Projekti / Programi
M3Sat - Metodologija analize časovnih vrst satelitskih posnetkov različnih senzorjev
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.17.00 |
Tehnika |
Geodezija |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| T181 |
Tehnološke vede |
Daljinsko zaznavanje |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.07 |
Tehniške in tehnološke vede |
Okoljsko inženirstvo |
daljinsko zaznavanje, satelitski posnetki, časovne vrste
Raziskovalci (12)
Organizacije (2)
Povzetek
Opazovanje Zemlje s sateliti je postalo pomembno orodje v številnih študijah in aplikacijah – od arheologije, biologije in ekologije, geografije, prostorskega načrtovanja, meteorologije, geologije, kmetijstva in gozdarstva do geodezije. Povečano število satelitov, ki sta ga povzročila hiter razvoj tehnologije majhnih satelitov in pobuda Evropske komisije Copernicus ter odprt dostop do satelitskih posnetkov, je povzročilo revolucijo na področju opazovanja Zemlje.
Naraščajoča količina, redno in periodično snemanje ter raznolikost podatkov daljinskega zaznavanja so vzpodbudili analizo satelitskih posnetkov s pristopi časovnih vrst in močno povečali pričakovanja po globalnem in konsistentnem spremljanju površja Zemlje. Časovne vrste so postavile povsem nove izzive pri ravnanju s podatkovnimi nizi in pridobivanju ustreznih informacij. Kljub ogromnemu povečanju razpoložljivih satelitskih posnetkov, predstavlja zagotavljanje ustrezne časovne gostote najtrši izziv v prostorsko-časovnih analizah. Za odpravljanje problema manjkajočih vrednosti v časovni vrsti satelitskih podatkov (zaradi oblačnosti, razpoložljivosti posnetkov) ustvarjamo časovne vrste s kombiniranjem podatkov dveh ali več satelitskih senzorjev. Harmonizacija podatkovnih nizov različnih satelitskih senzorjev, obdelava v velikem obsegu in razvoj naprednih obdelav časovnih vrst rastrov so trenutno predmet intenzivnih raziskav.
Glavni cilj predlaganega projekta je oceniti in izboljšati skladnost časovnih vrst posnetkov različnih satelitskih senzorjev srednje in visoke ločljivosti, doseči radiometrično uskladitev podatkov, olajšati analizo časovnih vrst in izboljšati rezultate v izbranih aplikacijah.
Predlagani projekt je organiziran v štiri delovne sklope (DS 1 – DS 4), ki sledijo zaporedju celovitega postopka obdelave časovnih vrst, in v delovni sklop za vodenje projekta (DS 5):
DS 1: Zbiranje podatkov in analiza postopkov več-senzorskega združevanja in kalibracije
DS 2: Izdelava dolgih in gostih časovnih vrst
DS 3: Analiza časovnih vrst
DS 4: Vrednotenje metodologije obdelave časovnih vrst za izbrane aplikacije
DS 5: Vodenje projekta
V DS 1 bomo pripravili zbirko satelitskih posnetkov (predvidoma Landsat 8, Sentinel-2, PlanetScope), analizirali njihove značilnosti in jih organizirali v podatkovno zbirko. Izvedli bomo združevanje in/ali kalibracijo podatkov in skušali ustvariti optimalne podatkovne nize za harmonizacijo. V DS 2 bomo združili časovne vrste različnih senzorjev in zagotovili njihovo radiometrično skladnost. Za združevanje bomo uporabili nekatere obstoječe postopke, glavni cilj pa je razviti generični postopek za uskladitev. Harmonizirane časovne vrste bomo analizirali v DS 3, kjer bomo poiskali najprimernejša orodja za analizo časovnih vrst ter glede na zahteve za različne aplikacije proučili njihove zmožnosti. V DS 4 bomo opravljene analize povzeli in predlagali postopke najboljše prakse. Vsi algoritmi in programi, razviti v okviru projekta, bodo odprtokodni; s tem želimo prispevati k širši uporabi časovnih vrst pri opazovanju Zemlje.
Pridobljena metodološka znanja in rešitve bodo uporabljeni v različnih študijah, ki so pomembne na globalni in nacionalni ravni (opazovanju odziva gozdov na stres, spremljanju vpliva urbanizacije na naravno okolje, možnostih izboljšav pri kmetijskih dejavnostih s sprotnim spremljanjem stanja pridelkov). Rezultati projekta bodo podpirali potrebe slovenskih deležnikov, s katerimi že sodelujemo in ki projekt podpirajo. Poleg tega je raziskava skladna in neposredno povezana z dejavnostmi in cilji evropskih in mednarodnih vesoljskih programov.
Skupina raziskovalcev, ki predlaga projekt, združuje uveljavljene raziskovalce, mlade raziskovalce in doktorande, ki imajo inovativne ideje, vsestransko znanje in programsko pismenost ter imajo potrebne podatke, strojno in programsko opremo, potrebno za uspešno izvedbo projekta.
Pomen za razvoj znanosti
Analiza časovnih vrst satelitskih posnetkov ter pridobivanje smiselnih in zanesljivih informacij iz satelitskih podatkov sta trenutno glavna raziskovalna izziva na področju daljinskega zaznavanja in opazovanja Zemlje. Naraščajoča količina in razpoložljivost zgodovinskih in novih satelitskih posnetkov sta močno povečali pričakovanja po globalnem in konsistentnem spremljanju površja Zemlje. Glavni dejavnik, ki zagotavlja zanesljivost takšnega spremljanja, je kombiniranje opazovanj iz več različnih satelitskih senzorjev v primerljiv in usklajen niz opazovanj. Zato bo eden od naših prispevkov tudi študija, ki bo odgovorila ali je za natančno, časovno radiometrično usklajevanje podatkovnih nizov iz več satelitskih senzorjev mogoče uporabiti tudi enostavnejše, generične postopke.
Rezultat predlaganega projekta bo odprtokodna knjižnica (Python, lastna ali/in prispevek k obstoječim), ki bo olajšala pripravo in analizo različnih nizov satelitskih podatkov in bo podpirala integracijo več-senzorskih podatkovnih nizov. Knjižnica bo povečala zmožnosti preučevanja sprememb v okolju, kar bo omogočilo številne aplikacije dolgo časovnih (tudi več desetletnih) primerjav. S tem lahko prispevamo tako h globalnim okoljskim študijam (npr. spremljanje spremenljivk podnebnih sprememb) kot izboljšanju in povezovanju z drugimi prostorskimi podatki (npr. nacionalne prostorske podatkovne infrastrukture).
Inovativni prispevek pričakovanih rezultatov se bo tako odražal v:
izboljšanju pristopov za združevanje podatkov časovnih vrst različnih satelitskih senzorjev, ob zagotavljanju najboljše radiometrične kalibracije in skladnosti ter
izboljšanju znanja (praktične smernice) o analizi časovnih vrst satelitskih posnetkov zaradi poglobljene ocene vpliva strategije priprav časovnih vrst podatkov na analizo podatkov v okviru različnih aplikacij.
Raziskave so skladne in neposredno povezane z vesoljskimi programi ZDA (NASA) in Evrope (EU, ESA) ter s smernicami Odbora za satelite za opazovanje Zemlje (CEOS), za povečanje skupnih in globalno usmerjenih dejavnosti za dolgoročno pridobivanje konsistentnih in kalibriranih satelitskih opazovanj. Cilji raziskave so skladni z evropskimi smernicami za vzpostavitev skupne prostorske podatkovne in informacijske infrastrukture, vključno z direktivo INSPIRE.
Pridobljene metodološke rešitve bomo uporabili na več študijskih primerih: odzivnost gozda na stresne razmere, spremljanje vplivov urbanizacije na naravno okolje in možnosti za izboljšanje kmetijskih dejavnosti z rednim spremljanjem pridelkov. Zato bodo raziskave tudi neposredno koristile domačim zainteresiranim uporabnikom, s katerimi že sodelujemo, in k pripravi okoljskih kazalnikov na nacionalni in mednarodni ravni.
Pomen za razvoj Slovenije
Analysis of satellite image time series and derivation of meaningful and reliable products are currently the major research challenges in remote sensing and Earth observation. The substantial increase and availability of historic and new-coming satellite data increasing expectations to provide monitoring globally and consistently. A major factor to ensure monitoring reliability is the combination of multi-sensor observations into a comparable and consistent, long-term observation. Our major contribution will be a study whether simpler generic procedures can be used to solve fine-tuning, temporal radiometric adjustment for multi-sensor data time series generation.
The result of the proposed project will be an open source library (Python, own or/and a contribution to existing ones), which will facilitate the preparation and analysis of different satellite data time series and will support the multi-sensor datasets integration. The library will increase the potential to study changes in the environment, allowing numerous applications of long-term (also multi-decadal) comparison, thereby contributing to global environmental studies (e.g. climate change variables monitoring) and other spatial data (e.g. national spatial data infrastructure).
Innovative contribution of the expected results will thus reflect in:
improvements of approaches for joining time series data derived from different satellite sensors, while ensuring the best radiometric calibration and consistency, and
improvements in the knowledge (practical guidelines) on satellite image time series analyses due to in-depth assessment of the impact of time series data preparation strategy to time series data analysis performance within the scope of different applications.
The research is coherent and directly linked to the activities of the US (NASA) and the European (EU, ESA) space programmes as well as to the guidelines of the Committee on Earth Observation Satellites (CEOS) to increase joint and globally focused activities for the long-term acquisition of consistent and calibrated space-borne observations. The objectives are further consistent with the European guidelines for the establishment of a common spatial data/information infrastructure, including the INSPIRE Directive.
The obtained methodological solutions will be applied to several case studies: forests stress conditions response, monitoring of the effects of urbanization on the natural environment, and potential of farming activities improvements by regular monitoring of crop conditions. Therefore, the research will also have a direct contribution for national stakeholders we are already cooperating with and to the preparation of environmental indicators at the national and international level.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Vmesno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Vmesno poročilo
