GIS分析师Harel Dan指出，当他在处理从SENTINEL-1卫星获得的图像的数据库时意外地调整了噪声水平时，突然间，世界各地出现了许多X形彩色标记。
本文中的雷达下方是指具有相控天线阵列的雷达跟踪站。
SENTINEL-1卫星星座包括：Sentinel-1A卫星（2014年4月3日发射）和Sentinel-1B卫星（2016年4月25日）。 每颗卫星的质量为2300千克，被放入一个高度为690公里的太阳同步轨道中。
遥感卫星有两种主要类型：光学和雷达。 可以根据孔径，轨道和范围将每种类型进一步细分为子类别。 当前，最常用的此类系统之一是使用一对来自Sentinel-1，S1A和S1B星座的卫星实施名为
Copernicus的欧洲航天局（ESA）计划的各个阶段，这将使获得的数据平均等待时间为1.5天充其量。
这种以较短的更新时间获取高分辨率数据并提供对这些卫星数据的开放访问的方法，如今在许多科学研究领域中都发挥着重要作用，包括应急数据，海洋和水生环境（
甚至洪水 ）的监测土地覆盖分析和
农业援助，森林火灾评估和城市规划。
卫星数据可以在许多平台上免费下载和分析，包括：
Copernicus开放数据中心 ，
Sentinel EO浏览器和
Google Earth Engine 。
Sentinel-1的任务是在两个相同的卫星Sentinel-1A和Sentinel-1B的复合体的基础上执行的，它们围绕着地球旋转180度，并在轨道上旋转。 使用这些卫星，您可以创建地球表面的全球覆盖范围，并能够为哥白尼计划的用户提供优化的数据
考虑到云和灰尘的干扰可能会导致光学图像数据失真，借助雷达图像数据，您几乎可以透过水蒸气和其他固体颗粒“看到”。 另一方面，来自雷达图像的数据可能会由于来自位于地面并以相同波长传输的其他源的干扰而失真。
分析Sentinel-1中的数据时，图像中会遇到多种类型的干扰，闪烁，湍流，斑点和波动，因此您需要合并和过滤来自多个图像的数据，以便可以创建更清晰的图像并补偿某些（即使不是全部）噪声。
Sentinel-Hub EO浏览器的闪烁，漩涡，斑点和波浪，屏幕截图：
图像中的这些伪像是来自更强大的反向脉冲干扰的结果。 它们具有不同的极化，大小和位置，但始终具有垂直于卫星飞行方向的主角，因此在来自卫星的数据中，图像将根据轨道的类型具有两个不同的倾斜角。
在上面的两段中，我提到可以通过某些图像处理方法或多次分析来滤除大多数噪声，其中为图像中的每个像素选择最低值。 当我尝试在Google Earth Engine中实现这一壮举时，不小心选择了最大值，结果令人震惊。
这些线显示了极化VH和VV的组合，这些重叠是向上和向下轨道干扰重叠的结果，它们依次会聚。
这是什么
SENTINEL-1设备包括以5.405 GHz频率运行的
C-SAR仪器（用于SAR-孔径雷达合成），可以方便地“坐在”地球上使用的军事频率（机载和海军雷达系统-5.250）内-5.850 GHz，包括具有相控阵的雷达）。 因此，我的工作假设是，SENTINEL-1的数据中存在某种地面干预。
因此，正如我将要展示的那样，在地图上出现这些伪像的世界上任何地方，它们都可以指示特殊雷达设备或其他预警系统的位置。
我的分析正确性的确认来自其他GEOINT分析师。
这里有一些例子。
链接
到GEE中的脚本 。
如果您没有GEE帐户，
则可通过GEE Apps获得结果。
该脚本比较图像的特定时间间隔，执行必要的过滤器并显示结果。 时间间隔越长，结果中添加的“噪声”就越多，并且线条的收敛性也变得更加清晰。
从理论上讲，如果您限制时间间隔并另外分析图像，则可以根据会聚在图像上出现和消失的时间来捕捉更准确的线相交，但这可能需要几天。
结论：EO（地球观测数据）数据正变得更加民主和可访问，就像Google Earth以某种方式使GIS民主化并在15年前使航空照片公开可用一样。 但是，公司，组织和国家必须适应这样一个新的现实，这尤其重要，特别是在那些与某些秘密信息相关的领域和领域，而这些秘密信息不能简单地向主席级别的分析师披露。