Utilizando un nuevo algoritmo, los investigadores de la Universidad de Illinois pueden haber encontrado la solución a un antiguo dilema que afecta a las imágenes satelitales, ya sea para sacrificar una alta resolución espacial en aras de generar imágenes con mayor frecuencia, o viceversa. La nueva herramienta del equipoelimina esta compensación al fusionar datos satelitales de alta resolución y alta frecuencia en un solo producto integrado, y puede generar imágenes continuas diarias de 30 metros desde el año 2000.
El monitoreo de la agricultura, el desarrollo urbano, la calidad ambiental y el desarrollo económico son solo algunas de las formas en que las personas utilizan los datos satelitales. El nuevo algoritmo es lo suficientemente genérico como para usarse en prácticamente cualquier aplicación.
En aplicaciones agrícolas, la obtención de imágenes con una resolución de 10 a 30 metros es crítica para que los agricultores vean cambios rápidos y sutiles a nivel de campo en las condiciones del cultivo que afectan el rendimiento, como el estrés y la perturbación del cultivo después de eventos climáticos extremos.Los investigadores dijeron que la resolución espacial insuficiente o la baja frecuencia. Los agricultores generalmente requieren información tanto en alta resolución como en tiempo casi real.
"Nos costó encontrar datos satelitales que tengan una alta resolución espacial y alta frecuencia en nuestra propia investigación, simplemente no existía", dijo el profesor de recursos naturales y ciencias ambientales y coautor del estudio Kaiyu Guan ". Así que tomamosla iniciativa de producirlo nosotros mismos "
Guan, profesor de Blue Waters en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación en Illinois, se asoció con el profesor Jian Peng y el estudiante graduado Yunan Luo de ciencias de la computación para desarrollar un algoritmo que fusiona imágenes de satélite de múltiples fuentes en alta resolución diaria y continuaimágenes. Los investigadores describen su metodología y hallazgos en la revista Remote Sensing of Environment.
"Primero ingerimos todos los conjuntos de datos satelitales disponibles en Blue Waters, la supercomputadora de clase de liderazgo de la National Science Foundation. Con un clic de un botón para ejecutar nuestro algoritmo, lo que sale automáticamente son imágenes diarias de alta resolución disponibles para todo tipode aplicaciones científicas ", dijo Guan.
Investigadores anteriores han desarrollado métodos para fusionar datos espaciales y temporales de alta resolución, pero esto conllevaba limitaciones. Casi todos los algoritmos carecían de automatización y no podían lidiar simultáneamente con los píxeles faltantes y la fusión temporal. Estos inconvenientes llevaron a corto plazo yaplicaciones localizadas
Para superar las limitaciones de los métodos anteriores, el equipo diseñó el algoritmo para integrar automáticamente la información de los datos existentes. Esto compensa la información faltante resultante de la cobertura de la nube o lagunas de datos. El nuevo algoritmo puede crear imágenes sin píxeles faltantes, para cualquier sitioo región, al aprovechar la información de series temporales y las relaciones con los píxeles vecinos.
Además de la recolección de datos de alta resolución diaria casi en tiempo real, el equipo prevé construir imágenes diarias a largo plazo a escala continental para varias aplicaciones ". El tipo de datos satelitales de alta calidad requeridos para ejecutar este algoritmo ha sidorecopilados desde 2000, lo que significa que podemos generar imágenes de resolución diaria de 30 metros para cualquier ubicación en este planeta retrocediendo en el tiempo ", dijo Guan.
"Esto se puede usar para estudiar los cambios en la productividad agrícola, el ecosistema y la dinámica del hielo polar desde 2000 con mucho más detalle que antes", dijo Peng. "Nuestro enfoque puede revolucionar el uso de datos satelitales".
Los investigadores ya fusionaron con éxito los datos de reflectancia de la superficie en el condado de Champaign, Illinois, y generaron series de tiempo diarias para la temporada de crecimiento de 2017 con una resolución de 30 metros.
Para ver un video de estos datos de reflectancia de superficie, haga clic aquí.
"Aunque otros han invertido en tecnología similar, no pudieron retroceder en el tiempo como nosotros", dijo Guan. "Las fuentes de datos para nuestros algoritmos utilizan los datos más rigurosos de la NASA o la Agencia Espacial Europea y producen fusión diaria".datos listos para investigación y aplicaciones prácticas ", dijo Guan.
"Generar este tipo de datos requiere importantes recursos informáticos, lo que dificulta la accesibilidad", dijo Peng. "Queremos compartir el resultado con la comunidad científica más amplia y estamos trabajando para encontrar una manera de hacerlo posible".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Illinois en Urbana-Champaign . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :