Jinsi ya Kuanza na Picha Zisizolipishwa za Setilaiti: Sentinel, Landsat, CBERS, na Mengineyo

*Mikopo ya picha: Unsplash ( Tian-Shan Range, Wensu, Aksu, Uchina )

*Landsat, Sentinel, CBERS, na satelaiti za Amazonia katika muktadha wa upigaji picha wa kiwango cha obiti

Siku hizi, kuna njia nyingi za kufikia na kutumia picha za setilaiti—hapa kuna muhtasari wa baadhi ya chaguo kuu ninazotumia katika miradi yangu ya kibinafsi, ambazo zote hazilipishwi :-)

Muhtasari (sana) wa Haraka wa Chaguzi za Setilaiti

Kwanza kabisa, hebu tuzungumze juu ya satelaiti na sensorer zenyewe. Kuna chaguzi nyingi leo, kila moja ina uwezo wa kipekee.

Kwa uchambuzi wa kilimo na mazingira (ninachofanya kila siku), programu mbili za satelaiti zinazotumiwa sana ni Landsat na Sentinel. Kila moja imekuwa sehemu ya misheni nyingi na vitambuzi vinavyobadilika kwa miongo kadhaa, ikitoa data tajiri kwa programu mbalimbali.

Mlinzi

Sentinel-2, kwa mfano, ni sehemu ya mpango wa Copernicus wa Ulaya na mtaalamu wa picha za multispectral. Hadi sasa, kuna satelaiti tatu katika mfululizo wa Sentinel-2: Sentinel-2A, Sentinel-2B, na Sentinel-2C (ya mwisho ilizinduliwa hivi karibuni sana, Septemba 2024, hapa ). (Kawaida chaguo langu la kwanza, kwani linaweza kuchanganya maazimio bora ya anga, muda na spectral).

Landsat

Landsat, inayosimamiwa na Utafiti wa Jiolojia wa Marekani (USGS) chini ya Mpango wa Kitaifa wa Kupiga Picha za Ardhi, imekuwa hai tangu miaka ya 1970. Ujumbe wake wa hivi majuzi ni Landsat-9, ambayo, kama watangulizi wake, hutoa taswira nyingi kwa matumizi anuwai.

Kwa kuwa na programu nyingi za setilaiti, ni muhimu kuchagua kulingana na mahitaji yako mahususi ya mradi. Baadhi ya satelaiti huzingatia maeneo fulani ya sayari, huku nyingine zikiwa na malengo ya kimataifa, jambo ambalo hunipelekea pia kujumuisha chaguzi nyingine zisizo za kawaida hapa (kwenye eneo la kimataifa).

Satelaiti za Brazili: CBERS na Amazonia. Ikiwa ungependa programu za kitaifa, Brazili inatoa chaguo mbili muhimu:

CBERS (Setilaiti ya Rasilimali za Dunia ya China-Brazili):

Ushirikiano huu wa Sino-Brazilian umezindua misheni kadhaa. Ya hivi karibuni zaidi, CBERS-4A, hutoa taswira ya kiwango cha obiti ya spectra nyingi pamoja na satelaiti za awali za CBERS zilizo na vihisi tofauti.

Amazonia-1:

Ilizinduliwa mwaka wa 2021, hii ni satelaiti ya kwanza ya Brazili iliyotengenezwa ndani ya nchi. Ingawa inatoa taswira nyingi kama zile zingine, azimio lake la anga ni la chini sana. Lengo lake kuu ni kufuatilia maeneo makubwa ya misitu kama Amazon (kama jina linavyopendekeza). Misheni za siku zijazo ni pamoja na Amazonia-1B na Amazonia-2.

Kati ya chaguzi zote hapo juu, ningesema kwamba bora scenario ingekuwa tumia chaguzi zote zinazopatikana kuwa na kiasi kikubwa zaidi cha taswira kwa eneo lako. Walakini, mbinu hii inazua angalau maswali mawili muhimu ya kuzingatia:

• Nini madhumuni ya uchambuzi wako? (na ikiwa masafa ya juu ya picha ni muhimu hata)
• Utashughulikiaje usindikaji ili picha zote tofauti zilingane kwa uchanganuzi?

Mahali pa Kupata Picha za Satellite

Baada ya kujua mahitaji ya mradi wako na vitambuzi vinavyokidhi, kuna njia kadhaa za kufikia data. Iwe unahitaji picha za mara kwa mara kwa ripoti au data ya mara kwa mara kwa uchanganuzi wa kiwango kikubwa, hii hapa ni mifumo kuu na mbinu za upataji:

1. Tovuti Rasmi za Data

• Landsat: Earth Explorer
• Sentinel: Mfumo wa Mazingira wa Nafasi ya Data ya Copernicus
• CBERS na Amazonia: Katalogi ya Picha ya INPE

Chaguzi zingine ni pamoja na GloVis , kwa mfano.

2. Majukwaa ya Wingu

• Google Earth Engine (GEE) : Fikia katalogi kubwa ya data ya setilaiti, ikijumuisha Landsat, Sentinel, CBERS na bidhaa nyingine nyingi. Inajumuisha kihariri cha msimbo cha msingi wa wavuti kwa matumizi ya haraka na API za JavaScript (kuna mengi tayari kutumika katika JS, kwa hivyo inawezekana sana hata kama huifahamu lugha hiyo—mimi binafsi, sijui) na Chatu.
• Amazon Web Services (AWS): Data ya Landsat na Sentinel inapatikana kwenye AWS. Angalia AWS Open Data Registry kwa maelezo.

3. API na Ufikiaji wa Programu

Kwa watumiaji zaidi wa kiufundi, API na maktaba za Python ni zana zenye nguvu:

• Sentinel API : Pata maelezo zaidi
• Landsat API : Pata maelezo zaidi
• CBERS na Amazonia API: INPE STAC Browser
• Maktaba za Python: Maktaba kama vile mteja wa pystac ni nzuri kwa sababu zinaauni katalogi nyingi kupitia kiwango cha Katalogi ya Mali ya SpatioTemporal (STAC). Ukiwa na maktaba moja, unaweza kufikia watoa huduma hawa wote na mengi zaidi.

4. Zana na Programu za Watu Wengine

• Sentinel Hub: Huduma ya kibiashara inayotoa ufikiaji rahisi wa Sentinel na picha zingine za setilaiti
• Data ya Dunia (NASA) : Chaguo bora kwa hifadhidata za ziada, sawa na katalogi katika GEE
• Programu ya GIS: Zana kama QGIS na ArcGIS mara nyingi huunganishwa moja kwa moja na hazina za data za satelaiti. Katika QGIS, unaweza kuhitaji programu-jalizi ili kuchukua na kuchakata data. Hakikisha umeangalia hali ya urekebishaji wa programu-jalizi kwa mwendelezo.

Mawazo ya Mwisho

Mazingira ya setilaiti na kihisia hutoa chaguzi mbalimbali za ajabu, lakini kuzielekeza, hasa mwanzoni, kunaweza kuhisi kulemea. Habari njema? Pindi tu unapotambua mahitaji yako na vitambuzi vinavyofaa (kazi nyingi za kufanywa hapa!), kuna zana na mifumo mingi—mengi yao isiyolipishwa—ili kufikia data na kuifanya ifanye kazi kwa ajili ya mradi wako.