6.11.2017. 1 Izvori Podataka: Daljinska detekcija 2 Povećanje protoka podataka putem interneta omogućilo je brzu i jednostavnu razmjenu prostornih podataka - velike količine podataka su danas dostupne besplatno DGU (HR) http://www.dgu.hr/ , DGU geoportal http://geoportal.dgu.hr/ Google Maps i Google Earth USGS (SAD) http://eros.usgs.gov/#/Home INSPIRE geoportal (EU) http://inspire-geoportal.ec.europa.eu/ GeoGratis (Kanada) http://geogratis.cgdi.gc.ca/ Geodata.gov http://gos2.geodata.gov/wps/portal/gos Geo Community http://www.geocomm.com/ ESRI http://www.esri.com/software/geographynetwork/index.html Popis web stranica koje nude prostorne podatke (Stanford Uni.): http://lib.stanford.edu/GIS/data
33
Embed
Izvori Podataka - unizg.hr · satelita, balona, raketa, space shuttle-a... Podaci se sakupljaju pomoću raznovrsnih senzora: ... Vrste osnovnih informacija koje možemo dobiti daljinskom
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
6.11.2017.
1
Izvori Podataka:Daljinska detekcija
2
Povećanje protoka podataka putem interneta omogućilo je brzu i jednostavnu razmjenu prostornih podataka - velike količine podataka su danas dostupne besplatno
DGU (HR) http://www.dgu.hr/, DGU geoportal http://geoportal.dgu.hr/ Google Maps i Google Earth USGS (SAD) http://eros.usgs.gov/#/Home INSPIRE geoportal (EU) http://inspire-geoportal.ec.europa.eu/ GeoGratis (Kanada) http://geogratis.cgdi.gc.ca/ Geodata.gov http://gos2.geodata.gov/wps/portal/gos Geo Community http://www.geocomm.com/ ESRI http://www.esri.com/software/geographynetwork/index.html Popis web stranica koje nude prostorne podatke (Stanford Uni.):
Metode daljinske detekcije predstavljaju jedan od najobilnijih izvora prostornih podataka
Daljinska detekcija obuhvaća tehnologiju kojom se prikupljaju informacije o nekom ciljanom objektu ili fenomenu sa daljine, bez fizičkog kontakta
Podaci se sakupljaju sa raznih platformi: aviona, satelita, balona, raketa, space shuttle-a...
Podaci se sakupljaju pomoću raznovrsnih senzora: fotografske kamere, detektor elektomagnetskog zračenja (radiometri), elektro-optički skaneri, radarski sistemi, itd.
Daljinska detekcija
4
1839 Photography was invented
1858Parisian Photographer, Gaspard Felix Tournachon used a balloon to ascend to a height of 80m to obtain the photograph over Bievre, France
1882 Kites were used for photography
1909 Airplanes were used as a platform for photography
1910-20 World War I. Aerial reconnaissance: Beginning of photo interpretation
1920-50 Aerial photogrammetry was developed
1934 American Society of Photogrammetry was established. Radar development for military use started
1940's Color photography was invented
1940's Non-visible portions of electromagnetic spectrum, mainly near-infrared, training of photo-interpretation
1950-1970Further development of non-visible photography, multi-camera photography, color-infrared photography, and non-photographic sensors. Satellite sensor development - Very High Resolution Radiometer (VHRR), Launch of weather satellites such as Nimbus and TIROS
1962 The term "Remote Sensing" first appeared
1972 The launch of Landsat-1, originally ERTS-1,Remote sensing has been extensively investigated and applied since then
1982 Second generation of Landsat sensor: Thematic Mapper
1986French SPOT-1 High Resolution Visible sensors MSS, TM, HRV have been the major sensors for data collection for large areas all over the world. Such data have been widely used in natural resources inventory and mapping. Major areas include agriculture, forest, wet land, mineral exploration, mining, etc.
1980-90 Earth-Resources Satellite from other countries such as India, Japan, and USSR. Japan's Marine Observing Satellite (MOS - 1)
1986-•A new type of sensor called an imaging spectrometer, has been developed.developers: JPL, Moniteq,ITRES and CCRS.•Products: AIS, AVIRIS, FLI, CASI, SFSI, etc. A more detailed description of this subject can be found in Staenz (1992).
1990-
•Proposed EOS aiming at providing data for global change monitoring. Various sensors have been proposed. Japan's JERS-1 SAR,•European ERS Remote Sensing Satellite SAR,•Canada's Radarsat•Radar and imaging spectrometer data will be the major theme of this decade and probably next decade as well
Lako se interpretiraju Imaju širi spektralni raspon
Pokrivaju relativno mali prostor
U digitalnom su formatu
Relativno jeftine Relativno jeftine za široki prostor
Mogu se geometrijski rektificirati
Geometrijski točne
6
Osnovni “mjerni alat” daljinske detekcije je elektromagnetsko zračenje
6.11.2017.
4
7
Elektromagnetsko zračenje je vrsta energije, sastoji se od skupina čestica koje putuju kroz prostor poput valova pri jednakim brzinama ali različitim frekvencijama
Elektromagnetsko zračenje
cv
Udaljenost
Am
plit
ud
a
smjer širenja
Svaki val predstavlja skupinu čestica jednake frekvencije.
Elektromagnetska energija je mješavina valova različitih frekvencija i intenziteta.
Izvor slike: http://www.cnr.berkeley.edu/~gong/textbook/chapter2/html/sect21.htm
8
Svaki val se sastoji od električne (E) i magnetske (M) komponente. Amplituda (A) odražava razinu ili intenzitet elektromagnetske energije.
Ako u dijagramu prikažemo odnos amplitude prema valnoj duljini dobijemo tkz. elektomagnetski spektar
Izvor slika: http://www.cnr.berkeley.edu/~gong/textbook/chapter2/html/sect21.htm
Izvori slika:http://www.lbl.gov/MicroWorlds/ALSTool/EMSpec/EMSpec2.htmlhttp://web.princeton.edu/sites/ehs/laserguide/index.htmhttp://science.howstuffworks.com/light11.htm
Glavni izvor elektromagnetskog zračenja je Sunce, nakon dolaska Sunčeve radijacije do Zemlje dolazi do cijelog niza refleksije, absorpcije i emisije
Izvor: Paul Bolstad
% r
eflektira
ne
ene
rgije
Valna duljina
POSTOJE BITNE RAZLIKE U STUPNJUREFLEKSIJE RAZLIČITIH MATERIJALA
VIDLJIVO SVIJETLO INFRA CRVENO
ZELENO
Izvor: Paul Bolstad
6.11.2017.
7
13
Samo određeni segmenti elektromagnetskog spektra koji dolazi do senzora (kanalieng. spectral bands) se snimaju i koriste
Primjer distibucije razine Solarne radijacije koja prolazi kroz atmosferu u dijelu spektra između 0.4 μm i 1.1 μm
Nakon interakcije sa objektom poput krošnje stabala dio energije se absorbira, tranzmitira, dok se dio raspršuje i reflektira, te tek tada dolazi do senzora
Izvor slika: http://www.cnr.berkeley.edu/~gong/textbook/chapter1/html/sect13.htm
14
Podaci prikupljeni daljinskom detekcijom se mogu smatrati kao modeli Zemljine površine sa vrlo niskim stupnjem generalizacije
Dva je važna faktora potrebno razumjeti kada se govori o kvaliteti i sadržaju informacija podataka daljinske detekcije:
REZOLUCIJA• Spektralna
• Prostorna
• Vremenska
• Radiometrijska
FREKVENCIJA UZORKOVANJA• Spektralna
• Prostorna
• Vremenska
Kombinacije različitih rezolucija i frekvencija uzorkovanja omogućuju nam reznolike vrste podataka daljinske detekcije
Koje dijelove spektra ćemo detektirati ovisi prvenstveno o karakteristikama mjernog instrumenta
Svaki kanal (spectral band) ima određenu spektralnu rezoluciju, dio spektra (širina stupca) unutar kojeg se ne može razlučiti varijacija signala
Spektralna frekvencija uzorkovanja s druge strane diktira kako ćemo (sa koliko detalja) detektirati i bilježiti čitavi spektar (krivulju). Broj kanala, koje spektralne rezolucije i kako su raspoređeni đuž spektra.
Izvor slika: http://www.cnr.berkeley.edu/~gong/textbook/chapter1/html/sect13.htm
16
Sensori na konvencionalnim satelitima (npr. ASTER, LANDSAT TM) raspolažu sa selektivnim uzorkovanjem spektra pomoću nekoliko kanala (3-14)
Izvor: NASA http://landsat.gsfc.nasa.gov/images/archive/e0029.html
Izvor: NASAThe Landsat 5 image above was created using reflected light from the shortwave infrared, near-infrared and green portions of the electromagnetic spectrum (Landsat 5 TM bands 7,4,2).
Izvor: NASA http://landsat.gsfc.nasa.gov/images/archive/e0019.html
Vrste osnovnih informacija koje možemo dobiti daljinskom detekcijom:
• Lokacija i oblik (X, Y)
• Topografija (Z)
• Boja (stupanj spektralne refleksije)
• Površinska temperatura
• Tekstura
• Grubost površine
• Sadržaj vlage
Na temelju ovih osnovnih parametara možemo prostorno identificirati, interpretirati i razlikovati složenije entitete: procjena biomase, kartiranje vrsta vegetacije, bolesti vegetacije, mineralnog sastava stijena, stratigrafije, geoloških struktura, praćenje deforestacije, zagađenja, požara, vulkanskih erupcija
Glavni tipovi pokrovnosti zemljišta za dio Slavonije izdvojeni kontroliranom klasifikacijom, prikazani na kolor kompozitu LandsatETM+ satelitske snimke. Vodene površine - plava linija, šumske površine - zelena linija, površine pod oranicama -žuta linija, površine pod nešumskom vegetacijom - ljubičasta linija.
Izvor: Kartiranje staništa Republike Hrvatske (2000.-2004.) – pregled projekta. http://www.drypis.info/Teku%C4%87egodi%C5%A1te/Kartiranjestani%C5%A1ta/tabid/125/Default.aspx
Žuta, ljubičasta, rozai plavo-zelena: talozi soli u dolini, uglavnom halit, uz ponešto nitrata, sulfata i borataZelena: karbonati i šejlovi, sa ponešto pješčenjaka i metamorfita u okolnim planinamaCrvena: nekonsloidirani sedimenti vodenih tokova i aluvijalnih lepeza uglavnom kvarcnog sastava uz rubove doline
Prikazuju dio spektra od 0.4 do 0.7 μm (čitavi dio vidljive svjetlosti, preko nekoliko kanala), ali prikazuju prosječni intenzitet duž čitavog tog djela spektra
6.11.2017.
21
41
“True color” slike
Prikazuju dio spektra od 0.4 do 0.7 μm, ali tako da intenzitete pojedinih djelova prikazuju različitim bojama - od 0.4 do 0.5 se prikazuje plavom, od 0.5 do 0.6 zelenom i od 0.6 do 0.7 crvenom
Landsat bands 3 2 1
42
“False color” slike
Prikazuju različite dijelove spektra (često izvan vidljivog dijela spektra), pri tome se pojedinim spectral band-ovima pridodaju boje
Landsat bands 7 4 2
6.11.2017.
22
43
Infracrvene obojene slike (“false color”)
Prikazuju dijelove infracrvenog dijela spektra –neke prednosti infracrvenog dijela spektra su vrlo dobra razlučivost vegetacije, vodenih masa, te vlažnosti tla
Landsat bands 4 3 2
Travanj – početak sezona rasta vegetacije
Svibanj
Brdska šuma
Nizinska šumaBrdska šuma
Brdska šuma
Trava koja počinje rasti već u hladnijem periodu
6.11.2017.
23
45
Upotreba „false color” snimaka:• Kartiranje i upotreba zemljišta• Poljoprivreda• Šumarstvo• Hidrografija i hidrogeologija• Monitoring obale• Monitoring okoliša• Geologija
a) Kartiranje glavnih geoloških strukturab) Prepoznavanje i klasifikacija određenih vrsta
Avionske snimke pogodne kao izvor preciznih prostornih podataka se snimaju iz vertikalne perspektive (ravno prema tlu) posebnim kamerama
Analogne kamere Starije snimke, mogu
se skenirati u digitalni oblik
Digitalne kamere Danas norma, moderne
kamere mogu detektirati različite djelove elektormagnetskog spektra – široki raspon i izbor spektralnih kanala
Avionske snimke
6.11.2017.
24
47
Mjerilo kod avionskih snimaka je određeno:
• Visinom snimanja (H)
• Žarišnom duljinom (f)
Veći H = manje mjerilo
Manji H = veće mjerilo
Kod većine aviosnimaka mjerilo NIJE KONSTANTNO!
Izvor: Paul Bolstad
48
Osnovni uzroci nekonstantnosti mjerila su:Topografija terena – neki objekti su na višoj nadmorskoj visini, tj. bliže kameri (manji H), pa su automatski većeg mjerila i pomaknutiNagib aviona/kamere – uzrokuje distorziju zbog perspektive
Varijacije u topografiji uzrokuju prividna pomicanja objekata od njihovovog planimetrijskog (X, Y) položaja
Pomicanje je radjalno (u odnosu na N): Ono što je topografski na višoj poziciji je pomaknuto prema van, dok je ono što je niže pomaknuto prema unutra
Izvor: Paul Bolstad
52
A i B bi trebale imati jednaki planimetrijski položaj, međutim na avio snimci (perspektivni pogled) A i Bsu razmaknuti za iznos d
Postavlja se pitanje koliki je d?
Izvor: Paul Bolstad
6.11.2017.
27
53
d= p*h/H
p – izmjerimo na avio snimciH – visina leta aviona nam je poznata jer se bilježi tijekom snimanjah – možemo preuzeti iz digitalnog modela reljefa (DEM)
d se izračunava za svaki pixel (čeliju) rastera avio snimke te se za taj iznos korigira položaj svakog pojedinog pixela – rezultat je
ORTOFOTOIzvor: Paul Bolstad
Pošto D/P=d/p i D/P=h/H,onda vrijedi i d/p=h/H, te možemo izračunati d!