Nytjaland - Fjarkönnun: Fjarkönnun

Fjarkönnun - Aðferðir

Fjarkönnun byggir á greiningu gagna sem eru fengin úr nemum sem safna upplýsingum á mismunandi bylgjulengdum rafsegulrófsins. Þessar bylgjulengdir eru jafnan nefnd bönd í daglegu tali. Breytileikinn í endurvarpi á milli þessara einstöku banda er skoðaður til að greina einkenni yfirborðsins, svo sem gróður og mannvirki. Mannsaugað nýtir aðeins lítinn hluta rafsegulrófsins, eða frá bylgjulengdum 0,4ìm til 0,7ìm eins og sýnt er á meðfylgjandi mynd. Fjarkönnunartungl nema aftur á móti endurvarp frá um 0,4 ìm til um 20 cm og er þá bæði verið að tala um virka nema („active“; senda frá sér bylgjur og nema endurkast) og óvirka nema („passive“).

Rafsegulrófið og hinn sýnilegi hluti þess (litir)

Með þessari breidd í gagnasöfnun er unnt að sjá mikinn breytileika í endurvarpi rafsegulbylgna frá mismunandi fyrirbrigðum á yfirborði jarðar. Þennan breytileika fær mannsaugað ekki greint með því til dæmis að skoða loftmyndir sem teknar eru á sýnilega sviðinu.

Greining á gervitunglamyndum

Greining gervitunglamynda byggir á svonefndri mynsturgreiningu („pattern recognition“), þar sem skoðaður er breytileiki milli bandanna. Mynd 2 sýnir hvernig ímynduð gögn og myndeiningar, sem hafa sama mynstur eða svipuð endurvarpsgildi á öllum böndunum, lenda í sama flokk. Erfitt getur reynst að meta breytileikann með því að skoða gögnin sjónrænt. Til þess eru yfirleitt notuð sérstök forrit. Dæmið á meðfylgjandi mynd sýnir hvernig hægt er að skoða hvernig gögnin flokkast á milli tveggja banda (mndir a og c), en þá verður talsverð skörun á milli flokkanna. Þegar þrjú bönd eru skoðuð í þrívíðu rúmi (mynd b), skarast gögnin ekki. Þegar unnið er með gögn á borð við Landsat gögnin, sem telja 7 bönd alls, þarf að líta á gögnin í 7-víðu rúmi til að skoða allan breytileikann á milli bandanna. Þetta krefst mikilla og flókinna útreikninga sem aðeins er unnt að vinna í afkastamiklum tölvum.

Mynd 2. Skörun sem á sér stað í gögnunum ef aðeins eru skoðuð 2 bönd í einu (a og c) hverfur ef gögnin eru skoðuð í þrívíðu rúmi (b).

Til að gefa hugmynd um gagnamagnið má taka dæmi. Bönd Landsat gervihnattarins eru 7 og hvert band inniheldur 256 endurvarpsgildi. Ef aðeins á að flokka eina mynd úr hnettinum, eru möguleikarnir 2567 eða 72.057.594.037.927.936. Því er við að bæta að hver Landsat rammi með 15 metra upplausn er samsettur úr 144 milljón myndeiningum, og á þeim öllum eru gerðir útreikningar.

Úrvinnsla gagnanna byggir á því að landgerðir hafa mismunandi endurkast á mismunandi bylgjulengdum. Myndin hér að neðan sýnir endurvarp frá 3 mismunandi yfirborðsgerðum, jarðvegi, gróðri og vatni á bylgjulengdum frá 0,4ìm til 2,6ìm. Mismunurinn á endurvarpi yfirborðsgerðanna á einstökum bylgjulengdum er síðan notaður til að greina á milli þeirra. Kúrfan fyrir gróður er nokkurs konar meðaltalskúrfa fyrir allan gróður, en til að greina milli einstakra gróðurlenda er hægt að skoða næstu mynd þar sem tvær tegundir bómullarafbrigða eru bornar saman ásamt endurkasti frá vegi. Á sýnilega sviðinu er breytileikinn milli þessara mismunandi yfirborðsgerða lítill, en þegar er komið inn á nær-innrauða sviðið er mjög greinilegur munur á milli landgerðanna, jafnvel mismunandi afbrigða bómullar.

Endurvarpskúrfur (meðaltal) fyrir jarðveg, gróður og vatn.

Endurvarpskúrfur fyrir 2 tegundir bómullarafbrigða og veg.

Hægt er að skipta aðferðum við að flokka fjarkönnunargögn í tvennt, annars vegar stýrða flokkun („supervised classification“) og hins vegar sjálfvirka flokkun („unsupervised classification“). Stýrð flokkun byggir á því að reitir eru merktir inn á gervitunglamyndina og þeim gefið gildi eða nafn, svo sem tiltekinn gróðurflokk. Margir skikar eru fundnir fyrir hvert gildi (gróðurflokk), en nauðsynlegt er að þeir séu dreifðir yfir alla myndina sem unnið er með. Tölvan safnar upplýsingum um merkin á öllum böndunum fyrir þessa reiti og setur þær upplýsingar í svonefnda merkjaskrá („signature file“). Þegar allir reitirnir sem á að nota hafa verið merktir inn er merkjaskráin notuð til að finna samsvarandi svæði á allri myndinni. Þegar merkjaskráin er tilbúin koma nokkrar aðferðir til greina við að vinna flokkunina. Þær helstu kallast „paralell-iped classification“, „minimum distance to mean“ og „maximum likelihood“. Síðasta aðferðin er sú sem er fullkomnust af þessum þremur, en hún krefst einnig mestrar reiknigetu. Þessi aðferð verður notuð við flokkun gagna í Nytjalandsverkefninu.

Það sem „maximum likelihood“ aðferðin hefur fram yfir hinar aðferðirnar er að þar eru reiknaðar líkurnar á að einhver tiltekin myndeining lendi í ákveðnum flokki. Dregnar eru nokkurs konar jafngildislínur í kringum hvern flokk sem sýna líkurnar á að ákveðnar myndeiningar lendi í honum. (Sjá myndir hér að neðan).

Gögn sett upp í tvívítt rúm þar sem búið er að reikna jafngildislínur er sýna líkur á að myndeiningar lendi í ákveðnum flokki.

Hér hafa gögnin verið sett upp í þrívídd þar sem Z ásinn sýnir líkindadreifingu gilda fyrir hvern flokk.

Sjálfvirk flokkun byggist á því að flokka gögnin upp í þann fjölda flokka sem notandinn biður um, en ekki er notuð í merkjaskrá. Hún verður til við flokkunina sem sýnir gildin á bak við hvern flokk sem flokkað er í. Þegar notuð er sjálfvirk flokkun eru gögnin flokkuð upp í talsvert fleiri flokka en endanleg flokkun á að fela í sér, en einfalt er að sameina flokkana eftir á. Ef einhverjir flokkanna greinast á milli endanlegra flokka, er sérstakri tækni („cluster busting“) beitt til að sameina flokka. Aðferðin sem almennt er notuð við sjálfvirka flokkun er nefnd „isodata“, en hún felur í sér að notandinn velur fjölda flokka og hversu mörg prósent af myndeiningum eiga að vera flokkuð þegar flokkuninni lýkur. Í Nytjalandsverkefninu er miðað við að 99,5% myndeininga séu flokkuð við sjálfvirka flokkun, en mjög mikinn tíma getur tekið að ná 100% flokkun.