改进卫星图像搜索的技巧


发布日期 : 2022-12-23 01:35:47 UTC

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改进卫星图像搜索的技巧

您是否正在利用卫星图像搜索以查看市区情况? 还是用智能手机捕获其地理坐标的农田?亦或是您需要一张地图上找不到的未知铁矿图像? 我们可以通过一些网络工具来寻找以上问题的答案,如 EOSDA LandViewer(详情参见 https://eos.com/products/landviewer/), 它允许在单个卫星图像数据集或多个卫星图像数据集上运行快速搜索。

图像搜索的可能输入包括:位置名称、一组坐标、绘制或上传的多边形(感兴趣区域)、地图上的精确定位区域。 有时需要盲目搜索发生特定事件的要素和区域; 这就是额外的工具和遥感技术可能派上用场之处。 接下来让我们查看以下可能遇到的每个搜索场景, 以及如何避免的陷阱问题。

按 AOI、名称、地址或地理坐标搜索卫星图像

按感兴趣区域(AOI)搜索

设置 AOI 是最推荐的图像搜索类型, 可以手动绘制, 也可以上传 Shapefile、KML 或 GeoJSON 格式的现有 AOI 文件。

重要提示:保存绘制或上传的 AOI, 下次只需从列表中选择保存的区域即可运行搜索, 这是一个非常省时的功能! 同时如想要节省更多的时间, 可使用首选的卫星图像搜索参数订阅保存的 AOI(一个或多个), EOSDA LandViewer 将在每次添加所在地区的新场景时向您发送电子邮件。 这非常适合于定期监测农田、森林或可能需要的任何类型的地球观测。 除此外它还允许批量上传 AOI, 这基本上意味着可以在一次上传中获得所有感兴趣的区域, 然后继续搜索。

按感兴趣区域(AOI)搜索

提示:在高分辨率卫星图像搜索中, AOI 还有一项功能:它是计算价格的基础。 不需要为完整的图像付费, 可绘制一个准确的感兴趣区域, 能够立即找出每个匹配场景中 AOI 的成本, 并选择一个,节省很多成本。

按名称或地址搜索

在 EOSDA LandViewer 中, 任何城市特征(建筑物、街道、道路、地标)、自然特征(山脉、湖泊、岛屿)或任何地图上的地点都可以通过其名称和地址找到。 例如,要对著名的第五大道运行卫星图像地址搜索, 只需在搜索框中键入,然后从下拉列表中选择。

提示:在逗号后面加上城市、地区或国家的名称, 可以过滤掉所有其他可能具有相同名称的地方。 在至少三个不同的国家里, 大约有十几个城市取名为“巴黎”, 所以要具体一点。 或者, 也可以使用带有 GPS 坐标的卫星地图(Google 地图、必应地图等)来查找坐标, 并使用它们来搜索数据。

按名称或地址搜索

通过 GPS 坐标进行搜索

利用所在地区的准确经纬度坐标, 可以实现更精确的卫星图像搜索。 WGS84 是 GPS 的标准参考坐标系, 也是地理配准常用的坐标系; 只需在 EOSDA LandViewer 搜索框中输入 dms(53° 32′ 8″ N,8° 33′ 56″ E) 或十进制格式 (53.535556,8.565556)的全球定位系统坐标, 它将查找该区域并加载所有可用图像。

提示:如在图像上发现任何事物并想要从地面上进行查看, 应该首先获得准确的地址或地点的卫星坐标。 点击地图上其所在位置,EOSDA LandViewer 将在屏幕底部显示其纬度和经度。 现在我们知道如何找到图像的坐标了! 如果您也有兴趣了解海拔高度, 请首先点击右侧菜单中的 “Identify facility” 图标, 然后点击位置以获取完整信息。

通过 GPS 坐标进行搜索

利用 UTM 坐标进行搜索

UTM 坐标代表另一种参考坐标系。 可惜是, 它们不能用于在 EOSDA LandViewer 中搜索图像或找到某个位置的卫星图像坐标。 幸运的是, 可以使用此链接(https://awsm-tools.com/geo/utm-to-geographic)的在线工具将 UTM 坐标转换为纬度和经度, 然后继续进行常规图像搜索。 在搜索卫星图像时, 从一开始就过滤掉不必要的数据是非常重要的。 我们提出了用户最频繁的请求, 最重要的是, 特殊的搜索过滤器和按钮在每种情况下都能提供帮助。

如何找到100%无云的图像? 只需将场景搜索菜单中的云度过滤器设置为零, 并等待 EOSDA LandViewer 找到最佳场景。 如果什么都没有找到, 那么至少将滤镜设置为5%-10%, 毕竟,有可能云层覆盖了不感兴趣的那部分图像。

如何查找特定日期或时段的图像? 当需要某个特定日期、季节或时间段的场景时, 请使用按日期搜索卫星图像的过滤器。 在场景搜索菜单中, 单击日期并在日历中标记所需的日期。 请注意,卫星经过所在区域的所有日期都将标记为蓝色。

如何找到一天中某一小时的图像? 到目前为止,在公共通道中还没有卫星图像搜索工具, 可按照白天或晚上的确切时间搜索图像(对于夜间获取卫星)。 因此,您可以执行一些操作, 具体取决于以下已知内容:

  • 如果确切地知道卫星在一天中的某个特定时间获取了图像, 只需按日期运行图像搜索即可。
  • 如果不确定是否实际拍摄了所需的图像, 请将 “Solar elevation calculator” 过滤器与 “Date” 过滤器一起使用。 借助 Solar elevation calculator 找出准确的角度值。 如需检查获取图像的确切时间, 请下载其元数据文件以获取完整信息(以下给出了更多详细信息)。
  • 同样有一些资源可以帮助您在过去或不久的将来找到卫星的位置。 美国地质勘探局保存了陆地卫星7号和陆地卫星8号过去的所有通行记录, 以及陆地卫星在线采集日历。 Sentinel-2A 和 Sentinel-2B 也一样, 即存档通行证和即将到来的通行证。 除此外还可以使用 FarEarth Observer(详情参见 http://live.farearth.com/observer/) 观看来自陆地卫星和 MODIS 传感器的近实时图像采集。
  • 需要一颗卫星在一天中的某个时间到达某个区域吗? 答案很简单,很快就可以使用 EOSDA LandViewer 中的 Tasking 选项, 并获得高分辨率传感器来拍摄所需的图像。

如何找到完全覆盖所在区域的图像? 使用特殊的全 AOI 覆盖切换按钮可以更有效地搜索卫星图像。 但这可能很棘手,如果区域太大或恰好落在卫星行/路径的交点处, 则将找不到单个图像。 在这种情况下,我们建议关闭 Full AOI 覆盖或更改 AOI。

如何仅搜索 Sentinel-2 图像(仅 Landsat、MODIS 等)? 要将搜索范围缩小到仅一个图像数据集, 请取消选中场景搜索中的所有其他传感器。 或者,可能希望在两个、三个或更多数据集上运行卫星图像搜索, 只需勾选它们旁边的框即可。 所有传感器切换按钮将包含所有数据源, 供您探索所有可用图像。

如何查找和下载元数据文件? GIS 专家可能经常需要下载元数据文件中包含的有关图像的详细信息, 例如采集时间、处理级别、云覆盖统计等。 选择图像后, 需要转到 “Scene Downloading” 选项, 然后切换到 “Analytic” 选项, 向下滚动到列表底部并勾选元数据文件旁边的框。

按要素搜索卫星图像

我们所说的要素, 是指有兴趣从太空中观看的地球表面的自然或人造物体。 环境科学家将寻找森林、水体、岛屿或冰川的图像, 而道路、建筑和桥梁等人造建筑可能是工程师或房地产开发商搜索的重点。

图像搜索应该从根据名称、AOI 或地图上的卫星坐标找到位置开始, 如上所述。接下来最复杂的部分则是选择传感器来观察感兴趣的要素。 以下是选择卫星传感器和遥感波段组合的简短指南, 将帮助揭示各种功能:

植被:中等分辨率的无源卫星传感器, 如 Sentinel-2、Landsat-8 或 CBERS-4, 将对植被观测最有用, 因其包含光谱波段, 可提供有关植物的各种信息。 如需突出植被与自然色图像中看起来相似的其他要素, 请使用波段组合选项卡中的彩色红外波段。 如要对植物或树木进行更深入的研究, 请考虑应用 NDVI 或其他植被指数。

水体:当需要从太空观察湖泊、河流或海洋时, 请使用被动和主动传感器。 与被动传感器不同, 主动传感器最适合绘制由极端天气条件引起的洪水, 因为它们提供万里无云的图像。 但是,如果决定使用无源传感器, 请考虑应用陆地/水域波段以更好地区分水和看起来像水的东西。

人造建筑:任何高分辨率卫星图像数据集无疑是城市地区观测的最准确来源, 因为它具有高水平的细节, 这是必不可少的。 然而,中等分辨率的无源传感器也可用于大规模监测施工进度。 应用假色(城市)波段组合, 将能够轻松勾勒出所有城市要素, 就如同利用 Sentinel-2 图像突出希腊梅利塔的一个矿井一样。

利用 UTM 坐标进行搜索

积雪和冰:与水一样, 积雪也可以用被动和主动卫星传感器进行研究。 虽然 Sentinel-1SAR 等主动传感器最常用于冰和冰川监测, 但 Sentinel-2 和 Lansat 等被动传感器应用于积雪观测。 在后一种情况下,建议使用归一化差异雪指数(NDSI), 因为自然颜色图像可能会误导雪量, 如云通常被误解为雪。 要区分两者, 还可以使用雪/云波段组合。 我们在瑞典基律纳附近白雪覆盖的山脉的 Sentinel-2 场景中尝试了一下。

按要素搜索卫星图像

从以上图像可看到, 在自然色图像上看起来像雪的东西(在中心和底部到右侧)实际上是云层。

提示:如果不知道某个功能的确切位置, 可以从左侧菜单的层列表中激活卫星层(Google 地图)。 它可能不是最新的, 但它将为最初的搜索提供全球的详细镶嵌图。 让我们想象一下, 需要在亚马逊盆地找到森林砍伐的地区, 亚马逊盆地包含了巨大的领土。 利用 Google Maps Satellite 图层, 将能够识别最大的 “fishbone” 森林砍伐区域, 并在这些区域内进行图像搜索。

积雪和冰

按事件搜索卫星图像

每当发生自然或人为灾难时, 卫星图像已成为首选信息来源。 它还有助于对变化和自然现象进行任何多时相观察。 如果是这种情况, 需要通过在场景搜索中查找位置和设置日期来开始图像搜索。 但还有一个不太明显的提示,使用延时动画工具。 即使不想将研究制作成 GIF, 延时动画也将是选择正确卫星图像的捷径, 尤其是在需要多年数据的情况下。 当我们决定看看加利福尼亚州不断缩小的索尔顿海时, 海岸线每年都没有明显的差异。 一旦使用 Time-Lapse 工具查看相同的数据, 这一点就变得很明显了。

按事件搜索卫星图像

可预览来自一个或多个数据集的多达 300 个卫星场景, 并勾选、取消勾选其中任何一个,只留下清晰较好者。 一旦对剩下的内容感到满意, 那么记住图像日期, 然后从延时动画工具返回到场景搜索并分别渲染每个图像。 对于野火、洪水、飓风等最多持续数月的短期现象, 可以使用比较滑块作为搜索中的替代帮助工具, 这对于发现和制图前后图像之间的最小变化非常有帮助。 现在您已经掌握了通过坐标、位置名称、AOI 以及要素和事件查找卫星数据的技巧, 是时候开始搜索卫星图像之旅了。