ऑपरेशन में लैंडसैट 8 रेंज

यहाँ लॉस एंजिल्स की एक छवि है, जैसे कि एक साधारण डिजिटल कैमरे के साथ शूट किया जाता है (यदि इसमें 10 गुना अधिक मेगापिक्सल था और यह अंतरिक्ष में था)। यह लैंडसैट 8 उपग्रह से ली गई दो सप्ताह पुरानी तस्वीर है, जिसे नासा ने सर्दियों के अंत में लॉन्च किया था। लैंडसैट 8 पहले से ही हमारे पसंदीदा डेटा स्रोतों में से एक बन गया है, और न केवल हमारा: पिछले सप्ताह के अंत में मानचित्र सम्मेलन की स्थिति में, वह कई तरह के काम कर रहे लोगों की बातचीत के माध्यम से फिसल गया। लैंडसैट 8 से मैपबॉक्स सैटेलाइट में ताजा, पूर्ण-रंगीन फ़ोटो जोड़ने के अलावा, हम उस मल्टीस्पेक्ट्रल डेटा का भी उपयोग करते हैं जो उपग्रह प्रदान करता है। स्पेक्ट्रम की अदृश्य सीमाओं से डेटा हमें कई अलग-अलग पहलुओं का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, सतह के प्रकार से लेकर दुनिया भर में फसल की वृद्धि और प्राकृतिक आपदाओं तक, कभी-कभी कुछ घंटों के भीतर। इस पोस्ट में लैंडसैट 8 की कुछ विशेषताओं का वर्णन किया गया है और आपको इसके लेंस के माध्यम से दुनिया को देखने की अनुमति मिलती है।




लैंडसैट 8 शब्दावली में, इस छवि में 4-3-2 श्रेणियां शामिल हैं। सीमा विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम या रंग की आवृत्ति बैंड है, जो जरूरी नहीं कि मानव आंख को दिखाई दे। लैंडसैट क्रमशः लाल, हरे और नीले सेंसर को 4.3 और 2 के रूप में नामित करता है, इसलिए जब हम इन सेंसर से छवि को जोड़ते हैं, तो हम शीर्ष पर एक जैसे पूर्ण-रंग की छवि प्राप्त करते हैं। यहाँ लैंडसैट 8 श्रेणियों की पूरी सूची दी गई है:





11 सीमाओं के बीच, केवल लघु-तरंग दैर्ध्य (1-4 और 8) दृश्यमान स्पेक्ट्रम के अनुरूप होते हैं, बाकी स्पेक्ट्रम के क्षेत्रों के प्रति संवेदनशील होते हैं जो मानव आंख में अंतर नहीं करते हैं। एक पूर्ण-रंगीन छवि केवल आधा है जो लैंडसैट वास्तव में देखता है। यह समझने के लिए कि इन सभी श्रेणियों की आवश्यकता क्यों है, आइए उनमें से प्रत्येक को व्यक्तिगत रूप से देखें।

पर्वतमाला

रेंज 1

गहरे नीले और बैंगनी रंगों के प्रति संवेदनशील। नीली जगह से ठीक करना मुश्किल है, क्योंकि यह हवा में धूल और पानी के कणों के साथ-साथ हवा के अणुओं पर भी अच्छी तरह से खरोंच करता है। यह एक कारण है कि दूर की वस्तुओं (जैसे कि क्षितिज पर एक पर्वत) के पास एक धुंधला टिंट है, और यह भी कि आकाश नीला क्यों है। जिस तरह हम एक सनी के दिन आकाश को देखते हैं, उसी तरह एक नीला धुंध देखते हैं, इसलिए लैंडसैट हमें उसी हवा के माध्यम से देखता है। स्पेक्ट्रम का यह हिस्सा किसी भी उपयोग के लिए पर्याप्त सटीकता के साथ खराब रिकॉर्ड किया गया है, और रेंज 1 अपनी तरह का एकमात्र उपकरण है जो इस संकल्प में खुला डेटा प्रदान करता है। यह उन चीजों में से एक है जो इस उपग्रह को विशेष बनाती है। इस रेंज को तटीय या एरोसोल भी कहा जाता है, इसके दो मुख्य प्रकारों के अनुसार: यह उथले पानी और हवा में धूल और धुएं के सबसे छोटे कणों को दर्शाता है। इस रेंज में छवि लगभग रेंज 2 जैसी ही दिखती है, लेकिन यदि आप कंट्रास्ट बढ़ाते हैं, तो आप अंतर देख सकते हैं:


रेंज 1 में छवि माइनस रेंज 2. महासागर और जीवित पौधे अधिक गहरे बैंगनी टन को दर्शाते हैं। अधिकांश पौधे एपिक्युट्युलर वैक्स नामक एक पदार्थ का उत्पादन करते हैं (उदाहरण के लिए, ताजा प्लम पर सफेद पट्टिका) जो पराबैंगनी प्रकाश को दर्शाता है।

रंग 2, 3 और 4

हमने पहले ही देख लिया है, वे नीले, हरे और लाल स्पेक्ट्रा दिखाई दे रहे हैं। लेकिन इससे पहले कि हम आगे बढ़ते हैं, चलो लॉस एंजिल्स की इस छवि को लेते हैं, जो अन्य सीमाओं के साथ तुलना के लिए विभिन्न भूमि उपयोग विकल्पों को दर्शाता है।


पश्चिमी लॉस एंजिल्स का एक हिस्सा, पश्चिम में ऑक्सनार्ड के पास खेत से पूर्व में हॉलीवुड तक। कई अन्य शहरी क्षेत्रों की तरह, इस पैमाने पर यह मुख्य रूप से ग्रे टन में दिखाई देता है।

रेंज 5

निकट अवरक्त स्पेक्ट्रम या NIR (निकट अवरक्त) के लिए उपाय। स्पेक्ट्रम का यह हिस्सा विशेष रूप से पारिस्थितिकीविदों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि स्वस्थ पौधों की पत्तियों में पानी इसे दर्शाता है। अन्य श्रेणियों की छवियों के साथ तुलना करते हुए, हम NDVI ( सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक - जैसे कि प्रकाश संश्लेषक सक्रिय बायोमास (वनस्पति सूचकांक) की मात्रा का एक सरल मात्रात्मक सूचक प्राप्त करते हैं। वनस्पति कवर के मात्रात्मक अनुमानों का उपयोग करके समस्याओं को हल करने में सबसे आम और प्रयुक्त सूचकांकों में से एक है। । - लगभग। प्रति। ), जो हमें पौधों के स्वास्थ्य की डिग्री को अधिक सटीक रूप से मापने की अनुमति देता है अगर हमने बस दिखाई देने वाले साग का मूल्यांकन किया।


चमकीले धब्बे पार्क या अन्य क्षेत्र हैं जिनमें बहुत सी नम वनस्पति होती है। तस्वीर के निचले भाग में मालिबू है, इसलिए आप शर्त लगा सकते हैं कि पहाड़ियों के बगल में उज्ज्वल स्थान एक गोल्फ कोर्स है। पश्चिम में, एक बड़ी आग का एक अंधेरा हिस्सा दिखाई देता है, जो पूरी तरह से रंगीन तस्वीर में मुश्किल से दिखाई देता है।

रंग 6 और 7

शॉर्ट-वेव इन्फ्रारेड या SWIR (शॉर्टवेव इन्फ्रारेड) के विभिन्न क्षेत्रों को कवर करें। वे आपको सूखी और गीली भूमि, साथ ही चट्टानों और मिट्टी के बीच अंतर करने की अनुमति देते हैं जो अन्य श्रेणियों में समान दिखते हैं, लेकिन SWIR में भिन्न हैं। आइए नजर डालते हैं रंगीन छवि पर, जिसमें लाल चैनल के बजाय SWIR का उपयोग किया जाता है, NIR को हरे और गहरे नीले की बजाय नीले रंग में रखा जाता है (तकनीकी रूप से यह 7-5-1 की रेंज का एक संयोजन है):


आग का निशान अब असंभव नहीं है - रेंज 7 में दृढ़ता से प्रतिबिंबित करना और व्यावहारिक रूप से दूसरों में प्रतिबिंबित नहीं करना, यह लाल हो जाता है। वनस्पति के पहले अस्पष्ट विवरण स्पष्ट हो जाते हैं। ऐसा लगता है कि मालिबू के उत्तर में घाटी में पौधे पर्वत श्रृंखलाओं की तुलना में अधिक शानदार होते हैं, जो एक जलवायु की विशेषता है जहां पानी की उपस्थिति विकास की मुख्य सीमा है। हम लॉस एंजिल्स में वनस्पति के वितरण को भी देखते हैं - कुछ क्षेत्रों में दूसरों के लिए अधिक रोपण (पार्क, फुटपाथ पर पेड़, लॉन) हैं।

सीमा 8

- पंचक्रोशी। यह एक श्वेत-श्याम फिल्म जैसा दिखता है: वर्णक्रम के अनुसार रंगों को विभाजित करने के बजाय, यह उन सभी को एक चैनल में एकत्रित करता है। इसके कारण, वह अधिक प्रकाश को मानता है और सभी श्रेणियों के बीच सबसे स्पष्ट चित्र देता है। इसका रेजोल्यूशन 15 मीटर है। आइए एक नज़र: 1: 1 स्केल में मालीबू को पंचक्रोमाटिक रेंज में देखते हैं:



और अब एक ही पैमाने पर पूर्ण रंग छवि के लिए:



रंग संस्करण धुंधला दिखता है क्योंकि सेंसर इस आकार के कुछ हिस्सों को नहीं समझते हैं। लेकिन अगर हम पंचक्रोमाटिक छवि के विवरण के साथ रंग जानकारी को जोड़ते हैं, तो हमें एक स्पष्ट और रंगीन चित्र मिलता है:

रेंज 9

यह लैंडसैट 8. की सबसे दिलचस्प विशेषताओं में से एक है। यह 1370 nan 10 नैनोमीटर तक एक बहुत ही संकीर्ण तरंग दैर्ध्य बैंड को कवर करता है। कुछ अंतरिक्ष उपकरण स्पेक्ट्रम के इस क्षेत्र को रिकॉर्ड करते हैं, क्योंकि यह लगभग पूरी तरह से वायुमंडल द्वारा अवशोषित होता है। लैंडसैट 8 इसका फायदा उठाता है। चूंकि इस सीमा में पृथ्वी मुश्किल से अलग है, इसका मतलब है कि इसमें जो कुछ भी स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा है, वह या तो बहुत अच्छी तरह से दिखाई देता है, या वायुमंडल के बाहर है। यहाँ रेंज 9 में उसी जगह का एक स्नैपशॉट है:


रेंज 9 में, केवल बादल दिखाई दे रहे हैं! बादल उपग्रह इमेजरी के लिए एक वास्तविक समस्या पेश करते हैं, क्योंकि धुंधले किनारों को सामान्य श्रेणियों में भेद करना मुश्किल है, और उनके माध्यम से ली गई छवियां दूसरों से भिन्न हो सकती हैं। रेंज 9 के साथ, इसे ट्रैक करना आसान है।

रंग 10 और 11

यह थर्मल आईआर या टीआईआर (थर्मल इंफ्रारेड) है - वे गर्मी देखते हैं। हवा के तापमान को मापने के बजाय, जैसा कि मौसम स्टेशन करते हैं, वे सतह के तापमान को मापते हैं, जो अक्सर बहुत अधिक होता है। हाल के अध्ययनों से पता चला है कि रेगिस्तान में सतह का तापमान 70 डिग्री सेल्सियस तक पहुंच सकता है - एक अंडे को भूनने के लिए पर्याप्त। सौभाग्य से, लॉस एंजिल्स इस संबंध में काफी उदार है:


ध्यान दें कि बहुत गहरे (ठंडे) धब्बे छवि 9 से बादलों के अनुरूप होते हैं। फिर नम वनस्पति, खुला पानी और प्राकृतिक वनस्पति आते हैं। मालिबू के पास आग का निशान कोयला और मृत वनस्पति में कवर किया गया है, इसलिए इसका तापमान बहुत अधिक है। शहर में, पार्कों में सबसे कम तापमान होता है, और औद्योगिक क्षेत्र सबसे गर्म होते हैं। इस छवि में, "शहरी गर्मी द्वीपों" का प्रभाव नहीं देखा गया है, जिसके अध्ययन के लिए टीआईआर रेंज सबसे उपयोगी है।

आइए लाल चैनल के बजाय टीआईआर का उपयोग करके एक और रंगीन छवि बनाएं, नीले और 10-7-3 के बजाय हरे और हरे रंग के बजाय SWIR।


शहरी क्षेत्रों और कुछ प्रकार की मिट्टी को गुलाबी रंग में दर्शाया गया है। पूर्ण-रंग की तस्वीर में, जंगली वनस्पति को लगभग एक समान हरे रंग से चित्रित किया जाता है, लेकिन यहां हम आड़ू, गहरे लाल और अन्य रंगों के बीच का अंतर देखते हैं। तट के किनारे बैंगनी ढाल के रूप में एक शांत तटीय हवा दिखाई देती है। छवि के किनारों पर रंग सलाखों को सेंसर के कवरेज क्षेत्र में अंतर से समझाया गया है।

और क्या?

हमने 25,000 से अधिक स्थानों में से केवल एक की जांच की, जो पहले से ही नासा / यूएसजीएस लैंडसैट 8 अभिलेखागार में अनुक्रमित, प्रलेखित, और किसी भी आवेदन के लिए पूरी तरह से स्वतंत्र हैं। हर दिन, 400 गीगाबाइट चित्र जोड़े जाते हैं। इस संग्रह की क्षमता बहुत बड़ी है, और मुझे आशा है कि आपको अपने लिए कुछ मिल गया है जो आपसे अपील करेगा कि आप स्वयं लैंडसैट 8 डेटा का अध्ययन करें।

ट्विटर पर @MapBox का पालन करें, जहां हम लैंडसैट 8 डेटा को डाउनलोड करने और संसाधित करने के लिए ओपनसोर्स टूल का उपयोग करने के बारे में जानकारी पोस्ट करेंगे। क्रिस (@hrwgc) या मुझसे (@vruba) सवाल पूछने के लिए स्वतंत्र महसूस करें।