Хиймэл дагуулын үнэгүй зургийг хэрхэн ашиглаж эхлэх вэ: Sentinel, Landsat, CBERS болон бусад

*Зургийн кредит: Unsplash ( Тянь-Шань нуруу, Вэнсу, Аксу, Хятад )

*Landsat, Sentinel, CBERS, Amazonia хиймэл дагуулууд тойрог замын түвшний олон талт дүрслэлийн хүрээнд

Өнөө үед хиймэл дагуулын зурагт хандах, ашиглах олон арга бий—би өөрийн хувийн төслүүдэд ашигладаг үндсэн сонголтуудын товч тоймыг энд оруулав, тэдгээр нь бүгд үнэ төлбөргүй байдаг :-)

Хиймэл дагуулын сонголтуудын тухай (маш) хурдан тойм

Эхлээд хиймэл дагуул, мэдрэгчийн талаар ярилцъя. Өнөөдөр олон сонголтууд байдаг бөгөөд тус бүр нь өвөрмөц чадвартай байдаг.

Хөдөө аж ахуй, байгаль орчны шинжилгээний хувьд (миний өдөр тутам хийдэг зүйл) хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг хиймэл дагуулын хоёр програм бол Landsat болон Sentinel юм. Тус бүр нь олон арван жилийн турш хөгжиж буй мэдрэгч бүхий олон номлолын нэг хэсэг болж, янз бүрийн хэрэглээнд улам бүр баялаг өгөгдлийг санал болгодог.

Харуул

Жишээлбэл, Sentinel-2 нь Европын Коперникийн хөтөлбөрийн нэг хэсэг бөгөөд олон талт дүрслэлээр мэргэшсэн. Одоогийн байдлаар Sentinel-2 цувралд гурван хиймэл дагуул байгаа: Sentinel-2A, Sentinel-2B, and Sentinel-2C (хамгийн сүүлд 2024 оны 9 - р сард хөөргөсөн). (Ихэвчлэн хамгийн сайн орон зай, цаг хугацаа, спектрийн нарийвчлалыг нэгтгэж чаддаг тул миний анхны сонголт).

Ландсат

АНУ-ын Геологийн алба (USGS) газрын зураглалын үндэсний хөтөлбөрийн дагуу удирддаг Ландсат нь 1970-аад оноос хойш идэвхтэй ажиллаж байна. Түүний хамгийн сүүлийн үеийн зорилго нь өмнөх үеийнх шигээ төрөл бүрийн хэрэглээнд зориулж олон спектрийн дүрслэл үзүүлдэг Landsat-9 юм.

Маш олон хиймэл дагуулын программууд байгаа тул төслийн тодорхой хэрэгцээнд үндэслэн сонгох нь чухал юм. Зарим хиймэл дагуулууд манай гаригийн тодорхой бүс нутгуудад төвлөрдөг бол зарим нь илүү олон нийтийн зорилготой байдаг нь намайг уламжлалт бус хувилбаруудыг энд (олон улсын тавцанд) оруулахад хүргэж байна.

Бразилийн хиймэл дагуулууд: CBERS ба Амазониа. Хэрэв та үндэсний хөтөлбөрүүдийг сонирхож байгаа бол Бразил хоёр анхаарал татахуйц сонголтыг санал болгож байна:

CBERS (Хятад-Бразилийн дэлхийн нөөцийн хиймэл дагуул):

Энэхүү Хятад-Бразилийн хамтын ажиллагаа хэд хэдэн номлолыг эхлүүлсэн. Хамгийн сүүлийн үеийн CBERS-4A нь өөр өөр мэдрэгч бүхий CBERS хиймэл дагуулуудтай хамт тойрог замын түвшний олон спектрийн дүрслэлийг өгдөг.

Амазониа-1:

2021 онд хөөргөсөн энэ хиймэл дагуул нь Бразилийн анхны орон нутагт бүтээгдсэн хиймэл дагуул юм. Энэ нь бусадтай адил олон талт дүрслэлийг санал болгодог ч орон зайн нарийвчлал нь харьцангуй бага юм. Үүний гол зорилго нь Амазон зэрэг өргөн уудам ой модтой газар нутгийг хянах явдал юм (нэрээр нь). Ирээдүйн номлолд Amazonia-1B, Amazonia-2 орно.

Дээрх бүх сонголтуудаас би үүнийг хэлэх болно хамгийн тохиромжтой хувилбар байх болно боломжтой бүх сонголтыг ашиглах өөрийн нутаг дэвсгэрт хамгийн их хэмжээний зураг авах боломжтой. Гэсэн хэдий ч энэ арга нь дор хаяж хоёр чухал асуултыг авч үзэх шаардлагатай:

• Таны дүн шинжилгээ хийх зорилго юу вэ? (мөн зурагны өндөр давтамж шаардлагатай эсэх)
• Бүх өөр зургуудыг дүн шинжилгээ хийхэд нийцүүлэхийн тулд та боловсруулалтыг хэрхэн зохицуулах вэ?

Хиймэл дагуулын зургийг хаанаас авах вэ

Төслийн шаардлага болон түүнд нийцэх мэдрэгчийг мэдсэний дараа өгөгдөлд хандах хэд хэдэн арга бий. Та тайланд зориулж хааяа зураг авах эсвэл том хэмжээний дүн шинжилгээ хийхэд байнга өгөгдөл хэрэгтэй эсэхээс үл хамааран энд үндсэн платформууд болон олж авах аргууд байна:

1. Албан ёсны мэдээллийн порталууд

• Ландсат: Дэлхий судлаач
• Хамгаалагч: Коперник мэдээллийн сансрын экосистем
• CBERS ба Амазониа: INPE зургийн каталог

Бусад сонголтууд нь жишээ нь GloVis орно.

2. Үүлэн платформууд

• Google Earth Engine (GEE) : Landsat, Sentinel, CBERS болон бусад олон бүтээгдэхүүн зэрэг хиймэл дагуулын мэдээллийн асар том каталогт хандах. Энэ нь хурдан ашиглахад зориулагдсан вэбэд суурилсан код засварлагч болон JavaScript-д зориулсан API-г агуулдаг (JS-д ашиглахад бэлэн маш олон зүйл байдаг тул та хэлийг сайн мэдэхгүй байсан ч үүнийг хийх боломжтой - би хувьдаа тийм биш) болон Python.
• Amazon Web Services (AWS): Landsat болон Sentinel өгөгдлийг AWS дээр авах боломжтой. Дэлгэрэнгүйг AWS Open Data Registry- ээс үзнэ үү.

3. API болон программын хандалт

Илүү техникийн хэрэглэгчдийн хувьд API болон Python номын сангууд нь хүчирхэг хэрэгсэл юм:

• Sentinel API : Дэлгэрэнгүй үзэх
• Landsat API : Дэлгэрэнгүй үзэх
• CBERS болон Amazonia API: INPE STAC хөтөч
• Python номын сангууд: Pystac-client гэх мэт сангууд нь SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) стандартаар дамжуулан олон каталогийг дэмждэг тул маш сайн байдаг. Нэг номын сангийн тусламжтайгаар та эдгээр бүх үйлчилгээ үзүүлэгч болон бусад олон зүйлд хандах боломжтой.

4. Гуравдагч этгээдийн хэрэгсэл, програм хангамж

• Sentinel Hub: Sentinel болон бусад хиймэл дагуулын зурагт хялбар нэвтрэх боломжийг олгодог арилжааны үйлчилгээ
• Дэлхийн өгөгдөл (НАСА) : GEE дэх каталогтой адил нэмэлт мэдээллийн багцад зориулсан гайхалтай сонголт
• GIS програм хангамж: QGIS болон ArcGIS зэрэг хэрэгслүүд нь ихэвчлэн хиймэл дагуулын мэдээллийн сантай шууд холбогддог. QGIS-д өгөгдлийг татаж авах, боловсруулахад залгаас хэрэгтэй байж магадгүй. Тасралтгүй байдлын үүднээс залгаасын засвар үйлчилгээний статусыг шалгахаа мартуузай.

Эцсийн бодол

Хиймэл дагуулын болон мэдрэгчийн ландшафт нь гайхалтай олон янзын сонголтыг санал болгодог боловч тэдгээрийг удирдах нь ялангуяа эхэнд нь маш хэцүү санагддаг. Сайн мэдээ? Та өөрийн хэрэгцээ, зөв мэдрэгчийг тодорхойлсны дараа (энд хийх ёстой маш олон ажил байна!), өгөгдөлд нэвтэрч, төсөлдөө ашиглах боломжтой олон хэрэгсэл, платформууд байдаг бөгөөд тэдгээрийн ихэнх нь үнэ төлбөргүй байдаг.