Как начать работу с бесплатными спутниковыми снимками: Sentinel, Landsat, CBERS и другие

*Источник изображения: Unsplash ( Тянь-Шаньский хребет, Вэньсу, Аксу, Китай )

*Спутники Landsat, Sentinel, CBERS и Amazonia в контексте многоспектральной съемки на орбитальном уровне

В настоящее время существует множество способов доступа к спутниковым снимкам и их использования — вот краткий обзор некоторых основных вариантов, которые я использую в своих личных проектах, и все они бесплатны :-)

(Очень) краткий обзор вариантов спутниковой связи

Для начала поговорим о самих спутниках и датчиках. Сегодня существует множество вариантов, каждый из которых обладает уникальными возможностями.

Для сельскохозяйственного и экологического анализа (чем я занимаюсь ежедневно) две из наиболее часто используемых спутниковых программ — это Landsat и Sentinel. Каждая из них была частью множества миссий с развивающимися датчиками на протяжении десятилетий, предлагая все более богатые данные для различных приложений.

Страж

Например, Sentinel-2 является частью европейской программы Copernicus и специализируется на мультиспектральной съемке. На данный момент в серии Sentinel-2 есть три спутника: Sentinel-2A, Sentinel-2B и Sentinel-2C (последний был запущен совсем недавно, в сентябре 2024 года, здесь ). (Обычно это мой первый выбор, так как он может сочетать наилучшие пространственные, временные и спектральные разрешения).

Ландсат

Landsat, управляемый Геологической службой США (USGS) в рамках Национальной программы по съемке земли, действует с 1970-х годов. Его последняя миссия — Landsat-9, которая, как и ее предшественники, обеспечивает многоспектральную съемку для различных целей.

При таком количестве спутниковых программ важно выбирать на основе потребностей вашего конкретного проекта. Некоторые спутники фокусируются на определенных регионах планеты, в то время как другие имеют более глобальные цели, что заставляет меня также включить сюда и другие, менее традиционные варианты (на международной арене).

Бразильские спутники: CBERS и Amazonia. Если вас интересуют национальные программы, Бразилия предлагает два достойных внимания варианта:

CBERS (Китайско-бразильский спутник изучения ресурсов Земли):

Это китайско-бразильское сотрудничество запустило несколько миссий. Последняя из них, CBERS-4A, обеспечивает получение многоспектральных изображений на орбитальном уровне вместе с более ранними спутниками CBERS с различными датчиками.

Амазония-1:

Запущенный в 2021 году, это первый полностью локально разработанный бразильский спутник. Хотя он предлагает многоспектральную съемку, как и другие, его пространственное разрешение относительно ниже. Его главная цель — мониторинг обширных лесных территорий, таких как Амазонка (как следует из названия). Будущие миссии включают Amazonia-1B и Amazonia-2.

Из всех вышеперечисленных вариантов я бы сказал, что идеальный сценарий был бы использовать все доступные варианты чтобы иметь максимально возможное количество изображений для вашего региона. Однако этот подход поднимает по крайней мере два важных вопроса для рассмотрения:

• Какова цель вашего анализа? (и нужна ли вообще более высокая частота изображений)
• Как вы будете обрабатывать данные , чтобы все различные изображения были совместимы для анализа?

Где получить спутниковые снимки

Как только вы узнаете требования вашего проекта и датчики, которые им соответствуют, есть несколько способов доступа к данным. Если вам нужны случайные изображения для отчетов или частые данные для крупномасштабного анализа, вот основные платформы и методы получения:

1. Официальные порталы данных

• Landsat: Исследователь Земли
• Sentinel: Экосистема пространства данных Copernicus
• CBERS и Амазония: Каталог изображений INPE

Другие варианты включают, например, GloVis .

2. Облачные платформы

• Google Earth Engine (GEE) : доступ к огромному каталогу спутниковых данных, включая Landsat, Sentinel, CBERS и многие другие продукты. Он включает веб-редактор кода для быстрого использования и API для JavaScript (многое уже готово к использованию в JS, так что это вполне осуществимо, даже если вы не знакомы с этим языком — лично я не знаком) и Python.
• Amazon Web Services (AWS): данные Landsat и Sentinel доступны на AWS. Подробности см. в AWS Open Data Registry .

3. API и программный доступ

Для более технически подкованных пользователей API и библиотеки Python являются мощными инструментами:

• Sentinel API : Узнать больше
• API Landsat : Узнать больше
• CBERS и API Amazonia: браузер INPE STAC
• Библиотеки Python: Библиотеки типа pystac-client великолепны, поскольку они поддерживают несколько каталогов через стандарт SpatioTemporal Asset Catalog (STAC). С помощью одной библиотеки вы можете получить доступ ко всем этим поставщикам и многому другому.

4. Инструменты и программное обеспечение сторонних производителей

• Sentinel Hub: коммерческий сервис, предлагающий легкий доступ к Sentinel и другим спутниковым снимкам.
• Earth Data (NASA) : отличный вариант для дополнительных наборов данных, аналогичный каталогам в GEE.
• Программное обеспечение ГИС: Такие инструменты, как QGIS и ArcGIS, часто напрямую интегрируются с репозиториями спутниковых данных. В QGIS вам может понадобиться плагин для извлечения и обработки данных. Обязательно проверьте статус обслуживания плагина для обеспечения непрерывности.

Заключительные мысли

Ландшафт спутников и датчиков предлагает невероятное разнообразие вариантов, но навигация в них, особенно в начале, может показаться ошеломляющей. Хорошие новости? Как только вы определите свои потребности и нужные датчики (здесь предстоит проделать много работы!), есть множество инструментов и платформ — большинство из них бесплатные — для доступа к данным и использования их в вашем проекте.