Какой спутник дистанционного зондирования лучше всего использовать для картирования растительности

В настоящее время я пишу задание для своего класса дистанционного зондирования, и, хотя я думаю, что у меня правильный ответ, мне было интересно, что думают люди, которые делают это для жизни.

Вопрос в том, какой спутник из Landsat TM (тематического картографа) и SPOT 5 вы бы использовали для картирования общей протяженности области исследования 300 км х 300 км.

Мой ответ состоял в том, что вы будете использовать SPOT 5, поскольку он имеет более высокое разрешение и позволит вам получить более тонкий экстент по сравнению с 30-метровым разрешением Landsat TM. Однако SPOT 5 имеет небольшую полосу, поэтому вы должны использовать больше изображений. Я также думал о 2200 км VMI валка на SPOT 5, но разрешение составляет 1 км.

Мысли?

Я согласен с мнением @vascobnunes, но если вы хотите определить определенные объекты, вы должны использовать LANDSAT TM, потому что для большей классификации требуется больше полос, таких как (R, G, B, NIR, MIR, TIR, FIR) ... и мой выбор заключается в том, что Вы должны использовать LANDSAT TM (я дал ту же информацию в следующем объяснении) для растительности.

В этом случае важно, чтобы вы смотрели на relative spectral response (RSR)свой спутник.

Измерения относительного спектрального отклика (RSR) предполагаются постоянными для всех детекторов, охватываемых общим фильтром, и нормируются на единичный пиковый отклик AT. В настоящее время нет методов для проверки спектральной стабильности во времени на орбитальных или наземных измерениях.

(Источник: доктор Джон Барк)

В дополнение к RSR, temporal resolutionтак важно для повторного цикла сбора данных ...

Это относительный спектральный отклик для LANDSAT TM:

Существует информационная здесь об оценке NDVI- различий , вызванных относительными функций спектрального отклика датчика- конкретных.

Аннотация здесь:

Нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) является наиболее часто используемым индикатором на основе дистанционного зондирования для мониторинга динамики поверхности земли и изменений окружающей среды. Из-за различных характеристик датчика значения NDVI варьируются в зависимости от системы записи. Это исследование фокусируется на факторе спектральных характеристик сенсора, который может усложнить интерпретацию мультисенсорных данных NDVI. Поэтому мультиспектральные полосы Landsat 5TM, QuickBird и SPOT5 были смоделированы по гиперспектральным данным. Эти смоделированные наборы данных показывают идентичные характеристики (кроме спектральных), такие как геометрия сенсора, атмосферные условия, топография и пространственное разрешение. Это позволяет напрямую сравнивать различия NDVI, вызванные фактором различных спектральных характеристик.

Из этого документа я сделал для вас сводку о спектральных значениях для NIR и Red band ...

Относительные функции спектрального отклика красного и ближнего инфракрасного диапазонов Landsat 5TM, QuickBird и SPOT5 с 2 типичными спектрами земного покрова.

Результат :

Особенно в области NIR функции RSR датчиков отличаются друг от друга. Заметно, что разрыв между красной и NIR полосами Landsat 5TM, а также SPOT5 шире, чем разрыв между полосами QuickBird, где существует даже перекрытие.

Связанные с датчиками различия (%) функций относительного спектрального отклика красной (а) и ближней инфракрасной (б) полос датчиков.

Результат:

Принимая во внимание, что красные полосы QuickBird и SPOT5 очень похожи, полосы NIR этих датчиков показывают самые большие различия до более чем 80% при 0,77 мкм. Из-за больших различий между полосами NIR функции RSR этих полос влияют на NDVI больше, чем функции красных полос.

Я надеюсь, что это поможет вам ...

Если у вас есть только SPOT 5 и Landsat TM, деньги не проблема, и для небольшой площади 30 000 га я бы согласился, что SPOT5 - лучший выбор, хотя у Landsat есть некоторые сильные преимущества:

SPOT5:

• Пространственное разрешение 2,5 м
• 3 спектральных диапазона (зеленый, красный, ближний инфракрасный)
• около 2,64 € за кв. км для новых приобретений
• хорошее время пересмотра
• самое большое преимущество: лучшее разрешение, идеально подходит для очень высокого пространственного отображения деталей

Ландсат ТМ

• 30 м пространственное разрешение
• 7 спектральных диапазонов (R, G, B, NIR, MIR, TIR, FIR)
• около 0,5 € за кв.
• самое большое преимущество: лучшая спектральная информация, идеальная для лучшей тематической дискриминации; цена

У вас также были бы хорошие варианты с Rapideye, Aster или LISS-IV.

Ура, Васко Нуньес

Если вы хотите использовать автоматическую классификацию вместе с Landsat, я думаю, что любая автоматическая классификация снимков с разрешением 2,5 м (в зависимости от типа и разнообразия области) заставит вас иметь дело с множеством артефактов, если вы не очень хороши в этом: ).

Цель такого набора данных - это главное. Просто визуализация? Очень подробные расчеты площади? Анализ близости? Какую наименьшую площадь растительности вы хотите представить в своем наборе данных? Каковы ваши временные рамки и рабочая сила для этого? Все это должно дать вам ответ на ваш вопрос.

Много вещей, чтобы рассмотреть, и цель такого проекта является основным руководством.