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

6.11.2017.

2

3

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

Izvor: http://www.cnr.berkeley.edu/~gong/textbook/chapter1/html/sect12.htm

Povjesni slijed važnih otkrića i inovacija bitnih za razvoj daljinske detekcije:

Izum fotografije

Prva snimka iz zraka

Prvi svjetski rat – početak fotointerpretacije

Razvoj fotogrametrije

Fotografije u boji i drugih dijelova spektra

Termin „daljinska detekcija” u upotrebi

Američki Landsat-1 lansiran u orbitu

6.11.2017.

3

Avio snimke Satelitske snimke

Dostupne Pokrivaju veliki prostor

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

6.11.2017.

5

Izvori slika:http://www.lbl.gov/MicroWorlds/ALSTool/EMSpec/EMSpec2.htmlhttp://web.princeton.edu/sites/ehs/laserguide/index.htmhttp://science.howstuffworks.com/light11.htm

Plava: 0.4-0.5 μmZelena: 0.5-0.6 μmCrvena: 0.6-0.7 μm

10

Sunce emitira spektar elektromagnetskog zračenja, a dio tog spektra se gubi već u atmosferi

Izvor: Paul Bolstad

6.11.2017.

6

11

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

6.11.2017.

8

15

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)

6.11.2017.

9

Band DesignationThe TM sensor (Landsats 4 and 5) and the ETM+ sensor (Landsat 7) operate in seven spectral bands, shown in the table below:

Spectral Bands Use

1 blue-greenUseful for bathymetric mapping and distinguishing soil from vegetation and deciduous from coniferous vegetation.

2 greenEmphasizes peak vegetation, which is useful for assessing plant vigor.

3 red Discriminates vegetation slopes.

4 Reflected IR Emphasizes biomass content and shorelines.

5 Reflected IRDiscriminates moisture content of soil and vegetation; penetrates thin clouds.

6 Thermal IR Useful for thermal mapping and estimated soil moisture.

7 Reflected IRUseful for mapping hydrothermally altered rocks associated with mineral deposits.

Note: Landsat 7 also carries a panchromatic band (visible through near infrared) with 15-m resolution for "sharpening" of multispectral images.

Izvor: http://egsc.usgs.gov/isb/pubs/factsheets/fs02303.html#app

LANDSAT kanali

Izvor: NASA http://asterweb.jpl.nasa.gov/gallery-detail.asp?name=Escondida

6.11.2017.

10

Izvor: Paul Bolstad

Izvor: NASA http://landsat.gsfc.nasa.gov/images/archive/e0029.html

6.11.2017.

11

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

6.11.2017.

12

23

Postoje spektrometri koji imaju puno gušće uzorkovanje spektra, međutim sa time raste količina podataka koju treba procesirati i spremiti

Koriste se za avio snimke Kod takvih uređaja naručitelj može unaprijed

specificirati koliko kanala (čak do 288) će se koristi kao i prostorna rezolucija kojom će se snimati

npr. ITRES

Izvor: http://www.itres.com/

24

Prostorna rezolucija

6.11.2017.

13

VREMENSKI ASPEKT UZORKOVANJAIzvor: NASA

26

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

6.11.2017.

14

Razlike u boji

Razlike u temperaturi St. Helens

Izvor: NASA, USGS

6.11.2017.

15

Kilauea

Izvor: NASA

Izvor: http://www.itres.com/

6.11.2017.

16

Gustožbunje

Travnatopolje

Mjestimičnožbunje

Razlike u teksturi

Izvor: Paul Bolstad

Razlike u obliku

Izvor: Paul Bolstad

6.11.2017.

17

Interpretacija

Izvor: Paul Bolstad

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

6.11.2017.

18

Izvor: http://www.itres.com/

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

Interpretacija

Izvor: http://rst.gsfc.nasa.gov/Sect9/Sect9_7.html

6.11.2017.

19

37

Dvije su osnovne vrste snimaka

“True color” “False color”

Najsličnije onome što vidimo očimaBand 1: PlavaBand 2: ZelenaBand 3: Crvena

Koristimo različite kanale (iz drugih dijelova spektra)

i pridodajemo im boje i nijanse

Izvor: http://www.eduspace.esa.int

38

Snimke možemo prikazati na dva načina

Monokromatski

Izvor: http://www.eduspace.esa.int

Landsat Band 7Valna duljina 2,08 - 2,35 µm

Srednji dio infracrvenog dijela spektra, nevidljiv ljudskom oku – nijansa odražava intenzitet

Ovaj band se koristi u geologiji za razlikovanje minerala koji izgražuju različita tla i stijene.

U boji

Kompozit nekoliko kanala

6.11.2017.

20

40

Pankromatske (crno-bijele) slike

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

stijenac) Kartiranje hazardad) Geomorfološko kartiranjee) Identifikacija pokazatelja mineralnih sirovinaf) …

46

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

Ista X Y lokacija!

6.11.2017.

25

49

Distorzija usljed nagiba kamere

Izvor: Paul Bolstad

Nagib od vertikale ne bi trebao biti veći od 3°

Pogreške će biti veće kod manjih mjerila!

Pogreška (m

)

Mjerilo (x1000)

50

Razlika ortografskog i perspektivnog pogleda

Izvor: http://en.wikipedia.org/wiki/Orthophoto

6.11.2017.

26

51

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!

ORTOFOTO

AVIO SNIMKE

Izvor: Paul Bolstad

6.11.2017.

28

55

LIDAR (LIght Detection And Ranging)

Izvor: Paul Bolstad, http://www.geofoto.hr/

6.11.2017.

29

Izvor: http://news.nationalgeographic.com

Caracol (grad Maja), Beliz

LIDAR otkriva topografiju građevina ispod gustog šumskog pokrivača

6.11.2017.

30

http://org.uib.no/cipr/Project/VOG/

Izvor: Rarity et al, 2014

6.11.2017.

31

Izvor: Howell et al, 2014

6.11.2017.

32

Digitalni model kamenoloma Bizekdobiven fotogrametrijom

6.11.2017.

33