Met behulp van een nieuw algoritme, Onderzoekers van de Universiteit van Illinois hebben mogelijk de oplossing gevonden voor een eeuwenoud dilemma waarmee satellietbeelden te kampen hebben:het opofferen van een hoge ruimtelijke resolutie in het belang van het vaker genereren van beelden, of vice versa. De nieuwe tool van het team elimineert deze afweging door satellietgegevens met hoge resolutie en hoge frequentie samen te brengen in één geïntegreerd product, en kan dagelijks ononderbroken beelden van 30 meter genereren die teruggaan tot het jaar 2000.

Toezicht op de landbouw, stedelijke ontwikkeling, milieukwaliteit en economische ontwikkeling zijn slechts enkele manieren waarop mensen gebruik maken van satellietgegevens. Het nieuwe algoritme is generiek genoeg voor gebruik in vrijwel elke toepassing.

Bij agrarische toepassingen, beeldvorming met een resolutie van 10 tot 30 meter is van cruciaal belang voor boeren om snelle en subtiele veranderingen op veldniveau te zien in gewasomstandigheden die de opbrengst beïnvloeden, zoals gewasstress en verstoring na extreme weersomstandigheden. Bestaande gegevens hebben ofwel onvoldoende ruimtelijke resolutie of lage frequentie, aldus de onderzoekers. Boeren hebben meestal informatie nodig met zowel een hoge resolutie als bijna realtime voorkomen.

"We hadden moeite om openbare satellietgegevens te vinden die zowel een hoge ruimtelijke resolutie als een hoge frequentie hebben in ons eigen onderzoek - het bestond gewoon niet, " zei professor natuurlijke hulpbronnen en milieuwetenschappen en co-auteur Kaiyu Guan. "Dus hebben we het initiatief genomen om het zelf te produceren."

Guan, een Blue Waters-professor aan het National Center for Supercomputing Applications in Illinois, werkte samen met professor Jian Peng en afgestudeerde student Yunan Luo van computerwetenschappen om een ​​algoritme te ontwikkelen dat satellietbeelden van meerdere bronnen samensmelt tot continue, dagelijkse afbeeldingen in hoge resolutie. De onderzoekers beschrijven hun methodologie en bevindingen in het tijdschrift Remote Sensing of Environment.

"We hebben eerst alle beschikbare satellietdatasets opgenomen in Blue Waters, de supercomputer van de National Science Foundation. Met een klik op een knop om ons algoritme uit te voeren, wat er automatisch uitkomt zijn dagelijks hoge resolutie beelden die beschikbaar zijn voor allerlei wetenschappelijke toepassingen, ' zei Guan.

Eerdere onderzoekers hebben methoden ontwikkeld voor het samensmelten van ruimtelijke en temporele gegevens met een hoge resolutie, maar deze kwamen met beperkingen. Bijna alle algoritmen misten automatisering en konden niet tegelijkertijd omgaan met ontbrekende pixels en temporele fusie. Deze nadelen leidden tot kortlopende en gelokaliseerde toepassingen.

Om de beperkingen van eerdere methoden te overwinnen, het team ontwierp het algoritme om automatisch informatie uit bestaande gegevens te integreren. Dit compenseert ontbrekende informatie als gevolg van clouddekking of gegevenshiaten. Het nieuwe algoritme kan afbeeldingen maken zonder ontbrekende pixels, voor elke locatie of regio, door gebruik te maken van tijdreeksinformatie en relaties met naburige pixels.

Naast bijna-realtime dagelijkse gegevensverzameling met hoge resolutie, het team stelt zich voor om dagelijks op lange termijn te bouwen, afbeeldingen op continentale schaal voor verschillende toepassingen. "Het type satellietgegevens van hoge kwaliteit dat nodig is om dit algoritme uit te voeren, is verzameld sinds 2000, wat betekent dat we dagelijks beelden met een resolutie van 30 meter kunnen genereren voor elke locatie op deze planeet die teruggaat in de tijd, ' zei Guan.

"Dit kan worden gebruikt om veranderingen in de landbouwproductiviteit te bestuderen, ecosysteem en poolijsdynamiek sinds 2000 veel gedetailleerder dan voorheen mogelijk was, "Zei Peng. "Onze aanpak kan een revolutie teweegbrengen in het gebruik van satellietgegevens."

De onderzoekers hebben al met succes oppervlaktereflectiegegevens samengevoegd in Champaign County, Ziek., en genereerde dagelijkse tijdreeksen voor het groeiseizoen van 2017 met een resolutie van 30 meter.

Een video van deze oppervlaktereflectiegegevens:

"Ook al hebben anderen in vergelijkbare technologie geïnvesteerd, ze konden niet terug in de tijd zoals wij, Guan zei. "De gegevensbronnen voor onze algoritmen gebruiken de meest rigoureuze gegevens van NASA of de European Space Agency en produceren dagelijkse fusiegegevens die klaar zijn voor onderzoek en praktische toepassingen," zei Guan.

"Het genereren van dit soort gegevens vereist aanzienlijke computerbronnen, toegankelijkheid moeilijk maken, "Zei Peng. "We willen de output delen met de bredere wetenschappelijke gemeenschap en we werken aan een manier om dat mogelijk te maken."