Articles Comments

ИГЕО-ПОРТАЛ » Географски вести, На тема » Извори на податоци во далечинската детекција

Извори на податоци во далечинската детекција

16.06.2021

Evelyn L. Pruitt е познат географски истражувач од Соединетите Американски Држави која се залагала за примената на далечинската детекција во географијата, но и за разни теренски истражувања на меѓународно ниво. Нејзините залагања се одвивале во период од 40-те до 70-те години на 20-от век, а воедно таа ја дава следнава дефиниција за оваа проблематика која гласи: “Далечинската детекција е наука и уметност за идентификување, набљудување и мерење на предмети и објекти без да се дојде до директен контакт со нив”.

Но, од тогаш па наваму, произлезени се уште многу бројни дефиниции на кои што заедничка мисла им е тоа дека далечинската детекција претставува процес на откривање и следење на физичките карактеристики на територијата, со мерење на нејзините рефлектирани и емитирани зрачења од одредено растојаните. Тоа растојание најчесто е од сателит, авион или било кој друг уред наменет за далечинско набљудување. Како што се зголемува моќноста и складирањето на компјутерската обработка, така се зголемува и потребата од поголем обем на поквалитетни податоци. Научниците и истражувачите од секогаш имале потреба од податоци со поголема просторна и временска резолуција на што поголеми области за нивно подетално истражување. Па така, методите на далечинската детекција претставуваат столб за следење на промените во животната средина, а познавањето на техниките и технологиите поврзани со далечинска детекција, односно со собирањето на податоци се клучни за сеопфатно разбирање на физичката географија.

Најголем дел од информациите и податоците кои што секојдневно ги среќаваме имаат некоја просторна компонента, пример, разните објекти, стамбени згради, образовни институции, игралишта, мостови, бунари, трговски центри и слично, имаат точно определена локација на површината. Податоците во далечинската детекција може да имаат многу форми, кои повеќето од нив вклучуваат снимање на електромагнетната радијација од површината на Земјата со цел создавање на слики кои што понатаму би биле соодветно толкувани, разбрани и анализирани од корисниците.

Имено, податоците во далечинската детекција се делат на:

  • Апросторни податоци– кои што на многу места се познати и како непросторни или негеографски податоци, а тоа се оние кои што не се врзани за некоја локација на површината на земјата, односно се прикажуваат со табели во соодветна база на податоци и
  • Просторни податоци – кои што се поврзани со конкретна локација на земјината површина, имаат свои координати и се прикажуваат во векторски или растерски облик.

Дигиталните ортографски фотографии се дигитални фотографии од земјата, најчесто добиени со снимања од авион. Ваквите фотографии претставуваат компјутерски генерирани воздушни фотографии на кои се отстранети изобличувањата кои што настануваат при снимањето. Тие изобличувања најчесто се јавуваат поради разновидниот релјеф, односно ридовите, долините и самите специфичности на теренот. Ортографските фотографии се прилагодени да со помош на софтверски пакети се овозможи сликата да се направи во вид на рамна мапа, без изобличувања, со цел соодветна понатамошна обработка на истата.

За разлика од аеро фотографијата, ортофото снимката има т.н. униформирана скала и нејзина најзначајна карактеристика е тоа што може да се користи како подлога или основна мапа врз која што ќе се преклопуваат другите информации за картата. На ваквите отрофото снимки овозможено е директно мерење на некоја должина, површина, профил и сл., исто како и на останатите видови карти. Ортофото снимките може да бидат и во боја кои што се погодни за изработка на модел на наклон на  територијата.

Дигиталниот висински модел всушност преставува стандарден начин на претставување на површината во дигитална форма. Кај висинските модели постои нумеричко и математичко претставување на теренот добиено со употреба на соодветни мерења од висина и одредена позиција. Дигиталниот Висински Модел (ДЕМ) е корисен во сите видови просторна анализа и во развојот и спроведувањето на проекти за изградба на разни структури на површината на теренот (анализа на надзор, 3Д визуелизација и симулација, проценка на ерозија итн). Дигиталните висински модели обично се прават со техники на далечинска детекција, иако тие можат да се направат и при посета на теренски истражувања. Една од подобрите техники за изработка на дигитален висински модел е интерферометриски радар со синтетички апарат.

Постојат два начина не претставување на теренот и тоа: GRID и TIN мрежа.

  • TIN мрежата е прецизно карактеризирана тригонометриска мрежа;
  • GRID мрежата има ограничени насоки на движење со мрежните точки каде што постојат само 8 можни насоки на движење;

Постојат различни портали преку кои може да дојдеме до податоци, односно до сателитски снимки. Еден пример за таков глобално достапен портал е EarthExplorer (USGS – United States Geological Survey) кој што сочинува огромен број на сателитски продукти и дигитални висински модели кои се достапни за сите. USGS, во координација со NASA, работи и дистрибуира податоци од сателитите на Landsat  и обезбедува пристап до најдолгата стекната архива на вселенски податоци за далечинска детекција. Информациите добиени од податоците на Ландсат ги поддржуваат владините, комерцијалните, индустриските, цивилните, воените и образовните заедници низ целиот свет.

Линк до порталот: https://earthexplorer.usgs.gov/

Како што е досега познато, сателитските снимки имаат големо значење за потребите на далечинската детекција. Голема предност на сателитие е тоа што со нивна помош големите шумски пожари можат да бидат мапирани дури од вселената, дозволувајќи  видливост на многу поголема површина отколку од земјата. Исто така, друг познат портал е Worldview кој обезбедува сателитски снимки кои ни овозможуваат следење на движењето на облаците; гледање на вулкански ерупции; следење на бури од прашина; следење на растот на руралната или урбаната средина и промените во земјоделско земјиште и шумите во текот на неколку години или децении. Дури со нив овозможено е и откривање и мапирање на топографијата на океанското дно (на пример, огромните планински масиви, длабоките кањони и „магнетно лентирање“ кои што се наоѓаат на дното на океанот).

Линк до порталот: https://worldview.earthdata.nasa.gov/

Придобивките од далечинската детекција продолжуваат да се појавуват насекаде низ светот. Сето тоа резултира на таков начин бидејќи со нејзина помош имаме пристап до тешко достапните области и терени, а воедно и податоците добиени од далечинска детекција обезбедуваат подетално, трајно и објективно истражување кое ни нуди поинаква перспектива за сето она што постои во  просторот. Имено, овозможено е да се произведуваат и нови видови на слики со правење специјални т.н. “множества” од податоци со користење на компјутерски програми за обработка, на кои што целта е да се добијат нови информации и што поголем број на податоци.

И секако, неизбежно е да се напомене дека сите подетални информации во областа на оваа проблематика, како и детални практични вежби за обработка на сателитски снимки во одредени софтветски пакети се изучуваат по предметот Далечинска Детекција на Институтот за географија, при Природно Математичкиот Факултет во Скопје.

Извори:

  1. file:///D:/Documents/Downloads/Remote-sensing-Holden-Joseph.pdf
  2. http://geogis.rs/en/services/remote-sensing/
  3. Милевски И. (2017): Worldview – прикажувач на глобални тематски сателитски снимки во реално време! (18.04.2017), ИГЕО Портал
  4. Стојановиќ С. (2013): Што се тоа дигитални 3Д модели на просторот? (21.03.2013), ИГЕО Портал
  5. Eisenbeiss H: Тhe Potential of Unmanned Aerial Vehicles for Mapping, Zurich
  6. Presentation – Basic’s of remote sensing, MDS University, Ajmer
  7. Presentation – Introducing GIS and Remote Sensing, Rowan University

Изработила: Андреа Алексоска, студент на ГИС-Институт за географија

Корекција: Бојана Алексова – Институт за географија

Оваа статија е прочитана 790 пати!

Објавено од:

Од категорија: Географски вести, На тема · Tags: , , , ,

Leave a Reply

*

Advertisment ad adsense adlogger