Kosmoss

Sentinel-2 datu simulēšana zemes virsmas/zemes lietošanas monitorēšanai, izmantojot aviācijā bāzētu hiperspektrālo attālo izpēti (LV1-29)

2015.gadā EKA  plāno uzsākt satelīta Sentinel-2 zemes novērošanas misiju, lai nodrošinātu regulāru attālās izpētes datu plūsmu zemes virsmas un lietojuma novērtēšanai. Sentinel-2 ir kā turpinājums citu augstas izšķirtspējas satelītu misijām (LANDSAT, SPOT un IRS P6), kuru cita starpā iespējams pielietot mežu monitoringam, kompleksai zemes pārklājuma un zemes pielietojuma izpētei, klimata pārmaiņu izraisīto procesu uzraudzībai un novērtēšanai un dabas katastrofu pārvaldībai, tādējādi atbalstot  Eiropas kosmosa pamatprogrammu Copernicus.

Eiropas Kosmosa aģentūras zemes novērošanas satelīts Sentinel-2. Attēls: EKA

Pielietojot aviācijā bāzēto novērošanas un vides monitoringa sensoru sistēmu ARSENAL, VRI simulēs satelīta Sentinel-2 datus. Projekta rezultātā tiks izveidots algoritms zemes virsmas un zemes lietošanas klasifikācijai, izvērtējot esošās pieejas un ņemot vērā Latvijas specifiku. Ar tā palīdzību būs iespējams analizēt lauksaimniecības zemju izmantošanas un apsaimniekošanas praksi un dinamiku, novērtēt invazīvo sugu (piemēram, latvāņu) izplatību, meža resursu apjomu, to pieauguma dinamiku un mežaudžu vitalitāti, identificēt mitrāju teritorijas un novērtēt plūdu draudus, identificēt degradētās ekosistēmas un novērtēt dažādus ar bioloģisko daudzveidību saistītos aspektus.

Projekta rezultāti būs tiešā veidā pielietojami Lauku Atbalsta dienesta, Zemkopības ministrijas, VAS „Latvijas Vides ģeoloģijas un meteoroloģijas centrs”, Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrijas un citu institūciju darbā. 

Mērķi:

  1. izstrādāt zemes virsmas un zemes lietošanas veidu klasifikācijas plānu, lai atbalstītu lēmumu pieņemšanu Eiropas Savienības (ES) un nacionālā līmenī un veicinātu efektīvu dabas resursu izmantošanas politiku (ES Kopējā lauksaimniecības politika, subsīdijas, bioloģiskā daudzveidība, reģionālā attīstība, klimata pārmaiņas, plūdu riska pārvaldība, ekoloģiskie koridori u.c.);
  2. pielāgot VRI Novērošanas un Vides monitoringa sistēmu ARSENAL Sentinel-2 datu simulēšanai;
  3. Attīstīt zemes virsmas un zemes lietošanas klasifikācijas algoritmu Sentinel-2 datiem. Balstoties uz iepriekšējo pieredzi un citu ES finansēto projektu ietvaros attīstītajiem produktiem, algoritmu īstenot datorprogrammas prototipa veidā;
  4. izmantot augstas izšķirtspējas RGB attēlus klasifikācijas rezultāta pārbaudei, tādējādi samazinot nepieciešamību pēc daudziem in-situ lauka mērījumiem;
  5. veikt priekšizpēti Sentinel-2 satelīta datu, aviācijā bāzētu hiperspektrālo datu, kā arī Landsat-8 spektrālo datu kopīgai lietošanai, labāka klasifikācijas rezultāta iegūšanai;
  6. novērtēt atmosfēras ietekmi satelīta datos, salīdzinot reālos Sentinel-2 datus ar aviācijā bāzētu sensoru simulētajiem datiem.

Aktivitātes:

  1. izmantojot VRI Novērošanas un Vides monitoringa sistēmu ARSENAL, VRI ievāks attālās izpētes datus. Zemes virsmas un zemes lietošanas klasifikācijas veikšanai tiks izmantoti augstas telpiskās izšķirtspējas redzamās gaismas un hiperspektrālie attēli (0.2-4m/px) un in-situ lauka izpētes dati, kas ievākti vienlaicīgi un vienā izpētes teritorijā;
  2. hiperspektrālo datu ievākšanai tiks pielietoti divi aviācijas lidmašīnā iemontēti infrasarkanās gaismas sensori un augstas izšķirtspējas RGB kamera (redzamās gaismas sensors). Satelīta datu simulācijas veikšanai sensoru spektrālie kanāli tiks programmēti atbilstoši satelīta Sentinel-2 sensoru kanāliem. Rūpīgi izplānotu datu ievākšanas sesiju rezultātā plānots iegūt augstas izšķirtspējas hiperspektrālos un RGB sensoru datus;
  3. datu simulācijas un analīzes rezultātā pētnieki izstrādās zemes virsmas un zemes lietošanas klasifikācijas algoritmu.

Projekta norise: 2015. gada maijs – 2017. gada 30. aprīlis

Projekta vadītājs: Dr. Dainis Jakovels, dainis.jakovels@videsinstituts.lv

Projekta finansētājs: Eiropas Kosmosa aģentūras programma „Eiropas sadarbības valstu plāns”


Projekta tīmekļa vietne: sentisimulat.videsinstituts.lv

Atpakaļ