МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБЛАСТНОЙ УНИВЕРСИТЕТ

ГЕОГРАФО – ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

КАФЕДРА ОБЩЕЙ И РЕГИОНАЛЬНОЙ ГЕОЭКОЛОГИИ

Отчет по учебной практике

по картографии

Выполнил:

Студент2 курса
Калина Дмитрий

Руководитель:

Каргашин П.Е.

Москва, 2016

1. Цель работы……………………………………………………………..2

2. Схема дешифрирования ………………………………….……………2

3. Характеристика спутника Landsat-8……………………..………….3-4

4. Научные задачи и характеристика аппаратуры спутника Landsat-8………………………………………………………………………..5-7

5. Заключение……………………………………………….……………..8

6. Список литературы……………………………………………………..9

7. Приложение 1.........................................................................................10

Цель работы:

1) На основе приведённого фрагмента снимка (Landsat-8) составить схему дешифрирования и выделить следующие зоны: растительность (древесная, травянистая), дороги, застройка, водные объекты.

2) Также представить характеристику спутника Landsat-8.

Схема дешифрирования.

Данная работа проводится на основе фрагмента снимка Landsat-8 (Рис.1).

красный цвет –древесная растительность

синий цвет - травянистая растительность

белый, зелёный цвет – застройка

тёмно-фиолетовый цвет - водные объекты

голубой цвет– дороги

Характеристика спутника Landsat-8.

Landsat 8 - американский спутник дистанционного зондирования Земли, восьмой в рамках программы Landsat (седьмой выведенный на орбиту).Landsat - наиболее продолжительный проект съемки Земли из космоса. Первый из спутников в рамках программы был запущен в 1972 г.; последний на данный момент (Landsat 8) - 11 февраля 2013 г.

Данные со спутника Landsat 8 доступны для всех пользователей. Ежедневно спутник снимает порядка 400 сцен (площадь около 12.5 млн. кв. км), которые после обработки в соответствии с текущим стандартом продуктов Landsat, хранятся в Центре хранения данных Геологической службы США.

На борту космического аппарата установлены многоканальный сканирующий радиометр OLI (Operational Land Imager) и сканирующий двухканальный ИК-радиометр TIRS (Thermal Infrared Sensor). Радиометр OLI позволяет получать изображения земной поверхности с максимальным разрешением 15 м с использованием усовершенствованных технологий космической съемки. ИК-радиометр TIRS предназначен для получения «теплового» изображения земной поверхности с разрешением 100 м.

Глобальный архив данных Landsat содержит покрытие практически всей поверхности Земли, причем некоторые регионы, в том числе и вся территория России, отсняты многократно.

Технические характеристики спутника:

Масса – 2623 кг (1512 кг без топлива)
Размеры – 3х3х4,8 м
Мощность - 1351 Вт
Срок активной эксплуатации – 5-10 лет

Период обращения – 98,9 минут
Интервал повторения – 16 суток
Высота орбиты – 705 км

Аппаратура спутника:
OLI – видимый свет (5 каналов) и ближний ИК (4 канала)
TIRS – 10,3 – 12,5мкм, разрешение 100м
Пространственное разрешение – 30-15м для ближнего ИК, 100м для дальнего
Бортовая память – 3,14 терабит

Возможности спутника:

1) Данные доступны для всех пользователей.

2) Ежедневно спутник снимает порядка 400 сцен, которые после обработки в соответствии с текущим стандартом продуктов Landsat, хранятся в Центре хранения данных USGS.

3) Данные готовы к отгрузке через 24 часа после приема.

4) В соответствии с политикой распространения данных Landsat снимки не имеют копирайта, не ограничены количеством копий и распространяются свободно и бесплатно из глобального архива USGS.

Основные научные задачи, решаемые спутником Landsat 8:

1) Дистанционное зондирование Земли.

2) Сбор и хранение многоспектральных изображений среднего разрешения (30 метров на точку) в течение не менее чем 5 лет.

3) Сохранение геометрии, калибровки, покрытия, спектральных характеристик, качества изображений и доступности данных на уровне, аналогичном предыдущим спутникам программы Landsat.

На Landsat 8 установлены 2 инструмента: – Operational Land Imager (OLI) – оперативный картограф Земли – Thermal Infrared Sensor (TIRS) – Тепловой ИК-сенсор.Спектральные зоны сенсора OLI довольно близки к сенсору ETM+ (Landsat 7). Кроме имевшихся ранее, также добавлены 2 новые зоны: – Глубокий синий (канал 1), разработанный для исследования водных ресурсов и прибрежной зоны. – Инфракрасный канал, лежащий на границе диапазонов NIR и SWIR (канал 9) для исследования перистых облаков.

Также добавлен канал обеспечения качества (Quality Assurance), содержащий сведения о присутствии таких объектов как облака, вода и снег.

Инструмент TIRS (каналы 10 и 11) покрывает с разделением на два канала диапазон, соответствующий тепловому каналу 6 сенсора ETM .

Для повышения качества материалов была увеличена разрядность данных с 8 до 12 бит на пиксель.

Всё это привело к увеличению объёма одной сцены с 200 до 800 Мб .

Съёмочная характеристика:

Диапазоны OLI:

Диапазоны TIRS:

Заключение

На основе приведённого фрагмента снимка Landsat-8 (Рис.1) была составлена схема дешифрирования и выделены нужные зоны. Также представлено описание характеристик спутника Landsat-8 и его съёмочной системы.

Список литературы.

1.https://ru.wikipedia.org/wiki/LandSat-8

2.http://www.scanex.ru/data/satellites/landsat-8/

Приложение 1.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-01-08

Предположим, что Вы скачали снимок Landsat и располагаете скаченной сценой в виде архива. Если распаковать архив, то можно обнаружить в нём геопривязанные изображения tiff с суффиксами B1...8, что-то вроде этого:

Чтобы понять, почему одна сцена снимка Landsat 7 представлена 8-ю различными растрами, придётся немного погрузиться в технические детали. Дело в том, что аппаратура спутников Landsat 7 снимает земную поверхность в 8-и различных диапазонах (каналов) частот 450 до приблизительно 12 500 нанометров. Каждому такому каналу (англ. Band) соответствует определённый диапазон длины волны (частоты). Так, первый сенсор снимает поверхность Земли от 450 до 515 нм, второй сенсор - от 525 до 625 нм и так далее. Всего таких датчиков (сенсоров), как уже сказано выше, восемь. Каждый такой канал отвечает за съемку в привычном для человеческого глаза цвете (правда, канал 6 снимает в области радиочастот от 10 500 до 12 500 нм и для задач визуализации интереса не представляет). Несколько упрощённо говоря, канал 1 отвечает за съемку синего диапазона, канал 2 - зеленого, а канал 3 частотой от 630 ... 690 нм - красного диапазона. Если попытаться открыть снимок любого канала, то увидим черно-белую картинку. В ArcGIS она может выглядеть так:

Это явно не то, что нам нужно (в смысле нашей обычной привычки видеть изображение цветным). Теория цвета говорит о том, чтобы получить цветную картинку в модели RGB(красный, зелёный, синий), нужно совместить изображения в разных каналах. И лучше всего это делать специальным программным обеспечением. К счастью, разработчики из ESRI продумали этот момент и создали инструмент Composite Band для решения подобных задач. Его можно найти в наборе Data Management Tools>Raster :

Интерфейс у указанной утилиты такой (в качестве входных данных используем изображения различных каналов) :

Строго говоря, каналы снимков от сенсоров Landsat вы можете смешивать в любых сочетаниях. Всё зависит от того, какие задачи анализа стоят перед исследователем. И тут на помощь может придти канонизированный опыт специалистов по обработке ДЗЗ. Например, наиболее "естественную" (с точки зрения бытового, неискушенного восприятия) цветную картинку из космоса можно получить, совместив каналы 3-2-1 (последовательность имеет значение! ). Пример такого изображения может выглядеть сл. образом (р. Волга в районе Ульяновска):

Но для специалистов по дешифрированию космоснимков такое изображение не является содержательным с точки зрения извлечения исчерпывающей информации. Гораздо чаще используется сочетание каналов 4-3-2 . Пример такого изображения представлен ниже:

Приведённая выше комбинация каналов 4-3-2 обладает гораздо большей информативностью и точностью для задач дифференциации растительного покрова и заселённых (селитебных) территорий. Плотный красно-розовый цвет является показателем насыщенности хлорофилла (растительности), а холодные голубые тона отвечают за городскую застройку (обратите внимание на цвет взлётной полосы внизу справа на снимке).

Для гидрогеологов и гидрографов несомненно удачным будет сочетание каналов 7-4-2, позволяющим контрастно оттенить поверхности водоёмов:

Сочетание 5-3-1 будет полезно при обновлении топографических карт- хорошо видны дороги, границы полей, территории городской застройки и прочая картографическая структура:

Для более современной миссии Landsat 8 аналоги сочетания каналов, рассмотренных в этой статье для Landsat 7 будут несколько иными. Этот момент надо иметь в виду, если вы будете использовать съемку с Landsat 8. Так например, композит 6-4-2 для Landsat 8 будет соответствовать сочетанию 5-3-1 для Landsat 7 и выглядит так (снимок конца октября 2014 г.):

В общем, используя инструмент Composite Band можно решать задачу подготовки наиболее выразительного композита каналов под конкретную прикладную проблему по дешифрированию снимков Landsat. И в заключении, в дидактических целях, приведём для наглядности расположенные рядом снимки одной и той же территории в различных сочетаниях каналов (миссия Landsat 7 ) :

1. Сшить все каналы имеющегося снимка Landsat 8.

2. Подобрать аналоги приведенных комбинаций каналов для снимков со спутника Landsat 7 для снимка со спутника Landsat 8, заполнив таблицу 1.

Таблица 1.

  • Перевод

Перед вами изображение Лос-Анджелеса, снятое словно бы обычной цифровой камерой (если бы в ней было в 10 раз больше мегапикселей и она находилась в космосе). Это фотография двухнедельной давности, снятая со спутника Landsat 8, который был запущен NASA в конце зимы. Landsat 8 уже стал одним из наших любимых источников данных, и не только наших: на конференции State of the map на прошлых выходных он проскакивал в разговорах людей, занимающихся самыми разными вещами. Помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite мы также используем мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют нам анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. Этот пост описывает некоторые из возможностей Landsat 8 и позволяет взглянуть на мир через его объектив.


В терминологии Landsat 8 это изображение включает в себя диапазоны 4-3-2. Диапазон это полоса частот электромагнитного спектра или цвет, не обязательно видимый человеческому глазу. Landsat обозначает красный, зеленый и синий сенсоры как 4,3 и 2 соответственно, таким образом, когда мы комбинируем изображение с этих сенсоров, получается полноцветное изображение вроде того, что сверху. Вот полный список диапазонов Landsat 8:

Среди 11 диапазонов только коротковолновые (1-4 и 8) соответствуют видимому спектру, остальные чувствительны к областям спектра, которые человеческий глаз не различает. Полноцветное изображение это только половина того, что Landsat на самом деле видит. Чтобы разобраться, зачем нужны все эти диапазоны, давайте посмотрим на каждый из них в отдельности.

Диапазоны

Диапазон 1
чувствителен к темно-синим и фиолетовым цветам. Синий цвет трудно разлечать из космоса, так как он хорошо рассеивается на пыли и частичках воды в воздухе, а также на самих молекулах воздуха. Это одна из причин, по которым удаленные предметы (например гора на горизонте) имеют голубоватый оттенок, а также почему небо голубое. Так же как и мы видим синюю дымку, когда смотрим в небо солнечным днем, так и Landsat смотрит на нас через тот же самый воздух. Эта часть спектра плохо регистрируется с достаточной точностью, чтобы быть сколь-нибудь полезной, и Диапазон 1 представляет единственный в своем роде инструмент, предоставляющий открытые данные в таком разрешении. Это одна из вещей, делающих этот спутник особенным. Этот диапазон также называется побережным или аэрозольным, согласно двум своим основным видам применения: в нем видно мелководье и мельчайшие частички пыли и дыма в воздухе. Изображение в этом диапазоне выглядит почти так же, как и в Диапазоне 2, но если увеличить контраст, то можно увидеть разницу:


Изображение в Диапазоне 1 минус Диапазон 2. Океан и живые растения отражают больше темно-фиолетовых тонов. Большинство растений производит вещество, называемое эпикутикулярным воском (к примеру, белый налет на свежих сливах), которое отражает ультрафиолет.

Диапазоны 2, 3 и 4
мы уже видели, они представляют собой видимые синий, зеленый и красный спектры. Но прежде, чем идти дальше, давайте возьмем это изображение Лос-Анджелеса, на котором видны различные варианты землепользования для сравнения с другими диапазонами.


Часть западного Лос-Анджелеса, от сельскохозяйственных угодий около Окснарда на западе до Голливуда на востоке. Как и многие другие городские территории, в этом масштабе виден преимущественно в серых тонах.

Диапазон 5
измеряет ближний инфракрасный спектр или NIR (Near Infrared). Эта часть спектра особенно важна для экологов, поскольку вода в листьях здоровых растений отражает ее. Сравнивая с изображениями других диапазонов, мы получаем индексы вроде NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (вегетационный индекс). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова. - Прим. пер. ), которые позволяют нам измерять степень здоровья растний точнее, чем если бы мы просто оценивали видимую зелень.


Яркие пятна это парки или другие зоны с большим количеством увлажненной растительности. В нижней части снимка находится Малибу, так что можно поспорить, что яркое пятно рядом с холмами это поля для гольфа. На западе виден темный шлейф большого пожара, который на полноцветном снимке едва различим.

Диапазоны 6 и 7
покрывают разные участки коротковолнового ИК или SWIR (shortwave infrared). Они позволяют отличать сухую землю от влажной, а также скалы и почвы, которые выглядят похоже в других диапазонах, но отличаются в SWIR. Взглянем на раскрашенное изображение, в котором SWIR используется вместо красного канала, NIR вместо зеленого и темно-синий вместо синего (технически это комбинация диапазонов 7-5-1):


След огня теперь невозможно не заметить – сильно отражающий в Диапазоне 7 и практически не отражающий в других, он становится красным. Неясные ранее детали растительности становятся четкими. Кажется, что растения в каньонах к северу от Малибу растут более пышно, чем те, что на горных хребтах, что типично для климата, где наличие воды является основным ограничением роста. Мы также видим распределение растительности в Лос-Анджелесе – некоторые районы имеют больше посадок (парков, деревьев на тротуарах, лужаек), нежели другие.

Диапазон 8
– панхроматический. Он напоминает черно-белую пленку: вместо того, чтобы разделять цвета по спектру, он собирает их все в одном канале. За счет этого он воспринимает больше света и дает самую четкую картинку среди все диапазонов. Его разрешение составляет 15 метров. Давайте взглянем на Малибу в масштабе 1:1 в панхроматическом диапазоне:

А теперь на полноцветное изображение в том же масштабе:

Цветная версия выглядит размазанной, потому что сенсоры не воспринимают детали такого размера. Но если мы объединим цветовую информацию с детализацие панхроматического снимка, получится картинка четкая и цветная:

Диапазон 9
это одна из самых интересных особенностей Landsat 8 Он покрывает очень узкую полосу длин волн – 1370 ± 10 нанометров. Немногие из космических инструментов регистрируют эту область спектра, поскольку она почти полностью поглощается атмосферой. Landsat 8 использует это как преимущество. Поскольку земля в этом диапазоне едва различима, значит все, что в нем ярко видно, либо отражает очень хорошо, либо находится вне атмосферы. Вот снимок того же места в Диапазоне 9:


В Диапазоне 9 видны только облака! Облака представляют реальную проблему для спутниковых снимков, так как из-за размытых краев плохо различимы в обычных диапазонах, а снимки, сделанные сквозь них, могут иметь расхождения с другими. С помощью Диапазона 9 это легко отследить.

Диапазоны 10 и 11
это тепловое ИК или TIR (thermal infrared) – они видят тепло. Вместо измерения температуры воздуха, как это делают погодные станции, они измеряют температуру поверхности, которая часто бывает намного выше. Недавние исследования показали, что температура поверхности в пустынях может достигать 70 градусов цельсия – достаточно, чтобы пожарить яйцо. К счастью, Лос-Анджелес в этом плане довольно умерен:


Обратите внимание, что очень темные (холодные) пятна соответствуют облакам со снимка в Диапазоне 9. Затем идет увлажненная растительность, открытая вода и природная растительность. След от пожара рядом с Малибу, покрыт углем и мертвой растительностью, поэтому имеет очень высокую температуру. В городе парки имеют самую низкую темературу, а индустриальные районы – самые горячие. На этом снимке не наблюдается эффект «городских островов жары», для исследования которого TIR диапазон наиболее полезен.

Давайте составим еще одно раскрашенное изображение, используя TIR вместо красного канала, SWIR вместо зеленого и зеленый вместо синего (10-7-3).


Городские территории и некоторые виды почв изображены розовым. На полноцветном снимке дикая растительность раскрашена почти однородным зеленым цветом, но здесь мы видим разницу между персиковым, темно-красным и другими цветами. Прохладный прибрежный бриз виден как пурпурный градиент вдоль побережья. Цветные полосы по бокам снимка объясняются разницей в площади покрытия сенсоров.

А что еще?

Мы рассмотрели только одну из более чем 25000 локаций, которые уже содержатся в архивах NASA/USGS Landsat 8, проиндексированные, документированные и абсолютно бесплатные для любых применений. Каждый день добавляется по 400 гигабайт изображений. Потенциал этой коллекции огромен, и я надеюсь, что вы нашли для себя что-то, что привлекло бы вас изучать данные Landsat 8 самостоятельно.

Подписывайтесь на твиттер @MapBox, где мы опубликуем информацию об использовании opensource инструментов для загрузки и обработки данных Landsat 8. Не стесняйтесь задавать вопросы Крису (@hrwgc) или мне (@vruba).

  • Перевод

Перед вами изображение Лос-Анджелеса, снятое словно бы обычной цифровой камерой (если бы в ней было в 10 раз больше мегапикселей и она находилась в космосе). Это фотография двухнедельной давности, снятая со спутника Landsat 8, который был запущен NASA в конце зимы. Landsat 8 уже стал одним из наших любимых источников данных, и не только наших: на конференции State of the map на прошлых выходных он проскакивал в разговорах людей, занимающихся самыми разными вещами. Помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite мы также используем мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют нам анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. Этот пост описывает некоторые из возможностей Landsat 8 и позволяет взглянуть на мир через его объектив.


В терминологии Landsat 8 это изображение включает в себя диапазоны 4-3-2. Диапазон это полоса частот электромагнитного спектра или цвет, не обязательно видимый человеческому глазу. Landsat обозначает красный, зеленый и синий сенсоры как 4,3 и 2 соответственно, таким образом, когда мы комбинируем изображение с этих сенсоров, получается полноцветное изображение вроде того, что сверху. Вот полный список диапазонов Landsat 8:

Среди 11 диапазонов только коротковолновые (1-4 и 8) соответствуют видимому спектру, остальные чувствительны к областям спектра, которые человеческий глаз не различает. Полноцветное изображение это только половина того, что Landsat на самом деле видит. Чтобы разобраться, зачем нужны все эти диапазоны, давайте посмотрим на каждый из них в отдельности.

Диапазоны

Диапазон 1
чувствителен к темно-синим и фиолетовым цветам. Синий цвет трудно разлечать из космоса, так как он хорошо рассеивается на пыли и частичках воды в воздухе, а также на самих молекулах воздуха. Это одна из причин, по которым удаленные предметы (например гора на горизонте) имеют голубоватый оттенок, а также почему небо голубое. Так же как и мы видим синюю дымку, когда смотрим в небо солнечным днем, так и Landsat смотрит на нас через тот же самый воздух. Эта часть спектра плохо регистрируется с достаточной точностью, чтобы быть сколь-нибудь полезной, и Диапазон 1 представляет единственный в своем роде инструмент, предоставляющий открытые данные в таком разрешении. Это одна из вещей, делающих этот спутник особенным. Этот диапазон также называется побережным или аэрозольным, согласно двум своим основным видам применения: в нем видно мелководье и мельчайшие частички пыли и дыма в воздухе. Изображение в этом диапазоне выглядит почти так же, как и в Диапазоне 2, но если увеличить контраст, то можно увидеть разницу:


Изображение в Диапазоне 1 минус Диапазон 2. Океан и живые растения отражают больше темно-фиолетовых тонов. Большинство растений производит вещество, называемое эпикутикулярным воском (к примеру, белый налет на свежих сливах), которое отражает ультрафиолет.

Диапазоны 2, 3 и 4
мы уже видели, они представляют собой видимые синий, зеленый и красный спектры. Но прежде, чем идти дальше, давайте возьмем это изображение Лос-Анджелеса, на котором видны различные варианты землепользования для сравнения с другими диапазонами.


Часть западного Лос-Анджелеса, от сельскохозяйственных угодий около Окснарда на западе до Голливуда на востоке. Как и многие другие городские территории, в этом масштабе виден преимущественно в серых тонах.

Диапазон 5
измеряет ближний инфракрасный спектр или NIR (Near Infrared). Эта часть спектра особенно важна для экологов, поскольку вода в листьях здоровых растений отражает ее. Сравнивая с изображениями других диапазонов, мы получаем индексы вроде NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (вегетационный индекс). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова. - Прим. пер. ), которые позволяют нам измерять степень здоровья растний точнее, чем если бы мы просто оценивали видимую зелень.


Яркие пятна это парки или другие зоны с большим количеством увлажненной растительности. В нижней части снимка находится Малибу, так что можно поспорить, что яркое пятно рядом с холмами это поля для гольфа. На западе виден темный шлейф большого пожара, который на полноцветном снимке едва различим.

Диапазоны 6 и 7
покрывают разные участки коротковолнового ИК или SWIR (shortwave infrared). Они позволяют отличать сухую землю от влажной, а также скалы и почвы, которые выглядят похоже в других диапазонах, но отличаются в SWIR. Взглянем на раскрашенное изображение, в котором SWIR используется вместо красного канала, NIR вместо зеленого и темно-синий вместо синего (технически это комбинация диапазонов 7-5-1):


След огня теперь невозможно не заметить – сильно отражающий в Диапазоне 7 и практически не отражающий в других, он становится красным. Неясные ранее детали растительности становятся четкими. Кажется, что растения в каньонах к северу от Малибу растут более пышно, чем те, что на горных хребтах, что типично для климата, где наличие воды является основным ограничением роста. Мы также видим распределение растительности в Лос-Анджелесе – некоторые районы имеют больше посадок (парков, деревьев на тротуарах, лужаек), нежели другие.

Диапазон 8
– панхроматический. Он напоминает черно-белую пленку: вместо того, чтобы разделять цвета по спектру, он собирает их все в одном канале. За счет этого он воспринимает больше света и дает самую четкую картинку среди все диапазонов. Его разрешение составляет 15 метров. Давайте взглянем на Малибу в масштабе 1:1 в панхроматическом диапазоне:

А теперь на полноцветное изображение в том же масштабе:

Цветная версия выглядит размазанной, потому что сенсоры не воспринимают детали такого размера. Но если мы объединим цветовую информацию с детализацие панхроматического снимка, получится картинка четкая и цветная:

Диапазон 9
это одна из самых интересных особенностей Landsat 8 Он покрывает очень узкую полосу длин волн – 1370 ± 10 нанометров. Немногие из космических инструментов регистрируют эту область спектра, поскольку она почти полностью поглощается атмосферой. Landsat 8 использует это как преимущество. Поскольку земля в этом диапазоне едва различима, значит все, что в нем ярко видно, либо отражает очень хорошо, либо находится вне атмосферы. Вот снимок того же места в Диапазоне 9:


В Диапазоне 9 видны только облака! Облака представляют реальную проблему для спутниковых снимков, так как из-за размытых краев плохо различимы в обычных диапазонах, а снимки, сделанные сквозь них, могут иметь расхождения с другими. С помощью Диапазона 9 это легко отследить.

Диапазоны 10 и 11
это тепловое ИК или TIR (thermal infrared) – они видят тепло. Вместо измерения температуры воздуха, как это делают погодные станции, они измеряют температуру поверхности, которая часто бывает намного выше. Недавние исследования показали, что температура поверхности в пустынях может достигать 70 градусов цельсия – достаточно, чтобы пожарить яйцо. К счастью, Лос-Анджелес в этом плане довольно умерен:


Обратите внимание, что очень темные (холодные) пятна соответствуют облакам со снимка в Диапазоне 9. Затем идет увлажненная растительность, открытая вода и природная растительность. След от пожара рядом с Малибу, покрыт углем и мертвой растительностью, поэтому имеет очень высокую температуру. В городе парки имеют самую низкую темературу, а индустриальные районы – самые горячие. На этом снимке не наблюдается эффект «городских островов жары», для исследования которого TIR диапазон наиболее полезен.

Давайте составим еще одно раскрашенное изображение, используя TIR вместо красного канала, SWIR вместо зеленого и зеленый вместо синего (10-7-3).


Городские территории и некоторые виды почв изображены розовым. На полноцветном снимке дикая растительность раскрашена почти однородным зеленым цветом, но здесь мы видим разницу между персиковым, темно-красным и другими цветами. Прохладный прибрежный бриз виден как пурпурный градиент вдоль побережья. Цветные полосы по бокам снимка объясняются разницей в площади покрытия сенсоров.

А что еще?

Мы рассмотрели только одну из более чем 25000 локаций, которые уже содержатся в архивах NASA/USGS Landsat 8, проиндексированные, документированные и абсолютно бесплатные для любых применений. Каждый день добавляется по 400 гигабайт изображений. Потенциал этой коллекции огромен, и я надеюсь, что вы нашли для себя что-то, что привлекло бы вас изучать данные Landsat 8 самостоятельно.

Подписывайтесь на твиттер @MapBox, где мы опубликуем информацию об использовании opensource инструментов для загрузки и обработки данных Landsat 8. Не стесняйтесь задавать вопросы Крису (@hrwgc) или мне (@vruba).