GIS के विश्लेषक Harel Dan ने उल्लेख किया कि जब उन्होंने SENTINEL-1 उपग्रहों से प्राप्त छवियों के डेटाबेस के साथ काम करते समय गलती से शोर के स्तर को समायोजित किया, तो दुनिया भर में अचानक बहुत सारे रंग के एक्स-आकार के निशान दिखाई दिए।
लेख में रडार के तहत चरणबद्ध एंटीना सरणी के साथ एक रडार ट्रैकिंग स्टेशन का मतलब है।
SENTINEL-1 उपग्रह तारामंडल में शामिल हैं: सेंटिनल -1 A उपग्रह (3 अप्रैल 2014 को लॉन्च किया गया) और प्रहरी -1 B उपग्रह (25 अप्रैल, 2016)। प्रत्येक उपग्रह का द्रव्यमान 2300 किलोग्राम है, जिसे 690 किलोमीटर की ऊँचाई के साथ सौर-समकालिक कक्षा में रखा गया है।
रिमोट सेंसिंग के लिए दो मुख्य प्रकार के उपग्रह हैं: ऑप्टिकल और रडार। प्रत्येक प्रकार आगे एपर्चर, कक्षा और सीमाओं के आधार पर उपश्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है। वर्तमान में, इस तरह की सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली प्रणाली में से एक है, यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ESA) के चरणों का कार्यान्वयन जिसे
कोपर्निकस कहा जाता है, जो सेंटिनल -1, S1A और S1B तारामंडल से उपग्रहों की एक जोड़ी का उपयोग करता है, जो 1.5 दिनों के संयुक्त औसत प्रतीक्षा समय के साथ डेटा प्राप्त करने की अनुमति देगा। सबसे अच्छा।
लघु अद्यतन समय के साथ उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा प्राप्त करने का यह तरीका, साथ ही इन उपग्रहों से डेटा की खुली पहुँच प्रदान करता है, अब वैज्ञानिक अनुसंधान के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जिसमें आपातकालीन प्रतिक्रिया, समुद्री और जलीय वातावरण की निगरानी (
यहां तक कि बाढ़ )
भी शामिल है। भूमि कवर विश्लेषण और
कृषि सहायता, वन अग्नि मूल्यांकन और शहरी नियोजन।
सैटेलाइट डेटा को कई प्लेटफार्मों पर स्वतंत्र रूप से डाउनलोड और विश्लेषण किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
कोपरनिकस ओपन डेटा हब ,
सेंटिनल ईओ ब्राउज़र और
Google अर्थ इंजन ।
सेंटिनल -1 का मिशन दो समान उपग्रहों वाले सेंटिनल -1 ए और सेंटिनल -1 बी के एक परिसर के आधार पर कार्यान्वित किया गया है, जो पृथ्वी के चारों ओर 180 डिग्री के अलावा परिक्रमा करता है। इन उपग्रहों का उपयोग करने से आप पृथ्वी की सतह के वैश्विक कवरेज और कोपर्निकस कार्यक्रम के उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित डेटा देने की क्षमता बना सकते हैं।
ध्यान में रखते हुए कि बादलों और धूल से हस्तक्षेप के कारण ऑप्टिकल छवियों से डेटा में विकृतियां हो सकती हैं, रडार छवियों से डेटा की मदद से आप जल वाष्प और अन्य ठोस कणों के माध्यम से "ज्यादातर" देख सकते हैं। दूसरी ओर, रडार छवियों से डेटा जमीन पर स्थित अन्य स्रोतों से हस्तक्षेप और एक ही तरंग दैर्ध्य में संचारित होने के कारण विकृत हो सकता है।
प्रहरी -1 से डेटा का विश्लेषण करते समय, आप छवियों में कई प्रकार के हस्तक्षेप, चमक, अशांति, स्पेक और तरंगों का सामना करते हैं, इसलिए आपको कई छवियों से डेटा को संयोजित और फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है ताकि आप एक तेज छवि बना सकें और कुछ के लिए क्षतिपूर्ति कर सकें, यदि सभी, शोर नहीं।
फ़्लैश, प्रफुल्लित करना, धब्बों और तरंगों, प्रहरी-हब ईओ ब्राउज़र से स्क्रीनशॉट:
छवियों में ये कलाकृतियाँ अधिक शक्तिशाली रिवर्स दालों के हस्तक्षेप का परिणाम हैं। उनके पास अलग-अलग ध्रुवीकरण, आकार और स्थान हैं, लेकिन हमेशा उपग्रह की उड़ान की दिशा के लिए एक मुख्य कोण लंबवत होगा, इसलिए उपग्रहों के डेटा में छवियों को कक्षा के प्रकारों के आधार पर दो अलग-अलग झुकाव कोण होंगे।
उपरोक्त दो पैराग्राफ में, मैंने उल्लेख किया कि अधिकांश शोर को कुछ इमेज प्रोसेसिंग विधियों या मल्टी-टाइम विश्लेषण द्वारा फ़िल्टर किया जा सकता है, जहां छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए सबसे कम मूल्य का चयन किया जाता है। जब मैंने Google धरती इंजन में इस तरह की उपलब्धि को पूरा करने की कोशिश की, तो मैंने गलती से अधिकतम मूल्य चुना, और परिणाम आश्चर्यजनक थे।
ध्रुवीकरण वीएच और वीवी के संयोजन को प्रदर्शित करते हुए, ये रेखाएं, ऊपर और नीचे की ओर की कक्षीय हस्तक्षेप को ओवरलैप करने के परिणामस्वरूप, क्रमिक रूप से परिवर्तित होती हैं।
यह क्या है?
SENTINEL-1 उपकरण में 5.405 GHz की आवृत्ति पर काम करने वाला
C-SAR उपकरण (SAR - एपर्चर रडार संश्लेषण के लिए प्रयुक्त) शामिल है, जो पृथ्वी पर इस्तेमाल होने वाली सैन्य आवृत्ति (एयरबोर्न और नेवल रडार सिस्टम - 5.250) के भीतर "आसानी से" बैठता है। -5.850 GHz, चरणबद्ध सरणी के साथ रडार सहित)। इसलिए, मेरी कामकाजी परिकल्पना यह है कि SENTINEL-1 से डेटा में एक प्रकार का जमीनी हस्तक्षेप है।
इसलिए, दुनिया में कहीं भी मानचित्र पर जहां ये कलाकृतियां दिखाई देती हैं, वे विशेष रडार उपकरण या अन्य प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के स्थान को इंगित कर सकते हैं, जैसा कि मैं दिखाऊंगा।
मेरे विश्लेषण की शुद्धता की पुष्टि अन्य GEOINT विश्लेषकों से होती है।
यहाँ कुछ उदाहरण हैं।
GEE में स्क्रिप्ट से लिंक करें।
यदि आपके पास GEE खाता नहीं है, तो परिणाम
GEE Apps के माध्यम से उपलब्ध हैं ।
स्क्रिप्ट छवियों के एक विशिष्ट समय अंतराल की तुलना करती है, आवश्यक फ़िल्टर करती है और परिणाम प्रदर्शित करती है। अब समय अंतराल, परिणाम में अधिक "शोर" जोड़ा जाता है, और लाइनों का अभिसरण अधिक स्पष्ट हो जाता है।
सैद्धांतिक रूप से, यदि आप समय अंतराल को सीमित करते हैं और इसके अतिरिक्त छवियों का विश्लेषण करते हैं, तो छवियों पर अभिसरण दिखाई देने और गायब होने के आधार पर लाइनों के अधिक सटीक चौराहों को पकड़ना संभव है, लेकिन इसमें कई दिन लग सकते हैं।
निष्कर्ष: ईओ (अर्थ ऑब्जर्वेशन डेटा) डेटा अधिक लोकतांत्रिक और सुलभ होता जा रहा है, ठीक उसी तरह जैसे Google Earth ने जीआईएस का किसी तरह से लोकतांत्रिकरण किया और लगभग 15 साल पहले हवाई तस्वीरें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराईं। फिर भी, यह आवश्यक है कि कंपनियां, संगठन और देश ऐसी नई वास्तविकता के अनुकूल हों, विशेष रूप से उन क्षेत्रों और क्षेत्रों में, जो कुछ वर्गीकृत जानकारी से जुड़े हैं, जो केवल कुर्सी स्तर पर विश्लेषकों के लिए प्रकट नहीं की जा सकती हैं।