II.1. Programul Copernicus [310707]

[anonimizat] 1 ȘI SENTINEL 2

II.1. Programul Copernicus

Copernicus este cel mai mare program mondial de observare a pământului și este condus de Comisia Europeană în parteneriat cu Agenția Spațială Europeană (ESA).

Scopul său este de a realiza o [anonimizat], [anonimizat] o largă capacitate de observare a Pământului. [anonimizat], [anonimizat], înțelegerea și atenuarea efectelor schimbărilor climatice și asigurarea securității civile.

Fig. 2.1. Programul Copernicus

Obiectivul este de a utiliza date de la mai multe surse pentru a [anonimizat], pentru a oferi acces autonom și independent la informație în ceea ce privește mediul și securitatea la nivel mondial. [anonimizat], stațiile de aer și de la sol pentru a oferi o imagine completă a "sănătății" Pământului. Serviciile de informații geospațiale oferite de Copernicus pot fi grupate în șase teme principale care interacționează: terestru, ocean, [anonimizat], securitate și schimbări climatice.

[anonimizat], care a avut loc la Lille în septembrie 2008.

Copernicul se bazează pe trei componente:

Componenta spațială ([anonimizat]) [anonimizat] (misiuni spațiale) [anonimizat].

[anonimizat] (rețele de colectare a [anonimizat])

Servicii către utilizatori.

ESA dezvoltă în prezent șapte misiuni în cadrul programului Sentinel. [anonimizat], oceanică și atmosferică. Fiecare misiune Sentinel se bazează pe o constelație de doi sateliți pentru a [anonimizat]. Misiunile Sentinel vor avea următoarele obiective:

Sentinel-1 [anonimizat]. Primul satelit Sentinel-1A a fost lansat cu succes pe 3 aprilie 2014, de către o [anonimizat].

[anonimizat]-1B a fost lansat la 25 aprilie 2016 [anonimizat]. Sentinel-2 va furniza imagini optice de înaltă rezoluție pentru serviciile funciare ([anonimizat] a apei, căile navigabile interioare și zonele de coastă). Sentinel-2 [anonimizat], informații pentru serviciile de urgență. Primul satelit Sentinel-2 a fost lansat cu succes pe 23 iunie 2015.

Sentinel-3 va oferi servicii de monitorizare a teritoriului la nivel mondial și ocean. Primul satelit Sentinel-3A a fost lansat la 16 ianuarie 2016 de către un vehicul Eurockot Rokot de la Cosmodromul din Plesetsk din Rusia.

Sentinel-4, încărcat ca încărcătură utilă pe un satelit Meteosat de a treia generație, va furniza date pentru monitorizarea compoziției atmosferice. Acesta va fi lansat în 2021.

Sentinel-5 Precursor – subsetul setului de senzori Sentinel 5 planificat pentru lansare în august 2017. Scopul principal al acestui lucru este de a reduce decalajul de date (în special observațiile atmosferice SCIAMACHY) între pierderea ENVISAT în 2012 și lansarea Sentinel-5 în 2021. Măsurătorile vor fi efectuate prin spectroscopul Tropomi. Sentinel-5 va furniza, de asemenea, date pentru monitorizarea compoziției atmosferice. Acesta va fi lansat pe o navă spațială post-EUMETSAT System Polar (EPS) și lansat în 2021.

Sentinel-6 este intenția de a susține misiuni de alimetrie de înaltă precizie, urmând satelitul Jason-3.

II.2. Sentinel 1

Sentinel-1 este o misiune spațială finanțată de Uniunea Europeană și efectuată de ESA în cadrul programului Copernicus, constând dintr-o constelație de două sateliți. Acesta este un radar sintetic de diafragmă în bandă C, care asigură imagini continue (zi, noapte și pe orice vreme).

Primul Sentinel 1A a sosit la locul de lansare din Kourou, Guiana, la 25 februarie și a fost lansat pe 3 aprilie 2014, de o rachetă de la Soyuz .

Fig. 2.2. Sentinel 1A

Sentinel-1 asigură continuitatea datelor de la misiunile ERS și Envisat, cu îmbunătățiri suplimentare în ceea ce privește revizuirea, acoperirea, oportunitatea și fiabilitatea serviciilor. Aplicațiile acestuia sunt:

Monitorizarea zonelor de gheață marină, a mediului arctic și supravegherea mediului marin.

Monitorizarea riscurilor de mișcare a suprafeței terenurilor

Cartografierea suprafețelor terenurilor: pădure, apă și sol

Cartografierea în sprijinul ajutorului umanitar în situații de criză

Monitorizarea terenurilor din păduri, apă, sol și agricultură

Suport cartografiere de urgență în caz de dezastre naturale

Monitorizarea marină a mediului maritim

Observarea gheții pe mare și monitorizarea aisbergului

Producerea de diagrame de gheata de inalta rezolutie

Prognoza condițiilor de gheață pe mare

Cartografierea scurgerilor de petrol

Detectarea vaselor marine

Monitorizarea schimbărilor climatice

CAPITOLUL III – STUDIU DE CAZ

III.1. Zona de studiu

Focșani este municipiul de reședință al județului Vrancea, este încadrat geografic la 45 42’N 2613’E în câmpia joasă a Siretului Inferior la o altitudine de 50-55m deasupra nivelului mării. Acesta se întinde pe o suprafață de 54,8km2, ceea ce reprezintă 1% din suprafața județului Vrancea, fiind o localitate de dimensiune medie.

Fig. 3.1. Municipiul Focșani

III.2. Date utilizate

În acest studiu de caz am utilizat ca surse de date, imaginile satelitare Sentinel 1 și Sentinel 2. Imaginile satelitare au fost descărcate de pe site-ul Agentiei Spațiale Europene (ESA), din cadrul programului Copernicus.

3.2. Site-ul Copernicus

Imaginile satelitare folosite pentru evaluarea utilizării terenurilor, sunt imaginile determinate de satelitul Sentinel 1A și satelitul Sentinel 2A, avand o rezolutie de 20m.

Fig. 3.3. Imagine satelitară Sentinel 1A

Fig. 3.4. Imagine satelitară Sentinel 2A

III.3. Metode utilizate pentru determinarea terenurilor

1. Interpretarea vizuală a imaginilor Sentinel, folosind minim 2 compoziții RGB.

3-2-1 – Combinația de benzi arată imaginea în culorile spectrului vizibil, așa cum este percepută în realitate.

Fig. 3.5. Combinație de benzi spectrale 3-2-1

4-3-2 – Este una dintre combinațiile de benzi clasice, în care vegetația este evidențiată de culoarea roșie, tonurile mai deschise reprezentând un răspuns spectral mai puternic. Banda 4 (VNIR = infraroșu foarte apropiat) permite diferențierea tipurilor de vegetație.

Fig. 3.6. Combinație de benzi spectrale 4-3-2

2. Clasificarea imaginilor

Clasificarea imaginilor satelitare are scopul de a simplifica imaginile digitale prin delimitarea unor grupări de pixeli cu caracteristici similare. Aceata are scopul de a construi imagini tematice in care fiecare pixel este repartizat pe baza unui răspuns spectral, unei clase particulare de obiecte.

Pentru clasificarea imaginilor digitale se utilizează două metode de bază: clasificarea supervizată sau recunoașterea supervizată a tiparelor și clasificarea nesupervizată sau analiza de clusteri.

Clasificarea nesupervizată

Grupări de diverse tipuri de date statistice obținute din benzi spectrale, acestea pot fi corelate cu clase separabile. Pentru aceasta clasificare am folosit combinația de benzi spectrale 4-3-2. Etapele clasificării nesupervizate sunt:

Stabilirea numărului de clase – numărul de clase stabilit este 30.

Fig. 3.7. Stabilirea numărului de clase

Raportarea fiecarui pixel către o clasă

Fig. 3.8. Raportarea pixelilor

Fig. 3.9. Rezultatul raportării pixelilor către o clasă

Atribuirea claselor semnificații din teren

Fig. 3.10. Clasificarea nesupervizată

Clasificările nesupervizate

Avantaje:

Nu necesită cunoștințe despre regiunea analizată

Erorile umane sunt minimizate

Pixelii sunt separați din punct de vedere spectral

Analistul are control asupra numărului de clase, iterații, etc.

Dezavantaje:

Clasele obținute nu reflectă cu precizie categoriile din teren

Control limitat asupra identității claselor

Proprietățile spectrale ale claselor se pot modifica în timp

Clasificarea supervizată

În clasificările supervizate, se definește prin analiză vizuală intervalele valorilor spectrale care corespund fiecărei clase care trebuie clasificate și delimitează poligoane omogene din punct de vedere spectral.

Fig. 3.11. Crearea poligoanlelor

Fig. 3.12. Crearea clasificării supervizate

Fig. 3.12. Clasificarea supervizată

Sistemul de calcul digital determină valorile tuturor pixelilor imaginii și alocă conform unor reguli statistice fiecare pixel al imaginii uneia dintre clasele tematice. Altfel spus, într-o clasificare supervizata, pixelii imaginii sunt alocati de computer claselor spectrale care au fost definite pe baza poligoanelor reprezentând clase tematice bine cunoscute.

Clasificările supervizate

Avantaje:

Control asupra identității claselor

Clase specifice cu anumite identități

Clasele obținute reflectă categoriile din teren

Pot fi detectate erorile de clasificare

Dezavantaje:

Analistul impune clasificarea

Regiunile de interes sunt în general relaționate cu informația din teren și nu cu proprietățile spectrale

Regiunile de inters posibil să nu fie reprezentative

Obținerea regiunilor de interes solicită timp

3. Utilizarea indicelui de vegetație normalizat (NDVI)

Indicele NDVI este utilizat pentru un mare număr de propietăți ale vegetației, acesta ajută la calcularea indexului suprafeței ocupate de frunze, concentrația de clorofilă din frunze, productivitatea plantelor, fracția de acoperire cu vegetație si cantitatea de apă acumulată.

Interpretarea presupune delimitarea arealelor cu tonuri de culoare diferite, ce semnifică caracteristici ale vegetației.

Fig. 3.13. Butonul NDVI

Acesta v-a crea un layer temporar in „table of contents”.

Fig. 3.14. Indicele normalizat al vegetației

Pentru a putea interpreta harta am creat 4 clase: Vegetație densă, Vegetație moderată, Vegetație redusă si Fără vegetație.

Fig. 3.15. Crearea claselor

Fig. 3.16. Indicele normalizat al vegetației calculat pe suprafața Municipiului Focsani

Valorile cele mai mari ale NDVI se apropie de 1, mai exact 0.99 și sunt reprezentate prin tonuri de culoare verde închis. Acestea sunt asociate zonelor cultivate, a celor din jurul apei și totodată celor mai sănătoase.

Vegetația moderată este reprezentată de culoarea verde deschis, ea poate fi asociată livezilor sau culturilor agricole cum ar fi porumbul, rapița, dar și culturile viticole sau fânețe. Terenurile cu vegetație redusă sunt caracterizate prin valori mici de 0.19 ale indicelui NDVI și indicate prin culoarea portocaliu. Vegetatia redusă poate fi asociată cu miriștile rezultate în urma recoltării păioaselor, cu pajiștile utilizate pentru pășunat sau cu terenurile acoperite cu fânețe, ce au fost cosite.

Lipsa vegetației de orice tip, a clorofilei este reprezentată prin culoarea roșie (valoare -1), exprimă solul sau roca la zi ce absorb mai mult infraroșul apropiat. Sunt bine exprimate terenurile proaspăt arate, dezgolite de vegetație si zonele construite.

III.3. Utilizarea terenurilor – repartiția pe clase de folosință

1.1 Terenul- obiect al evaluării

Terenurile sunt evidențiate pe următoarele grupe: terenuri agricole și silvice, terenuri fără construcții, terenuri cu zăcăminte, terenuri construite.

Terenul poate fi cu sau fără construcții. Cel fără construcții poate fi nedezvoltat sau utilizat în agricultură. Poate fi localizat in zonele rurale, suburbane sau urbane și poate avea potențial pentru a fi dezvoltat in scopul unei utilizări de tip rezidențial, comercial, industrial, în agricultură sau cu alte destinații specializate.

Modul de utilizare a terenurilor evidențiază profilul funcțional al unităților administrative, precum și modul de intervenție al factorului antropic în mediul natural. Schimbările în modul de utilizare a terenurilor au o influență directă asupra ecosistemelor aflate în zone puternic umanizate, sau a acelora care se află la limita unor terenuri agricole.

Fig. 3.17. Repartiția solurilor pe categorii de folosință

Municipiul Focșani are o pregnantă notă agricolă, daca este să ne luăm după datele statistice. Pe teritoriul orașului Focșani, utilizarea terenului agricol, se prezintă astfel: arabil – 2.506 hectare, livezi – 432 hectare, pășuni – 234 hectare și vii – 53 hectare.

Suprafața de teren intravilan a orașului este de 1.818 ha, din care 632 ha reprezintă teren agricol, adică 34% din total. Având în vedere faptul că și Mândrești este cartier al Focșaniului, unde majoritatea sunt gospodării cu case, se intelege de ce o treime din intravilanul municipiului este teren agricol.