ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
დედამიწის დისტანციური ზონდირება
დედამიწის დისტანციური ზონდირება (ERS) არის დედამიწის ზედაპირის დაკვირვება სახმელეთო, საავიაციო და კოსმოსური საშუალებებით, რომლებიც აღჭურვილია სხვადასხვა ტიპის გამოსახულების აღჭურვილობით. გადაღების აღჭურვილობის მიერ მიღებული ტალღების სიგრძის ოპერაციული დიაპაზონი მერყეობს მიკრომეტრის ფრაქციებიდან (ხილული ოპტიკური გამოსხივება) მეტრამდე (რადიოტალღები). სენსორული მეთოდები შეიძლება იყოს პასიური, ანუ დედამიწის ზედაპირზე ობიექტების ბუნებრივი არეკლილი ან მეორადი თერმული გამოსხივების გამოყენებით, გამოწვეული მზის აქტივობით და აქტიური, მიმართულების ხელოვნური წყაროს მიერ ინიცირებული ობიექტების სტიმულირებული გამოსხივების გამოყენებით. კოსმოსური ხომალდიდან მიღებული დისტანციური ზონდირების მონაცემები ხასიათდება ატმოსფეროს გამჭვირვალობაზე დამოკიდებულების მაღალი ხარისხით. ამრიგად, კოსმოსური ხომალდი იყენებს პასიური და აქტიური ტიპის მრავალარხიან აღჭურვილობას, რომელიც აღრიცხავს ელექტრომაგნიტურ გამოსხივებას სხვადასხვა დიაპაზონში.
1960-1970-იან წლებში გაშვებული პირველი კოსმოსური ხომალდის დისტანციური ზონდირების მოწყობილობა. იყო კვალის ტიპი - საზომი ფართობის პროექცია დედამიწის ზედაპირზე იყო ხაზი. მოგვიანებით გამოჩნდა და ფართოდ გავრცელდა პანორამული დისტანციური ზონდირების მოწყობილობა - სკანერები, საზომი არეალის პროექცია დედამიწის ზედაპირზე არის ზოლები.
დედამიწის დისტანციური ზონდირების კოსმოსური ხომალდები გამოიყენება დედამიწის ბუნებრივი რესურსების შესასწავლად და მეტეოროლოგიური პრობლემების გადასაჭრელად. ბუნებრივი რესურსების შესასწავლი კოსმოსური ხომალდები ძირითადად აღჭურვილია ოპტიკური ან სარადარო აღჭურვილობით, ამ უკანასკნელის უპირატესობა ის არის, რომ საშუალებას გაძლევთ დააკვირდეთ დედამიწის ზედაპირს დღის ნებისმიერ დროს, ატმოსფეროს მდგომარეობის მიუხედავად (იხ. ინგლისური). რადარის გამოსახულება.
იხ. ვიდეო - Какими методами обрабатывают данные дистанционного зондирования Земли? – Сергей Михайлов | Научпоп
ზოგადი მიმოხილვა
დისტანციური ზონდირება არის ობიექტის ან ფენომენის შესახებ ინფორმაციის მოპოვების მეთოდი ამ ობიექტთან პირდაპირი ფიზიკური კონტაქტის გარეშე. დისტანციური ზონდირება გეოგრაფიის ქვეველია. თანამედროვე გაგებით, ტერმინი ძირითადად ეხება საჰაერო ხომალდს ან კოსმოსურ სენსორულ ტექნოლოგიებს დედამიწის ზედაპირზე ობიექტების, აგრეთვე ატმოსფეროსა და ოკეანეების აღმოჩენის, კლასიფიკაციისა და ანალიზის მიზნით, გავრცელებული სიგნალების გამოყენებით (მაგალითად, ელექტრომაგნიტური გამოსხივება). . ისინი იყოფა აქტიურ (სიგნალს პირველად ასხივებს თვითმფრინავი ან კოსმოსური თანამგზავრი) და პასიურ დისტანციურ ზონდირებად (ჩაიწერება მხოლოდ სხვა წყაროებიდან მიღებული სიგნალი, მაგალითად, მზის შუქი). [წყარო არ არის მითითებული 1349 დღე]
პასიური დისტანციური ზონდირების სენსორები აღმოაჩენენ ობიექტის ან მიმდებარე ტერიტორიის მიერ გამოსხივებულ ან ასახულ სიგნალს. ასახული მზის შუქი არის ყველაზე ხშირად გამოყენებული გამოსხივების წყარო, რომელიც აღმოჩენილია პასიური სენსორების მიერ. პასიური დისტანციური ზონდირების მაგალითებია ციფრული და კინო ფოტოგრაფია, ინფრაწითელი, დამუხტვასთან დაკავშირებული მოწყობილობებისა და რადიომეტრების გამოყენება. [წყარო არ არის მითითებული 1349 დღე]
აქტიური მოწყობილობები, თავის მხრივ, ასხივებენ სიგნალს ობიექტისა და სივრცის სკანირებისთვის, რის შემდეგაც სენსორს შეუძლია აღმოაჩინოს და გაზომოს სენსორული სამიზნის მიერ ასახული ან უკან გაფანტული გამოსხივება. აქტიური დისტანციური ზონდირების სენსორების მაგალითებია რადარი და ლიდარი, რომლებიც ზომავენ დროის დაყოვნებას ემისიასა და დაბრუნებული სიგნალის აღმოჩენას შორის, რითაც განსაზღვრავს ობიექტის მდებარეობას, სიჩქარეს და მიმართულებას. [წყარო არ არის მითითებული 1349 დღე]
დისტანციური ზონდირება იძლევა შესაძლებლობას მიიღოთ მონაცემები სახიფათო, ძნელად მისადგომ და სწრაფად მოძრავი ობიექტების შესახებ და ასევე იძლევა რელიეფის დიდ ტერიტორიებზე დაკვირვების საშუალებას. დისტანციური ზონდირების გამოყენების მაგალითებია ტყეების გაჩეხვის მონიტორინგი (მაგალითად, ამაზონში), მყინვარების მდგომარეობა არქტიკასა და ანტარქტიდაში და ოკეანის სიღრმის გაზომვა ბევრის გამოყენებით. დისტანციური ზონდირება ასევე ანაცვლებს დედამიწის ზედაპირიდან ინფორმაციის შეგროვების ძვირადღირებულ და შედარებით ნელ მეთოდებს, ამავდროულად უზრუნველყოფს ადამიანის ჩაურევლობას ბუნებრივ პროცესებში დაკვირვებულ ტერიტორიებსა თუ ობიექტებში.
ორბიტაზე მოძრავი კოსმოსური ხომალდის გამოყენებით, მეცნიერებს შეუძლიათ შეაგროვონ და გადასცენ მონაცემები ელექტრომაგნიტური სპექტრის სხვადასხვა ზოლში, რაც კომბინირებულია საჰაერო და სახმელეთო გაზომვებთან და ანალიზთან, უზრუნველყოფს მონაცემთა საჭირო დიაპაზონს მიმდინარე ფენომენებისა და ტენდენციების მონიტორინგისთვის, როგორიცაა El. ნინო და სხვები.ბუნებრივი მოვლენები, როგორც მოკლევადიან, ისე გრძელვადიან პერიოდში. დისტანციურ ზონდირებას ასევე აქვს მნიშვნელობა გეომეცნიერებების (მაგალითად, გარემოს მენეჯმენტის), სოფლის მეურნეობის (ბუნებრივი რესურსების გამოყენება და კონსერვაცია), ეროვნული უსაფრთხოების (სასაზღვრო ტერიტორიების მონიტორინგი) სფეროში.
დედამიწის დისტანციური ზონდირების (ERS) ბაზარი ითვლება ერთ-ერთ ყველაზე სწრაფად მზარდად მსოფლიოში. ყოველწლიურად ჩნდება ახალი კომპანიები, ტექნოლოგიები, სერვისები და სერვისები. დიდი პერსპექტივები დაკავშირებულია უპილოტო მანქანების, ლიდარებისა და მიკროსატელიტების გამოყენებასთან.
მონაცემთა შეძენის ტექნიკა
მულტისპექტრული კვლევისა და მიღებული მონაცემების ანალიზის მთავარი მიზანია ობიექტები და ტერიტორიები, რომლებიც ასხივებენ ენერგიას, რაც მათ საშუალებას აძლევს გამოირჩეოდნენ გარემოს ფონიდან. სატელიტური დისტანციური ზონდირების სისტემების მოკლე მიმოხილვა მოცემულია მიმოხილვის ცხრილში.
ზოგადად, დისტანციური ზონდირების მონაცემების მისაღებად საუკეთესო დრო ზაფხულია (კონკრეტულად, ამ თვეებში მზე ჰორიზონტზე მაღლა დგას და აქვს ყველაზე გრძელი დღე). ამ წესის გამონაკლისს წარმოადგენს მონაცემების მიღება აქტიური სენსორების გამოყენებით (მაგალითად, რადარი, ლიდარი), ასევე თერმული მონაცემები გრძელი ტალღის დიაპაზონში. თერმული გამოსახულების დროს, რომელშიც სენსორები ზომავენ თერმული ენერგიას, უმჯობესია გამოვიყენოთ დროის ის პერიოდი, როდესაც განსხვავება მიწისა და ჰაერის ტემპერატურაში ყველაზე დიდია. ამრიგად, ამ მეთოდების საუკეთესო დროა ცივ თვეებში, ასევე გათენებამდე რამდენიმე საათით ადრე წლის ნებისმიერ დროს.
გარდა ამისა, გასათვალისწინებელია რამდენიმე სხვა მოსაზრება. მაგალითად, რადარის გამოყენებით, შეუძლებელია დედამიწის შიშველი ზედაპირის გამოსახულების მიღება თოვლის სქელი საფარით; იგივე შეიძლება ითქვას ლიდარზეც. თუმცა, ეს აქტიური სენსორები არ არის მგრძნობიარე სინათლის მიმართ (ან მისი ნაკლებობა), რაც მათ შესანიშნავ არჩევანს აქცევს მაღალი გრძედი აპლიკაციებისთვის (მაგალითად). გარდა ამისა, როგორც რადარს, ასევე ლიდარს შეუძლიათ (გამოყენებული ტალღის სიგრძის მიხედვით) მიიღონ ზედაპირული გამოსახულება ტყის ტილოების ქვეშ, რაც მათ გამოსადეგს ხდის ძლიერ გადაშენებულ რეგიონებში გამოსაყენებლად. მეორეს მხრივ, მონაცემების მიღების სპექტრული მეთოდები (როგორც სტერეო გამოსახულებები, ასევე მულტისპექტრულიხაზის მეთოდები) გამოიყენება ძირითადად მზიან დღეებში; დაბალი განათების პირობებში შეგროვებულ მონაცემებს აქვთ სიგნალის/ხმაურის დაბალი დონე, რაც ართულებს მათ დამუშავებას და ინტერპრეტაციას. გარდა ამისა, მაშინ, როცა სტერეო გამოსახულებას შეუძლია მცენარეულობისა და ეკოსისტემების გამოსახვა და იდენტიფიცირება, მას (როგორც მულტი-სპექტრული ზონდირება) არ შეუძლია შეაღწიოს ხეების ტილოებში მიწის ზედაპირის გამოსახულების მიზნით.
იხ. ვიდეო - What is Remote Sensing?
გეოდეზიური
დამატებითი ინფორმაცია: სატელიტური გეოდეზია
გეოდეზიური დისტანციური ზონდირება შეიძლება იყოს გრავიმეტრიული ან გეომეტრიული. ოვერჰედის გრავიტაციის მონაცემების შეგროვება პირველად გამოიყენეს საჰაერო წყალქვეშა ნავების გამოვლენაში. ამ მონაცემებმა გამოავლინა დედამიწის გრავიტაციულ ველში მცირე არეულობა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას დედამიწის მასის განაწილების ცვლილებების დასადგენად, რაც თავის მხრივ შეიძლება გამოყენებულ იქნას გეოფიზიკური კვლევებისთვის, როგორც GRACE-ში. გეომეტრიული დისტანციური ზონდირება მოიცავს პოზიციის და დეფორმაციის გამოსახულებას InSAR-ის, LIDAR-ის და ა.შ. გამოყენებით.
აკუსტიკური და თითქმის აკუსტიკური
სონარი: პასიური ზონარი, სხვა საგნის (ჭურჭლის, ვეშაპის და ა.შ.) მიერ გამოშვებული ხმის მოსმენა; აქტიური სონარი, რომელიც ასხივებს ბგერების იმპულსებს და უსმენს ექოს, გამოიყენება წყალქვეშა ობიექტებისა და რელიეფის აღმოსაჩენად, დისტანციურად და გასაზომად.
სხვადასხვა ადგილას გადაღებულ სეისმოგრამებს შეუძლიათ მიწისძვრების დადგენა და გაზომვა (მას შემდეგ რაც ისინი მოხდება) შედარებითი ინტენსივობისა და ზუსტი დროის შედარების გზით.
ულტრაბგერითი: ულტრაბგერითი სენსორები, რომლებიც ასხივებენ მაღალი სიხშირის იმპულსებს და უსმენენ ექოს, გამოიყენება წყლის ტალღების და წყლის დონის დასადგენად, როგორც მოქცევის მრიცხველებში ან ტანკების ბუქსირებისთვის.
ფართომასშტაბიანი დაკვირვებების სერიის კოორდინაციისთვის, სენსორული სისტემების უმეტესობა დამოკიდებულია შემდეგზე: პლატფორმის მდებარეობა და სენსორის ორიენტაცია. მაღალი კლასის ინსტრუმენტები ახლა ხშირად იყენებენ პოზიციურ ინფორმაციას სატელიტური სანავიგაციო სისტემებიდან. ბრუნვა და ორიენტაცია ხშირად უზრუნველყოფილია ერთი ან ორი ხარისხის ფარგლებში ელექტრონული კომპასებით. კომპასებს შეუძლიათ გაზომონ არა მხოლოდ აზიმუტი (მაგ. გრადუსი მაგნიტური ჩრდილოეთისკენ), არამედ სიმაღლეც (გრადუსები ჰორიზონტზე), ვინაიდან მაგნიტური ველი დედამიწას უხვევს სხვადასხვა კუთხით სხვადასხვა განედებზე. უფრო ზუსტი ორიენტაცია მოითხოვს გიროსკოპიის დახმარებით ორიენტაციას, რომელიც პერიოდულად სწორდება სხვადასხვა მეთოდებით, მათ შორის ნავიგაცია ვარსკვლავებიდან ან ცნობილი კრიტერიუმებით.
მონაცემთა მახასიათებლები
დისტანციური ზონდირების მონაცემების ხარისხი შედგება მისი სივრცითი, სპექტრული, რადიომეტრიული და დროითი რეზოლუციებისგან.
სივრცითი გარჩევადობა
პიქსელის ზომა, რომელიც ჩაწერილია რასტრულ გამოსახულებაში – როგორც წესი, პიქსელები შეიძლება შეესაბამებოდეს კვადრატულ ფართობებს, რომლებიც მერყეობს 1-დან 1000 მეტრამდე (3.3-დან 3280.8 ფუტამდე).
სპექტრული გარჩევადობა
ჩაწერილი სხვადასხვა სიხშირის ზოლების ტალღის სიგრძე - ჩვეულებრივ, ეს დაკავშირებულია პლატფორმის მიერ ჩაწერილი სიხშირის ზოლების რაოდენობასთან. ამჟამინდელი Landsat კოლექცია შედგება შვიდი ზოლისგან, მათ შორის რამდენიმე ინფრაწითელ სპექტრში, სპექტრული გარჩევადობის დიაპაზონში 0,7-დან 2,1 μm-მდე. Hyperion სენსორი Earth Observing-1-ზე წყვეტს 220 ზოლს 0.4-დან 2.5 მკმ-მდე, სპექტრული გარჩევადობით 0.10-დან 0.11 μm-მდე ზოლზე.
რადიომეტრული გარჩევადობა
რადიაციის სხვადასხვა ინტენსივობის რაოდენობა, რომელსაც სენსორს შეუძლია განასხვავოს. როგორც წესი, ეს მერყეობს 8-დან 14 ბიტამდე, რაც შეესაბამება ნაცრისფერი მასშტაბის 256 დონეს და 16384-მდე ინტენსივობის ან ფერის "ჩრდილს" თითოეულ ზოლში. ეს ასევე დამოკიდებულია ინსტრუმენტის ხმაურზე.
დროებითი გარჩევადობა
სატელიტის ან თვითმფრინავის გადაფრენების სიხშირე და აქტუალურია მხოლოდ დროის სერიების კვლევებში ან მათში, რომლებიც საჭიროებენ საშუალო ან მოზაიკურ გამოსახულებას, როგორც ტყეების გაჩეხვის მონიტორინგს. ეს პირველად გამოიყენა სადაზვერვო საზოგადოებამ, სადაც განმეორებითმა გაშუქებამ გამოავლინა ცვლილებები ინფრასტრუქტურაში, დანაყოფების განლაგება ან ტექნიკის მოდიფიკაცია/დანერგვა. ღრუბლის საფარი მოცემულ ტერიტორიაზე ან ობიექტზე საჭიროებს აღნიშნული მდებარეობის შეგროვების გამეორებას.
მონაცემთა დამუშავება
სენსორებზე დაფუძნებული რუქების შესაქმნელად, დისტანციური ზონდირების სისტემების უმეტესობა ელოდება სენსორის მონაცემების ექსტრაპოლაციას საცნობარო წერტილთან მიმართებაში, მათ შორის მანძილის ჩათვლით ადგილზე ცნობილ წერტილებს შორის. ეს დამოკიდებულია გამოყენებული სენსორის ტიპზე. მაგალითად, ჩვეულებრივ ფოტოებში, მანძილი ზუსტია გამოსახულების ცენტრში, გაზომვების დამახინჯება იზრდება რაც უფრო შორს მიდიხარ ცენტრიდან. კიდევ ერთი ფაქტორი არის ის, რომ ფირფიტა, რომელზედაც დაჭერილია ფილმი, შეიძლება გამოიწვიოს სერიოზული შეცდომები, როდესაც ფოტომასალა გამოიყენება მიწის მანძილის გასაზომად. საფეხურს, რომლის დროსაც ეს პრობლემა მოგვარებულია, ეწოდება გეორეფერენციაცია და მოიცავს კომპიუტერის დახმარებით სურათზე წერტილების შეხამებას (როგორც წესი, 30 ან მეტი ქულა თითო სურათზე), რომელიც ექსტრაპოლირებულია დადგენილი საორიენტაციო ნიშნის გამოყენებით, გამოსახულების "დახშობა" ზუსტი წარმოებისთვის. სივრცითი მონაცემები. 1990-იანი წლების დასაწყისისთვის, სატელიტური სურათების უმეტესობა იყიდება სრულად გეორეფერენციით.
გარდა ამისა, სურათებს შეიძლება დასჭირდეს რადიომეტრიული და ატმოსფერული კორექტირება.
რადიომეტრული კორექცია
საშუალებას გაძლევთ თავიდან აიცილოთ რადიომეტრიული შეცდომები და დამახინჯება. დედამიწის ზედაპირზე ობიექტების განათება არათანაბარია რელიეფის განსხვავებული თვისებების გამო. ეს ფაქტორი გათვალისწინებულია რადიომეტრიული დამახინჯების კორექციის მეთოდში.[27] რადიომეტრული კორექცია იძლევა პიქსელის მნიშვნელობებს მასშტაბს, ე. გ. მონოქრომატული მასშტაბი 0-დან 255-მდე გარდაიქმნება გასხივოსნების რეალურ მნიშვნელობებად.
ტოპოგრაფიული კორექცია (ასევე უწოდებენ რელიეფის კორექციას)
უხეში მთებში, რელიეფის შედეგად, პიქსელების ეფექტური განათება მნიშვნელოვნად განსხვავდება. დისტანციური ზონდირების გამოსახულებაში, პიქსელი შაზეdy slope იღებს სუსტ განათებას და აქვს დაბალი სიკაშკაშის მნიშვნელობა, პირიქით, მზიან ფერდობზე პიქსელი იღებს ძლიერ განათებას და აქვს მაღალი სიკაშკაშის მნიშვნელობა. იმავე ობიექტისთვის, პიქსელის სიკაშკაშის მნიშვნელობა დაჩრდილულ ფერდობზე იქნება განსხვავებული მზიანი ფერდობზე. გარდა ამისა, სხვადასხვა ობიექტს შეიძლება ჰქონდეს მსგავსი სიკაშკაშის მნიშვნელობები. ამ ორაზროვნებამ სერიოზულად იმოქმედა მთიან რაიონებში დისტანციური ზონდირების გამოსახულების ინფორმაციის ამოღების სიზუსტეზე. ეს გახდა მთავარი დაბრკოლება დისტანციური ზონდირების სურათების შემდგომი გამოყენებისთვის. ტოპოგრაფიული კორექტირების მიზანია ამ ეფექტის აღმოფხვრა, ჰორიზონტალურ პირობებში ობიექტების ჭეშმარიტი არეკვლის ან ბზინვარების აღდგენა. ეს არის რაოდენობრივი დისტანციური ზონდირების გამოყენების საფუძველი.
ატმოსფერული კორექტირება
ატმოსფერული ნისლის აღმოფხვრა ყოველი სიხშირის დიაპაზონის გადაანგარიშებით ისე, რომ მისი მინიმალური მნიშვნელობა (ჩვეულებრივ, წყლის ობიექტებში რეალიზებული) შეესაბამებოდეს პიქსელის მნიშვნელობას 0. მონაცემთა ციფრულიზაცია ასევე შესაძლებელს ხდის მონაცემების მანიპულირებას რუხი მასშტაბის მნიშვნელობების შეცვლით.
ინტერპრეტაცია არის კრიტიკული პროცესი მონაცემთა გაგებისთვის. პირველი განაცხადი იყო აეროფოტოგრაფიის შეგროვება, რომელიც იყენებდა შემდეგ პროცესს; სივრცის გაზომვა მსუბუქი მაგიდის გამოყენებით როგორც ჩვეულებრივ ერთ, ასევე სტერეოგრაფიულ გაშუქებაში, დამატებითი უნარები, როგორიცაა ფოტოგრამეტრიის გამოყენება, ფოტომოზაიკის გამოყენება, განმეორებითი დაფარვა, ობიექტების ცნობილი ზომების გამოყენება ცვლილებების აღმოსაჩენად. Image Analysis არის ახლახან შემუშავებული ავტომატური კომპიუტერული პროგრამა, რომელიც სულ უფრო ხშირად გამოიყენება.
ობიექტზე დაფუძნებული გამოსახულების ანალიზი (OBIA) არის GIScience-ის ქვედისციპლინა, რომელიც ეძღვნება დისტანციური ზონდირების (RS) გამოსახულების დაყოფას მნიშვნელოვან გამოსახულება-ობიექტებად და მათი მახასიათებლების შეფასებას სივრცითი, სპექტრალური და დროითი მასშტაბით.
დისტანციური ზონდირების ძველი მონაცემები ხშირად ღირებულია, რადგან მათ შეუძლიათ უზრუნველყონ ერთადერთი გრძელვადიანი მონაცემები გეოგრაფიის დიდი ნაწილისთვის. ამავდროულად, მონაცემები ხშირად რთულია ინტერპრეტაციისთვის და დიდია შესანახად. თანამედროვე სისტემები, როგორც წესი, ინახავს მონაცემებს ციფრულად, ხშირად უზარმაზარ შეკუმშვით. ამ მიდგომის სირთულე ის არის, რომ მონაცემები მყიფეა, ფორმატი შეიძლება იყოს არქაული და მონაცემების გაყალბება ადვილია. მონაცემთა სერიის არქივის ერთ-ერთი საუკეთესო სისტემა არის კომპიუტერის მიერ გენერირებული მანქანით წაკითხვადი ულტრაფაიში, როგორც წესი, შრიფტებში, როგორიცაა OCR-B, ან ციფრული ნახევრად ტონიანი სურათების სახით. Ultrafiches კარგად გადარჩება სტანდარტულ ბიბლიოთეკებში, რამდენიმე საუკუნის სიცოცხლე. მათი შექმნა, კოპირება, შეტანა და მოძიება შესაძლებელია ავტომატური სისტემებით. ისინი დაახლოებით ისეთივე კომპაქტურია, როგორც საარქივო მაგნიტური მედია და, მიუხედავად ამისა, ადამიანებმა შეიძლება წაიკითხონ მინიმალური, სტანდარტიზებული აღჭურვილობით.
ზოგადად რომ ვთქვათ, დისტანციური ზონდირება მუშაობს ინვერსიული პრობლემის პრინციპზე: მაშინ, როდესაც საინტერესო ობიექტი ან ფენომენი (მდგომარეობა) შეიძლება პირდაპირ არ იყოს გაზომილი, არსებობს სხვა ცვლადი, რომლის აღმოჩენა და გაზომვა შესაძლებელია (დაკვირვება), რომელიც შეიძლება დაკავშირებული იყოს. ინტერესის ობიექტს გაანგარიშების გზით. ამის აღსაწერად მოცემული საერთო ანალოგია ცდილობს განსაზღვროს ცხოველის ტიპი მისი ნაკვალევიდან. მაგალითად, მიუხედავად იმისა, რომ შეუძლებელია ტემპერატურის პირდაპირ გაზომვა ზედა ატმოსფეროში, შესაძლებელია ამ რეგიონში ცნობილი ქიმიური სახეობების (როგორიცაა ნახშირორჟანგი) სპექტრული ემისიების გაზომვა. ემისიების სიხშირე შესაძლოა დაკავშირებული იყოს თერმოდინამიკის საშუალებით ამ რეგიონის ტემპერატურასთან.
მონაცემთა დამუშავების დონეები
მონაცემთა დამუშავების პრაქტიკაში განხილვის გასაადვილებლად, დამუშავების რამდენიმე „დონე“ პირველად განისაზღვრა 1986 წელს ნასამ, როგორც მისი დედამიწის დაკვირვების სისტემის ნაწილი და მას შემდეგ სტაბილურად იქნა მიღებული, როგორც შიდა ნასაში (მაგ., ) და სხვაგან (მაგ., ); ეს განმარტებებია:
დონის აღწერა
0 რეკონსტრუირებული, დაუმუშავებელი ხელსაწყოსა და დატვირთვის მონაცემები სრული გარჩევადობით, ნებისმიერი და ყველა კომუნიკაციის არტეფაქტით (მაგ. სინქრონიზაციის ჩარჩოები, კომუნიკაციების სათაურები, დუბლიკატი მონაცემები) ამოღებულია.
1a რეკონსტრუირებული, დაუმუშავებელი ინსტრუმენტის მონაცემები სრული გარჩევადობით, დროში მითითებულ და ანოტირებული დამხმარე ინფორმაციით, მათ შორის რადიომეტრიული და გეომეტრიული კალიბრაციის კოეფიციენტები და გეორეფერენციული პარამეტრები (მაგ., პლატფორმის ეფემერები) გამოთვლილი და დართული, მაგრამ არ გამოიყენება 0 დონის მონაცემებზე (ან თუ გამოიყენება). , ისე, რომ დონე 0 სრულად აღდგება 1a დონის მონაცემებიდან).
1b დონის 1a მონაცემები, რომლებიც დამუშავდა სენსორულ ერთეულებში (მაგ., რადარის უკანა კვეთის კვეთა, სიკაშკაშის ტემპერატურა და ა.შ.); ყველა ინსტრუმენტს არ აქვს 1b დონის მონაცემები; 0 დონის მონაცემები არ აღდგება 1b დონის მონაცემებიდან.
2 მიღებული გეოფიზიკური ცვლადები (მაგ., ოკეანის ტალღის სიმაღლე, ნიადაგის ტენიანობა, ყინულის კონცენტრაცია) იმავე გარჩევადობით და მდებარეობით, როგორც 1 დონის წყაროს მონაცემები.
3 ცვლადები, რომლებიც შედგენილია ერთგვაროვან სივრცე-დროის ბადის მასშტაბებზე, როგორც წესი, გარკვეული სისრულითა და თანმიმდევრულობით (მაგ., დაკარგული წერტილები ინტერპოლირებული, სრული რეგიონები მოზაიკირებული ერთად მრავალი ორბიტიდან და ა.შ.).
4 მოდელის გამომავალი ან შედეგები ქვედა დონის მონაცემების ანალიზიდან (მაგ., ცვლადიe-ები, რომლებიც არ იყო გაზომილი ინსტრუმენტების მიერ, მაგრამ ამის ნაცვლად მიღებულია ამ გაზომვებიდან).
1 დონის მონაცემთა ჩანაწერი არის ყველაზე ფუნდამენტური (მაგ., უმაღლესი შექცევადი დონე) მონაცემთა ჩანაწერი, რომელსაც აქვს მნიშვნელოვანი სამეცნიერო სარგებლობა და არის საფუძველი, რომელზედაც იქმნება ყველა შემდგომი მონაცემთა ნაკრები. დონე 2 არის პირველი დონე, რომელიც პირდაპირ გამოსაყენებელია სამეცნიერო აპლიკაციების უმეტესობისთვის; მისი ღირებულება ბევრად აღემატება ქვედა დონეებს. მე-2 დონის მონაცემთა ნაკრები, როგორც წესი, ნაკლებად მოცულობითია, ვიდრე 1 დონის მონაცემები, რადგან ისინი შემცირებულია დროებით, სივრცით ან სპექტრულად. მე-3 დონის მონაცემთა ნაკრები ჩვეულებრივ უფრო მცირეა, ვიდრე ქვედა დონის მონაცემთა ნაკრები და, შესაბამისად, მათი განხილვა შესაძლებელია მონაცემთა დამუშავების დიდი ხარჯების გარეშე. ეს მონაცემები, როგორც წესი, უფრო სასარგებლოა მრავალი აპლიკაციისთვის. მე-3 დონის მონაცემთა ნაკრების რეგულარული სივრცითი და დროითი ორგანიზაცია შესაძლებელს ხდის სხვადასხვა წყაროდან მიღებული მონაცემების ადვილად გაერთიანებას.
მიუხედავად იმისა, რომ დამუშავების ეს დონეები განსაკუთრებით შესაფერისია ტიპიური სატელიტური მონაცემთა დამუშავების მილსადენებისთვის, სხვა მონაცემთა დონის ლექსიკა განისაზღვრა და შეიძლება იყოს შესაბამისი უფრო ჰეტეროგენული სამუშაო ნაკადებისთვის.
ისტორია
TR-1სადაზვერვო/სამეთვალყურეო თვითმფრინავი
დისტანციური ზონდირების თანამედროვე დისციპლინა წარმოიშვა ფრენის განვითარებით. ბუშტისტმა G. Tournachon-მა (იგივე ნადარი) 1858 წელს თავისი ბუშტიდან გადაიღო პარიზის ფოტოები. ადრეული სურათებისთვის ასევე გამოიყენებოდა მესინჯერი მტრედები, ფრთები, რაკეტები და უპილოტო ბუშტები. ბურთების გარდა, ეს პირველი, ცალკეული სურათები არ იყო განსაკუთრებით გამოსადეგი რუქების შესაქმნელად ან სამეცნიერო მიზნებისთვის.
სისტემატური აეროფოტოგრაფია შემუშავებული იყო სამხედრო სათვალთვალო და სადაზვერვო მიზნებისთვის დაწყებული პირველი მსოფლიო ომის დროს. პირველი მსოფლიო ომის შემდეგ, დისტანციური ზონდირების ტექნოლოგია სწრაფად იქნა ადაპტირებული სამოქალაქო პროგრამებზე. ამას მოწმობს 1941 წლის სახელმძღვანელოს პირველი სტრიქონი, სახელწოდებით "აეროფოტოგრაფია და აეროქირურგია", რომელშიც ნათქვამია შემდეგი:
„აეროფოტოგრაფიის ქადაგება აღარ არის საჭირო – არა შეერთებულ შტატებში – რადგან მისი გამოყენება იმდენად ფართოდ გავრცელდა და იმდენად დიდი მნიშვნელობა აქვს, რომ ფერმერმაც კი, რომელიც თავის მინდვრებს ქვეყნის შორეულ კუთხეში რგავს, იცის მისი ღირებულება. "
- ჯეიმს ბეგლი,
დისტანციური ზონდირების ტექნოლოგიის განვითარებამ კულმინაციას მიაღწია ცივი ომის დროს მოდიფიცირებული საბრძოლო თვითმფრინავების გამოყენებით, როგორიცაა P-51, P-38, RB-66 და F-4C, ან სპეციალურად შექმნილი საკოლექციო პლატფორმები, როგორიცაა U2/ TR-1, SR-71, A-5 და OV-1 სერიები როგორც ზედ, ასევე სტანდარტულ კოლექციაში. უფრო უახლესი განვითარება არის სულ უფრო მცირე სენსორული ბლოკები, როგორიცაა ისეთები, რომლებსაც იყენებენ სამართალდამცავები და სამხედროები, როგორც პილოტირებული, ისე უპილოტო პლატფორმებზე. ამ მიდგომის უპირატესობა ის არის, რომ ეს მოითხოვს მინიმალურ მოდიფიკაციას მოცემული თვითმფრინავის ჩარჩოში. მოგვიანებით გამოსახულების ტექნოლოგიები მოიცავდა ინფრაწითელ, ჩვეულებრივ, დოპლერს და სინთეზურ დიაფრაგმის რადიოს
უახლესი მოვლენები მოიცავს, დაწყებული 1960-იან და 1970-იან წლებში, სატელიტური გამოსახულების გამოსახულების დამუშავების განვითარებას. ტერმინის „დისტანციური ზონდირების“ გამოყენება დაიწყო 1960-იანი წლების დასაწყისში, როდესაც ეველინ პრუიტმა გააცნობიერა, რომ მეცნიერების მიღწევები ნიშნავდა, რომ საჰაერო ფოტოგრაფია აღარ იყო ადეკვატური ტერმინი ახალი ტექნოლოგიების მიერ წარმოქმნილი მონაცემთა ნაკადების აღსაწერად. საზღვაო კვლევების ოფისის თანამშრომელი, უოლტერ ბეილის დახმარებით, მან გამოიგონა ტერმინი "დისტანციური ზონდირება". რამდენიმე კვლევითმა ჯგუფმა სილიკონის ველში, მათ შორის NASA Ames Research Center-მა, GTE-მ და ESL Inc.-მა შეიმუშავეს ფურიეს ტრანსფორმაციის ტექნიკა, რამაც გამოიწვია გამოსახულების მონაცემების პირველი შესამჩნევი გაუმჯობესება. 1999 წელს გაუშვა პირველი კომერციული თანამგზავრი (IKONOS), რომელიც აგროვებდა ძალიან მაღალი გარჩევადობის სურათებს.
ტრენინგი და განათლება
დისტანციური ზონდირების მზარდი აქტუალობა თანამედროვე საინფორმაციო საზოგადოებაში. ის წარმოადგენს საკვანძო ტექნოლოგიას, როგორც საჰაერო კოსმოსური ინდუსტრიის ნაწილს და აქვს მზარდი ეკონომიკური მნიშვნელობა - ახალი სენსორები, მაგ. TerraSAR-X და RapidEye მუდმივად ვითარდება და მოთხოვნა კვალიფიციურ მუშაკზე სტაბილურად იზრდება. გარდა ამისა, დისტანციური ზონდირება დიდ გავლენას ახდენს ყოველდღიურ ცხოვრებაზე, დაწყებული ამინდის პროგნოზებიდან დაწყებული კლიმატის ცვლილების ან ბუნებრივი კატასტროფების შესახებ მოხსენებებით. მაგალითად, გერმანელი სტუდენტების 80% სარგებლობს Google Earth-ის მომსახურებით; მხოლოდ 2006 წელს პროგრამული უზრუნველყოფა ჩამოტვირთულია 100 მილიონჯერ. მაგრამ კვლევებმა აჩვენა, რომ მათმა მხოლოდ ნაწილმა იცის მეტი იმ მონაცემების შესახებ, რომლებთანაც მუშაობს. არსებობს უზარმაზარი ცოდნის უფსკრული აპლიკაციასა და თანამგზავრული სურათების გაგებას შორის. დისტანციური ზონდირება მხოლოდ ტანგენციალურ როლს თამაშობს სკოლებში, მიუხედავად პოლიტიკური პრეტენზიებისა ამ თემაზე სწავლების მხარდაჭერის გაძლიერების შესახებ. ბევრი კომპიუტერული პროგრამა, რომელიც აშკარად შემუშავებულია სკოლის გაკვეთილებისთვის, ჯერ კიდევ არ არის დანერგილი მისი სირთულის გამო. ამრიგად, საგანი ან საერთოდ არ არის ინტეგრირებული სასწავლო გეგმაში, ან არ გადის ანალოგური სურათების ინტერპრეტაციის საფეხურს. სინამდვილეში, დისტანციური ზონდირების საგანი მოითხოვს ფიზიკისა და მათემატიკის კონსოლიდაციას, ასევე კომპეტენციებს მედიისა და მეთოდების სფეროებში, თანამგზავრული სურათების მხოლოდ ვიზუალური ინტერპრეტაციისა.
ბევრ მასწავლებელს აქვს დიდი ინტერესი საგანი „დისტანციური ზონდირება“, მოტივირებულია ამ თემის სწავლებაში ინტეგრირება, იმ პირობით, რომ გათვალისწინებული იქნება სასწავლო გეგმა. ხშირ შემთხვევაში, ეს წახალისება ვერ ხერხდება დამაბნეველი ინფორმაციის გამო. დისტანციური ზონდირების მდგრადი სახით ინტეგრაციის მიზნით, ორგანიზაციები, როგორიცაა EGU ან Digital Earth ხელს უწყობენ სასწავლო მოდულების და სასწავლო პორტალების განვითარებას. მაგალითები მოიცავს: FIS - დისტანციური ზონდირება სკოლის გაკვეთილებზე, Geospektiv, Ychange, ან სივრცითი აღმოჩენა, მედიისა და მეთოდების კვალიფიკაციის, ასევე დამოუკიდებელი სწავლის ხელშეწყობისთვის.
პროგრამული უზრუნველყოფა
მთავარი სტატია: დისტანციური ზონდირების პროგრამა
დისტანციური ზონდირების მონაცემები მუშავდება და ანალიზდება კომპიუტერული პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით, რომელიც ცნობილია როგორც დისტანციური ზონდირების აპლიკაცია. დისტანციური ზონდირების მონაცემების დასამუშავებლად არსებობს უამრავი საკუთრების და ღია კოდის აპლიკაციები.
დისტანციური ზონდირება გამა სხივებით
არსებობს გამა სხივების გამოყენება მინერალების ძიებაში დისტანციური ზონდირების საშუალებით. 1972 წელს ორ მილიონ დოლარზე მეტი დაიხარჯა გამა სხივების დისტანციური ზონდირების აპლიკაციებზე მინერალების საძიებო მიზნებისთვის. გამა სხივები გამოიყენება ურანის საბადოების მოსაძებნად. კალიუმის რადიოაქტიურობის დაკვირვებით, პორფირის სპილენძის საბადოები შეიძლება აღმოჩნდეს. აღმოჩნდა, რომ ურანის და თორიუმის მაღალი თანაფარდობა დაკავშირებულია სპილენძის ჰიდროთერმული საბადოების არსებობასთან. ცნობილია, რომ რადიაციული შაბლონები ასევე გვხვდება ნავთობისა და გაზის საბადოების ზემოთ, მაგრამ ზოგიერთი მათგანი, სავარაუდოდ, ნავთობისა და გაზის ნაცვლად ზედაპირული ნიადაგებით არის გამოწვეული.
სალეტიტები
დედამიწის სადამკვირვებლო თანამგზავრი ან დედამიწის დისტანციური ზონდირების თანამგზავრი არის თანამგზავრი, რომელიც გამოიყენება ან შექმნილია ორბიტიდან დედამიწის დაკვირვებისთვის (EO), მათ შორის ჯაშუშური თანამგზავრები და მსგავსი თანამგზავრები, რომლებიც განკუთვნილია არასამხედრო გამოყენებისთვის, როგორიცაა გარემოს მონიტორინგი, მეტეოროლოგია, კარტოგრაფია და სხვა. ყველაზე გავრცელებული ტიპია დედამიწის გამოსახულების თანამგზავრები, რომლებიც იღებენ სატელიტურ სურათებს, აეროფოტოგრაფიის ანალოგიურად; ზოგიერთ EO თანამგზავრს შეუძლია შეასრულოს დისტანციური ზონდირება სურათების ფორმირების გარეშე, მაგალითად, GNSS რადიო ოკულტაციაში.
სატელიტური დისტანციური ზონდირების პირველი შემთხვევა შეიძლება დათარიღდეს პირველი ხელოვნური თანამგზავრის, Sputnik 1-ის გაშვებით საბჭოთა კავშირის მიერ 1957 წლის 4 ოქტომბერს. Sputnik 1-მა გაგზავნა რადიოსიგნალები, რომლებიც მეცნიერებმა გამოიყენეს იონოსფეროს შესასწავლად. შეერთებული შტატების არმიის ბალისტიკური რაკეტების სააგენტომ გაუშვა პირველი ამერიკული თანამგზავრი, Explorer 1, NASA-ს რეაქტიული ძრავის ლაბორატორიისთვის 1958 წლის 31 იანვარს. გამოგზავნილმა ინფორმაციამ მისი რადიაციული დეტექტორიდან გამოიწვია დედამიწის ვან ალენის რადიაციული ქამრების აღმოჩენა. TIROS-1 კოსმოსურმა ხომალდმა, რომელიც გაუშვა 1960 წლის 1 აპრილს, ნასას სატელევიზიო ინფრაწითელი სადამკვირვებლო სატელიტის პროგრამის (TIROS) ფარგლებში, გამოაგზავნა კოსმოსიდან გადაღებული ამინდის შაბლონების პირველი სატელევიზიო კადრები.
2008 წელს ორბიტაზე 150-ზე მეტი დედამიწის სადამკვირვებლო თანამგზავრი იყო, რომლებიც მონაცემებს აღრიცხავდნენ როგორც პასიური, ასევე აქტიური სენსორებით და ყოველდღიურად იძენენ 10 ტერაბიტზე მეტ მონაცემს. 2021 წლისთვის ეს ჯამი გაიზარდა 950-მდე, სადაც თანამგზავრების ყველაზე დიდი რაოდენობა იმართება აშშ-ში დაფუძნებული კომპანია Planet Labs-ის მიერ.
დედამიწის სადამკვირვებლო თანამგზავრების უმეტესობას აქვს ინსტრუმენტები, რომლებიც უნდა მუშაობდნენ შედარებით დაბალ სიმაღლეზე. უმეტესობა ორბიტაზე 500-დან 600 კილომეტრამდე (310-დან 370 მილამდე) სიმაღლეზე მოძრაობს. ქვედა ორბიტებს აქვთ მნიშვნელოვანი ჰაერის წევა, რაც აუცილებლობას ხდის ორბიტის გადატვირთვის ხშირ მანევრებს. დედამიწის სადამკვირვებლო თანამგზავრები ERS-1, ERS-2 და ევროპის კოსმოსური სააგენტოს Envisat, ისევე როგორც EUMETSAT-ის MetOp კოსმოსური ხომალდი, ყველა ფუნქციონირებს დაახლოებით 800 კმ სიმაღლეზე (500 მილი). ევროპის კოსმოსური სააგენტოს Proba-1, Proba-2 და SMOS კოსმოსური ხომალდები დედამიწას დაახლოებით 700 კმ (430 მილი) სიმაღლიდან აკვირდებიან. არაბეთის გაერთიანებული საემიროების, DubaiSat-1 და DubaiSat-2 დედამიწის სადამკვირვებლო თანამგზავრები ასევე განთავსებულია დედამიწის დაბალი ორბიტების (LEO) ორბიტებში და უზრუნველყოფენ დედამიწის სხვადასხვა ნაწილის სატელიტურ სურათებს.
დაბალი ორბიტის მქონე გლობალური დაფარვის მისაღებად გამოიყენება პოლარული ორბიტა. დაბალ ორბიტას ექნება ორბიტის პერიოდი დაახლოებით 100 წუთი და დედამიწა ბრუნავს თავისი პოლარული ღერძის გარშემო 25°-ით თანმიმდევრულ ორბიტებს შორის. სახმელეთო ბილიკი მოძრაობს დასავლეთისკენ ყოველ ორბიტაზე 25°-ით, რაც იძლევა დედამიწის სხვადასხვა მონაკვეთის სკანირებას თითოეულ ორბიტაზე. უმეტესობა მზის სინქრონულ ორბიტაზეა.
გეოსტაციონარული ორბიტა, 36 000 კმ (22 000 მილი), საშუალებას აძლევს თანამგზავრს გადაადგილდეს დედამიწაზე მუდმივ ადგილზე, რადგან ამ სიმაღლეზე ორბიტალური პერიოდი 24 საათია. ეს საშუალებას აძლევს უწყვეტად დაფაროს დედამიწის 1/3-ზე მეტი თანამგზავრზე, ასე რომ, სამ თანამგზავრს, ერთმანეთისგან 120° დაშორებით, შეუძლია დაფაროს მთელი დედამიწა. ამ ტიპის ორბიტა ძირითადად გამოიყენება მეტეოროლოგიური თანამგზავრებისთვის.
Комментариев нет:
Отправить комментарий