MARS

(Monitoring Agricultural Resources) i EU-FLOOD-GIS.

314

Produkty prognostyczne i alerty powodziowe

Za generowanie prognoz w EFAS odpowiada centrum obliczeniowe. Prognozy hy-

drologiczne EFAS są tworzone dwa razy dziennie w ramach cykli 00 i 12. Są zaprezento-

wane na ryc. 6.31:

• prognozy powodziowe średniego zasięgu – określają ryzyko wystąpienia powo-

dzi w ciągu najbliższych 10 dni (produkty: punkty raportowania, prawdopodo-

bieństwo powodzi, ryzyko przekroczenia progu, ocena wpływu);

• sezonowe prognozy hydrologiczne – podsumowują sytuację hydrologiczną

w ciągu najbliższych 8 tygodni (produkty: mapy przeglądowe, szeregi czasowe

odpływu rzecznego);

• prognozy skutków powodzi – podkreślają regiony o oczekiwanych skutkach wy-

stąpienia w ciągu najbliższych 10 dni.

EFAS generuje alerty powodziowe informując krajowe służby meteorologiczne tylko

wtedy, gdy istnieje niebezpieczeństwo przekroczenia przyjętych progów krytycznych.

EFAS tworzy także alerty typu Flash Flood dotyczące ryzyka wystąpienia powodzi

błyskawicznej w ciągu najbliższych pięciu dni. Dotychczas system realizował to zadanie

przez wykrywanie burz z ekstremalnymi opadami deszczu mającymi miejsce w krótkich

okresach czasu (w ciągu 6, 12 i 24 godzin) oraz w zlewniach małych (< 5000 km2) nara-

żonych na gwałtowne powodzie. Europejski wskaźnik opadów oparty był na wskaźni-

ku EPIC (European Precipitation Index based on simulated Climatology), stosowanym

tu jako wskaźnik nadchodzących niebezpiecznych zdarzeń. EPIC obliczano dwa razy

dziennie przy zastosowaniu podejścia probabilistycznego, z wykorzystaniem prognoz

COSMO-LEPS. W lokalizacjach w których istniało duże prawdopodobieństwo przekro-

czenia progów ostrzegawczych (tj. okresów zwrotu wynoszących 2, 5 i 20 lat), tworzo-

ne były tzw. punkty raportowania lokalizowane na sieci rzecznej, które były następnie

wyświetlane w serwisie internetowym. Obecnie stosowane są dwa wskaźniki dla po-

wodzi błyskawicznych, pierwszy to wskaźnik spływu powierzchniowego oparty na da-

nych klimatycznych (ang. European Runoff Index based on Climatology, ERIC), a drugi to wskaźnik oparty na danych opadowych (ang. European Rainfal -InduCed Hazard Assessment, ERICHA) generowanych z satelitów radarowych z programu OPERA (Operational

Program for the Exchange of Weather Radar Information). Produkty ERIC obejmują za-

równo punkty raportowania, jak i obszary objęte zagrożeniem powodzią błyskawiczną.

Produkty ERICHA obejmują godzinne i dobowe mapy opadów, jak i mapy zagrożenia

powodziowego.

System EFAS tworzy również animację opadów deszczu opartą na COSMO-LEPS i de-

terministycznych modelach ECMWF. Obrazy są generowane dla różnych przedziałów

czasowych, a także w sposób ciągły w całym okresie prognozowanym. EFAS generuje

również mapy anomalii np. produkty przedstawiające jak różne są wilgotność i warunki

śniegowe w porównaniu z typową (przeciętną) sytuacją. Mapy są opracowywane przez

skalowanie wartości przy użyciu średniej i odchylenia od wartości przyjętych w danym

dniu roku w długoterminowym modelu LISFLOOD stosowanym do wyznaczenia pro-

gów ostrzegawczych. W przypadku ekwiwalentu wody śniegowej symulowana zmien-

na odpowiada dziesięciodniowej średniej. Dlatego również długoterminową średnią

i odchylenie standardowe dla ekwiwalentu wody śniegowej oblicza się na podstawie

dziesięciodniowych średnich wartości z długoterminowego cyklu LISFLOOD.

315

Upowszechnianie

Upowszechnianie prognoz wśród użytkowników końcowych odbywa się na dwa

sposoby. Pierwszy polega na użyciu chronionego hasłem systemu informacyjnego

EFAS (EFAS-IS) dostępnego tylko dla zarejestrowanych użytkowników. Drugi polega na

bezpośrednim kontakcie centrum rozpowszechniania z użytkownikami końcowymi, dla

których wysyłane są alarmy. Powiadomienia podzielone są na trzy rodzaje: formalne,

nieformalne i powiadomienia o ryzyku wystąpienia powodzi błyskawicznej. Obecnie

opracowywane są programy dla EFAS o nazwie Social Media for Flood Risk (SMFR), które

zapewniają informacje zbierane w czasie rzeczywistym z mediów społecznościowych

na temat zagrożeń i skutków powodzi. Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europej-

skiej pracuje nad narzędziem, które mogłoby wykorzystywać tweety i sztuczną inteli-

gencję do zbierania danych o powodziach w czasie rzeczywistym. Gdy EFAS identyfiku-

je obszary o podwyższonym ryzyku powodziowym, SMFR zaczyna gromadzić tweety

związane z powodzią od użytkowników na zagrożonych obszarach.

6.5.2. Identyfikacja akwenów (wód powierzchniowych) i powodzi na

obrazach radarowych

Marek Mróz, Magdalena Mleczko

Kiedy mówi się i pisze o tym, że rozpraszanie mikrofal na powierzchni Ziemi zale-

ży od właściwości dielektrycznych i szorstkości powierzchni rozpraszającej, nie od razu

uświadamiamy sobie, jakie to ma konsekwencje praktyczne. Dopiero, gdy zestawimy

te informacje z informacją o długości fal pasma mikrofalowego staje się jasne, że jedną

z kategorii pokrycia terenu, która może wykazywać niezwykłą wprost gładkość swojej

powierzchni (czyli brak oznak szorstkości) są obszary akwenów, szczególnie śródlądo-

wych. Powierzchnia tafli wody w bezwietrznych warunkach reprezentuje wręcz pod-

ręcznikowy przykład obiektu odbijającego mikrofale w sposób zwierciadlany. W tej ce-

sze upatruje się więc potencjału obrazów radarowych do identyfikacji i kartowania na-

turalnych i sztucznych zbiorników wodnych, w tym także obszarów zalewanych wodą

w sposób incydentalny, a więc przede wszystkim zjawisk powodziowych. Ponieważ

zarówno na mapach topograficznych, jak i tematycznych położenie oraz granice jezior

i stawów są od dawna dobrze wyznaczone, szczególnie w krajach o wysokiej „tradycji”

kartograficznej, to większego zastosowania obrazów radarowych oczekuje się właśnie

w monitorowaniu zalewów i powodzi, które mają charakter dynamiczny, zarówno cy-

kliczny, jak i incydentalny. Ponieważ powódź jest zjawiskiem hydrologicznym, które

oznacza duży stan zagrożenia dla ludzi i gospodarki, to wysiłek naukowo–badawczy,

a co za tym idzie, mnogość publikacji, dotyczą zarówno metod jego modelowania, jak

i monitorowania w czasie rzeczywistym.

Do modelowania hydrologicznego, czyli przewidywania czasu oraz kierunków prze-

mieszczania się mas wodnych służą numeryczne modele powierzchni terenu (NMT)

oraz mapy pokrycia terenu, a jednym z narzędzi monitorowania (obserwacji) faktycz-

nego przebiegu tego dynamicznego zjawiska jest od lat teledetekcja satelitarna. Słabą

stroną obserwacji teledetekcyjnych jest współwystępowanie powodzi i zachmurze-

nia, które uniemożliwia obserwacje w zakresie widzialnym i podczerwieni, dlatego tak

atrakcyjną techniką jest obrazowanie radarowe.

316

Obserwacja dynamiki zjawiska powodzi polega w istocie na identyfikacji obszarów całkowicie zalanych wodą lub częściowo podtopionych, w tym takich, które przy obserwacji z kosmosu są przesłonięte (zamaskowane) przez porastającą je roślinność.

Rozpocznijmy więc analizę zagadnienia monitorowania powodzi od rozwiązania

problemu podstawowego, jakim jest identyfikacja powierzchni całkowicie zalanych

wodą. Najprostszym przypadkiem jest gładka tafla wody, która na większości obrazów

radarowych widoczna jest jako czarna powierzchnia, co jest wynikiem, jak już powie-

dziano, zwierciadlanego odbicia promieniowania w kierunku przeciwnym do radaru

i brakiem komponentu rozproszenia wstecznego. To założenie, że powierzchnie zbior-

ników wodnych da się zidentyfikować na zasadzie kontrastu z otaczającymi je obszara-

mi lądowymi o wyższym współczynniku sigma zero, leży u podstaw wszystkich metod

ich identyfikacji, ale ma wiele ograniczeń. Ograniczenia te powodują występowanie

tzw. fałszywych alarmów. W zależności od pasma (X, C lub L) część powierzchni lądo-

wych takich jak płaskie obszary piaszczyste, łąki, place, parkingi itd. będzie generowała

alarmy „fałszywie dodatnie”, błędnie wskazując obiekty o niskiej szorstkości jako ob-

szary zalane wodą lub trwałe zbiorniki wód powierzchniowych. Im dłuższa fala, tym

mniejsza wrażliwość na szorstkość i tym więcej fałszywych alarmów dodatnich. I na

odwrót, sfalowana wiatrem powierzchnia wody generuje silniejszy komponent rozpro-

szenia wstecznego (ang. backscattering) prowadzący do błędnej identyfikacji obszarów

wodnych jako obszary lądowe. Takie przypadki można ograniczyć stosując polaryzację

poziomą HH lub krzyżową HV mniej podatną na szorstkość, a także większy kąt obrazo-

wania. System Sentinel-1 o polaryzacji pionowej VV i krzyżowej VH jest mniej skuteczny

w identyfikacji obszarów wodnych niż Radarsat-2 czy TerraSAR-X pracujące w polaryza-

cji poziomej.

W przypadku obszarów podtopionej roślinności oraz zalanych powodziami terenów

zurbanizowanych wykorzystuje się zjawisko podwójnego odbicia nasilone z powodu

obecności gładkiej powierzchni wody w środowisku silnych rozpraszaczy (rozdział

2.4.2.1). Przegląd metod identyfikacji obszarów podtopionej roślinności przedstawił

zespół Niemieckiej Agencji Kosmicznej w bardzo obszernej pracy (Tsyganskaya i in.,

2018). Ciekawe wyniki przedstawiono w pracy (Chini i in., 2019) w zakresie wykorzy-

stania koherencji interferometrycznej do wykrywania zasięgu powodzi na obszarze

miasta Huston w USA po przejściu huraganu Harvey. Koherencja interferometryczna

to miara stabilności fazy obrazów radarowych. W roku 2015 Martinis z zespołem (Marti-

nis i in., 2015) opublikował schemat automatycznej procedury monitorowania powodzi

na podstawie obserwacji TerraSAR-X. Procedura ta zakłada wykorzystanie danych GIS,

które opisują teren w stanie sprzed powodzi i analizuje w sposób automatyczny jego

zmiany. Numeryczny model terenu jest źródłem informacji o potencjalnych kierunkach

przemieszczania się mas wody. Wygenerowane maski obszarów wodnych wykluczają

obszary zbiorników stałych, a separacja obszarów woda/ląd odbywa się przez automa-

tyczne progowanie wartości pikseli na obrazach amplitudowych. Cały proces monito-

rowania zasięgu powodzi jest procesem syntezy różnych informacji z wykorzystaniem

dość skomplikowanych metod matematycznych, w tym teorii zbiorów rozmytych. Załą-

czony wykaz literatury przedstawia najnowsze trendy w analizie opisywanego zjawiska,

określania zasięgów wody zarówno w warunkach naturalnego jej przemieszczania się,

jak i ekstremalnych zjawisk powodziowych.

317

Ryc. 6.32. Envisat/ASAR – identyfikacja powierzchni pod wodami w dwóch różnych dniach

(Zalew Wiślany)

Powyższa rycina (ryc. 6.32) przedstawia obrazy radarowe z systemu Envisat/ASAR

(IMG) fragmentu zachodniej części Zalewu Wiślanego wraz z Zatoką Elbląską wykonane

w dwóch różnych dniach. Po lewej stronie widać wyraźnie czarny kontur zbiornika jako

efekt odbicia zwierciadlanego od zupełnie gładkiej tafli wody, po prawej ten sam kon-

tur ma już dużo jaśniejszy ton szarości z wyraźnie zaznaczonym typowym dla radaru

efektem cętkowania. Ten dużo jaśniejszy obraz powierzchni zbiornika to efekt wzmo-

żonego rozproszenia wstecznego wywołanego silnym sfalowaniem powierzchni wody,

czyli wzrostem jej szorstkości.

Kolejna rycina (ryc. 6.33) przedstawia serię siedmiu obrazów radarowych wykonanych w różnych dniach, przy różnym wpływie prędkości wiatru na sfalowanie wody

i wywoływanie szorstkości jej powierzchni. Obraz pierwszy z lewej w górnym rzędzie

to dla porównania kompozycja w barwach fałszywych obrazu optycznego SPOT. Na

niektórych obrazach radarowych można dostrzec wokół czarnego konturu jeziora bar-

dzo jasną obwódkę. To pas przybrzeżnych trzcin rosnących w wodzie, generujących

zjawisko silnego podwójnego odbicia mikrofal. Na obrazie w prawym górnym rogu

tylko dzięki tej obwódce można zidentyfikować kontur jeziora, gdyż silnie sfalowana

Ryc. 6.33. Envisat/ASAR – identyfikacja zbiornika wodnego w różnych dniach

(przykład jeziora Dąbrówka Malborska)

318

powierzchnia wody odwzorowana jest bardzo podobnie jak otaczające akwen tereny

rolnicze. Nie ma więc tak pożądanego kontrastu między tymi obiektami.

Na kolejnym przykładzie (ryc. 6.34) przedstawiono zasięgi zalewów w dolinie Biebrzy utrzymujące się w okresie między dwoma kolejnymi przelotami satelity Sentinel-1 w interwale dwunastodniowym (między 9 i 21 marca 2015 roku). Jest to kompozycja wielo-

czasowa RGB trzech obrazów Sentinel-1 GRD z trzech różnych dni: 15 czerwca 2015 roku

(komponent R) – brak rozlewisk, 21 i 9 marca (komponenty G i B), dni, w których wystąpi-

ły rozlewiska o różnym zasięgu. W północno–wschodniej części przedstawionego obsza-

ru można dostrzec zarówno kolor niebieski jak i cyjan, reprezentujące obszary rozlewisk,

natomiast w południowo–zachodniej cyjan dominuje całkowicie. Kolor cyjanowy jest

złożeniem wysokich wartości składowej niebieskiej i zielonej, co oznacza, że w obu tych

dniach utrzymywał się na tym obszarze ten sam zasięg rozlewiska.

Ryc. 6.34. Identyfikacja rozlewisk w dolinie Biebrzy w czasie zalewów wiosennych 2015 na

podstawie obrazów Sentinel-1 (źródło: Mróz i Mleczko, 2018a)

Poniżej przedstawiono sekwencję ośmiu różnych przetworzeń Sentinel-1 obrazują-

cą dynamikę zjawiska zalewów wiosennych pomiędzy początkiem kwietnia a począt-

kiem czerwca 2015 roku w różnych układach dat rejestracji (ryc. 6.35).

319

Ryc. 6.35. Seria przetworzonych obrazów Sentinel-1 przedstawiająca rozlewiska w dolinie

Biebrzy w czasie zalewów wiosennych 2015 (źródło: Mróz i Mleczko, 2018a)

6.5.3. Monitoring wód śródlądowych, mórz i oceanów

Małgorzata Słapińska, Jarosław Chormański

Monitoring wód prowadzony z wykorzystaniem technik zdalnych obejmuje moni-

torowanie stanu jakości wód śródlądowych, mórz i oceanów. Na dobór danych telede-

tekcyjnych do zdalnego monitorowania wód śródlądowych, morskich i oceanicznych

wpływ ma wielkość obiektu badań, dla której dobierana jest rozdzielczość przestrzenna

tym mniej istotna (mniejsza), im większy obiekt badań. Pomijając rozdzielczość potrzeb-

nych zobrazowań, głównym problemem są wyższe ilości aktywnych optycznie sub-

stancji (absorbujących i rozpraszających promieniowanie) znajdujących się w wodach

śródlądowych. Utrudnia to zarówno wykonanie korekcji atmosferycznej, jak i samo mo-

delowanie jakości wody (Attila i in., 2013; Odermatt i in., 2012). Na chwilę obecną istnieje

dużo więcej opracowanych metod monitorowania jakości wód oceanicznych (Gregg

i Casey, 2004; Ferreira i in., 2011). Niemniej teledetekcyjne modelowanie wód śródlądo-

wych jest przedmiotem wielu badań i w jego wyniku uzyskiwane są coraz dokładniejsze

wyniki (Dörnhöfer i Oppelt, 2016). W poniższym podrozdziale zajmiemy się podstawami

monitorowania wód zarówno śródlądowych jak i oceanicznych.

Monitorowanie wód śródlądowych, mórz i oceanów jest istotnym zagadnieniem

w kontekście zagrożenia jakości wód powierzchniowych. Może być prowadzone z wyko-

rzystaniem danych satelitarnych, lotniczych, w tym BSP (bezzałogowe statki powietrzne)

zarówno optycznych, jak i z wykorzystaniem teledetekcji aktywnej, szczególnie danych

radarowych. Monitoring wód podzielić można również na monitoring ciągły (potencjal-

nych zagrożeń dotyczących zabezpieczenia zbiorników wodnych i otoczenia tych zbior-

ników) oraz na monitoring w sytuacji alarmowej. Ciągły monitoring dużych akwenów

wodnych jest obecnie możliwy metodami satelitarnymi, jednak w przypadku zagrożenia

o charakterze nagłym konieczne wydaje się zastosowanie technologii lotniczej i rozwią-

zań takich jak BSP, wyposażone w kamery optyczne wielo- i hiperspektralne.

Zastosowanie danych zdalnych (w tym technologii hiperspektralnej) pozwala

w krótkim czasie monitorować duży obszar, co jest ewidentnie dużym plusem w po-

równaniu z punktowymi pomiarami bezpośrednimi. W przypadku wykrycia zanieczysz-

320

czeń zbiornika wodnego, będącego źródłem wody pitnej dla aglomeracji, zastosowanie dronów z sensorami pozwoli na szybkie zidentyfikowanie zarówno źródła, typu jak

i rodzaju zanieczyszczenia, co z kolei umożliwi odpowiednim służbom podjęcie działań

ratunkowych. Istnieje grupa najczęściej badanych parametrów umożliwiających tele-

detekcyjne monitorowanie stanu jakości wód, a do najważniejszych należą: przezro-

czystość (mierzona tzw. krążkiem Secchiego), mętność, zawartość chlorofilu, określenie

grup planktonu takich jak sinice, zawartość węgla.

Przezroczystość została ujęta m.in. w legislacjach unijnych jako jeden z ważniejszych

parametrów służących do określenia jakości wody i w funkcji zawartych w niej zanie-

czyszczeń, w tym biologicznych, np. zawartości sinic lub chlorofilu-a. Inną istotną cechą

wykorzystywaną do opisu jakości wody jest jej mętność. Duże zmętnienie wody może

być sygnałem awarii infrastruktury albo przedostania się zanieczyszczeń. Kolejnym

ważnym parametrem jest już wspomniana zawartość w wodzie chlorofilu-a, który jest

bezpośrednio skorelowany z miernikiem biomasy fitoplanktonu związanego ze zjawi-

skiem eutrofizacji. W przypadku zamkniętych zbiorników wody słodkiej proces zakwitu

wody występuje już przy stężeniu 8–10 mg/m3 chlorofilu-a, natomiast przekroczenie

30 mg/m3 powoduje niezdatność wody do picia (Kawecka i Eloranta, 1994). Parametrem

bezpośrednio związanym z rozwojem eutrofizacji jest stężenie sinic. Ważnym i przydat-

nym parametrem jakości wody jest zawartość ogólnego węgla organicznego (ang. Total

Organic Carbon, TOC; całkowity węgiel organiczny) w wodzie, której określenie bazując na obecnych metodach jest niezwykle trudne, szczególnie jeśli chcemy uzyskać zmienność przestrzenną tego związku. Zanieczyszczenia związkami niejonowymi, prowadzą

do zniszczenia systemów oczyszczania wody pitnej. Dodatkowo, przedostanie się tych

substancji do generatorów energii i pary może skutkować ich uszkodzeniem. W przy-

padku obrazowania hiperspektralnego uzyskujemy wiarygodny i charakteryzujący się

zmiennością przestrzenną wynik TOC w badanym zbiorniku wodnym. Kolejny parametr

to rozpuszczona materia organiczna lub inaczej rozpuszczony węgiel organiczny (ang.

Dissolved Organic Carbon, DOC). DOC powstaje w wyniku procesów tlenowych prowa-

dzonych przez bakterie i jest pozostałością procesów metabolicznych. Skutkiem wy-

stępowania dużej ilości DOC w środowisku wodnym jest to, że jego wysokie stężenie

prowadzi do stymulacji wzrostu glonów i sinic.

W rozdziale tym omówimy kilka przykładów wykorzystania teledetekcji pasywnej

i aktywnej w monitoringu jakości wód, przechodząc od szczegółu do ogółu. Pierw-

szy przykład dotyczy pomiarów wykonanych dronem z zainstalowaną kamerą hiper-

spektralną SENOP (mogącą rejestrować kilkaset kanałów spektralnych z prędkością

149 klatek na sekundę), które posłużyły do monitorowania systemu jezior w Finlandii.

Na poniższej rycinie (ryc. 6.36) przedstawiono wybrane parametry wód śródlądowych ( Blue-green algae czyli sinice lub Cyanophyta; NO23-N – czyli azotany; Chlorophyl-a –

czyli Chlorofil-a; turbidity – mętność; DOC, TOC określonych przez statystyczną relację

liniową z kanałami rejestrowanymi przez tę kamerę). Uzyskano wartości współczynnika

korelacji w zakresie 0,5–0,93.

Przykład mapowania jakości wody z wykorzystaniem danych hiperspektralnych

z kamery HYSPEX w zbiornikach starorzeczy i rzece Biebrzy podczas suszy w 2015 roku

prezentuje Słapińska i in (2016). Dane lotnicze posłużyły tutaj do mapowania parame-

trów jakości wody oraz możliwości rozwoju sinic. Po wstępnych analizach korekcji geo-

metrycznej i atmosferycznej opracowano modele statystyczne. Model charakterystyk

opisujących jakość wody i rozwoju sinic powstał na zasadzie statystycznego dopaso-

321

Ryc. 6.36. Mapy parametrów jakości wód (źródło: Erkkilä i in., 2020)

Ryc. 6.37. Mapa rozmieszczenie glonów z grupy Cyanophyta (sinice) (źródło: Słapińska i in., 2016) 322

wania najlepiej skorelowanych kanałów kamery hiperspektralnej do wybranych cech

jakości wody, np. biologiczne zapotrzebowanie tlenu (BOD) najlepiej koreluje ze współ-

czynnikami odbicia w kanałach o długościach fal 652,7 nm i 719,8 nm, natomiast sinice

najlepiej korelowały (R2 = 0,61) z wartościami współczynników odbicia w zakresach na-

stępujących przedziałów długości fal: 524,8, 540,8, 470,2 i 579,2 nm. Wskaźnik opraco-

wany na podstawie ww. kanałów spektralnych dawał najlepsze możliwości opisu tych

charakterystyk (ryc. 6.37).

Interesującym przykładem systemu monitorowania wód morskich jest system SatBał-

tyk – satelitarny monitoring stanu środowiska Bałtyku, który wykorzystuje dane pomia-

rowe z ponad dwudziestu urządzeń pracujących na pokładach kilkunastu satelitów. Sys-

tem oferuje dostęp do następujących danych w postaci map parametrów wód Bałtyku:

dopływu i charakterystyk energii (PAR1, UV2), rozkładów temperatury (ryc. 6.38), stanu dynamicznego powierzchni morza, stężenia chlorofilu i innych pigmentów fitoplanktonu, zakwitów trujących alg, występowania upwel ingów (zjawiska polegającego na wyno-

szeniu ku górze wód głębinowych oceanów i mórz), pojawiania się plam zanieczyszczeń,

w tym rozlewów ropy i innych charakterystyk produkcji pierwotnej materii organicznej.

Ryc. 6.38. Mapa rozkładu temperatur (źródło: SatBałtyk, 2015)

Wody Bałtyku są słabiej zasolone i mało przezroczyste dla światła widzialne-

go. Wnoszenie przez rzeki do Bałtyku dużych ilości azotanów, fosforanów i innych

substancji odżywczych (biogenicznych) z pól uprawnych i innych źródeł, powodu-

je nadmierne przyrosty wielu gatunków fitoplanktonu, w tym często toksycznych

cyjanobakterii. Powoduje to konieczność stosowania dla Bałtyku specyficznych,

323

dużo bardziej skomplikowanych niż dla wód oceanicznych, matematycznych modeli i algorytmów (Attila i in., 2013). System SatBałtyk został opracowany do wykonania tego

zadania. Wykorzystuje on dane pomiarowe z ponad dwudziestu urządzeń pracujących

na pokładach kilkunastu satelitów (m.in. TRIOS N/NOAA, Meteosat 9, EOS, Aqua, Envisat,

MODIS) obserwujących obszar Morza Bałtyckiego. System SatBałtyk podzielić można

na dwa bloki:

• Blok 1 zawierający zbiór modeli diagnostycznych umożliwiających wy-

znaczanie wielu charakterystyk środowiska Bałtyku bezpośrednio

z danych satelitarnych, nazwany ogólnie Systemem Diagnostycznym DESAM-

BEM.

• Blok 2 nazwany Systemem Prognostycznym BALTFOS3. Blok BALTFOS, zawiera-

jący zbiór modeli prognostycznych, umożliwia nie tylko wyznaczanie bieżących

charakterystyk środowiska w miejscach, gdzie chmury uniemożliwiają dopływ

sygnałów od morza do satelity, ale również ich kilkudniowych prognoz.

Charakterystyki środowiska wyznaczone za pomocą systemów diagnostycznych

i prognostycznych uzupełniają się wzajemnie: BALTFOS wypełnia luki w mapach cha-

rakterystyk wyznaczanych za pomocą DESAMBEM (np. w miejscach zachmurzonych),

a DESAMBEM zapewnia dane do modeli BALTFOS, umożliwiając tym samym bieżące

korygowanie wyników modeli prognostycznych. W wyniku zastosowania asymilacji

danych wartości charakterystyk wyznaczonych za pomocą matematycznych modeli są

korygowane bieżącymi wynikami pomiarów. Jest to metoda bieżącej interpolacji danych

obserwacyjnych (satelitarnych), które stanowią podstawę wykonania prognozy. Pozwala

to uzupełniać diagnozę stanu środowiska morskiego w rejonach czasowo „niewidocz-

nych” dla satelity. Ciągła asymilacja danych z pomiarów z danymi satelitarnymi znacząco

zwiększa wiarygodność modeli oraz obliczanych przez nie krótkookresowych prognoz.

Zakwity sinic (inaczej cyjanobakteri , blue-green algae) w Morzu Bałtyckim są ob-

serwowane co roku na powierzchni powyżej 200 tys. km2 (Toming i in., 2017). Obrazy

Sentinel-3 z sensora OLCI (Ocean and Land Colour Instrument) umożliwiają lepszy niż

do tej pory monitoring wody morskiej. Sensor ten został zaprojektowany z przeznacze-

niem ciągłego monitorowania zmian w środowisku. Przy użyciu kanałów z zakresu czer-

wieni i bliskiej podczerwieni (NIR) możliwe jest pozyskanie informacji koniecznych do

poprawnego modelowania parametrów jakościowych wody. Zasada ta zaimplemento-

wana została w Procesorze C2RCC (Case-2 Regional CoastColour) przeznaczonym dla

danych z Sentinel-3, który może przetwarzać też dane z satelitów Sentinel-2, MERIS,

VIIRS, MODIS i Landsat 8. Dokonuje on obliczeń oszacowujących optycznie czynne pa-

rametry, takie jak wskaźniki odbicia i absorpcji, a następnie na ich podstawie określa

optycznie czynne substancje w wodzie (Toming i in., 2017). Działa na zasadzie uczenia

sieci neuronowych i jest dostępny w oprogramowaniu SNAP (dedykowanym dla sateli-

tów z Europejskiej Agencji Kosmicznej).

Wykorzystanie danych radarowych w monitorowaniu plam oleju i innych zanie-

czyszczeń chemicznych morza jest dosyć powszechne. Przykład z wykorzystaniem da-

nych z satelitów Sentinel-1A i -1B do monitorowania plam oleju na oceanach i morzach

w zestawieniu z danymi Landsat 8, obu sensorów optycznego i termalnego prezentuje

Arslan (2018). Tłumienie sygnału jest podstawą do detekcji plam oleju na podstawie da-

nych SAR; kiedy sygnał radarowy jest wysyłany w stronę morza, tłusta plama oleju osła-

bia fale kapilarne. Plamy oleju mogą być wtedy zidentyfikowane jako czarne „łaty” na

324

Ryc. 6.39. Satelitarny monitoring rozprzestrzeniania się plam oleju i innych zanieczyszczeń

chemicznych morza (źródło: Arslan, 2018)

obrazie. Dodatkowo dane z satelity optycznego, np. Landsat 8, mogą być wykorzystane

przez dodanie dodatkowych filtrów na zobrazowania. Całościowa analiza uwzględnia-

jąca dane z różnych sensorów i satelitów pozwala na detekcję skażenia plamami oleju.

W przypadku rozlania oleju na terenach nadbrzeżnych istotne jest monitorowanie całej

linii brzegowej. 18 grudnia 2016 roku statek towarowy uderzył w skały w pobliżu wyspy

Fener (Ufak) w Cesme, w Turcji. Jego wymiary wynosiły 121 m długości i 17 m szeroko-

ści. Wyciek oleju doprowadził do niespotykanej dotąd katastrofy ekologicznej w Cesme.

Widoczna analiza powstającej plamy w kolejnych 12 dniach od awarii (ryc. 6.39) – na obrazach radarowych na zielono kółkiem zaznaczona pozycja statku.

W podsumowaniu niniejszego podrozdziału można sformułować następujące wnioski:

• obrazy radarowe np. z misji Sentinel-1 są bardzo dobrym źródłem informacji

do wykonywania map śródlądowych wód powierzchniowych (jezior, stawów),

a także dynamicznych, wielkopowierzchniowych zjawisk powodziowych czy też

sezonowych rozlewisk w dolinach rzek nizinnych;

• przydatność danych radarowych (np. Sentinel-1) wynika z: a) właściwości mikro-

fal penetrujących chmury, a więc obrazujących powierzchnię Ziemi niezależnie

325

od stopnia zachmurzenia, które może być nawet kilkunastodniowe w okresach

wzmożonych opadów i występowania powodzi, b) z faktu, że powierzchnia wody

charakteryzuje się odbiciem zwierciadlanym mikrofal, przez co wykazuje duży

kontrast z obszarami lądowymi odbijającymi mikrofale w sposób rozproszony;

• ograniczeniem stosowania obrazów radarowych w tym zakresie jest czasowe wy-

stępowanie silnych wiatrów, które wywołując falowanie wody wprowadzają ele-

ment szorstkości powierzchni i w konsekwencji błędne wyznaczanie zasięgu wody;

• problem ten może być redukowany przez dużą częstotliwość obserwacji sateli-

tów misji Sentinel-1 (6 dni) oraz przez zastosowanie podejścia różnicowego i wy-

korzystanie danych pomocniczych (np. numerycznego modelu terenu);

• skuteczna ocena zagrożenia powodziowego i efektywne zarządzanie kryzyso-

we wymaga zastosowania danych teledetekcyjnych o dużej rozdzielczości prze-

strzennej jak i czasowej obejmujących topografię, pokrycie terenu, właściwości

biofizyczne roślin, właściwości gleb i pokrywy śnieżnej;

• dane satelitarne w połączeniu z najnowocześniejszymi modelami prognozowania

dostarczają obecnie szczegółowych informacji o ryzyku związanym z powodzią

pod względem prawdopodobieństwa wystąpienia, wielkości, czasu i wpływu;

• wyższa rozdzielczość przestrzenna produktów systemu EFAS pozwala na do-

kładniejszą analizę procesów hydrologicznych. Zaletą systemu EFAS jest dostar-

czanie produktów prognostycznych obejmujących zarówno prognozy powo-

dziowe średniego zasięgu określające ryzyko wystąpienia i jej skutków w ciągu

najbliższych 10 dni, ale także dostarczanie sezonowych prognoz hydrologicz-

nych podsumowujących sytuację hydrologiczną w ciągu najbliższych 8 tygodni;

• monitorowanie wód śródlądowych, mórz i oceanów dotyczy potencjalnych

zagrożeń dotyczących zabezpieczenia zbiorników wodnych i otoczenia tych

zbiorników; może być prowadzone z wykorzystaniem danych satelitarnych, lot-

niczych, w tym BSP (bezzałogowe statki powietrzne) w sposób ciągły (głównie

satelitarny) oraz w sytuacji alarmowej (lotniczy);

• zastosowanie danych w technologii hiperspektralnej pozyskiwanych z pułapu

lotniczego, w tym BSP pozwala w sposób ciągły lub w sytuacji alarmowej mo-

nitorować rozkład parametrów opisujących stan jakości wód, takich jak: prze-

zroczystość, mętność, zawartość chlorofilu, rozwój sinic, zawartość węgla. Może

mieć to podstawowe znaczenie dla oceny zagrożeń zanieczyszczeń śródlądo-

wych wód powierzchniowych;

• system satelitarnego monitorowania stanu środowiska wód Bałtyku SatBałtyk

wykorzystuje dane z ponad dwudziestu sensorów pracujących na pokładach

kilkunastu satelitów, umożliwiając dostęp m.in. do map wynikowych rozkładów

temperatury, stanu dynamicznego powierzchni morza, stężenia chlorofilu i in-

nych pigmentów, zakwitów alg, plam zanieczyszczeń, w tym ropy naftowej;

• dosyć powszechne jest wykorzystanie danych radarowych w monitorowaniu

występowania i rozprzestrzeniania się plam oleju i innych zanieczyszczeń che-

micznych mórz i oceanów.

326

6.6. Leśnictwo

Piotr Wężyk

Lasy mają zwykle charakter rozległych powierzchni, często porastają obszary

o trudnej rzeźbie terenu, dlatego w procesie inwentaryzacji ich zasobów, jak również

w zrównoważonym zarządzaniu i monitorowaniu licznych zagrożeń – od czynników

abiotycznych (wiatry, susza), biotycznych (np. owady) czy antropogenicznych (np. im-

misje przemysłowe) – wykorzystanie zobrazowań teledetekcyjnych stało się kluczowe.

Łączna powierzchnia lasów świata wynosi około 40 milionów km2, co powoduje, że

przeciętna lesistość krajów kształtuje się na poziomie około 31%. Do krajów o najwięk-

szej powierzchni lasów należą: Rosja (20% globalnych zasobów lasów), Brazylia (12%),

Kanada (9%), USA (8%) oraz Chiny (5%) (Foresteurope, 2020). Kraje Uni Europejskiej

z powierzchnią lasów liczącą około 1,61 mln km2 stanowią zaledwie około 4% łącznej po-

wierzchni lasów świata. W naszej strefie klimatyczno-geograficznej lasy są chyba najmniej

zniekształconą przez człowieka formacją przyrodniczą stanowiącą niezbędny czynnik do

utrzymania równowagi ekologicznej. Jednocześnie są formą użytkowania gruntów, która

zapewnia produkcję biologiczną przedstawiającą wartość rynkową. Lasy są dobrem ogól-

nospołecznym, kształtującym jakość życia człowieka (Zajączkowski i in., 2019).

Obliczona według standardu międzynarodowego lesistość Polski w 2018 roku wy-

nosiła 30,9% (9,43 mln ha, tj. 0,23% lasów w skali globalnej oraz 6% powierzchni lasów

Unii Europejskiej) i była niższa od średniej europejskiej wynoszącej w roku 2015 – 32,8%,

a z uwzględnieniem lasów Federacji Rosyjskiej – 44,7% (Zajączkowski i in., 2019).

O ile w ciągu ostatniej dekady powierzchnia lasów świata zmniejszyła się o około

336 090 km2, tj. o około 0,84% (Hansen i in., 2010), to w tym samym okresie w Polsce,

zaobserwowano wzrost powierzchni lasów o około 2300 km2, a zatem o blisko 2,5%

(Zajączkowski i in., 2019). Tym samym lesistość Polski wzrosła w okresie 10 lat z 28,8%

(2005) do 29,5% (2015). Nie oznacza to jednak, że powierzchnia lasów w Polsce jest wy-

starczająca. Na mieszkańca Polski przypada średnio 0,24 ha lasów, co w porównaniu

z Finlandią (4,23 ha/1 mieszkańca) nie jest zadowalającą wartością (BDL, 2020).

Lasy poza znaczeniem gospodarczym (produkcja surowca drzewnego) mają

ogromne znaczenie w przypadku pełnienia funkcji ochronnych (np. przeciwerozy-

jnych, przeciwwietrznych), ale przede wszystkim biorą udział w regulacji klimatu, za-

pewniają odpowiednią retencję wód opadowych w zlewni (intercepcja opadu, zrów-

noważona gospodarka wodna), pełnią funkcje biocenotyczne, edukacyjne, rekreacyjne

i szereg innych, tzw. pozaprodukcyjnych. Do nich można zaliczyć również udział lasu

w kształtowaniu jednostek krajobrazowych. Historyczne uwarunkowania działalności

człowieka, klimat i warunki glebowe spowodowały taki, a nie inny układ płatów lasów,

które są niezmiernie istotną klasą pokrycia terenu.

Choć PGL Lasy Państwowe, które gospodarują na 7,11 mln ha, co stanowi 77% cał-

kowitej powierzchni lasów w Polsce, dysponują bardzo zaawansowanym systemem GIS

opartym na Leśnej Mapie Numerycznej (LMN) oraz bazach danych Systemu Informa-

tycznego Lasów Państwowych (SILP), a co 10 lat wykonywane są cyfrowe ortofotoma-

py lotnicze RGB oraz CIR (25 cm GSD), to jednak coraz więcej jednostek zauważa pilną

potrzebę bieżącego monitorowania lasów właśnie przy wykorzystaniu efektywnych

rozwiązań, jakimi są zobrazowania satelitarne. Monitorowanie lasów pod kątem ich

fenologii, składu gatunkowego, akumulacji biomasy, sekwestracji dwutlenku węgla,

327

łagodzenia zmian klimatu, stanu zdrowotnego, faz rozwojowych (wieku) oraz funkcji gospodarczych czy krajobrazowych może być realizowane właśnie przy wykorzystaniu

zobrazowań satelitarnych i to zarówno średniorozdzielczych Sentinel-2 (10/20 m GSD),

wysokorozdzielczych PlanetScope Dove (3,0 m GSD) czy obrazów o bardzo wysokiej

rozdzielczości, jak np. WorldView-3 MAXAR (0,31 m GSD, a ostatnio po zaawansowa-

nych przetworzeniach obrazu nawet 15 cm GSD).

Lasy przez swój wielkopowierzchniowy charakter i sposób prowadzenia monitorin-

gu oraz inwentaryzacji (zwykle sieci powierzchni próbnych) mogą być idealnym przy-

kładem dobrych praktyk w stosowaniu aktualnej, kompletnej i wiarygodnej informacji,

jaką niosą ze sobą zobrazowania satelitarne. Do głównych grup czynników powodu-

jących zagrożenia dla lasów w Polsce, jakie mogą być monitorowane przy użyciu te-

ledetekcji, można zaliczyć: pożary leśne, wiatry nawalne, szkodniki owadzie, choroby

grzybowe oraz szereg innych kompleksowych czynników, które oddziałują ze wzmo-

żoną siłą w sytuacji postępujących zmian klimatycznych (np. suszy glebowej) czy ich

interakcji z immisjami przemysłowymi lub zanieczyszczeniami pochodzącymi choćby

ze spalania paliw (np. tlenki azotu z komunikacji).

6.6.1. Globalny monitoring lasów

Spadek lesistości na poszczególnych kontynentach, jaki nastąpił w ostatnich deka-

dach, ponad wszelką wątpliwość wpłynął na obniżenie usług ekosystemowych świad-

czonych przez lasy, jak również przyczynił się bezpośrednio do zaburzeń globalnego

klimatu. Wycinanie lasów obniżyło drastycznie ich bioróżnorodność, ograniczyło wy-

stępowanie rzadkich gatunków roślin i zwierząt, stało się przyczyną erozji i widocznych

skutków zmiany klimatu (pustynnienie) przez spadek możliwości magazynowania wę-

gla i retencji wód opadowych. Do niedawna brak było rzetelnych informacji na temat

stanu postępujących wylesień na różnych kontynentach, występujących najczęściej

na skutek działalności człowieka, ale też innych czynników abiotycznych (np. poża-

rów) i biotycznych (np. owadów). Pojawienie się nowoczesnych metod przetwarzania

w chmurach obliczeniowych serii wieloczasowych obrazów satelitarnych, stworzyło

nowe możliwości analityczne do wykorzystania danych na temat bilansu wylesień/za-

lesień w modelowaniu globalnych zmian klimatu, biomasy czy redukcji poziomu CO2.

Do niedawna w monitoringu globalnym wykorzystywano tylko dane o stosun-

kowo niskiej rozdzielczości przestrzennej, takie jak obrazy wielospektralne MODIS

(250–1000 m GSD) czy NOAA (1100 m GSD). Dużą zmianę w szczegółowości opracowań

przyniosły wyniki badań zakończonych stworzeniem algorytmów umożliwiających prze-

twarzanie obrazów z długich serii obserwacyjnych satelitów Landsat (NASA). Były one

prowadzone przez zespół naukowców w ramach projektu Global Forest Change (GFC) pod

kierunkiem prof. Matthew Hansena (Uniwersytet Maryland, USA). W pierwszym etapie

opracowano przemiany, jakie dokonały się w globalnej pokrywie leśnej dla okresu 2000–

2012, bazując na rozdzielczościach przestrzennych obrazów Landsat 5 TM /7 ETM+ oraz

8 LDCM (30 m GSD), wykazując zmiany typu: strata (ang. loss), tj. wylesienie (ang. deforestation) oraz zysk (ang. gain) czyli zalesienie (ang. afforestation). Dla potrzeb projektu sklasyfikowano około miliona scen satelitarnych Landsat, w tym około 600 000 Landsat

7 ETM+ oraz 400 000 Landsat 5, 7 oraz 8 (dla aktualizacji 2011–2015). Globalna analiza

zmian w masce lasów jako jednej z najważniejszych klas typów pokrycia terenu, oparta

na przetwarzaniu obrazów Landsat, uległa diametralnej poprawie dzięki:

328

• poprawie rozdzielczości przestrzennej map wynikowych,

• skwantyfikowaniu powierzchni wylesień i zalesień,

• uruchomieniu klasyfikacji obrazu w środowisku chmury obliczeniowej,

• raportowaniu rocznej dynamiki o wylesieniach w poszczególnych krajach czy

regionach oraz nakreśleniu trendów,

• zastosowaniu jednej spójnej metodyki i obiektywnych danych teledetekcyjnych.

Wylesienia traktowane są w analizach obrazów Landsat jako zaburzenie lub utrata

zwarcia poziomego (okapu drzewostanu, ang. canopy) na podstawie zmiany wartości

współczynnika odbicia w poszczególnych kanałach spektralnych rejestrowanych przez

sensor satelity. Zalesienia z kolei definiowane są przez algorytm jako proces odwrot-

ny, tj. przemianę (transformację) terenów bez pokrywy roślinnej (bardzo niskie warto-

ści NDVI) na obszary z roślinnością o charakterze zbiorowisk leśnych (wyższe wartości

wskaźnika NDVI).

W latach 2000–2012 łącznie 2,3 mln km2 zostało pozbawionych pokrywy drzew, przy

równolegle wprowadzanych zalesieniach (głównie plantacje drzew szybkorosnących)

na obszarze 0,8 mln km2. Wyniki prac grupy badaczy (Hansen i in., 2013) udostępnione

zostały w serwisie mapowym (ryc. 6. 40) wspieranym przez infrastrukturę informatyczną firmy Google LLC (Global Forest Change, 2020).

Ryc. 6.40. Portal mapowy Global Forest Change. Legenda: kolor czerwony – wylesienia (zręby

zupełne); kolor niebieski – zalesienia; kolor fioletowy – wylesienia i zalesienia

w okresie 2000–2018 łącznie (źródło: Global Forest Change, 2020)

Najwięcej wylesień w latach 2000–2013 notowano w obszarach o klimacie

zwrotnikowym (lasy deszczowe) i podzwrotnikowym, ale także w umiarkowanym

i borealnym. W lasach tropikalnych stwierdzono łącznie 32% powierzchni wszystkich

globalnych wylesień, z czego prawie połowa miała miejsce w Ameryce Południowej,

szczególnie w Argentynie, Paragwaju i Boliwii. W ostatnich latach tempo średnich rocz-

nych wylesień w Brazylii spadło co prawda o 1318 km2/rok, co wskazywało na najwięk-

sze zahamowanie rocznego ubytku lasów, który w latach 2003–2004 osiągał niemal

40 000 km2 rocznie.

Dzięki zobrazowaniom satelitarnym największy przyrost wylesień na świecie wyka-

zano na obszarze Indonezji, gdzie sięgał on 1021 km2/rok, przy rocznym średnim pozio-

mie wahającym się od < 10 000 km2 (lata 2000–2003) do > 20 000 km2 (lata 2011–2012).

329

Według badań grupy naukowców z Uniwersytetu Maryland (Hansen i in. 2013) to jednak

na obszarze Rosji odnotowano największe straty w pokrywie leśnej ze wszystkich anali-

zowanych krajów na świecie. Na dużych szerokościach geograficznych (strefa borealna),

obserwuje się mniejszą dynamikę powrotu lasu (zalesienia, sukcesja) na utracone tereny

(np. po pożarach, huraganach czy rabunkowej gospodarce), co powodowane jest głów-

nie uwarunkowaniami klimatycznymi.

Celem kartowania pokrycia terenu przez lasy na rozległych obszarach kontynentów

jest uzyskanie spójnych globalnych statystyk, które mają ogromne znaczenie i uży-

teczność w skali lokalnej, a to z kolei przekłada się na informację w skali regionalnej

i globalnej. Brazylia jest w skali światowej chlubnym wyjątkiem pod względem redukcji

wylesień (ryc. 6.41), co wynikało z wprowadzonej polityki kontroli licencji na eksplorację

lasów Amazonii oraz plantacji drzew szybkorosnących (głównie eukaliptusów i sosen).

Pomimo że jest ona druga na liście krajów z największą powierzchnią wylesień, to inne

państwa, w tym: Malezja, Kambodża, Wybrzeże Kości Słoniowej, Tanzania, Argentyna

i Paragwaj, przodują we względnej powierzchni wylesień na swoich terytoriach.

Ryc. 6.41. Fragment obszaru w Amazonii (Brazylia) na portalu GFC. Kolor czerwony: postępujące

wylesienia w lasach deszczowych, kolor zielony: lasy deszczowe, kolor szary: wody

(źródło: Global Forest Change, 2020)

Wylesianie dużych obszarów globu (np. na potrzeby plantacji soi lub pastwiska dla

bydła) oraz postępująca degradacja lasów (np. wycinanie cennych gatunków drzew

w lasach deszczowych) odpowiada aż za około 20% rocznej emisji gazów cieplarnia-

nych do atmosfery. Wartość ta przewyższa ilość CO2 wytwarzanego przez światowy

transport. Głównie dla państw rozwijających się stworzono specjalny program, pod

patronatem ONZ, dotyczący kompensacji emisji przemysłowych przez zalesienia wpro-

wadzane w tych krajach. Program Redukcji Emisji Dwutlenku Węgla z Wylesień i De-

gradacji (ang. Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation, REDD+)

służy głównie lokalnym inicjatywom mającym na celu przeciwdziałanie dalszym wy-

lesieniom i degradacji lasu, również dzięki wykorzystywaniu zobrazowań satelitarnych

w programach kontroli zasobów leśnych i bioróżnorodności. Komisja Europejska prze-

znacza około 25 milionów euro rocznie na inicjatywy pilotażowe REDD+ w Azji, Afryce

i Ameryce Łacińskiej. Poza Komisją Europejską także FAO (Food and Agriculture Organi-

330

zation of the United Nations) wspiera kraje rozwijające się w opracowywaniu systemów do monitorowania lasów (ang. National Forest Monitoring Systems, NFMS), które mają na

celu uzyskanie wiarygodnych informacji o zasobach leśnych i ich zaimplementowanie

w tworzeniu krajowych polityk leśnych, planowaniu i prowadzeniu zrównoważonego

rozwoju. Systemy NFSM posiadają funkcje pomiarowe, sprawozdawcze i weryfikacyjne

(ang. measurement, reporting and verification, MRV) dostarczają wysokiej jakości i wiarygodnych danych na temat lasów, w tym szacunków sekwestracji węgla, obejmują m.in.

satelitarne systemy monitorowania terenu (ang. Satellite Land Monitoring Systems, SLMS).

Wyników badań scen satelitarnych Landsat nie można analizować całkowicie bez-

krytycznie, gdyż zdarzają się obszary, które przed rokiem 2000 zostały przekształcone

na plantacje (np. eukaliptusów czy palm oleistych) i włączono je do tzw. „maski lasu”

na początku analizowanego okresu (początek analiz rok 2000). W takich przypadkach

zawsze będzie występować pewien problem z przyjęciem definicji obszaru leśnego

i uznania ich pochodzenia. Problem w określaniu bilansu zysków i strat w powierzch-

ni lasów dotyczy przyjęcia odpowiedniego kryterium wysokości lasu. Dane wysoko-

ściowe w skali globalnej pochodzą z systemów o stosunkowo małej precyzji (niewielka

gęstość próbkowania laserowego instrumentu GLAS na satelicie ICESat-1, NASA) choć

w miarę dużej dokładności pionowej (ok. 1,0 m rzędna wysokościowa). W warunkach

Polski niżowej i drzewostanów sosnowych (ok. 69% powierzchni) użytkowanych zręba-

mi zupełnymi lub gniazdowymi, odnawianymi w kolejnym roku po pozyskaniu drewna,

przed dłuższy czas nie są klasyfikowane przez algorytm (Hansen i in., 2013) jako obszary

zalesione (ang. gain), a to ze względu na fakt, iż uprawa leśna potrzebuje około 6–10 lat, aby uzyskać całkowite zwarcie koron i wysokość kilku metrów, co pozwala na jej identyfikację na obrazie satelitarnym jako las. Ta skomplikowana sytuacja detekcji młodych

upraw leśnych (czy odnowień naturalnych na wylesionych powierzchniach) poprawi się

prawdopodobnie znacznie dopiero wtedy, kiedy zostaną wykorzystane obrazy o wyż-

szej rozdzielczości przestrzennej jak Sentinel-2 lub PlanetScope, Pleiades i inne oraz

modele wysokościowe np. TerraSAR-X i TanDEM-X (DLR), które posłużą do opracowania

mapy maski lasów w skali globalnej pod nazwą: Global TanDEM-X forest map (Geoservi-

ce DLR, 2020). Niewątpliwie warstwa ta (ryc. 6.42) wymaga walidacji i aktualizacji na podstawie danych wielospektralnych, ale i wysokościowych (np. ICESat-2 czy GEDI)

Badania lasów w skali globalnej wymagają dostępu do ciągłej rejestracji obrazów

satelitarnych udostępnianych nieodpłatnie, po ich wstępnym przetworzeniu (korek-

cja geometryczna i radiometryczna). Dobrym przykładem źródła tego typu danych

z długiego okresu (od 1972) jest program Landsat, a w przyszłości będzie z pewnością

program Copernicus (np. Sentinel-2 od 2015 roku), który rejestruje obrazy ze znacznie

większą rozdzielczością przestrzenną, czasową i spektralną. Biorąc pod uwagę zmienia-

jące się podejście do udostępniania danych przestrzennych (ich uwalnianie) oraz moż-

liwości przetwarzania setek tysięcy czy milionów scen satelitarnych w rozwiązaniach

działających w chmurze obliczeniowej, przyszłość rozwoju metod teledetekcyjnych ba-

dań lasów należy postrzegać bardzo optymistycznie. Dobrym przykładem współpracy

pomiędzy instytucją naukową (Uniwersytet w Maryland) a firmą komercyjną (Google

LLC) jest udostępnienie wyżej opisanego algorytmu grupy badaczy Hansen i in. (2013)

w chmurze obliczeniowej Google Earth Engine (GEE), w celu automatycznego przetwa-

rzania szeregów czasowych obrazów satelitarnych w skali globalnej, pod kątem prze-

mian klas pokrycia terenu. Skrypt ten udostępniono nieodpłatnie użytkownikom GEE

(ID UMD/hansen/global_forest_change_2018_v1_6).

331

Ryc. 6.42. Fragment mapy z portalu Global TanDEM-X forest map (DLR, Niemcy) wykonanej na

podstawie zobrazowań mikrofalowych. Kolor zielony: maska lasów Puszczy Noteckiej

(źródło: Geoservice DLR, 2020)

Poza scenami Landsat w repozytorium GEE przechowywane są także dane z innych

sensorów satelitarnych jak: MODIS czy NOAA oraz produkty ich przetworzeń. Dostępny

jest m.in. produkt GFCH (Global Forest Canopy Height) opierający się na danych wy-

sokościowych pozyskanych przez instrument GLAS (misja IceSat-1, NASA) w 2005 roku.

Należy się spodziewać, że w niedalekiej przyszłości również dane wysokościowe z misji

IceSat-2 czy GEDI będą przechowywane w repozytorium GEE. Pozwolą one na walidację

algorytmów wykonujących detekcję pokrywy leśnej (wysokości względnej roślinności

drzewiastej).

Wprowadzenie podobnych zasad dotyczących nieodpłatnych i otwartych geo-

danych, w tym obrazów satelitarnych, umożliwi większe ich wykorzystanie dla tzw.

dobra publicznego. Tego typu dane jak GFC będą wspierać większą transparentność

polityk wszystkich krajów, wdrażania i reakcje na inicjatywy polityczne, wpływające

bezpośrednio na gospodarkę, a tym samym na ekosystemy leśne (np. głośna kwestia

produkcji taniego oleju palmowego na wielkich plantacjach na Kalimantan, powstałych

kosztem wyciętych lasów tropikalnych). Dane oraz raporty gromadzone na portalu GFC

są publicznie dostępne, zapewniając przejrzystą, wiarygodną i spójną metodykę szaco-

wania zagrożeń środowiskowych, w tym:

• lokalnych przyczyn postępującej degradacji lasów;

• zmian zapasów węgla i powiązanych z nimi emisji (np. wypalanie lasów);

• efektów ekonomicznych bilansu wylesień/zalesień;

• stopnia zachowania naturalnych ekosystemów leśnych w świecie i ich bioróżno-

rodności;

• określenie skuteczności istniejących sieci obszarów chronionych;

• poznanie czynników ekonomicznych konwersji lasów naturalnych na intensyw-

ne rolnictwo;

• zbadanie relacji między dynamiką wylesień/zalesień a demografią i zdrowiem

społeczeństw;

• oszacowanie skuteczności zarządzania i wdrażania polityk (np. programu

REDD+) w skalach regionalnych do globalnych.

332

Dane opracowane przez zespół Hansena (2013) są obecnie dostępne dla lat 2000–

2018 w postaci gotowych do pobrania plików z serwera GFC, w siatce 10 stopni (zakres:

180W–180E; 90N–60S). Każdy fragment obrazu (tzw. tile) zawiera 7 plików tematycz-

nych (8 bit) o rozdzielczości przestrzennej 30 m GSD (odpowiada ok. 1 sek. geograf.).

Dostępne są m.in. dane na temat wylesienia, zalesienia, zwarcia pokrywy drzew (dla ob-

szarów o roślinności > 5 m wysokości). Obliczenia oparto na analizie (mediana) kanałów

spektralnych: 3 (Red), 4 (NIR), 5 (SWIR) oraz 7 (SWIR) satelitów Landsat TM 5 oraz 7 ETM+

pozyskiwanych w okresach bezchmurnych w okresie wegetacji.

Przykładem prawidłowego zaimplementowania danych satelitarnych dla potrzeb

prowadzenia zrównoważonej gospodarki leśnej jest demonstracja wykorzystania por-

talu GFC (Global Forest Change). Dane zgromadzone w chmurze obliczeniowej Google

mogą służyć bezpośrednio służbom PGL Lasy Państwowe w celu monitorowania postępu

prowadzonych prac uprzątających, np. po zaistnieniu zdarzeń klęskowych. Jednym z do-

brych przykładów mogą być zmiany pokrycia terenu, jakie dokonały się na obszarze Bo-

rów Tucholskich na skutek nawałnicy z 11/12 sierpnia 2017 roku. Huraganowy wiatr znisz-

czył drzewostany w pasie blisko 300 km długości, o łącznej powierzchni około 79 000 ha.

Całkowitemu uszkodzeniu uległo ok. 39 000 ha drzewostanów (Wężyk i in., 2019). Znisz-

czenia zostały sklasyfikowane przez algorytm GFC na podstawie serii obrazów Landsat 8

LDCM pochodzących przede wszystkim z roku 2018. W tym roku dokonano właśnie głów-

nych prac uprzątnięcia drzewostanów zniszczonych przez huragan (ryc. 6.43).

Ryc. 6.43. Rozmiar wylesień (kolor: turkus) w Borach Tucholskich w roku 2018 spowodowanych

nawałnicą z 2017 roku (źródło: Global Forest Change, 2020)

Dane z klasyfikacji wykonanej na obrazach Landsat 8 algorytmem Hansen i in. (2013)

dostępne są nieodpłatnie dla obszaru całego globu (w tym również dla Polski) w aplika-

cji Google Earth Engine (GEE). Odpowiednio zmodyfikowany skrypt z tym algorytmem

(autor: Karolina Zięba-Kulawik, UR Kraków), działający w środowisku GEE umożliwia

przeprowadzenie analizy przestrzennej GIS polegającej na przecięciu granic admini-

stracyjnych wybranego nadleśnictwa (PGL LP) z wynikiem klasyfikacji w ubytkach lasu

w okresie 2000–2018 (ryc. 6.44). Gdy wskazujemy odpowiednie nadleśnictwo na mapie (zaimportowana warstwa Shapefile Esri z granicami administracyjnymi do chmury

obliczeniowej), system dokonuje obliczeń na zgromadzonych danych przestrzennych

i wyświetla wykres, który użytkownik może wyeksportować np. do formatu *.csv. W ten

333

Ryc. 6.44. Wyniki analizy (Tree Loss/Deforestation) przeprowadzonej dla Nadleśnictwa Czersk

(RDLP Toruń) dla okresu 2001–2018 (źródło: opracowanie własne Karolina Zięba-Kulawik 2019,

Laboratorium Geomatyki, KZZL, WL UR Kraków)

sposób można analizować na mapie okresy wystąpienia dużych wylesień na skutek ka-

taklizmów (np. pożary lub huragany).

Kontynuując wątek kataklizmu w Borach Tucholskich z roku 2017 – jeśli posługujemy

się aplikacją GEE, to w prosty sposób możemy prześledzić gwałtowny wzrost powierzch-

ni wylesień, jakie miały miejsce na obszarze kilku nadleśnictw w tym rejonie. Gwałtow-

ny skok łącznej powierzchni użytkowania (cięć uprzątających) związany jest z pracami

porządkującymi te powierzchnie wiatrołomowe pod przyszłe zalesienia (ryc. 6.44). Analizując poniższy wykres (ryc. 6.44), można wyciągnąć wniosek, że zanim powierzchnia leśna zniszczona przez huragan (powalone drzewa) zostanie zakwalifikowana do klasy

„ubytek”, to najpierw musi być uprzątnięta. Proces fizjologicznego obumierania koron

drzew (możliwy do detekcji na obrazach satelitarnych po jakimś czasie) może potrwać

kilka tygodni aż do kilku miesięcy (zależy od pory roku i gatunku drzewa). Inaczej jed-

nak proces detekcji zmian przebiega w sytuacji pożaru lasu, a szczególnie części koron

drzew i zniszczenia całego drzewostanu. W takiej sytuacji, wykorzystując odpowiednie

wskaźniki roślinności, można sklasyfikować spaloną powierzchnię natychmiast po zda-

rzeniu, jeśli tylko pozyskane zostanie zobrazowanie satelitarne.

Innym przykładem wykorzystania archiwalnych danych satelitarnych Landsat jest

analiza wylesień, a w istocie tempa usuwania zniszczonych drzewostanów po przejściu

huraganu w rejonie Puszczy Piskiej (Nadleśnictwo Pisz). Wygenerowany w aplikacji GEE

wykres (ryc. 6.45), wyraźnie wskazuje na rok 2003 oraz towarzyszące mu lata 2002 i 2004

jako te o najwyższym rozmiarze wylesień (zmiana/strata, ang. loss). Huragan miał miej-

sce w Piszu w lipcu 2002 i tylko niewielką część zniszczonych drzewostanów udało się

tam uprzątnąć jeszcze w tym samym roku (około 1000 ha). Główne prace uprzątające

(ponad 3000 ha) przesunęły się ze względów logistycznych na rok 2003 (ryc. 6.45).

Przykładów wykorzystania zobrazowań satelitarnych dla potrzeb leśnictwa, szcze-

gólnie w sytuacjach wystąpienia zdarzeń klęskowych, jest znacznie więcej. Warto może

przypomnieć pierwszą implementację w Polsce obrazów teledetekcyjnych pochodzą-

cych z nanosatelitów PlanetScope Dove (4 kanały spektralne, 3,0 m GSD), pozyskanych

trzeciego dnia po przejściu nawałnicy w Borach Tucholskich (Wężyk i in., 2019). Na pod-

334

Ryc. 6.45. Ubytki w powierzchni drzewostanów na obszarze Nadleśnictwa Pisz w latach

2001–2018 (GEE, 2020). Na osi pionowej (Y) – zaznaczono łączną powierzchnię uprzątniętych

drzewostanów [ha] (źródło: opracowanie własne Karolina Zięba-Kulawik 2019, Laboratorium

Geomatyki, KZZL, WL UR Kraków)

stawie automatycznej analizy obrazu (metoda GEOBIA, rozdział 2.3.3) oraz analizy wielu

zmiennych (wskaźniki roślinności, wartości kanałów spektralnych przed i po huraganie)

i uczenia maszynowego dokonano predykcji zasięgu poszczególnych klas uszkodzeń

drzewostanów sosnowych (4 klasy w odstopniowaniu co 25%) z niewielkim błędem

(RMSE 7,1%, ME 1,9%, R2 0,82) dla poziomu wydzielenia leśnego. Wyniki zastosowanej

analizy GEOBIA udowodniły możliwość błyskawicznego użycia scen satelitarnych w sy-

tuacjach klęskowych – już po kilku dniach. Pierwszy dostępny obraz Sentinel-2, niestety,

ze względu na złe warunki pogodowe, był dostępny dopiero po kilkudziesięciu dniach

od huraganu. W tej samej pracy autorzy (Wężyk i in., 2019) wykorzystali wysokoroz-

dzielczy obraz satelitarny Kompsat-3 (4 kanały spektralne; PAN 0,7m GSD, MS 2,8m GSD)

zarejestrowany 31 sierpnia 2017 roku. Pomimo prawie 4 razy większej – w stosunku do

obrazów PlanetScope Dove – rozdzielczości przestrzennej oraz 2 tygodnie później-

szej akwizycji (zapoczątkowane zmiany fizjologiczne w koronach zniszczonych sosen),

wyniki klasyfikacji okazały się niemal identyczne (RMSE 8%, ME 3,2%, R2 0,81) dla pre-

dykcji klasy uszkodzenia na poziomie wydzielenia leśnego. Należy jednak nadmienić,

że w analizie GEOBIA wykorzystane zostały chmury punktów IPC (Image based Point

Cloud) wygenerowane metodą dopasowania zdjęć lotniczych wykonanych we wrze-

śniu 2017 roku (25 cm GSD, Metashape Agisoft, SfM) oraz dane ALS LiDAR z 2012 roku

po to, aby stworzyć Model Koron Drzew (MKD) przed i po huraganie.

Poza przykładem dotyczącym wielkopowierzchniowych zniszczeń drzewostanów

po huraganie, można wymienić wykorzystanie fuzji obrazów Sentinel-2 oraz fotogra-

metrycznych chmur punktów (IPC) do szacowania biomasy drzewostanów sosnowych

(Hawryło i Wężyk, 2018).

Inne praktyczne zastosowanie zobrazowań satelitarnych Sentinel-2 może dotyczyć

określania stopnia defoliacji drzewostanów sosnowych powodowanego przez szkod-

niki owadzie i inne czynniki środowiskowe (Hawryło i in., 2018). Na 50 powierzchniach

obserwacyjnych wytyczonych na obszarze Puszczy Noteckiej, przy wykorzystaniu po-

miarów dGNSS, określono procent ubytku igieł (defoliację) w koronie sosen dzięki ich

obserwacji w terenie. Autorzy, stosując zaawansowane analizy statystyczne, w tym

335

algorytmy uczenia maszynowego (ML) i lasów losowych (RF), ustalili, że kombinacje różnych wskaźników roślinności obliczone na podstawie obrazów Sentinel-2 pozwalają

na ocenę defoliacji z błędem zaledwie 12%. Najlepsze wyniki osiągnięto dla wskaźnika

roślinności GNDVI (Green NDVI) oraz MTCI (MERIS Terrestrial Chlorophyl Index).

Jedna ze pierwszych prac przeglądowych dotyczących wykorzystania wysokoroz-

dzielczych obrazów satelitarnych w leśnictwie opublikowana została 16 lat temu przez

Zajączkowskiego i Wężyka (2004). Kolejne prace badawcze na temat wykorzystania wy-

sokorozdzielczych wielospektralnych zobrazowań teledetekcyjnych w celu wyznacza-

nia stref uszkodzeń przemysłowych drzewostanów bazowały na scenach satelitarnych

QuickBird (DigitalGlobe) i implementacji klasyfikacji nadzorowanej (Kozioł i Wężyk,

2005). Z kolei wykorzystanie analizy obiektowej obrazu (GEOBIA) i wysokorozdzielczych

scen satelitarnych dla potrzeb inwentaryzacji lasu było przedmiotem publikacji Wężyka

i in. w 2004 roku. Zagadnienia automatycznej detekcji procesów wtórnej sukcesji zbio-

rowisk roślinnych o charakterze leśnym na terenach rolniczych, na których zaprzestano

ich użytkowania, na podstawie wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych QuickBird

były przedmiotem badań, które prowadzili m.in. Wężyk i de Kok (2005). Przemiany stanu

zdrowotnego lasów w Beskidach (Barszcz i in., 1995), czy w Tatrach (Ochtyra, 2020) na-

leżą do stosunkowo częstych tematów badawczych bazujących na wykorzystaniu scen

satelitarnych Landsat.

6.6.2. Monitoring pożarów lasów

Monitorowanie zagrożeń pożarami leśnymi rozległych ekosystemów Amazonii,

Syberii czy terenów północnej Kanady i Alaski, ale również Skandynawii czy trudno-

dostępnych obszarów Australii czy Ameryki Płd. realizowane jest zarówno przez NASA

(portal programu FIRMS), jak i ESA (portal programu EFFIS) w skali globalnej i regional-

nej, oraz przez inne agencje kosmiczne. Dla potrzeb detekcji satelitarnej źródeł pożarów

leśnych rejestrowane jest głównie promieniowanie w zakresie podczerwieni termalnej

definiowanej często jako MID (Mid InfaraRed) lub szerzej jako TIR (Thermal InfraRed).

Służą do tego pasywne radiometry do pomiaru temperatury radiacyjnej: instrument

TIRS (Landsat 8, zakres: 10–12 μm), ASTER (kanały nr 10–14, zakres: 8–11 μm), AVHRR

(NOAA, kanały: 3–5, zakres: 3,3–12,5 μm) oraz MODIS (Terra/Aqua, 17 kanałów TIR,

zakres: 3,7–14,3 μm).

Amerykański program informacji o pożarach lasów – FIRMS

Program FIRMS (Fire Information for Resource Management System, NASA)

(ryc. 6.46), opiera swoje funkcjonowanie na sensorach MODIS umieszczonych na satelitach Terra i Aqua, VIIRS na statku SUOMI NPP oraz AVHRR na satelicie NOAA-20,

które wielokrotnie w czasie doby pozyskują dane o anomaliach temperaturowych na

powierzchni Ziemi. Dzięki systemowi monitorowania pożarów dane z ostatnich 24 h,

48 h oraz 72 h obserwacji prowadzonych dla całego globu ziemskiego prezentowa-

ne są w portalu (FIRMS, 2020). Możliwe jest także uzyskanie mapy predykcji zagroże-

nia pożarowego na następne 7 dni na podstawie numerycznych modelów prognozy

pogody i trendów palności biomasy. Algorytmy służące detekcji pożarów porównują

temperaturę potencjalnego pożaru z temperaturą pokrycia terenu wokół niego. Jeśli

różnica temperatur przekracza określony próg, potencjalny pożar jest potwierdzany

jako pożar aktywny lub „gorący punkt”.

336

Sensory MODIS zamontowane na satelitach Terra EOS AM-1 oraz Aqua EOS PM-1 wy-

krywają pożary jako obszary wyraźnie cieplejsze niż ich bezpośrednie otoczenie. Umoż-

liwiają one identyfikację i kartowanie aktywnych pożarów. Rozdzielczość przestrzenna

piksela w zakresie termalnym wynosi 1000 m (1 km GSD). Informacje uzupełniające na

temat sensorów MODIS dostępne są pod linkiem (Earthdata, 2020).

Sensor VIIRS (Visible InfraRed Imaging Radiomer Suite) zamontowany został m.in. na

pokładzie satelity SUOMI National Polar-orbiting Partnership (SNPP). Wykorzystuje on

algorytmy do detekcji aktywnych pożarów, podobne do tych używanych przez sensor

MODIS, ale w zakresie 3,9–4,1 μm (MID). Sensor VIIRS zapewnia jednak lepszą rozdziel-

czość przestrzenną (375 m GSD) w porównaniu do obrazów z detektorów MODIS (1 km

GSD). Szerokość rejestrowanej sceny VIIRS obejmuje 3060 km, a sensor jest w stanie

wykrywać znacznie mniejsze ogniska pożarów i pozwala na określanie precyzyjnych

granic aktywnych, rozległych pożarów.

Ryc. 6.46. Strona główna portalu mapowego programu FIRMS (źródło: FIRMS, 2020)

Instrument MODIS zamontowany na pokładzie satelitów Terra i Aqua gromadzi

dane na temat pożarów nieprzerwanie, zapewniając globalne pokrycie co około 1–2 dni

(rozdzielczość czasowa). Satelita Terra (EOS AM-1) przechodzi nad równikiem około go-

dziny 10:30 i 22:30 każdego dnia, a satelita Aqua (EOS PM-1) po południu około 13:30

i 01:30 rano. Istnieją co najmniej 4 codzienne obserwacje sensora MODIS dla prawie

każdego obszaru położonego na równiku, przy czym liczba obserwacji rośnie (z powo-

du nakładających się orbit) w miarę zbliżania się do biegunów. Instrument VIIRS (Suomi-

-NPP oraz NOAA-20), który także nieprzerwanie gromadzi dane, umożliwia około 15%

pokrycie kolejnych obrazów z kolejnych orbit, zapewniając pełne pokrycie globalne co

12 godzin. Dzięki orbicie okołobiegunowej na średnich szerokościach geograficznych

można się go spodziewać nawet 3–4 razy dziennie.

Europejski System Informacji o Pożarach Lasów – EFFIS

Odpowiedzią Komisji Europejskiej na zagrożenia pożarami leśnymi w Europie jest

stworzenie Europejskiego Systemu Informacji o Pożarach Lasów (ang. European Forest

Fire Information System, EFFIS, ryc. 6. 47). Wspiera on służby odpowiedzialne za ochronę lasów przed pożarami w krajach UE oraz zapewnia Komisji Europejskiej i Parlamentowi

337

Europejskiemu aktualne i wiarygodne informacje na temat pożarów lasów na obsza-

rach Europy oraz z nią sąsiadujących. W 2015 roku system EFFIS stał się jednym z waż-

nych modułów zarządzania dla służb ratunkowych w ramach programu UE Copernicus

EMS (Emergency Management Services) znanych jako serwisy EFFIS: prognoza zagroże-

nia pożarem oraz wykrywanie aktywnych pożarów.

Ryc. 6.47. Okno portalu EFFIS jako części programu EMS (Emergency Management Service)

Copernicus UE. Dane dla dnia 16.03.2020 (źródło: EFFIS, 2020)

EFFIS ma charakter internetowego systemu informacji geograficznej (GIS), który

dostarcza danych w czasie rzeczywistym, a także gromadzi archiwalne informacje do-

tyczące występowania pożarów lasów na terenie Europy, Bliskiego Wschodu i Afryki

Północnej. Monitoring w ramach systemu EFFIS składa się z następujących modułów

(Copernicus Emergency Management Service, 2020):

1. oceny zagrożenia pożarowego,

2. szybkiej oceny szkód (w tym aktywne wykrywanie pożaru, ocena nasilenia poża-

ru i ocena szkód związanych z pokryciem terenu),

3. oceny emisji i rozproszenia dymu,

4. oceny potencjalnej straty gleby,

5. oceny stopnia regeneracji roślinności,

6. przekazywania wiadomości pożarowych.

System EFFIS działa na podstawie danych meteorologicznych otrzymywanych

z Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych (ang. European Centre for

Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) i francuskich służb meteorologicznych

(MeteoFrance). Jako podstawową metodę oceny poziomu zagrożenia pożarowego

w całej Europie wykorzystuje się indeks FWI (Fire Weather Index). Mapy zagrożenia po-

żarowego dostarczane są z rozdzielczością przestrzenną numerycznych map prognozy

pogody, tj. ok. 8 km (ECMWF) oraz 10 km (MeteoFrance). Aby umożliwić porównanie

występującego zagrożenia w zależności od lokalizacji dla wszystkich państw członkow-

skich UE wprowadzono jednolity system podziału zagrożenia pożarowego na 6 klas:

bardzo niskie, niskie, średnie, wysokie, bardzo wysokie i ekstremalne. Od 2019 roku na

platformie EFFIS wprowadzono również system oceny zagrożenia (ang. National Fire

338

Danger Rating System, NFDRS), a także umożliwiono porównanie wskaźnika FWI z in-

nymi wskaźnikami wykorzystywanymi na świecie do oceny zagrożenia pożarowego,

m.in. McArthur Forest Fire Danger Index (MARK-5) i Keetch-Byram Drought Index (KBDI).

Do detekcji aktywnych pożarów System EFFIS wykorzystuje dane z programu FIRMS

realizowanego przez NASA. Aktywne pożary są lokalizowane na podstawie anomalii

termicznych zidentyfikowanych z wykorzystaniem danych satelitarnych MODIS (Terra,

Aqua) oraz VIIRS (NASA/NOAA). Informacje o występujących pożarach są aktualizowane

6 razy dziennie i udostępniane są na platformie EFFIS w ciągu 2–3 godzin od pozyskania

zobrazowań satelitarnych. W zależności od źródła danych, ich rozdzielczość przestrzen-

na wynosi 1 km (MODIS) lub 375 m (VIIRS).

System umożliwia predykcję występowania pożarów z kilkudniowym wyprzedze-

niem, wykorzystując do tego celu numeryczne prognozy pogody. System EFIS posiada

bogatą bazę raportów o pożarach, generowaną dla każdego kraju członkowskiego UE.

Spalone obszary lasów można wyświetlać na mapie aktualnego zagrożenia pożarowego.

19 kwietnia 2020 roku na obszarze Biebrzańskiego Parku Narodowego doszło do

bardzo groźnego pożaru, który w ciągu kilku dni objął swoim obszarem niemal 6000 ha.

Kolejne ogniska pożarów wysokich traw i trzcinowisk były rejestrowane z przestrzeni

kosmicznej przez kilka dni przez satelity o średniej rozdzielczości: Sentinel-2, o bardzo

wysokiej rozdzielczości SkySat (0,7 m GSD, Planet) (ryc. 6.48), ale także systemy z sensorami czułymi w zakresie termalnym (NOAA, Terra, Aqua oraz Suomi NPP oraz Landsat 8)

(ryc. 6.49).

Ryc. 6.48. Fragment płonących zbiorowisk trawiastych nad Biebrzą na obrazach SkySat Planet

(źródło: Planet Labs, oprac. Piotr Wężyk, ProGea 4D; 2020)

339

Ryc. 6.49. Wizualizacja pożarzyska (kolor: zielony poligon) w Biebrzańskim Parku Narodowym

z kwietnia 2020 roku oraz lokalizacje pojedynczych pożarów (zielone trójkąty) zarejestrowane

przez sensory VIIRS oraz MODIS na portalu EFFIS 2020 (źródło: EFFIS, 2020)

6.6.3. Globalny system informacji o pożarach – GWIS

Globalny system informacji o pożarach GWIS (Global Wildfire Information System)

jest wspólną inicjatywą GEO (Group on Earth Observation) oraz programu Copernicus.

W nowym programie na lata 2020–2022 GWIS będzie miał na celu rejestrowanie istnieją-

cych źródeł informacji o pożarach na poziomie regionalnym i krajowym, aby zapewnić

kompleksowy obraz i ocenę ich skutków na całym świecie. Należyte funkcjonowanie

mają mu zagwarantować narzędzia wspierające operacyjne zarządzanie pożarami od

skali krajowej do globalnej. GWIS opiera się na bieżących działaniach programów EFFIS,

GTOS, GOFC-GOLD (zespół GOFC Fire IT) oraz powiązanych sieciach regionalnych, uzu-

pełnia istniejące działania na całym świecie, gromadząc informację o pożarach. Rozwój

GWIS jest wspierany przez organizacje partnerskie i agencje kosmiczne. Wsparcie dla

GWIS zostało właśnie uruchomione przez NASA za pośrednictwem programu ROSES.

Dostęp do ogólnoświatowych informacji na temat pożarów jest dostępny pod linkiem

(GWIS, 2020).

Użytkownik portalu GWIS poza standardowym wyświetleniem informacji o miej-

scach objętych pożarem w ciągu ostatnich 24 godzin, 7 i 30 dni ma też możliwość wizu-

alizacji emisji gazów, jakie uwolniły się podczas pożaru. System posiada też moduł do

wykonywania analiz liczby i powierzchni pożarów dla wskazanego kraju oraz przedzia-

łu czasowego (ryc. 6.50).

W podsumowaniu niniejszego rozdziału można sformułować następujące wnioski:

• zobrazowania satelitarne ze względu na możliwość rejestrowania zwykle dość

rozległych obszarów (uzależnione głównie od rozdzielczości przestrzennej

sensora; np. szerokość 1 sceny: NOAA – 2900 km; Sentinel-2 – 290 km; Landsat

– 185 km) idealnie nadają się do obserwowania lasów mających charakter wiel-

kopowierzchniowych elementów krajobrazu;

340

Ryc. 6.50. Portal GWIS – predykcja pożarów w Azji w dniu 01.06.2020 roku oraz detekcja

istniejących pożarów wstecz do 30 dni (źródło: GWIS, 2020)

• globalny monitoring lasów, odgrywających podstawowe znaczenie w regu-

lacji klimatu Ziemi, prowadzony jest w oparciu o analizy szeregów czasowych

zobrazowań satelitarnych (np. z misji Landsat NASA) – co pozwala na śledzenie

trendów przemian gospodarczych, społecznych, ekonomicznych jako efek-

tów wdrażania polityk i programów międzynarodowych (np. REDD+ program

ONZ – Redukcji Emisji z Wylesiania i Degradacji Lasów) na portalach mapowych

(np. Global Forest Watch; CORINE LC EEA Copernicus);

• wykorzystanie automatycznych algorytmów (np. Forest Global Change; FGC) opar-

tych na gromadzonych przez lata archiwalnych danych satelitarnych umożliwia

prowadzenie ciągłego monitoringu wylesień oraz zalesień zarówno decydentom,

jak i organizacjom pozarządowym, ale także międzynarodowym organizacjom;

• zagrożenia abiotyczne i biotyczne, ale także antropogeniczne, często w sposób

kompleksowy wpływające na ekosystemy leśne, są możliwe do detekcji na obra-

zach satelitarnych;

• w zależności od typu zagrożenia (np. gradacje owadów), jego skutków (rozpad

drzewostanów świerkowych pod wpływem kornika drukarza), czy zasięgu (lo-

kalne, regionalne) stosowane są zobrazowania wielospektralne o różnej rozdziel-

czości (np. WorldView-2; Planest Scope; Sentinel-2);

• zobrazowanie satelitarne, szczególnie w optycznym zakresie rejestracji, nadają

się bardzo dobrze do określania wybranych parametrów biometrycznych i tak-

sacyjnych: zasięgu formacji leśnych, typu drzewostanów (liściaste, iglaste), wie-

ku drzewostanów (po teksturze i wysokości drzew), zwarcia poziomego koron

(w zależności od rozdzielczości przestrzennej systemu rejestrującego oraz wiel-

kości koron drzew – korelacja z wiekiem), struktury pionowej (obecność pięter

drzewostanu, podszytów, podrostów – dzięki technologii SLS), stanu zdrowot-

nego (w tym defoliacji i kondycji – witalności; wskaźniki roślinności: np. NDVI),

szacowania biomasy na bazie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego;

wykrywania pojedynczych koron drzew (zobrazowania VHRS – precyzyjne le-

śnictwo plantacyjne), określania stref oddziaływania przemysłu na lasy, genero-

341

wania map fenologicznych i wpływu zmian klimatu na zagrożenia dla lasów;

• zobrazowania mikrofalowe (radar) w obserwacjach lasów znajdują swoje zastoso-

wanie szczególnie w przypadku dużego zachmurzenia (radar nie ma żadnych pro-

blemów z penetracją przez chmury) lub zadymienia (np. na skutek pożarów leśnych),

pozwalają na prowadzenie ciągłych obserwacji obszarów, które uległy zniszczeniu

(np. huraganowe wiatry, pożary), nielegalnej wycinki lasów deszczowych;

• powszechna dostępność do danych rejestrowanych w rozdzielczości czasowej

jednego dnia (niebawem kilkadziesiąt obrazów dziennie) w skali globalnej po-

zwala na implementację obrazów satelitarnych do prac z zakresu inwentaryzacji

i urządzania lasu, jak i planowania pozyskania i zabiegów hodowlanych oraz ich

monitorowania (wykonanie i efektywność zabiegów);

• wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne nadają się do automatycznej anali-

zy obiektowej (GEOBIA) w celu poprawy efektywności procesów aktualizacji baz

danych geometrycznych (np. Leśna Mapa Numeryczna) czy opisowych (np. SILP

w PGL LP), szczególnie w sytuacjach klęskowych;

• na różnych szczeblach administracji oraz w poszczególnych organizacjach

i agencjach zarządzających leśnictwem, środowiskiem i ochroną przyrody należy

wypracować spójny schemat postępowania z wykorzystaniem danych satelitar-

nych zarówno optycznych, mikrofalowych, SLS LiDAR, jak i meteorologicznych,

w celu lepszego zarządzania zasobami naturalnymi kraju;

• globalne obserwowanie anomalii temperatury radiacyjnej powierzchni Ziemi

oraz aktualne mapy zasięgów lasów oraz ich parametrów biometrycznych (np.

zasobność, gatunki, siedliska) pozwalają na efektywne wykorzystanie informacji

o zagrożeniach pożarowych przez wykorzystanie takich platform mapowych jak

FIRMS, EFFIS czy GWIS;

• rozwój technologiczny niosący ze sobą zwiększenie rozdzielczości przestrzen-

nej, spektralnej, radiometrycznej i czasowej doprowadzi w krótkim czasie do po-

wszechnego stosowania obrazów teledetekcyjnych w leśnictwie plantacyjnym,

lasów gospodarczych oraz na obszarach chronionych (np. parki narodowe, re-

zerwaty, obszary Natura 2000 i in.) zarówno na poziomie wydawania decyzji, jak

i wykorzystania informacji satelitarnej w systemach GIS (często aplikacje mobilne).

6.7. Środowisko

W ostatnich latach wraz ze wzrostem świadomości społeczeństwa i rozwojem no-

woczesnych technologii geoinformatycznych, coraz istotniejszy staje się dostęp do

informacji o stanie różnych komponentów środowiska. Poza śledzeniem prognoz po-

gody, dużego znaczenia nabierają także informacje o elementach środowiska mających

wpływ na nasze zdrowie, takie jak jakość powietrza – rozumiana zarówno jako zanie-

czyszczenia antropogeniczne (np. zawartość pyłu zawieszonego PM pochodzącego

np. z pożarów lasów), jak i stężenia pyłków roślin, co bywa niezwykle istotne dla osób

zmagających się z alergiami wziewnymi. Mieszkańcy dużych miast zainteresowani są

natomiast obecnością terenów zielonych w pobliżu swojego miejsca zamieszkania, co

zwiększa jakość życia w dynamicznie rozwijających się aglomeracjach. Obecnie istnieją

już, ale też wciąż są tworzone, nowe serwisy udostępniane zarówno przez przeglądarki

internetowe, jak również przez aplikacje mobilne, które pozwalają na dostęp zaintere-

342

sowanych mieszkańców do informacji o jakości środowiska, w jakim żyją. Serwisy te, podobnie jak projekty realizowane przez jednostki naukowe czy samorządy, często korzystają z dostępu do danych satelitarnych lub z produktów ich przetworzeń, stając się,

podobnie jak prognozy pogody, częścią informacji docierających do nas każdego dnia,

np. dzięki aplikacjom w telefonach komórkowych.

6.7.1. Serwis Monitorowania atmosfery (Copernicus Atmosphere

Monitoring Service)

Piotr Wężyk, Katarzyna Bajorek-Zydroń

Serwis monitorowania atmosfery Copernicus (CAMS) zapewnia dostęp do informa-

cji dotyczących zanieczyszczenia powietrza, zdrowia, energii słonecznej, gazów cie-

plarnianych i zmian klimatu na świecie. Dostarcza informacji w czasie rzeczywistym,

wykorzystując dane satelitarne (obserwacje meteorologiczne oraz obserwacje stanu

atmosfery), pomiary naziemne oraz wiedzę specjalistyczną dotyczącą jakości powie-

trza, energii słonecznej i roli gazów cieplarnianych i cząstek atmosfery w zmianach kli-

matu. Dane te wraz z modelami atmosfery pozwalają na wygenerowanie zmiennych

atmosferycznych takich jak temperatura, stężenie ozonu i ilość aerozoli, a następnie

tworzenie prognoz na kolejne dni.

Obserwacje wykorzystywane w usługach CAMS można podzielić na:

1. Obserwacje satelitarne – dotyczące zawartości gazów i aerozoli w atmosferze re-

jestrowane przez detektory zamontowane na satelitach:

• EOS-Aura (instrumenty: MLS, OMI), EOS-Terra (instrument: MOPITT), EOS-

-Aqua oraz EOS-Terra (instrument: MODIS) – stężenia ozonu (O3), dwutlenku

azotu (NO2), dwutlenku siarki (SO2), tlenku węgla (CO), cząsteczek aerozoli;

• NOAA-19 (instrument: SBUV-2) – profil pionowy ozonu;

• METOP-B, METOP-C (instrument: IASI) – stężenie tlenku węgla CO2);

• METOP-A, METOP-B (instrumenty: GOME-2, PMAp) – stężenie dwutlenku azo-

tu (NO2), dwutlenku siarki (SO2), ozonu (O3), liczba cząsteczek aerozoli;

• Sentinel 5P (instrument: TROPOMI) – stężenie ozonu (O3).

2. Naziemne obserwacje referencyjne – wykorzystywane do poprawy jakości co-

dziennych prognoz, oceny jakości prognoz i monitorowania wymiany dwutlenku

węgla (CO2), metanu (CH4) i podtlenku azotu (N2O) na powierzchni Ziemi:

• pomiary jakości powietrza w miastach i wokół miast,

• pomiary wykonane samolotami komercyjnymi i badawczymi,

• pomiary pionowego rozkładu zanieczyszczeń i aerozoli przy wykorzystaniu

sond balonowych lub instrumentów naziemnych.

Produkty opracowywane na zasadzie modelowania matematycznego w ramach

usługi CAMS (ryc. 6. 51) obejmują informacje nt.:

• jakości powietrza w Europie (ryc. 6.54) i transportu zanieczyszczeń na dalekie odległości na całym świecie;

• ilości energii słonecznej docierającej do powierzchni Ziemi w danej lokalizacji

i po uwzględnieniu danych dotyczących zachmurzenia i ilości aerozoli w powie-

trzu, opłacalności instalowania farm słonecznych czy paneli montowanych na

dachach budynków;

343

• warstwy ozonowej (ryc. 6. 52, 6. 53) i ilości promieniowania ultrafioletowego docierającego do powierzchni Ziemi;

• mapowania możliwych ognisk epidemi i chorób;

• zmian klimatu na świecie.

Ryc. 6.51. Mapa koncentracji PM10 w Europie w dniu 06.03.2020 roku (źródło: CAMS EU, 2020)

Ryc. 6.52. Mapa stężeń ozonu (O3) w Europie w dniu 25.08.2020 o godzinie 08:45

(źródło: CAMS EU, 2020)

344

Ryc. 6.53. Prognoza stężeń ozonu (O3) w dniu 22.09.2020 dla aglomeracji Krakowa

(źródło: CAMS EU, 2020)

Prognozy dostarczane przez CAMS w skali regionalnej i lokalnej są wykorzystywane

w wielu aplikacjach nieodpłatnych i komercyjnych, w tym np.:

• Riga airTEXT (ryc. 6.55) – nieodpłatna aplikacja (dostępna przez portal lub w wersji mobilnej) dostarczająca trzydniową prognozę jakości powietrza dla miasta

Ryga (Łotwa). Zarejestrowani użytkownicy otrzymują powiadomienia SMS lub

e-mail z informacją o prognozie, w szczególności alerty o prognozowanych pod-

wyższonych stężeniach zanieczyszczeń;

• BreezoMeter – serwis internetowy, dostępny również przez aplikację mobilną,

który łączy technologię dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego, aby za-

pewnić intuicyjne, spersonalizowane informacje o jakości powietrza i stężeniu

pyłków firmom i konsumentom na całym świecie;

• MeteoPol en – aplikacja informująca o przewidywanym poziomie stężenia py-

łów traw, brzozy i drzew oliwnych we Francji;

• PASYFO – aplikacja do prognozowania osobistych objawów alergii, dostępna za

pośrednictwem strony internetowej i aplikacji mobilnej na Litwie i Łotwie;

• Mon Toit Solaire – zintegrowany internetowy system wspomagania decyzji

dotyczący rozwoju fotowoltaicznej produkcji energii na dachach. System sy-

muluje i oblicza potencjał energetyczny projektu dachu fotowoltaicznego i za-

pewnia wiarygodne informacje techniczne i ekonomiczne. Usługa jest wdrażana

w Tuluzie, z dużym potencjałem rozszerzenia na inne miasta we Francji (ryc. 6.56) 345

Ryc. 6.54. Mapa prognozowanej średniej koncentracji pyłu zawieszonego PM 2,5 (μg/m3) w dniu

21.10.2020 roku wraz z lokalizacją wybranych miast w serwisie CAMS do monitorowania jakości

powietrza. Miasta w Polsce: Warszawa, Kraków i Katowice (źródło: CAMS EU, 2020)

346

Ryc. 6.55. Mapa aplikacji Riga airTEXT przedstawiająca jakość powietrza w Rydze, bazująca na

serwisie CAMS Copernicus (źródło: CAMS Riga, 2020)

Ryc. 6.56. Widok okna aplikacji Mon Toit Solaire do analiz solarnych (źródło: MTS 2020)

.

347

6.7.2. Zmiana klimatu (Copernicus Climate Change Service)

Serwis Monitorowania Zmian Klimatu (ang. Copernicus Climate Change Service, C3S)

zapewnia dostęp do informacji teledetekcyjnych dotyczących obserwowanych zmian

klimatu. Dane satelitarne oparte są w głównej mierze na danych ze zrealizowanych już

misji Sentinel (w listopadzie 2020 roku na orbicie LEO umieszczono Senitnel-6), które

dostarczają naukowych dowodów nt. zmiennych geofizycznych potwierdzających za-

chodzące zmiany klimatu Ziemi. Poza tymi informacjami, pochodzącymi od całej ro-

dziny satelitów Sentinel (ESA), wykorzystywane są także dane rejestrowane przez inne

sensory satelitów misji towarzyszących, takich jak EUMETSAT, NOOA czy Terra/Aqua

(NASA). Na podstawie danych satelitarnych obliczane są wskaźniki klimatyczne, które

pozwalają na obserwowanie wzrostu temperatury lądów i oceanów, zmiany poziomu

mórz i oceanów czy też określenie dynamiki topnienia pokrywy lodowej.

Serwis C3S publikuje dane w postaci biuletynu klimatycznego pozwalającego m.in.

prześledzić anomalie przebiegu temperatury powietrza w ostatnich 30 latach obser-

wacji (ryc. 6.57, 6. 58), zapisanych w bazie danych. Serwis zapewnia również dostęp do repozytoriów danych meteorologicznych i klimatycznych, umożliwiając użytkownikom

prowadzenie analiz dostosowanych do ich potrzeb.

Ryc. 6.57. Anomalia globalnej temperatury powietrza w maju 2020 roku na tle okresu

pomiarowego 1981–2010; re-analiza klimatyczna ERA-5 (źródło: Copernicus S, 2020)

Serwis C3S dostarcza także prognoz klimatycznych, czyli symulacji klimatu Ziemi

w przyszłych dziesięcioleciach (zwykle do 2100 r., ryc. 6.59). Opracowywane są one w oparciu o zakładane prognozy stężeń gazów cieplarnianych, aerozoli i innych składników atmosfery, które wpływają na równowagę radiacyjną planety.

W ramach C3S opracowano i udostępniono użytkownikom portal z danymi Climate

Data Store (CDS), który daje możliwość skorzystania z przygotowanych narzędzi tzw.

Toolbox oraz Climate Data Store API. Oferowany interfejs programistyczny aplikacji (API) pozwala użytkownikom zintegrować oferowane produkty we własnych rozwiązaniach

informatycznych.

348

Ryc. 6.58. Anomalie temperatury powietrza w Europie dla wiosny (marzec–maj) w porównaniu

z okresem referencyjnym 1981–2010 (źródło: Copernicus S, 2020)

Ryc. 6.59. Prognozowanie średniorocznych zmian temperatury dostępne na portalu C3S

(źródło: CS3 demonstrator, 2020)

349

6.7.3. Przykłady zastosowań zobrazowań satelitarnych w zakresie analiz

środowiska

Piotr Wężyk, Sylwia Szporak-Wasilewska, Katarzyna Bajorek-Zydroń

Przykładem praktycznego wykorzystania zobrazowań satelitarnych w zakresie

analiz środowiska w Polsce mogą być projekty geoinformatyczne realizowane od kil-

kunastu lat przez Urząd Miasta Krakowa. W latach 2006–2007 została opracowana

Mapa roślinności rzeczywistej miasta Krakowa i wyznaczenie obszarów przyrodniczo naj-

cenniejszych niezbędnych do zachowania równowagi ekosystemu miasta. Realizacja pro-

jektu polegała na kartowaniu szaty roślinnej Krakowa na obszarze ponad 330 km2. Do

analizy obiektowej GEOBIA (patrz rozdział 3.3.5) obrazów satelitarnych o bardzo wyso-

kiej rozdzielczości przestrzennej: IKONOS-2 (zachodnia część miasta – 2005 rok) oraz

QuickBird-2 (wschodnia część miasta – 2006 rok) wykorzystano oprogramowanie

eCognition (Trimble GeoSpatial). Poza półautomatyczną analizą GEOBIA klas pokrycia

terenu (LULC), obrazy IKONOS-2 wykorzystano również do generowania kompozycji

barwnych CIR (Colour InfraRed). Wydruki te (ryc. 6.60) generowane na podkładach map ewidencji gruntów i budynków (EGiB) uzupełniały nawigację GPS, ułatwiając botani-kom orientację w terenie, a także pozwoliły na bardziej precyzyjne kartowanie płatów

roślinności. W wyniku prac powstała mapa zbiorowisk roślinnych oraz innych wydzieleń

zielonej infrastruktury (np. parków, zieleńców, skwerów, zieleni przyulicznej, terenów

zainwestowanych), na którą naniesiono (z wykorzystaniem pomiarów GPS) także stano-

wiska roślin chronionych zinwentaryzowanych podczas wykonywania zdjęć fitosocjolo-

gicznych (Dubiel i Szwagrzyk, 2008). Mapa roślinności rzeczywistej Krakowa od samego

początku jej opracowania była upubliczniona w internetowych serwisach mapowych

(Wężyk i Wańczyk, 2008) i jest wciąż wykorzystywana przez pracowników Urzędu Mia-

sta Krakowa jako jedna z istotnych warstw informacyjnych systemu GIS stosowanego

w tym urzędzie. Opracowanie to jest bardzo istotne w złożonym procesie wydawania

decyzji administracyjnych (głównie w zakresie nowo powstającej zabudowy i często to-

warzyszących jej zmian tzw. klasoużytków). W przypadku stwierdzenia występowania

Ryc. 6.60. Fragment kompozycji CIR (IKONOS-2; GSD 1,0 m pan-sharpened; 2005 rok)

południowego obszaru Krakowa, wykorzystany do kartowania terenowego Mapy roślinności

rzeczywistej Krakowa (źródło: ProGea Consulting)

350

roślin chronionych na analizowanej działce, wymagana jest od inwestora szczegółowa

inwentaryzacja przyrodnicza.

Przytoczony przykład implementacji danych satelitarnych, a mianowicie Mapa ro-

ślinności rzeczywistej Krakowa z roku 2007, w latach 2015–2016 została poddana weryfi-

kacji oraz aktualizacji w ramach projektu pt. Zintegrowany system monitorowania danych

przestrzennych dla poprawy jakości powietrza w Krakowie (akronim: MONIT-AIR; konsor-

cjum Urząd Miasta Krakowa, Wydział Kształtowania Środowiska, Instytut Meteorologii

i Gospodarki Wodnej – PIB). W ramach projektu MONIT-AIR wykorzystano dane telede-

tekcyjne w celu zrealizowania szeregu prac kartograficznych oraz zasilenia baz danych

służących modelowaniu matematycznemu przewietrzania. W ramach projektu, poza

wspomnianą aktualizacją Mapy roślinności rzeczywistej, opracowano także szczegóło-

we mapy pokrycia terenu (LULC) Krakowa i jego okolic na trzech różnych poziomach

szczegółowości. W tym celu wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitar-

ne WorldView-2 (DigitalGolbe, Maxar Technologies) oraz chmury punktów ALS LiDAR

ALS (ISOK) oraz dane GIS (wektorowe i rastrowe z UM Kraków), przeprowadzając ana-

lizę obiektową (GEOBIA) zintegrowanych danych (ang. data fusion). Na podstawie wy-

generowanych segmentów klas pokrycia terenu przeprowadzono szereg analiz prze-

strzennych GIS, w tym, m.in. określono potencjał solarny dachów budynków, obliczono

wskaźniki jakości życia (np. stopień wypełnienia przestrzeni miejskiej zielenią wysoką)

w poszczególnych dzielnicach, czy opracowano mapę przeciętnych warunków dyspersji

zanieczyszczeń w zależności od sytuacji meteorologicznej (cyklonalnej). Jednym z pro-

duktów opracowanych w ramach projektu MONIT-AIR była mapa drzew (roślinności

wysokiej) bazująca na wariancie znormalizowanego numerycznego modelu pokrycia

terenu (zNMPT; w przypadku drzew/drzewostanu stosuje się nazwę MKD – Model Koron

Drzew) oraz zobrazowaniach satelitarnych WorldView-2 (MAXAR). W ramach projektu

powstało kartograficzne opracowanie w formie drukowanej i cyfrowej pt. Atlas pokrycia

terenu i przewietrzania Krakowa pod redakcją Bajorek-Zydroń i Wężyk (2016). Wszystkie

mapy tematyczne z Atlasu… prezentowane są użytkownikom na stronach interneto-

wych serwisu OBSERWATORIUM MSIP UM Krakowa (MSIP Kraków, 2020) (ryc. 6. 61) .

Zobrazowania satelitarne dzięki swoim zaletom, czyli m.in. możliwości akwizycji roz-

ległych obszarów w bardzo krótkim czasie, stanowią doskonały materiał do wykorzy-

stania przez administrację publiczną w procesie opracowywania map pokrycia i użytko-

wania terenu (LULC), jak również do analiz dynamiki przemian związanych z rozwojem

Ryc. 6.61. Publikacja wyników projektu MONIT-AIT (EEA Grants) jako a) wydawnictwo książkowe

Atlas pokrycia terenu i przewietrzania Krakowa oraz b) interaktywna kompozycja mapowa: Mapa zieleni i warunków przewietrzania Krakowa (źródło: MSIP Kraków, 2020)

351

miast i regionów. Szczególnie w sytuacji dużych inwestycji, dla których wymagane jest

przygotowanie Ocen Oddziaływania na Środowisko (OOS), wykorzystanie aktualnych

zobrazowań satelitarnych wspartych danymi GIS może przynieść bardzo wiele korzy-

ści. Przykładem wdrożenia danych teledetekcyjnych do procesu OOS był projekt pod

nazwą Vistula Study, którego jednym z celów było stworzenie aktualnych map LULC dla

opracowań tematycznych tworzonych na potrzeby przygotowania studium oddziały-

wania na środowisko stopnia wodnego na Środkowej Wiśle, planowanego do wybu-

dowania za Włocławkiem. Wykorzystana w klasyfikacji LULC analiza obiektowa obrazu

(GEOBIA) bazowała na fuzji danych optycznych (satelitarnych, fotolotniczych: ortofoto-

map RGB i CIR), chmur punktów LiDAR ALS oraz warstw GIS w formacie wektorowym

lub rastrowym (Wężyk i in., 2012).

W projekcie Vistula Study analizie poddano kilka serii czasowych wysokorozdziel-

czych (5,0 m GSD) zobrazowań satelitarnych RapidEye (BalckBridge, Planet Labs.) po-

siadających poza kanałami RGB oraz bliskiej podczerwieni (NIR) również pasmo tzw.

czerwieni krawędziowej (ang. RedEdge), tj. zakres spektralny szczególnie przydatny

w detekcji i kartowaniu zbiorowisk roślinnych. Jako efekt analizy GEOBIA (ryc. 6.62) oraz GIS powstawały serie czasowe map LULC dla obszaru przyszłej inwestycji przy wykorzystaniu aktualnych wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych oraz danych fotolot-

niczych (Wężyk i in., 2012), (ryc. 6.63).

Ryc. 6.62. Analiza obiektowa (GEOBIA) obrazów satelitarnych RapidEye (5,0 m GSD; Planet):

a) kompozycja CIR (kanały 532), b) automatycznie wygenerowane segmenty

(źródło: Vistula Study; Ove Arup, ProGea Consulting, 2012)

Innym przykładem opracowania wykorzystującego zobrazowania satelitarne do

określenia klas pokrycia terenu były projekty wykonywane w latach 2010–2012 na zlece-

nie Urzędu Marszałkowskiego Województwa Małopolskiego. W ramach jednego z nich

opracowano mapę zmian klas pokrycia Małopolski dla okresu 25 lat (lata: 1986–2011),

wykorzystując w tym celu analizę obiektową (GEOBIA) zobrazowań satelitarnych Land-

sat (NASA) o średniej rozdzielczości przestrzennej (sceny z lat: 1986/1987 oraz 2010/2011;

30 m GSD) oraz wysokorozdzielczych obrazów RapidEye (sceny z lat: 2010/2011; 5,0 m

GSD; BlackBridge). W wyniku analizy GEOBIA otrzymano 10 klas pokrycia i użytkowania

terenu, tj. grunty orne, użytki zielone, tereny zurbanizowane, rzeki i cieki, zbiorniki wod-

ne, lasy iglaste, lasy liściaste, zadrzewienia i zakrzewienia, torfowiska oraz inne tereny.

352

Ryc. 6.63. Mapa klas pokrycia i użytkowania terenu (stan na 09.2010) wykonana na podstawie

analizy GEOBIA obrazów satelitarnych RapidEye GSD 5,0 m

(źródło: Vistula Study; Ove Arup, ProGea Consulting, 2012)

Wykazano, że w okresie 25 lat na obszarze Małopolski nastąpiło znaczne zwiększenie

powierzchni lasów (+4,4%) oraz terenów zurbanizowanych (+2,4%), głównie kosztem

ubytków w powierzchni gruntów rolnych (–3,6%) oraz trwałych użytków zielonych

(–1,2%). Otrzymane wyniki (ryc. 6.64) pozwoliły sformułować wniosek, że zmiany jakie

zaszły w ciągu 25 lat oraz te, z jakimi wciąż mamy do czynienia na terenie województwa

małopolskiego, pokrywają się z ogólnymi kierunkami i trendami przemian krajobrazu

obserwowanymi w Polsce w ostatnich trzech dekadach. Są to m.in. procesy sukcesji

wtórnej zbiorowisk roślinnych o charakterze leśnym na gruntach, na których zaprzesta-

no produkcji rolnej oraz obszary związane z rozwojem zabudowy oraz inwestycjami in-

frastruktury drogowej i kolejowej. Zastosowanie automatycznej klasyfikacji obiektowej

(GEOBIA) oraz analiz przestrzennych GIS pozwoliło na realizację tego opracowania dla

obszaru ponad 15 000 km2 w ciągu zaledwie kilku tygodni (Wężyk i in., 2013).

Dynamiczne zmiany, jakie zachodzą w krajobrazie, mogą być monitorowane w spo-

sób półautomatyczny na podstawie serii wieloczasowych obrazów satelitarnych i in-

nych danych przestrzennych zasilających bazy danych (np. dane fotolotnicze: orto-

fotomapy, chmury punktów LiDAR czy dane GIS). Wyniki tego typu projektów mogą

być wykorzystywane nie tylko przez planistów, ale także przez specjalistów z innych

dziedzin, takich jak: leśnictwo, rolnictwo, hydrologia, turystyka, ekologia czy biologia.

Przemiany społeczno-gospodarcze, jakich można doświadczyć w ostatnich dekadach,

często prowadzą do zaprzestania użytkowania rolniczego gleb o dość słabej bonitacji

lub trudnych warunkach gospodarowania (duże spadki terenu, uwarunkowania środo-

353

Ryc. 6.64. Mapy klas pokrycia terenu (LULC) Małopolski wykonane na podstawie analiz GEOBIA

scen satelitarnych dla okresów: a) 1985–1986 oraz b) 2010-2011 (źródło: Wężyk i in., 2013)

wiskowe i in.). W efekcie tych procesów obserwujemy wzrost powierzchni nieużytków,

a w kolejnych latach procesy wtórnej sukcesji o charakterze zbiorowisk leśnych. Ma to

z jednej strony swoje zalety związane ze zwiększeniem sekwestracji dwutlenku węgla,

wzmocnieniem retencji opadów atmosferycznych czy wzrostem bioróżnorodności

(choć są tu wyjątki), ale pamiętać należy też o bezpieczeństwie żywnościowym kraju

oraz o przemianach krajobrazu zachodzących niekoniecznie w odpowiednim kierunku.

Nie bez znaczenia dla środowiska są procesy wtórnej sukcesji leśnej postępujące często

spontanicznie na obszarach poprzemysłowych, np. w rejonach po wydobyciu węgla

brunatnego czy siarki, a mogą one być dokumentowane i monitorowane na zobrazo-

waniach satelitarnych np. Sentinel-2 ESA (Szostak i in., 2019).

Bezpieczeństwo żywnościowe bywa uzależnione od zagrożenia wynikającego

z ryzyka i podatności gleb na erozję. Wykorzystując analizę obiektową (GEOBIA) oraz

pozyskane w latach 2010–2011 zobrazowania satelitarne RapidEye (5 kanałów spek-

tralnych; 5,0 m GSD; BlackBridge), a także dane fotolotnicze (ortofotomapy RGB; GSD

0,25 m) dokonano weryfikacji i poddano procesowi aktualizacji cyfrową mapę glebo-

wo-rolniczą województwa małopolskiego. Tego typu mapy opracowywano w latach

60. i 70. ubiegłego wieku metodami tradycyjnej kartografii i metod gleboznawczych.

Mapa ta została poddana wektoryzacji, jednak wciąż przedstawiała sytuację klas pokry-

cia terenu sprzed około 40 lat. Na podstawie zaktualizowanej mapy glebowo-rolniczej

oraz NMT, wykorzystując analizy przestrzenne GIS (tzw. model RUSLE), opracowano

wynikową mapę potencjalnego zagrożenia gleb Małopolski erozją wodną. Inicjatywa

utworzenia w skali województwa takiej mapy numerycznej była związana m.in. z in-

tensywnymi opadami deszczu i powodzią, która nawiedziła Małopolskę w 2010 roku.

Poza opracowaniem cyfrowej mapy erozji aktualnej oraz potencjalnej, przygotowano

także szereg szczegółowej dokumentacji pochodnej. Dla obszaru każdej gminy obliczo-

no m.in. aktualny wskaźnik pokrywy roślinnej, współczynnik podatności gleb na erozję

wodną, wskaźnik długości i nachylenia stoku (indeks morfometryczny; ang. LS), a także

przygotowano odpowiednie zalecenia dotyczące ochrony gruntów rolniczych (w skali

354

gmin i powiatów). Przeprowadzona ocena zagrożenia gleb województwa małopolskiego

erozją potencjalną wykazała, iż jedynie 15% powierzchni terenów użytkowanych rolniczo

nie jest w zasadzie zagrożone erozją wodną. Potencjalnie średnie lub wyższe zagroże-

nie erozyjne, mogące skutkować trwałą degradacją profilu glebowego, dotyczyło w roku

2011 aż 28,6% terenów rolnych województwa małopolskiego (Drzewiecki i in. 2014).

Ryc. 6.65. Mapa zagrożenia a) erozją potencjalną oraz b) erozją aktualną

gleb Małopolski (źródło: Drzewiecki i in., 2014)

W ostatnich latach dane teledetekcyjne wykorzystywane są coraz powszechniej

do inwentaryzacji i oceny stanu zasobów przyrodniczych. Celem ich stosowania jest

przede wszystkim pozyskanie kluczowych dla danego obszaru informacji pozwalają-

cych na skuteczne zarządzanie zasobami przez wcześniejszą ilościową i jakościową oce-

nę wpływu realizowanych zabiegów ochronnych w Parkach Narodowych i Krajobrazo-

wych, rezerwatach przyrody czy na obszarach chronionych w ramach programu ESE

Natura 2000. Decyzje podejmowane przy wsparciu teledetekcji satelitarnej pozwalają

na poprawę statusu ochrony cennych siedlisk, dzięki poznaniu procesów warunkują-

cych ich istnienie oraz wpływu czynników zagrażających ich istnieniu. Spośród najczę-

ściej spotykanych zastosowań teledetekcji wyróżnić można:

• ocenę stanu siedlisk, dynamiki i kierunku zmian zachodzących w ich obrębie

w powiązaniu z oceną zagrożeń dla ich trwałości,

• ocenę stopnia oddziaływania terenów graniczących na środowisko przyrodni-

cze obszaru chronionego,

• inwentaryzację hydrograficzną obejmującą identyfikację wód powierzchnio-

wych, ale także przekształcenia sieci hydrograficznej wpływające na warunki

wodne, a tym samym florę i faunę,

• ocenę warunków hydrologicznych obejmującą określenie zasięgu i dynamiki za-

lewów, detekcję lokalnych podtopień z analizą przyczyn, ocenę wilgotności gleb

w kluczowych dla siedlisk fazach wegetacji, czy ocenę współzależności proce-

sów hydrologicznych intercepcji, transpiracji i ewaporacji,

• inwentaryzację i analizę zmian zagospodarowania terenu w zakresie użytkowa-

nia gruntów, zabudowy i dróg z oceną presji urbanizacyjnej powodującej zani-

kanie tradycyjnych sposobów użytkowania gruntów w krajobrazie rolniczym,

355

zanikanie gatunków roślin (ubożenie składu gatunkowego), zwierząt i ich ostoi,

• ocenę stopnia zagrożenia wnikaniem obcych inwazyjnych gatunków roślin,

• ocenę dynamiki rodzimych gatunków ekspansywnych,

• inwentaryzację roślinności lądowej z opracowaniem map roślinności rzeczywi-

stej i siedlisk Natura 2000 oraz identyfikację gatunków,

• charakterystykę zróżnicowania roślinności z wykorzystaniem teledetekcyjnych

parametrów biofizycznych i strukturalnych z oceną kondycji,

• ocenę ognisk gradacyjnych szkodników,

• identyfikację i ocenę dynamiki sukcesji pierwotnej i wtórnej roślinności drzewia-

stej i krzewów,

• detekcję i inwentaryzację obszarów objętych klęską żywiołową z monitoringiem

następstw, w tym obszarów wypalonych w wyniku pożarów, zniszczonych przez

huragany,

• charakterystykę geologiczną i geomorfologiczną z oceną przekształcenia rzeźby

terenu wywołaną zjawiskami naturalnymi i antropogenicznymi.

Zmiany klimatu i obserwowane w ostatnim czasie zmniejszanie się zasobów wod-

nych prowadzi do zagrożenia degradacją ekosystemów, dla których woda jest czyn-

nikiem odgrywającym największą rolę w kształtowaniu się warunków siedliskowych,

jak i jest czynnikiem warunkującym ich istnienie. Zaliczamy do nich przede wszystkim

ekosystemy dolin rzecznych i mokradła.

Analiza związków pomiędzy lokalnymi procesami hydrologicznymi (głównie trans-

ferem wody i stagnacją), sukcesją roślinności na równinie zalewowej, a warunkami sie-

dliskowymi dla zwierząt, szczególnie ptaków brodzących oraz ichtiofauny w wybranych

starorzeczach, były tematem projektu MARSHALL realizowanego w latach 2012–2017

przez zespół naukowców Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie. W pro-

jekcie badano cechy ekohydrologiczne wybranych starorzeczy w celu określenia zmian

wywołanych zmiennymi w czasie i przestrzeni zasięgami zalewów (patrz rozdział 6.5.2).

W projekcie MARSHALL monitorowano także łączność hydrologiczną pomiędzy sta-

rorzeczami a nurtem rzeki, aby ocenić jakość wody i bioróżnorodność obszaru chro-

Ryc. 6.66. Mapowanie zasięgu zalewu w dolinie Biebrzy na podstawie danych Sentinel-1 (ESA).

a) maksymalny zasięg zalewu (kolor: turkusowy) pomiędzy 09.03–14.04.2015

i b) brak zalewu w 19.06.2015; (źródło: Mróz i Mleczko 2018a)

356

nionego. Wykorzystano w tym celu informację zarówno o zasięgu, jak i czasie trwania zalewów, pozyskując dane w różnych okresach (ryc. 6.66, patrz również ryc. 6.35 w rozdziale 7.5.2). Projekt opierał się w znacznej mierze na eksperymentalnych danych mi-

krofalowych z misji TerraSAR-X/TanDEM-X (TSX/TDX) oraz Sentinel-1A. Obejmował on

również ewaluację przydatności obrazów mikrofalowych SAR pozyskanych w pasmach

C i X do kartowania obszarów mokradeł (ryc. 6.67). Badania nad danymi SAR były wspierane przez zobrazowania VNIR (kamera hiperspektralna Rikola) oraz RGB (kompaktowa

kamera) wykonywane z pułapu BSP.

Wyniki projektu pozwoliły stwierdzić, że przy zastosowaniu podejścia wieloczaso-

wego, odpowiedniej selekcji danych satelitarnych oraz połączeniu amplitudy z entropią

możliwe jest uzyskanie zadawalających map wiosennych zalewów w dolinie do celów

predykcji warunków życia ichtio- i awifauny (Mróz i Mleczko, 2018b).

Innym przykładem badań wykorzystujących teledetekcję satelitarną, których celem

było opracowanie skutecznych metod monitorowania obszarów mokradłowych w Pol-

sce, był projekt POLWET (System monitorowania obszarów mokradeł RAMSAR z wy-

korzystaniem danych satelitarnych) prowadzony przez Instytutu Geodezji i Kartografii

w Warszawie (IGiK) w latach 2015–2017. Jego nadrzędnym celem było opracowanie sys-

temu monitorowania obszarów mokradeł objętych Konwencją z RAMSAR i stworzenie

serwisu informacyjnego udostępniającego produkty tematyczne do zastosowań ope-

racyjnych, tj. mapy wskaźników wspomagających proces monitorowania, ochrony i za-

rządzania mokradłami. Projekt wykorzystywał dane teledetekcyjne Sentinel-2 i Landsat

8 na potrzeby opracowania map pokrycia terenu i detekcji zmian (zbiorowisk roślin-

nych i użytkowania); dane z Sentinel-2 (10 m GSD), Landsat 8 (30 m GSD), Proba-V (100 m

GSD), Terra MODIS, NOAA AVHRR (1 km GSD) do oceny kondycji roślin przy wykorzysta-

niu wskaźników roślinności (NDVI i VCI; Vegetation Condition Index) oraz obrazy Landsat 8 i Terra MODIS i NOAA AVHRR do oceny kondycji roślin przy wykorzystaniu wskaźników

temperaturowych (TCI; Temperature Condition Index); a także dane radarowe z Sentinel-1

(10m) i Envisat/ASAR (12,5 m GSD) do opracowania map struktury roślinności, wilgotno-

ści gleb (ryc. 6. 68) i prognozowania wpływu zmian na stan środowiska przyrodniczego, jak również na potrzeby opracowania map wód powierzchniowych i analizy zasięgu

zalewów (Dąbrowska-Zielińska i in., 2019).

Dzięki zdolnościom retencyjnym obszarów mokradłowych, a przede wszystkim eko-

systemom torfowiskowym, woda stanowić może od 75 do 85% ich objętości, a to oznacza,

że w torfie w Polsce może być zmagazynowane nawet 35 mld m3 wody, z czego 480 mln

m3 wyparowuje do atmosfery w procesie ewapotranspiracji, a także około 1,4% odpły-

wa powierzchniowo lub wgłębnie (Dajdok i Pawlaczyk, 2009). Pomimo przedstawianych

szacunków, ilość zasobów wodnych przekazywana do otoczenia tylko w postaci pary

wodnej jest jednym z wciąż słabo zbadanych procesów hydrologiczno-klimatycznych

mówiących o funkcjonowaniu torfowisk. W badaniach środowiskowych ewapotranspi-

racja daje pogląd na reżim energetyczny, który odzwierciedla charakter przepływu

transpiracyjnego, jak i produkcji pierwotnej w warunkach dostatecznego uwilgotnienia.

Opracowanie metod, modeli i procedur obliczeniowych dla ewapotranspiracji w różnych

warunkach klimatycznych, hydrologicznych i fizjograficznych z wykorzystaniem nowo-

czesnych technologii jest niezbędne dla potrzeb prognoz hydrologicznych, planowania

gospodarki wodnej, czy ochrony cennych przyrodniczo siedlisk (Jaworski, 2004). Dzię-

ki badaniom naukowym prowadzonym nad ewapotranspiracją możliwe jest chociażby

oszacowanie skutków przewidywanych negatywnych zmian klimatu.

357

Ryc. 6.67. Kompozycja barwna RGB obrazów TSX „Sigma Naught” (SN) z polaryzacją HH

zarejestrowanych w dniach: 25.04, 17.05. oraz 19.06. 2015 (a) oraz mapa wynikowa klasyfikacji

pokrycia terenu wykonana metodą SVM (Support Vector Machines; dokładność 83% OAA oraz

0,80 Kappa) (b) (źródło: Mróz i Mleczko, 2018b)

358

Ryc. 6.68. Przykładowe mapy zmienności wilgotności gleby na obszarze Dolnej i Środkowej

Biebrzy w różnym czasie (31.10.2014 i 11.05.2015) opracowane na podstawie danych Sentinel-1

(ESA). Kolorem fioletowym i niebieskim oznaczono obszary o najwyższej wilgotności

odpowiadające terenom mokradłowym w dolinie Biebrzy (Dąbrowska-Zielińska i in., 2016)

Obecnie rozdzielczość przestrzenna, czasowa, a przede wszystkim spektralna obra-

zów satelitarnych umożliwia skuteczne monitorowanie i analizowanie procesów paro-

wania wody na dużych obszarach. Metody szacowania ewapotranspiracji z wykorzysta-

niem teledetekcji satelitarnej opierają się najczęściej na bilansie energetycznym po-

wierzchni czynnej, zwanym również bilansem cieplnym lub bilansem cieplno-radiacyj-

nym determinującym wymianę energi pomiędzy powierzchnią Ziemi a atmosferą

(wzór 6.3):

LE R G H

n

(6.3)

gdzie:

Rn – saldo promieniowania [W/m2];

LE – turbulencyjny strumień ciepła utajonego (ilość ciepła zużyta na parowanie [W/m2]; H – turbulencyjny strumień ciepła jawnego [W/m2];

G – strumień ciepła w glebie [W/m2].

Przykładowy model szacowania ewapotranspiracji z wykorzystaniem zobrazowań

satelitarnych wymaga trzech zestawów danych (ryc. 6. 69). Pierwszy zestaw składa się z map opracowanych na podstawie danych teledetekcyjnych obejmujących albedo

powierzchni terenu, zdolność emisyjną podłoża, temperaturę powierzchni, znormali-

zowany różnicowy wskaźnik roślinności (NDVI), frakcyjne pokrycie powierzchni terenu

roślinnością (Pv), wskaźnik powierzchni projekcyjnej liści (LAI) oraz aerodynamiczną

szorstkość powierzchni (Zo). W analizach z powodzeniem mogą być wykorzystane takie

359

Ryc. 6.69. Schemat szacowania ewapotranspiracji (ET) z wykorzystaniem teledetekcyjnego

modelu bilansu cieplnego SEBS ( Surface Energy Balance System).

Przykładowy dla obszaru Doliny Dolnej Biebrzy (Szporak-Wasilewska, 2012)

zobrazowania satelitarne jak Terra MODIS, Landsat czy Sentinel-2, posiadające kanały

z zakresu widzialnego, bliskiej i średniej podczerwieni oraz z zakresu termalnego. Drugi

zestaw dotyczy danych meteorologicznych takich jak: ciśnienie atmosferyczne, tempe-

ratura powietrza, wilgotność i prędkość wiatru na wysokości referencyjnej. Ta ostatnia

odnosi się do wysokości stacji meteorologicznej dokonującej pomiaru w obrębie obsza-

ru badań. Trzeci zestaw danych dotyczy promieniowania padającego w zakresie krótko-

i długofalowym. Wynikiem modelu jest mapa przestrzennej zmienności ewapotranspi-

racji (np. w milimetrach na dobę).

Zagrażające ekosystemom dolin rzecznych i mokradeł przesuszenie stało się przy-

czynkiem do podjęcia badań mających na celu nie tylko skuteczny monitoring pro-

cesów parowania i zagrożenia suszą, ale także związaną z przesuszeniem zwiększoną

emisją gazów cieplarnianych. Przykładem może być projekt realizowany w Biebrzań-

skim Parku Narodowym w latach 2017–2020 przez przez IGiK w Warszawie, mający na

celu określenie bilansu węgla przy zastosowaniu sensorów radarowych (Sentinel-1)

i optycznych (Sentinel-2 oraz Sentinel-3). Określono wpływ biomasy i wilgotności

gleby na wymianę węgla pomiędzy ekosystemem bagiennym a atmosferą i zbadano

warunki środowiskowe, w jakich następuje emisja dwutlenku węgla do atmosfery na

obszarach mokradłowych (IGIK, 2020). W analizach wykorzystano parametry biofi-

zyczne opracowane na podstawie zobrazowań satelitarnych Sentinel-2 i Sentinel-3,

takie jak: temperatura radiacyjna powierzchni, wilgotność gleby, wskaźniki roślinności

360

(np. Red Edge Diff Veg Index, NDVI, EVI i in. wyprowadzone w trakcie badań), LAI, bioma-sa oraz pokrywa roślinna. Obliczono także gęstość strumienia ciepła utajonego oraz

jawnego z zastosowaniem temperatury powierzchni czynnej z danych satelitarnych

Sentinel-3. Dane mikrofalowe Sentinel-1 posłużyły do szacowania wilgotności gleby

i wilgotności roślin. Uzyskane wyniki porównano z danymi ze stacji kowariancji wirów

zlokalizowanej w Basenie Środkowym.

Teledetekcja satelitarna stwarza duże możliwości w przypadku prowadzenia modelo-

wania nisz środowiskowych różnych gatunków zwierząt przez ocenę zarówno czynników

biotycznych, jak i abiotycznych. Ciekawym przykładem zastosowania teledetekcji w tym

aspekcie był projekt realizowany przez Instytut Biologii Ssaków PAN (IBS PAN) w Biało-

wieży, w którym badano wpływ tych czynników na przestrzenne rozmieszczenie dużych

ssaków kopytnych Puszczy Białowieskiej (Bubnicki i in., 2019). W analizach wykorzystano

zarówno zobrazowania satelitarne, jak i lotnicze skanowanie laserowe (ALS) oraz zdjęcia

z fotopułapek. Na podstawie analiz tych materiałów opracowano modele rozmieszczenia

gatunków dużych roślinożerców i ich nisz środowiskowych w Puszczy Białowieskiej.

W analizach uwzględniono również parametry opisujące jakość siedlisk, ryzyko

drapieżnictwa (w oparciu o model użytkowania przestrzeni przez wilki) oraz czynniki

związane z działalnością człowieka (m.in. odległość do zabudowy oraz współczynnik

Ryc. 6.70. Wynikowe mapy zmienności w przewidywanym użytkowaniu krajobrazu dla

pięciu badanych gatunków zwierząt kopytnych (powierzchnie o względnej gęstości). Skala

przedstawia oczekiwaną liczbę osobników korzystających z danej komórki siatki krajobrazu

(piksel 25 ha) w okresie próbkowania (źródło: Bubnicki i in., 2019)

361

zagęszczenia dróg). W analizach wykorzystano między innymi obrazy satelitarne RapidEye (5 m GSD) do określenia procentowego udziału gatunków drzew iglastych i li-

ściastych przy wykorzystaniu klasyfikatora Support Vector Machine (SVM). Opracowana

przez IBS PAN metodyka może z powodzeniem być wykorzystana w praktyce w proce-

sie zarządzania populacjami dziko żyjących zwierząt oraz przyczyniać się do minimali-

zowania ich konfliktów z gospodarką leśną (Bubnicki i in., 2019).

W podsumowaniu niniejszego rozdziału można sformułować następujące wnioski:

• obserwowanie wybranych parametrów środowiska naszej planety z przestrzeni

kosmicznej daje obiektywny, aktualny, mierzalny i niezależny obraz procesów

i zjawisk związanych w przemianami środowiska życia naszej cywilizacji;

• sensory umieszczone na platformach satelitarnych są w stanie zdalnie pozyski-

wać informacje o temperaturze radiacyjnej oceanów, mórz, wód, lądów, wilgot-

ności gleby, zanieczyszczeniach pyłowych (np. PM10) czy gazowych (np. stęże-

nie NO2, SO2 czy O3) atmosfery, skażeniach promieniotwórczych, kierunku i sile

wiatru, wysokości fal, poziomie oceanów czy stężeń pyłków roślin, które zasilając

modele matematyczne, mogą prowadzić do ważnych wniosków i przeciwdzia-

łań dalszej degradacji środowiska publikowanych np. w ramach serwisu CAMS

(Copernicus Atmosphere Monitoring Service);

• implementacja danych satelitarnych o jakości powietrza, wody i wybranych

parametrach meteorologicznych jest strategiczna w zakresie ochrony zdrowia

ludności i utrzymania jakości życia na odpowiednim poziomie. Dane te powinny

być dystrybuowane licznymi kanałami komunikacji od instytucji do administra-

cji publicznej i dalej do ludności w ramach np. serwisu C3S (Copernicus Climate

Change Service);

• dane z obserwacji satelitarnych oraz komponentu naziemnego (np. meteoro-

logiczne dane referencyjne) gromadzone w ogromnych repozytoriach bazoda-

nowych otwierają naukowcom nowe możliwości ich szerokiego wykorzystania

z użyciem zaawansowanych algorytmów oraz zasobów infrastruktury oblicze-

niowej (np. rozwiązania GRID) w celu modelowania złożonych zjawisk klimatycz-

nych podlegających dynamicznym przemianom (np. wędrówki tornad, nawal-

nych wiatrów, tsunami);

• zarówno gospodarka światowa, bezpieczeństwo żywnościowe i zdrowotne

mieszkańców poszczególnych krajów, jakość ich życia w zmieniającym się środo-

wisku w dużym stopniu są już uzależnione od strumienia informacji płynącego

nieustannie z sensorów teledetekcyjnych (obrazowych, meteorologicznych i in-

nych pomiarowych);

• odpowiedzialne zarządzanie i monitorowanie dynamiki zmian zachodzących

w środowisku naturalnym wymaga wspierania procesu podejmowania decyzji

wiarygodnymi informacjami teledetekcyjnymi. W Polsce znane są liczne projekty

wdrożeniowe wykorzystujące dane satelitarne do kartowania klas pokrycia tere-

nu w miastach, w tym szczególnie roślinności w aglomeracjach miejskich, modeli

cyrkulacji powietrza i zanieczyszczeń w aglomeracjach, modeli nasłonecznienia,

kartowania rzadkich siedlisk chronionych w ramach ESE Natura 2000, badań

w zakresie dynamiki populacji zwierząt i ich migracji, czy badań w zakresie za-

rządzania zasobami wodnymi pod kątem zmian klimatycznych;

• wykorzystanie serii wieloczasowych obrazów satelitarnych (np. Landsat) umoż-

liwia analizowanie dynamiki przemian zachodzących w skali np. województwa

362

czy regionu na przestrzeni wielu dziesięcioleci i podejmowania odpowiednich

strategii rozwoju czy zabezpieczenia odpowiedniego zrównoważonego funk-

cjonowania tych obszarów (np. weryfikacja zagrożenia erozyjnego gleb rolni-

czych; transformacje gospodarcze, przemiany użytkowania Ziemi, rekultywacje

obszarów poprzemysłowych i in.);

• zarządzanie zasobami środowiska naturalnego w sposób odpowiedzialny

i zrównoważony w perspektywie zmian klimatycznych wymaga natychmiasto-

wego włączenia danych satelitarnych do procesów decyzyjnych w administracji

publicznej z korzyścią dla wszystkich stron.

6.8. Zarządzanie kryzysowe

Joanna Jaskuła, Mariusz Sojka, Rafał Wróżyński

Zobrazowania satelitarne posiadają bardzo duży potencjał informacyjny i są sze-

roko stosowane w zarządzaniu kryzysowym. Dostępne źródła satelitarne umożliwiają

przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz opracowywanie dokładnych i aktu-

alnych map dla każdego obszaru zainteresowania pod kątem zarządzania kryzysowego

(m.in. występowania pożarów, huraganów, powodzi). Dostarczanie aktualnych i wiary-

godnych informacji znajduje szerokie zastosowanie we wszystkich fazach zarządzania

kryzysowego, zarówno w monitorowaniu zjawisk kryzysowych i planowaniu działań

ratunkowych, jak i szacowaniu ich negatywnych skutków. Zastosowanie technik tele-

detekcyjnych ma również bardzo istotne znaczenie dla opracowywania planów bezpie-

czeństwa obszaru, umożliwiając w sposób wiarygodny przeprowadzenie oceny ryzyka

wystąpienia określonego zjawiska, nawet dla terenów trudno dostępnych oraz dużych

powierzchni. W niniejszym rozdziale przedstawiono wybrane przykłady zastosowań

zobrazowań satelitarnych w zarządzaniu kryzysowym wynikającym z wystąpienia natu-

ralnych zjawisk – pożarów, huraganów oraz powodzi. Dodatkowo czytelnikowi przybli-

żono również zastosowanie danych teledetekcyjnych w przypadku zarządzania kryzy-

sowego związanego z ochroną granic Unii Europejskiej – serwis bezpieczeństwo granic.

6.8.1. Analiza skutków pożaru lasów

Przykładem pożarów o zasięgu ponadlokalnym mogą być zjawiska klęskowe, jakie

miały miejsce w Australii na przełomie 2019/2020 roku. Jednym ze szczególnie dotknię-

tych tym żywiołem obszarów była Wyspa Kangura zlokalizowana na południu Australii,

gdzie według szacunków pożar pochłonął ok. 155 tys. ha lasów (1/3 powierzchni wy-

spy). Zasięg przestrzenny pożaru lasu i buszu dobrze obrazują kompozycje obrazów

satelitarnych Sentinel-2 z wykorzystaniem kanałów RGB i SWIR (ryc. 6.71).

W celu określenia przestrzennego zasięgu obszaru objętego pożarem oraz przeana-

liowania skutków pożaru wykorzystuje się różnice pomiędzy krzywymi spektralnymi

opracowanymi dla obszarów leśnych oraz obszarów dotkniętych pożarem (ryc. 6.72).

Najwyższe różnice pomiędzy krzywymi spektralnymi występują w zakresach bliskiej

(NIR) i średniej (SWIR) podczerwieni (Lopez Garcia i Casel es, 1999). Roślinność o do-

brej kondycji charakteryzuje się wysokimi wartościami odbicia w zakresie NIR i niskimi

363

Ryc. 6.71. Kolejne fazy pożaru lasów (kolor czerwony) na Wyspie Kangura (Australia)

zarejestrowane przez satelitę Sentinel-2: a) kompozycja w barwach rzeczywistych (RGB),

b) kompozycja z wykorzystaniem kanału SWIR (źródło: opracowanie własne)

Ryc. 6.72. Krzywe spektralne dla terenów przed i po pożarze

(źródło: Wróżyński, na podstawie US Forest Service, 2020)

364

wartościami odbicia w zakresie SWIR. Natomiast na obszarze objętym pożarem wy-stępuje odwrotna sytuacja, niskie wartości odbicia w NIR i wysokie wartości odbicia

w SWIR.

Biorąc pod uwagą powyższe różnice, opracowany został znormalizowany wskaźnik

pożarów (ang. Normalized Burn Ratio, NBR), który jest wykorzystywany do określenia

zasięgu przestrzennego i skutków pożaru:

NIR SWIR

NBR

(6.4)

NIR SWIR

Analiza skutków pożaru przeprowadzana jest na podstawie skali opracowanej przez

Amerykańską Służbą Geologiczną (USGS). W celu dokonania oceny skutków pożarów

obliczany jest wskaźnik dNBR będący różnicą wartości wskaźnika NBR dla okresów

przed i po wystąpieniu pożaru (Berndt i in., 2019). Obliczone wartości wskaźnika dNBR

pozwalają na określenie skutków pożaru w następującej skali: małe (0,1–0,269), umiar-

kowane (0,27–0,439), średnie (0,44–0,659) i duże (0,66–1,3).

dNBR NBR

.

NBR

przed pozarem

po poz. arze

(6.5)

W ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat, w badaniach dotyczących analizy skutków

pożaru wykorzystywano dane optyczne i radarowe (Chuvieco i in., 2019). Do tej pory

do detekcji zasięgu i skutków pożarów stosowano satelitę Envisat (ESA), JPSS (NOAA),

Landsat 1-8 (NASA/ USGS), PROBA V (ESA), Sentinel-1,-2,-3 (ESA), SPOT (CNES) oraz

MODIS (NASA).

Przeprowadzone badania wykazały, że zobrazowania satelitarne umożliwiają wy-

chwycenie zarówno pojedynczych, jak i grupowych pożarów. W przypadku zastosowa-

nia zobrazowań satelitarnych o mniejszej rozdzielczości, kilka ognisk małych pożarów

występujących obok siebie może zostać zinterpretowane jako jeden duży pożar. Znacz-

na niepewność szacowania skutków małych pożarów wynika zatem ze stosowania zo-

brazowań o niewystarczającej rozdzielczości przestrzennej, tj. średniorozdzielczych lub

niskorozdzielczych.

Jednym z najnowszych rozwiązań stosowanych do analizy pożarów jest wykorzy-

stanie metody automatycznego kartowania powierzchni i skutków pożarów (Lasapo-

nara i in., 2018) bazującej na danych uwzględniających:

• obrazy satelitarne Sentinel-2, na podstawie których obliczono wartość dNBR;

• wyniki analizy opartej o lokalny indeks do analiz statystycznych (ang. Local Index

for Statistical Analyses, LISA), w tym m.in. zastosowanie statystyki Morana, która

pozwala na identyfikację stopnia pożaru powiązanego z typami pokrycia roślin-

ności oraz na przeprowadzenie automatycznej klasyfikacji nasilenia pożaru przy

uwzględnieniu analizy statystycznej rozkładu przestrzennego dNBR;

• wyniki klasyfikacji nienadzorowanej.

Zastosowanie analizy statystycznej i klasyfikacji nienadzorowanej umożliwia wia-

rygodną ocenę skutków występowania pożarów, uwzględnia się zarówno położenie

regionów geograficznych, jak i występujące różnice w strukturze lasów. Dzięki zastoso-

waniu metody zaproponowanej przez Lasaponara i in. (2018) opracowano automatycz-

ne podejście, które umożliwia dokonanie oceny skutków pożarów, niezależnie od re-

gionów geograficznych czy istniejących ekosystemów. Dodatkowo zastosowanie tego

rozwiązania pozwoliło na opracowanie automatycznej metody, która wymaga jedynie

365

dostępności do zobrazowań satelitarnych Sentinel-2, bez potrzeby posiadania mapy pokrycia terenu, która często nie jest dostępna w tej samej rozdzielczości przestrzennej, co dane satelitarne. Dotychczasowe badania wykazały również, że wykorzystanie

w modelu danych Sentinel-2 pozwoliło w sposób wiarygodny opracować mapy poża-

rów wykorzystywane do oceny ich skutków oraz do podjęcia działań wspomagających

zarządzanie obszarem dotkniętym pożarem.

Poza systemami monitorowania globalnego i regionalnego, bardzo istotne znacze-

nie ma detekcja pożarów i ich skutków na poziomie lokalnym. Jednym z przykładów

takiego zastosowania zobrazowań satelitarnych jest pożar w Biebrzańskim Parku Na-

rodowym z kwietnia 2020 roku. Centrum Badań Kosmicznych Polskiej Akademii Nauk

(CBK-PAN) wykorzystało dane z satelitów Landsat 7 i Landsat 8 oraz europejskiego sa-

telity Sentinel-3 do bieżącego monitorowania zasięgu i skutków pożaru. Wykorzystane

zobrazowania umożliwiły dokonanie oceny rozprzestrzeniania się pożaru i m.in. wyka-

zały, że 20 kwietnia 2020 roku obszar pożaru wynosił 528 ha, w ciągu kolejnej doby po-

wierzchnia objęta pożarem powiększyła się niemal trzykrotnie (1486 ha), a 22 kwietnia

2020 roku obszar pożaru obejmował już powierzchnię 4175 ha. Zobrazowania sateli-

tarne Landsat umożliwiły wskazanie zarówno położenia, jak i rozmiaru czoła pożaru.

Na obrazach z 21 kwietnia 2020 roku czoło pożaru składa się z kilku odcinków, z któ-

rych 2 największe miały długość mieszczącą się w przedziale od 1 do 2 km. Dzięki du-

żej rozdzielczości czasowej analizowanej serii obrazów satelitarnych ustalono kierunek

przemieszczania się linii ognia. Miało to niezwykle istotne znaczenie z punktu widzenia

zaplanowania działań służących ograniczeniu rozprzestrzeniania się ognia oraz zapew-

nieniu bezpieczeństwa zagrożonym obszarom.

6.8.2. Analiza skutków huraganu

Występujące na całym świecie huragany są najczęstszą przyczyną zniszczeń obsza-

rów leśnych. Obszary zniszczone przez huragany są w sposób szczególny podatne na

występowanie pożarów. Zwiększona częstotliwość występowania huraganów w ostat-

nich latach wymaga podjęcia działań umożliwiających dokonanie oceny szkód leśnych

w ujęciu lokalnym, regionalnym oraz globalnym. Ma to istotne znaczenie dla wyboru

odpowiedniego sposobu gospodarowania prowadzonego na obszarze dotkniętym

huraganem, w tym zagospodarowania materiału drzewnego oraz planowania działań

służących odbudowie lasu.

Wielkość strat poniesionych na skutek przejścia huraganów jest określana na podsta-

wie danych zebranych przez nadleśnictwa, m.in. określa się powierzchnię obszaru ob-

jętego zniszczeniami i masę drewna. Według danych Państwowego Gospodarstwa Le-

śnego Lasy Państwowe, tylko w wyniku huraganu stulecia w Polsce w sierpniu 2017 roku

całkowita strata masy drewna z uszkodzonych terenów była równa 8,6 mln m3, a łączna

powierzchnia szkód wyniosła ponad 100 tys. ha, z czego blisko 30 tys. ha określono jako

obszar do całkowitego odnowienia (ryc. 6.73).

Analiza powierzchni dotkniętej huraganem jest często prowadzona z wykorzysta-

niem metod teledetekcyjnych niskiego, średniego i wysokiego pułapu. Dzięki dostępno-

ści do danych satelitarnych o coraz lepszej rozdzielczości przestrzennej i czasowej, ocena

skutków przejścia huraganów może być przeprowadzana w dokładniejszy i szybszy spo-

sób w porównaniu do pomiarów tradycyjnych. Zaletą zobrazowań satelitarnych – w po-

równaniu do danych pozyskiwanych z niższego pułapu – jest możliwość rejestrowania

366

Ryc. 6.73. Powstałe szkody na terenie Polski (a) wraz z przykładowym obszarem przed (b)

i po (c) huraganie w sierpniu 2017 roku (źródło: BDL, 2020 i opracowanie własne na podstawie

zobrazowań satelitarnych Sentinel-2)

jednorazowo większej powierzchni oraz możliwość wielokrotnego przeprowadzenia

pomiarów w okresie od kilku do kilkunastu dni (rozdzielczość czasowa). Dodatkową za-

letą może być również nieodpłatność zobrazowań. Ocena jakościowa i ilościowa prowa-

dzona jest z wykorzystaniem sensorów radiometrycznych. Niezależnie od licznych zalet,

przydatność optycznych zobrazowań satelitarnych ogranicza zachmurzenie.

Analiza danych satelitarnych dla obszarów leśnych opiera się na założeniu, że po-

szczególne gatunki roślin odbijają promieniowanie elektromagnetyczne w charaktery-

styczny i niepowtarzalny sposób (ryc. 6.74).

Ryc. 6.74. Krzywe spektralne gatunków drzew leśnych

(źródło: Zawiła-Niedźwiecki, 2013, za: Guyot, 1985)

W przypadku zjawisk ekstremalnych (np. susza, huragan) zakłada się również, że

ich wpływ na zmianę kondycji rośliny odzwierciedla modyfikacja odbicia spektralnego

(ryc. 6.75).

367

Ryc. 6.75. Krzywe spektralne sosen zdrowych i martwych

(źródło: Zawiła-Niedźwiecki, 2013, oryginał: Guyot, 1985)

Ilość dostępnych danych satelitarnych wymaga zautomatyzowania procesu ich ana-

lizy. Do tej pory nie opracowano dla lasów jednolitego algorytmu przetwarzania zo-

brazowań satelitarnych umożliwiającego dokonanie szybkiej oceny kondycji lasu pod

względem utraty masy i objętości, a także zmian w jego strukturze (Wang i in., 2010).

W większości badań wykorzystywano dane satelitarne, na podstawie których oblicza-

no zmianę lub znormalizowaną zmianę wybranych wskaźników roślinności i wartość

tę przyjmowano jako wskaźnik szkód. Dodatkowo w poprzednich badaniach nie prze-

prowadzono analizy dokładności oceny zniszczeń lasów w zależności od wybranego

wskaźnika roślinności. W literaturze naukowej opisywane są metodyki wyznaczania

uszkodzonych obszarów na podstawie danych satelitarnych, które można podzielić na

dwie główne kategorie, a mianowicie uwzględniające zmiany zawartości chlorofilu oraz

oparte na obserwacji zmian zawartości wody w roślinach. Podejścia te są stosunkowo

proste do wdrożenia i interpretacji, nawet w przypadku badań na dużą skalę.

Do najczęściej stosowanych wskaźników roślinności stosowanych w ocenie wpły-

wu huraganu na obszary leśne należą Normalized Difference Vegetation Index (NDVI),

Enhanced Vegetation Index (EVI) oraz Normalized Difference InfraRed Index (NDI ).

Najczęściej stosowanym wskaźnikiem do oceny kondycji roślinności jest NDVI. W celu

analizy wpływu huraganu na obszary leśne, wskaźnik NDVI oblicza się dla zobrazowań

satelitarnych z okresu przed i po wystąpieniu zjawiska. Ocenę skutków huraganu prze-

prowadza się na podstawie dNDVI, będącego różnicą wartości wskaźnika NDVI przed

i po wystąpieniu huraganu.

W badaniach skutków huraganów na obszarach leśnych wykorzystywano do tej

pory dane teledetekcyjne z kilkunastu satelitów. Empiryczny model zbudowany na pod-

stawie danych NOAA AVHRR i Landsat TM zastosowano do określenia zależności mię-

dzy typem lasu a czasem trwania oraz prędkością huraganu, aby opisać szkody wyrzą-

dzone przez huragan w zależności od typu lasów (Ramsey i in., 2001). Dane o wysokiej

rozdzielczości przestrzennej (2,4 m) z satelity QuickBird zastosowano do oszacowania

strat, jakie wystąpiły w koronach drzew w wyniku przejścia cyklonu Monica w północ-

nej części Australii (Staben i Evans, 2008). Z kolei dane satelitarne MODIS i Landsat wy-

korzystano do badania zaobserwowanych wzorców występujących szkód związanych

368

z występowaniem cyklonów tropikalnych (Negrón-Juárez i in., 2014). Zastosowanie metody klasyfikacji obrazów do wykrywania zmian po wielokrotnych uderzeniach cyklonu

tropikalnego w Bangladeszu przeanalizowano przy użyciu danych SPOT-5 (Hoque i in.,

2016). Zobrazowania satelitarne Landsat 8 i Sentinel-2 wykorzystano do oceny zmien-

ności przestrzennej zniszczeń dokonanych pod wpływem huraganu Maria na lasy Pu-

erto Rico oraz wskazania czynników wpływających na ich zmienność (np. typy pokrycia

terenu, wysokość terenu) (Hu i Smith, 2018). W wyniku przeprowadzonych badań za-

obserwowano również, że na obszarze o prawie całkowicie zniszczonym drzewostanie

występuje homogeniczna tekstura, a jego charakterystyka odbicia spektralnego zmie-

nia się z charakterystycznej dla roślinności (przed huraganem) na zbliżoną do pokrywy

glebowej (po huraganie). Większość badań dotyczących monitorowania zjawisk ekstre-

malnych wykorzystuje dane z możliwie jak najkrótszego okresu przed i po wystąpieniu

huraganu. Skutki huraganu są zauważalne w krótkim czasie, niemniej jednak analiza

długoterminowego wpływu huraganu (lub odporności na niego) ma istotne znaczenie

dla lepszego zrozumienia zaburzeń ekosystemowych.

Zalecanym sposobem klasyfikowania zobrazowań satelitarnych jest połączenie

klasyfikacji cyfrowej z analizą wizualną. Interpretacja wizualna jest bardziej dokładna,

natomiast klasyfikacja cyfrowa szybsza. Połączenie obu metod nazywane jest klasyfi-

kacją hybrydową, gdzie obszary jednorodne spektralnie (o dowolnej powierzchni) są

wyznaczane w sposób automatyczny, a obszary niejednorodne (np. drzewostany wie-

lopiętrowe) klasyfikuje się jedynie na podstawie interpretacji wizualnej. Dzięki zastoso-

waniu klasyfikacji hybrydowej uzyskany wynik analiz jest bardziej wiarygodny i zmniej-

sza ryzyko przenikania się wydzielanych klas. Niezależnie od zastosowanej metodyki

przetwarzania, w wypadku każdej analizy zobrazowań satelitarnych konieczna jest we-

ryfikacja wyników na podstawie pomiarów terenowych.

6.8.3. Serwis bezpieczeństwo granic (EUROSUR Frontex)

W związku z kryzysem migracyjnym na świecie w ostatnich latach, ochrona granic

i kontrola napływu imigrantów stała się jednym z priorytetów Unii Europejskiej (UE).

Warunki określone w Traktacie Lizbońskim (art. 77, V Traktat) wskazują na konieczność

rozwijania możliwości swobodnego przemieszczania się wewnątrz granic UE z jedno-

czesnym zapewnieniem skutecznej ochrony i nadzoru przy przekraczaniu granic ze-

wnętrznych. Polityka bezpieczeństwa prowadzona na terenie UE skupia się w szczegól-

ności na granicach strefy Schengen (Balawajder, 2018) (ryc. 6.76).

Celem utworzonej w 2004 roku Europejskiej Agencji Straży Granicznej i Przybrzeż-

nej (Frontex) jest zapewnienie współpracy państw członkowskich UE oraz stowarzyszo-

nych w strefie Schengen w celu ochrony granic Uni , obejmujące m.in.: rozlokowanie

jednostek organów ścigania w terenie, przeprowadzanie analiz ryzyka i oceny naraże-

nia na napływ nielegalnych imigrantów i produktów, operacje powrotne (odsyłanie imi-

grantów), wymianę informacji wywiadowczych o działalności przestępczej, prowadze-

nie badań i szkoleń, poszukiwanie i ratowanie osób na granicach morskich oraz bieżące

monitorowanie sytuacji wraz z działaniami szybkiego reagowania (ryc. 6.77b).

Działanie Agencji Frontex jest finansowane z budżetu Unii Europejskiej oraz państw

stowarzyszonych w ramach strefy Schengen. Jednym z najistotniejszych osiągnięć

Frontexu, jest funkcjonowanie Europejskiego Systemu Nadzoru Granicznego (Europe-

an Border Surveillance System, EUROSUR ), łączącego krajowe systemy nadzoru państw 369

członkowskich (ryc. 6.77a). System EUROSUR rozpoczął funkcjonowanie w 2013 roku na podstawie Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady z 22 października

2013 roku (Dz. U. UE L. 2013.295.11).

Ryc. 6.76. Państwa należące do strefy Schengen (źródło: EU, 2020)

Ryc. 6.77. Struktura (a) oraz podstawowe zadania (b) Europejskiej Agencji Straży Granicznej

i Przybrzeżnej (źródło: Frontex, 2020)

Europejski System Nadzoru Granicznego ma na celu poprawę świadomości sytu-

acyjnej oraz zwiększenie zdolności reagowania na zdarzenia występujące na granicach

lądowych i morskich. Ponadto celem nadrzędnym jest ochrona bezpieczeństwa i życia

napływających migrantów. Do podstawowych zadań EUROSURu należy monitorowa-

370

nie, śledzenie, identyfikowanie i przechwytywanie osób nielegalnie napływających do

UE oraz podejmowanie działań zapobiegających temu zjawisku (ryc. 6.78).

Ryc. 6.78. Metody EUROSUR (źródło: Frontex, 2020)

Zgodnie z rozporządzaniem sankcjonującym funkcjonowanie Europejskiego Systemu

Nadzoru Granicznego, każde państwo członkowskie było zobowiązane do utworzenia

krajowego centrum koordynacyjnego (ang. National Coordination Centre, NCC ), działania i pozyskiwania informacji od wszystkich organów odpowiedzialnych za ochronę granic

zewnętrznych. Każde państwo członkowskie na podstawie prowadzonego monitoringu

utrzymuje obraz sytuacyjny (składający się z warstwy zdarzeniowej, operacyjnej i sytu-

acyjnej) oraz następnie przekazuje go organom nadrzędnym. Agencja Frontex pozyskuje

informacje ze wszystkich krajów i na ich podstawie tworzy europejski obraz sytuacji, który

zawiera informacje o sytuacji na granicach europejskich i obszarze przygranicznym.

Funkcjonowanie EUROSUR umożliwia państwom członkowskim szybką wymianę

informacji w celu zorganizowania niezbędnej współpracy i wspólne reagowanie na bie-

żące wydarzenia. Do podstawowych narządzi wykorzystywanych do monitorowania

i identyfikowania zagrożenia na granicach lądowych i morskich należą zobrazowania

satelitarne. Agencja Frontex w ramach działalności EURUSURU finansuje funkcjono-

wanie systemów informatycznych ułatwiających wymianę informacji i nawiązywanie

współpracy z innymi organami, m.in. Centrum Satelitarnym Unii Europejskiej, aby opty-

malnie wykorzystać zasoby i systemy informacyjne całej UE. Dodatkowo, w 2017 roku

Agencja Frontex wprowadziła dodatkowe narzędzia kontroli w postaci systemu nadzo-

ru granic typu EFS (Eurosur Fusion) uwzględniającego wielofunkcyjny nadzór lotniczy,

który dostarcza danych w czasie rzeczywistym. Gromadzenie aktualnych danych umoż-

liwia prowadzenie analiz oraz podjęcie natychmiastowych działań w zakresie lokaliza-

cji, przechwytywania i ratownictwa. Wprowadzenie nowych usług, obejmujących m.in.

analizę obrazów satelitarnych i kontrolę w terenie, przyczyniło się do znacznego wzro-

stu wykorzystania danych z rozpoznania obrazowego przez analityków Agencji Frontex

i państw członkowskich. Zgodnie z rocznym sprawozdaniem z działalności za 2017 roku,

funkcjonowanie systemu EFS i aplikacji sprawozdawczej (ang. Joint Operation Reporting

Application), przyczyniło się do wykrycia 42 890 incydentów. W ramach funkcjonowania

EUROSUR tylko w 2017 roku pozyskano 809 optycznych obrazów satelitarnych (wzrost

o 125% w porównaniu z 2016 rokiem) oraz 1230 obrazów z satelitarnego systemu wy-

krywania statków (wzrost o 96% w porównaniu z 2016 rokiem). Dodatkowo zanotowa-

371

no 123 zgłoszenia dotyczące 60 śledzonych statków (wzrost rzędu 86% w porównaniu

z 2016 rokiem), a także 341 uruchomionych procesów wykrywania anomalii w ruchu

statków. W ramach usług Frontex, do realizowania programów związanych z bezpie-

czeństwem granic wykorzystywane są zarówno dane radarowe, jak i optyczne z sateli-

tów Sentinel. Niezwykle istotnym źródłem danych są zobrazowania radarowe z satelity

Sentinel-1, które umożliwiają analizę i monitoring obszarów w sposób ciągły, pozyskują

informacje w dzień i w nocy, w każdych warunkach pogodowych. Niezależność od wa-

runków pogodowych sprawia, że zobrazowania Sentinel-1 są jednym z głównych źródeł

danych dla usług nadzoru obszarów morskich, podczas gdy dane pozyskane z satelity

Sentinel-2 wykorzystywane są często do tworzenia i aktualizowania map referencyj-

nych, służących do wyznaczania m.in. potencjalnych dróg nielegalnego przekraczania

granic lądowych UE.

Frontex wykorzystuje dane satelitarne pozyskiwane w ramach programu Coperni-

cus m.in. do monitorowania i nadzoru granic zewnętrznych UE, wykrywania nielegalnej

migracji, zwalczania przestępczości transgranicznej i terroryzmu. Zobrazowania sateli-

tarne są wykorzystywane w monitorowaniu granic, stanowią pierwszy etap weryfikacji

zdarzeń występujących na obszarach zagrożonych. W przypadku detekcji potencjalne-

go zagrożenia, informacje uzyskane na podstawie danych satelitarnych są walidowane

na podstawie danych lotniczych (ryc. 6.79).

Ryc. 6.79. Nielegalne łodzie imigrantów wykryte na podstawie zobrazowań satelitarnych

i zwalidowane przy wykorzystaniu zdjęć lotniczych

(źródło: Institute for Environmental Solutions, Łotwa)

Jak wynika ze Sprawozdania Komisji dla Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie

Ewaluacji Europejskiego Systemu Nadzorowania Granic z dnia 12 września 2018 roku,

wykorzystanie danych teledetekcyjnych w ramach EUROSUR (Frontex, 2018b) przyczy-

niło się m.in. do:

• zwalczania przestępczości transgranicznej (w listopadzie 2014 roku grecka straż

przybrzeżna na podstawie uzyskanych danych wywiadowczych wykryła prom

samochodowy przewożący nielegalne towary o wartości ponad 30 mln euro; we

wrześniu 2015 roku, na podstawie obserwacji i śledzenia nietypowego zacho-

wania na morzu zatrzymano statek, na którym wykryto około 5000 sztuk broni

i 500 000 nabojów przemycanych do Libi ; w lipcu 2017 roku na podstawie mo-

nitoringu teledetekcyjnego przechwycono największą w historii hiszpańskich

organów celnych liczbę przemycanych papierosów);

• ratowania życia migrantów (we wrześniu 2016 roku dzięki wykorzystaniu nawi-

gacji satelitarnej i obrazu satelitarnego obszaru wskazanego przez służby udało

się odnaleźć zaginioną łódź i w ramach akcji poszukiwawczo-ratowniczej urato-

wać 35 migrantów, w tym kobiety i dzieci; w czerwcu 2017 roku dane satelitarne

372

przyczyniły się do namierzenia niewielkich łodzi (5–7 m) i po potwierdzeniu pozycji statków uratowana 73 migrantów; w październiku 2017 roku dzięki analizie

danych teledetekcyjnych w ramach akcji poszukiwawczo-ratowniczych uratowa-

no łącznie 716 migrantów, natomiast w listopadzie 2017 roku 314 osób);

• poprawy zdolności reagowania państw członkowskich (dzięki informacjom uzy-

skanym od krajowych ośrodków koordynacji, na terenie Szwajcarii w międzyna-

rodowych pociągach towarowych wykryto migrantów zagrożonych wystąpie-

niem hipotermii i ciężkich obrażeń).

Według dokumentu programowego na lata 2019–2021 najbliższe wyzwania sta-

wiane Agencji Frontex, w tym systemowi EUROSUR, związane są z m.in. rozwijaniem

wykorzystania zobrazowań satelitarnych do przeprowadzenia analiz ryzyka i oceny na-

rażenia (Frontex, 2018a).

6.8.4. Ochrona przeciwpowodziowa

W wyniku zachodzących zmian klimatycznych katastrofy naturalne są coraz po-

wszechniejszym zjawiskiem na całym świecie. Istnieje wiele rodzajów zjawisk ekstre-

malnych, z których powodzie są najbardziej niszczycielskie i powszechne, powodują

liczne straty ludzkie oraz szkody ekonomiczno-gospodarcze. Podobnie jak w przypad-

ku innych zjawisk ekstremalnych, trudno jest im zapobiec, możliwe jest jednak podję-

cie działań w celu zminimalizowania ich skutków dzięki odpowiedniemu zarządzaniu

w ochronie przeciwpowodziowej (analizie ryzyka, zasięgu i skutków powodzi). Z powo-

du dużego zasięgu przestrzennego i zmienności czasowej, skuteczna i dokładna analiza

ryzyka, zasięgu i skutków powodzi wymaga dostępu do dokładnych i aktualnych in-

formacji (Faisal i Khan, 2017). Tradycyjne zarządzanie w ochronie przeciwpowodziowej

uwzględnia dane pochodzące ze stacji pomiarowych, jednak należy zwrócić uwagę, że

pomiary terenowe są czasochłonne i wymagają dużych nakładów finansowych. Zobra-

zowania satelitarne są wykorzystywane w analizie ryzyka, zasięgu i skutków powodzi

od 1970 roku dzięki dostępności danych z satelity Landsat. Głównymi zaletami zobrazo-

wań satelitarnych jest możliwość pozyskania aktualnych danych przestrzennych w krót-

kich odstępach czasu z dużego obszaru dzięki sensorom satelitarnym rejestrującym ob-

raz w wielu zakresach spektralnych i na kilku platformach. Dodatkowo, powtarzalność

rejestracji obszarów przez sensory satelitarne umożliwia monitorowanie zmian oraz

analizę zasięgu historycznych powodzi.

Zarządzanie w ochronie przeciwpowodziowej obejmuje wiele modułów, takich jak

ocena ryzyka powodziowego, system wczesnego ostrzegania, ocena szkód, a także

planowanie ograniczania ryzyka. Zobrazowania satelitarne są wykorzystywane w każ-

dym z elementów ochrony, m.in. do precyzyjnego monitorowania powodzi w czasie

zbliżonym do rzeczywistego, do skrócenia czasu uzyskania informacji o zagrożeniu

w systemie wczesnego ostrzegania przed powodzią oraz do dostarczania dokładnych

i zaawansowanych danych wejściowych do modeli hydrologicznych (Skakun i in., 2014).

Ryzyko powodziowe

Przeprowadzenie oceny ryzyka powodziowego jest pierwszym krokiem ochrony.

Ocena ryzyka powodziowego obejmuje działania mające na celu oszacowanie wiel-

kości i intensywności opadów deszczu, kartowanie i monitorowanie zasięgu powodzi

oraz określenie podatności terenu na zagrożenie. Wprowadzenie tych parametrów ma

373

znaczenie dla opracowania wiarygodnych modeli hydraulicznych, w których dane satelitarne odgrywają ważną rolę jako parametry wejściowe.

Najważniejszym etapem prognozowania powodzi jest określenie intensywności

i wielkości opadów. Oszacowania tych parametrów na podstawie danych satelitarnych

w zakresie widzialnym i podczerwieni dokonano już w 1978 roku przy zastosowaniu

Geostacjonarnego Operacyjnego Satelity Środowiskowego (GEOS-1) i Applications

Technology Satel ite 3 (ATS-3) (Griffith i in., 1978). W tych badaniach podjęto próbę iden-

tyfikowania chmur deszczowych na podstawie jasności odbicia i temperatury chmury,

a także korelacji tych cech z opadami deszczu. Do określenia wzorca i intensywności

opadów deszczu wykorzystano również dane z satelity NOAA z wykorzystaniem:

• zakresów widzialnych do oszacowania grubości chmury,

• zakresu średniej podczerwieni (ang. Mid InfraRed, MIR) do identyfikowania czą-

steczek i kształtu kropli deszczu,

• zakresu TIR do pomiaru temperatury chmur (Lensky i Rosenfeld, 1997).

Uruchomienie misji Tropical Rainfal Measuring Mission (TRMM), a następnie zastą-

pienie jej wspólną misją JAXA i NASA – Global Precipitation Measurement (GPM), miało

istotne znaczenie dla szacowania wielkości opadu (Rahman i Di, 2017). W porównaniu

do wcześniejszej misji, GPM dostarcza dokładniejszych danych w ujęciu czasowym

i przestrzennym. Ponadto GPM zapewnia także większy zasięg globalny od 65°N do

65°S w porównaniu do zasięgu TRMM (od 50°N do 50°S) (Rahman i Di, 2017).

Monitorowanie zasięgu powodzi

Kartowanie i monitorowanie zasięgu powodzi prowadzono zarówno na podstawie

danych optycznych, jak i radarowych pozyskiwanych z pułapu satelitarnego. Ze wzglę-

du na fakt, że w rozdziale 6.5.2 omówiono już wykorzystanie danych radarowych w mo-

nitorowaniu wód powierzchniowych, w niniejszej części skupiono się przede wszystkim

na danych optycznych. Do sezonowego i długoterminowego monitorowania powodzi

wykorzystywano m.in. zobrazowania Landsat w zakresie NIR. Istotną wadą tego rozwią-

zania jest to, że w zakresie NIR obszary wodne i te o utwardzonej powierzchni wykazu-

ją podobne wartości odbicia, co jest spowodowane odbijaniem bardzo niskiej energii

w tym zakresie widma elektromagnetycznego. Ze względu na to podobieństwo, zakres

NIR nie może być optymalnie stosowany na obszarach zurbanizowanych i do analizy

powodzi miejskich (Rahman i Di, 2017). Przeprowadzone analizy wykazały, że skutecz-

nym rozwiązaniem tego problemu jest uwzględnienie zarówno zakresu NIR, jak i MIR.

Wykazano, że współczynnik odbicia od utwardzonych powierzchni różni się od odbi-

cia wody w paśmie MIR i założono, że jeśli łączna wartość dwóch zakresów jest niska,

należy zaklasyfikować ten obszar jako wodę, w przeciwnym razie jako powierzchnię

utwardzoną (Wang i in., 2002). Kartowanie powierzchni powodzi na podstawie zobrazo-

wań Landsat cechowało się 5% błędem (Rango i Salomonson, 1974). Do analizy zasięgu

powodzi wykorzystywano również zobrazowania satelitarne SPOT. Wykazano, że dane

satelitarne SPOT dostarczane co 2,5 dnia znajdują zastosowanie do monitorowania po-

wodzi występujących na małych obszarach. Podobnie jak w przypadku satelitów Land-

sat, obszar pokryty wodą jest wyznaczany na podstawie wartości odbicia w zakresach

NIR i MIR. Wykazano, że minimalna wykrywalna powierzchnia terenu objęta powodzią

w przypadku satelity SPOT jest równa 0,6 ha (Chidley i Drayton, 1986). Kolejnym źró-

dłem zobrazowań satelitarnych przydatnych do obserwowania zasięgu terytorialnego

powodzi jest program Indian Remote Sensing (IRS), który dostarcza danych wielospek-

374

tralnych o średniej rozdzielczości przestrzennej (23–70 m). Obecne w ramach programu IRS satelity IRS-1B, IRS-1C, IRS-P3 i IRS-1D dostarczają bieżących informacji w czasie

zbliżonym do rzeczywistego. Poza tym do monitorowania powodzi wykorzystywane

są również zobrazowania satelitarne ASTER o rozdzielczości przestrzennej w przedziale

15–90 m. W ostatnich latach coraz popularniejszym źródłem danych optycznych są zobra-

zowania satelitarne Sentinel-2 o rozdzielczości przestrzennej 10–60 m i czasowej 3–5 dni.

Ze względu na dużą dynamikę powodzi do monitorowania zmian stosowane są satelity

o rozdzielczości czasowej od kilku do kilkudziesięciu godzin (Tangdamrongsub i in., 2016),

np. AVHRR (Terra i Aqua) oraz MODIS. Dostęp do danych o wysokiej rozdzielczości cza-

sowej ma szczególnie istotne znaczenie podczas powodzi błyskawicznych, których czas

trwania wynosi kilka godzin. W przypadku danych satelitarnych o niskiej rozdzielczości

czasowej kartowanie zasięgu powodzi może wykazywać jedynie 20% zgodności z zasię-

giem rzeczywistym, co wynika z opóźnienia czasowego rejestracji powodzi (Brivio i in.,

2002). Ze względu na niską rozdzielczość przestrzenną, zobrazowania satelitarne AVHRR

i MODIS powinny być stosowane jedynie dla kartowania powodzi o dużym zasięgu.

Na podstawie wartości odbicia w różnych zakresach optycznych do detekcji obszaru

powodzi bardzo często oblicza się wskaźniki wodne. Najczęściej stosowanym wskaźni-

kiem jest Normalized Difference Water Index (NDWI), który wykorzystuje wartości od-

bicia w zakresie zieleni i NIR (Gao, 1996; Robak i in., 2016). Do innych wskaźników należą

m.in. Flood Area Index (FAI) oraz omówiony we wcześniejszych rozdziałach wskaźnik

NDVI. Jako kolejne rozwiązanie stosuje się wizualną interpretację obrazów przed i po

powodzi, mającą praktyczne zastosowanie jedynie dla kartowania powodzi o niewiel-

kiej powierzchni. Dodatkowo należy również zwrócić uwagę na to, że jest to metoda,

która dostarcza wyników o dużej niepewności, w szczególności w przypadku zmętnio-

nej wody powodziowej niosącej materiał ziemny, która często jest klasyfikowana łącz-

nie z terenami pokrytymi odkrytą glebą.

Pomimo wielu przykładów zastosowania satelitarnych zobrazowań optycznych,

wciąż istnieje kilka wyzwań związanych z ich wykorzystaniem do kartowania i monito-

rowania powodzi. Największym problemem związanym z danymi optycznymi jest brak

możliwości zobrazowania powierzchni terenu w warunkach nawet częściowego za-

chmurzenia. Dodatkowo, możliwość wykorzystania obrazów optycznych jest również

uzależniona od rodzaju terenu, na którym wystąpiła powódź. Oprócz problemów zwią-

zanych z powierzchniami utwardzonymi, odbijane promieniowanie w zakresie optycz-

nym nie może również przenikać przez korony drzew, w związku z czym tak pozyskane

dane są bezużyteczne w monitorowaniu powodzi na terenach zadrzewionych. Pomimo

coraz większej popularności danych radarowych, ich stosowanie też posiada ogranicze-

nia związane m.in. z rozpraszaniem odbicia na terenach zabudowanych.

Niezależnie od wymienionych ograniczeń dotychczasowe badania niezaprzeczal-

nie dowodzą, że wykorzystanie zobrazowań satelitarnych umożliwia określenie zasięgu

powodzi i ocenę jej skutków w bardziej szczegółowym wymiarze w stosunku do innego

rodzaju danych, np. pomiarów naziemnych. Prowadzone pomiary terenowe mają punk-

towy charakter i nie umożliwiają prawidłowej oceny zasięgu zjawiska w skali przestrzen-

nej. Rozwój technik teledetekcyjnych i dostęp do wielu źródeł danych satelitarnych

umożliwia ocenę powierzchni powodzi i jej zmienności czasowej w nieporównywalnie

dokładniejszy i bardziej przystępny sposób. Wykorzystanie zobrazowań satelitarnych

przyczynia się dodatkowo do wzrostu częstotliwości pozyskiwania danych z całego za-

sięgu występowania powodzi.

375

Pozyskiwanie danych do budowania modeli wysokościowych

W ramach oceny ryzyka wystąpienia powodzi bardzo często określa się podatność

terenu na zagrożenie, w szczególności uwzględniając ukształtowanie i typ pokrycia

terenu. Numeryczne modele wysokościowe (ang. Digital Elevation Model, DEM) są nie-

zbędnym parametrem w modelowaniu powodziowym, służą np. do określenia współ-

czynnika i kierunku spływu, a także wyznaczenia powierzchni zlewni. Dane wysoko-

ściowe terenu o mniejszej dokładności mogą być pozyskiwane z pułapu satelitarnego.

Przeprowadzone pomiary z satelitów ERS, SPOT i RADARSAT umożliwiają pozyskanie

danych wysokościowych w rozdzielczości przestrzennej 3–10 m, nawet na dużych ob-

szarach o złożonej budowie. Dzięki otwartym systemom (ASTER) i (SRTM) można pozy-

skać dane o rozdzielczości przestrzennej w przedziale 15–90 m.

Poza dostarczaniem danych do opracowania DEM, sensory satelitarne są również

wykorzystywane do opracowań map pokrycia terenu. Zobrazowania satelitarne po-

zwalają na identyfikowanie gruntów rolniczych, lasów, łąk, lasów i obszarów zabudo-

wanych. Dokładność uzyskanych wyników jest ściśle powiązana z rozdzielczością prze-

strzenną satelitów. W przypadku powodzi występujących na mniejszych obszarach

o mniejszej homogeniczności, wymagana jest bardziej szczegółowa klasyfikacja użyt-

kowania gruntów, która umożliwia dokładne odwzorowanie obszarów zagrożonych

powodzią. Ze względu na konieczność określenia dokładnej struktury obiektów (np.

budynków) znajdujących się na obszarach zagrożonych powodzią, w przypadku powo-

dzi miejskich stosuje się obrazy satelitarne o bardzo wysokiej rozdzielczości, np. Ikonos,

WorldView, QuickBird i GeoEye. Dane dostarczane z tych satelitów charakteryzują się

szczegółowością informacji na poziomie poniżej metra, umożliwiają dokładną identyfi-

kację kształtu i wielkości obiektów, co ma niezwykle istotne znaczenie dla określenia ich

bezpieczeństwa i wytrzymałości po przejściu fali powodziowej.

System wczesnego ostrzegania przed powodzią

System wczesnego ostrzegania odgrywa niezwykle istotną rolę dla bezpieczeństwa

zagrożonych obszarów. Prawidłowe funkcjonowanie systemu może zmniejszyć straty

związane z wystąpieniem powodzi, a także umożliwia podjęcie działań służących ewa-

kuacji oraz umożliwiających jak najszybszy powrót do prawidłowego funkcjonowania

na terenach dotkniętych powodzią. Systemy wczesnego ostrzegania opierają się na

bezpośrednich obserwacjach i analizie częstotliwości powodzi, a także wynikach uzy-

skanych z modeli hydrologicznych. Ze względu na znacznie niższe koszty otrzymywa-

nia danych w porównaniu z pomiarami naziemnymi, wiele funkcjonujących systemów

wykorzystuje dane satelitarne, zarówno na poziomie globalnym, jak i kontynentalnym

oraz lokalnym. Globalny system IFNET (International Flood Network) wykorzystuje sza-

cowanie wielkości opadów na podstawie pomiarów satelitarnych do prognozowania

i ostrzegania przed powodzią. Ze względu na fakt, że analiza skutków powodzi na po-

ziomie lokalnym wymaga dokładnych informacji o obiektach (umożliwiających m.in.

dokładne odwzorowanie budynków i infrastruktury technicznej), w wielu przypadkach

zastosowanie systemów globalnych jest niewystarczające. Jest to przede wszystkim

spowodowane tym, że systemy globalne, ze względu na większy obszar analizy, nie do-

starczają informacji o zasięgu powodzi z uwzględnieniem struktury zabudowy każdego

z miast. Zgodnie z przeprowadzonymi badaniami lokalny system ostrzegania przed po-

wodzią, uwzględniający pomiary satelitarne, jest w stanie przyspieszyć wydanie ostrze-

żenia o możliwości nadejścia powodzi z wyprzedzeniem od 2 do 8 dni przed wystąpie-

376

niem zjawiska (Rahman i Di, 2017). Dane satelitarne mogą również odgrywać ważną rolę w prawidłowej dystrybucji pomocy humanitarnej oraz ewakuacji.

Ocena szkód powodziowych

Zobrazowania satelitarne odgrywają ważną rolę w ocenie szkód wywołanych wy-

stąpieniem powodzi. Ocena szkód w czasie rzeczywistym umożliwia oszacowanie utra-

ty własności, a także zmniejszenie liczby nieuzasadnionych wniosków ubezpieczenio-

wych. Dzięki przeanalizowaniu zobrazowań satelitarnych przed i po wystąpieniu po-

wodzi można uzyskać informacje na temat jakości plonów i wielkości strat wywołanych

przejściem fali powodziowej i oszacować straty w rolnictwie. Różnią się one w zależno-

ści od rodzaju uprawy, stanu wzrostu roślinności, a także warunków glebowych. W za-

leżności od wielkości obszaru dotkniętego powodzią, do oszacowania strat na obsza-

rach rolniczych wykorzystuje się zobrazowania satelitarne z sensorów o różnej dokład-

ności (Sentinel, Landsat, AVHRR). Standardowa analiza obejmuje porównanie wartości

wskaźnika NDVI dla upraw dotkniętych powodzią ze standardową krzywą wskaźnika.

Wzrastające zagrożenie wystąpienia powodzi zarówno w skali lokalnej, jak i global-

nej, spowodowało konieczność opracowania międzynarodowych strategii działania

dotyczących oceny zagrożenia i ograniczenia ryzyka wystąpienia powodzi. Na tere-

nach państw członkowskich UE podjęto decyzję o opracowaniu jednolitych wytycz-

nych i zasad postępowania, aby zminimalizować konsekwencje tego zjawiska. W celu

określenia kompleksowego podejścia do zarządzania ryzykiem występowania powo-

dzi, w 2007 roku opracowano Dyrektywę Powodziową (Dyrektywa 2007/60/WE), która

zobligowała państwa członkowskie do sporządzenia wstępnej oceny ryzyka powodzio-

wego, map zagrożenia i ryzyka powodziowego oraz planów zarządzania ryzykiem po-

wodziowym. Dodatkowo, w celu ochrony przed powodzią, na terenie UE opracowano

również Europejski System Informowania o Powodziach (ang. European Flood Awareness

System, EFAS).

Podsumowując opis przykładów praktycznego zastosowania danych satelitarnych

w zarządzaniu kryzysowym, można sformułować następujące wnioski:

• obrazy satelitarne znajdują szerokie zastosowanie we wszystkich fazach zarzą-

dzania kryzysowego, zarówno w monitoringu zjawisk kryzysowych, planowaniu

działań ratunkowych, jak i szacowaniu ich negatywnych skutków;

• niewystarczająca rozdzielczość przestrzenna obrazów satelitarnych może być

ograniczeniem w wykorzystaniu danych satelitarnych do analizy występowania

i skutków zjawisk ekstremalnych o małym zasięgu przestrzennym;

• ze względu na rozdzielczość czasową, optyczne dane satelitarne (np. Sentinel-2,

Landsat 8) są wykorzystywane przede wszystkim do oceny skutków wystąpienia

zjawisk ekstremalnych, w mniejszym stopniu do analizy m.in. przejścia powodzi

błyskawicznych lub czasowego rozwoju pożarów;

• do określenia przestrzennego zasięgu obszaru objętego pożarem oraz anali-

zy skutków pożaru wykorzystuje się różnice pomiędzy krzywymi spektralnymi

opracowanymi dla obszarów leśnych oraz obszarów dotkniętych pożarem; naj-

wyższe różnice pomiędzy krzywymi spektralnymi występują w zakresach bli-

skiej (NIR) i średniej (SWIR) podczerwieni;

• analizę wpływu huraganu na obszary leśne oblicza się dla zobrazowań sateli-

tarnych z okresu przed i po wystąpieniu zjawiska; do najczęściej stosowanych

wskaźników roślinności stosowanych w ocenie wpływu huraganu na obszary

377

leśne należą NDVI, EVI, NDII;

• Frontex, w ramach działalności serwisu bezpieczeństwa granic (EUROSUR), wy-

korzystuje optyczne i radarowe dane satelitarne do monitorowania i nadzoru

granic UE, wykrywania nielegalnej migracji, zwalczania przestępczości transgra-

nicznej i terroryzmu; zobrazowania satelitarne stanowią pierwszy etap weryfiko-

wania zdarzeń występujących na obszarach zagrożonych;

• w ramach ochrony przeciwpowodziowej zobrazowania satelitarne są wyko-

rzystywane do określenia ryzyka powodziowego, monitorowania powierzchni

powodzi, budowy systemu wczesnego ostrzegania przed powodzią oraz przy

ocenie szkód powodziowych;

• badanie wpływu zjawisk ekstremalnych (m.in. powodzi, pożarów) może być z po-

wodzeniem wykonywane z wykorzystaniem danych satelitarnych o średniej roz-

dzielczości przestrzennej (Sentinel-2, Landsat 8) oraz satelitów o wysokiej i bardzo

wysokiej rozdzielczości przestrzennej; podstawowym ograniczeniem związanym

z zastosowaniem optycznych obrazów satelitarnych jest zachmurzenie;

• zachmurzenie nie stanowi ograniczenia w wykorzystaniu satelitów radarowych

(np. Sentinel-1) do zastosowań z zakresu zarządzania kryzysowego; dostarcza-

ją one danych z powierzchni Ziemi w każdych warunkach pogodowych (m.in.

w okresach długotrwałych opadów deszczu i podczas występowania powodzi);

• dane dostarczane z satelitów radarowych (np. Sentinel-1) umożliwiają analizę

i monitoring obszarów w sposób ciągły, niezależnie od pory dnia (pozyskują in-

formacje zarówno w dzień, jak i w nocy), co jest niezmiernie istotne w monitoro-

waniu bezpieczeństwa granic czy w nadzorze obszarów morskich.

6.9. Ochrona zabytków i dziedzictwa kulturowego

Rafał Zapłata

W poniższym rozdziale skupiono się na przekrojowym omówieniu zastosowania

danych satelitarnych w badaniu i ochronie (szeroko rozumianego) dziedzictwa kulturo-

wego, jak również w zarządzaniu nim. W pierwszej części prezentowany jest potencjał

zobrazowań radarowych – technologii różnicowej interferometrii radarowej (PSInSAR),

z ukierunkowaniem na historyczne obiekty inżynieryjne. W kolejnej części omówiono

przekrojowo zagadnienie klasyfikacji pokrycia i użytkowania terenu w odniesieniu do

danych satelitarnych, z ich praktycznym (przykładowym) zastosowaniem w działaniach

na rzecz zasobów kulturowych. W ostatniej części prezentowane są zagadnienia zwią-

zane z monitorowaniem światowego dziedzictwa w kooperacji z Europejską Agencją

Kosmiczną. Przekrojowa charakterystyka zastosowania danych satelitarnych ilustrowa-

na jest przykładami z literatury przedmiotu, jak i przykładami potencjalnego zastoso-

wania tytułowych technologii.

Dane satelitarne to rosnący z roku na rok potencjał informacyjny dla środowisk zaj-

mujących się ochroną zabytków i dziedzictwa kulturowego. Jednak dopiero od nie-

dawna zasób ten charakteryzuje się wysoką jakością i różnorodnością danych (np. coraz

większa rozdzielczość przestrzenna, coraz lepsze walory pomiarowe i interpretacyjne

uzyskiwane np. dzięki danym radarowym), oferując możliwość szerszego stosowania

w badaniu czy monitorowaniu dóbr kultury. Już w ostatnich dekadach XX wieku bada-

378

cze sięgali po zobrazowania satelitarne, a w XXI wieku niejako wpisali na trwałe zobrazowania optyczne, jak i inne dane satelitarne do praktyki badawczej i konserwatorskiej.

Można podawać liczne przykłady odkrywania nowych zabytków m.in. w badaniach

archeologicznych (np. Lasaponara i Masini, 2007), przykłady kartowania dóbr kultury

wraz z otoczeniem, a także monitorowania ich stanu zachowania, procesów destruk-

cyjnych toczących zabytkową architekturę (np. Zeni i in., 2011). Dziedzictwo kulturo-

we to również historyczne założenia zieleni, w tym m.in. parkowe i ogrodowe, a także

rezerwaty czy parki narodowe stanowiące światowe dziedzictwo ludzkości. Ta grupa

dóbr kultury również w specyficzny sposób jest badana i monitorowane za pomocą

zobrazowań satelitarnych. Najogólniej mówiąc, w ochronie dziedzictwa kulturowego

teledetekcja satelitarna staje się obecnie jednym z komponentów wieloelementowych

systemów (często opartych na nieinwazyjnych metodach badawczych) badania, zarzą-

dzania czy monitorowania.

W Polsce przykładem zastosowania metod teledetekcyjnych jest kilka projektów

naukowych. Jednym z nich jest projekt (częściowo związany z obiektem światowe-

go dziedzictwa UNESCO – zwłaszcza z dziedzictwem przyrodniczym) Projekt LIFE+

ForBioSensing PL Kompleksowy monitoring dynamiki drzewostanów Puszczy Białowieskiej

z wykorzystaniem danych teledetekcyjnych (Stereńczak i in., 2017). „Projekt ma na celu opracowanie i zastosowanie metody monitoringu dużego obiektu leśnego z wykorzystaniem innowacyjnych technik i danych. Dzięki zastosowaniu najnowszych technik

analiz ekosystemów leśnych możliwe będzie pozyskanie unikalnego dla Puszczy Bia-

łowieskiej zbioru danych przestrzennych i drzewostanowych. Połączenie danych te-

ledetekcyjnych i fotogrametrycznych (np. LIDAR, obrazy satelitarne itp.) z pomiarami

naziemnymi oferuje możliwość kompleksowego ujęcia dynamiki drzewostanów (lub

homogenicznych fragmentów leśnych) tego cennego przyrodniczo obiektu leśnego.

Rozpoznanie zmian struktury i składu gatunkowego, zachodzących w lasach Puszczy

Białowieskiej pozwoli na zidentyfikowanie czynników warunkujących te procesy, ich

dynamiki oraz wdrażanie odpowiednich przedsięwzięć ochronnych do działań prak-

tycznych Parku i Nadleśnictw” (ForBioSensing, 2020).

Kolejna inicjatywa to projekt Zastosowanie skaningu laserowego oraz teledetekcji

w ochronie, badaniu i inwentaryzacji dziedzictwa kulturowego. Opracowanie nieinwazyj-

nych, cyfrowych metod dokumentacji i rozpoznawania zasobów dziedzictwa architekto-

nicznego i archeologicznego (Osińska-Skotak i Zapłata, 2014). W ramach tej inicjatywy

interdyscyplinarny zespół badawczy podjął działania m.in. w odniesieniu do zabytko-

wej architektury czy zabytków archeologicznych. Celem badań było m.in. opracowanie

metody inwentaryzacji i rozpoznawania zasobów dziedzictwa kulturowego oraz jego

stanu zachowania. Prace opierały się na metodach teledetekcji, w tym wysokorozdziel-

czych i wielospektralnych zobrazowaniach satelitarnych, a także lotniczych i pomiarach

naziemnych. W ramach badań m.in. poszukiwano nowych kierunków inwentaryzacji

w sektorze ochrony i badania zabytków, analizowano procesy destrukcyjne substancji za-

bytkowej, procesy stokowe oraz badano przemieszczenia zabytkowych elementów archi-

tektonicznych. Celem pośrednim projektu była konfrontacja potrzeb związanych z ochro-

ną dziedzictwa kulturowego z możliwościami nowoczesnych technologi , a także selekcja

rozwiązań technicznych, czy też sprawdzenie możliwości kompleksowego zastosowania

technologii teledetekcyjnych w ochronie dziedzictwa kulturowego (Zapłata, 2013).

Innym przykładowym projektem jest Archaeological application of Earth Observation

techniques (ArchEO), którego celem była identyfikacja warunków sprzyjających analizie 379

stanowisk archeologicznych i krajobrazów z zastosowaniem technik satelitarnych. Projekt koncentrował się na regionie Europy Środkowej, który charakteryzuje się krajobra-

zami silnie przekształconymi antropogenicznie, z dużym odsetkiem gruntów rolnych,

co w określonych warunkach gruntowych (np. korzystny typ upraw, wilgotność, głę-

bokość gleby, podłoże skalne, zabiegi rolnicze, lokalne procesy biologiczne itp.) sprzy-

ja opracowaniu znaków umożliwiających identyfikację pozostałości archeologicznych

(Ruciński i in., 2015).

Przykładem zastosowania interferometrii radarowej są badania obszaru, gdzie znaj-

duje się kolejny obiekt światowego dziedzictwa UNESCO w Polsce – Kopalnia Soli „Wie-

liczka” (Wąsowski i in., 2008). Prace przyczyniły się do zidentyfikowania wielu potencjal-

nych radarowych punktów pomiarowych, co umożliwiło monitorowanie przemieszczeń

powierzchni terenu w rejonie Wieliczki, a tym samym wykazanie ciągłego osiadania tere-

nu odpowiadającemu zasięgowi podziemnej kopalni soli (Wąsowski i in., 2009).

6.9.1. Przykłady zastosowania technologii interferometrii różnicowej

PSInSAR w monitorowaniu przemieszczeń obiektów inżynierskich –

historycznych

Marek Mróz

Dziedzictwo kulturowe, zwłaszcza zabytki nieruchome, których znaczą część stano-

wią budynki, obiekty przemysłowe, militarne itp., narażone jest na różnorodne dzia-

łania i procesy powodujące trwałe lub czasowe zniszczenia (zmiany np. deformacje)

substancji zabytkowej, jak i otoczenia zasobów zabytkowych. W związku z powyższym

koniecznym wydaje się poszukiwanie, jak i wdrażanie do działań ochronnych nowych

technologi , które pozwolą m.in. analizować czy monitorować stan zachowania tych

obiektów. Bez wątpienia do takich metod należy zaliczyć interferometrię różnicową

PSinSAR, która jest niezwykle obiecującą, nadal mało znaną i rzadko stosowaną techno-

logią w środowiskach naukowo-konserwatorskich np. w Polsce.

Jednym z zasadniczych problemów związanych z zabytkową architekturą są prze-

mieszczenia tego typu obiektów, wynikające np. z osiadania gruntu, powodujące czę-

sto nieodwracalne zniszczenia dziedzictwa kulturowego. Zatem istotne dla tego typu

obiektów wydają się wszelkie metody prowadzące do rozpoznawania destrukcji już na

początkowym etapie, a które pozwalają z bardzo dużą dokładnością odnotować np. ob-

niżenia budynków lub ich fragmentów czy ich otoczenia. Powstające spękania, szczeliny

itp., stanowią jedynie przykłady zachodzących procesów destrukcyjnych, a w zasadzie

są ich rezultatem. W związku z powyższym zasadne wydaje się zapobieganie takim pro-

cesom, a przede wszystkim eliminowanie przyczyn na jak najwcześniejszych etapach.

Przyczyny ww. destrukcji są różnorodne, jak i różnorodne są współczesne sposoby

ich obserwowania, zarówno w odniesieniu do obiektów zabytkowych, jak i współcze-

snych. Osiadania i uszkodzenia budynków, osiadania i przemieszczenia nasypów kole-

jowych, dróg, autostrad, konstrukcji mostowych, deformacje konstrukcji budowlanych,

itd. wywoływane przez podziemną eksploatację kopalin, podziemne prace inżynierskie,

obniżenie poziomu wód gruntowych, użycie niewłaściwych materiałów budowlanych

i kruszyw w drogownictwie lub nawet deformacje termiczne mogą być monitorowane

z wysoką precyzją metodami PSInSAR/PSI. Przykłady przedstawiono poniżej, a załączo-

380

na literatura może stanowić bogate źródło informacji technicznych. Na poniższym ry-

sunku (ryc. 6.80) przedstawiono przykład wyznaczania osiadania wieżowca w Barcelo-nie (Hiszpania). Osiadanie to powodowane było obniżeniem poziomu wód gruntowych

powstałym po ich wypompowaniu w trakcie prac budowlanych w pobliżu. Osiadanie

obiektów, czyli przemieszczenie pionowe, oznacza ich oddalenie od satelity (nawet tylko

o milimetry), dlatego ma zawsze znak ujemny, a na większości opracowań przedstawiane

jest kolorem czerwonym. Czasami jednak nie dochowuje się tej zasady i skala barw może

być odwrócona lub nawet inna. Czytelnik powinien być świadomy, że może napotkać

takie sytuacje w opracowaniach inżynierskich i powinien być na to wyczulony.

Przy stosowaniu techniki PSI należy pamiętać, że mówimy o przemieszczeniach

wolnozmiennych, które mogą trwać latami, a więc oprócz przemieszczeń całkowitych

w danym okresie podaje się również ich prędkość w mm/rok. Przedstawiony na rycinie

(ryc. 6.80) przykład pokazuje, że dokładność tej techniki jest tak wysoka, że pozwala wykrywać i uwzględniać w obliczeniach przemieszczeń również wpływ „ekspansji termicznej” – rozszerzania się budynku pod wpływem wysokich temperatur.

Ryc. 6.80. Prędkość deformacji wysmukłych budynków wyznaczana na podstawie danych

COSMO SkyMed z uwzględnieniem składowej termicznej (źródło: Crosetto i in., 2013)

Poniżej zaprezentowano wyniki badań deformacji mostu metodami PSI z wykorzy-

staniem dwóch satelitów: Sentinel-1 i COSMO SkyMed (ryc. 6.81). W obu przypadkach uzyskano zbliżone wyniki podawane jako prędkość deformacji (ok. 10 mm/rok) na środkowym przęśle mostu. Należy jednak podkreślić, że w przypadku stosowania danych

o wyższej rozdzielczości przestrzennej (np. TerraSAR-X, COSMO SkyMed) uzyskuje się

więcej tzw. PS-ów, czyli stabilnych rozpraszaczy (ang. permanent scatterers). Może to

mieć znaczenie w pracach inżynierskich wymagających większej precyzji w lokalizo-

waniu punktów niestabilnych w czasie. Generalnie, bezpłatne dane (obrazy) Sentinel-1

dystrybuowane w ramach programu Copernicus są niezwykle atrakcyjnym materiałem

do zastosowań interferometrycznych, szczególnie w badaniach wielkopowierzchnio-

wych deformacji na terenach dużych aglomeracji czy nawet całych regionów.

381

Ryc. 6.81. Prędkość deformacji mostu (maks. 10 mm/rok) na podstawie danych a) Sentinel-1 oraz

b) COSMO SkyMed (źródło: Jung i in., 2019)

Wyznaczenie deformacji metodą PSI fragmentu autostrady w okolicach Barcelony

przedstawiono poniżej (ryc. 6.82). Większość wyznaczonych punktów PS ma kolor zielony oznaczający brak przemieszczeń zarówno dla dłuższego odcinka autostrady, jak

i otaczających obiektów na terenach zurbanizowanych. Tylko pewien fragment auto-

strady pokryty jest kropkami w kolorze czerwonym oznaczającym w tym przypadku

przemieszczenia rzędu 7,5 mm na rok. Takie wyniki mogą świadczyć o użyciu do budo-

wy niewłaściwych materiałów lub wpływie podłoża gruntowego na zachowanie całej

konstrukcji. Podobny przykład zilustrowano na rysunku (ryc. 6.83), który przedstawia deformację odcinka falochronu. Informacje takie są bardzo cenne dla inżynierów i osób

zarządzających eksploatacją infrastruktury. Z kolei na rycinie 6.84 przedstawiono przy-

kład wyznaczania deformacji zbiornika poflotacyjnego Żelazny Most w dość krótkim

okresie jego rozbudowy. Wyznaczono tylko deformacje ukośne z jednej orbity (tu ASC

– orbita wstępująca), które są rzędu 20 mm w okresie 5 miesięcy. Przykład ten pokazuje,

że największe deformacje zanotowano w punktach PS zidentyfikowanych na koronie

wału. Należy przy tym zaznaczyć, że pierwotnie wyznaczane deformacje w metodzie

PSI są zawsze deformacjami w kierunku obrazowania, czyli deformacjami ukośnymi

i konieczne jest zintegrowanie obserwacji z orbity wstępującej i zstępującej. Dopiero

zsynchronizowanie obu grup obserwacji pozwala na wyznaczanie składowych prze-

mieszczenia pionowego i poziomego.

382

Ryc. 6.82. Deformacja fragmentu autostrady wyznaczana na podstawie danych

TerraSAR-X – 7,5 mm/rok (źródło: Crosetto, 2017)

Ryc. 6.83. Prędkość deformacji falochronu [15 mm/rok] (velocity [mm/y])

(źródło: Erten i Rossi, 2019)

Ryc. 6.84. Prędkość deformacji terenu przy zbiorniku Żelazny Most na podstawie obrazów

Sentinel-1 z okresu wrzesień–grudzień 2019 (źródło: Crosetto CTTC, 2019)

383

6.9.2. Klasyfikacja pokrycia i użytkowania terenu (LULC) w działaniach na

rzecz ochrony dziedzictwa kulturowego i krajobrazów kulturowych

Rafał Zapłata, zespół ProGea 4D

Klasyfikację pokrycia i użytkowania terenu (ang. Land Use Land Cover, LULC) na bazie

danych satelitarnych należy rozpatrywać w odniesieniu do dóbr kultury jako element

wieloaspektowej polityki na rzecz ochrony i zarządzania dziedzictwem kulturowym,

wzmacniającej swój potencjał dzięki wykorzystaniu kolejnych metod nieinwazyjnych.

Ponadto rozpoznawanie zasobów kulturowych za pośrednictwem m.in. danych telede-

tekcyjnych należy również postrzegać jako element wspierający – wspomagający kla-

syfikację pokrycia terenu. Zróżnicowanie szaty roślinnej (np. sezonowo występującej),

bezpośrednio powiązane z zalegającymi pod powierzchnią terenu zabytkami arche-

ologicznymi, może stanowić istotny element wyjaśniania i rozumienia zachodzących

zjawisk, a tym samym różnic wzrostu czy kondycji roślinności – czyli zróżnicowania po-

krycia terenu.

Zobrazowania satelitarne, zwłaszcza optyczne (w szczególności o wysokiej i bar-

dzo wysokiej rozdzielczości), mają wielorakie zastosowanie w przypadku dziedzictwa

kulturowego i naturalnego. Służą m.in. monitorowaniu stanu zachowania obiektów

zabytkowych wraz z ich otoczeniem, są podstawą kartowania pokrycia powierzchni te-

renu, jak również wspierają rozpoznawanie obiektów zabytkowych na podstawie tzw.

wyróżników roślinnych np. w badaniach archeologicznych. Dane satelitarne poddane

przetworzeniom i analizom służą m.in. powstawaniu produktów pochodnych, którymi

są np. mapy klasyfikacji pokrycia i użytkowania terenu, będące również podstawą do

analizy czy monitorowania dóbr kultury i środowiska. Zasoby teledetekcyjne sprawdza-

ją się m.in. w:

• uzupełniającym (wobec innych metod, zwłaszcza nieinwazyjnych) rozpozna-

waniu obiektów zabytkowych (np. lokalizacja zasięgu występowania zabytków

archeologicznych czy ich elementów składowych w przypadku złożonych i wie-

loelementowych konstrukcji),

• wsparciu działań inwentaryzacyjnych dziedzictwa kulturowego (np. wyznacza-

nie i kartowanie zasięgów – granic ochrony obiektów zabytkowych),

• aktualizowaniu danych dotyczących obiektów zabytkowych wraz z ich otocze-

niem (np. budowanie systemów bazodanowych w ramach działań konserwator-

skich czy bieżące kartowanie elementów historycznych założeń zieleni),

• wsparciu procesów analitycznych dotyczących stanu zachowania obiektów za-

bytkowych (np. analiza procesów destrukcyjnych – osuwiska itp. przy wsparciu

danych radarowych), jak i monitorowaniu materialnego dziedzictwa kulturo-

wego wraz z najbliższym otoczeniem np. śledzenie zmian (często nielegalnego

i niekontrolowanego) użytkowania terenu w miejscu występowania dziedzictwa

kulturowego oraz w najbliższym otoczeniu zabytków,

• prognozowaniu i przewidywaniu potencjalnych zagrożeń dla zabytków (np. po-

wodzie czy susze mające bezpośredni wpływ na stan zachowania obiektów za-

bytkowych).

Poza tym dane satelitarne z powodzeniem stosowane są w pracach analitycznych,

planistycznych czy koncepcyjnych wykonywanych na rzecz krajobrazów kulturowych

384

(np. analiza zagrożeń w procesie planowania szlaków turystycznych ukierunkowanych na eksponowania zabytków).

Materialne zasoby kulturowe, takie jak: zabytki archeologiczne, dawne układy rura-

listyczne, pozostałości budownictwa obronnego, obiekty techniki – dziedzictwo prze-

mysłowe (postindustrialne), historyczne parki i ogrody (historyczne założenia zieleni)

itp., są zasobem, który nie jest w pełni rozpoznany w Polsce i na świecie, ani też nie jest

w pełni zinwentaryzowany. Zatem uwzględnienie zobrazowań satelitarnych (zwłaszcza

wysokorozdzielczych i wieloczasowych) pozwala wzmocnić procedury rozpoznawania,

np. nowych zabytków czy historycznych układów przestrzennych lub też wzbogacić

procedury dookreślania nieznanych dotąd elementów wieloelementowych założeń, jak

również zasięgu występowania znanych obiektów zabytkowych.

Pod względem analizowania, diagnozowania czy monitorowania stanu zachowania

dziedzictwa kulturowego dane satelitarne z powodzeniem mogą być użyteczne w od-

niesieniu do:

• nielegalnych budów czy wykopów wykonywanych na obszarze występowania

zabytków (np. archeologicznych);

• rozwoju, ale i niszczenia roślinności w historycznych założeniach zieleni czy

obiektach światowego dziedzictwa;

• potencjalnych zagrożeń lub już zaistniałych, w przypadku historycznej zabudo-

wy czy zabytków przemysłowych (np. osuwiska, zapadliska, powodzie);

• długoczasowych zmian, jakie zachodzą przy zabytkach i ich otoczeniu (np. wy-

niesienia obiektów rezydencjalno-obronnych) w skali roku, lat czy dekad.

Starając się ukazać potencjał zobrazowań satelitarnych – produktów pochodnych

(LULC), sięgnijmy po kilka przykładów ich zastosowania (lub potencjalnego zastosowa-

nia) w określonych sytuacjach.

Zabytki archeologiczne rozpoznawane są od lat m. in. na bazie zdjęć lotniczych i tzw.

wyróżników roślinnych, glebowych, wilgotnościowych itp. Nie inaczej jest z zobrazowa-

niami satelitarnymi (zwłaszcza wysokiej rozdzielczości), które pozwalają rozpoznawać

nowe obiekty, jak i monitorować już znane. Przykład tego typu analizy i rozpoznawania

zasobów kulturowych ilustruje obserwacja wyróżników roślinnych na zobrazowaniach

satelitarnych Planet z 25 czerwca 2019 roku (GSD 3 m) oraz Sentinel-2 z 25 czerwca

2019 roku (GSD 10 m) (ryc. 85). Odnosi się ona do reliktów miasta średniowiecznego

(z charakterystycznym, czworokątnym układem), zlokalizowanego w woj. wielkopol-

skim w okolicach Szamotuł (Pietrzak i Rączkowski, 2006). Przykładem tego typu badań

są przywoływane w poniższym tekście jedne z pierwszych projektów z terenu Polski,

realizowane w ramach badań archeologicznych z zastosowaniem zobrazowań satelitar-

nych (Osińska-Skotak i Zapłata, 2014; Ruciński i in., 2015).

Analiza, inwentaryzacja czy monitorowanie historycznych założeń zieleni to kolej-

ny obszar potencjalnego zastosowania zobrazowań satelitarnych. Przykładem może

być zespół pałacowo-parkowy w Pszczynie z XVIII wieku, dla którego (na bazie wielo-

czasowych danych satelitarnych – map pokrycia terenu) możemy obserwować zmia-

ny (ryc. 6.86) szaty roślinnej czy jej kondycji. Przedstawione zobrazowania satelitarne

w postaci kompozycji barwnej RGB, pochodzące z lat 2016–2019, pozwalają zaobser-

wować np. zmiany wegetacyjne roślinności – zmiany na powierzchni terenu, co wi-

doczne jest na terenach występowania łąk parkowych. Wieloczasowe dane pozwalają

analizować i rejestrować zmienność założenia parkowego. Obraz z 2016 roku ukazuje

385

Ryc. 6.85. Relikty dawnego miasta w okolicach Szamotuł (woj. wielkopolskie): a) obraz

PlanetScope Dove (25.06.2019, GSD 3 m, CIR) oraz b) Sentinel-2 (25.06.2020, GSD 10 m, CIR)

Ryc. 6.86. Zespół pałacowo-parkowy w Pszczynie (woj. śląskie): na kompozycji barwnej RGB

Sentinel-2 z 12 czerwca 2016 roku (a), RGB z 10 września 2018 roku (b) oraz (c) kompozycji

barwnej RGB z 18 maja 2019 roku

386

dość jednolity charakter powierzchni łąki we wschodniej części parku. Na zobrazowa-

niu z maja 2019 roku, można zaobserwować podobną sytuację jak z roku 2018, charak-

terystyczny, liniowy układ łąki (pasy NE-SW) oraz mozaikowy rozkład roślinności łąko-

wej, co należy wiązać ze zróżnicowaną kondycją roślin w określonych miejscach. Obraz

ukazuje również strefowość roślinności łąkowej, jaka charakteryzuje omawiany obszar,

być może wynikającą z występowania naturalnych lub antropogenicznych struktur pod

powierzchnią terenu.

Również analiza tzw. paleośrodowiska, dawnych obiektów naturalnych (występują-

cych w kontekście obiektów antropogenicznych) otwiera możliwości analityczne i in-

wentaryzacyjne dla danych teledetekcyjnych. Także na podstawie wyróżników roślin-

nych możliwa jest detekcja tego typu pozostałości, które stanowiły niegdyś elementy

krajobrazu kulturowego. Przykładem są m.in. tereny w okolicach miejscowości Kurowo

w pow. koszalińskim w woj. zachodniopomorskim, gdzie obserwujemy liczne obiekty

naturalne będące elementem dawnego otoczenia siedlisk ludzkich (ryc. 6.87).

Ryc. 6.87. Okolice miejscowości Kurowo, woj. zachodniopomorskie. Analiza elementów

paleośrodowiska oraz podpowierzchniowych struktur antropogenicznych lub naturalnych.

Zobrazowanie Sentinel-2 (GSD 10 m, CIR)

Dla dawnych układów przestrzennych – np. układów ruralistycznych (wiejskich) –

zyskujemy dodatkowy zasób danych i możliwości w zakresie inwentaryzacji czy szero-

kopłaszczyznowej analizy przeszłych i współczesnych krajobrazów kulturowych. Przy-

kładem są układy historycznych pól (Rączkowski, 2015) w woj. zachodniopomorskim,

w pow. koszalińskim w miejscowości Cebulino, zachowane jeszcze częściowo w pier-

wotnym układzie (ryc. 6. 88).

Dane satelitarne, zwłaszcza radarowe, znajdują swoje zastosowanie również w ana-

lizowaniu zaistniałych lub potencjalnych procesów niszczących obszary lub obiekty

zabytkowe. Do takich zaliczamy m.in. osuwiska czy zapadliska, które bezpośrednio

wpływają na stan zachowania zabytków archeologicznych, dawnej zabudowy czy za-

bytków architektury. Szereg badań prowadzonych w Polsce, m.in. przez Państwowy

Instytut Geologiczny, dostarcza danych i wyników ukazujących niszczący wpływ ww.

procesów, jak to ma miejsce np. w przypadku licznych zasobów kulturowych na terenie

województwa podkarpackiego czy małopolskiego (Zapłata, 2016; Laskowicz i Mrozek,

2019). Dane radarowe stwarzają również potencjał w zakresie stabilności i powstających

deformacji architektury zabytkowej (Negula i in., 2015).

387

Ryc. 6.88. Przykład dawnych – historycznych układów ruralistycznych (wiejskich) – układy

historycznych pól. Woj. zachodniopomorskie, pow. koszaliński, okolice miejscowości Cebulino.

Kompozycja CIR Sentinel-2 GSD 10 m

6.9.3. Monitorowanie światowego dziedzictwa

Rafał Zapłata

„Konwencja w sprawie ochrony światowego dziedzictwa kulturalnego i naturalnego”

(Konwencja, 1972) w swych zapisach wskazuje kierunki i działania, które są realizowane

dzięki projektom ESA. W dokumencie czytamy m.in., że państwa będące stronami Kon-

wencji będą starały się „rozwijać studia i badania naukowe i techniczne oraz doskona-

lić metody interwencyjne, które pozwolą sprostać niebezpieczeństwom zagrażającym

jego dziedzictwu kulturalnemu lub naturalnemu; przedsiębrać odpowiednie środki

prawne, naukowe, techniczne, administracyjne i finansowe w celu identyfikacji, ochro-

ny, konserwacji, rewaloryzacji i ożywiania lub odtwarzania tego dziedzictwa”. Zwłasz-

cza zapisy o badaniach naukowych i technicznych stanowią bezpośrednią podstawę

dla takich inicjatyw jak „Satel ites to focus on UNESCO World Heritage Sites”.

Monitorowanie światowego dziedzictwa UNESCO to szereg działań służących za-

chowaniu, a także analizowaniu stanu zachowania obiektów kulturowych, w ramach

których wykorzystuje się ciągle rozwijające się technologie, czego przykładem jest

wspomniany projekt Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA). 18 czerwca 2003 roku mia-

ło miejsce podpisanie przez ESA i Organizację Narodów Zjednoczonych ds. Oświaty, Na-

uki i Kultury UNESCO „Open Initiative on the Use of Space Technologies to Support the

World Heritage Convention” – „Otwartej inicjatywy dotyczącej wykorzystania techno-

logii kosmicznych do wspierania Konwencji Światowego Dziedzictwa”. Inicjatywa jest

otwarta dla wszystkich instytucji posiadających wiedzę specjalistyczną w zakresie pod-

388

stawowych technologii kosmicznych, a jej misją jest stworzenie kooperacyjnego me-chanizmu dzielenia się istniejącą wiedzą i technologią kosmiczną przez poszczególne

państwa z państwami członkowskimi, które np. nie posiadają tych technologi , w celu

wspierania krajów rozwijających się w monitorowaniu obiektów światowego dziedzic-

twa (Alvarado i Langston, 2014).

Zdaniem wielu specjalistów znaczna część obiektów światowego dziedzictwa

UNESCO – dziedzictwa kulturowego, przyrodniczego i mieszanego, a więc dzieła natury

i człowieka, jest zagrożona (Stewart i in., 2013). W związku z powyższym powstała idea

„Open Initiative” – „Otwartej inicjatywy”, której zadaniem jest opracowanie produktów

i usług opartych na obserwowaniu Ziemi w celu zaspokojenia potrzeb informacyjnych

różnych organizacji – krajowych i międzynarodowych. Organizacje te, zajmujące się

ochroną i konserwacją różnorodnych zagrożonych obiektów światowego dziedzic-

twa, zyskały zatem zasób informacyjny poprzez otwartą współpracę agencji kosmicz-

nych, instytucji badawczych, organizacji pozarządowych (NGO) i sektora prywatnego

(Stewart i in., 2013). Celem tych projektów jest poprawa działań związanych z ochroną

dziedzictwa dzięki:

• stosowaniu technologii kosmicznych w monitorowaniu i analizowaniu dziedzic-

twa, celem wsparcia zarządzania zasobami;

• opracowaniu narzędzi do zarządzania każdym obiektem;

• inicjowaniu działań na rzecz jak najlepszego wykorzystania coraz to nowszych

i dostępnych technologi ;

• przyczynianiu się do rozwoju koncepcji dziedzictwa cyfrowego (ang. digital he-

ritage) poprzez opracowanie nowych narzędzi i aplikacji. Open Initiative zrzesza

kilkudziesięciu partnerów, w tym agencje kosmiczne, uniwersytety, instytuty ba-

dawcze i organizacje sektora prywatnego (Stewart i in., 2015).

Przykładami inicjatyw związanych z działalnością ESA są m.in.:

• Projekt HORUS Heritage Retrieval and Observation Under Sand (Horus, 2020). Cel

projektu to świadczenie innowacyjnych usług dla użytkownika końcowego – Cen-

trum Dokumentacji Dziedzictwa Kulturowego i Przyrodniczego (CULTNAT), aby

mogło ono analizować, monitorować i kontrolować dziedzictwo archeologiczne

Egiptu. Wyniki projektu to m.in. określenie lokalizacji zabytków archeologicznych,

znanych w przeszłości, a obecnie niemających dokumentacji (HORUS, 2020).

• Projekt ArchEO Archaeological application of Earth Observation techniques, reali-

zowany w Polsce, miał na celu analizę, ocenę i poszerzenie wykorzystania tech-

nik obserwacji ziemi w odkrywaniu i analizowaniu dziedzictwa archeologiczne-

go, z ukierunkowaniem na obszary Europy Środkowej (Ruciński i in., 2015).

• Projekt Remote sensing for subsurface archaeological feature detection. W ramach

tego projektu analizowano różne dane pochodzące z różnorodnych sensorów

m.in. ALOS PALSAR, Envisat/ASAR i COSMO SkyMed, celem rozpoznawania zabyt-

ków archeologicznych z obszaru śródziemnomorskiego. Innym celem projektu

byłó wykorzystanie wrażliwości obserwacji SAR na nierówności oraz właściwo-

ści dielektryczne powierzchni, które mogły wskazywać istnienie podziemnych

struktur (Stewart i in., 2013).

• Projekt związany z Historycznym Centrum Sighisoara w Rumuni, którego celem

było m.in. ustalenie stabilności i wielkości deformacji zabytkowego centrum

wraz z pomiarem prędkości przemieszczania się poszczególnych elementów

dziedzictwa kulturowego (Nagula i in., 2015).

389

W ramach działań ESA organizowane są konferencje i szkolenia z zakresu teledetekcji satelitarnej, ukierunkowane na zastosowania ww. danych w badaniach archeologicz-

nych (warsztaty i inicjatywy podejmowane wspólnie z Europejskim Stowarzyszeniem

Ośrodków Teledetekcji (European Association of Remote Sensing Laboratories, EARSel).

Te i wiele innych projektów realizujących cele projektu ESA Satel ites to focus on

UNESCO World Heritage Site, wpisuje się w działania:

• upowszechniające i propagujące stosowanie technologi satelitarnych w ochro-

nie obiektów światowego dziedzictwa UNESCO;

• rozwijające tytułowe techniki i dane;

• ochrony, monitorowania i badania na rzecz dziedzictwa kulturowego.

Istotnym wkładem Otwartej Inicjatywy jest również stanowienie prawa (ang. soft

law) i prowadzenie polityki kosmicznej na rzecz innowacyjnych procesów negocjacji

i zawierania porozumień, a dalej tworzenie specjalistycznej sieci kosmicznej z ukierun-

kowaniem na osiągnięcie określonego celu, np. badawczego. Tzw. soft law – miękkie

prawo – dotyczy niewiążących instrumentów prawnych, których celem jest ułatwienie

integracji i rozwoju ram prawnych, m.in. tych uznawanych przez Radę Gospodarczą

i Społeczną ONZ (United Nations Economic and Social Council). UNESCO jako organiza-

cja ustanawiająca standardy, „może formułować i wspierać nieobowiązkowe zasady po-

stępowania za pomocą tych miękkich (niewiążących) instrumentów i porozumień, któ-

re mają na celu ułatwienie integracji i rozwoju istniejących ram prawnych ONZ, rezolucji

i celów ze szczególnymi uwzględnieniem współpracy międzynarodowej – w szczegól-

ności w przypadku wykorzystania technologii kosmicznych z korzyścią dla wszystkich

narodów, wspierania wzajemnie akceptowalnych warunków współpracy oraz wymiany

danych, informacji i wiedzy z teledetekcji” (Alvarado i Langston, 2014).

W podsumowaniu należy stwierdzić, że:

• omawiane zasoby teledetekcyjne należy traktować jako kolejną, wspomagają-

cą technologię w nieinwazyjnych badaniach i działaniach związanych z ochroną

i zarządzaniem materialnym dziedzictwem kulturowym (zwłaszcza zabytkami

nieruchomymi np. architektury, archeologicznymi, techniki) wraz z jego najbliż-

szym otoczeniem, często w powiązaniu z ochroną i zarządzaniem dobrami śro-

dowiska;

• niewystarczająca rozdzielczość przestrzenna darmowych zobrazowań satelitar-

nych (np. Sentinel-2) może stanowić ograniczenie w ich wykorzystaniu przy roz-

poznawaniu i inwentaryzowaniu zabytków nieruchomych – archeologicznych,

jednak stanowi element uzupełniający dla innych metod wiodących w tych dzia-

łaniach (np. fotografii lotniczej, skanowania laserowego, wysokorozdzielczych

zobrazowań satelitarnych);

• można zaobserwować ogromny potencjał omawianych danych satelitarnych

(obrazów radarowych) w analizowaniu uszkodzeń budynków zabytkowych lub

zabytków archeologicznych, a także osiadaniu czy przemieszczaniu terenu, na

którym znajdują się obiekty zabytkowe, jak i ich najbliższego otoczenia;

• w przypadku dziedzictwa przyrodniczego lub obiektów o charakterze przyrod-

niczo-kulturowym (np. historyczne założenia zieleni – parki czy ogrody) należy

sięgnąć po rozwiązania proponowane w rozdziałach dotyczących gospodarki

leśnictwa czy środowiska;

• z perspektywy wszystkich działań na rzecz dziedzictwa kulturowego i przyrod-

390

niczego omawiane zasoby teledetekcyjne charakteryzują m.in. znaczące dla

działań związanych z rozpoznawaniem (poszukiwaniem np. zabytków arche-

ologicznych) czy monitorowaniem otoczenia zasobów kulturowych: nieod-

płatność i dostępność, wielospektralność i wieloczasowość, (zwiększająca się)

rozdzielczość przestrzenna, nieinwazyjność i komplementarność wobec innych

metod nieinwazyjnych.

391

7. Trendy w teledetekcji satelitarnej

Piotr Wężyk

Teledetekcja satelitarna staje się coraz bardziej powszechna, a wręcz niezbędna

w codziennym życiu, szczególnie w przypadku monitorowania przebiegu zjawisk ka-

tastroficznych, czy tworzenia numerycznej prognozy pogody na podstawie pomiarów

zdalnych oraz modeli matematycznych. Zdalna, automatyczna obserwacja Ziemi, łącz-

nie z procesem przesyłania i przetwarzania danych teledetekcyjnych, pozwala na szyb-

kie reagowanie na negatywne skutki klęsk żywiołowych (np. powodzi, pożarów lasów,

trzęsień ziemi, tsunami, huraganów, burz piaskowych, suszy i in.), które z coraz większą

częstotliwością pojawiają się na naszym globie. Dane teledetekcyjne znajdują również

zastosowanie w obserwacjach procesów i zjawisk przebiegających mniej dynamicznie.

Wykorzystywane są m.in. do monitorowania stanu upraw rolniczych w zakresie pro-

gnozowania plonów, szacowania strat, wykrywania chorób i szkodników, inteligentne-

go nawożenia i nawadniania upraw (tzw. rolnictwo precyzyjne). Ponadto, dane sate-

litarne stosowane są z powodzeniem do wspierania zrównoważonego wykorzystania

zasobów naturalnych, np. eksploatacji lasów czy zużycia wody, kontroli rozwoju ob-

szarów megapolis, monitorowania parametrów meteorologicznych i środowiskowych

(np. jakość powietrza i wód, topnienie lodowców). Ciągła obserwacja zjawisk i obiektów

jest niezbędna do budowania świadomości otaczającego nas świata i zrozumienia prze-

mian, jakie w nim zachodzą lokalnie, regionalnie oraz globalnie.

Europejska Agencja Kosmiczna dokonała podziału dotychczasowej aktywności

naszej cywilizacji w kosmosie na cztery fazy. Kosmos 1.0 (ang . Space 1.0) to pierwszy, najdłuższy okres działalności człowieka w kosmosie, obejmujący wszystkie wcześniejsze obserwacje astronomiczne i prace teoretyczne nad lotami kosmicznymi. Faza

Kosmos 2.0 (ang. Space 2.0) rozpoczęła się w roku 1957 od wyniesienia pierwszego sa-

telity, Sputnika 1 przez Rosjan, a jej kulminacją był amerykański program Apol o i lą-

dowanie na Księżycu. Można zaryzykować stwierdzenie, że w tym okresie eksploracja

kosmosu była domeną dwóch supermocarstw: Stanów Zjednoczonych Ameryki Pół-

nocnej (USA) oraz Związku Socjalistycznych Republik Radzieckich (ZSRR) i opierała się

przede wszystkim na wzajemnej konkurencji. Faza Kosmos 3.0 (ang . Space 3.0) przesu-

nęła akcenty na wzmocnienie współpracy zagranicznej, czego efektem było powstanie

Międzynarodowej Stacji Kosmicznej. Zasadniczym trendem kształtującym przyszłość

obserwacji Ziemi jest obecnie demokratyzacja kosmosu, która wprowadza nas w kolej-

ną fazę rozwoju eksploracji przestrzeni okołoziemskiej, czyli fazę Kosmos 4.0 (ang . Space

4.0). W tym okresie poważną rolę odgrywać będą nie tylko rządowe agencje kosmicz-

ne, ale także firmy komercyjne, instytucje naukowo–badawcze, organizacje pozarzą-

dowe, a nawet inicjatywy studenckie. Kosmos 4.0 to całkowicie nowa era – nowe pole

ewolucji sektora kosmicznego, obejmujące poza obszarem rejestracji obrazów i innych

danych przestrzennych, także obszar przetwarzania danych z wykorzystaniem takich

technik jak sztuczna inteligencja (ang. Artificial Inteligence, AI), uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML), analityka wielkich zbiorów danych (ang. Big Data), Internet rzeczy (ang. Internet of Things, IoT), czy przetwarzanie w chmurach obliczeniowych (ang. cloud processing). Nowa era to także zmienione relacje pomiędzy podmiotami sek-392

tora kosmicznego, oparte o współpracę pomiędzy rządami, agencjami, nauką, sektorem prywatnym i społeczeństwem.

W erze Kosmosu 4.0 silnie zarysowały się tendencje rozwoju technologicznego

w kierunku:

• zwiększania rozdzielczości przestrzennej sensorów, czyli dążenia do rozróżnia-

nia jak najmniejszych szczegółów terenowych na rejestrowanym obrazie,

• poszerzenia ilości i podniesienia jakości informacji rejestrowanej w poszczegól-

nych pasmach spektralnych (rozdzielczość spektralna),

• skrócenia czasu rewizyty (zwiększenie rozdzielczości czasowej) satelity nad

obiektem zainteresowania,

• zwiększenia liczby satelitów na orbicie i ich miniaturyzacji (mikro-

i nanosatelity) prowadzącej do powstania wielkich konstelacji satelitów,

• przyspieszenia dostępu do informacji pozyskiwanych z orbity okołoziemskiej

(komunikacja i przetwarzanie obrazu na orbicie),

• tworzenia konstelacji satelitów meteorologicznych uzupełniających się tema-

tycznie (np. A-train, NASA)

• budowy badawczych stacji orbitalnych (jak ISS) i laboratoriów (DSCOVR),

• obniżenia orbit statków kosmicznych w celu prowadzenia permanentnych ob-

serwacji (np. pseudosatelity – HAPS),

• rozwoju innowacyjnej analityki gromadzonych ogromnych archiwów danych te-

ledetekcyjnych (ang. Big Data) prowadzonej w chmurach obliczeniowych z wy-

korzystaniem sztucznej inteligencji, w tym uczenia maszynowego, kreowania

masowego popytu na produkty analityki danych z obserwacji Ziemi, dostępnych

na urządzeniach mobilnych.

Zwiększanie rozdzielczości przestrzennej

Pomimo znaczącego podniesienia w ostatniej dekadzie rozdzielczości przestrzen-

nej i spektralnej zobrazowań satelitarnych, zwiększenia możliwości manewrowania

i kierowania systemów sensorów satelitów na cel, czy też osiągania wysokich dokład-

ności w ustalaniu położenia satelity na orbicie względem Ziemi (np. dzięki StarTracker,

GNSS, wykorzystania laserów naziemnych) – systemy satelitarne wciąż posiadają jedno

poważne ograniczenie, jakim są prawa fizyki. W przypadku niskich orbit (LEO) satelity

muszą poruszać się z dużą prędkością po orbitach okołobiegunowych, by nie spaść na

Ziemię. Satelity nie są więc w stanie zawisnąć nad określonym punktem terenowym

w celu prowadzenia całodobowego monitoringu (np. płonącej rafinerii). Jedynie te

znajdujące się na odległej orbicie geostacjonarnej (GEO), oddalonej o niemal 36 000 km

od powierzchni Ziemi, mogą stale prowadzić obserwacje danego obiektu lub zjawi-

ska. Przy takim umieszczeniu satelity nie można jednak spodziewać się rozdzielczości

przestrzennej zobrazowań na poziomie kilkudziesięciu centymetrów, czyli takich jakie

obecnie oferują satelity komercyjne z orbit LEO (np. satelita WorldView-3 firmy Maxar

w kanale PAN – 0,31 m GSD, czy indyjski satelita CartoSAT-3 – 0,25 m GSD). Aby uzyskać

rozdzielczość 1,0 m GSD z orbity GEO, należałoby zbudować potężne obiektywy ze zło-

żonymi systemami luster, co jest technicznie bardzo trudne do wykonania, nawet dla

wysoko wyspecjalizowanych w tej dziedzinie konstruktorów.

Klasyfikacja systemów zdalnego obrazowania ze względu na ich rozdzielczość prze-

strzenną na bardzo wysokorozdzielcze (ang. Very High Resolution, VHR), wysokorozdzielcze (ang. High Resolution, HR) lub średniorozdzielcze (ang. Medium Resolution, MR) jest 393

bardzo subiektywna. W dużej mierze zależy ona od odbiorcy danych satelitarnych i jego potrzeb. W porównaniu do danych satelitów organizacji NOAA czy EUMETSAT (MetOp)

o rozdzielczości przestrzennej 1 km GSD, jakimi na co dzień posługują się meteorolo-

dzy, obrazy dostarczane przez satelitę agencji NASA – Landsat 8 (30 m GSD) mogą się

wydawać obrazami wysokorozdzielczymi. Tymczasem, dla specjalistów z zakresu pla-

nowania przestrzennego czy geodezji, ta sama wielkość piksela – 30 m – jest często

niewystarczająca ze względu na obowiązujące wytyczne techniczne lub przepisy pra-

wa określające standardy techniczne wykorzystania danych do realizacji zadań publicz-

nych. Istotą rzeczy dla wspomnianego meteorologa jest m.in. możliwość modelowania

parametrów klimatu w skali globalnej z wykorzystaniem obrazów satelitarnych o roz-

miarze piksela rzędu kilometra, pozyskiwanych co 15 minut z orbity GEO. Takich para-

metrów rozdzielczości czasowej nie mogą jeszcze zapewnić satelity na orbitach LEO,

choć wkrótce ma się to zmienić dzięki planowanym nowym konstelacjom.

Niewątpliwie jednak dążenie do osiągnięcia jak najmniejszej wielkości piksela ob-

razu satelitarnego będzie postępowało i to nie tylko w sektorze obronności, ale tak-

że wśród komercyjnych dostawców danych, takich jak Maxar czy Airbus Defence and

Space. Dla przykładu, zapowiadana na 2020 rok przez tę ostatnią firmę konstelacja

Neo Pléiades, ma oferować wielospektralne zobrazowania satelitarne o rozdzielczości

0,30 m GSD. W ostatnim czasie pojawiły się także obrazy bazujące na wysokorozdziel-

czych obrazach WorldView-3 (Maxar; GSD 0,30 m), które po przetworzeniu specjali-

stycznymi algorytmami uzyskały piksel 0,15 m.

Zwiększanie rozdzielczości czasowej

Czas rewizyty satelity da się skrócić przez zastosowanie systemów optycznych

zdalnie kierowanych na obiekt będący przedmiotem zainteresowania. W taki sposób

wielu operatorów satelitarnych stara się uatrakcyjnić swoją ofertę proponując możli-

wość rejestracji obrazów systemem teleskopów odchylonym od pionu nawet o 30º

(ang. off-nadir). Uchylenie systemu rejestrującego nawet o kilka stopni powoduje zwiększenie rozdzielczości czasowej, czyli daje możliwość częstszego obrazowania obszaru

na Ziemi (skrócenia okresu ponownego przelotu z np. trzech do dwóch dni). Niemniej

jednak skutkuje to obniżeniem dokładności i jednorodności geometrycznej zobrazo-

wania. W pewnych sytuacjach, np. przy monitorowaniu pożarów lasów, kąt wychylenia

kamery (sensora) i w konsekwencji uzyskane niższe parametry dokładnościowe, nie są

aż tak istotne, jak w projektach wymagających większej precyzji określenia położenia

obiektów, szczególnie obiektów wysokich na potrzeby wykonywania ortofotomap dla

miast czy np. infrastruktury kolejowej.

Innym sposobem na zwiększenie rozdzielczości czasowej jest zwiększenie liczby

bliźniaczych satelitów na tej samej orbicie. Jednym z pierwszych takich projektów była

niemiecka konstelacja RapidEye (ryc. 7.1), działająca od 2009 do 2020 roku. Konstelację stanowiło pięć identycznych satelitów pozyskujących codziennie obrazy o rozdzielczo-

ści przestrzennej 5,0 m GSD w pięciu kanałach spektralnych. W satelitach RapidEye po

raz pierwszy wykorzystano kanał czerwieni krawędziowej (ang. RedEdge).

W analogiczny sposób, w celu zmniejszenia czasu rewizyty z dziesięciu do pięciu

dni, zastosowano konstelacje bliźniaczych satelitów (A i B) w rodzinie Sentinel (ESA).

Dominującym obecnie trendem, prowadzącym do osiągnięcia wysokiej rozdziel-

czości czasowej, jest tworzenie wielkich konstelacji, określanych często mianem ch-

mar satelitów. Wymaga to jednak równomiernego rozmieszczenia na orbicie dziesią-

394

Ryc. 7.1. Konstelacja pięciu satelitów RapidEye na orbicie LEO

(źródło: Satimagingcorp, 2020; Image Copyright © BlackBridge)

tek i więcej nanosatelitów. Rozdzielczość czasowa satelitów w ujęciu historycznym

wzrastała dość powoli, poczynając od 16 dni dla obrazów Landsat (NASA), przez kilka

dni dla IKONOS-2 (Space Imaging), po codzienne rejestracje satelitów RapidEye lub

PlanetScope Dove. Dziś zmierza ona do czterdziestokrotnej (lub nawet większej) czę-

stotliwości obserwacji danego terenu każdego dnia z pokładów takich konstelacji, jak

np. BlackSky (opisanej poniżej). Największy obecnie dostawca obrazów satelitarnych

o bardzo wysokiej rozdzielczości, firma Maxar, poinformowała o rozpoczęciu projektu,

którego celem jest zbudowanie wraz z Arabią Saudyjską konstelacji sześciu satelitów

Scout. Rewizyty satelitów konstelacji nad danym obiektem zaplanowano na 30–40 razy

dziennie, a rozdzielczość przestrzenna ma wynosić < 0,9 m GSD. Pozwoli to firmie

Maxar na uzupełnienie oferty zobrazowań o bardzo wysokiej rozdzielczości przestrzen-

nej (np. WorldView-3 0,3 m GSD), ale dla stosunkowo niewielkich obszarów (np. miasta),

o zobrazowania o bardzo wysokiej rozdzielczości czasowej i nieco mniejszej, choć wciąż

bardzo wysokiej, rozdzielczości przestrzennej. Flota satelitów Maxar będzie wymieniana

od 2021 roku na nową konstelację satelitów o nazwie WorldView Legion, które zastą-

pią z czasem WorldView-2 oraz -3, a także uszkodzony WorldView-4, należące do grupy

dużych satelitów ważących > 1000 kg. Przejściowo większa liczba aktywnych satelitów

Maxar spowoduje skrócenie okresu między kolejnymi zobrazowaniami danego obszaru.

Do opracowania precyzyjnej prognozy pogody częstotliwość pozyskiwania danych

pomiarowych, w tym satelitarnych, jest kluczowa. Numeryczne prognozy pogody wy-

magają ciągłych obliczeń z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, zasilanych archiwal-

nymi i aktualnymi obserwacjami naziemnymi i satelitarnymi. Im częściej dane są pozy-

skiwane, tym większą zgodność z rzeczywistością zyskuje prognoza.

Niektóre obliczenia bazują na danych z satelitów meteorologicznych niskich orbit

okołobiegunowych (np. NOAA AVHRR 15–19; MetOp A, B, C; Suomi-NPP czy MODIS

Terra i Aqua) dostarczających obrazy np. dwa razy na dobę. Firma Airbus Defence and

Space, konstruująca europejskie satelity MetOp, opracowuje już nową konstelację sa-

telitów MetOp-SG, która od 2021 roku ma przyczynić się do poprawy numerycznego

prognozowania pogody i wspomóc badania nad klimatem. Dwa bliźniacze satelity

MetOp-SG A i B będą wykorzystywać aż dziesięć różnych instrumentów, działających

w paśmie widma ultrafioletu (UV), światła widzialnego (VIS), podczerwonego (NIR oraz

SWIR) oraz mikrofalowego (instrument ASCAT). Inne współczesne technologie satelitar-

395

ne służące do badania klimatu Ziemi wykorzystują orbity geostacjonarne GEO (NOAA

GOES-E, -W; Meteosat 8–11; FY3), z których dane mogą być pozyskiwane co 15 minut.

Kolejne rozwiązanie stanowi oddalona od Ziemi o ponad 1,8 mln km stacja badaw-

cza DSCOVR (Deep Space Climate Observatory) należąca do NOAA oraz NASA. Posiada

ona możliwość, m.in. monitorowania warstw ozonu oraz wiatru słonecznego w czasie

rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla systemów infrastruktury publicznej na

powierzchni Ziemi (np. elektrowni, telekomunikacji, lotnictwa i systemów GNSS) oraz

prawidłowej pracy innych satelitów.

Chmary satelitów

Przykładem największej w dziejach cywilizacji konstelacji satelitarnej jest

PlanetScope Dove (firmy Planet Labs), którą tworzą nanosatelity typu CubeSat o roz-

miarze 3U, tj. 30 × 10 × 10 cm (ryc. 7.2). Początkowo satelity Dove (3,0 m GSD; cztery kanały spektralne RGB + NIR) dostarczane były na Międzynarodową Stację Kosmiczną

(ISS) wraz z innymi transportami cargo i wystrzeliwane przez astronautów w zaplano-

wanym terminie z zacumowanego do ISS kontenera. Oczywiście w sytuacji specyficz-

nej inklinacji (51,6°) orbity ISS nie było możliwości umieszczenia nanosatelitów Dove na

docelowych dwóch orbitach okołobiegunowych, ale rozwiązanie to pozwoliło przete-

stować możliwości operacyjne systemu. Na orbitach umieszczono już łącznie powyżej

400 nanosatelitów Dove. Obecnie konstelacja tworzona jest przez ponad 150 spraw-

nych nanosatelitów wykonujących co półtorej sekundy zdjęcia w czterech kanałach

spektralnych (RGB + NIR) z dwóch niskich orbit (550 km nad Ziemią). Nanosatelity co-

dziennie rejestrują terytorium wszystkich kontynentów Ziemi. Dla każdego miejsca na

lądzie zgromadzono od 2016 roku co najmniej 800 obrazów. Eksploracja takiego zasobu

jest niewątpliwie wyzwaniem dla analityków w zakresie rozwoju metod automatycznej

klasyfikacji obrazów z wykorzystaniem sieci neuronowych i innych algorytmów uczenia

maszynowego na ogromnych zbiorach danych.

Ryc. 7.2. Nanosatelita PlanetScope Dove (pol. Gołębica) o wymiarach 30 × 10 × 10 cm

(tzw. 3U CubeSat; fot. P. Wężyk)

Firma BlackSky (Spaceflight Inc.) zamierza uruchomić konstelację 60 satelitów po-

zyskujących codziennie od 40 do 70 obrazowań tego samego obszaru. Rozdzielczość

przestrzenna tych satelitów ma wynosić < 1,0 m GSD. Testy z wykorzystaniem 44-kilo-

396

gramowych satelitów Pathfinder-1 oraz -2 zostały już przeprowadzone. Pełna konste-

lacja BlackSky ma zapewnić rewizytę satelitów co około 18 minut dla terenów położo-

nych na szerokościach geograficznych USA, Europy i północnych Chin (ryc. 7.3). Planuje się umieszczanie na orbitach od 18 do 20 satelitów rocznie, więc stworzenie pełnej konstelacji BlackSky zajmie około trzech lat.

Ryc. 7.3. Planowane trajektorie przelotów konstelacji satelitów BlackSky

(źródło: Nasini i Oddone, 2018)

Maxar, jeden z największych operatorów wysokorozdzielczych systemów teledetek-

cyjnych, zapowiada stworzenie systemu Legion (wymiana istniejącej floty: WorldView-1,

-2 oraz -3) oraz wprowadzenie nowej konstelacji Scout, kilkudziesięciu satelitów (roz-

dzielczość terenowa około 0,8 m GSD) służących do obserwacji dużych portów i miast

z częstotliwością 30–40 razy dziennie.

Najbardziej znana obecnie konstelacja satelitów telekomunikacyjnych Starlink

(SpaceX, Elon Musk), składa się (od 18 sierpnia 2020 roku) z ponad 600 satelitów, które

wkrótce stworzą chmarę 4400 jednostek (etap I) (ryc. 7.4). Wyniki pierwszych testów prędkości (SpeedTest, Ookla) wykazały, że prędkość pobierania łącza internetowego

Starlink wahała się w zakresie od 35 Mbps do 60 Mbps, a wysyłania danych oscylowała

w granicach od 4,6 Mbps do 17,7 Mbps (przy konstelacji zaledwie 597 z 12 000 docelo-

wych satelitów w 2027 roku).

Ryc. 7.4. Chmara satelitów Starlink (SpaceX) umieszona w rakiecie nośnej (źródło: SpaceX, 2020) 397

Firma OneWeb (jedyny konkurent firmy Space-X i jej konstelacji), miała stworzyć globalny Internet za pomocą konstelacji 700 satelitów, jednak w końcu marca 2020 roku

ogłosiła swą upadłość.

Dynamicznie rozwija się także branża rakiet nośnych, szczególnie w sektorze firm

prywatnych. Rakiety są niezbędne by szybko i tanio umieszczać chmary nanosatelitów

na orbicie. W niedalekiej przeszłości, firma OneWeb planowała wykorzystywać rakiety

Launcher One (Virgin Galactic) w celu zastąpienia uszkodzonych satelitów na orbicie

nowymi egzemplarzami. Start tych rakiet odbywał się w nietypowy sposób – były one

bowiem wynoszone w powietrze pod skrzydłem samolotu Boeing 747 i uruchamiane

po ich odłączeniu od statku powietrznego.

Firma Planet Labs planuje podczas kolejnych trzech startów, wynieść kolejne na-

nosatelity PlanetScope (3U) na orbitę LEO wykorzystując innowacyjne rozwiązanie fir-

my Rocket Labs (Nowa Zelandia), polegające na użyciu rakiet Electron, których silniki

pracują dzięki pompom elektrycznym. Z kolei firma SpaceX, w celu obniżenia kosztów

wyniesienia wykorzystuje ponownie człony rakiety Falcon 9, po ich powrocie na Ziemię

(autonomiczne lądowanie na platformach pływających). W Europie, stosunkowo nie-

dawno, bo w 2012 roku, wprowadzono rakietę nośną Vega (ESA), na paliwo stałe, w celu

umieszczania na orbicie LEO stosunkowo niewielkich satelitów, takich jak Pléiades, Sen-

tinel-2B czy PW-Sat1.

Postępujący rozwój branży telekomunikacyjnej w sektorze kosmicznym, a także

innowacyjny postęp w obszarze środków wynoszenia satelitów na orbitę, wywierają

istotny wpływ na systemy satelitarnej obserwacji Ziemi, stwarzając nowe możliwości

w zakresie m.in. zwiększenia częstotliwości obrazowania, przyspieszenia transmisji da-

nych i ich udostępniania w skali globalnej.

Zwiększanie rozdzielczości spektralnej

Nie wszystkich odbiorców danych satelitarnych zadowalają zobrazowania sateli-

tarne zarejestrowane standardowo w czterech kanałach spektralnych (RGB oraz NIR).

Badania naukowe prowadzone w zakresie ochrony środowiska, z wykorzystaniem da-

nych satelitarnych, opierają się na wykorzystaniu wielu niestandardowych zakresów

spektrum. Jednocześnie wśród użytkowników rośnie świadomość możliwości tech-

nologicznych w zakresie pozyskania i przetwarzania danych satelitarnych. Jednym ze

współczesnych wyzwań ludzkości jest zapewnienie zrównoważonej produkcji rolniczej

przy gwałtownie rosnącej liczbie ludności na naszej planecie. Jednym z rozwiązań tego

problemu może być rolnictwo precyzyjne, które do oceny kondycji upraw, przewidy-

wania wysokości plonu lub określenia ryzyka jego utraty wymaga stosowania zaawan-

sowanych algorytmów uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji w procesie

przetwarzania tysięcy scen satelitarnych.

Na orbitach okołoziemskich znajduje się obecnie kilka platform rejestrujących zobrazo-

wania w kilku lub kilkunastu zakresach spektralnych. Zaliczyć do nich można takie satelity

jak Sentinel-2 (13 kanałów spektralnych), czy WorldView-3 (8 kanałów spektralnych + 8 SWIR

+ 12 CAVIS (Clouds, Aerosols, Vapors, Ice, & Snow) . Nanosatelity PlanetScope SuperDove

obrazują w ośmiu zakresach spektralnych, a już wkrótce w nowej konstelacji liczba rejestro-

wanych kanałów wzrośnie do 13 i będą one identyczne jak w instrumencie Sentinel-2. Fir-

ma Airbus Defence and Space zapowiada rozpoczęcie w 2020 roku umieszczania na orbicie

satelitów Neo Pléiades charakteryzujących się bardzo wysoką rozdzielczością przestrzenną

0,30 m GSD w kanale panchromatycznym oraz aż sześcioma kanałami spektralnymi.

398

W latach 2000–2017 na orbicie funkcjonował satelita Hyperion (EO-1, NASA), któ-

ry posiadał aż 220 kanałów spektralnych przy rozdzielczości przestrzennej 30 m GSD,

obrazując powierzchnię Ziemi co około 16–30 dni. W niedalekiej przyszłości plano-

wane jest uruchomienie wielu misji hiperspektralnych. Przykładowo satelita EnMap

(GFZ-DLR) wyposażony będzie w skaner rejestrujący w 244 kanałach spektralnych z roz-

dzielczością przestrzenną 30 m GSD. Innym przykładem misji obrazowania hiperspek-

tralnego jest budowany satelita SHALOM (Izrael). Będzie on rejestrował promieniowa-

nie aż w 277 kanałach spektralnych (10 m GSD). W lipcu 2020 roku ESA podpisała kon-

trakt z firmą Thales Alenia Space, jako głównym wykonawcą budowy satelity CHIME

(Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environment), inaczej nazywanym

Sentinel 10. Jest to misja obserwacji Ziemi w ramach programu Copernicus, której ce-

lem będzie pozyskiwanie danych hiperspektralnych głównie z myślą o rolnictwie i ba-

daniach środowiska.

Satelita CHIME należy obok misji CIMR (Copernicus Imaging Microwave Radiometer),

CO2M (Copernicus Anthropogenic Carbon Dioxide Monitoring), CRISTAL (Copernicus

Polar Ice and Snow Topography Altimeter), LSTM (Copernicus Land Surface Temperatu-

re Monitoring) oraz ROSE-L (L-band Synthetic Aperture Radar) do tzw. misji wysokiego

priorytetu (ang. High-Priority Candidate Missions, HPCM). Każda z nich obejmuje zapro-

jektowanie i budowę dwóch satelitów – podstawowego oraz jego następcy. Szacowany

koszt budowy nowych satelitów Sentinel wynosi 2,55 mld euro.

Ilość danych, jaka ma być rejestrowana przez sensory nowych generacji satelitów

może być więc nie lada wyzwaniem dla użytkownika. Z drugiej strony, mogą one po-

zwolić na lepsze poznanie zjawisk zachodzących na powierzchni Ziemi i w atmosferze.

Miniaturyzacja

Im mniejsze i lżejsze są satelity, tym więcej można ich wysłać na orbitę podczas jed-

nego startu rakiety. Nie bez znaczenia jest również ich los po zakończeniu misji. Im są

mniejsze, tym łatwiej ulegają spaleniu w atmosferze, jednak ze względu na bardzo nie-

wielką wagę możliwości sterowania nimi są niewielkie. Dobrym przykładem nanosate-

litów są naukowe prototypy CubeSat wykonywane wspólnie przez polskich studentów

często przy współpracy z CBK–PAN oraz wybranymi polskimi firmami. Należą do nich

nanosatelity PW-Sat (o rozmiarze 1U) oraz PW-Sat2 (2U) z innowacyjnym żaglem deor-

bitacyjnym (ryc. 7.5), który w przyszłości może przyczynić się do rozwiązania problemu rosnącej ilości śmieci kosmicznych. Obydwa satelity zaprojektowane i stworzone zostały przez studentów Politechniki Warszawskiej. Innym przykładem jest nanosatelita

KRAKSat stworzony przez studentów Uniwersytetu Jagiel ońskiego i Akademii Górni-

czo-Hutniczej w Krakowie we współpracy z firmą SatRevolution. Inne polskie konstruk-

cje to: Światowid (SatRevolution 2U, waga około 2 kg), Heweliusz oraz Lem (waga 6 kg).

Wśród małych satelitów wyróżnia się również: mikrosatelity (10–100 kg) oraz mniejsze

od nanosatelitów picosatelity (0,1–1,0 kg) oraz femtosatelity (< 100 g).

Do mikrosatelitów możemy zaliczyć flotę SkySat (wcześniejsza nazwa: TerraBel a

SkyBox). Obecnie na orbicie znajduje się 13 satelitów SkySat, które dostarczają obrazy

o rozdzielczości 0,72 m GSD w zakresie PAN oraz w czterech kanałach spektralnych RGB

i NIR. Kamery na satelitach SkySat mają możliwość rejestracji poklatkowej obiektu i wy-

konywania filmów o długości do kilkudziesięciu sekund z kompensacją ruchu satelity,

dzięki czemu nie następuje rozmazanie obrazu. Koncepcja połączenia konstelacji o bar-

dzo wysokiej rozdzielczości przestrzennej (SkySat) z satelitami o wysokiej rozdzielczości

399

(PlanetScope Dove) firmy Planet Labs nie jest jedynym takim projektem. Podobne

przedsięwzięcie realizuje firma Maxar (Legion oraz Scout).

Do mikrosatelitów, ze względu na wagę, zalicza się również statki kosmiczne ICEYE-X2

(ryc. 7.6), czyli innowacyjne wysokorozdzielcze satelity mikrofalowe polsko–fińskiej spółki.

Ryc. 7.5. Wizualizacja nanosatelity PW-Sat2 (Politechnika Warszawska) z żaglem deorbitacyjnym

(źródło: PW-Sat2, 2018)

Ryc. 7.6. Mikrofalowy satelita ICEYE-X2 (źródło: ICEYE, 2020)

Inną zapowiadaną konstelacją jest konstelacja 16 satelitów OptiSAR z sensorami

wielospektralnymi (wysoko- i średniorozdzielczymi) oraz mikrofalowymi do codzien-

nego obrazowania Ziemi firmy UrtheCast, która specjalizuje się w analizie obrazów dla

potrzeb rolnictwa w skali światowej.

Na rynku operatorów satelitów mikrofalowych w roku 2020 zadebiutowała też

amerykańska firma Capel a Space, umieszczając na orbicie LEO pierwszego (Sequoia)

z 36 zapowiadanych statków z sensorem SAR (Synthetic Aperture Radar). Duża ilość sa-

telitów na orbicie ma zapewnić obrazowanie niemal w czasie rzeczywistym (co około

30 min) z rozdzielczością przestrzenną 0,50 m GSD.

400

Niewątpliwie obecny trend panujący w konstrukcji satelitów, polegający na zmniej-

szaniu ich rozmiarów (łącznie z panelami słonecznymi), miniaturyzacji instrumentów,

elektroniki, nośników pamięci i innych elementów zostanie utrzymany w następnych la-

tach. Miniaturyzacja przynosi bowiem znacznie większe możliwości operacyjne chmar

nanosatelitów w stosunku do pojedynczych wielotonowych obiektów. Przede wszyst-

kim jednak to koszty i czas ich budowy będą decydowały o konkurencyjności tych in-

nowacyjnych rozwiązań w stosunku do sprawdzonych w przeszłości dużych satelitów

(np. WorldView-2 firmy Maxar). Miniaturyzacja nie spowoduje jednak, że przestaną

być produkowane duże satelity, które pod wieloma względami są nie do zastąpienia

(np. możliwość sterowania, pozyskiwanie obrazów o bardzo wysokiej rozdzielczości,

wieloletni cykl życia na orbicie). Jednocześnie miniaturyzacja jest szansą dla wielu in-

nowacyjnych firm typu startup, które nie posiadają potencjału wielkich korporacji czy

agencji kosmicznych, ale przy istniejącej ofercie usług umieszczania na orbicie satelitów

(np. firmy SpaceX) są w stanie realizować swoje pomysły przyczyniając się do rozwoju

branży kosmicznej i szybko reagować na bieżące potrzeby użytkowników.

Pseudosatelity

Obecnie kilka firm opracowuje bezzałogowe platformy latające, które mogą pozo-

stawać na dużych wysokościach rzędu 20–100 km przez wiele tygodni czy miesięcy.

Są one nazywane pseudosatelitami dużych wysokości (ang. High Altitude Pseudo-Satel ite, HAPS) i najczęściej przybierać mogą formy:

• bezzałogowych statków słonecznych – zasilanych energią słoneczną, któ-

re mogą pozostawać w powietrzu przez miesiąc, krążąc wokół tego samego

miejsca (projekt Helios NASA). Drony słoneczne zyskały na nowo popularność,

m.in. dzięki projektowi Aquila, którego celem było zapewnienie łączności z In-

ternetem w odległych miejscach świata. Jednym z najbardziej zaawansowanych

obecnie projektów jest budowa i eksploatacja drona Zephyr S (Airbus Defence

and Space) o masie około 75 kg, rozpiętości skrzydeł 25 m i możliwości transpor-

tu ładunków do 12 kg na wysokość 20 km (ryc. 7.7). Rekord długości lotu drona wynoszący 25 dni, ustanowiony został w 2018 roku. Firma Airbus Defence and

Space opracowuje obecnie większą wersję pseudosatelity pod nazwą Zephyr T.

Ryc. 7.7. Pseudosatelita Zephyr-S HAPS napędzany energią słoneczną

(źródło: Airbus, 2020)

401

• balonów stratosferycznych – przykładem takiego rozwiązania może być projekt

Loon (Google), którego zadaniem jest udostępnianie sieci internetowej w rejo-

nach nieposiadających odpowiedniej naziemnej infrastruktury (np. Amazonia).

Pseudosatelity tego rodzaju utrzymują się w powietrzu przez wiele miesięcy. Nie

posiadają one typowego napędu w postaci śmigieł, a sterowanie nimi odbywa

się na zasadzie wypełniania ich wnętrza (drugiego balonu) powietrzem cięższym

od gazu znajdującym się w balonie głównym, czyli przez zmiany jego kształtu

i ciężaru. W ten sposób balony HAPS zmieniają wysokość by wykorzystywać wia-

try, które mają przemieszczać je we właściwych kierunkach. Innym przykładem

tego typu statku powietrznego jest przypominający sterowiec Stratobus firmy

Thales Alenia Space (ryc. 7.8), o długości 115 m i szerokości 34 m. Może on prze-nosić ładunki (w tym sensory i nadajniki) o wadze do 250 kg. Stratobus napędza-

ny jest energią słoneczną (moc paneli fotowoltaicznych wynosi 5kW).

Ryc. 7.8. Pseudosatelita Stratobus (źródło: Thales Group, 2015)

Analityka danych teledetekcyjnych

Przyszłość sektora kosmicznego w obszarze obserwacji Ziemi nie zależy wyłącznie

od rozwoju i aktywności firm, które konstruują satelity (segment kosmiczny), ale rów-

nież od podmiotów oferujących zaawansowaną analitykę danych teledetekcyjnych.

Analityka danych (ang. data science) to nowa dziedzina wywodząca się z analizy

statystycznej i eksploracji danych. Analityka danych to złożone działania, wymagające

przeprowadzenia analizy biznesowej w celu zdefiniowania problemu, doboru i przygo-

towania danych oraz zapewnienia do nich dostępu, opracowania rozwiązania informa-

tycznego i nadzoru nad bazowymi procesami i architekturą, opracowania i wdrożenia

modeli i analiz w aplikacjach i produktach. Dane pochodzące z teledetekcyjnej obser-

wacji Ziemi są bardzo różnorodne (sensory), pozyskiwane różnymi systemami z różnych

pułapów. Wspólne wykorzystanie tych danych, ich analiza i interpretacja, a także włą-

czenie do analizy danych o innym pochodzeniu (np. statystyczne, społeczne) daje szan-

se na pozyskanie unikalnej informacji o zjawiskach, procesach i obiektach oraz trendach

przy analizach wieloczasowych. Zaawansowana analiza danych wiąże się z wykorzysta-

niem technik Big Data, sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego, Internetu

rzeczy, nowoczesnych języków programowania, metod statystycznych itp.

402

Wiele organizacji wykorzystuje analitykę danych do budowania przewagi konkurencyjnej wynikającej z doskonalenia produktów i usług. W ostatnim czasie wiodące firmy

komercyjne zajmujące się obserwacją Ziemi, dostrzegając potencjał informacyjny da-

nych satelitarnych, poszerzyły swoją ofertę o usługi związane z analizą danych dla po-

trzeb rolnictwa, leśnictwa, obronności, gospodarki przestrzennej i innych gałęzi gospo-

darki oraz obszarów życia społecznego. Obserwujemy zatem gwałtowny rozwój rynku

danych, produktów i usług coraz częściej odpowiadających wprost na konkretne po-

trzeby użytkowników, a także odnoszących się do globalnych, współczesnych wyzwań.

W tym samym czasie rośnie liczba punktów dostępowych do gromadzonych archiwów

danych oraz zwiększa się liczba oferowanych aplikacji wykorzystujących różne metody-

ki przetwarzania geodanych. Co więcej, podejmowane są pierwsze próby realizacji ob-

liczeń bezpośrednio na orbicie – na pokładzie satelitów, z wykorzystaniem algorytmów

sztucznej inteligencji. We wrześniu 2020 roku Europejska Agencja Kosmiczna wyniosła

na orbitę nanosatelitę, za pomocą którego zostanie przetestowana metodyka mająca

na celu selekcję pozyskiwanych obrazów pod kątem stopnia zachmurzenia. W wyniku

tej analizy na Ziemię będą transferowane wyłącznie te zobrazowania, które zachowują

zdefiniowane parametry techniczne, w tym dopuszczalny poziom zachmurzenia. Nowe

rozwiązania technologiczne testowane w związku z wprowadzaniem na orbitę chmar

satelitów telekomunikacyjnych (Starlink, SpaceX) przyczynią się w przyszłości również

do przyspieszenia transferu danych obrazowych do stacji naziemnych, a co za tym idzie,

skrócenia znacząco czasu oczekiwania użytkownika na produkt. Jednym z rozwiązań

przyspieszających wytworzenie produktu końcowego (np. mapy pokrycia terenu)

może być innowacyjne rozwiązanie planowane do implementacji na nanosatelitach

REC (SatRevolution). Polega ono na wykonywaniu procesu klasyfikacji obrazu z wyko-

rzystaniem uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji bezpośrednio w samym

nanosatelicie jeszcze na orbicie Ziemi.

403

Epilog

Rozwój technologii kosmicznych oraz systemów obserwacji Ziemi, jeszcze w sto-

sunkowo niedalekiej przeszłości był determinowany głównie wyścigiem zbrojeń, a jesz-

cze wcześniej działaniami wojennymi. Współcześnie, to jednak globalne problemy ludz-

kości stają się impulsem do poszukiwań nowych rozwiązań technologicznych. Skutki

zmian klimatu, wzrastające zanieczyszczenie środowiska, znaczny przyrost ludności

w wielu rejonach świata i inne procesy prowadzące do pogorszenia jakości życia lub

wzrostu zagrożenia egzystencji i zdrowia ludzi, często wynikające z sytuacji kryzyso-

wych, lub jak ostatnio powodowanych pandemią wirusa SARS-CoV-2 – paradoksalnie

wpływają na przyspieszenie rozwoju technologii kosmicznych i metod pozyskiwania

danych o środowisku Ziemi. Techniki satelitarne, a także metody zaawansowanego

przetwarzania oraz analityki ogromnych ilości różnorodnych zbiorów danych (w tym

obrazowych i meteorologicznych), przyczyniają się bowiem do lepszego zrozumienia

zachodzących zjawisk i procesów oraz ich skutecznego monitorowania, rejestrowania

i prognozowania.

Dobrym przykładem polityki wychodzącej naprzeciw tym wyzwaniom jest nowy pro-

gram „Destination Earth” (DestinE), którego implementacja, przy dużej synergii z progra-

mem kosmicznym czy projektami Horizon Europe, planowana jest przez Komisję Europej-

ską już od 2021 roku. Celem tego programu jest opracowanie precyzyjnego cyfrowego

modelu zjawisk zachodzących na Ziemi do monitorowania i stymulowania naturalnych

zjawisk i czynników antropogenicznych oraz przygotowanie i przetestowanie scenariu-

szy, umożliwiających zrównoważony rozwój ludzkości, przy zapewnieniu wsparcia euro-

pejskiej polityki środowiskowej. Program DestinE stanowi wkład w takie inicjatywy jak:

Strategia Cyfrowa (ang. Digital Strategy) oraz Europejski Zielony Ład (ang. Green Deal).

W skali globalnej efektem programu będzie uwolnienie potencjału cyfrowego

modelowania fizycznych zasobów Ziemi oraz powiązanych z nimi zjawisk, takich jak:

zmiany klimatu, wodne/morskie środowisko, obszary polarne, kriosfera itp., co ma przy-

spieszyć „zieloną transformację” i wesprzeć inicjatywy zapobiegania dalszej degradacji

środowiska czy katastrof środowiskowych. Program jest kluczowym komponentem po-

lityki europejskiej w zakresie otwartych danych publicznych (ang. European Strategy for

Data). Inicjatywa DestinE będzie przede wszystkim otwarta na świadczenie usług dla

administracji publicznej krajów członkowskich UE. Stopniowo jednak użytkownikami

zgromadzonych zasobów staną się też naukowcy oraz przedsiębiorcy. Zasoby danych

gromadzone metodami teledetekcyjnymi, w tym obserwacje i produkty satelitarne

będą stanowiły wkład w budowę cyfrowego modelu Ziemi.

Eksploracja kosmosu, ukierunkowana na jego wykorzystanie przez mieszkańców

Ziemi, staje się obecnie powszechna. Coraz więcej krajów na całym świecie uczestni-

czy w przedsięwzięciach mających na celu obserwację Ziemi i badanie przestrzeni ko-

smicznej. Poza coraz wnikliwszą analizą zjawisk zachodzących na Ziemi i w przestrzeni

kosmicznej oraz przekraczaniem granic poznania otaczającej nas rzeczywistości, coraz

bardziej realne stają się powszechne kosmiczne loty turystyczne, eksploracja innych

planet Układu Słonecznego, a w tym ich kolonizacja lub eksploatacja zasobów natural-

nych. Osiągniecie tak ambitnych celów jakie stawiają przed sobą rządy poszczególnych

państw, operatorzy systemów satelitarnych i prywatni inwestorzy, staje się możliwe do

zrealizowania dzięki szerokiej, międzynarodowej współpracy, zaangażowaniu naukow-

ców, przedsiębiorców oraz zainteresowaniu obywateli.

404

Lektura podręcznika, przygotowanego przez interdyscyplinarny zespół ekspertów, umożliwia czytelnikowi zdobycie rzetelnych podstaw teoretycznych w zakresie satelitarnych obserwacji Ziemi, stanowiąc jednocześnie kompendium aktualnej wiedzy

nt. dostępności danych teledetekcyjnych oraz ich praktycznych zastosowań w różnych

dziedzinach administracji, gospodarki czy nauki. Zgromadzona w tej książce gruntow-

na wiedza teledetekcyjna, stwarza polskiej administracji publicznej możliwość realne-

go włączenia się w nurt światowych i ogólnoeuropejskich inicjatyw realizowanych pod

hasłem „myśl globalnie – działaj lokalnie” (ang. Think global, act local).

Wyrażenie to jest używane w kontekście wyzwań środowiskowych, więc jeśli czytel-

nik–decydent, pragnie dokonać mądrych zmian i ulepszeń służących środowisku, a nie

może lub nie chce dłużej czekać na wprowadzenie globalnego prawodawstwa i związa-

nych z nim konkretnych działań, to najlepszym rozwiązaniem będzie dokonanie zmian

na poziomie lokalnym, w jego bezpośrednim otoczeniu. Działania lokalne bowiem, za-

czynają rozwiązywać to, co zwykle postrzegamy jako problem globalny.

Świadomość wykorzystania ogromnego potencjału informacyjnego zgromadzone-

go w obrazach i danych teledetekcyjnych, zwiększy z całą pewnością efektywność prac

prowadzonych przez administrację publiczną na rzecz zrównoważonego zarządzania

środowiskiem, przywracania lub podnoszenia komfortu życia oraz bezpieczeństwa

obywateli planety Ziemia.

405

nste-

8

4

3

2

4

1

1

1

1

1

2

1

1

Liczba

lacji

satelitów w ko

ptycznych

l-

ń

ń

i/

owa

inut

inut

dni

inut

ni

dni

ni

ni

ni

dni

dni

czość

m

m

m

4 d

5 d

5 d

4 d

Rozdzie

czas

15

15

1 dzie

16

15

1 dzie

16

31 dn

18

18

atelitów o

IR

IR

GOES

V + 2

9 T

W

IR +

V +

IR + 3

IR

ybranych s

IR + 2 S

en.) / 6 (

R + 2 W

irrus + 2

G

IR + M

R

IR + 3 M

IR + 5 T

FI

rd

W

S + C IR + 2 W

W

W

IS + 2 I

W

BV

BV

IR

IR + I

IS + 2 N

etrów w

zielczość spektralna

IR + S

5 M

S)

UX) / W

15 HS

Rozd

GOES-R 3

en.) G

M

IR

A + 1 IR + 5 M

IS + N

V + 2 V

NIR + 5 S (VIIR

NIR + 6 S

S (

S/ 1

SS + 3 R

SS + 3 R

aram

16 ( nd 2

HRV + 2 V NIR + 3 T

VIS + N 2 T

2 C SW

6 V

2 U

10 V TIR

4 V

M

HS

4 M

4 M

4 M

)

)

en.)

ADIR

G

IR

biorcza p

00 m

nd 2

100 m

SD N

m (

0 –

0 m T

FI

BV

BV

1 k

m

S)

GSD > 1

GSD 1

IR / 9

0 m R

0 m R

Tabela z

W

en.) /

m

5 m W

00 m HS

G

km

0 m

rzestrzenna G

S / 5

S / 1

(PAN/M

rd

1-3

1,1 km

1,1 k

5,5 km

75

30 m HS

SS / 8

SS / 8

250 m – 1 k

NIR / 30 m S

14 m M

30 m M

rzestrzennej (

60 m M

60 m M

GOES-R 3

rzestrzennej (

15 m V

Rodzielczość p

500 m (

a

.)

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

zeni

ozdzielczości p

ozdzielczości p

y 020 r

ońc

II 2

78

82

prac a X

iskiej r

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

19

19

redniej r

Rok zak

(stan n

y o n

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

y o ś

nadal

nadal

nadal

nadal

a

System

Rok iesz-

75/

77

06

System

72

75

um

19

20

2000

1979

2017

2011

1999

2014

2018

2018

19

19

czenia n orbicie

19

2009/

2015

ość

786

786

5

-869

5

5

0

0

ysok

827

70

824

824

70

778

70

65

917

90

W orbity [km]

35

35

821

ta

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

Orbi

GEO

GEO

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SA

SA

,

A

A

A

ETSAT

ETSAT

SA

SA

SA

SA

łaściciel

ESA/

NA

NOA

ESA

NA

INPE

CNS

CNS

NA

NA

W

CRESDA

NOAA/NA

EUM

EUM

NOAA/NA

um

en.)

en.,

G

8-,

G

rd

ua

th

15-, 1

l-5P

A

1

2

i-NPP

-5

zwa syste

en.)

osat

Jing-1A/B

G

tine

fen

dsat

dsat

Na

ete

etOp

ODIS)

-, 20-)

GOES (1 nd 2

GOES-R (3

M

M

Terra, Aq (M

NOAA ( 19

Sen

Suom

ASTER

CBERS 4

Gao

Huan

Lan

Lan

406

0

1

1

1

1

1

2

2

1

1

1

1

1

1

4

1

14

5

1

1

1

2

>

a

ń

ń

a

ń

ń

dni

dni

dni

dni

dni

0 dni

dni

dni

dni

dni

ni

ni

ni

dni

ni

18

16

16

16

16

2-1

27

1-3

1-3

1-3

5 d

5 d

4,5 dni

1 dzie

4 d

1 dzie

5,5 dni

2-3

1 dzie

1 dzie

5 d

IR

V +

IR + 1 T

S + 2

W

LSTR

irrus

E + W

S S

IR

IR

W

E

W

SS

IR

IR

S + 2 S

astal + 4 M IR + C

S + 4 R

S

S

S

S + S

S

S + 2 R

S + S

S

S

S

LCI / 9 M

S + 1 T

S + 1 T

IR + 2 T

IR

S O

W

N

N

S

S

PAN + 4 M

6 M

6 M

PAN + 4 M

PAN + Co SW

CA + 4 M 3 S

21 M

PAN + 3 M

PAN + 3 M

PAN + 3 M

PAN + 3 M

PA

PA

PAN + 4 M

PAN + 4 M

4 M

5 M

PAN + 3 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

)

0 m

IRW

E

IR

IR

0 m

LSTR /

0 m S

SS

IR

IR

0 T

00 T

SD 1 – 1

S

S

S

IR / 6

IR S LSTR S S S S

6 m R

S / 2

S

S / 6

W

S / 1

W

S, G

S / 1

0 m M

20 m T

20 m T

IR S

S

S

E, S

IS, S

HR

AN

AN

,0 m M

,0 m M

,0 m M

,8 m M

S / 1

S / 1

0 m M

0 m M

0 m M

IR, T

AN / 8

,0 m M

0 m R zostałe

W

po

00 m V

AN / 20 m M

AN / 20 m M

AN / 20 m M

AN / 20 m M

2,5 m P

1,9 m P

AN / 8

3,0 m M

5,0 m M

AN / 1

AN / 6

AN / 6

AN / 5

AN / 3

AN / 3

S / 2

AN / 8

40 m P

-80 m M

-80 m M

2,1 P

30

30

LCI / 5

10 m P

10 m P

10 m P

10 m P

2,0 m P

,0 m P

1,5 m P

1,5 m P

15 m P

1000 m M

15 m P

rzestrzennej (

10 m M

0 m O

2,0 m P

raz 5

30

2,5 o

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

y od

ozdzielczości p

83

93

09

96

20

19

19

2013

odzon 2003

2003

20

19

2013

2016

20

2015

zk

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

us

ysokiej r

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

y o w

/

/

/

78

82

84

86

90

93

98

05

08

19

19

19

1999

2013

2015 2017

2016 2018

19

19

19

19

System

20

2000

2013

2018

2016

20

2002

2012

2014

2012 2016

5

5

5

5

6

4

4

4

9

917

70

70

70

70

78

814

832

832

832

832

617

530

645

63

475

630

832

69

69

50

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

abs

abs

SA

SA

SA

SA

SA

S

S

S

S

A

A

ye/

S

S

S

A

NA

NA

NA

NA

NA

ESA

ESA

CNE

CNE

CNE

CNE

ISRO

ISI

CNS

CNS

idE

CNE

CNE

CNE

CNS

Planet L

Rap Planet L

3

4

5

7

8

l-2

l-3

ope

4

-1

-6

Sc

ye

5

6

-3 01/02

dsat

dsat

dsat

dsat

dsat

tine

tine

OS-A

fen

fen

idE

Lan

Lan

Lan

Lan

Lan

Sen

Sen

SPOT-1

SPOT-2

SPOT-3

SPOT-

CARTOSAT-1

ER

Gao

Gao

Planet Dove

Rap

SPOT-

SPOT-

SPOT-7

ZiYuan

407

d.

0/

o

o

nste-

0 low

0 low

2

1

3

1

1

1

1

1

1

1

10

Liczba

lacji

30

8/6

satelitów w ko

25/10

doce

doce

l-

in. o

ni

nie

ptycznych – c

owa

odz./ in./ in.

low

ni

dni

ni

ni

dni

dni

azy

czość

4 d

bd.

bd.

bd.

5 d

5 d

Rozdzie

czas

2 r

1,2 g 15 m 5 m

10-15 m doce

4-7

5-6 d

1-3

1-3

dzien

atelitów o

IR

00 HS + T

022)

ybranych s

S + 6

NIR 2

S

S / HS

S

S

S

S

S

S

zielczość spektralna

IS (

Rozd

N

N

N

etrów w

)

PAN + 4 M

PAN + V

PA

PA

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PA

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

IR

aram

ADIR

SD < 1 m

0 m T

S

SD N

S, G

S

S

S

S

IS

S

2 m HS

S

biorcza p

VHR

S / 1

S)

,7 V

AN

AN

,0 m M

AN

,76 m M

,2 m M

,6 m M

,65 m M

,2 m M

,8-4,2 m M

S / 30 m HS / 9

AN / 0

,3 m M

rzestrzenna G

AN / 2

AN / 0

AN / 3

AN / 2

AN / 1

AN / 3

AN / 2

Tabela z

(PAN/M

0,8 m P

0,6 m P

0,65 m P

,9 m M

AN / 1

rzestrzennej (

0,7 m P

0,6 m P

0,8 m P

0,65 m P

0,82 m P

AN / 0

0,38 m P

0,41 m P

0,25 m P

0,5-0,92 m P

Rodzielczość p

0,9 m P

a

.)

ozdzielczości p

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

zeni y 020 r

ońc

II 2

prac a X

ysokiej r

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

2014

funkcjonuj

Rok zak

(stan n

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

ardzo w

a

y b

Rok iesz-

08/

06

08

um

2016

2018

2010

2016

2017/ 2018

2019

20

2019

2014

2019

20

1999

2015

czenia n orbicie

20

System

ość

8

9

0

ysok

555

635

519

505

50

530

510

631

50

681

682

535

W orbity [km]

480x49

ta

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

Orbi

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

/

a- xar

logic

A

A

Im

A

łaściciel

ISRO

ISRO

ISRO

ISRO

ISI

ISI

CNS

CNS

axar

ace /Ma

CNS

W

Sate

BlackSky

GeoEye M

Sp ging

um

lobal

A, B

C

-2 -2

-2

-2

-7

S-2

zwa syste

ph-1

kSky G

2F

fen

fen

Na

, –

OS-B

OS-C

Ale

Blac

CARTOSAT CARTOSAT

CARTOSAT

CARTOSAT-2D, – 2E

CARTOSAT-3

ER

ER

Gao

Gao

GeoEye-1

IKONO

Jilin-1

408

1

1

1

2

1

21

4

3

1

1

1

1

a

a

a

ń

a

ni

ń

nia

3,5 dni

3,5 dni

3,5 dni

1 dzie

2 d

1-3,5 dni

4-5 dni

1 dzie

1-4 dni

1-4 dni

ok. 1 d

1-4 dni

AVIS

IR + CW

S

S

S

S

S

S

S

S

S

S + S

S

N

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PAN + 4 M

PA

PAN + 8 M

PAN + 8 M

PAN + 4 M

S

,0 M

,7 m

S

S

S

S

S

ub 1

S

S

S

S / 3

S

AVIS

,0 m M

,8 m M

,2 m M

,8 m M

,4 m M

,81 m l

,0 m M

,2 m M

AN

,86 m M

,24 m M

,24 m M

AN / 4

AN / 2

AN / 2

AN / 2

AN / 2

AN / 0

AN / 2

AN / 3

AN / 1

AN / 1

0,46 m P

AN / 1 IR / 30 m C

1,0 m P

0,7 m P

SW

0,55 m P

0,7 m P

0,61 m P

,72m P

0,5 m P

0,8 m P

ub 0

0,46 m P

0,31 m P

0,31/0,15 m P

0,6 m l

e

e

e

e

e

e

e

e

e

e

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

2015

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

funkcjonuj

2019

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

nadal

06

/

09

20

2012

2015

2011 2012

2001

2013

2016

2015

2007

20

2014

2016

4

0

6

685

685

528

69

45

/ 600

530

651

49

770

617

617

400

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

LEO

O/LEO

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SS

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

SSO/

- r

- r

- r

- r

- r

ing s

ing s

ing s

abs

il

ag

ag

ag

S

axa

W

axa

axa

axa

axa

CNE

M

ace

21AT

M

M

M

M

SI Im Service

SI Im Service

SI Im Service

DigitalGlo be/

Planet L

Sp

DigitalGlo be/

DigitalGlo be/

DigitalGlo be/

DigitalGlo be/

-2

1-4

-1

-2

-3

-4

d-2

1-4)

(TPS)

PSAT

PSAT-3

PSAT-3A

View jing

eiades-HR

ckBir

orldView

orldView

orldView

orldView

KOM

KOM

KOM

Pl (1A/1B)

Qui

SkySat (1-21)

Super (Gao

TripleSat

W

W

W

W

409

Słownik akronimów

AI – sztuczna inteligencja (ang. Artificial Inteligence)

ALS – lotnicze skanowanie laserowe (ang. Airborne Laser Scanning)

AOT – mapa grubości optycznej atmosfery (ang. Aerosol Optical Thickness) opracowana na podstawie obrazów sensora MODIS

ARVI – wskaźnik roślinności służący do niwelowania negatywnego wpływu atmosfery

(ang. Atmospherical y Resistant Vegetation Index)

ASTER-GDEM – globalny model wysokościowy (ang. ASTER Global Digital Elevation

Model Version 3) wygenerowany na podstawie optycznych zobrazowań satelitów ASTER

ATCOR – metoda przeprowadzania korekcji atmosferycznej obrazów teledetekcyjnych

(ang. Atmospheric & Topographic Correction)

AWS – jeden z największych na świecie dostawców chmury obliczeniowej należący do

korporacji Amazon (ang. Amazon Web Service)

BOA – współczynnik odbicia przy powierzchni Ziemi (ang. Bottom of Atmosphere)

BRDF – funkcja opisująca zależność współczynnika emisyjności od kąta rejestracji, pola-

ryzacji, szorstkości powierzchni i od przestrzennego rozkładu emitowanego promienio-

wania (ang. Bidirectional Reflectance/Radiance Distribution Function)

C3S – Serwis Monitorowania Zmian Klimatu programu Copernicus (ang. Copernicus

Climate Change Service)

CAMS – Serwis Monitorowania Stanu Atmosfery programu Copernicus (ang. Copernicus

Atmosphere Monitoring Services)

CDI – zintegrowany wskaźnik suszy (ang. Combined Drought Index)

CGMS – system monitorowania stanu roślin uprawnych (ang. Crop Growth Monitoring

System)

CIR – kompozycja w tzw. barwach zafałszowanych, w której wykorzystuje się kanał bardzo

bliskiej podczerwieni (NIR) jako kolor czerwony i dokonuje przesunięcia barw (zielony kolor

jako kanał czerwony i niebieski kolor jako kanał zielony); inaczej kompozycja FCC

CLMS – Serwis Monitorowania Obszarów Lądowych programu Copernicus (ang. Coper-

nicus Land Monitoring Service)

CMEMS – Serwis Monitorowania Środowiska Morskiego programu Copernicus

(ang. Copernicus Marine Environment Monitoring Service)

Copernicus – program obserwacji Ziemi realizowany przez Komisję Europejską we

współpracy z ESA, EUMETSAT, ECMWF, agencjami UE i instytutem badawczym Mercator

410

Océan. Utworzony w celu wsparcia działań z zakresu ochrony środowiska, ochrony ludności i bezpieczeństwa

CORINE LC – baza danych o pokryciu terenu dla obszaru Europy powstała w ramach

programu CORINE (ang. CORINE Land Cover) nadzorowana przez Europejską Agencję

Środowiska (ang. Coordination of Information on the Environment)

CSS – Serwis Bezpieczeństwa programu Copernicus (ang. Copernicus Security Service) DAAC – program NASA służący gromadzeniu i udostępnianiu danych teledetekcyjnych

w ramach baz danych NSIDC (ang. Distributed Active Archive Center)

DestinE - projekt Komisji Europejskiej polegający na stworzeniu precyzyjnego cyfro-

wego modelu Ziemi w celu monitorowania i symulowania zjawisk naturalnych i czynni-

ków antropogenicznych (ang. Destination Earth)

DIAS – usługi oparte na chmurze obliczeniowej zapewniające dostęp do danych i infor-

macji programu Copernicus oraz umożliwiające przetwarzanie danych użytkownikowi

(ang. Data and Information Access Services)

DInSAR – technika interferrometri różnicowej (ang. Differential Interferometric SAR) DL – głębokie uczenie (ang. Deep Learning) – jedna z zaawansowanych metod stosowanych w klasyfikacji nadzorowanej

DN – wartość (liczba) zapisana w pikselu obrazu cyfrowego reprezentująca jasność

(ang. Digital Number)

DOS – metoda korekcji atmosferycznej (ang. Dark Object Substraction) opierająca się na założeniu, że jasność obiektów ciemnych, których współczynnik odbicia powinien

wynosić zero (np. obiekty całkowicie zacienione) jest spowodowana wstecznym roz-

praszaniem atmosfery

DSI – wskaźnik intensywności suszy (ang. Drought Severity Index)

DTED – standard cyfrowych zestawów danych wysokościowych (ang. Digital Terrain

Elevation Data) zastosowany w przypadku danych m.in. misji SRTM: Level-1 (ok. 30 cm

GSD) lub Level-2 (ok. 90 m GSD)

ECMWF – Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ang. European Centre

for Medium-Range Weather Forecasts) opracowujące m.in. numeryczne prognozy pogody

EDO – Europejskie Obserwatorium ds. Suszy (ang. European Drought Observatory)

EDRS – Europejski System Łączności Satelitarnej (ang. European Data Relay Satel ite) EEA – Europejska Agencja Środowiskowa (ang. European Environment Agency) – agencja UE odpowiedzialna za monitorowanie stanu środowiska naturalnego

EFAS – Europejski System Informowania o Powodziach (ang. European Flood Aware-

ness System)

411

EFFIS – Europejski System Informacji o Pożarach Lasów (ang. European Forest Fire Information System)

EGNOS – Europejski System Satelitarny (ang . European Geostationary Navigation Over-

lay Service) podnoszący dokładność systemów GNSS: NAVSTAR-GPS, GALILEO oraz

GLONASS. Inaczej regionalny system SBAS na obszarze Europy.

EIONET – Europejska Sieć Informacji i Obserwacji Środowiska (ang. European Environ-

ment Information and Observation Network)

EMS – usługa zarządzania kryzysowego (ang. Scene Classification Map) programu

Copernicus

EO – programy obserwacji Ziemi (ang. Earth Observation)

EOSDIS – system danych i system obserwacji Ziemi NASA (ang. Earth Observing System

Data and Information System)

EPIC – Europejski Wskaźnik Opadów (ang. European Precipitation Index based on simulated Climatology)

ERCC – Centrum Koordynacji Reagowania Kryzysowego (ang. European Response and

Coordination Centre)

ERICHA – wskaźnik dla powodzi błyskawicznych oparty na danych opadowych gene-

rowanych z satelitów radarowych z programu OPERA (ang. European Rainfal -InduCed

Hazard Assessment)

ERTS – pierwotna nazwa programu Landsat – Satelita Ziemskich Zasobów Technolo-

gicznych (ang. Earth Resources Technology Satel ite)

ESA – Europejska Agencja Kosmiczna (ang. European Space Agency). Międzynarodowa

organizacja 22 krajów europejskich (+ 3 stowarzyszonych, w tym Kanada), której celem jest eksploracja i wykorzystanie przestrzeni kosmicznej. Polska jest pełnoprawnym członkiem od 19.11.2012

ESM – europejska mapa osadnicza wykonana na podstawie klasyfikacji scen satelitar-

nych SPOT-5 i SPOT-6 (ang. European Settlement Map); inna nazwa to EUGHSL2016

ESM – paneuropejski numeryczny model powierzchni terenu będący składową serwisu

CLMS

EU-HYDRO – baza serwisu CLMS zawierająca dane o europejskiej sieci rzek oraz model

sieci hydrologicznej

EUMETSAT – Europejska Organizacja Eksploatacji Satelitów Meteorologicznych od-

powiedzialna za utrzymanie i wykorzystanie europejskich satelitarnych systemów ob-

serwacji meteorologicznych zrzeszająca 31 państw (ang. European Organisation for the

Exploitation of Meteorological Satellites)

EUROSUR – Europejski System Nadzoru Granicznego (ang. European Border Surveil ance System) 412

EUSPA – Agencja Unii Europejskiej ds. Programu Kosmicznego (ang. European Union Agency for the Space Programme); wcześniej znana jako GSA (ang. European GNSS Agency) EVI – zoptymalizowany wskaźnik roślinności (ang. Enhanced Vegetation Index)

FAO – Organizacja Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa

(ang. Food and Agriculture Organization of the United Nations)

FCC – kompozycja w barwach zafałszowanych (ang. False Color Composite), w której wykorzystuje się kanał bardzo bliskiej podczerwieni (NIR), często zwana też CIR

FIRMS – amerykański program o pożarach lasów (ang. Fire Information for Resource

Management System)

FRONTEX – Europejska Agencja Straży Granicznej i Przybrzeżnej

fSCA – mapa pokrywy śnieżnej – jeden z zaawansowanych produktów wytworzonych na

podstawie danych z satelity Landsat 8 (ang. Fractional Snow Covered Area Science Product) FWF – analiza fali pełnej LiDAR (ang. ful waveform)

FWI – Indeks pogodowy dla pożarów lasów, stosowany do szacowania ryzyka pożaru

(ang. Forest Fire Weather Index)

GALILEO – europejski system nawigacji satelitarnej, stanowiący jeden z systemów

GNSS

GCOS – Globalny System Obserwacji Klimatu (ang. Global Climate Observing System) GEO – orbita geostacjonarna odległa o 35 786 km od powierzchni Ziemi (ang. Geostationary Earth Orbit);

GEOBIA – obiektowa analiza obrazów teledetekcyjnych (ang. GEographic Object-Based

Image Analysis); synonim - OBIA

GEOSS – program Globalna Sieć Systemów Obserwacji Ziemi

GFC – projekt i portal mapowy (ang. Global Forest Change) przedstawiający zmiany pokrywy leśnej świata

GIS – Systemy Informacji Geograficznej (ang. Geographic Information System s)

GloFAS – Globalny System Informowania o Powodziach (ang. Global Flood Awareness

System)

GLONASS – rosyjski system nawigacji satelitarnej (ros. Globalnaya Navigatsionnaya

Sputnikovaya Sistema)

GMES – Program Globalnego Monitorowania Środowiska i Bezpieczeństwa realizowa-

ny w Unii Europejskiej (ang. Global Monitoring for Environment and Security) – dawna

nazwa obecnego programu Copernicus

413

GNDVI – wskaźnik roślinności Green NDVI

GNSS – Globalne Systemy Nawigacji Satelitarnej (ang. Global Navigation Satellite

Systems), do których zaliczamy m.in.: GPS-NAVSTAR (USA), GALILEO (UE), GLONASS

(Rosja) oraz BEIDOU-2 (Chiny)

GPS-NAVSTAR – Pierwszy system globalnej nawigacji satelitarnej (ang. Global Positioning System - NAVigation Signal Timing And Ranging) – program wojskowy USA udostęp-

niony cywilnej administracji i innym użytkownikom

GSD – terenowa odległość próbkowania określająca rozdzielczość przestrzenną senso-

ra (ang. Ground Sampling Distance)

HEO – silnie eliptycznie orbity (ang. Highly Elliptical Orbits)

HH – polaryzacja typu poziomego w radarach z syntetyczną aperturą (ang. Horizontal

Horizontal)

HRL – wysokorozdzielcze warstwy tematyczne (ang. High Resolution Layers) prezentujące podstawowe formy pokrycia terenu państw europejskich przygotowane na zlecenie ESA

HS – obraz hiperspektralny posiadający kilkadziesiąt (> 40) i więcej kanałów spektralnych (ang. hyperspectral)

HV – polaryzacja typu poziomo-pionowego w radarach z syntetyczną aperturą

(ang. Horizontal Vertical)

IACS – Zintegrowany System Zarządzania i Kontroli – system informatyczny unijnych

dopłat bezpośrednich w Polsce w ramach Wspólnej Polityki Rolnej Unii Europejskiej,

zarządzany przez Agencję Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa (ang. Integrated

Administration and Control System)

IFOV – chwilowe pole widzenia, czyli stożkowy kąt widoczności detektora określający

obszar na powierzchni Ziemi, który jest „widziany” z określonej wysokości w danym mo-

mencie (ang. Instantaneous Field of View)

InSAR – satelitarna interferometria radarowa – technika służąca do uzyskiwania infor-

macji dotyczących względnych danych wysokościowych (ang. Interferometric SAR)

ISOK – Informatyczny System Osłony Kraju, projekt mający na celu utworzenie systemu

poprawiającego osłonę gospodarki, środowiska i społeczeństwa przed nadzwyczajny-

mi zagrożeniami, w szczególności przed powodzią

ISS – Międzynarodowa Stacja Kosmiczna (ang. International Space Station)

IST – urządzenie służące nawigacji na gwiazdy wykorzystywane w systemach SLS

(ang. Instrument Star Tracker);

JRC – Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej (ang. Joint Research Centre) JRC MARS – Monitoring Zasobów Rolnictwa Wspólnego Centrum Badawczego Komisji

Europejskiej (ang. Joint Research Center Monitoring Agricultural Resources)

414

LAI – wskaźnik powierzchni liści (ang. Leaf Area Index)

LEO – niskie orbity okołoziemskie (ang. Low Earth Orbit)

LiDAR – technologia skanowania laserowego (ang. Light Detection And Ranging)

LoS – kierunek obrazowania w interferometrii radarowej (ang. Line of Sight)

LULC – mapa pokrycia (obszary z naturalnym pokryciem) i użytkowania terenu (obszary

antropogeniczne) (ang. Land Use Land Cover)

MDC – metoda najmniejszej odległości stosowana w klasyfikacji nadzorowanej

(ang. Minimum Distance Classification)

MEO – średnia orbita okołoziemska (ang. Medium Earth Orbit)

ML – uczenie maszynowe (ang. Machine Learning)

MLC – metoda największego prawdopodobieństwa stosowana w klasyfikacji nadzoro-

wanej (ang. Maximum Likelihood Classification)

MS – obraz wielospektralny (ang. multispectral), umownie posiadający kilka do kilkunastu kanałów spektralnych

MSI – sensor do rejestracji wielospektralnej umieszczony na satelicie Sentinel-2

(ang. MultiSpectral Instrument)

MSI – wskaźnik stresu wodnego (ang. Moisture Stress Index)

MTCI – wskaźnik chlorofilu wyznaczony o dane z sensora MERIS (ang . MERIS Terrestrial Chlorophyll Index)

MW – zakres promieniowania mikrofalowego (ang. MicroWave)

NASA – amerykańska Narodowa Agencja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej

(ang. National Aeronautics and Space Administration)

NASADEM – globalny numeryczny model terenu opracowany przez NASA z wy-

korzystaniem danych misji SRTM zwalidowanych danymi ASTER – Global DEM oraz

IceSat-1

NBLI – wskaźnik powierzchni odkrytych stosowany w analizach teledetekcyjnych gleb

(ang. Normalized Difference Bare Land Index)

NBR – znormalizowany wskaźnik pożaru roślinności (ang. Normalized Burn Ratio)

NDBI – znormalizowany różnicowy wskaźnik zabudowy stosowany w analizach telede-

tekcyjnych terenów zainwestowanych (ang. Normalized Difference Built-up Index)

NDDI – znormalizowany różnicowy wskaźnik suszy (ang. Normalised Difference

Drought Index)

NDII – znormalizowany wskaźnik różnicy w podczerwieni stosowany w analizach zo-

brazowań satelitarnych (ang. Normalized Difference Infrared Index)

415

NDRE – wskaźnik roślinności wykorzystujący zakres krawędzi podczerwieni (ang. Normalized Difference RedEdge index)

NDVI – znormalizowany różnicowy wskaźnik roślinności stosowany w analizach telede-

tekcyjnych roślinności (ang. Normalized Difference Vegetation Index)

NDWI – znormalizowany różnicowy wskaźnik wody, stosowany w analizach zobrazo-

wań satelitarnych (ang. Normalized Difference Water Index)

NIR – zakres promieniowanie elektromagnetycznego bliskiej podczerwieni (ang. Near

InfaRed)

NMDI – wskaźnik stosowany do oceny stanu wilgotności gleby i zawartości wody w ro-

ślinach (ang. Normalized Multi-Band Drought Index)

NMPT – numeryczny model pokrycia terenu

NMT – numeryczny model terenu

NOAA – amerykańska Narodowa Agencja Oceanów i Atmosfery (ang. National Oceanic

and Atmospheric Administration);

NOAA – seria niskorozdzielczych satelitów należących do NOAA służących do obserwa-

cji różnych zjawisk przyrodniczych w skali globalnej

NSIDC – amerykańska Narodowa Baza Danych o Śniegu i Lodzie będąca jednostką na-

ukowo-badawczą Uniwersytetu Kolorado w Boulder (ang. National Snow and Ice Data

Center)

NWI – znormalizowany wskaźnik wody informujący o potencjale wody w komórkach

roślin i glebie (ang. Normalised Water Index)

OBIA – obiektowa analiza obrazu (ang. Object-Based Image Analysis); synonim GEOBIA (ang. GEographic OBIA)

PAK – Polska Agencja Kosmiczna

PAN – obraz panchromatyczny (ang. panchromatic), jeden obraz zarejestrowany najczę-

ściej w zakresie promieniowania widzialnego

PCA – analiza składowych głównych (ang. Principal Component Analysis)

PDGS – naziemny segment opracowania danych misji Sentinel (ang. Payload Data

Ground Segment)

PEM – promieniowanie elektromagnetyczne

PolSAR – polarymetria radarowa (ang. Polarimetric SAR)

PSInSAR – technologia różnicowej interferometri radarowej

QA – analiza dokładności procesu klasyfikacji (ang. Quality Assessment)

416

R – język programowania oraz środowisko do obliczeń statystycznych i wizualizacji ich wyników

RE – czerwień krawędziowa (ang. RedEdge) – zakres promieniowania elektromagne-

tycznego pomiędzy zakresem fal czerwonych (R) oraz bliskiej podczerwieni (NIR)

REI – indeks dróg (ang. Road Extraction Index)

RF – lasy losowe – jedna z zaawansowanych metod stosowanych w klasyfikacji nadzo-

rowanej (ang. Random Forest)

RGB – kompozycja barwna w kolorach zbliżonych do naturalnych: R – czerwony

(ang. Red); G – zielony (ang. Green); B – niebieski (ang. Blue) RVI – wskaźnik roślinności (ang. Ratio Vegetation Index) lub uproszczony wskaźnik (ang. Simple Ratio)

S2GLC – międzynarodowy projekt finansowany przez ESA mający na celu stworzenie

globalnej bazy danych o pokryciu terenu z wykorzystaniem zobrazowań pochodzących

z satelity Sentinel-2 (ang. Sentinel-2 Global Land Cover)

SAM – jedna z metod klasyfikacji danych hiperspektralnych (ang. Spectral Angle Mapping) SAR – radary z syntetyzowaną aperturą, czyli antenami wirtualnymi, inaczej zwany-mi syntetyzowanymi, które symulowane są przez wykorzystanie ruchu postępowego

platformy nośnej, uwzględniając w przetwarzaniu sygnału powstający z powodu tego

ruchu efekt Dopplera, czyli dodatnie lub ujemne zmiany częstotliwości odbieranego

sygnału (ang. Synthetic Aperture Radar)

SatBałtyk – satelitarny system monitoringu stanu środowiska Bałtyku

SAVI – wskaźnik roślinności służący do niwelacji negatywnego wpływu tła glebowego

(ang. Soil Adjusted Vegetation Index)

SBAS – System wspomagający jakość pozycjonowania GNSS (ang. Satellite-Based

Augmentation System)

SCL – korektor linii skanowania (ang. Scan Line Corrector)

SCL – produkt przetworzeń (ang. Scene Classification Map) obrazów satelity Sentinel-2

(ESA)

SLMS – satelitarne systemy monitorowania terenu (ang. Satellite Land Monitoring Systems) SLR – radar obrazujący, który jest radarem „bocznego wybierania”, czyli instrumentem

obrazującym ukośnie (ang. Side-Looking Radar)

SLS – technologia skanowania laserowego realizowana ze statków poruszających się na

orbitach okołoziemskich (ang. Satellite Laser Scanning)

SPEI – wskaźnik standaryzowanego opadu i parowania (ang. Standardised Precipitation-

-Evapotranspiration Index)

417

SR – współczynnik odbicia powierzchni (ang. Surface Reflectance) SSO – orbita heliosynchroniczna (ang. Sun-Synchronous Orbit)

SST – Europejskie Konsorcjum Obserwacja i Śledzenie Obiektów Kosmicznych

(ang. Space Surveil ance and Tracking)

SST – temperatura powierzchni morza (ang. Sea Surface Temperature)

SVM – wektory nośne – jedna z zaawansowanych metod stosowanych w klasyfikacji

nadzorowanej (ang. Support Vector Machine)

SWIR – zakres promieniowania elektromagnetycznego średniej podczerwieni

(ang. Short Wave InfraRed)

TOA – współczynnik odbicia na tzw. poziomie powyżej atmosfery (ang. Top of Atmos-

phere Reflectance)

TVI – wskaźnik roślinności (ang . Transformed Vegetation Index) używany do opisu biomasy przy pokryciu gleby roślinnością poniżej 50%, uwzględniający zarówno zawartość

chlorofilu jak i biomasę

UA – Atlas Miast (ang . Urban Atlas) – baza danych komponentu lokalnego serwisu CLMS

dotycząca użytkowania gruntów i pokrycia terenu dla funkcjonalnych obszarów miej-

skich (FUA)

UI – wskaźnik zabudowy stosowany w analizach teledetekcyjnych terenów zainwesto-

wanych (ang. Urban Index)

VARI – jeden ze wskaźników roślinności służący do niwelowania negatywnego wpływu

atmosfery (ang. Visible Atmospheric Resistant Index)

VH – polaryzacja typu pionowo-poziomego w radarach z syntetyczną aperturą

(ang. Vertical Horizontal)

VHR – bardzo wysoka rozdzielczość (ang. Very High Resolution)

VI – wskaźnik (indeks) roślinności (ang. Vegetation Index)

VIS – zakres promieniowania elektromagnetycznego widzialny (ang. VISible) dla ludzkiego oka, fale widzialne

VNIR – zakres promieniowania elektromagnetycznego fal widzialnych i bliskiej pod-

czerwieni (ang. Visible & Near InfraRed)

VV – polaryzacja typu pionowego w radarach z syntetyczną aperturą (ang. Vertical Vertical) WorldDEM – globalny numeryczny model wysokościowy generowany w oparciu

o dane mikrofalowe z satelitów TerraSAR-X i TanDEM-X

418

Literatura

Advance Publications, [XX1] 1911. Syracuse Post Standard[XX2], s. 18. March 28, 1911.

Aggarwal S., 2004. Principles of Remote Sensing. W: M.V.K. Sivakumar, P.S. Roy,

K. Harmsen, S.K. Saha (red.), Satel ite Remote Sensing and GIS Applications in

Agricultural Meteorology. s. 23–39. World Meteorological Organisation, Geneva.

http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/WMO-TD1182.pdf

Airbus Defence and Space, 2019: https://www.intel igence-airbusds.com/elevation-models/

Airbus, 2020. Airbus Defence and Space – Zephyr: https://www.airbus.com/defence/

uav/zephyr.html

Aldred D., Wang J., 2007. Object-oriented classification for urban building boundary

extraction from IKONOS imagery. Our Common Borders – Safety, Security, and the

Environment Through Remote Sensing. 28 October–1 November 2007, Ottawa,

Ontario, Canada.

ALOS, 2020: https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS-2/en/about/palsar2.htm

Alvarado S.C., Langston S.M., 2014. Establishing a New International Space Cooperation

Mechanism For Protecting World Heritage Sites. Annals of Air and Space Law, 39,

379–408.

Amazon AWS, 2020. Amazon AWS Ground Station: https://aws.amazon.com/ground-station/

Amazon Earth, 2020. Earth on AWS: https://aws.amazon.com/earth/

AMMER, 2020: https://www.kplabs.pl/en/ammer/

Arslan N., 2018. Assessment of oil spil s using Sentinel 1 C-band SAR and Landsat 8

multispectral sensors. Environmental Monitoring Assessment, 190, 637. DOI:

10.1007/s10661-018-7017-4.

Attila J., Koponen S., Kal io K., Lindfors A., Kaitala S., Ylöstalo P., 2013. Remote Sensing

of Environment MERIS Case II water processor comparison on coastal sites of the

northern Baltic Sea. Remote Sensing of Environment, 128, 138–149. DOI: 10.1016/

j.rse.2012.07.009.

Atzberger C., Vuolo F., Klisch A., Rembold F., Meroni M., Mel o M.P., Formaggio A.R., 2016.

Agriculture. W: P. S. Thenkabail (red.), Land Resources Monitoring, Modeling and

Mapping with Remote Sensing, s. 71–112. CRC Press Inc., Boca Raton, FL, USA. ISBN

9780367868970.

Bajorek-Zydroń K., Wężyk P. (red.), 2016. Atlas pokrycia terenu i przewietrzania Krakowa.

MONIT-AIR „Zintegrowany system monitorowania danych przestrzennych dla

poprawy jakości powietrza w Krakowie”. s. 522. Urząd Miasta Krakowa. ISBN 978-

83-918196-6-1.

Balawajder G., 2018. Instytucjonalny wymiar ochrony granic zewnętrznych Unii

Europejskiej w kontekście bezpieczeństwa państw członkowskich. Pogranicze.

Polish Borderlands Studies, 6(1), 77–101.

419

Ban Y., Gong P., Giri C., 2015. Global land cover mapping using Earth observation satel ite data: Recent progresses and challenges. Journal of Photogrammetry and Remote

Sensing, 103, 1–6. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2015.01.001.

Bannari A., Rhinane H., Bahi H., 2018. Synergy between SMOS-MIRAS and Landsat-

OLI/TIRS Data for Soil Moisture Mapping before, during, and after Flash-Flood

Storm in Southwestern Morocco. W: T.V. Hromadka II, P. Rao (red.), Topics in

Hydrometeorology, s. 1-24. OpenTech. DOI: 10.5772/intechopen.79554.

Bargiel D., 2017. A new method for crop classification combining time series of radar

images and crop phenology information. Remote Sensing of Environment, 198,

369–383. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.022.

Barnes E., Clarke T., Colaizzi P., Haberland J., Kostrzewski M., Riley E., Moran M., Wal er

P., Choi C., Thompson T., Richards S., Lascano R., Li H., 2000. Coincident detection

of crop water stress, nitrogen status, and canopy density using ground-based

multispectral data. Proc. 5th Intern. Conf. on Precision Agriculture and Other

Resource Management, ASA–CSSA–SSSA, Madison, WI.

Barszcz J., Kozak J., Wężyk P., Widacki W., 1995. Health Condition of Forest in the Silesian

Beskid, Polish Carpathians Mountains. W: L. Beckel (red.) Satel ite Remote Sensing

Forest Atlas of Europe, 194–195. Justus Perthes, Gotha, Germany.

BDL, 2020: https://www.bdl.lasy.gov.pl/portal/o-lasach

Benz U.C., Hofmann P., Wil hauck G., Lingenfelder I., Heynen M., 2004. Multi-resolution,

object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information.

ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 58, 239–258. DOI: 10.1016/j.

isprsjprs.2003.10.002.

Berndt E., White K., LaFontaine F., Fontenot R., 2019. Towards the Development of

Real-Time Normalized Burn Ratio (NBR) and Delta NBR Imagery from GOES-

16/17 and S-NPP. NASA Technical Reports Server. https://www.star.nesdis.

noaa.gov/star/documents/meetings/2020JPSSGOES/Posters/A_21_Burnscar_

GOESRandJPSSMeeting_Feb2020_KWhite.pdf.

Bielecka E., Ciołkosz A., 1998. Powódź w dolinie Odry w 1997 r. w świetle interpretacji

zdjęć satelitarnych. Prace Instytutu Geodezji i Kartografii, 45(97), 81–95.

Bielecka E., Ciołkosz A., 2007. Wykorzystanie informacji o pokryciu terenu zawartych

w bazach Corine Land Cover w gospodarce przestrzennej. Roczniki Geomatyki,

5(7), 27–38.

Blaschke T., Hay G.J., Kel y M., Lang S., Hofmann P., Addink E., Queiroz Feitosa R., van der

Meer F., van der Werff H., van Coil ie F., Tiede D., 2014. Geographic object-based

image analysis—Towards a new paradigm. ISPRS Journal of Photogrammetry and

Remote Sensing, 87, 180–191. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014.

Blaschke T., Strobl J., 2001. What’s wrong with pixels? Some recent developments

interfacing remote sensing and GIS. Zeitschrift fur Geoinformationssysteme, 14(6),

12–17.

Boardman J., 1998. Leveraging the high dimensionality of AVIRIS data for improved

420

subpixel target unmixing and rejection of false positives: Mixture Tuned Matched Filtering. AVIRIS 1998 Proceedings, JPL, California. https://aviris.jpl.nasa.gov/

proceedings/workshops/98_docs/8.pdf.

Boardman J.W., Kruse F.A., Green R.O., 1995. Mapping target signatures via partial

unmixing of AVIRIS data. W: V.J. Realmuto (red.), Summaries of the Fifth Annual

JPL Airborne Earth Science Workshop. Volume 2. TIMS Workshop, s. 23–26. JPL

Publication 95–1.

Bohatkiewicz J. (red.), 2008. Podręcznik dobrych praktyk wykonywania opracowań

środowiskowych dla dróg krajowych. s. 192. Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych

i Autostrad, Warszawa-Kraków. ISBN 978-83-926079-2-2.

Borge N.H., Leblanc E. 2001. Comparing prediction power and stability of broadband

and hyperspectral vegetation indices for estimation of green leaf area index and

canopy chlorophyl density. Remote Sensing of Environment, 76, 156–172. DOI:

10.1016/S0034-4257(00)00197-8.

Borsa M., Zagajewski B., Kulawik B. 2017. Teledetekcja w planowaniu przestrzennym.

s. 221. Ministerstwo Infrastruktury i Budownictwa. https://archiwum.miir.gov.pl/

media/54427/Teledetekcja_w_planowaniu_przestrzennym.pdf

Brivio P.A., Colombo R., Maggi M., Tomasoni R., 2002. Integration of remote sensing data

and GIS for accurate mapping of flooded areas. International Journal of Remote

Sensing, 23(3), 429–441. DOI: 10.1080/01431160010014729.

Bubnicki J.W., Churski M., Schmidt K., Diserens T.A., Kuijper D.P.J., 2019. Linking spatial

patterns of terrestrial herbivore community structure to trophic interactions. eLife,

8, e44937. DOI: 10.7554/eLife.44937.

Burek P., van der Knijff J., Roo A., 2013. LISFLOOD Distributed Water Balance and Flood

Simulation Model. Revised User Manual, s. 142. European Commission Joint

Research Centre. Report EUR 26162EN. DOI: 10.2788/24719.

Cal eja F., Ondiviela B., Galván C., Recio M., Juanes J.A. 2019. Mapping estuarine

vegetation using satel ite imagery: The case of the invasive species Baccharis

halimifolia at a Natura 2000 site. Continental Shelf Research, 174, 35–47. DOI: DOI:

10.1016/j.csr.2019.01.002.

Campbell J.B., Wynne R.H., 2011. Introduction to Remote Sensing. Fifth Edition. s. 667.

Guilford Press, New York, USA. ISBN 9781609181765.

CAMS EU, 2020:

http://macc-raq-op.meteo.fr/index.php?category=ensemble&subensemble=hourly_

ensemble&date=LAST&calculation-model=ENSEMBLE&species=o3&level=SFC&

offset=000

CAMS Riga, 2020: https://atmosphere.copernicus.eu/airtext-air-quality-information-glance

Canadian Space Agency, 2020. RADARSAT-1: https://www.asc-csa.gc.ca/eng/satel ites/

radarsat1/default.asp

421

CCRS, 2020. Canada Centre for Remote Sensing – Remote Sensing Tutorials

https://www.nrcan.gc.ca/maps-tools-publications/satellite-imagery-air-photos/

tutorial-fundamentals-remote-sensing/9309

Chidley T.R.E., Drayton R.S., 1986. The use of SPOT-simulated imagery in hydrological

mapping. International Journal of Remote Sensing, 7(6), 791–799. DOI:

10.1080/01431168608954735.

Chini M., Pelich R., Pulvirenti L., Pierdicca N., Hostache R., Matgen P., 2019. Sentinel-1

InSAR Coherence to Detect Floodwater in Urban Areas: Houston and Hurricane

Harvey as A Test Case. Remote Sensing, 11, 107. DOI: 10.3390/rs11020107.

Chuvieco E., Mouil ot F., van der Werf G.R., San Miguel J., Tanasse M., Koutsias N., Heil A.,

2019. Historical background and current developments for mapping burned area

from satel ite Earth observation. Remote Sensing of Environment, 225, 45–64. DOI:

10.1016/j.rse.2019.02.013.

Clark R., Roush T., 1984. Reflectance spectroscopy: Quantitative analysis techniques for

remote sensing applications. Journal of Geophysical Research, 89(B7), 6329–6340.

DOI: 10.1029/JB089iB07p06329.

Clark R.N., Gal agher A.J., Swayze G.A., 1990. Material Absorption Band Depth Mapping

of Imaging Spectrometer Data Using a Complete Band Shape Least-Squares

Fit with Library Reference Spectra. Proceedings of the Second Airborne Visible/

Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) Workshop. JPL Publication 90-54, 176-186.

Congedo L., 2017. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation.

https://semiautomaticclassificationmanual-v5.readthedocs.io/en/latest/.

Copernicus Atmosphere, 2017: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/documents/

Copernicus_AtmosphereMonitoring_Feb2017.pdf

Copernicus Atmosphere, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/atmosphere

Copernicus CC, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/climate-change

Copernicus E, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/emergency

Copernicus EM, 2020: https://emergency.copernicus.eu/mapping/#zoom=2&lat=33.59119

&lon=12.7482&layers=00B0T

Copernicus Emergency Management Service, 2020. Technical Background of the

European Forest Fire Information System (EFFIS): https://effis.jrc.ec.europa.eu/

about-effis/technical-background/

Copernicus Hub, 2020: https://scihub.copernicus.eu/

Copernicus Land, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/land

Copernicus Marine, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/marine

Copernicus pl, 2020: https://www.copernicus.eu/pl

Copernicus S, 2020: https://climate.copernicus.eu/surface-air-temperature-january-2020

Copernicus SS, 2020: https://www.copernicus.eu/en/services/security

422

Copernicus, 2020a: https://www.copernicus.eu/pl/informacje-o-programie-copernicus

Copernicus, 2020b: https://www.copernicus.eu/pl/praktyczne-wskazowki/jak-uzyskac-

dostep-do-danych

Craig M., Atkinson D., 2013. A Literature Review of Crop Area Estimation. FAO Publication,

Rome. http://www.fao.org/fileadmin/templates/ess/documents/meetings_and_

workshops/GS_SAC_2013/Improving_methods_for_crops_estimates/Crop_Area_

Estimation_Lit_review.pdf.

Creodias, 2020. Home Page – CREODIAS: https://creodias.eu/

Cropspace, 2020: https://nassgeodata.gmu.edu/CropScape/

Crosetto M., 2017. Niepublikowane materiały wykładowe profesora wizytującego

UWM Olsztyn.

Crosetto M., 2019. CTTC. Niepublikowane materiały z projektu ASMOW 2018-2021,

finansowanego przez NCBiR.

Crosetto M., Monserrat O., Cuevas-González M., Devanthéry N., Crippa B., 2013. Analysis

of X-band very high resolution persistent scatterer interferometry data over urban

areas. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial

Information Sciences, 40, 21–24. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-47-2013.

CS3 demonstrator, 2020: https://www.wemcouncil.org/wp/projects/c3s-climate-and-

energy-education-demonstrator/

CSIRO, 2020. Centre for Earth Observation. About NovaSAR-1: https://research.csiro.au/

cceo/novasar/novasar-introduction/

Dąbrowska-Zielińska K., Bartold M., Gatkowska M., Gurdak R., 2019. POLWET – System

monitorowania obszarów mokradeł Ramsar z wykorzystaniem danych satelitarnych.

Seminarium dotyczące zastosowania danych satelitarnych do monitorowania

obszarów chronionych. 8 marca 2019, Warszawa. http://www.igik.edu.pl/upload/

Image/teledetekcja/Mokradla%20i%20laki/POLWET_GDOS_18032019.pdf

Dąbrowska-Zielińska K., Budzyńska M., Tomaszewska M., Malińska A., Gatkowska M.,

Bartold M., Malek I., 2016. Assessment of Carbon Flux and Soil Moisture in Wetlands

Applying Sentinel-1 Data. Remote Sensing, 8(9), 756. DOI: 10.3390/rs8090756.

Dąbrowska-Zielińska K., Ciołkosz A., Budzyńska M., Kowalik W., 2008. Monitorowanie

wzrostu i plonowania zbóż metodami teledetekcji. Problemy Inżynierii Rolniczej,

16, 45–54.

Dąbrowska-Zielińska K., Ciołkosz A., Kowalik W., Gruszczyńska, M., 2001. Teledetekcyjna

metoda oceny stanu rozwoju roślin uprawnych i szacowania plonów głównych

zbóż w Polsce. Teledetekcja środowiska, 32, 40–60.

Dąbrowska-Zielińska K., Goliński P., Jorgensen M., Mølmann J., Taff G., Tomaszewska M.,

Golińska B., Budzynska M., Gatkowska M., 2015. New methodologies for grasslands

monitoring. s. 30. Proceedings of 23rd International Grassland Congress 2015 –

Keynote Lecture (XXIII IGC 2015). 20-24 November 2015, New Delhi, India. Range

Management Society of India, Jhansi, U.P. India.

423

Dajdok Z., Pawlaczyk P. (red.), 2009. Inwazyjne gatunki roślin ekosystemów

mokradłowych Polski. s. 168. Wydawnictwo Klubu Przyrodników, Świebodzin. ISBN

978-83-87846-69-5.

De Kok R., Kozioł K., Wężyk P., 2005. Zastosowanie klasyfikacji obiektowej

wysokorozdzielczych obrazów teledetekcyjnych oraz analiz przestrzennych GIS

w kartowaniu drzewostanów. Roczniki Geomatyki, 3, 99–108.

De Roo A., Wesseling C., Van Deursen W., 2000. Physical y based river basin model ing

within a GIS: the LISFLOOD model. Hydrological Processes, 14, 1981–1992. DOI:

10.1002/1099-1085(20000815/30)14:11/12<1981: AID-HYP49>3.0.CO;2-F.

DeZan F., 2012. ESA Radar Remote Sensing Course 16-20/04/2012 Tartu (Estonia) SAR

Interferometry. https://earth.esa.int/c/document_library/get_file?folderId=226412

&name=DLFE-2120.pdf

DLR, 2008: https://www.dlr.de/EN/Home/home_node.html

DP, 2020. D&P Instruments 2020: http://www.dpinstruments.com/

Drzewiecki W., Wężyk P., Pierzchalski M., Szafrańska B., 2014. Quantitative and Qualitative

Assessment of Soil Erosion Risk in Małopolska (Poland), Supported by an Object-

Based Analysis of High-Resolution Satel ite Images. Pure Applied Geophysics, 171,

867–895. DOI: 10.1007/s00024-013-0669-7.

Dubayah R., Blair J.B., Goetz S., Fatoyinbo L., Hansen M., Healey S., Hofton M., Hurtt

G., Kel ner J., Luthcke S., Armston J., Tang H., Duncanson L., Hancock S., Jantz P.,

Marselis S., Patterson P.L., Qi W., Silva C., 2020. The Global Ecosystem Dynamics

Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography.

Science of Remote Sensing, 1, 100002. DOI: 10.1016/j.srs.2020.100002.

Dubiel E., Szwagrzyk J. (red.), 2008. Atlas roślinności rzeczywistej Krakowa. s. 160. Urząd

Miasta Krakowa, Wydział Kształtowania Środowiska. ISBN 978-83-918196-1-6.

Dyrektywa 2007/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 23 października 2007 r.

w sprawie oceny ryzyka powodziowego i zarządzania nim.

Earth, 2020: https://earth.esa.int/web/eoportal/satel ite-missions/s/seasat

Earthdata NASADEM, 2020: https://earthdata.nasa.gov/esds/competitive-programs/

measures/nasadem

Earthdata Search, 2020: https://search.earthdata.nasa.gov/search

Earthdata, 2020: https://earthdata.nasa.gov/what-is-new-collection-6-modis-active-fire-data

EarthExplorer, 2020. USGS EarthExplorer: https://earthexplorer.usgs.gov/

Earthguide, 2020. Animated Energy Budget: http://earthguide.ucsd.edu/earthguide/

diagrams/energybalance/

Earthobservations, 2020: http://www.earthobservations.org/gci.php

eCognition, 2020: https://geospatial.trimble.com/products-and-solutions/ecognition

EDO, 2020: https://edo.jrc.ec.europa.eu/edov2/php/index.php?id=1000#

424

EEA, 2012a. Urban Atlas 2012: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/urban-

atlas-2012

EEA, 2012b. Street Tree Layer (STL) 2012: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/

street-tree-layer-stl

EEA, 2012c. Building Height 2012: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/building-

height-2012

EEA, 2012d. N2K 2012: https://land.copernicus.eu/local/natura/natura-2000-2012

EEA, 2012e: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/population-estimates-by-urban-

atlas-polygon

EEA, 2018. Urban Atlas 2018: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/urban-atlas-2018

EFAS, 2020a. European Flood Awareness System – EFAS: https://www.efas.eu/european-

flood-awareness-system-efas

EFAS, 2020b. CEMS Flood monitoring and forecasting: https://www.efas.eu/efas_

frontend/#/home

EFFIS, 2020: https://effis.jrc.ec.europa.eu/static/effis_current_situation/public/index.html

Emerton R.E., Stephens E.M., Pappenberger F., Pagano T.C., Weerts A.H., Wood A.W.,

Salamon P., Brown J.D., Hjerdt N., Donnel y C., Baugh C.A., Cloke H.L., 2016.

Continental and global scaleflood forecasting systems. Wiley Interdisciplinary

Reviews: Water, 3(3), 391–418. DOI: 10.1002/wat2.1137.

Emery W., Yerasi A., Longbotham N., Pacifici F., 2014. Assessing paved road surface

condition with high-resolution satel ite imagery. IGARSS, Presentation. https://

www.slideserve.com/brook/assessing-paved-road-surface-condition-with-high-

resolution-satel ite-imagery.

EN, 2020. The Engineering ToolBox, Emissivity Coefficients Materials: https://www.

engineeringtoolbox.com/emissivity-coefficients-d_447.html

ENVI doc, 2020: https://www.harrisgeospatial.com/docs/supportedformats.html

ENVI podręcznik, 2020: https://www.harrisgeospatial.com/docs/Tutorials.html

ENVI, 2020: https://www.l3harrisgeospatial.com/Software-Technology/ENVI

ENVISAT/ASAR Product Handbook, 2002. Issue 1.0., 20 August 2002. ESA.

EO Browser. EO Browser Sentinel Hub: https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/

EO NASA, 2003. Earth Observatory NASA: https://earthobservatory.nasa.gov/features/ICESat

eoPortal ALOS-2, 2020. ALOS-2 (Advanced Land Observing Satel ite-2; SAR mission) /

Daichi-2. Credit: JAXA: https://directory.eoportal.org/documents/163813/5712308/

ALOS2_Auto4F.jpeg

eoPortal ICEYE-X1, 2020: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satel ite-missions/i/

iceye-x1

eoPortal Tandem-L, 2020: https://eoportal.org/web/eoportal/satel ite-missions/t/tandem-l

425

EOSDIS, 2020: https://earthdata.nasa.gov/eosdis/science-system-description/eosdis-

standard-products

ERDAS formaty, 2020: https://www.hexagongeospatial.com/technical-documents/imagine-

data-format-by-product-tiers

ERDAS moduły: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-portfolio/erdas-

imagine-add-ons

ERDAS podręcznik: https://community.hexagongeospatial.com/t5/IMAGINE-eTraining/

tkb-p/eTErdasImagine

ERDAS, 2020: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-portfolio/erdas-imagine

Erkkilä A.-L., Pölönen I., Honkavaara E., Lindfors A., Näsi T., 2020. Utilization of FPI based spectral imager in fresh water monitoring. http://view.24mags.com/sites/al /files/

public_files/documents/mera/1fe19255c985c4ffd542f0c6a25ddd31/

Erten E., Rossi C., 2019. The worsening impacts of land reclamation assessed with

Sentinel-1: The Rize (Turkey) test case. International Journal of Applied Earth

Observation and Geoinformation, 74, 57–64. DOI: 10.1016/j.jag.2018.08.007.

ESA DIAS, 2020. DIAS | Copernicus: https://www.copernicus.eu/en/access-data/dias

ESA Enabling Support, 2020: https://www.esa.int/Enabling_Support/Space_Transportation/

Types_of_orbits

ESA Envisat, 2020. What is Envisat? : https://earth.esa.int/web/guest/missions/esa-operational-

eo-missions/envisat

ESA eoPortal, 2020: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satel ite-missions/s/

smos#foot98%29

ESA ERS, 2020: https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/ERS_1_and_2

ESA ERS-2, 2020. ERS-2 satel ite: https://i.ytimg.com/vi/DhM5Ljr5Nfk/hqdefault.jpg

ESA Missions, 2020. Missions News: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/

news/-/article/sentinel-3-validation-team-forge-ahead-with-satellite-data

ESA RADARSAT-2, 2020. RADARSAT-2: https://earth.esa.int/documents/163813/203433/

Radarsat2_Auto12

ESA S-1, 2020. Sentinel-1 – Missions – Sentinel Online: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/

missions/sentinel-1

ESA S-2 Products, 2020. Sentinel-2 Data Products: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/

missions/sentinel-2/data-products

ESA S-2 Toolbox, 2020.The Sentinel-2 Toolbox: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/

toolboxes/sentinel-2

ESA S-2 User Guide, 2020. Level-2: https://sentinel.esa.int/documents/247904/3681608/

Sentinel-2-Level-1C-2A-TOA-processing-ful .png

426

ESA S-2 User Guide, 2020a. Revisit and Coverage:

https://sentinel.esa.int/documents/247904/266422/revisit-coverage.png

ESA S-3, 2020. Sentinel-3 Mission: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/

sentinel-3

ESA S-5P ArabNubia, 2018. Sentinel-5P data now available to download: https://blog.

arabnubia.com/wp-content/uploads/2019/10/a.jpg

ESA S-5P, 2014. Sentinel-5 Precursor: http://www.esa.int/var/esa/storage/images/

esa_multimedia/images/2014/10/sentinel-5_precursor/14946699-1-eng-GB/

Sentinel-5_Precursor.jpg

ESA Safety Security, 2020: https://www.esa.int/Safety_Security/Space_Surveillance_

and_Tracking_-_SST_Segment

ESA Salinity Map, 2020: https://www.esa.int/ESA_Multimedia/Images/2010/10/First_

global_map_of_soil_moisture_and_ocean_salinity#.X7vRw2D_sG8.link

ESA SAR, 2020: https://earth.esa.int/eogateway/activities/edap/sar-missions

ESA, 2009. Ground Segment Coordination Report: https://wiki.services.eoportal.org/

tiki-download_wiki_attachment.php?attId=358

ESA, 2015. Sentinel-2 Satel ite: https://www.esa.int/var/esa/storage/images/esa_

multimedia/images/2015/03/sentinel-2/15292660-1-eng-GB/Sentinel-2_pil ars.jpg

ESA, 2018. Agile PROBA-1 rol s in its orbit to take images: http://m.esa.int/spaceinimages/

Images/2011/10/Agile_Proba-1_rol s_in_its_orbit_to_take_images

ESM, 2017. European Settlement Map / ESM 2012 – Release 2017: https://land.copernicus.

eu/pan-european/GHSL/european-settlement-map/esm-2012-release-2017-

urban-green

ESOA, 2020: https://www.esoa.net/technology/satellite-orbits.asp

ESRI, 2020: https://www.esri.pl

Esusza, 2020: https://esusza.pl/

EU, 2020: https://www.europarl.europa.eu/news/pl/headlines/security/20180216STO98008/

strefa-schengen-ktore-panstwa-do-niej-naleza-i-ktore-staraja-sie-o-czlonkostwo

EURACTIV, 2019: https://www.euractiv.pl/section/instytucje-ue/news/europejska-agencja-

kosmiczna-z-rekordowym-budzetem/

EUROPEAN COMMISSION 2000, Directive 2000/60/EC of the European Parliament and of

the Council of 23 October 2000 establishing a framework for Community action in

the field of water policy. Official Journal of the European Communities, 327, 1–72.

Explorer, 2020: https://en.wikipedia.org/wiki/Explorer_1

Faisal A., Khan H., 2017. Application of GIS and Remote Sensing in Disaster Management:

a Critical Review of Flood Management. International Conference on Disaster Risk

Mitigation, September 23 – 24, 2017, Dhaka, Bangladesh.

427

Ferreira J.G., Andersen J.H., Borja A., Bricker S.B., Camp J., Cardoso da Silva M., Garcés E., Heiskanen A.-S., Humborg Ch., Ignatiades L., Lancelot Ch., Menesguen A., Tett

P., Hoepffner N., Claussen U., 2011. Overview of eutrophication indicators to assess

environmental status within the European Marine Strategy Framework Directive.

Estuarine, Coastal and Shelf Science, 93(2), 117–131. DOI: 10.1016/j.ecss.2011.03.014.

Fieldsites, 2020:https://www.fieldsites.se/)

FIRMS, 2020: https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/

Florczyk A.J., Freire S., Kemper T., Pesaresi M., 2016. VGI in production of global human

settlements layer from multi-temporal Landsat satel ite imagery. The 6th Digital

Earth Summit. 7-8 July 2016, Beijing, China.

ForBioSensing, 2020: http://www.forbiosensing.pl

Foresteurope 2020: http://www.foresteurope.org/docs/fullsoef2015.pdf

Frankowski P., 2016. Strategia Kosmiczna dla Europy. Unia Europejska.pl, 6, 21–26.

Frontex, 2018a. Dokument programowy na lata 2019–2021 z dnia 18 października 2018 r.

Frontex, 2018b. Roczne sprawozdanie z działalności za 2017 r. z dnia 29 maja 2018 r.

Frontex, 2020: https://frontex.europa.eu/

Gal ego F.J., 2006. Review of the main remote sensing methods for crop area estimates.

In Workshop Proceedings: Remote Sensing Support to Crop Yield Forecast and

Area Estimates. ISPRS Archives. Stresa, Italy, 30 November–1 December 2006,

Vol. 36, Part 8/W48, 65-70.

Gal ego F.J., Craig M., Michaelsen J., Bossyns B., Fritz S. (red.), 2008. Best practices for

crop area estimation with remote sensing. RC Scientific and Technical Reports.

5-6 June 2008, Ispra. DOI: 10.2788/31835.

Gao B.-C., 1996. NDWI – A normalized difference water index for remote sensing of

vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257–266.

DOI: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.

GEDI, 2018. First ICESat-2 Global Data Released: Ice, Forests and More: https://icesat-2.

gsfc.nasa.gov/

GEDI, 2020. GEDI Instrument Overview: https://gedi.umd.edu/instrument/instrument-

overview/

GEE algorytmy, 2020: https://developers.google.com/earth-engine/guides/

GEE guides, 2020: https://developers.google.cn/earth-engine/guides/register?hl=zh-cn

GEE rejestracja, 2020: https://earthengine.google.com/signup

GEE, 2020. Google Earth Engine: https://earthengine.google.com/

GEO, 2018. Group on Earth Observation: https://www.earthobservations.org/

Geomatica materiały, 2020: https://support.pcigeomatics.com/hc/en-us/categories/

200339015-Tutorials

428

Geomatica, 2020: https://www.pcigeomatics.com/

GeoMedia rozszerzenia, 2020: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-

portfolio/geomedia/geomedia-dynamic-gis-mapping-software-changing-

world#:~:text=%20SPATIAL%20MODELER%20IN%20GEOMEDIA%20%201%20

ENTERPRISE,Portfolio%20of%20products%20to%20comprise%20a. .%20More%20

GeoMedia, 2020: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-portfolio/geomedia

Geopandas, 2020: https://geopandas.org/

Geoportal, 2020: http://geoportal.gov.pl

Geoservice DLR, 2020: https://geoservice.dlr.de/web/maps/tdm:forest

Geospatial Intel igence, 2020. TerraSAR-X and TanDEM-X: https://geoint.com.au/

productservice/satel ite-imagery/terrasar-x-and-tandem-x-0-25m/

GIOŚ, 2020: https://clc.gios.gov.pl/

Gisplay, 2019: https://gisplay.pl/gis/7779-ile-satelitow-krazy-wokol-ziemi.html

Gitelson A.A., Kaufman Y.J., Stark R., Rundquist D., 2002. Novel algorithms for remote

estimation of vegetation fraction. Remote sensing of Environment, 80(1), 76–87.

DOI: 10.1016/S0034-4257(01)00289-9.

Global Forest Change, 2020: http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-

global-forest

Głowienka E., 2014. Analiza porównawcza metod przetwarzania danych hiperspektralnych

o zróżnicowanej dokładności. Rozprawa doktorska, AGH w Krakowie.

GNU, 2020. GNU Project: https://www.gnu.org/licenses/copyleft.html

Grabska E., 2017. Ocena możliwości wykorzystania satelitarnych danych optycznych

i radarowych do identyfikacji typów użytków rolnych. Prace Geograficzne, 148,

135–155. DOI: 10.4467/20833113PG.17.006.6274.

Gregg W.W., Casey N.W., 2004. Global and regional evaluation of the SeaWiFS

chlorophyll data set. Remote Sensing of Environment, 93(4), 463–479. DOI: 10.1016/

j.rse.2003.12.012.

Griffith C.G., Woodley W.L., Grube P.G., Martin D.W., Stout J., Sikdar D.N., 1978. Rain estimation from geosynchronous satel ite imagery—visible and infraR studies. Monthly Weather

Review, 106, 1153–1171. DOI: 10.1175/1520-0493(1978)106<1153:REFGSI>2.0.CO;2.

Gromny E., Lewiński S., Rybicki M., Malinowski R., Krupiński M., Nowakowski A., Jenerowicz

M. 2019. Creation of training dataset for Sentinel-2 land cover classification. Proc. SPIE

11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-

Energy Physics Experiments, 111763D, 6 November 2019. DOI: 10.1117/12.2536773.

Grunfeld Brook N.A., 2019. Introduction to SAR Interferometry – Generating a Digital

Elevation Model. CONAE Training program. https://appliedsciences.nasa.gov/sites/

default/files/SAR%20Disasters%20Part%203_0.pdf.

429

Gu Y., Brown J.F., Verdin J.P., Wardlow B., 2007. A five year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United

States. Geophysical Research Letters, 34, L06407. DOI: 10.1029/2006GL029127.

Gulácsi A., Kovács F., 2015. Drought Monitoring With Spectral Indices Calculated From

MODIS Satel ite Images In Hungary. Journal of Environmental Geography, 8, 11–20.

DOI: 10.1515/jengeo-2015-0008.

Gunter’s Space, 2019: https://space.skyrocket.de/doc_sdat/novasar-s.htm

Gunter’s Space Page, 2020. RCM 1, 2, 3 (Radarsat Constel ation 1, 2, 3): https://space.

skyrocket.de/doc_sdat/radarsat-constel ation.htm

GWIS, 2020: http://gwis.jrc.ec.europa.eu/static/gwis_current_situation/public/index.html

Hansen M.C., Stehman S.V., Potapov P.V., 2010. Quantification of global gross forest

cover loss. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of

America, 107(19), 8650–8655. DOI: 10.1073/pnas.0912668107.

Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R. , Hancher M. , Turubanova S.A. , Tyukavina A. , Thau D.,

Stehman S.V., Goetz S.J., Loveland T. R., Kommareddy A. , Egorov A., Chini L. , Justice

C. O., Townshend J.R., 2013. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science 342, 850. DOI: 10.1126/science.1244693.

Hanssen R.F., 2001. Radar interferometry. Data interpretation and error analysis. Remote

Sensing and Digital Image Processing, vol. 2. s. XVIII, 308. Springer Netherlands.

DOI: 10.1007/0-306-47633-9.

Hardisky M.A., Klemas V., Smart R.M., 1983. The influences of soil salinity, growth form,

and leaf moisture on the spectral reflectance of Spartina alterniflora canopies.

Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 9, 77–84.

Harris, 2020: https://www.harrisgeospatial.com

Hawryło P., Bednarz B., Wężyk P., Szostak M., 2018. Estimating defoliation of

Scots pine stands using machine learning methods and vegetation indices

of Sentinel-2. European Journal of Remote Sensing, 51(1): 194–205. DOI:

10.1080/22797254.2017.1417745.

Hawryło P., Wężyk P., 2018. Predicting Growing Stock Volume of Scots Pine Stands Using

Sentinel-2 Satel ite Imagery and Airborne Image-Derived Point Clouds. Forests,

9(5): 274. DOI: 10.3390/f9050274.

Healey S.P., Hernandez M.W., Edwards D.P., Lefsky M.A., Freeman E., Patterson P.L.,

Lindquist E.J., and Lister A.J., 2015. CMS: GLAS LiDAR-derived Global Estimates of

Forest Canopy Height, 2004-2008. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI:

10.3334/ORNLDAAC/1271.

Hein A. 2010. Processing of SAR data: fundamentals, signal processing, interferometry.

s. XV, 291. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-662-09457-0. ISBN

978-3-642-05710-6.

Hejmanowska B., 2002. Badania zmian współczynnika emisyjności piasku kwarcowego

w zależności od jego granulometrii w przedziale 2-14 μm. Geodezja, 8(2), 295-303.

430

Hejmanowska B., Mularz S., Gołda T., Pirowski T., Głowienka E., 2004. Wykorzystanie naziemnych pomiarów spektrometrycznych do kalibracji hiperspektralnych

zobrazowań lotniczych i satelitarnych na przykładzie rekultywowanego obszaru

Tarnobrzeskiego Zagłębia Siarkowego. Projekt badawczy KBN nr 5T12E 005 25,

Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie. http://home.agh.edu.

pl/~galia/research/research.html.

Henderson F.M., Lewis A. J., 1998. Principles and applications of imaging radar. Manual

of remote sensing, vol. 2. s. 896. Wil ey and Sons Inc. ISBN-10 0471294063.

Herold M. 2020, Change detection and time series analysis – http://www.geo-informatie.

nl/courses/grs20306/course/Schedule/lecture_herold_changedetection_time_

series.pdf

Hexagon Geospatial, 2020: https://www.hexagongeospatial.com

Hildebrandt G., 1987. 100 Jahre forstliche Luftbildaufnahme – zwei Dokumente aus den

Änfängen der forstlichen Luftbildinterpretation. Bildmessung und Luftbildwesen,

55, 221-224.

Hoppe E., Bruckno B., Campbell E., Acton S., Vaccari A., Stuecheli M., Bohane A., Falorni

G., Morgan J., 2014. Transportation Infrastructure Monitoring using Satel ite Remote

Sensing. Materials and Infrastructure, 1, 185–198. DOI: 10.1002/9781119318583.ch14

Hoque M.A.A., Phinn S., Roelfsema C., Childs I., 2016. Assessing tropical cyclone impacts

using object-based moderate spatial resolution image analysis: a case study in

Bangladesh. International Journal of Remote Sensing, 37(22), 5320–5343. DOI:

10.1080/01431161.2016.1239286.

Horus, 2020: HORUS , Heritage Observation and Retrieval Under Sand, ESA Data User

Element website, http://due.esrin.esa.int/page_project89.php

Hościło A., Mirończuk A., Lewandowska A., 2016. Określenie rzeczywistej powierzchni

lasów w Polsce na podstawie dostępnych danych przestrzennych. Sylwan, 160(8),

627–634. DOI: 10.26202/sylwan.2018024.

Hościło A., Tomaszewska M., 2015. CORINE Land Cover 2012 – 4th CLC inventory

completed in Poland. Geoinformation Issues 6, 1(6), 49–58. DOI: 10.34867/gi.2014.4.

Hu T., Smith R.B., 2018. The impact of Hurricane Maria on the vegetation of Dominica

and Puerto Rico using multispectral remote sensing. Remote Sensing, 10(6), 827.

DOI: 10.3390/rs10060827.

Huete A.R., 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of the

Environment, 25, 295–309. DOI: 10.1016/0034-4257(88)90106-X.

Hyperlab, 2019: http://hyperlabsolution.com/

ICESat, 2020: https://icesat-2.gsfc.nasa.gov/

ICEYE, 2020. ICEYE Press Room: https://www.iceye.com/press/media-assets?hsCtaTracking

=2146704c-b711-4888-9fe1-a504d46c481d%7C1e0a0357-dccd-4dcd-aa3f-322c230ccf33

IGIK Corine HRL, 2020: http://www.igik.edu.pl/en/corine-hrl

431

IGIK Corine HRL2012, 2020: http://www.igik.edu.pl/pl/corine-hrl-2012

IGIK Corine HRL2015, 2020: http://www.igik.edu.pl/pl/corine-hrl-2015

IGIK LC, 2020: http://www.igik.edu.pl/pl/corine-lc

IGIK, 2020: https://www.igik.edu.pl

ImageJ Fiji, 2020: https://imagej.net/Fiji

ImageJ Plugins, 2020: https://imagej.nih.gov/ij/plugins/

ImageJ Użytkownik, 2020: https://imagej.nih.gov/ij/index.html

ImageJ, 2020: http://ij.ms3d.de/

IMGW Sat4Envi, 2020. Prototyp serwisu Sat4Envi: https://sok-demo.grid.cyf-kr.edu.pl/login

IMGW, 2020. O projekcie – sat4envi: http://sat4envi.imgw.pl/o-projekcie/

ImProc, 2020. Python in image processing: https://github.com/RemoteSys/student_imProc

Instytut Geodezji i Kartografii, 2020. COSMO-SkyMed: URL: http://www.igik.edu.pl/pl/a/

COSMO-SkyMed

ISS, 2020: https://en.wikipedia.org/wiki/International_Space_Station

IU NASA, 2013. Imagine the Universe! Astronomer’s Toolbox, NASA Goddard Space

Flight Center: https://imagine.gsfc.nasa.gov/science/toolbox/emspectrum1.html

Jackson R.D., Clarke T.R., Moran M.S., 1992. Bidirectional calibration results for 11 spectralon and 16 BaSO4 reference reflectance panels. Remote Sensing of Environment, 40,

231-239. DOI: 10.1016/0034-4257(92)90005-5.

Jarocińska A., Sławik Ł., Sabat A., Zagajewski B., Magnuszewski A., Ochtyra A., 2015.

Wykorzystanie zobrazowań hiperspektralnych do monitoringu jakości wód Jeziora

Zegrzyńskiego. Konferencja Środowisko Informacji, 7-8 października 2015 r.,

Centrum Nauki Kopernik, Warszawa. https://ekoportal.gov.pl/fileadmin/Ekoportal/

Konferencja/2015/prezentacje/2.8_Anna_Jarocinska_Lukasz_Slawik_UW_MGGP_

Aero.pdf.

Jaworski J., 2004. Parowanie w cyklu hydrologicznym zlewni rzecznej. s. 422. Polskie

Towarzystwo Geofizyczne, Warszawa. ISBN 83-91031-25-3.

Jensen J. R., 2000. Remote sensing of the environment. An earth resource perspective.

Prentice Hal , Upper Saddle River, New Jersey. ISBN-10 0131889508.

Jensen J., Cowen D., 1999. Remote sensing of urban/suburban infrastructure and socio-

economic attributes. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65, 611–

622. DOI: 10.1002/9780470979587.ch22.

Ji L., Peters A., 2003. Assessing vegetation response to drought in the northern Great

Plains using vegetation and drought indices. Remote Sensing of Environment, 87,

85–98. DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00174-3.

432

Jordan C.F., 1969. Derivation of leaf area index from quality measurements of light on the forest floor. Ecology, 50, 663–666. DOI: 10.2307/1936256.

JRC TR, 2018: JRC Technical reports. Devos W., Lemoine G., Milenov P., Fasbender D. 2018.

Technical guidance on the decision to go for substitution of OTSC by monitoring:

http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC112918

Jung J., Kim D.-j., Palanisamy Vadivel S. K., Yun S.-H., 2019. Long-Term Deflection

Monitoring for Bridges Using X and C-Band Time-Series SAR Interferometry.

Remote Sensing, 11(11), 1258. DOI: 10.3390/rs11111258.

Kaggle, 2020: https://www.kaggle.com/

Kaufman Y., Tanre D., 1992. Atmospherical y Resistant Vegetation Index (ARVI) for EOS-

MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing of the Environment,

30(2), 261–270. DOI: 10.1109/36.134076.

Kawecka B., Eloranta P.V., 1994. Zarys ekologii glonów wód słodkich i środowisk

lądowych. s. 251. Wydawnictwo Naukowe PWN. ISBN 8301113200, 9788301113209.

Keras, 2020: https://keras.io/

Kerr Y.H., Jacquette E., Al-Bitar A., Cabot F., Mialon A., Richaume P., Quesney A., Berthon

L., 2013. CATDS SMOS L3 soil moisture retrieval processor algorithm theoretical

baseline document (ATBD). s. 73. Report of CNES and CATDS, France.

Khorram S., van der Wiele C.F., Koch F.H., Nelson S.A.C., Potts M.D., 2016. Remote

Sensing: Past and Present. W: S. Khorram, C.F. van der Wiele, F.H. Koch, S.A.C.

Nelson, M.D. Potts, Principles of Applied Remote Sensing, s. 1-20. Springer, Cham.

DOI: 10.1007/978-3-319-22560-9_1.

Kimes D.S., Smith J.A., Ranson K.I., 1980. Vegetation reflectance measurements as

a function of solar zenith angle. Photogrammetry Engineering and Remote

Sensing, 46, 1563–1573.

Konwencja, 1972. Konwencja w sprawie ochrony światowego dziedzictwa kulturalnego

i naturalnego: https://www.unesco.pl/fileadmin/user_upload/pdf/Konwencja_w_

sprawie_ochrony_Swiatowego_Dziedzictwa.pdf

Korb A.R., Dybwad P., Wadsworth W., Salisbury J.W., 1996. Portable Fourier Transform

Infrared Spectrometer for Field Measurements of Radiance and Emissivity. Applied

Optics, 35(10), 1679–1692. DOI: 10.1364/AO.35.001679.

Kosmonauta, 2020: https://kosmonauta.net/2016/06/2016-ho3-drugi-ksiezyc-ziemi/

Kozieł M., 2008. Zastosowanie bazy danych CORINE Land Cover 2000 do analiz struktury

krajobrazu wybranych obszarów chronionych w Polsce. Klasyfikacja krajobrazu.

Teoria i praktyka. Problemy Ekologii Krajobrazu, 10, 279–285.

Kozioł K., Wężyk P., 2005. Rola klasyfikacji nadzorowanej obrazów satelitarnych QuickBird

w nowej koncepcji wyznaczania przemysłowych stref uszkodzeń drzewostanów

na przykładzie Miasteczka Śląskiego. Roczniki Geomatyki, 3(2), 87–96.

433

Kruse F.A., Lefkoff A.B., Boardman J.W., Heidebrecht K.B., Shapiro A.T., Barloon P.J., Goetz A.F.H., 1993. The Spectral Image Processing System (SIPS) – Interactive Visualization

and Analysis of Imaging Spectrometer Data. Remote Sensing of Environment, 44,

145–163. DOI: 10.1016/0034-4257(93)90013-N.

Kurczyński Z., 2014a. Penetracja szaty roślinnej. Skanowanie pełną długością fali. W:

P. Wężyk (red.), Podręcznik dla uczestników szkoleń z wykorzystania produktów

LiDAR, s. 70-75. Główny Urząd Geodezji i Kartografii, Warszawa. ISBN 978-83-254-

2090-1.

Kurczyński Z., 2014b. Skaner barymetryczny. W: P. Wężyk (red.), Podręcznik dla

uczestników szkoleń z wykorzystania produktów LiDAR, s. 68-69. Główny Urząd

Geodezji i Kartografii, Warszawa. ISBN 978-83-254-2090-1.

Kussul N., Lemoine G., Gal ego F.J., Skakun S.V., Lavreniuk M., Shelestov, A.Y., 2016.

Parcel-Based Crop Classification in Ukraine Using Landsat-8 Data and Sentinel-1A

Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote

Sensing, 9, 2500–2508. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2560141.

Land Copernicus CLC, 2020: https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-

cover

Land Copernicus CLC2018, 2020: https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-

land-cover/clc2018?tab=download

Land Copernicus Dane, 2020: https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ

Land Copernicus DEM, 2020: https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-dem

Land Copernicus Global, 2020: https://land.copernicus.eu/global/

Land Copernicus HRL 2018 User Manual, 2020: https://land.copernicus.eu/user-corner/

technical-library/hrl-grassland-2018-user-manual

Land Copernicus HRL, 2020: https://land.copernicus.eu/pan-european/high-resolution-

layers

Land Copernicus Hydro, 2020: https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-hydro

Land Copernicus Local, 2020: https://land.copernicus.eu/local

Land Copernicus LUCAS, 2020: https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/lucas

Land Copernicus Pan-European, 2020: https://land.copernicus.eu/pan-european

Land Copernicus RZ, 2020: https://land.copernicus.eu/local/riparian-zones/riparian-

zones-delineation

Land Copernicus UA, 2020: https://land.copernicus.eu/local/urban-atlas/urban-

atlas-2018

Land Copernicus, 2020: https://land.copernicus.eu/

Landsat 7 Handbook, 2019. Landsat 7 (L7) Data Users Handbook: https://www.usgs.gov/

core-science-systems/nli/landsat/landsat-7-data-users-handbook

434

Landsat 7 Handbook, 2020:

https://www.usgs.gov/media/files/landsat-7-data-users-handbook

Landsat 8 Handbook, 2019. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook: https://www.usgs.gov/

land-resources/nli/landsat/landsat-8-data-users-handbook

Landsat Explorer, 2020. ESRI Landsat Explorer: https://livingatlas2.arcgis.com/

landsatexplorer/

Landsat Science, 2020: https://landsat.gsfc.nasa.gov/round-she-goes-landsats-orbital-swath/

Landsat, 2020: https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-1?qt-

science_support_page_related_con=0#qt-science_support_page_related_con

Łapeta B., Struzik P., 2018. Planowane działania Krajowego Operatora Danych Copernicus

w latach 2018-2019. Science, IMGW. https://www.gov.pl/attachment/cc2b4cf4-74a6-

4f72-b54b-04624aa251ae

Lasaponara R., Masini N., 2007. Detection of archaeological crop marks by using satel ite

QuickBird multispectral imagery. Journal of Archaeological Science, 34, 214–221.

DOI: 10.1016/j.jas.2006.04.014.

Lasaponara R., Tucci B., Ghermandi L., 2018. On the use of satel ite sentinel 2 data for

automatic mapping of burnt areas and burn severity. Sustainability, 10(11), 3889.

DOI: 10.3390/su10113889.

Laskowicz I., Mrozek T., 2019. Zagrożenia zabytków dziedzictwa kulturowego ruchami

masowymi na obszarze Karpat. Przegląd Geologiczny, 67(5), 369–376.

Lensky I.M., Rosenfeld D., 1997. Estimation of precipitation area and rain

intensity based on the microphysical properties retrieved from NOAA

AVHRR data. Journal of Applied Meteorology, 36(3), 234–242. DOI:

10.1175/1520-0450(1997)036<0234:EOPAAR>2.0.CO;2.

Leonardo Company, 2020. COSMO-SkyMed: https://www.leonardocompany.com/en/

products/cosmo-skymed

Lesisz K., 2019. Analiza Rozwoju Aglomeracji Wrocławskiej w Latach 1999-2018 na

podstawie zdjęć satelitarnych. Praca inżynierska, Politechnika Warszawska, Wydział

Geodezji i Kartografii.

Lewińska K.E., 2009. Land cover classification using multi-temporal MODIS satel ite data.

Roczniki Geomatyki, 7(2), 75–81.

Lewińska K.E., 2011. Porównanie klasyfikacji wieloczasowych zdjęć satelitarnych MODIS.

Teledetekcja Środowiska, 46, 3–13.

Lewiński S., 2006. Rozpoznanie form pokrycia i użytkowania ziemi na zdjęciu satelitarnym

Landsat ETM+ metodą klasyfikacji obiektowej. Roczniki Geomatyki, 4, 139–152.

Liu H.Q., Huete A., 1995. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy

background and atmospheric noise. IEEE transactions on Geoscience and Remote

Sensing, 33(2), 457–465. DOI: 10.1109/36.377946.

435

Lopez Garcia M.J., Casel es V., 1999. Mapping Burns and Natural Reforestation using Thematic Mapper Data. Geocarto International, 6(1), 31–37. DOI:

10.1080/10106049109354290.

Maître H., 2008. Processing of Synthetic Aperture Radar Images. s. 400. Wil ey & Sons Inc.

ISBN 978-1-84821-024-0.

Marsop, 2020: http://www.marsop.info/

Martinis S., Kuenzer C., Wendleder A., Huth J., Twele A., Roth A., Dech S., 2015. Comparing

four operational SAR-based water and flood detection approaches. International

Journal of Remote Sensing, 36(13), 3519–3543. DOI: 10.1080/01431161.2015.1060647.

McKee T.B., Doesken N.J., Kleist J., 1993. The relationship of drought frequency and

duration to time scale. W: Proceedings of the Eighth Conference on Applied

Climatology, s. 179–184. 17–22 January 1993, Anaheim, California. Boston, American

Meteorological Society.

MDA, 2020. RADARSAT Constellation Mission: https://mdacorporation.com/docs/

default-source/brochures/isg/surveil ance-and-intel igence/space-missions/radar/

rcm_11110-r6.pdf?sfvrsn=19

MicaSense, 2017. Uncovering Spectral Signatures in a Pecan Orchard: https://micasense.

com/uncovering-spectral-signatures-in-a-pecan-orchard/

Michigan Tech Volcanology: http://www.geo.mtu.edu/volcanoes/klyuchevskoi/images/

kliuch-compare.html

Microsoft, 2020. AI for conservation: Microsoft AI for Earth: https://www.microsoft.com/

en-us/ai/ai-for-earth

Mikołajczyk P., 2015. Mapowanie i ocena ekosystemów i ich usług w Polsce. Konferencja

Środowisko Informacji, 7-8 października 2015, Centrum Nauki Kopernik, Warszawa.

https://ekoportal.gov.pl/fileadmin/Ekoportal/Konferencja/2015/prezentacje/0.2_

Piotr_Mikolajczyk_UNEP-GRID.pdf

Milton E.J., Schaepman M.E., Andrson K., Kneubuhler M., Fox N., 2009. Progress in

field spectroscopy. Remote Sensing of Environment, 113, 92–109. DOI: 10.1016/

j.rse.2007.08.001.

Ministerstwo Rozwoju, 2020: https://www.gov.pl/web/rozwoj/europejska-agencja-

kosmiczna-esa

Mleczko M., 2017. Teledetekcyjne metody POL-In-SAR w opracowaniu szczegółowych

map trudnodostępnych obszarów mokradłowych. Rozprawa doktorska, UWM

w Olsztynie.

MLR, 2020: https://mlr.mlr-org.com/

Moran M.S., Jackson R.D., Slater P.N., Teil et P.M., 1992. Evaluation of simplified procedures for retrieval of land surface reflectance factors from satel ite sensor output. Remote

Sensing of Environment, 41(2-3), 169–184. DOI: 10.1016/0034-4257(92)90076-V.

436

Moriondo M., Masel i F., Bindi M., 2007. A simple model of regional wheat yield based on NDVI data. European Journal of Agronomy, 26(3), 266–274. DOI: 10.1016/

j.eja.2006.10.007.

MPI, 2020: https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/

Mróz M., Ciołkowska M., 2004. Porównanie możliwości identyfikacji upraw rolniczych

na podstawie serii obrazów radarowych ENVISAT/ASAR/IMG i APG oraz

wielospektralnych obrazów SPOT XS/XI. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii

i Teledetekcji, 14.

Mróz M., Mleczko M., 2018a. Remote Sensing methods for eco-hydrological research

in the Biebrza floodplain. s. 165. Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-

Mazurskiego w Olsztynie. ISBN 8381001153, 9788381001151.

Mróz M., Mleczko M., 2018b. Wetland Mapping Using SAR Data from the Sentinel-1A

and TanDEM-X Missions: A Comparative Study in the Biebrza Floodplain (Poland).

Remote Sensing, 10 (1), 78. DOI:10.3390/rs10010078.

MSIP Kraków, 2020: https://msip.krakow.pl/, MONITAIR, 2020: https://www.arcgis.com/

apps/MapSeries/index.html?appid=81480b0233ab4163a376936410be9064

MTS, 2020: https://atmosphere.copernicus.eu/mon-toit-solaire

Muel er R., Seffrin R., 2006. New methods and satel ites: a program update on the

NASS cropland data layer acreage program. Remote sensing support to crop yield

forecast and area estimates, ISPRS archives, 36-8/W48, 97–102.

MultiSpec doc, 2020: https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/documentation.html

MultiSpec, 2020: https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/index.html

Mundi, 2020. Mundi Web Services: https://mundiwebservices.com/

Murdzek R., Malik H., Leśniak A., 2018. The use of the DInSAR method in the monitoring

of road damage caused by mining activities. E3S Web of Conferences 36(7), 02005.

DOI: 10.1051/e3sconf/20183602005.

Myneni R.B., Hoffman S., Knyazikhin Y., Privette J.L., Glassy J., Tian Y., Wang Y., Song

X., Zhang Y., Smith G.R., Lotsch A., Friedl M., Morisette J.T., Votava P., Nemani R.R.,

Running S.W., 2002. Global Products of vegetation leaf area and fraction absorbed

PAR from year one of MODIS data. Remote Sensing of Environment, 83, 214–231.

DOI: 10.1016/S0034 – 4257(02)00074-3.

Myneni, R.B., Knyazikhin Y., Glassy J., Votava P., Shabanov N., 2003. User’s Guide FPAR,

LAI (ESDT: MOD15A2) 8-day Composite NASA MODIS Land Algorithm. FPAR, LAI

User’s Guide. s. 17. Terra MODIS Land Team.

Nalej M., 2019. Pokrycie terenu województwa łódzkiego w latach 2000-2018 w świetle

danych Corine Land Cover. Acta Geographica Lodziensia, 109, 75–89. DOI: 10.26485/

AGL/2019/109/5.

Narine L., Popescu S., Neuenschwander A., Zhou T., Srinivasan S., Harbeck K., 2019.

Estimating aboveground biomass and forest canopy cover with simulated ICESat-2

data. Remote Sensing of Environment, 224, 1–11. DOI: 10.1016/j.rse.2019.01.037.

437

NASA FB, 2019. NASA ICE: https://scontent-waw1-1.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/71311704

_1161408637387225_8046022364586049536_o.png?_nc_cat=107&_nc_

sid=8024bb&_nc_ohc=wB_YVQ58bPQAX-myFlu&_nc_ht=scontent-waw1-1.

xx&oh=7a6b1b19535033d0f2a5520d26418e8b&oe=5FB45931

NASA L8, 2020. Landsat 8 Bands: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/landsat-8-bands

NASA L9, 2020. Landsat 9 Overview: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-9/landsat-9-

overview

NASA Landsat, 2020. Landsat Looks and Sees: https://www.nasa.gov/mission_pages/

landsat/news/landsat-history.html

NASA SIC, 2020. Satel ite Imaging Corporation – LANDSAT 7 ETM+ Satel ite Sensor:

https://www.satimagingcorp.com/satel ite-sensors/other-satel ite-sensors/landsat/

NASA, 2009: https://www.nasa.gov/topics/earth/earthday/gall_tiros.html

NASA, 2015: https://www.nasa.gov/multimedia/imagegallery/image_feature_329.html

NASA, 2018: https://www.nasa.gov/image-feature/apol o-8-earthrise

NASA, 2019: https://www.nasa.gov/sites/default/files/thumbnails/image/edu_iss.jpg

NASA, 2020: https://www.nasa.gov/pdf/449089main_White_Sands_Missile_Range_

Fact_Sheet.pdf

Nasini R., Oddone A., 2018. BlackSky constel ation: very high resolution optical data

for multi-daily revisit. 24th MARS Conference, 21-22 November 2018, Dubrovnik.

https://ec.europa.eu/jrc/sites/jrcsh/files/14-black_sky.pdf

Negrón-Juárez R., Baker D.B., Chambers J.Q., Hurtt G.C., Goosem S., 2014. Multi-

scale sensitivity of Landsat and MODIS to forest disturbance associated with

tropical cyclones. Remote Sensing of Environment, 140, 679–689. DOI: 10.1016/j.

rse.2013.09.028.

Negula I.D., Sofronie R., Virsta A., Badea A., 2015. Earth observation for the world cultural

and natural heritage. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 6, 438–445.

DOI: 10.1016/j.aaspro.2015.08.114.

Neupy, 2020: http://neupy.com/pages/home.html

Novel i, F., Spiegel, H., Sandén, T., & Vuolo, F., 2019. Assimilation of sentinel-2 leaf

area index data into a physical y-based crop growth model for yield estimation.

Agronomy, 9 (5), 255–274. DOI: 10.3390/agronomy9050255.

NRCAN, 2015. Remote Sensing Tutorials, Natural Resources Canada: https://www.nrcan.

gc.ca/maps-tools-publications/satellite-imagery-air-photos/remote-sensing-

tutorials/satel ites-sensors/spatial-resolution-pixel-size-and-scale/9407

NRCAN, 2019. Remote Sensing Tutorials, Natural Resources Canada: https://www.nrcan.

gc.ca/maps-tools-publications/satellite-imagery-air-photos/remote-sensing-

tutorials/introduction/interactions-atmosphere/14635

NSIDC, 2020. National Snow & Ice Data Center: https://nsidc.org/data/icesat-2NSIDC

438

Ochtyra A., 2020. Forest Disturbances in Polish Tatra Mountains for 1985–2016 in Relation to Topography, Stand Features, and Protection Zone. Forests, 11, 579. DOI: 10.3390/

f11050579.

Odermatt D., Gitelson A., Brando V.E.,skotak Schaepman M., 2012. Review of Constituent

Retrieval in Optical y Deep and Complex Waters from Satel ite Imagery. Remote

Sensing of Environment 118, 116–126. DOI: 10.1016/j.rse.2011.11.013.

Onda, 2020. Home – ONDA DIAS: https://www.onda-dias.eu/cms/

Open Hub, 2020. Copernicus Open Access Hub: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

Orfeo, 2020: https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/index.html

Ortho tools, 2020: https://pypi.org/project/orthorectification/

Orynbaikyzy A., Gessner U., Conrad C., 2019. Crop type classification using a combination

of optical and radar remote sensing data: a review. International Journal of Remote

Sensing, 40(3), 1-40. DOI: 10.1080/01431161.2019.1569791.

Osińska-Skotak K., 2014. Teledetekcja w badaniach jakości wód śródlądowych.

W: P. Hydzik, P. Walawender (red.), Badania przestrzeni kosmicznej a innowacje i wzrost

gospodarczy, s.84–108. BD Center, sp. z o.o., Rzeszów. ISBN 978-83-937-3900-4.

Osińska-Skotak K., Pluto-Kossakowska J., Fijałkowska A., 2013. Możliwości teledetekcyjnej

kontroli utrzymania gruntów rolnych w dobrej kulturze rolnej (GAEC). Archiwum

Fotogrametri , Kartografii i Teledetekcji, 25, 141–154. ISBN 978-83-61576-24-2.

Osińska-Skotak K., Zapłata R., 2014. Analysis of usefulness of satel ite image processing

methods for investigations of cultural heritage resources. Geoinformatica Polonia,

14(1), 7–18. DOI: 10.1515/gein-2015-0001.

Osmólska A., Hawryło P., 2018. Using a GEOBIA framework for integrating different data

sources and classification methods in context of land use/land cover mapping.

Geodesy and Cartography, 67(1), 99–116. DOI: 10.24425/118699.

Pascucci S., Bassani C., Palombo A., Poscolieri M., Caval i R., 2008. Road Asphalt

Pavements Analyzed by Airborne Thermal Remote Sensing: Preliminary Results of

the Venice Highway. Sensors, 8(2),1278–1296. DOI: 10.3390/s8021278.

PCI Geomatica, 2020: https://www.pcigeomatics.com

Philipson, Philpot, 2012. Remote Sensing Fundamentals, Passive Microwave. http://

ceeserver.cee.cornell.edu/wdp2/cee6100/6100_monograph/mono_10_Fa12_

microwave.pdf (dostęp: 18.02.2020)

Piekarczyk J., Wójtowicz M., Wójtowicz A., 2004. Wpływ nawożenia azotowego

i odmian na charakterystyki spektralne łanu rzepaku ozimego. Rośliny Oleiste,

15(1), 280–291.

Pietrzak R., Rączkowski W., 2006. Zaginione miasto – historyczna zagadka i zdjęcia

lotnicze. Archeologia Żywa, 4(38), 15–20.

Podest E., 2018a. Basics of SAR. Applied Remote Sensing Training. ARSET NASA.

https://appliedsciences.nasa.gov/sites/default/files/Session1-SAR-English.pdf

439

Podest E., 2018b. SAR Processing and Data analysis. Applied Remote Sensing Training. ARSET

NASA. https://appliedsciences.nasa.gov/sites/default/files/Session2-SAR-English_0.pdf

Polak R., 2020. Wykorzystanie obrazów Google Earth Engine w kontroli IACS. Praca

magisterska, AGH w Krakowie.

Popescu S., Zhou T., Nelson R., Neuenschwander A., Sheridan R., Narine L., Walsh K.,

2018. Photon counting LiDAR: an adaptive ground and canopy height retrieval

algorithm for ICESat-2 data. Remote Sensing of Environment, 208,154–170. DOI:

10.1016/j.rse.2018.02.019.

Prasad A.K., Singh R., Tare V., Kafatos M., 2007. Use of vegetation index and meteorological

parameters for the prediction of crop yield in India. International Journal of Remote

Sensing, 28, 5207-5235. DOI: 10.1080/01431160601105843.

PSF, 2020: https://www.python.org/

Puszyńska A,. 2019. Basics of SAR. Applied Remote Sensing Training. Wydział Geodezji

Górniczej i Inżynierii Środowiska.

PWN, 2020: https://encyklopedia.pwn.pl/haslo/Kosmiczne-loty-zalogowe;446950.html

PW-Sat2, 2018. Satelita z misją, która pozwoli ograniczyć liczbę kosmicznych śmieci:

https://pw-sat.pl/projekt/

Python, 2020: https://docs.python.org/3/license.html

PyTorch, 2020: https://pytorch.org/

QGIS plugins, 2020: https://plugins.qgis.org/plugins/?page=1&&

QGIS, 2020: https://qgis.org/pl/site/

Qi J., Chehbouni J.Q., Huete A.R., Kerr Y.H., Sorooshian S., 1994. A modified soil adjusted

vegetation index. Remote Sensing of Environment, 48, 119–126. DOI: 10.1016/0034-

4257(94)90134-1.

R analizy, 2020a: https://mgimond.github.io/megug2017/

R analizy, 2020b: https://mgimond.github.io/Spatial/index.html

R Cluster, 2020: https://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html

R Machine Learning, 2020: https://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html

R task view, 2020: https://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

R, 2020: https://www.r-project.org/pobierania

Rączkowski W., 2015. Przeszłość uchwycona na fotografii: archeologiczny rekonesans

lotniczy okolic Bobolic. W: M. Pawleta, R. Zapłata (red.), Nieinwazyjne rozpoznanie

potencjału zasobów archeologicznych rejonu Bobolic, woj. zachodniopomorskie,

s. 77–97. E-Naukowiec, Fundacja „5Medium”, Lublin. ISBN 978-83-941018-3-1.

Rahman M.S., Di L., 2017. The State of the Art of Spaceborne Remote Sensing in Flood

Management. Natural Hazards, 85(2), 1223–1248. DOI: 10.1007/s11069-016-2601-9.

440

Ramsey III E.W., Hodgson M.E., Sapkota S.K., Nelson G.A., 2001. Forest impact estimated with NOAA AVHRR and Landsat TM data related to an empirical hurricane wind-field distribution. Remote Sensing of Environment, 77(3), 279–292. DOI: 10.1016/

S0034-4257(01)00217-6.

Rango A., Salomonson V.V., 1974. Regional flood mapping from space. Water Resources

Research, 10(3), 473–484. DOI: 10.1029/WR010i003p00473.

Ray S.S., Neetu M., 2017. Crop area estimation with Remote Sensing. W: J. Delincé (red.),

Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics, s. 131-160. Global Strategy

to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS), Rome.

RAY, 2020: https://github.com/ray-project/ray

Richards J.A. 2009. Remote sensing with imaging radar. s. XIX, 361. Springer-Verlag Berlin

Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-642-02020-9.

RID, 2017. Projekt NCBiR – Rozwój Innowacji Drogowych – Nowoczesne metody

rozpoznania podłoża gruntowego w drogownictwie, 2014-2017: http://www.rid.

agh.edu.pl/

Robak A., Gadawska A., Milczarek,M., Lewiński S., 2016. Wykrywanie wody na zdjęciach

optycznych Sentinel-2 na podstawie wskaźników wodnych. Teledetekcja

Środowiska, 55(2), 55–72.

Rock B.N., Wil iams D.L., Vogehnann J.E.,1985. Field and airborne spectral characterization

of suspected acid deposition damage in R spruce (Picearubens) from Vermont.

Machine Processing of Remotely Sensed Data Symposium, Purdue University,

Lafayette, IN, 71–81.

Rossi S., Niemeyer S., 2012. Drought Monitoring with estimates of the Fraction of

Absorbed Photosynthetical y-active Radiation (fAPAR) derived from MERIS.

W: B. Wardlow, M. Anderson, J. Verdin (red.), Remote Sensing for Drought: Innovative

Monitoring Approaches, s. 95–116. CRC Press-Taylor & Francis, Boca Raton, FL, USA.

Rottensteiner F., Trinder J., Clode S., Kubik K., 2005. Using the Dempster–Shafer method

for the fusion of LIDAR data and multi-spectral images for building detection.

Information Fusion, 6(4), 283–300. DOI: 10.1016/j.inffus.2004.06.004.

Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W., 1974. Monitoring vegetation systems

in the Great Plains with ERTS. Proceedings. Third Earth Resources Technology

Satel ite-1 Symposium, Greenbelt: NASA SP-351, 3010–3017.

Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 22 października 2013 r.

ustanawiające europejski system nadzorowania granic (EUROSUR) (Dz. U. [UE]

L. 2013.295.11).

Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 6 czerwca 2018 r. ustanawiające

program kosmiczny Unii i Agencję Unii Europejskiej ds. Programu Kosmicznego

(COM/2018/447)

Ruciński D., Rączkowski W., Niedziełko J., 2015. A Polish perspective on optical

satel ite data and methods for archaeological sites prospection, Proc. SPIE 9535.

Third International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the

Environment (RSCy2015), 95350U (19 June 2015). DOI: 10.1117/12.2195497.

441

SAGA GIS, 2020: http://www.saga-gis.org/en/index.html

SAGA Tutorial, 2017. Satel ite Image Analysis and Terrain Model ing: https://sagatutorials.

files.wordpress.com/2016/02/saga_manual_english_cdu_june-2017.pdf

SatBałtyk, 2015: http://www.satbaltyk.pl/

Satimagingcorp, 2020: https://www.satimagingcorp.com/satel ite-sensors/other-satel ite-

sensors/rapideye/

Schuster C., Schmidt T., Conrad C., Kleinschmit B., Förster M., 2015. Grassland habitat

mapping by intra-annual time series analysis–Comparison of RapidEye and

TerraSAR-X satel ite data. International Journal of Applied Earth Observation and

Geoinformation, 34, 25–34. DOI: 10.1016/j.jag.2014.06.004.

SciHubUserGuide, 2020. Copernicus Open Access Hub User Guide: https://scihub.

copernicus.eu/userguide/BatchScripting

Scikit-learn, 2020: https://scikit-learn.org/stable/

Se2WaQ, 2020: https://custom-scripts.sentinel-hub.com/sentinel-2/se2waq/#

Sentinel Playground, 2020: https://www.sentinel-hub.com/explore/sentinelplayground/

Sentinel User Guides, 2020: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides

SEOS, 2020a. Introduction to Remote Sensing: https://seos-project.eu/remotesensing/

remotesensing-c01-p06.html

SEOS, 2020b Introduction to Remote Sensing: https://seos-project.eu/remotesensing/

remotesensing-c01-p03.html

Sepulcre-Canto G., Horion S.M.A.F., Singleton A., Carrao H., Vogt, J., 2012. Development

of a Combined Drought Indicator to detect agricultural drought in Europe.

Natural Hazards & Earth System Sciences, 12(11), 3519–3531. DOI: 10.5194/

nhess-12-3519-2012.

Shahia K., Taherzadeha E., Shafri H.Z.M., 2015. A Novel Spectral Index to Automatical y

Extract Road Networks from Worldview-2 Satel ite Imagery. The Egyptian Journal

of Remote Sensing and Space Science, 18(1), 27-33. DOI: 10.1016/j.ejrs.2014.12.003.

Siegmund A., Menz G., 2005. Fernes nah gebracht – Satel iten – und Luftbildeinsatz zur

Analyse von Umweltveränderungen im Geographieunterricht. Geographie und

Schule, 27(154), 2-10.

Skakun S., Kussul N., Shelestov A., Kussul O., 2014. Flood hazard and flood risk assessment

using a time series of satel ite images: A case study in Namibia. Risk Analysis, 34(8),

1521-1537. DOI: 10.1111/risa.12156.

Słapińska M., Berezowski T., Frąk M., Chormański J., 2016. Retrieval of water quality

algorithms from airborne HySpex camera for oxbow lakes in north-eastern Poland.

EGU General Assembly 2016, 17-22 April 2016, Vienna, Austria.

Smith B.E., Fricker H.A., Holschuh N., Gardner A., Adusumil i S., Brunt K.M., Csatho B.,

Harbeck K., Huth A., Neumann T., Nilsson J., Siegfried M., 2019. Land ice height-

retrieval algorithm for NASA’s ICESat-2 photon counting laser altimeter. Remote

Sensing of the Environment, 233, 111352. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111352.

442

Smith P.J., Pappenberger F., Wetterhall F., Thielen del Pozo J., Krzeminski B., Salamon P., Muraro D., Kalas M., Baugh C., 2016. On the Operational Implementation of the

European Flood Awareness System (EFAS). W: T.E. Adams III, T. C. Pagano (red.),

Flood Forecasting: A Global Perspective, s. 313–348. Academic Press, USA. DOI:

10.1016/B978-0-12-801884-2.00011-6.

SMOS, 2020, SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) Mission: https://directory.eoportal.

org/web/eoportal/satel ite-missions/s/smos#sensors

Snap, 2020: http://step.esa.int/main/

Sobloo, 2020. sobloo | Beyond the Data. Creative Grounds: https://sobloo.eu/

Spacenews, 2019. Italian Commitment to Next-gen Radar Satel ites in Time to

Avert Gap. Credit AIDA: https://spacenews.com/wp-content/uploads/2015/01/

CosmoSkymed_AIAD-678x485.jpg

Spacenews, 2020: https://spacenews.com/spacex-submits-paperwork-for-30000-more-

starlink-satel ites/

SpaceX, 2020. Starlink: https://spacex.com.pl/starlink

Spektrum, 2008: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:EM_Spectrum_Properties_

pl.svg#filehistory

Sprawozdanie Komisji dla Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie Ewaluacji

Europejskiego Systemu Nadzorowania Granic z dnia 12 września 2018 r.

Sputnik, 2020: https://pl.wikipedia.org/wiki/Sputnik_1

Staben G.W., Evans K.G., 2008. Estimates of tree canopy loss as a result of Cyclone

Monica, in the Magela Creek catchment northern Australia. Austral Ecology, 33(4),

562–569. DOI: 10.1111/j.1442-9993.2008.01911.x.

StatSoft, 2020. Internetowy Podręcznik Statystyki, Metoda wektorów nośnych: https://

www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.

pl%2Ftextbook%2Fstsvm.html

Stereńczak K., Kraszewski B., Mielcarek M., Piasecka Ż., 2017. Inventory of standing dead

trees in the surroundings of communication routes – The contribution of remote

sensing to potential risk assessments. Forest Ecology and Management, 402,

76–91. DOI: 10.1016/j.foreco.2017.07.018.

StereoMorph, 2020: https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/2041-

210X.12326

Stewart C., Lasaponara R., Schiavon G., 2013. ALOS PALSAR Analysis of the Archaeological

Site of Pelusium. Archaeological Prospection 20, 109–116. DOI: 10.1002/arp.1447.

Stewart C., Rast M., Sarti F., Arino O., 2015. ESA Activities in Earth Observation for Cultural Heritage Applications. International Journal of Heritage in Digital Era, 4, 325–338.

DOI: 10.1260/2047-4970.4.3-4.325.

Suanpaga W., Yoshikazu K., 2010. Riding Quality Model for Asphalt Pavement Monitoring

Using Phase Array Type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR). Remote Sensing,

2, 2531–2546. DOI: 10.3390/rs2112531.

443

Sun D., Hu C., Qiu Z., Cannizzaro J.P., Barnes B.B., 2014. Influence of a red band-based water classification approach on chlorophyll algorithms for optical y complex estuaries.

Remote Sensing of Environment, 155, 289–302. DOI: 10.1016/j.rse.2014.08.035.

Szkaradek K., 2017. Rozwój Krakowa w latach 1985-2011 na bazie zobrazowań

satelitarnych Landsat. Praca inżynierska, Politechnika Krakowska, Wydział Inżynierii

Środowiska Instytut Inżynierii i Gospodarki Wodnej.

Szostak M., Knapik K., Wężyk P., Likus-Cieślik J., Pietrzykowski M., 2019. Fusing Sentinel-2

Imagery and ALS Point Clouds for Defining LULC Changes on Reclaimed Areas by

Afforestation Sustainability, 11, 1251. DOI:10.3390/su11051251.

Szporak-Wasilewska S., 2012. Zastosowanie metod teledetekcyjnych dla szacowania

ewapotranspiracji na przykładzie Dolnego Basenu rzeki Biebrzy. Rozprawa

doktorska, SGGW w Warszawie.

Szwagrzyk J. 2008. Analiza wykonywania dyrektyw UE 79/409/EWG w sprawie

ochrony dzikich ptaków wraz z ich siedliskami oraz 92/43/EWG w sprawie siedlisk

przyrodniczych oraz dzikiej fauny i flory oraz wnioski wynikające z tej analizy dla

planowania urządzeniowego. Maszynopis opracowany w ramach prac Zespołu

Zadaniowego ds. nowelizacji Instrukcji Urządzania Lasu, Kraków.

Tangdamrongsub N., Ditmar P.G., Steele-Dunne S.C., Gunter B.C., Sutanudjaja E.H.,

2016. Assessing total water storage and identifying flood events over Tonlé Sap

basin in Cambodia using GRACE and MODIS satel ite observations combined with

hydrological models. Remote Sensing of Environment, 181, 162–173. DOI: 10.1016/

j.rse.2016.03.030.

Telespazio Leonardo and Thales Company, 2020. COSMO-SkyMed Second Generation:

the first images from the new satel ite give us an even sharper picture of our Planet:

https://www.telespazio.com/en/news-and-stories-detail/-/detail/090320-cosmo-

skymed-second-generation-the-first-images-from-the-new-satel iute-give-us-an-

even-sharper-picture-of-our-planet?f=%2Fhome

Tensorflow, 2020: https://www.tensorflow.org/

Tetrault R., 2006. Access and Availability of Resourcesat-1 AWiFS Data for Agriculture.

USDA Satel ite Imagery Archive. https://pdfs.semanticscholar.org/f63c/

dfc640282de87fcf67999aed51b4ae36e78c.pdf

Thales Group, 2015. All About Stratobus: https://www.thalesgroup.com/en/worldwide/

space/news/space-qa-al -about-stratobus

Thorsten M., Neumann T., Martino A., Abdalati W., Brunta K., Csatho B., Farrell S., Fricker

H., Gardner A., Harding D., Jasinski M., Kwok R., Magruder L., Lubin D., Luthcke S.,

Morison J., Nelsona R., Neuenschwander A., Palm S., Popescu S., CKShum, Schutz

B.E., Smith B., Yang Y., Zwal y J., 2017. The Ice, Cloud, and land Elevation Satel ite-2

(ICESat-2): Science requirements, concept, and implementation. Remote Sensing of

Environment, 190, 260–273. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.029.

Toming K., Kutser T., Uiboupin R., Arikas A., Vahter K., Paavel B., 2017. Mapping Water

Quality Parameters with Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument imagery in

the Baltic Sea. Remote Sensing, 9(10), 1070. DOI: 10.3390/rs9101070.

444

Traktat z Lizbony (2007/C 306/01) zmieniający Traktat o Unii Europejskiej i Traktat ustanawiający Wspólnotę Europejską z dnia 13 grudnia 2007 r.

Tsyganskaya V., Martinis S., Marzahn P., Ludwig R., 2018. SAR-based detection of flooded

vegetation – a review of characteristics and approaches. International Journal of

Remote Sensing, 39(8), 2255–2293. DOI: 10.1080/01431161.2017.1420938.

Tutorial ML RS, 2020: https://hakimabdi.com/blog/tutorial-machine-learning-classification-

of-sentinel-2-satel ite-imagery-using-r

US Forest Service, 2020. Geospatial Technology and Applications Center: https://www.

fs.fed.us/eng/rsac/baer/barc.html

Van Genuchten M.T., 1987. A numerical model for water and solute movement in and

below root zone. Research Report No 121. U.S. Salinity Laboratory, USDA, ARS:

Riverside, California, USA.

Velez-Reyes M., Goodman J.A., 2011. Spectral Imaging. W: B.E. Saleh (red.), Introduction

to Subsurface Imaging, s. 231-275. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/

CBO9780511732577.

Vosselman G., Mass H-G., 2010. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. s. 337. Whittles

Publishing, UK. ISBN 978-1-904445-87-6

Wall L., Larocque D., Léger, P. M., 2008. The early explanatory power of NDVI in crop

yield model ing. International Journal of Remote Sensing, 29(8), 2211–2225. DOI:

10.1080/01431160701395252.

Wang C., Zhu X., Nie S., Xi X., Li D., Zheng W., Chen S., 2019. Ground elevation accuracy

verification of ICESat-2 data: a case study in Alaska, USA. Optics Express, 27(26),

38168–38179. DOI: 10.1364/OE.27.038168.

Wang L., Dong Q., Yang L., Gao J., Liu, J., 2019. Crop classification based on a novel feature filtering and enhancement method. Remote Sensing, 11(4), 455. DOI: 10.3390/

rs11040455.

Wang L., Qu J., 2007. NMDI: A Normalized Multi-Band Drought Index for monitoring

soil and vegetation moisture with satel ite remote sensing. Geophysical Research

Letters, 34, L20405. DOI: 10.1029/2007GL031021.

Wang W., Qu J.J., Hao X., Liu Y., Stanturf J.A., 2010. Post-hurricane forest damage

assessment using satel ite remote sensing. Agricultural and ForestMeteorology,

150(1), 122–132. DOI: 10.1016/j.agrformet.2009.09.009.

Wang Y., Colby J. D., Mulcahy K. A., 2002. An efficient method for mapping flood extent

in a coastal floodplain using Landsat TM and DEM data. International Journal of

Remote Sensing, 23(18), 3681–3696. DOI: 10.1080/01431160110114484.

Wanjura D.F., Hatfield J.l., 1987. Sensitivity of spectral vegetation indices to crop biomass.

Transactions of the ASAE, 30(3), 810–816. DOI: 10.13031/2013.30479.

Wąsowski J., Bovenga F., Nutricato R., Conte D., Refice A., Gregor M., Kowalski Z., 2009.

Przestrzenne rozmieszczenie osiadań w rejonie Kopalni Soli Wieliczka w świetle

satelitarnych danych interferometrycznych. Przegląd Geologiczny, 57(2), 164–172.

445

Wąsowski J., Bovenga F., Nutricato R., Conte D., Refice A., Kowalski Z., Graniczny M., 2008. Satel ite interferometry reveals spatial patterns of subsidence in the ancient

Wieliczka Salt Mine (UNESCO Heritage Site, Poland). W: H. Lacoste, L. Ouwehand

(red.), Proceedings of Fringe 2007. ESRIN, Frascati, Italy, 26–30 November 2007. ESA

Publications Division, Noordwijk.

Wekeo, 2020. Home – Wekeo: https://www.wekeo.eu/web/guest/home

Wężyk P., de Kok R., 2005. Automatic mapping of the dynamics of forest succession

on abandoned parcels in south Poland. W: J. Strobl, T. Blaschke, G. Griesebner

(red.), Angewandte Geoinformatik, s. 774-779. Wichmann Verlag, Heidelberg. ISBN

3-87907-244-4.

Wężyk P., de Kok R., Szombara S., 2007. Zastosowanie obiektowo zorientowanej analizy

obrazu (GEOBIA) wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych w klasyfikacji

obszaru miasta Krakowa. Roczniki Geomatyki, 17b, 791–800.

Wężyk P., de Kok R., Zajączkowski G., 2004. The role of statistical and structural texture

analysis in VHR image analysis for forest applications. A case study on QuickBird

data in the Niepolomice Forest. W: W: J. Strobl, T. Blaschke, G. Griesebner (red.),

Angewandte Geoinformatik, s. 770–775. Herbert Wichmann Verlag. Heidelberg.

ISBN 3-87907406-2.

Wężyk P., Hawryło P., Janus B., Weidenbach M., Szostak M., 2018. Forest cover changes in

Gorce NP (Poland) using photointerpretation of analogue photographs and GEOBIA

of orthophotos and nDSM based on image-matching based approach. European

Journal of Remote Sensing, 51(1), 501-510. DOI: 10.1080/22797254.2018.1455158.

Wężyk P., Hawryło P., Zięba-Kulawik K., 2019. Post-hurricane forest mapping in Bory

Tucholskie (northern Poland) using random forest based up-scaling approach of

ALS and photogrammetry-based CHM to KOMPSAT-3 and PlanetScope imagery.

W: G. Chirici, M. Gianinetto (red.), Trends in earth observation, Vol. 1: Earth

observation advancements in a changing world. s. 45-48. Italian Society of Remote

Sensing (AIT). DOI: 10.978.88944687/17.

Wężyk P., Wańczyk R., 2008. Implementacja dyrektywy INSPIRE na przykładzie

internetowego serwisu „Mapa roślinności rzeczywistej Miasta Krakowa”. Archiwum

Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 18, 673–683.

Wężyk P., Wójtowicz-Nowakowska A., Pierzchalski M., Mlost J., Szafrańska B., 2013. Mapa

zmian pokrycia terenu Małopolski 1986-2011 wykonana w oparciu o klasyfikację

obiektową obrazów satelitarnych LANDSAT oraz RapidEye. Archiwum

Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 25, 273-284.

Wężyk P., Wójtowicz-Nowakowska A., Pierzchalski M., Mlost J., Szwed P., 2012. Klasyfikacja

pokrycia terenu metodą OBIA wraz z wykorzystaniem zobrazowań satelitarnych

RapidEye. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 23, 489-500.

Wężyk, P., Hawrylo, P., Szostak, M., Pierzchalski, M., de Kok, R., 2014. The land use and

land cover (LULC) map of the water catchments areas in south Poland, based on the

GEOBIA multi-stage approach of BlackBridge RapidEye, Landsat and vector data, as

an essential part of the SaLMaR project. South-Eastern European Journal of Earth

Observation and Geomatics, 3(2S), 293–297.

446

Wężyk P., Łabaj A., Drzewiecki W., Jasiewicz J., Kaźmierowski C., Piekarczyk J., Królewicz S., Kuchma T., Cisło-Lesicka U., 2020. Wpływ czynników sezonowych na wielkość plonu

potencjalnego, ze szczególnym uwzględnieniem suszy. Gospodarka Wodna. 11. 9-15.

White Sands / APL, 2006: https://www.airspacemag.com/space/the-first-photo-from-

space-13721411/

Wójtowicz A., Wójtowicz M., Piekarczyk J., 2005. Zastosowanie teledetekcji do

monitorowania i oceny produktywności plantacji rzepaku. Rośliny Oleiste, 26(1),

269–276.

Woodhouse I.H., 2006. Introduction to microwave remote sensing. s. 400. CRC Press.

ISBN 0-415-27123-1.

Xgboost, 2020: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/

Younis M., 2018. Synthetic Aperture Radar Principles. Microwaves and Radar Institute

German Aerospace Center (DLR). http://seom.esa.int/landtraining2015/files/Day_1/

D1T1b_LTC2015_Younis.pdf

Youtube, 2020: https://www.youtube.com/watch?v=6qAu-NHudp4

Zajączkowski G., Jabłoński M., Jabłoński T., Małecka M., Kowalska A., Małachowska J.,

Piwnicki J., 2019. Raport o stanie lasów 2018. PGL Lasy Państwowe, Warszawa.

Zajączkowski G., Wężyk P., 2004. Techniki teledetekcyjne w inwentaryzacji urządzeniowej

lasu. Roczniki Geomatyki, 2(4), 41–50.

Zapłata R., 2013. Nieinwazyjne metody w badaniu i dokumentacji dziedzictwa

kulturowego – aspekty skanowania laserowego w badaniach archeologicznych

i architektonicznych. s. 377. Fundacja HEREDITAS, Warszawa. ISBN 978-83-931723-8-2.

Zapłata R., 2016. Landslides as Threats to Cultural Heritage – A Proposal for Integrated

Actions with the Use of ALS Data. W: B. Szmygin (red.), Heritage in transformation:

cultural heritage protection in XXI century: problems, challenges, predictions,

Heritage for Future 1(3), 229-239. ISBN: 978-83-944481-2-7.

Zawiła-Niedźwiecki T., 2013. Teledetekcja i fotogrametria obszarów leśnych. Instytut

Badawczy Leśnictwa, Sękocin. https://www.geomatyka.lasy.gov.pl/c/document_

library/get_file?uuid=92551485-d315-4491-b6ea-7f771c5403c9&groupId=107840.

Zehentner, 2017. Kinematic orbit positioning applying the raw observation approach to

observe time variable gravity. ©Airbus Defence & Space: https://www.researchgate.

net/profile/Norbert_Zehentner/publication/316668578/figure/fig9/AS:490282

027360263@1493903752638/Artists-view-of-the-two-satellites-TerraSAR-X-and-

TanDEM-X-in-close-formation-above.png

Zeni G., Bonano M., Casu F., Manunta M., Manzo M., Marsel a M., Pepe A., Lanari R., 2011.

Long-term deformation analysis of historical buildings through the advanced SBAS-

DInSAR technique: The case study of the city of Rome, Italy. Journal of Geophysics

and Engineering, 8(3), S1. DOI: 10.1088/1742-2132/8/3/S01.

Zięba-Kulawik K., Skoczylas K., Mustafa A., Wężyk P., Gerber P., Tel er J., Omrani H., 2020.

Spatiotemporal changes in 3D Building Density with LiDAR and GEOBIA: A city-

level analysis. Remote Sensing, 2020, 12(21); doi.org/10.3390/rs12213668.

447

Skorowidz

1958 Alpha 1 13

BIOMASS 184

95-ty percytyl 186

BlackSky 395, 395, 397

ADEOS 173

bliska podczerwień 12, 14, 17, 25, 27, 30, 39, 52, 79,

Advanced Scatterometer, zob. skaterometr

80, 86, 88, 91, 92, 95, 115, 117, 138–140, 147–149,

zaawansowany

152, 153, 155, 157, 158, 164, 170, 174, 179, 180,

aerotriangulacja 247

258, 282, 283, 291–294, 305, 311, 324, 333, 352,

AGB 183

360,363, 365, 374, 375, 377, 395, 396, 398, 399

AGBD 186

BOA, zob. współczynnik odbicia od powierzchni

AI, zob. sztuczna inteligencja

Ziemi

Airbus Defence 17, 77, 394, 395, 398, 401

BSP, zob. bezzałogowe statki powietrzne

akwakultura 261

C3S, zob. Serwis Monitorowania Zmian Klimatu

albedo 53, 55, 91, 278, 359

całkowita dokładność klasyfikacji 116, 119, 284

algebra map 125, 211, 215, 218, 222, 224, 240

CAMS, zob. Serwis Monitorowania Stanu Atmosfery

ALI 39

Capel a Space 400

ALOS 173, 174, 177, 277, 279, 389

CARTOSAT 159–163, 393

ALS LiDAR, zob. lotnicze skanowanie laserowe

CAVIS 162, 163, 398

altimetr 44, 52, 53, 145, 173, 174, 179–183

CEMS, zob. Serwis Zarządzania Kryzysowego

Amerykańska Służba Geologiczna 16, 40, 107, 150,

Centrum Koordynacji Reagowania

155, 157, 165, 170, 190, 314, 365

Kryzysowego 312

AMMER, zob. Monitoring jakości wody dla

charakterystyki spektralne 39, 56, 57, 58, 110, 284

zbiorników śródlądowych

chessboard segmentation, zob. segmentacja,

AMR-C, zob. radiometr mikrofalowy

metoda szachownicy

analityka danych 94, 402

CHIME 149, 170, 399

analiza obiektowa 94, 111–115, 210, 221, 227, 246,

chmura obliczeniowa 10, 196–201, 203, 210, 228,

250, 251, 253, 278, 279, 335, 336, 342, 350–354

233, 234, 256, 328, 329, 331, 333, 392, 393

analiza składowych głównych 95, 104, 125, 211,

chmura punktów 53, 112, 113, 115, 210, 211, 212,

225, 230, 239, 248

219, 220–223, 226, 239, 242, 246, 247, 249, 251,

analiza wektora zmian 125–127

254, 278, 335, 351, 352, 353

AOT 66, 140

CHRIS 39, 170, 172, 173, 294

Apol o 14, 15, 392

chwilowe pole widzenia 32

artyficial intel igence, zob. sztuczna inteligencja

CIMR 149, 399

ASAR 50, 177, 215, 216, 318, 357, 389

CIR, zob. kompozycja w barwach zafałszowanych

ASCAT, zob. skaterometr zaawansowany

CIS 12

ASI, zob. Włoska Agencja Kosmiczna

CLC, zob. CORINE Land Cover

ASTER Global DEM 16, 180, 272

CLMS, zob. Serwis Monitorowania Obszarów

ASTER 16, 107, 164, 165, 167, 180, 219, 272, 287,

Lądowych

294, 336, 375, 376

cloud processing 228, 392

ASTER-GDEM 313, 314

CMEMS, zob. Serwis Monitorowania Środowiska

ATCOR 64, 249, 250

Morskiego

ATLAS 16, 52, 53, 54, 181, 182, 183

CNES, zob. Państwowy Ośrodek Badań

Atmosfera (Copernicus) 131, 260, 261

Kosmicznych

A-train 393

CO2 328, 330, 344

AWS Amazon 200, 201

CO2M 149, 399

bardzo wysoka rozdzielczość 17, 36, 115, 131, 159,

continuum removed, zob. normalizacja krzywej

161, 163, 164, 198, 199, 270, 298, 311, 328, 339,

spektralnej

350, 376, 378, 384, 393, 395, 398, 399, 401

contrast filter segmentation, zob. segmentacja,

baza interferometryczna 77

metoda filtru kontrastu

BDOT10k 369, 274, 279

contrast split segmentation, zob. segmentacja,

BEIDOU 19

metoda podziału kontrastu

Bezpieczeństwo (Copernicus) 131, 260, 273

Copernicus 131–135, 138, 141–143, 147–149, 170,

bezzałogowe statki powietrzne 132, 212, 239, 246,

187–190, 196–198, 200, 206, 207, 216, 256, 257,

250, 251, 320, 326, 357

260–263, 265–269, 271–274, 277, 279, 313, 314, 331,

Big Data 94, 95, 392, 393, 402

338, 340, 341, 343, 347–349, 362, 372, 381, 399

bilans cieplno-radiacyjny 359

CORINE Land Cover 125, 128, 130, 257, 262–266,

bilans cieplny 259, 359, 360

272, 274, 275, 313, 314

448

CORINE 125, 128, 257, 262–267, 271, 272, 274, 275,

ERCC, zob. Centrum Koordynacji Reagowania

279, 313, 314, 341

Kryzysowego

COSMO-LEPS 313, 315

ERIC, zob. European Runoff Index based on

COSMO-SkyMed 18, 175, 178, 200

Climatology

CREODIAS 257, 196–199

ERICHA, zob. European Rainfal -InduCed Hazard

CRISTAL 149, 399

Assessment

CSA, zob. Kanadyjska Agencja Kosmiczna

EROS 159–162, 190, 202, 314

CSS, zob. Serwis Bezpieczeństwa

erozja 328, 354, 355, 361

CubeSat 396, 399

ERS 16, 17, 135, 173, 174, 177, 215, 376

CVA, zob. analiza wektora zmian

ERTS-1 15, 151

czerwień krawędziowa 58, 92, 138, 139, 140, 160,

ES, zob. usługi ekosystemowe

162, 163, 170, 293, 310, 352, 394

ESA, zob. Europejska Agencja Kosmiczna

DAAC 183

ESSP 184

dane zintegrowane 351

ETRS-1 16

data fusion, zob. dane zintegrowane

EU-Hydro 272

data mining, zob. eksploracja danych

EUMETSAT 133, 134, 149, 167–169, 206, 207, 260,

data science, zob. analityka danych

348, 394

deep learning, zob. głębokie uczenie

European Precipitation Index based on simulated

Deimos-02 268

Climatology 315

DEM, zob. numeryczny model terenu

European Rainfal -InduCed Hazard

DIAS 196–198, 200, 213, 257

Assessment 315

DigitalGlobe 17, 161, 163, 201, 277, 336

European Runoff Index based on Climatology 315

DInSAR, zob. interferometria różnicowa

European Soil Information System 314

DL, zob. głębokie uczenie

Europejska Agencja Kosmiczna 16, 17, 18, 20, 33,

DLR, zob. Niemiecka Agencja Kosmiczna

42, 43, 50, 65, 66, 73, 124, 132–135, 137–139,

DN, zob. jaskrawość piksela

141, 143–146, 149, 167–170, 172, 177, 178, 197,

dokładność konsumenta 119

198, 206, 212, 213, 216, 230, 260, 264, 285,

dokładność producenta 119

294–296, 336, 348, 354, 356, 359, 365, 388–

DOS, zob. radiancja obiektów ciemnych

390, 394, 398, 399

DSCOVR 166, 393, 396

Europejska Agencja Środowiska 134, 262–264,

DTED-1, zob. SRTM

266–272, 275–277, 314, 341, 351

Earth Observation, zob. obserwacja Ziemi

europejska mapa osadnicza 200, 268, 274, 276, 338

echo 45, 53, 145, 225

Europejski System Informacji o Pożarach

ECMWF, zob. Europejskie Centrum Prognoz

Lasów 274, 336–340, 342

Średnioterminowych

Europejski System Informowania

EDRS, zob. Europejski System Łączności Satelitarnej

o Powodziach 274, 311–316, 326, 377

EEA, zob. Europejska Agencja Środowiska

Europejski System Łączności Satelitarnej 132

EFAS, zob. Europejski System Informowania

Europejskie Centrum Prognoz

o Powodziach

Średnioterminowych 134, 260, 273, 312, 313,

efekt cętkowania 75, 318

315, 338

efekt stereoskopowy 81, 82

EUSIS, zob. European Soil Information System

EFFIS, zob. Europejski System Informacji o Pożarach Lasów

EUSPA 133

EGiB, zob. Ewidencja Gruntów i Budynków

EVI-2 184

EIONET 264, 267

EW 137, 138

eksploracja danych 94, 402

ewapotranspiracja 149, 258, 259, 357, 359, 360

ekwidystanta 218, 240

Ewidencja Gruntów i Budynków 112, 350

Electron 398

Explorer 12, 13, 160, 165, 170, 171, 187, 190–192,

EMS, zob. europejska mapa osadnicza

194–196, 237, 285

Endeavour 16, 44, 314

Falcon 9 184, 398

Envisat 135, 142, 146, 147, 177, 192, 197–200, 216,

FAO 330

287, 324, 365

faza interferometryczna 75, 76, 79

Envisat/ASAR 50, 318, 357, 389

FCC, zob. kompozycja w barwach zafałszowanych

EO Browser 120, 187, 192, 193, 199

FIRMS 336, 337, 339, 342

EO, zob. obserwacja Ziemi

FORMOSAT 227

EOS-Aura 343

Frontex 369–373, 378

EOSDIS 64, 65

FUA, zob. funkcjonalny obszar miejski

EOS-Terra 343, 344

funkcjonalny obszar miejski 268, 269

EPIC, zob. European Precipitation Index based on

FWF, zob. pełna fala

simulated Climatology

GALILEO 19, 132

449

Gaofen-1 160

HAPS, zob. pseudosatelita

Gaussian Mixture Model 219

Helios 401

gazy cieplarniane 148, 190, 261, 275, 330, 343,

HEO, zob. orbita silnie eliptyczna

348, 360

Heweliusz 399

GCOS, zob. Globalny System Obserwacji Klimatu

hiperspektralny obraz /sensor/dane 35, 39, 40, 64,

GCP, zob. punkty dostosowania

87, 95, 106–108, 111, 123, 131, 149, 169–173, 212,

GDAL 200, 217, 219, 222, 231, 233, 236

224–226, 228, 246, 247, 294, 320, 321, 323, 326,

GEDI 20, 179, 184–186, 331, 332

357, 399

GEE, zob. Google Earth Engine

HJ-1A 171, 173

Gemini 14

HLS, zob. ręczne skanowanie laserowe

GEO, zob. orbita geostacjonarna

HR, zob. wysoka rozdzielczość

GEOBIA, zob. analiza obiektowa

HRL, zob. wysokorozdzielcze warstwy tematyczne

GeoEye-1 162, 163, 268, 294

HS, zob. hiperspektralny obraz

GeoEye-2, zob. WorldView-4

HSI (EnMAP) 172, 173

GEOLAND-2 276, 277

Hyperion 35, 39, 170, 171, 173, 294, 399

GEOSS, zob. Globalny System Systemów Obserwacji

HySIS 171

Ziemi

IACS, zob. Zintegrowany System Zarządzania

GERB 168, 169

i Kontroli

GFC 328, 330, 332, 333

ICESat 16, 53, 54, 60, 179–183, 331, 332

GFCH 332

ICEYE 176, 179, 400

GHSL 268

IFOV, zob. chwilowe pole widzenia

GIOŚ 263–265

IHS 224, 248

GIS 65, 112, 115, 136, 210, 212, 216, 217, 219, 224,

IKONOS-2 17, 161, 162, 227, 277, 250, 395

226, 227, 233, 237, 241, 242, 244, 246, 247, 250,

ILS 53

254, 263, 277, 278, 288, 305, 306, 311, 313, 314,

IMGW-PIB 205–207

317, 327, 333, 338, 342, 350–354

IMU, zob. jednostka inercyjna

GLAS 52, 53, 179–181, 183, 331, 332

indeks dróg 305, 311

głębokie uczenie 103, 104, 106, 230, 246, 255

indeks morfometryczny 354

Global Flood Awareness System 274, 312

indeks zabudowy 88, 89, 91

Global Forest Watch 341

InSAR, zob. satelitarna interferometria

Globalny Monitoring Środowiska

radarowa 74

i Bezpieczeństwa 131, 132, 277

INSPIRE 131

Globalny System Informacji o Pożarach 274,

integracja danych 112, 210, 240, 243, 282

340–342

inteligentne miasto, zob. smart city

Globalny System Obserwacji Klimatu 273

intensywność sygnału 55

Globalny System Systemów Obserwacji Ziemi 17

interferometria palarymetryczna 79

GlobCarbon 314

interferometria radarowa 74, 75, 215, 248, 249,

GloFAS, zob. Global Flood Awareness System

258, 259, 299, 303, 311, 378, 380

GLONASS 19

interferometria różnicowa 78, 79, 173, 303, 380

GMES, zob. Globalny Monitoring Środowiska

IPC, zob. chmura punktów

i Bezpieczeństwa

IR, zob. obrazowa analiza regresji

GML 210, 219

ISOK 115, 274, 279, 351

GNDVI 336

ISS, zob. Miedzynarodowa Stacja Kosmiczna

GNSS 18, 53, 79, 144, 335, 393, 396

ITOS 14

GOES 16, 166, 167, 169, 396

IW 136-138

GOFC-GOLD 340

jaskrawość piksela 31, 36, 55, 60–62, 64, 65, 67, 70,

Google Earth Engine 202, 203, 210, 212, 228,

79, 81, 88, 94–97, 99, 100, 103, 111, 215, 221

234–237, 331–335

Jason 166, 198

Google Earth 202, 203, 210, 233, 234, 264, 331, 333

JAXA 20, 374

GPS-NAVSTAR 13, 19

jednostka inercyjna 53, 54

GRASS 217, 219

JERS-1 173

GSA, zob. EUSPA

JPL, zob. Laboratorium Napędu Odrzutowego

GSD 16, 17, 19, 33, 34, 66, 81, 92–95, 113, 139–143,

NASA

147, 148, 150, 153, 156–161, 163–165, 167, 169,

JRC MARS, zob. Monitoring Agricultural Resources

171, 172, 198–201, 252, 262, 265–268, 270, 271,

JRC, zob. Wspólne Centrum Badawcze Komisji

276, 277, 314, 327, 328, 333–335, 337, 339, 350,

Europejskiej

352–354, 357, 362, 385–388, 393–400

Kanadyjska Agencja Kosmiczna 20, 174

GTOS 340

kąt spektralny 221

GWIS, zob. Globalny System Informacji o Pożarach

kierunek obrazowania 78, 382

450

klasyfikacja nadzorowana 95, 99–101, 116, 127, 221,

MAES 271, 272

225, 230, 235, 239, 246, 248, 256, 284, 308, 336

mapa użytkowania/pokrycia terenu 88, 106, 115,

klasyfikacja nienadzorowana 95, 97, 99, 104, 221,

125, 128, 130, 164, 233, 258, 262–264, 269, 271,

225, 230, 235, 239, 246, 248, 365

272, 275, 307, 311, 350–352, 354, 384, 385

klasyfikacja 66, 79, 93–95, 97, 99, 100, 107, 109, 113,

MARSHALL 356

115, 125, 128, 141, 184, 211, 212, 219, 246, 249,

MATLAB 181, 226, 233

250, 258, 259, 290, 296, 369, 376, 384, 393

Maxar 163, 328, 351, 393–395, 397, 400, 401

klucz fotointerpretacyjny 86

Maximum Likelihood, zob. metoda największego

kNN, zob. metoda k-najbliższych sąsiadów

prawdopodobieństwa

kompozycja w barwach naturalnych 39, 41, 69,

MDC, zob. metoda najmniejszej odległości

82–84, 98, 140, 155, 298, 299

MEO, zob. średnia orbita okołoziemska

kompozycja w barwach zafałszowanych 12, 66,

Mercury (misja) 13

67, 69, 79, 80, 82, 85, 86, 90, 101, 102, 252, 279,

metoda czasowych rozpraszaczy 303

298, 299, 308, 327, 350, 352, 386–388

metoda dopasowania krzywych spektralnych 109

KOMPSAT 161, 162, 199, 200, 270, 294, 335

metoda k-najbliższych sąsiadów 253

korekcja atmosferyczna 64, 65, 66, 141, 153, 155,

metoda k-średnich 97, 99, 103, 105, 106

193, 211, 246, 247, 249, 250, 320, 321

metoda Mahalonobisa 221

korekcja geometryczna 60, 61, 63–65, 141, 145,

metoda Matched Filtering 110

148, 153, 155, 156, 199, 210, 214, 225, 227, 229,

metoda Mixture Tuned Matched Filtering 110, 111

235, 239, 244, 246, 250, 321, 331

metoda najmniejszej odległości 101, 102, 105, 107

korekcja radiometryczna 55, 60–67, 69, 88, 93, 141,

metoda największego prawdopodobieństwa 101,

147, 148, 153, 155, 156, 210, 211, 214, 246, 248,

102, 105, 107, 116, 128, 221, 239, 246

250, 331

metoda równoległościanów 100

KPK, zob. Krajowy Program Kosmiczny

metoda Spectral Angle Mapping 108, 221

Krajowy Program Kosmiczny 133

MetOp 167–169, 344, 394, 395

KRAKSat 399

METOP-B 344

krzywa spektralna 29, 30, 39, 55, 58, 87, 106–110,

METOP-C 168, 344

187, 214, 225, 300, 301, 303, 309, 310, 363, 364,

MF, zob. metoda Matched Filtering

367, 368, 377

MFG 168

Laboratorium Napędu Odrzutowego NASA 107

MH, zob. metoda Mahalonobisa

LAI, zob. wskaźnik powierzchni liści

Microsoft Azure 203, 204

Landsat 12, 16, 23, 28, 33, 35–39, 41, 60, 62, 63,

Międzynarodowa Stacja Kosmiczna 16, 18, 20,

65–70, 80, 83–86, 90, 107, 127, 128, 130, 131, 141,

184–186, 393, 396

150–158, 164, 169, 184, 187, 191, 192, 194–204,

Minimalna Jednostka Kartowania 269, 276

219, 221, 227, 230, 263–265, 274, 279, 281, 283,

MIRAS 42, 73, 74

286, 287, 291, 294, 296, 299, 309, 311, 314, 342,

MKD, zob. Model Koron Drzew

325, 328, 329, 331–334, 336, 339–341, 352, 357,

ML, zob. metoda największego

360, 362, 365, 366, 368, 369, 373, 374, 377, 378,

prawdopodobieństwa

394, 395

ML, zob. uczenie maszynowe

LAS (APSRS) 210, 249, 254

MLC, zob. metoda największego

laser beam, zob. plamka lasera

prawdopodobieństwa

laser footprint, zob. plamka lasera

MLS, zob. mobline skanowanie laserowe

lasy losowe 100, 103, 104, 106

MMU, zob. Minimalna Jednostka Kartowania

Legion 163, 395, 397, 400

mobline skanowanie laserowe 53, 343

Lem 399

Model Koron Drzew 335, 351

LEO, zob. niskia orbita okołoziemska

MODIS 166, 167, 169, 184, 192, 201, 202, 204, 219,

LiDAR 16, 52–54, 81, 112, 113, 115, 179, 184, 186,

281, 284, 286–289, 294, 324, 328, 332, 336, 337,

210–212, 219–222, 242, 246, 247, 249, 251, 254,

339, 340, 344, 357, 360, 365, 368, 375, 395

258, 277, 279, 299, 335, 342, 351–353, 379

MOLAND 276, 277

linia Kármána 12

Molnyia 19

LISFLOOD 287–289, 313, 315

Monitoring Agricultural Resources 285, 312, 313,

LoS, zob. kierunek obrazowania

314

lotnicze skanownie laserowe 52, 53, 115, 279, 361

Monitoring jakości wody dla zbiorników

LSTM 149, 399

śródlądowych 124

LUCAS 272, 273

monitoring przemieszczeń i deformacji

LULC, zob. mapa użytkowania/pokrycia terenu

terenu 137, 173, 380

Machine Learning, zob. uczenie maszynowe

MR, zob. średnia rozdzielczość

macierz błędów 60, 117–119, 281, 284

MRV 331

macierz krzyżowa 118

MS, zob. wielospektralny obraz

451

MSG 168

180, 184, 186, 210, 211, 216, 222, 230, 238–240,

MSS 12, 150, 169, 265

242, 249, 251, 271, 279, 306, 309, 311, 314, 316,

MTCI 336

317, 354, 376

MTMF, zob. metoda Mixture Tuned Matched

NWI, zob. znormalizowany wskaźnik wody

Filtering

OBIA, zob. analiza obiektowa

multiresolution segmentation, zob. segmentacja

obrazowa analiza regresji 125

w wielu rozdzielczościach

obrazowanie radarowe 43, 45, 74, 316

MultiSpec 210, 212, 224–226

obserwacja Ziemi 15, 38, 160, 163, 201, 282, 285,

multi-threshold segmentation, zob. segmentacja

340, 379, 389, 392, 403

wieloprogowa

Obszary lądowe (Copernicus) 131, 260, 262, 268,

MW, zob. promieniowanie mikrofalowe

277, 279

MWR, zob. radiometr mikrofalowy

Ocena Oddziaływania na Środowisko 276, 352

N2K, zob. Natura 2000

ocena zagrożenia 311, 326, 338, 339, 355, 377

Narodowa Baza Danych o Śniegu i Lodzie 181, 183

off-nadir 17, 82, 394

NASA 11, 12, 14–16, 20, 24, 53, 65, 149–152, 154,

okno atmosferyczne 23, 24, 41

155, 157, 158, 165–167, 169, 170, 179–181, 183,

OLCI 143–145, 324

184, 186, 201, 230, 163, 264, 281, 328, 331, 332,

OLI 150, 152, 154–158, 281

336, 339–341, 348, 352, 365, 374, 393–396, 401

ONDA 196, 197, 199, 200

NASADEM 16

OneWeb 398

Natura 2000 271, 272, 275, 276, 295–297, 342, 355,

OOS, zob. Ocena Oddziaływania na

356, 362

Środowisko 276, 352

naziemne skanowanie laserowe 53

open software, zob. wolne oprogramowanie

NBLI, zob. znormalizowany różnicowy indeks

OptiSAR 400

powierzchni odkrytych

orbita geostacjonarna 16, 19, 132, 148, 168, 393,

NBR, zob. znormalizowany wskaźnik pożarów

394, 396

NDBI, zob. znormalizowany różnicowy indeks

orbita heliosynchroniczna 19, 135, 138, 139, 142,

zabudowy

143, 147, 152, 154, 155

NDDI, zob. znormalizowany różnicowy wskaźnik

orbita silnie eliptyczna 19

suszy

OSAM-1 154

nDSM, zob. znormalizowany numeryczny model

PALSAR-2 173, 174, 177

pokrycia terenu

PAN, zob. panchromatyczny obraz

NDVI, zob. znormalizowany różnicowy wskaźnik

panchromatyczny obraz /kanał 17, 28, 33–35, 40,

roślinności

66, 67, 80, 82, 83, 86, 150, 152–157, 159–165, 172,

NDWI, zob. znormalizowany różnicowy wskaźnik

198–200, 251, 268, 335, 393, 398, 399

wody

pan-sharpening, zob. wzmacnianie obrazu

NFMS, zob. Państwowy system do monitorwania

Państwowy system do monitorwania lasów 331

lasów

pasmo C 16, 44, 177, 178

Niemiecka Agencja Kosmiczna 17, 75, 174, 176,

pasmo L 44, 48, 74, 177, 179

331, 332, 399

pasmo X 48, 178, 179, 183

Nimbus 14, 15, 16

PAZ 175, 178

NIR, zob. bliska podczerwień

PCA, zob. analiza składowych głównych

NISAR 184

pełna fala 53, 55, 179, 186

niskia orbita okołoziemska 18–20, 161, 163, 348,

PEM, zob. promieniowanie elektromagnetyczne

393–395, 398, 400

plamka lasera 53, 180, 185

NMPT, zob. numeryczny model pokrycia terenu

Planet Labs 18, 34, 159, 160, 164, 264, 270, 286,

NMT, zob. numeryczny model terenu

294, 331, 339, 352, 385, 396, 398, 400

NOAA AVHRR 284, 291, 357, 368, 395

PlanetScope Dove 328, 334, 335, 386, 395, 396,

NOAA GOES-E 396

398, 400

NOAA 14, 147, 149, 166–169, 201, 204, 284, 285,

PlanetScope SuperDove 398

291, 324, 328, 332, 336, 337, 339, 340, 344, 357,

Pléiades 161–164, 199, 227, 268, 270, 272, 294, 331,

365, 368, 374, 394–396

394, 398

normalizacja krzywej spektralnej 107-109

Ploughing Indicato, zob. wskaźnik orki

NovaSAR-1 175, 179

podczerwień termalna 27, 41, 63, 166, 300, 311, 336

NRC 25, 32, 33, 267

pola testowe (kontrolne) 116, 117

NSIDC, zob. Narodowa Baza Danych o Śniegu

pola treningowe 95, 100, 101, 116, 284

i Lodzie

polarymetria radarowa 48, 79

numeryczny model pokrycia terenu 210, 211, 222,

polaryzacja 44, 46, 48, 50, 74, 79, 283, 358

246, 249, 252, 271, 274, 279, 351

PolinSAR, zob. interferometria palarymetryczna

numeryczny model terenu 16, 54, 55, 75, 76, 94,

PolSAR, zob. polarymetria radarowa

452

POSEIDON 149

RE, zob. czerwień krawędziowa

potencjał solarny 351

ręczne skanowanie laserowe 53

powódź błyskawiczna 312, 315, 316, 375, 377

REDD+ 330, 332, 341

powodzie 55, 125, 138, 172, 256, 258, 259, 267,

RedEdge, zob. czerwień krawędziowa

274–276, 311–317, 325, 326, 354, 363, 373–378,

Region Grow 253

384, 385, 392

REI, zob. indeks dróg

pożary 60, 125, 145, 155, 156, 172, 256, 259, 262,

resampling, zob. przepróbkowanie

267, 274, 328, 330, 334, 336–342, 356, 363–366,

Revised Universal Soil Loss Equation 354

377, 378, 392, 394

RF, zob. lasy losowe

poziom powyżej atmosfery 63, 66, 141, 145, 148,

RGB 16, 39, 44, 50, 66, 67, 69, 75, 80, 81, 83–86, 95,

152, 156

161, 163, 164, 246, 248, 319, 327, 352, 354, 357,

prawo Plancka 22

358, 363, 364, 385, 386, 396, 398, 399

prawo Stefana-Boltzmana 22, 68

Riga airTEXT 345, 347

prawo Wiena 22

RMSE 16, 153, 183, 272, 335

PRISMA 172, 173

Rocket Labs 398

PROBA-1 170, 172, 173

rolnictwo precyzyjne 10, 149, 392, 398

prom kosmiczny 16, 18, 20

ROSE-L 149, 399

promieniowanie elektromagnetyczne 9, 20–28,

ROSKOSMOS 20

31, 35, 39, 41, 43, 60, 70, 80, 87, 89, 139, 148, 179,

rozciągnięcie histogramu 81, 89

180, 289, 291, 294, 303, 367

rozdzielczość czasowa 30, 38, 138, 139, 143, 147,

promieniowanie mikrofalowe 23, 39, 42, 45, 47,

150, 152, 155, 158, 279, 297, 337, 342, 366, 367,

48, 63, 70, 72, 81

375, 377, 393, 394, 395

promieniowanie odbite 25, 26, 31, 39, 41, 45, 52,

rozdzielczość przestrzenna 16–18, 28, 30–34, 40,

56, 57, 60, 67, 73, 81, 293, 294

41, 57, 62, 66, 71, 74, 81, 88, 92, 123, 125, 131,

promieniowanie widzialne oraz bliska

136–140, 143, 147, 152, 154, 155, 158–173, 175,

podczerwień 23, 27, 39, 40, 58, 63, 66, 69, 81,

177, 203, 214, 224, 248, 251, 262, 266–268, 271,

158, 165, 170, 174, 300, 357

276, 277, 281–283, 289, 310–312, 314, 320, 326,

przepróbkowanie 62, 92, 136, 216, 222, 248

328, 329, 331, 333, 335, 337, 339–342, 350, 352,

przesuszenie 360

359, 365, 368, 375–378, 390, 391, 393–396, 399

przetwarzanie wsadowe 190, 216, 238

rozdzielczość radiometryczna 30, 36, 37, 158

pseudosatelita 19, 393, 401, 402

rozdzielczość spektralna 30, 31, 40, 107, 139, 141,

PSInSAR, zob. interferometria różnicowa

143, 147, 152, 155, 163, 169, 170, 173, 393, 398

punkty dostosowania 61, 215, 216, 239, 247

rozpraszanie Mie 25

PW-Sat1 398

rozpraszanie nieselektywne 25

PW-Sat2 399, 400

rozpraszanie Rayleigha 25

Python 199, 203, 210–212, 217, 219, 226, 228,

rozpraszanie selektywne 25

230–234, 240, 247, 248, 251

RUSLE, zob. Revised Universal Soil Loss Equation

QA, zob. analiza dokładności klasyfikacji

S2GLC 257

quadtree based segmentation, zob. segmentacja,

saldo promieniowania 359

metoda drzewa czwórkowego

SAM, zob. metoda Spectral Angle Mapping

QuickBird-2 17, 161, 277, 279, 350

SAR, zob. radar z syntetyzowaną aperturą

radar z syntetyzowaną aperturą 45, 135, 173–175, 296

satelitarna interferometria radarowa 74

radar 16, 17, 31, 40, 43–48, 50, 52, 61, 74–76,

satelitarne skanowanie laserowe 52, 53, 179, 181,

79, 81, 131, 135, 136, 138, 142, 143, 149, 163,

183, 184, 186, 341, 342

173–179, 200–202, 212, 214–216, 226–228, 245,

SCL 140, 141

246, 248–251, 258, 259, 281, 283, 296, 297, 299,

SCOR 17

301, 303, 311, 313–318, 320, 324–326, 342, 357,

Scout 395, 397, 400

360, 365, 372, 374–376, 378, 380, 384, 387, 390,

SCP, zob. Semi-Automatic Classification Plugin

399, 400

Se2WaQ 120, 122

RADARSAT 17, 79, 174, 177, 227, 283, 317, 376

segmentacja obrazu 111–115, 210, 212, 216, 221,

radiancja obiektów ciemnych 64

224, 227, 246, 251–254

radiancja 62, 63, 64, 67, 141, 148, 152, 214

segmentacja przez zmianę kształtu 253

radiolokator SAR 16

segmentacja różnic spektralnych 114, 253

radiometr mikrofalowy 70, 143, 144, 149, 166

segmentacja w wielu rozdzielczościach 114, 253

RAMSAR 357

segmentacja wieloprogowa 114, 253

Random Forests, zob. lasy losowe

segmentacja wododziałowa 114

RapidEye 33, 34, 160, 249, 264, 265, 277, 279, 281,

segmentacja, metoda drzewa czwórkowego 114, 253

296, 352–354, 362, 394, 395

segmentacja, metoda filtru kontrastu 253

RCM 174, 178

segmentacja, metoda podziału kontrastu 253

453

segmentacja, metoda szachownicy 114, 253

Sputnik-1 12, 13, 392

segmentation by reshaping algorithm, zob.

SRAL 143

segmentacja przez zmianę kształtu

średnia orbita okołoziemska 19

Semi-Automatic Classification Plugin 64, 100, 127,

średnia podczerwień 23, 39, 40, 63, 66, 80, 81, 88,

210, 212, 294, 309

89, 92, 138, 139, 140, 143, 147–149, 152, 153, 155,

Sentinel 9, 23, 33, 35, 38, 39, 65, 66, 81, 92–98,

157, 158, 160, 162, 163, 165, 170, 258, 292, 294,

115, 120, 122, 124, 131–149, 158, 160, 164, 165,

299, 333, 363–365, 377, 395, 398

168, 184, 187, 188, 190–192, 197–200, 202,

średnia rozdzielczość 115, 136, 164, 165, 172, 176,

204, 206–209, 213, 214, 216, 219, 227, 230,

214, 294, 311, 339, 352, 375, 378, 393

234, 249, 260, 264, 265, 273, 281, 283, 286,

Środowisko morskie (Copernicus) 131, 258–261

287, 291, 292, 294–296, 299, 303, 305–311,

SRTM 16, 180, 186, 191, 198, 210, 215, 272, 313,

314, 317, 319, 320, 324–326, 328, 331, 335, 336,

314, 376

339–341, 344, 348, 354, 356, 357, 359–361,

SSO, zob. orbita heliosynchroniczna

364–367, 369, 372, 375, 377, 378, 381–383,

stacja kowariancji wirów 361

385–388, 390, 394, 398, 399

stała c 52

SEOSAR, zob. PAZ

stała dielektryczna 72, 73

Serwis Bezpieczeństwa 141, 273

Starlink 18, 397, 403

Serwis Monitorowania Obszarów Lądowych 141,

Stratobus 402

142, 198, 199, 200, 262, 263, 267, 272, 274

Stripmap 136, 138, 176, 177–179

Serwis Monitorowania Środowiska

Suomi-NPP 147, 166, 169, 395

Morskiego 142, 198–200, 261

susza 276, 279, 285–287, 289, 327, 360, 367

Serwis Monitorowania Stanu Atmosfery 147, 148,

SVAT 94

190, 198, 199, 200, 261, 343–347, 362

SVM, zob. wektory nośne

Serwis Monitorowania Zmian Klimatu 141, 142,

147, 200, 273, 348, 349, 362

światło widzialne 17, 22, 23, 25, 27–31, 35, 39, 41,

Serwis Zarządzania Kryzysowego 141, 198, 199, 273

43, 44, 56, 63, 79, 80, 95, 138–140, 143, 147–149,

SEVIRI 168, 169

152, 153, 155, 159–165, 167, 170, 174, 179, 283,

SFF, zob. metoda dopasowania krzywych

291, 316, 360, 374, 395

spektralnych

Światowid 399

sigma zero, zob. współczynnik wstecznego

Światowy Program Badań Klimatu 273

rozpraszania radarowego

SWIR, zob. średnia podczerwień

skaterometr zaawansowany 168, 169, 313, 395

sygnatury spektralne 29, 214, 239, 248, 251

SkyBox 399

systemy aktywne 43, 320, 321

SkySat 160, 161, 162, 164

Systemy Informacji Geograficznej, zob. GIS

SLC (dane) 135, 136, 176

systemy pasywne 39, 41, 60, 81, 303, 321, 336

SLC (korektor lini skanowania) 153

Sytuacje kryzysowe (Copernicus) 131, 259, 260, 273

SLMS 331

szorstkość powierzchni 46, 48, 50, 55, 73, 258,

SLR 44

278, 283, 291, 316–318, 326, 359

SLS, zob. satelitarne skanowanie laserowe

sztuczna inteligencja 94, 161, 204, 316, 392, 393,

SLSTR 143, 144, 145, 214

395, 398, 402, 403

SM, zob. Stripmap

Tandem-L 176, 179

smart city 256

TanDEM-X 17, 77, 174–176, 178, 184, 331, 332, 357

SMFR, zob. Social Media for Flood Risk

Tasseled Cap 125, 248

śmieci kosmiczne 18, 399

TCI, zob. wskaźniki temperaturowe

SMOS, zob. Soil Moisture Ocean Salinity

temperatura kinetyczna 22, 68, 72

SMS 16

temperatura radiacyjna 14, 68, 70, 72, 73, 262,

Social Media for Flood Risk 216

284, 291, 336, 342, 360, 362

Soil Moisture Ocean Salinity 42, 73, 74, 197, 198, 313

TerraBella 399

SOM 227

TerraSAR-X 17, 60, 75, 77, 174, 175, 178, 184, 249,

Space 1.0 392

296, 297, 317, 331, 357, 381, 383

Space 2.0 392

Thematic Mapper 12, 60, 150, 152, 153, 263, 265,

Space Shuttle, zob. prom kosmiczny

328, 333, 368

SpaceX 18, 184, 397, 398, 401, 403

TIROS-1 14

speckle effect, zob. efekt cętkowania

TIRS 41, 150, 154–158, 336

spectral difference segmentation, zob. segmentacja

TLS LiDAR, zob. naziemne skanowanie laserowe

różnic spektralnych 114, 253

TM, zob. Thematic Mapper

spektralne pomiary polowe 57

ToF 53, 54, 180

spektrometr 16, 58, 147–149, 166, 169, 170

TOPEX/Posejdon 17

SPOT 107, 141, 144, 145, 159, 160, 164, 165, 227,

transformacja Fouriera 224

279, 281, 294, 314, 318, 365, 369, 374, 376

TROPOMI 146, 147, 344

454

TS, zob. metoda czasowych rozpraszaczy

wskaźniki temperaturowe 284, 357

turbulencyjny strumień ciepła jawnego 359

współczynnik emisyjności 27–29, 41, 58, 60, 68,

turbulencyjny strumień ciepła utajonego 359

69, 72, 73, 87, 299–301, 303, 311

TVI 91, 92

współczynnik kappa 119, 284

UA, zob. Urban Atlas

współczynnik odbicia od powierzchni Ziemi 66, 141

UAV, zob. bezzałogowe statki powietrzne

współczynnik odbicia 27, 29, 30, 33, 39, 48, 56, 57,

uczenie maszynowe 94, 100, 103–106, 116, 120,

60, 63–65, 73, 87, 88, 92, 93, 96, 99, 123, 141, 145,

200, 201, 204, 210, 219, 221, 230, 231, 235, 255,

148, 152, 156, 187, 214, 292–294, 299, 300, 303,

257, 268, 335, 336, 341, 345, 392, 393, 396, 398,

309–311, 323, 329, 374

402, 403

współczynnik wstecznego rozpraszania

UI, zob. indeks zabudowy

radarowego 46, 74, 317

Urban Atlas 128, 263, 268–271, 275–277, 279, 306, 307

Wspólne Centrum Badawcze Komisji

URBANSAT 276, 277

Europejskiej 126, 268, 274, 276, 281, 285–287,

UrtheCast 400

296

USASC 14

wysoka rozdzielczość 17, 18, 31, 60, 66, 123,

USGS, zob. Amerykańska Służba Geologiczna

136,145, 159, 160, 168, 170, 175, 176, 201, 203,

usługi ekosystemowe 271, 275

281, 368, 384, 385, 399

UV 23, 28, 147–149, 190, 261, 395

wysokorozdzielcze warstwy 262, 263, 266–268, 274

UVN 148, 168

wzmacnianie obrazu 33, 34, 66, 67, 224, 226

UWQV 120, 122, 123

wzorzec bieli 57

V-1 12

zagrożenie powodziowe 258, 311, 312, 315,

V-2 12, 13

326,377

Vanguard 2 14

zarządzanie kryzysowe 137–139, 141, 148, 205–

VCI, zob. Vegetation Condition Index

207, 256, 259, 311, 326, 363, 377, 378

Vegetation Condition Index 284, 357

zdolność emisyjna podłoża 359

VHR, zob. bardzo wysoka rozdzielczość

Zephyr S 401

VI, zob. wskaźnik roślinności

zielony laser 52

VIS, zob. światło widzialne

Zintegrowany System Zarządzania i Kontroli 125

Vistula Study 352, 353

Zmiany klimatu (Copernicus) 260

VML 227

znormalizowany numeryczny model pokrycia

VNIR, zob. promieniowanie widzialne oraz bliska

terenu 271, 351

podczerwień

znormalizowany różnicowy indeks powierzchni

watershed segmentation, zob. segmentacja

odkrytych 89

wododziałowa

znormalizowany różnicowy indeks zabudowy 88,

WCRP, zob. Światowy Program Badań Klimatu

89, 305, 311

wektory nośne 100, 103, 106, 18, 219, 235, 236,

znormalizowany różnicowy wskaźnik

246, 258, 362

roślinności 88–93, 115, 125–127, 145, 192–194,

wiarygodność, zob. dokładność konsumenta

196, 215, 235, 236, 253, 262, 284, 287, 292, 293,

wieloczasowa spektralna analiza zmieszania 125

295, 329, 341, 357, 359, 361, 368, 375, 377, 378

wielospektralny obraz /sensor 12, 16, 17, 35, 39,

znormalizowany różnicowy wskaźnik suszy 93

40, 62, 64, 66, 79, 80, 82, 87, 88, 94, 100, 106, 107,

znormalizowany różnicowy wskaźnik wody 89,

112, 113, 115, 138, 139, 147, 150, 152, 158, 160,

90, 92, 93, 215, 292–295, 375

161, 163, 164, 169, 186, 225, 239, 246, 247, 249,

znormalizowany wskaźnik pożarów 365

251, 268, 270, 299, 300, 328, 331, 336, 341, 374,

znormalizowany wskaźnik wody 77, 92, 94, 198,

379, 391, 394, 400

293, 314, 317

Włoska Agencja Kosmiczna 172, 175

wolne oprogramowanie 210, 211, 213, 219, 228

WorldDEM 17, 175

WorldView-1 162, 163, 397

WorldView-2 33, 34, 113, 115, 162, 163, 169, 227,

268, 277–279, 299, 305, 341, 351, 395, 401

WorldView-3 162, 163, 268, 328, 393–395, 398

WorldView-4 (GeoEye-2) 162, 163, 395

wskaźnik orki 267

wskaźnik powierzchni liści 87, 88, 186, 262, 285,

287, 288, 291, 294, 314, 359, 361

wskaźnik roślinności 88, 91, 112, 115, 120, 201, 218,

246, 282, 291–295, 297, 334, 335, 336, 241, 357,

360, 368, 377

455

Autorzy rozdziałów

dr Katarzyna Bajorek-Zydroń; ProGea 4D; katarzyna.bajorek-zdyron@progea4d.pl;

dr hab. Jarosław Chormański, prof. SGGW; Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

w Warszawie, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska;

jaroslaw_chormanski@sggw.edu.pl;

dr inż. Urszula Cisło-Lesicka; ProGea 4D; urszula.cislo-lesicka@progea4d.pl; PWSTE

w Jarosławiu;

dr inż. Ewa Głowienka; Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji

Górniczej i Inżynierii Środowiska; eglo@agh.edu.pl;

prof. dr hab. inż. Beata Hejmanowska; Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie,

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska; galia@agh.edu.pl;

dr hab. Jarosław Jasiewicz; Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział

Nauk Geograficznych i Geologicznych; jarek@amu.edu.pl;

dr inż. Joanna Jaskuła; Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Inżynierii Śro-

dowiska i Inżynierii Mechanicznej; jaskula@up.poznan.pl;

dr Elżbieta Jędrzejczak; ProGea 4D; elzbieta.jedrzejczak@progea4d.pl;

dr hab. inż. Cezary Kaźmierowski, prof. UAM; Uniwersytet im. Adama Mickiewicza

w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych;

cezary.kazmierowski@amu.edu.pl;

mgr inż. Piotr Kramarczyk; Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geo-

dezji Górniczej i Inżynierii Środowiska; gorgany100@o2.pl;

dr Sławomir Królewicz; Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu; Wydział

Nauk Geograficznych i Geologicznych; skrol@amu.edu.pl;

dr inż. Magdalena Mleczko; Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział

Geoinżynieri ; magdalena.mleczko@uwm.edu.pl;

dr hab. inż. Marek Mróz, prof. UWM; Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie,

Wydział Geoinżynieri ; marek.mroz@uwm.edu.pl;

mgr inż. Natalia Ostrowska; Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział

Geoinżynierii; natalia.ostrowska@uwm.edu.pl;

dr hab. inż. Jan Piekarczyk, prof. UAM; Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Pozna-

niu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych; piekjan@amu.edu.pl;

mgr inż. Małgorzata Słapińska; Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warsza-

wie, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska; malgorzata_slapinska@sggw.edu.pl;

456

prof. dr hab. inż. Mariusz Sojka; Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Inżynierii Środowiska i Inżynierii Mechanicznej; mariusz.sojka@up.poznan.pl;

dr inż. Sylwia Szporak-Wasilewska; Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w War-

szawie, Centrum Wodne; sylwia_szporak@sggw.edu.pl;

dr hab. inż. Piotr Wężyk, prof. UR; Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Leśny;

p.wezyk@ur.krakow.pl; ProGea 4D – CEO, piotr.wezyk@progea4d.pl;

dr inż. Rafał Wróżyński; Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Inżynierii Śro-

dowiska i Inżynierii Mechanicznej; rafal.wrozynski@up.poznan.pl;

dr hab. Rafał Zapłata, prof. UKSW; Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w War-

szawie; Wydział Nauk Przyrodniczych. Szkoła Nauk Ścisłych; r.zaplata@uksw.edu.pl;

mgr inż. arch. kraj. Karolina Zięba-Kulawik; Uniwersytet Rolniczy w Krakowie,

Wydział Leśny; karolina.zieba@urk.edu.pl;

mgr inż. Anna Żądło; Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie; Wydział Geodezji

Górniczej i Inżynierii Środowiska; zadlo@agh.edu.pl.

457

Document Outline

- _Hlk56274792

- _Ref40995996

- _Ref53570334

- _Ref53570435

- _Ref53570473

- _Ref53570498

- _Ref41284688

- __Fieldmark__20766_2369117868

- __Fieldmark__16763_2249133390

- _Ref40997937

- _Ref41292690

- _Hlk56277785

- __Fieldmark__20823_2369117868

- __Fieldmark__16851_2249133390

- __Fieldmark__20847_2369117868

- __Fieldmark__16874_2249133390

- _Ref50625467

- __Fieldmark__20859_2369117868

- __Fieldmark__16885_2249133390

- _Hlk53830627

- _Ref41164316

- _Ref50730018

- __Fieldmark__21151_2369117868

- __Fieldmark__17310_2249133390

- _Ref41164385

- _Ref50631387

- __Fieldmark__21186_2369117868

- __Fieldmark__17381_2249133390

- _Ref50631446

- __Fieldmark__21203_2369117868

- __Fieldmark__17395_2249133390

- __Fieldmark__21216_2369117868

- __Fieldmark__17405_2249133390

- _Ref50631582

- __Fieldmark__21227_2369117868

- __Fieldmark__17413_2249133390

- __Fieldmark__21237_2369117868

- __Fieldmark__17420_2249133390

- __Fieldmark__21247_2369117868

- __Fieldmark__17427_2249133390

- __Fieldmark__21266_2369117868

- __Fieldmark__17444_2249133390

- __Fieldmark__21295_2369117868

- __Fieldmark__17476_2249133390

- _Ref41164542

- _Ref41286161

- move37270002

- _Ref41164612

- _Hlk56275472

- _Ref53570596

- _Hlk56275552

- _Ref41164737

- _Ref41164751

- _Hlk56275587

- _Ref41164846

- _Ref41164945

- _Ref41165620

- _Ref41165724

- _Hlk40352819

- _Ref40385478

- _Ref53565396

- _Ref53570696

- _Ref40385651

- _Ref40385833

- _Ref40386062

- _Ref50728751

- _Hlk56276603

- _Hlk56357501

- _Ref53571172

- _Ref52796051

- _Ref52795874

- __RefNumPara__12382_1060017056

- _Hlk518740012111111

- _Ref51920579

- _Ref51920648

- _Hlk40364949

- _Ref53566484

- _Hlk40365087

- _Hlk40365105

- _Ref51924348

- _Hlk40367079

- _Ref51920657

- _Hlk40367412

- _Ref53566698

- _Ref53565854

- _Hlk40368592

- _Hlk40368609

- _Ref53566752

- _Ref53567022

- _Hlk40370049

- _Hlk40364787

- _Hlk40370067

- _Ref50288854

- _Ref50288792

- _Ref50288801

- _Ref50288811

- __DdeLink__37080_3247816161

- _Ref51848868

- _Ref51849643

- _Ref51849244

- _Ref51849305

- _Ref51849465

- _Ref51850165

- _Ref51850259

- _Ref51850589

- _Ref53567184

- _Ref51850716

- _Ref53567468

- _Ref51851008

- _Ref52970760

- _Ref54343457

- _Ref54343544

- _Ref51851345

- _Ref51883976

- _Ref51883983

- _Ref51884175

- _Ref51884337

- _Ref50289656

- _Ref52892241

- _Ref51885292

- _Ref50289689

- _Ref50289703

- _Ref53567618

- __RefNumPara__113163_1208227952

- _Ref50289716

- __RefNumPara__113513_1208227952

- _Hlk55810225

- _Hlk55810062

- docs-internal-guid-735c6ba7-7fff-80fb-56

- _Ref42466304

- _Hlk52441929

- _Ref42500029

- _Ref42501648

- _GoBack1

- _Ref42512616

- __RefNumPara__47957_603267956

- _Ref35212236

- _Ref50120827

- _Ref41166038

- _Ref40905328

- _Ref41166071

- _Ref41166093

- _Ref41166120

- _Ref41166133

- _Ref41166151

- _Ref41166396

- _Ref41166408

- _Hlk50388929

- _Ref42375540

- _Ref42375602

- _Ref42375617

- _Hlk54092930

- _Hlk42598273

- _Ref42597530

- _Hlk42592450

- _Ref42375972

- _Hlk54093106

- _Ref42376014

- _Ref42376384

- _Hlk54093273

- mo%2525C5%2525BCliwo%2525C5%25259Bci-prz

- _Ref42376223

- __DdeLink__13467_2249133390

- _Ref50322844

- _Hlk54093528

- _Ref42376588

- _Ref42376615

- _Ref50393214

- _Hlk24373509

- __DdeLink__1_2162008106

- _Hlk34981632

- _Hlk34981616

- _Ref42026166

- _Ref42026852

- _Ref42026940

- _Ref42027090

- _Ref42516033

- _Ref42027484

- _Ref42028007

- _Ref42028026

- _Ref42028108

- _Hlk51768645

- _Ref42547368

- _Ref55385420

- _Ref425473681

- _Hlk54208327

- _Ref4254736811

- _Ref53657830

- _Ref42547439

- _Ref42547368111

- _Ref425473681111

- move52102833

- move518556191

- move5185561911

- _Ref4254736811111

- move518562281

- _Ref425473681111111

- _Ref53646562

- _Ref42547368111111

- _Ref42547588

- _Ref42547607

- _Ref425476071

- _Ref425476072

- __RefNumPara__11008_495741570

- _Ref42547676

- _Ref425476841

- _Ref42547693

- _Ref4254758811

- _Ref53651538

- _Ref42547588111

- _Ref53651975

- _Ref425477051

- _Ref425407631

- _Ref51924186

- _Ref51924088

- _Ref51923597

- _Ref42547865

- _Ref51923283

- __DdeLink__8053_1623879843

- __DdeLink__1820_1565171697

- _Hlk54559527

- _Ref52105318

- _Hlk55423408

- _Ref52105666

- _Ref52106560

- _Hlk55425177

- _Ref52107516

- _Ref52107844

- _Ref52107797

- _Ref52108268

- _Hlk55426143

- _Ref52109301

- _Ref42617998

- _Hlk53741898

- _Ref51153531

- _Ref51158304

- _Ref51159871

- _Ref42618496

- _Ref42618789

- _Hlk40091100

- _Hlk40091126

- _Hlk40091116

- _Hlk40096367

- _Hlk40096381

- _Hlk40091245

- _Hlk40091279

- _Hlk40091174

- _Hlk40091198

- _Ref51146488

- _Ref51146640

- _Hlk40092319

- _Hlk40092285

- _Hlk40092294

- _Hlk40092004

- _Hlk40092123

- _Hlk40092065

- _Hlk40091996

- _Hlk40092023

- _Hlk40092032

- _Hlk53678315

- _Hlk40092171

- _Hlk40092156

- _Hlk40092231

- _Ref41905540

- _Ref41905966

- _Ref41906092

- _Ref41906133

- _Ref41906481

- _Hlk54101710

- _Ref41978656

- _Ref41978962

- _Ref52123853

- _Ref52123880

- _Ref41992267

- _Ref42647315

- _Ref41992390

- _Ref52121364

- _Hlk55546903

- _Ref52121798

- _Ref52121817

- _Ref52121876

- _Hlk53745180

- _Hlk55730473

- _Ref52122099

- _Ref52122068

- _Ref52122163

- _Ref52122768

- _Hlk52115044

- _Ref52122703

- _Hlk53748178

- _Ref52122806

- _Ref52122827

- _Hlk53687817

- _Ref52744252

- _Hlk52744219

- _Ref52744874

- _Hlk52744528

- _Hlk53688993

- _Hlk52744603

- _Ref52745530

- _Ref52745568

- _Ref41906715

- _Ref41907256

- _Ref41907580

- _Ref41907602

- _Ref41907839

- _Ref41907871

- _Ref41910733

- _Ref41910827

- _Ref41910856

- _Ref41910893

- _GoBack

- _Ref41911066

- _Hlk50983264

- _Ref54187074

- _Ref54187122

- _Ref54187176

- _Ref54187284

- _Ref54187638

- _Ref54188705

- Wstęp

- 1. Wprowadzenie do teledetekcji satelitarnej

- 1.1. Sztuczne satelity Ziemi

- 1.1.1. Historia teledetekcji

- 1.1.2. Typy satelitów i ich orbity

- 1.2. Promieniowanie elektromagnetyczne

- 1.2.1. Definicja promieniowania elektromagnetycznego

- 1.2.2. Interakcja promieniowania elektromagnetycznegoz powierzchnią Ziemi

- 1.2.3. Czułość oka ludzkiego na promieniowanie elektromagnetyczne

- 1.2.4. Krzywe odbicia spektralnego

- 1.3. Cechy satelitarnych systemów teledetekcyjnych

- 1.3.1. Sposób powstawania oraz struktura obrazu cyfrowego

- 1.3.2. Rozdzielczość przestrzenna

- 1.3.3. Rozdzielczość spektralna

- 1.3.4. Rozdzielczość radiometryczna

- 1.3.5. Rozdzielczość czasowa

- 1.4. Rodzaje teledetekcyjnych danych obrazowych i nieobrazowych

- 1.4.1. Pasywne systemy teledetekcyjne

- 1.4.1.1. Zobrazowania w zakresie optycznym

- 1.4.1.2. Zobrazowania w zakresie promieniowania emitowanego

- 1.4.2. Aktywne systemy teledetekcyjne

- 1.4.2.1. Obrazowanie radarowe

- 1.4.2.2. Satelitarne skanowanie laserowe

- 1.4.3. Kalibracyjne i kontrolne pomiary naziemne

- 2. Pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych

- 2.1. Etapy przetwarzania satelitarnych danych teledetekcyjnych

- 2.1.1. Korekcja geometryczna i radiometryczna obrazów rejestrowanych technikami pasywnymi

- 2.1.2. Przetwarzanie obrazów optycznych

- 2.1.3. Przetwarzanie obrazów termalnych

- 2.1.4. Przetwarzanie obrazów przedstawiających emitowane promieniowanie mikrofalowe

- 2.1.5. Przetwarzanie danych radarowych

- 2.2. Analiza obrazów teledetekcyjnych

- 2.2.1. Tworzenie kompozycji barwnych obrazów i fotointerpretacja

- 2.2.2. Krzywe spektralne, wskaźniki teledetekcyjne

- 2.3. Klasyfikacja obrazów satelitarnych

- 2.3.1. Klasyfikacja nienadzorowana

- 2.3.2. Klasyfikacja nadzorowana

- 2.3.2.1. Metody stosowane w klasyfikacji nadzorowanej

- 2.3.2.2. Proces tworzenia zbioru uczącego

- 2.3.2.3. Przykład klasyfikacji metodami ML w SNAP

- 2.3.2.4. Metody przeznaczone do klasyfikacji obrazów hiperspektralnych

- 2.3.3. Metody oparte na analizie obiektowej (GEOBIA)

- 2.3.4. Analiza dokładności klasyfikacji obrazu

- 2.4. Inne metody pozyskiwania informacji z obrazów

- 2.4.1. Metody wykorzystujące modele regresji

- 2.4.2. Analiza serii wieloczasowych zobrazowań satelitarnych

- 3. Misje obserwacji Ziemi

- 3.1. Program Copernicus

- 3.1.1. Polityka Komisji Europejskiej w zakresie pozyskiwania i wykorzystania danych satelitarnych

- 3.1.2. Rola ESA oraz PAK w realizacji europejskiej polityki kosmicznej, informacje o programie Copernicus

- 3.1.3. Misja Sentinel-1

- 3.1.4. Misja Sentinel-2

- 3.1.5. Misja Sentinel-3

- 3.1.6. Misja Sentinel-5P

- 3.1.7. Planowane misje

- 3.2. Program Landsat

- 3.2.1. Historia programu Landsat oraz możliwości wykorzystania archiwalnych zobrazowań Landsat

- 3.2.2. Aktywne satelity Landsat

- 3.2.3. Planowane misje Landsat

- 3.3. Wybrane komercyjne optyczne systemy satelitarne o dużej i bardzo dużej rozdzielczości przestrzennej

- 3.3.1. Wybrane komercyjne misje wysokorozdzielczych optycznych systemów satelitarnych

- 3.3.2. Wybrane komercyjne misje bardzo wysokorozdzielczych optycznych systemów satelitarnych

- 3.4. Wybrane systemy o średniej rozdzielczości

- 3.5. Wybrane systemy o niskiej rozdzielczości

- 3.5.1. Wybrane niskorozdzielcze misje NASA i NOAA

- 3.5.2. Wybrane niskorozdzielcze misje ESA i EUMETSAT

- 3.6. Wybrane systemy hiperspektralne

- 3.7. Wybrane systemy radarowe

- 3.8. Misje wykorzystujące technologię satelitarnego skanowania laserowego

- 4. Dostęp do satelitarnych danych teledetekcyjnych

- 4.1. Platformy i aplikacje do wyszukiwania, przeglądania i pobierania danych

- 4.1.1. Copernicus Open Access Hub

- 4.1.2. EarthExplorer

- 4.1.3. EO Browser

- 4.1.4. Landsat Explorer

- 4.2. Dostęp do danych i usług przetwarzania w chmurze obliczeniowej

- 4.2.1. Usługi DIAS: CREODIAS, MUNDI, SOBLOO, WEKEO, ONDA

- 4.2.2. Amazon Web Services

- 4.2.3. Google Earth Engine (GEE)

- 4.2.4. Microsoft Azure

- 4.3. Sat4Envi

- 5. Wybrane oprogramowanie do przetwarzania danych teledetekcyjnych

- 5.1. Wolne oprogramowanie

- 5.1.1. SNAP

- 5.1.2. QGIS

- 5.1.3. SAGA GIS

- 5.1.4. ImageJ

- 5.1.5. MultiSpec

- 5.1.6. ORFEO

- 5.1.7. Oprogramowanie R, Python, GEE

- 5.1.7.1. Środowisko R

- 5.1.7.2. Język programowania Python

- 5.1.7.3. Google Earth Engine (GEE)

- 5.2. Oprogramowanie komercyjne

- 5.2.1. ArcGIS Esri

- 5.2.2. GeoMedia

- 5.2.3. ENVI

- 5.2.4. ERDAS IMAGINE

- 5.2.5. PCI Geomatica

- 5.2.6. eCognition

- 6. Zastosowania obrazów satelitarnych, programu Copernicus oraz prezentacja dobrych praktyk w działaniach administracji publicznej

- 6.1. Serwisy programu Copernicus

- 6.1.1. Atmosfera

- 6.1.2. Środowisko morskie

- 6.1.3. Obszary lądowe

- 6.1.3.1. Komponent Dane Globalne (wszystkie kontynenty Ziemi)

- 6.1.3.2. Komponent Paneuropejski

- 6.1.3.3. Komponent Lokalny

- 6.1.3.4. Komponent obrazów satelitarnych i danych referencyjnych

- 6.1.4. Zmiana klimatu

- 6.1.5. Bezpieczeństwo

- 6.1.6. Sytuacje kryzysowe

- 6.2. Gospodarka przestrzenna

- 6.2.1. Serwis Copernicus na potrzeby gospodarki przestrzennej

- 6.2.2. Przykłady zastosowań danych teledetekcyjnych w gospodarce przestrzennej

- 6.3. Rolnictwo

- 6.3.1. Szacowanie powierzchni upraw za pomocą teledetekcji od skali regionalnej do globalnej

- 6.3.2. Identyfikacja gatunków upraw rolniczych i predykcja plonu

- 6.3.3. Analiza i prognoza skutków suszy

- 6.3.4. Wykorzystanie wskaźników roślinności do oceny stanu roślinności

- 6.3.5. Rolnictwo a obszary Natura 2000

- 6.4. Infrastruktura drogowa

- 6.4.1. Monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej

- 6.4.2. Analiza wpływu dróg na środowisko

- 6.5. Gospodarka wodna

- 6.5.1. Ocena zagrożenia powodziowego i zarządzanie kryzysowe

- 6.5.2. Identyfikacja akwenów (wód powierzchniowych) i powodzi na obrazach radarowych

- 6.5.3. Monitoring wód śródlądowych, mórz i oceanów

- 6.6. Leśnictwo

- 6.6.1. Globalny monitoring lasów

- 6.6.2. Monitoring pożarów lasów

- 6.6.3. Globalny system informacji o pożarach – GWIS

- 6.7. Środowisko

- 6.7.1. Serwis Monitorowania atmosfery (Copernicus Atmosphere Monitoring Service)

- 6.7.2. Zmiana klimatu (Copernicus Climate Change Service)

- 6.7.3. Przykłady zastosowań zobrazowań satelitarnych w zakresie analiz środowiska

- 6.8. Zarządzanie kryzysowe

- 6.8.1. Analiza skutków pożaru lasów

- 6.8.2. Analiza skutków huraganu

- 6.8.3. Serwis bezpieczeństwo granic (EUROSUR Frontex)

- 6.8.4. Ochrona przeciwpowodziowa

- 6.9. Ochrona zabytków i dziedzictwa kulturowego

- 6.9.1. Przykłady zastosowania technologii interferometrii różnicowej PSInSAR w monitorowaniu przemieszczeń obiektów inżynierskich – historycznych

- 6.9.2. Klasyfikacja pokrycia i użytkowania terenu (LULC) w działaniach na rzecz ochrony dziedzictwa kulturowego i krajobrazów kulturowych

- 6.9.3. Monitorowanie światowego dziedzictwa

- 7. Trendy w teledetekcji satelitarnej

- Epilog

- Słownik akronimów

- Literatura

- Skorowidz

- Autorzy rozdziałów

Table of Contents

_Hlk56274792

_Ref40995996

_Ref53570334

_Ref53570435

_Ref53570473

_Ref53570498

_Ref41284688

__Fieldmark__20766_2369117868

__Fieldmark__16763_2249133390

_Ref40997937

_Ref41292690

_Hlk56277785

__Fieldmark__20823_2369117868

__Fieldmark__16851_2249133390

__Fieldmark__20847_2369117868

__Fieldmark__16874_2249133390

_Ref50625467

__Fieldmark__20859_2369117868

__Fieldmark__16885_2249133390

_Hlk53830627

_Ref41164316

_Ref50730018

__Fieldmark__21151_2369117868

__Fieldmark__17310_2249133390

_Ref41164385

_Ref50631387

__Fieldmark__21186_2369117868

__Fieldmark__17381_2249133390

_Ref50631446

__Fieldmark__21203_2369117868

__Fieldmark__17395_2249133390

__Fieldmark__21216_2369117868

__Fieldmark__17405_2249133390

_Ref50631582

__Fieldmark__21227_2369117868

__Fieldmark__17413_2249133390

__Fieldmark__21237_2369117868

__Fieldmark__17420_2249133390

__Fieldmark__21247_2369117868

__Fieldmark__17427_2249133390

__Fieldmark__21266_2369117868

__Fieldmark__17444_2249133390

__Fieldmark__21295_2369117868

__Fieldmark__17476_2249133390

_Ref41164542

_Ref41286161

move37270002

_Ref41164612

_Hlk56275472

_Ref53570596

_Hlk56275552

_Ref41164737

_Ref41164751

_Hlk56275587

_Ref41164846

_Ref41164945

_Ref41165620

_Ref41165724

_Hlk40352819

_Ref40385478

_Ref53565396

_Ref53570696

_Ref40385651

_Ref40385833

_Ref40386062

_Ref50728751

_Hlk56276603

_Hlk56357501

_Ref53571172

_Ref52796051

_Ref52795874

__RefNumPara__12382_1060017056

_Hlk518740012111111

_Ref51920579

_Ref51920648

_Hlk40364949

_Ref53566484

_Hlk40365087

_Hlk40365105

_Ref51924348

_Hlk40367079

_Ref51920657

_Hlk40367412

_Ref53566698

_Ref53565854

_Hlk40368592

_Hlk40368609

_Ref53566752

_Ref53567022

_Hlk40370049

_Hlk40364787

_Hlk40370067

_Ref50288854

_Ref50288792

_Ref50288801

_Ref50288811

__DdeLink__37080_3247816161

_Ref51848868

_Ref51849643

_Ref51849244

_Ref51849305

_Ref51849465

_Ref51850165

_Ref51850259

_Ref51850589

_Ref53567184

_Ref51850716

_Ref53567468

_Ref51851008

_Ref52970760

_Ref54343457

_Ref54343544

_Ref51851345

_Ref51883976

_Ref51883983

_Ref51884175

_Ref51884337

_Ref50289656

_Ref52892241

_Ref51885292

_Ref50289689

_Ref50289703

_Ref53567618

__RefNumPara__113163_1208227952

_Ref50289716

__RefNumPara__113513_1208227952

_Hlk55810225

_Hlk55810062

docs-internal-guid-735c6ba7-7fff-80fb-56

_Ref42466304

_Hlk52441929

_Ref42500029

_Ref42501648

_GoBack1

_Ref42512616

__RefNumPara__47957_603267956

_Ref35212236

_Ref50120827

_Ref41166038

_Ref40905328

_Ref41166071

_Ref41166093

_Ref41166120

_Ref41166133

_Ref41166151

_Ref41166396

_Ref41166408

_Hlk50388929

_Ref42375540

_Ref42375602

_Ref42375617

_Hlk54092930

_Hlk42598273

_Ref42597530

_Hlk42592450

_Ref42375972

_Hlk54093106

_Ref42376014

_Ref42376384

_Hlk54093273

mo%2525C5%2525BCliwo%2525C5%25259Bci-prz

_Ref42376223

__DdeLink__13467_2249133390

_Ref50322844

_Hlk54093528

_Ref42376588

_Ref42376615

_Ref50393214

_Hlk24373509

__DdeLink__1_2162008106

_Hlk34981632

_Hlk34981616

_Ref42026166

_Ref42026852

_Ref42026940

_Ref42027090

_Ref42516033

_Ref42027484

_Ref42028007

_Ref42028026

_Ref42028108

_Hlk51768645

_Ref42547368

_Ref55385420

_Ref425473681

_Hlk54208327

_Ref4254736811

_Ref53657830

_Ref42547439

_Ref42547368111

_Ref425473681111

move52102833

move518556191

move5185561911

_Ref4254736811111

move518562281

_Ref425473681111111

_Ref53646562

_Ref42547368111111

_Ref42547588

_Ref42547607

_Ref425476071

_Ref425476072

__RefNumPara__11008_495741570

_Ref42547676

_Ref425476841

_Ref42547693

_Ref4254758811

_Ref53651538

_Ref42547588111

_Ref53651975

_Ref425477051

_Ref425407631

_Ref51924186

_Ref51924088

_Ref51923597

_Ref42547865

_Ref51923283

__DdeLink__8053_1623879843

__DdeLink__1820_1565171697

_Hlk54559527

_Ref52105318

_Hlk55423408

_Ref52105666

_Ref52106560

_Hlk55425177

_Ref52107516

_Ref52107844

_Ref52107797

_Ref52108268

_Hlk55426143

_Ref52109301

_Ref42617998

_Hlk53741898

_Ref51153531

_Ref51158304

_Ref51159871

_Ref42618496

_Ref42618789

_Hlk40091100

_Hlk40091126

_Hlk40091116

_Hlk40096367

_Hlk40096381

_Hlk40091245

_Hlk40091279

_Hlk40091174

_Hlk40091198

_Ref51146488

_Ref51146640

_Hlk40092319

_Hlk40092285

_Hlk40092294

_Hlk40092004

_Hlk40092123

_Hlk40092065

_Hlk40091996

_Hlk40092023

_Hlk40092032

_Hlk53678315

_Hlk40092171

_Hlk40092156

_Hlk40092231

_Ref41905540

_Ref41905966

_Ref41906092

_Ref41906133

_Ref41906481

_Hlk54101710

_Ref41978656

_Ref41978962

_Ref52123853

_Ref52123880

_Ref41992267

_Ref42647315

_Ref41992390

_Ref52121364

_Hlk55546903

_Ref52121798

_Ref52121817

_Ref52121876

_Hlk53745180

_Hlk55730473

_Ref52122099

_Ref52122068

_Ref52122163

_Ref52122768

_Hlk52115044

_Ref52122703

_Hlk53748178

_Ref52122806

_Ref52122827

_Hlk53687817

_Ref52744252

_Hlk52744219

_Ref52744874

_Hlk52744528

_Hlk53688993

_Hlk52744603

_Ref52745530

_Ref52745568

_Ref41906715

_Ref41907256

_Ref41907580

_Ref41907602

_Ref41907839

_Ref41907871

_Ref41910733

_Ref41910827

_Ref41910856

_Ref41910893

_GoBack

_Ref41911066

_Hlk50983264

_Ref54187074

_Ref54187122

_Ref54187176

_Ref54187284

_Ref54187638

_Ref54188705

Wstęp

1. Wprowadzenie do teledetekcji satelitarnej

1.1. Sztuczne satelity Ziemi

1.1.1. Historia teledetekcji

1.1.2. Typy satelitów i ich orbity

1.2. Promieniowanie elektromagnetyczne

1.2.1. Definicja promieniowania elektromagnetycznego

1.2.2. Interakcja promieniowania elektromagnetycznegoz powierzchnią Ziemi

1.2.3. Czułość oka ludzkiego na promieniowanie elektromagnetyczne

1.2.4. Krzywe odbicia spektralnego

1.3. Cechy satelitarnych systemów teledetekcyjnych

1.3.1. Sposób powstawania oraz struktura obrazu cyfrowego

1.3.2. Rozdzielczość przestrzenna

1.3.3. Rozdzielczość spektralna

1.3.4. Rozdzielczość radiometryczna

1.3.5. Rozdzielczość czasowa

1.4. Rodzaje teledetekcyjnych danych obrazowych i nieobrazowych

1.4.1. Pasywne systemy teledetekcyjne

1.4.1.1. Zobrazowania w zakresie optycznym

1.4.1.2. Zobrazowania w zakresie promieniowania emitowanego

1.4.2. Aktywne systemy teledetekcyjne

1.4.2.1. Obrazowanie radarowe

1.4.2.2. Satelitarne skanowanie laserowe

1.4.3. Kalibracyjne i kontrolne pomiary naziemne

2. Pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych

2.1. Etapy przetwarzania satelitarnych danych teledetekcyjnych

2.1.1. Korekcja geometryczna i radiometryczna obrazów rejestrowanych technikami pasywnymi

2.1.2. Przetwarzanie obrazów optycznych

2.1.3. Przetwarzanie obrazów termalnych

2.1.4. Przetwarzanie obrazów przedstawiających emitowane promieniowanie mikrofalowe

2.1.5. Przetwarzanie danych radarowych

2.2. Analiza obrazów teledetekcyjnych

2.2.1. Tworzenie kompozycji barwnych obrazów i fotointerpretacja

2.2.2. Krzywe spektralne, wskaźniki teledetekcyjne

2.3. Klasyfikacja obrazów satelitarnych

2.3.1. Klasyfikacja nienadzorowana

2.3.2. Klasyfikacja nadzorowana

2.3.2.1. Metody stosowane w klasyfikacji nadzorowanej

2.3.2.2. Proces tworzenia zbioru uczącego

2.3.2.3. Przykład klasyfikacji metodami ML w SNAP

2.3.2.4. Metody przeznaczone do klasyfikacji obrazów hiperspektralnych

2.3.3. Metody oparte na analizie obiektowej (GEOBIA)

2.3.4. Analiza dokładności klasyfikacji obrazu

2.4. Inne metody pozyskiwania informacji z obrazów

2.4.1. Metody wykorzystujące modele regresji

2.4.2. Analiza serii wieloczasowych zobrazowań satelitarnych

3. Misje obserwacji Ziemi

3.1. Program Copernicus

3.1.1. Polityka Komisji Europejskiej w zakresie pozyskiwania i wykorzystania danych satelitarnych

3.1.2. Rola ESA oraz PAK w realizacji europejskiej polityki kosmicznej, informacje o programie Copernicus

3.1.3. Misja Sentinel-1

3.1.4. Misja Sentinel-2

3.1.5. Misja Sentinel-3

3.1.6. Misja Sentinel-5P

3.1.7. Planowane misje

3.2. Program Landsat

3.2.1. Historia programu Landsat oraz możliwości wykorzystania archiwalnych zobrazowań Landsat

3.2.2. Aktywne satelity Landsat

3.2.3. Planowane misje Landsat

3.3. Wybrane komercyjne optyczne systemy satelitarne o dużej i bardzo dużej rozdzielczości przestrzennej

3.3.1. Wybrane komercyjne misje wysokorozdzielczych optycznych systemów satelitarnych

3.3.2. Wybrane komercyjne misje bardzo wysokorozdzielczych optycznych systemów satelitarnych

3.4. Wybrane systemy o średniej rozdzielczości

3.5. Wybrane systemy o niskiej rozdzielczości

3.5.1. Wybrane niskorozdzielcze misje NASA i NOAA

3.5.2. Wybrane niskorozdzielcze misje ESA i EUMETSAT

3.6. Wybrane systemy hiperspektralne

3.7. Wybrane systemy radarowe

3.8. Misje wykorzystujące technologię satelitarnego skanowania laserowego

4. Dostęp do satelitarnych danych teledetekcyjnych

4.1. Platformy i aplikacje do wyszukiwania, przeglądania i pobierania danych

4.1.1. Copernicus Open Access Hub

4.1.2. EarthExplorer

4.1.3. EO Browser

4.1.4. Landsat Explorer

4.2. Dostęp do danych i usług przetwarzania w chmurze obliczeniowej

4.2.1. Usługi DIAS: CREODIAS, MUNDI, SOBLOO, WEKEO, ONDA

4.2.2. Amazon Web Services

4.2.3. Google Earth Engine (GEE)

4.2.4. Microsoft Azure

4.3. Sat4Envi

5. Wybrane oprogramowanie do przetwarzania danych teledetekcyjnych

5.1. Wolne oprogramowanie

5.1.1. SNAP

5.1.2. QGIS

5.1.3. SAGA GIS

5.1.4. ImageJ

5.1.5. MultiSpec

5.1.6. ORFEO

5.1.7. Oprogramowanie R, Python, GEE

5.1.7.1. Środowisko R

5.1.7.2. Język programowania Python

5.1.7.3. Google Earth Engine (GEE)

5.2. Oprogramowanie komercyjne

5.2.1. ArcGIS Esri

5.2.2. GeoMedia

5.2.3. ENVI

5.2.4. ERDAS IMAGINE

5.2.5. PCI Geomatica

5.2.6. eCognition

6. Zastosowania obrazów satelitarnych, programu Copernicus oraz prezentacja dobrych praktyk w działaniach administracji publicznej

6.1. Serwisy programu Copernicus

6.1.1. Atmosfera

6.1.2. Środowisko morskie

6.1.3. Obszary lądowe

6.1.3.1. Komponent Dane Globalne (wszystkie kontynenty Ziemi)

6.1.3.2. Komponent Paneuropejski

6.1.3.3. Komponent Lokalny

6.1.3.4. Komponent obrazów satelitarnych i danych referencyjnych

6.1.4. Zmiana klimatu

6.1.5. Bezpieczeństwo

6.1.6. Sytuacje kryzysowe

6.2. Gospodarka przestrzenna

6.2.1. Serwis Copernicus na potrzeby gospodarki przestrzennej

6.2.2. Przykłady zastosowań danych teledetekcyjnych w gospodarce przestrzennej

6.3. Rolnictwo

6.3.1. Szacowanie powierzchni upraw za pomocą teledetekcji od skali regionalnej do globalnej

6.3.2. Identyfikacja gatunków upraw rolniczych i predykcja plonu

6.3.3. Analiza i prognoza skutków suszy

6.3.4. Wykorzystanie wskaźników roślinności do oceny stanu roślinności

6.3.5. Rolnictwo a obszary Natura 2000

6.4. Infrastruktura drogowa

6.4.1. Monitorowanie „cyklu życia” infrastruktury drogowej

6.4.2. Analiza wpływu dróg na środowisko

6.5. Gospodarka wodna

6.5.1. Ocena zagrożenia powodziowego i zarządzanie kryzysowe

6.5.2. Identyfikacja akwenów (wód powierzchniowych) i powodzi na obrazach radarowych

6.5.3. Monitoring wód śródlądowych, mórz i oceanów

6.6. Leśnictwo

6.6.1. Globalny monitoring lasów

6.6.2. Monitoring pożarów lasów

6.6.3. Globalny system informacji o pożarach – GWIS

6.7. Środowisko

6.7.1. Serwis Monitorowania atmosfery (Copernicus Atmosphere Monitoring Service)

6.7.2. Zmiana klimatu (Copernicus Climate Change Service)

6.7.3. Przykłady zastosowań zobrazowań satelitarnych w zakresie analiz środowiska

6.8. Zarządzanie kryzysowe

6.8.1. Analiza skutków pożaru lasów

6.8.2. Analiza skutków huraganu

6.8.3. Serwis bezpieczeństwo granic (EUROSUR Frontex)

6.8.4. Ochrona przeciwpowodziowa

6.9. Ochrona zabytków i dziedzictwa kulturowego

6.9.1. Przykłady zastosowania technologii interferometrii różnicowej PSInSAR w monitorowaniu przemieszczeń obiektów inżynierskich – historycznych

6.9.2. Klasyfikacja pokrycia i użytkowania terenu (LULC) w działaniach na rzecz ochrony dziedzictwa kulturowego i krajobrazów kulturowych

6.9.3. Monitorowanie światowego dziedzictwa

7. Trendy w teledetekcji satelitarnej

Epilog

Słownik akronimów

Literatura

Skorowidz

Autorzy rozdziałów