Begin 2020, ESA lanceerde een wedstrijd waarin het grote publiek werd gevraagd ideeën in te dienen over hoe aardobservatiegegevens kunnen helpen bij het monitoren van de gevolgen van de COVID-19-pandemie. Nutsvoorzieningen, een van de winnende ideeën is geïntegreerd in de Rapid Action on COVID-19 met Earth Observation Dashboard - een gezamenlijk initiatief van ESA en de Europese Commissie. Dit nieuwe idee richt zich op het monitoren van het luchtverkeer in Europa met behulp van beelden van de Copernicus Sentinel-2-missie.

De COVID-19-pandemie heeft verstrekkende gevolgen voor de wereldwijde luchtvaartindustrie. Als gevolg van de opgelegde nationale mobiliteitsbeperkingen, het aantal passagiers was drastisch verminderd in vergelijking met voorgaande jaren, waarbij verschillende vliegtuigexploitanten hun vloten inkrimpten en sterk afhankelijk waren van overheidssteun.

Als reactie op de pandemie, ESA lanceerde een oproep tot het indienen van voorstellen waarin om innovatieve ideeën werd gevraagd die hoogwaardige Copernicus-satellietgegevens kunnen gebruiken om de vele effecten van het coronavirus te monitoren. Het tweede van de twee winnende ideeën, voorgesteld door een team onder leiding van Maurício Pamplona Segundo, maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI), in de vorm van deep learning-algoritmen, om vliegende vliegtuigen te detecteren in beelden die zijn gemaakt door de Copernicus Sentinel-2-missie.

Door gebruik te maken van het Euro Data Cube-platform, het team beoordeelde 30 van de drukste Europese luchthavens, inclusief luchthaven Heathrow, in Londen, Luchthaven Charles de Gaulle, in Parijs, en de luchthaven van Frankfurt.

De resultaten toonden het drastische effect van de pandemie op de luchtvaartindustrie op Europees niveau, met een vermindering van het vliegverkeer tot 90% voor de meeste luchthavens tijdens de eerste maanden van de pandemie. De aanduiding, nu beschikbaar in het dashboard, vergelijkt maandelijks het aantal vliegende vliegtuigen met het voorgaande jaar.

Maurício Pamplona Segundo zei:"De resultaten worden bereikt dankzij het duidelijke 'regenboogpatroon' dat wordt gecreëerd door de vliegtuigen die op grote hoogte van het vliegtuig vliegen ten opzichte van de grond en de lichte tijdelijke, of ruimtelijk, verschillen in de spectrale banden van de Multi-Spectral Imager-camera.

"Vervolgens werd een deep learning-model getraind om deze patronen in de afzonderlijke Sentinel-2-afbeeldingen te detecteren. Dit soort detectie maakt gebruik van het unieke uiterlijk van bewegende objecten op grote hoogte die zichtbaar zijn in Sentinel-2-afbeeldingen."

De resultaten werden vervolgens gevalideerd met behulp van de echte vliegtuigposities en vluchtstatistieken die beschikbaar waren uit officiële bronnen, en demonstreerde het opmerkelijke vermogen van de detectieresultaten. De indicator kan nu worden verkend in het dashboard, en wordt maandelijks bijgewerkt.

Aardobservatie kan worden gebruikt om verschillende aspecten van de effecten van de pandemie op de luchtvaartindustrie te volgen. Het dashboard bevat al een economische indicator die het aantal geparkeerde vliegtuigen op verschillende Europese luchthavens kan volgen in vergelijking met de baseline. Beide indicatoren bieden een complementaire kijk op de effecten van de pandemie op het luchtverkeer in Europa.