Procesarea Imaginilor Satelitare

1. INTRODUCERE

1.1. Aspecte privind teledetecția satelitară

Dorința de cunoaștere a omului nu are limite și, după ce a cutreierat pas cu pas Pământul cercetându-l și descoperind mereu noi resurse ale sale, s-a ridicat in aer cu mijloace create de el și a cercetat și de acolo suprafața terestră. Depășindu-se pe sine însuși, în încercările lui ambițioase a trimis semeni de-ai săi în spațiul cosmic să cerceteze de acolo planeta sa de baștină și, îndeplinind previziunile lui Jules Verne, a trimis mesageri de-ai săi pe un alt corp ceresc, Luna, satelitul natural al Pământului, să-l studieze și pe acesta.(N. Zegheru, M. Albotă 1982)

Mediul înconjurător este cel care stochează, dar și ascunde, resursele naturale ale planetei noastre, resurse ce sunt necesare menținerii și dezvoltării civilizației umane. Dorința de prospectare și cercetare a resurselor de orice fel, minerale, termale, agricole, silvice, hidrologice, a devenit din ce în ce mai stringentă, iar urmărirea mediului ambiant, pentru corecta sa gospodărire este folositoare.

Teledetecția a apărut ca sistem interdisciplinar de investigare, facilitând descoperirea de noi resurse, urmărirea operativă a celor identificate, aprofundarea cunoașterii lor, urmărirea stării și modificărilor survenite în mediul înconjurător, prin depistarea si înregistrarea radiațiilor emise, absorbite, transmise sau reflectate de obiectele materiale, prin sesizarea influenței acestora asupra situației prezente.

Tehnicile de teledetecție au ca scop obținerea de la distanță a unor informații cât mai bogate și sigure asupra unor obiecte care nu provoacă zgomot sau fenomene ce se produc în liniște. Nașterea teledetecției satelitare se situează în anii '60, odată cu lansarea primelor platforme cu destinație meteorologică.

După 1972 progresul tehnologic a permis plasarea pe orbită a primilor sateliți pentru monitorizarea resurselor naturale, dar numai după 1980 se poate spune că acest domeniu de activitate a devenit operațional. Treptat tehnicile de captare a semnalului au permis dezvoltarea unor algoritmi sofisticați de exploatare a informațiilor provenite de la sateliți, a căror utilizare rămâne, din nefericire, accesibilă numai celor inițiați.

Cele mai simple aplicații de teledetecție sunt legate de pildă, sesizarea vizuală, de către om a unui obiect, prin localizarea lui în spațiu, natura și caracteristicile lui fizice. Omul este un ,, sistem de senzori de teledetecție’’, capabil să sesizeze obiectele de la distanță cu ajutorul analizorului vizual (imagini) sau al senzorilor din piele (căldura corpurilor). În sens larg teledetecția satelitară cuprinde numeroase verigi, de la preluarea imaginilor satelitare, prelucrarea acestora, interpretarea si analiza lor precum si obținerea de produse cartografice. În scopuri metrice este mai putin folosită, în special când se prelucrează imagini satelitare cu rezoluție spațială ridicată.

Teledetecția un ansamblu de aplicații ale fizicii și ingineriei, destinate obținerii de imagini. Finalitatea acestui domeniu al tehnicii este imaginea de teledetecție, obținută prin diverse mijloace.Observarea suprafeței terestre din spațiu facilitează cunoașterea obiectelor naturale și antropice care o constituie și îmbunătățește înțelegerea relațiilor dintre acestea, comparativ cu un studiu în situ. Problematica teledetecției se rezumă la studiul fenomenelor urmărindu-se analizarea acestora în funcție de :

natura, specificitatea și caracteristicile lor;

durata acestora cu ordin de mărime diferențiat de natura fenomenelor derulate (ore, luni, ani, decenii…) sau, generalizând, se pot lua în considerare elemente temporale (trecutul, mai mult sau mai puțin cunoscut, prezentul studiat, viitorul prognosticat)

spațiul geografic definit de:

dimensiunile laterale x,y referitoare la un plan

dimensiunea verticală (altitudine, înălțime, profunzime, grosime)

relațiile dintre obiecte

Din punct de vedere conceptual datele provenind de la sistemele de observare a planetei permit ordonarea spațio-temporală a acestora, evoluția lor fiind tratată diferențiat:

pentru trecut: este posibilă arhivarea evoluției istorice a mediului și constituirea de baze de date referitoare la resurse (pentru realizarea studiului tendințelor),

în prezent: este posibilă monitorizarea și analiza schimbărilor survenite (funcția de evaluarea stării actuale),

pentru viitor: se simulează situația posibilă a mediului și se estimează disponibilul de resurse (funcția de prevenire și planificare).

Folosirea imaginilor provenite de la sateliții de observare a Pământului ține cont de caracteristicile proprii fiecărui satelit utilizat, mai precis de cei trei parametrii fundamentali: rezoluția spațială, rezoluția spectrală și repetitivitatea spațio-temporală.

Teledetecția, indiferent de natura aplicațiilor, pasivă sau activă, folosește radiațiile electromagnetice pentru a obține imaginile corpurilor, de la altitudine, din avion, satelit, balon, elicopter, deoarece în acest mod, imaginea se poate utiliza în obținerea de hărți și planuri, iar interpretarea obiectelor este optimă.

Fig. 1.1. Definiția teledetecției – metode pasive (stânga) și active (sistemul RADAR dreapta)

Radiațiile electromagnetice reprezintă o formă de manifestare a materiei, concretizată în emisii energetice, care pot fi detectate, măsurate și chiar înregistrate, folosind diferite instrumente, în anumite condiții. Radiațiile mai precis, o parte a acestora, pot fi generate și cu ajutorul unor sisteme speciale, în laboratoare, în diferite scopuri. Orice obiect din natură emite radiații, indiferent de proprietățile lui fizice, chimice și biologice.

În natură, radiațiile se diferențiază în funcție de caracteristicile lor energetice, de lungimea lor de undă, frecvența și modul de propagare. Lungimea de undă (λ) este elementul cel mai important pentru teledetecție, aceasta fiind rezultatul raportului dintre viteza de propagare (c sau viteza luminii în vid) și frecvență (ν):

λ= c/ ν (1.1)

Două corpuri din natură, de exemplu un copac înverzit emite radiație în infraroșu iar o casă emite radiație în vizibil, zonele verde și roșu, adică în) emit radiații cu lungimi de undă diferite, fapt ce permite identificarea lor. Corpurile din natură pot fi identificate pe baza emisiilor de radiații și a reflectanței. Radiațiile electromagnetice au un comportament diferențiat, ce se definește prin patru forme:

Transmisia sau propagarea radiațiilor la trecerea printr-un mediu de către radiațiile electro-magnetice (trecerea radiațiilor printr-un mediu oarecare), fără a suferi modificări substanțiale (ex. trecerea radiației solare directe, din zona infraroșului termal prin atmosferă).

Reflexia se produce atunci când radiația se întoarce din mediul de unde a venit, sub un unghi egal, cu cel de incidență, numit și unghi de reflexie (ex. radiația vizibilă la contactul cu un teren calcaros sau cu o construcție de culoare albă din zona mediteraneană).

Difuzia reprezintă risipirea radiațiilor la contactul cu un mediu (ex. lumina solară la trecerea prin norii compacți).

Absorbția este datorată pierderii radiațiilor într-un mediu (ex. radiația solară ultravioletă absorbită de stratul de ozon).

Surse de radiații în teledetecție sunt diversificate și au un rol diferit în obținerea de imagini de teledetecție:

Soarele – este cea mai importanta sursă, mai ales pentru teledetecția pasivă, cu senzor optic ( aerofotografierea). Soarele emite radiație luminoasă și calorică, datorită reacțiilor de fuziune nucleară, prin care hidrogenul devine heliu.

Pământul emite radiațiile gamma la nivelul nucleului radioactiv, care nu au aplicații în teledetecție. Obiectele de pe suprafața terestră, diferitele medii ca apa oceanelor, vegetația, culturile agricole sau construcțiile care se află pe suprafața terestră intră în contact cu radiația solară și emit diferite radiații.

Radiațiile emise artificial, sunt: microundele, emise cu ajutorul radarului; lumina polarizată sau laserul, undele sonore (pentru ecosondă).

Fig. 1.2. Spectrul undelor electromagnetice

1.2. Avantajele teledetecției satelitare

Avantajele teledetecției satelitare sunt numeroase dintre acestea putând fi amintite:

Teledetecția satelitară permite preluarea de înregistrari pe suprafețe mari, pornind de la suprafețe de 11×11 km putând ajunge până la imagini care acoperă o suprafață de 2700×2700 km.

Imaginile pot fi preluate în zone inaccesibile omului (munți înalți,văi adânci), sau pot surprinde fenomene de ansamblu, în cazul sateliților meteorologici.

De asemenea imaginile pot fi preluate în mai multe ferestre ale spectrului electromagnetic, însă cele mai des utilizate sunt zona din vizibil, infraroșu și cea din spectrul microundelor. Cele mai puțin folosite sunt undele din UV.

Preluarea acestora în format digital permite prelucrarea automată pe baza unor softuri GIS ce sunt specializate pe teledetecție.

Înregistrările se pot face la orice ora din zi sau din noapte, de înregistrarile din timpul zilei se ocupă senzorii optici, iar de înregistrările nocturne, senzorii radar și lidar.

Costul înregistrărilor este scăzut, dar depinde de gradul de prelucrare al imaginilor satelitare. După prelucrare se pot obține hărți tematice referitoare la clasificarea categoriilor de acoperire a terenurilor.

Fig 1.3. Exemplu imagine satelitară

Fig 1.4. Avantajele teledetecției

2. PROGRAMUL LANDSAT

2.1. Aspecte generale

Programul Lansat, demarat in 1967, este cel mai longeviv program, încă funcțional, conceput în vederea achiziționării de imagini prin satelit asupra Pământului. La data de 23 iulie 1972 a fost lansat primul satelit având ca obiectiv monitorizarea resurselor naturale ale Pământului. Cel mai recent satelit lansat, la 11 februarie 2013, poartă numele de Landsat 8.

Acesta a fost reaizat în Statele Unite ale Americii în “epoca” explorării și cunoașterii, asociată epocii “îmblânzirii” atomului și explorarea Lunii. De fapt misiunea Apollo a inspirat realizarea programului Lnadsat.

Instrumentele de la bordul sateliților au înregistrat milioane de imagini satelitare de la lansare și până în prezent. Imaginile recepționate la sol, de către stațiile Landsat din întreaga lume sunt de tip Open Sky, adică de datele preluate de sateliți poate să beneficieze orice institut sau universitate de cercetare. Aceste imagini reprezintă surse ce evidențiază schimbări la nivel mondial, utilizate pentru aplicații în agricultură, hidrologie, silvicultură, cartografie, geologie, educație și cercetare. Astfel de înregistrări pot fi accesate prin intermediul site-urilor de specialitate precum Earth Explorer sau Glovis ale USGS (United States Geological Survey).

Centrul de cercetare din Santa Barbara a inițiat, proiectat și fabricat primii 3 senzori multispectrali (MSS), în același an în care omul a pășit pe Luna, 1969. La început programul a fost denumit Earth Resource Technology Satellites (ERTS). Sub directiva președintelui Jimmy Carter, în 1979, operațiunile Landsat au fost transferate de la NASA către NOAA, recomandându-se dezvoltarea operațională a sistemului pe termen lung și suplimentarea cu încă 4 sateliți pe lângă cei 3 lansați deja.

Sateliții trebuiau să primească denumirea de ERTS-A, ERTS-B, ERTS-C,ERTS-D,ERTS-E, ERTS-F, înainte de lansare, iar după lansare literele urmând să se transforme în cifre.

Așa cum s-a precizat anterior în 1972 s-a lansat ERTS-1. Anul 1975 a fost anul lansării satelitului ERTS-B, după lansare denumirea schimbându-se în Landsat 2, iar ERTS-1 a devenit Landsat 1. Celor 2 deja lansați li s-a alăturat în 1978 și Landsat 3, urmând ca Landsat 4 și 5 să fie lansați în 1982 respectiv 1984. Așa cum era și evident pe măsura lansării altor sateliți, tehnologia a avansat, instrumentele de la bord la fel, în 1999 lansându-se Landsat 7, iar în 2013 urmându-i succesorul, Landsat 8.

În 1989 programul a întâmpinat primele probleme legate de finanțare, fiind la un pas de a opri lansarea pentru Landsat 4 și Landsat 5.

În 1990 și 1991 s-a pus problema ca jumatate din fondurile pe un an să fie suportate de agențiile care au folosit date, respectiv utilizatorii, însă dificultățile au fost depășite ulterior.

Programul Landsat are o serie de parametri care definesc calitatea înregistrărilor, printre care se află și rezoluția imaginilor satelitare. Aceasta poate fi radiometrică, spectrală, spațială și temporală.

Rezoluția spatială a imaginilor satelitare numită și rezoluție geometrică și este definită de marimea pixelului din înregistrare. Aceasta poate fi interpretată ca suprafața de teren pe care o conține un pixel, sau ca număr de pixeli ce pot fi afișați pe ecran. Rezoluția spațială poate fi îmbunătățită prin operația de resampling, dar nu aduce plus de informații, ci practic împarte pixelul în pixeli cu latura mai mică până la o anumită limită când apare efectul de pixelizare.

Rezoluția spectrală reprezintă intervalul din spectrul electromagnetic în care senzorul preia înregistrările. Imaginile preluate pe benzi înguste prezintă o rezoluție spectrală mare.

Rezoluția radiometrică este reprezentată de capacitatea senzorului de a înregistra diferențele de energie, exprimându-se în număr de biți. O rezoluție radiometrică ridicată înseamnă înregistrarea unei culori în mai multe nuanțe.

Rezoluția temporală reprezintă intervalul de timp în care satelitul revine și preia imagini pe aceeași suprafață. Aceasta poate crește dacă satelitul dispune de sistem de preluat imagini înainte, înapoi și nadirale. De asemenea, în cazul orbitelor aproape polare, sateliții aflați pe acestea preiau imagini cu rezoluție temporală ridicată în jurul polilor, la latitudine mai mare de 70°.

Fig.2.1. Evoluția în timp a programului Landsat

2.2. Programul Landsat

Landsat 1, a fost numit inițial “Earth Resource Technology Satellite 1”- ERTS 1, fiind primul satelit din programul Landsat al Statelor Unite. Acesta a fost o versiune modificată a satelitului meteorologic Nimbus 4 și a fost lansat la data de 23 iulie 1972 de către racheta Delta 900. Satelitul aflat pe o orbită aproape polară era folosit ca o platforma stabilă orientată față de Pământ în vederea obținerii informațiilor în domeniul agriculturii și silviculturii, geologiei și resurselor minerale, a hidrologiei și resurselor de apă, oceanografiei și resuselor marine, precum și a fenomenelor meteorologice.

Orbita pe care se afla satelitul are o altitudine medie de 920 km, având o înclinare de circa 98°. Înregistrările erau preluate pe 4 canale cu o rezoluție spatială de 80×80 km. Mărimea unei scene era de 185×185 km. Inițial, distribuția datelor s-a facut de către centrul EROS după care a fost preluată de USGS.

Catalogarea imaginilor Landsat se face în sistemul WRS1 (World Reference System), conform căruia o imagine poate fi găsită pe baza numărului orbitei și al numărului rândului (path/row). Conform acestui sistem, s-au numerotat 251 de orbite prima dintre acestea trecând prin partea vestică la longitudinea de 60°, iar primul rând se consideră în emisfera nordică. Rândul 60 corespunde cu Ecuatorul.

Pentru îndeplinirea acestor obiective, satelitul era echipat cu 3 camere de tip RBV, un senzor multispectral (MSS) cu 4 canale și un sistem de colectare a datelor. Camerele de tip RBV (Return Beam Vidicom) erau folosite pentru obținerea imaginilor asupra Pământului în vizibil și în infraroșu apropiat. MSS permitea obținerea imaginilor radiometrice, iar sistemul de colectare a datelor (DCS) folosea la colectarea informațiilor de la distanță.

Deși camerele de tip RBV trebuiau să fie principalele instrumente, s-a dovedit ca datele preluate de scanerul multispectral, MSS,care avea mai mult un rol experimental, erau net superioare. Acest senzor preia înregistrări în 4 benzi, una în banda roșu, una în verde și două în infraroșu. De asemenea este echipat și cu două casetofoane video de bandă largă (WBVTR) capabile de a stoca informații provenite de la scanner sau camerele RBV, până la o durată egală cu 30 de minute, oferind senzorilor satelitari o acoperire la nivel aproape mondial.

În 1976, directorul USGS, Dr. VE McKelvey a scris în prefața lucrării “A New Window on Our Planet” (O nouă ferestră în Planeta noastră), că “Satelitul ERTS reprezintă primul pas în fuzionarea spațiului prin teledecție într-un sistem de inventariere și gestionare a resurselor planetei”.

Un sistem avansat de control ce constă din scanere orizontale, senzori satelitari și o antenă combinată cu un sistem de propulsie cu gaz freon, ce permite satelitului menținerea orientării cu o marja de ± 7° pe toate cele 3 axe. În 1976 Landsat 1 a descoperit o mică insulă de 20 km în largul coastei de est a Canadei, insula ce a fost ulterior denumită insula Landsat dupa numele satelitului.

A fost scos din uz în 6 ianuarie 1978, datorită supraîncălzirii din cauza expunerii aproape constant la lumina Soarelui. Cu toate acestea calitatea și impactul informațiilor rezultate a depășit toate așteptările.

Fig 2.2. Satelitul Landsat 1

Landsat 2 este al doilea satelit lansat în cadrul programului cu același nume. Satelitul a avut denumirea inițială de ERTS-B, dar a fost redenumit Landsat 2 odată cu lansarea sa în 22 ianuarie 1975. În ciuda faptului ca i se preconizase o durată de funcționare de un an, acesta a operat înregistrări timp de 7 ani, încheiându-și activitatea pe 25 februarie 1982.

La fel ca și predecesorul său, a avut la bord o cameră de tip RBV și scanerul MSS. Specificațiile pentru aceste instrumente au fost identice cu cele ale lui Landsat 1. Înregistrările efectuate cu scanerul multispectral au fost considerate mai folositoare din punct de vedere științific decât cele oferite de camera RBV, de aceea aceasta era folosită mai rar, în scopul evaluărilor din domeniul ingineriei.

Ca și Landsat 1, a fost lansat pe o orbită aproape polară, având o înclinare de 99.2°, catalogarea imaginilor făcându-se tot conform sistemului WRS 1. Altitudinea orbitei a fost de 900 de km, realizând aproximativ 14 orbite pe zi și acoperind întreaga suprafață a Pământului în 18 zile.

Fig 2.3. Satelitul Landsat 2

Landsat 3, a fost lansat în 5 martie 1978, cu scopul principal de a oferi o arhivă globală de imagini satelitare. Landsat 3 spre deosebire ce ceilalți sateliți a fost administrat numai de către NASA. Acest satelit nu mai este în funcțiune din 21 martie 1983, chiar dacă fusese proiectat pentru o funcționare de un an. În ceea ce privește caracteristicile tehnice, satelitul are aceleași caracteristici ca și Landsat 2. A fost dotat cu un scaner multispectral având o rezoluție spațială de 75 m. Spre deosebire de programele lansate anterior, acesta a dispus de o bandă termală, care s-a defectat la scurt timp după ce satelitul a fost lansat. Orbita pe care s-a aflat era un aproape polară de circa 98°, având o altitudine de 900 de km, ce necesita 18 zile pentru a acoperi întreaga suprafață a Terrei.

Fig 2.4. Satelitul Landsat 3

Landsat 4, a făcut parte din generația a patra a programului Landsat, fiind lansat în 16 iulie 1982, având ca scop principal punerea la dispoziție a unei arhive satelitare. Deși programul este gestionat de NASA, datele de la Landsat 4 au fost colectate și distribuite de către USGS. Landsat 4 și-a încheiat activitatea pe 14 decembrie 1993, când satelitul și-a pierdut capacitatea de a transmite imaginile, mult dincolo de speranța de viață a acestuia, proiectată de cinci ani. NASA a continuat sa urmărească satelitul până la 15 iunie 2001. Satelitul a avut o lățime maximă de bandă de transmisie de 85 Mbit/s dispunând de un senzor multispectral actualizat față de versiunile anterioare și un nou senzor TM.

La scurt timp după lansare, satelitul a pierdut jumătate din puterea solară și totodată posibilitatea de a trimite date științifice la stațiile de la sol, fapt care a determinat lansarea timpurie a lui Landsat 5, considerându-se că Landsat 4 va eșua mai devreme decât era de așteptat. Cu toate acestea Landsat 4 a fost capabil să-și reia sarcinile, iar în ianuarie 1986 a fost pus în regim de așteptare. Acesta a fost adus înapoi pe orbită pentru a oferi o acoperire internațională când Landsat 5 a suferit o defecțiune.

Landsat 4 a fost primul satelit din acest program, care a avut încorporat senzorul TM. Senzorul TM este capabil să preia înregistrări pe 7 benzi spre deosebire de senzorul MSS care preia înregistrări în 4 benzi. Cele 3 benzi în plus ale senzorului TM aduc un avantaj în ceea ce privește creșterea rezoluției la 30 m spre deosebire de MSS care oferea doar rezoluție între 79-82 m.

Orbita pe care se află este una aproape polară cu o înclinare de 98,2°, fiind parcursă de satelit în aproximativ 100 de minute, realizând circa 14,5 orbite pe zi. Rezoluția spațială a imaginilor este de 30 m în multispectral, 15 m în pancromatic și 120 m în banda termală. Rezoluția radiometrică a imaginilor este de 8 biți, iar cea temporală de 16 zile. Catalogarea înregistrărilor se realizează în sistemul WRS-2, ușor diferit de primul acesta având 233 de orbite, iar randul 60 coincide cu Ecuatorul. Mărimea unei scene este de 185×185 km. Altitudinea la care s-a aflat satelitul a scăzut de la 920 km la 705 km, motiv pentru care câmpul de vedere instantaneu este mai mic, iar rezoluția spațială s-a îmbunătățit.

Fig 2.5. Satelitul Landsat 4

Landsat 5 a fost un satelit amplasat pe o orbită joasă, lansat pe data de 1 martie 1984 cu scopul de a monitoriza suprafața Pământului. Fiind o continuare a programului Landsat acesta a fost adiministrat de către USGS împreună cu National Aeronautics and Space Administration (NASA). După 29 de ani în spațiu, satelitul a fost oficial îndepărtat pe 5 iunie 2013. Aproape de data la care a fost scos din funcțiune, utilizarea sa a fost îngreunată de avarii ale echipamentelor, fiind parțial înlocuit de Landsat 7 și Landsat 8. Oamenii de știință au anticipat că satelitul va reintra în atmosfera Pământului unde se va dezintegra în jurul anului 2034.

Recunoscută de Cartea Recordurilor ca fiind cea mai lungă perioadă de observare satelitară a Terrei din istorie, Landsat 5 a orbitat în jurul planetei mai mult de 150.000 de ori, timp în care a transmis peste 2,5 milioane de imagini ale suprafeței terestre din întreaga lume, depășind cu mult durata de funcționare de 3 ani care îi fusese prevazută.

Landsat 5 a avut o lățime de bandă maximă de transmisie de 85 Mbit/s. Altitudinea la care s-a aflat era de 705.3 km, fiind nevoie de 16 zile pentru a scana întregul Pământ. Satelitul a fost o copie identică a lui Landsat 4 și a fost inițial conceput ca o copie de rezervă. Prin urmare acesta a beneficiat de aceleași instrumente, cele mai importante fiind senzorul TM și scanerul MSS, care a fost oprit în 1995, dar reactivat în 2012.

Landsat 5 a înregistrat mai multe evenimente importante, fiind primul satelit care a oferit imagini de la accidentul nuclear de la Cernobâl din 1986. De asemenea, a înregistrat imagini din timpul despăduririi din regiunile tropicale precum și imagini de la tsunamiul devastator din sud-estul Asiei din 2004.

În perioada 2005-2006 satelitul a întâmpinat dificultăți în ceea ce privea încărcarea bateriilor pe baza energiei solare, fapt ce a dus la întreruperea activității acestuia. De asemenea în decembrie 2009 au apărut defecțiuni tehnice. În noiembrie 2011 achizițiile de imagini au fost suspendate pentru 90 de zile, moment în care USGS a observat că satelitul se apropia de sfârșitul vieții sale după mai mult de 27 de ani în spațiu. Ultima imagine înregistrată de Landsat 5 a fost pe data de 6 ianuarie 2013.

Observațiile din lucrarea de față, din zona de la Roșia Montană, sunt realizate cu ajutorul satelitului Landsat 5.

Fig 2.6. Satelitul Landsat 5

Landsat 6, trebuia să fie lansat pe data de 5 octombrie 1993, de către EOSAT, insă lansarea acestuia a eșuat după ce nu a reușit sa ajungă la viteza necesară pentru a se instala pe orbită.

Satelitul era dotat cu senzor TM îmbunătățit, Enhanced Thematic Mapper Plus ( (ETM+). Acest senzor ar fi colectat date în aceleași șapte benzi spectrale și la aceleași rezoluții spațiale ca instrumentul TM care s-a aflat pe Landsats 4 și 5 . Instrumentul ETM+ avea în dotare și o bandă suplimentară, a opta, cu o rezoluție spațială de 15 m. A opta bandă a fost cunoscută sub numele de banda pancromatică. Aceasta era sensibilă în intervalul de la lumina verde până la cea din infraroșu apropiat a spectrului electromagnetic.

Landsat 7, deținut de către Guvernul Sua, a fost lansat cu succes pe 15 aprilie 1999, din partea vestică a bazei Vandenberg Air Force. Instrumentul ETM+ include, de asemenea, caracteristici suplimentare, ce fac din acesta un instrument versatil și eficient pentru studii globale de schimbare, monitorizarea și evaluarea terenurilor acoperite, precum și cartografierea suprafețelor mari. O parte din aceste caracteristici sunt: o bandă în pancromatic cu rezoluție spațială de 15 m, calibrarea radiometrică absolută la bord, o bandă în infraroșu termal având o rezoluție spațială de 60 m, un înregistrator de date on-board și altele.

Landsat 7 este satelitul de observare a Pământului cel mai precis calibrat, datele înregistrate sunt de precizie ridicată, comparabile cu datele obținute de la sol. Senzorul acestuia a fost numit cel mai stabil și precis instrument de observare a Pământului plasat vreodată pe orbită. O calitate excelentă a datelor obținute, sistemul de arhivare consecvent la nivel global și prețurile reduse ale scenelor a condus la o creștere mare a utilizatorilor de imagini Landsat. În octombrie 2008, USGS s-au oferit publicului toate datele Landsat 7, ceea ce a dus la o creștere de 60 de ori mai mare a download-urilor de date.

Misiunea Landsat 7 a mers perfect până în mai 2003, când s-a defectat o componentă hardware, ce a dus la dispariția valorilor pixelilor de pe anumite linii. La șase săptămâni după defectarea corectorului liniilor de scanare (SLC), senzorul ETM+ și-a reluat misiunea de studiu a terenului la nivel mondial. Cu toate acestea defecțiunea a afectat imaginea satelitului creată anterior.

Mai exact, senzorul ETM+ este compus dintr-o oglindă se scanare (Scan Mirror) și un corector al liniilor de scanare (Scan Line Corrector) printre alte componente. Astfel oglinda de scanare, baleiază terenul în timpul mișcării satelitului, iar corectorul liniilor de scanare corectează imaginea, fără de care s-ar obține o imagine în zig-zag datorită mișcării concomitente a satelitului și oglinzii. Chiar și cu SLC defectat, ETM+ preia aproximativ 75% din datele pentru o anumită scenă. Lipsa datelor crește în lățime de la centru spre marginea scenei.

Restul senzorilor, inclusiv oglinda primară, continuă să funcționeze radiometric și geometric la același nivel ridicat de acuratețe și precizie așa cum a făcut-o înainte de anomalie; prin urmare, pixelii din imagine sunt incă localizați geografic și calibrați cu precizie.

Fig 2.7. Satelitul Landsat 7

Landsat 8, este cel mai nou satelit lansat la 11 februarie 2013. Acest program conține 2 instrumente esențiale, instrumentul Operational Land Imager (OLI) și instrumentul Thermal Infrared Sensor (TIRS). Cele 2 componente oferă acoperire la nivel global a terenurilor cu o rezoluție spațială de 30 m în vizibil, infrarosu, 100 m în banda termală și 15 m în pancromatic.

Programul Landsat 8 a fost conceput ca o colaborare între NASA și USGS. NASA a condus proiectarea, construcția, lansarea și fazele de calibrare pe orbită, timp în care a fost numit Landsat Data Continuity Mission (LDCM).

La data de 30 mai 2013, USGS a preluat operațiunile de rutină și satelitul Landsat a devenit Landsat 8. Astfel USGS conduce activitățile de post-lansare de calibrare, operațiuni prin satelit, generarea de produse de date și arhivarea datelor de la EROS.

Instrumentele deținute de Landsat 8 reprezintă un proces evolutiv în tehnologie. OLI îmbunătățește ultimii senzori Landsat, folosind o abordare tehnică demonstrată de senzorii experimentali EO-1 ai NASA. OLI este un senzor de tip push-broom cu 4 oglinzi telescopice, ce colectează date din spectrul vizibil și infraroșu cât și în pancromatic fiind proiectat cu o durată de viață de 5 ani. Graficul de mai jos compară benzile de la Landsat 8 cu cele de la Landsat 7 ETM+. OLI deține două benzi noi, una folosită în detectarea norilor de tip cirrus, iar a doua bandă este folosită pentru observațiile din zonele de coastă.

Fig 2.8. Grafic comparativ între benzile Landsat 8 și Landsat 7 ETM+

TIRS colectează date pentru încă două benzi spectrale înguste din termal, anterior acoperite de o bandă spectrală largă la Landsat 4-7. Rezoluția spațială de 100 m de la TIRS va fi înregistrată de către OLI pentru a obține rezoluția radiometrică pe 12 biți. Landsat 8 este proiectat pentru a obține 400 de scene pe zi, cu 150 de scene mai mult decât predecesorul său, Landsat 7. Cu cât numărul de scene pe zi este mai mare crește probabilitatea de capturare a scenelor fără nori. Mărimea unei scene este de 185×180 km, iar altitudinea nominală la care se află satelitul este de 705 km. Precizia cartografică cerută este de 12 m (inclusiv compensarea efectelor datorate diferențelor de nivel) la produsele Landsat 8.

Comparație între benzile Landsat 7 ETM+ și Landsat 8

Tabel 1

Fig 2.10. Dispunerea benzilor la Landsat TM

3. MATERIALE ȘI METODE FOLOSITE

3.1. Aspecte generale

În ceea ce privește materialele folosite, baza acestei lucrări o reprezintă imaginile satelitare Landsat TM. Acestea au o anumită precizie de care depinde rezultatul obținut. În urma preluării imaginilor satelitare, acestea urmează a fi prelucrate având ca scop obținerea informatiilor cât mai fidele în zona de studiu considerată. Se urmărește observarea în timp a zonei de interes în vederea determinării schimbărilor.

3.2. Zona luată în studiu

Zona luată în studiu cuprinde 14 localităti și anume: Bistra, Câmpeni, Vadu Moților, Vidra, Sohodol, Roșia Montană, Abrud, Ciuruleasa, Bucium, Mogoș, Lupșa, Ponor, Baia de Arieș și Sălciua. Suprafața acoperită de cadrele imaginilor satelitare folosite de

Situată în partea de nord-vest a județului Alba, Roșia Montană, este străbătută de râul Roșia aflându-se la 46°18'34.41" latitudine N și 23°10'30.45" longitudine E. Roșia Montană este atestată documentar din anul 131, când purta numele de Alburnus Maior. De-a lungul timpului, activitatea specifică a acestei zone a fost exploatarea auriferă, din perioada romanilor, fiind una dintre cele mai vechi comunități din Europa cu tradiție în exploatarea metalelor prețioase.

Romanii au înființat aici prima așezare permanentă pentru sclavii și coloniștii care lucrau în minerit și au făcut și primele mari exploatări de aur și argint din zona.Galeriile erau săpate cu ciocanul, dalta și târnăcopul și erau de multe ori ramificate sau chiar supraetajate. Când roca era foarte dură, pereții stâncii se încălzeau cu foc, după care erau stropiți cu apă și oțet pentru a se răci brusc. Datorită diferenței termice create, se crăpau, și apoi, cu târnăcopul erau desfăcute bucăți de rocă din care era separat aurul.

Astăzi se mai păstrează doar porțiuni din galeriile romane, deoarece exploatările din Evul Mediu și de mai târziu s-au făcut prin prelungirea și lărgirea galeriilor romane existente. O mare parte din ele au fost distruse complet în 1970, când în zona Cetate a fost amenajată o carieră chiar în locul unde se află un întreg sistem de galerii, denumit "cetățile romane", fără a se face niciun fel de cercetări, inventariere sau conservare în situ.

În ceea ce privește mediul, având în vedere că la Roșia Montană se face minerit de 2000 de ani, iar metodele de exploatare minieră practicate în trecut au dus la poluarea solului și a apelor de suprafață din zona cu metale grele și compuși ai acestora. Rocile au un conținut de sulf, care în contact cu oxigenul și apa, au dat naștere unei soluții slabe de acid sulfuric, care a dizolvat metalele grele din rocă și, împreună cu acestea, a ajuns treptat în apele de suprafață sau în cele subterane poluându-le. Din galeriile miniere vechi se scurg în pârâul Roșia, în fiecare secundă, 20 de litri de ape acide, de aici poluarea propagându-se în râul Abrud și în Arieș, flora și fauna lipsind aproape complet.

Numele de Roșia Montană a devenit arhi-cunoscut, după ce o companie româno-canadiană, Roșia Montană Gold Corporation (RMGC) a obținut licența de concesiune pentru exploatarea minereurilor de aur și argint din acest perimetru, licență ce a fost obținută prin transfer de la Minvest SA Deva și nu prin licitație. Compania nu a primit încă autorizațiile necesare începerii proiectului, în prezent proiectul fiind în curs de evaluare la Ministerul Mediului. Acest proiect este combătut de o parte a membrilor Academiei Romane și de Academia de Studii Economice Bucuresti, în urma unor analize științifice date publicității.

Proiectul constă în deschiderea celei mai mari exploatări aurifere la suprafață, prin cianurare, din Europa, care va cuprinde, în Valea Roșia, patru cariere deschise și o uzina de prelucrare cu cianuri a aurului și argintului, iar în Valea Corna un iaz de decantare a substanțelor chimice cu o suprafață de 367 ha. Una din principalele temeri cu privire la acest proiect, este legată de un posibil accident ecologic, asemănător celui de la Baia Mare din anul 2000, când ruperea unui baraj al iazului de decantare a dus la poluarea cu cianură a Tisei și Dunării, moartea a 1200 de tone de pește și contaminarea resurselor de apă a 2 milioane de oameni.

Experții de la Norwegian Geotechnical Institute care au studiat proiectul barajului de la Roșia Montană, au estimat că, dacă se respectă proiectul, barajul Corna poate prezenta siguranță, iar riscul producerii poluării accidentale a apei este redus, ca de altfel și riscul poluării transfrontaliere. De asemenea, se prevede că pe măsură ce se vor încheia activitățile în cele 4 cariere de suprafață propuse, acestea vor fi reumplute cu pământ, cu excepția carierei Cetate, care va fi umplută cu apă și transformată într-un lac de agrement.

3.3. Materiale folosite

3.3.1. Alegerea imaginilor satelitare

Materialul de bază în cazul lucrării de față îl reprezintă imaginile satelitare Landsat TM, care au fost descărcate de pe site-ul Earth Explorer al USGS. Pentru identificarea imaginilor satelitare din zona de exploatare de la Roșia Montană, s-a folosit sistemul World Reference System 2 (WRS-2).

World Reference System este un sistem de referință la nivel mondial, având un sistem de notație global de date Landsat. Acesta permite utilizatorului să se intereseze despre imagini din satelit din orice colț al lumii prin specificarea unui centru de scenă nominal desemnat de numere ce reprezintă calea sau orbita (Path) și rândul (Row).

Generațiile Landsat 1-3 folosesc sistemul WRS-1 care este descris de aceleași componente, respectiv orbită și rând, calea numerotându-se de la est spre vest, având 251 de orbite, orbita 1 traversează Ecuatorul la 65.48° longitudine vestică. Traiectoria unui satelit poate varia în funcție de unghiul de derivă și alți factori, astfel că o traiectoria unei orbite este aproximativă. Orbita este ajustată periodic, în scopul de a aduce satelitul înapoi pe orbita care să coincidă cu traseul orbitei calculate. În timp ce satelitul se deplasează de-a lungul orbitei, instrumentele de observare scanează în mod continuu terenul. Informațiile sunt transmise la sol și sunt corelate cu efemeride telemetrate cu scopul de a forma imagini individuale. În timpul acestui proces, datele continue sunt segmentate în imagini individuale, cunoscute sub numele de scene.

Încadrarea este uniformă pentru fiecare orbită. Scenele adiacente est-vest au locația centrului scenei la aceeași latitudine. Numărul rândului poate fi folosit pentru a identifica toate scenele aflate la aceeași latitudine. Rândul 60 corespunde cu Ecuatorul, rândul 59 se află în imediata apropiere a rândului 60 spre nord, continuând până la latitudinea nordică de 80°1'12" care este reprezentată de rândul 1. De asemenea, rândul 119 se află la latitudinea sudică de 80°1'12".

Combinația orbită și rând identifică în mod unic un centru de scenă nominală. Numărul orbitei este întotdeauna primul, urmat de numărul rândului. De exemplu, notația 185-028 se referă la calea 185, rândul 28, ce corespunde zonei de interes precizată în lucrarea prezentă și anume zona de explotare Roșia Montană. La nivel global pentru obținerea unei acoperiri complete este nevoie de 18 zile în care satelitul străbate cele 251 de orbite.

World Reference System 2 folosit de generațiile Landsat 4,5 și 7 reprezintă o extensie a World Reference System 1 folosită de generațiile anterioare Landsat, utilizând un sistem similar de definire sub forma de orbită și rând. Există, totuși diferențe majore între cele 2 sisteme în ceea ce privește ciclurile repetate, acoperirea, datorită diferențelor orbitale mari ale Landsat 4, 5 în comparație cu Landsat 1,3.

Acoperirea completă a Terrei în 16 zile a fost realizată pe 233 de orbite. Astfel pentru Landsat 4, 5 sistemul WRS-2 este format din 233 de orbite, numerotate de la 1 la 233 de la est spre vest, orbita 1 traversând Ecuatorul la 64°40' longitudine vestică. Rândurile se găsesc în număr de 248, acesta din urmă aflându-se la latitudinea de 81°22' la nord. Rândul 60 corespunde cu Ecuatorul, rândul 1 începe la 80°47' latitudine nordică și crește până la o latitudine maximă de 81°51' spre sud, unde se află rândul 122 și apoi se întoarce spre nord, traversează Ecuatorul, rândul 184, continuând la o latitudine maximă de 81°51' la nord.

Odată delimitată zona de interes, s-au descărcat seriilor temporale de imagini satelitare de pe site-ul Earth Explorer al USGS. Descărcarea imaginilor satelitare a presupus crearea anterioară a unui cont. În cazul imaginilor care nu sunt disponibile pentru descarcare în mod direct de pe site, este necesară o comandă, acestea fiind livrate la adresa de e-mail cu care a fost creat contul.

Din totalitatea imaginilor satelitare disponibile s-a ales arhiva Landsat 4, 5. Ulterior acestei setări, s-a selectat gradul de acoperire cu nori acceptat și anume mai mic de 10%. Orbita 185, rândul 28 descrie zona de interes, la datele disponibile pentru descarcat alegându-se produsul cu nivelulu de corecție 1T (Level 1T). Pe lângă imaginile satelitare, fișierele descărcate mai conțin 3 fișiere de tip .txt, MTL.txt, GCP.txt si VER.txt.

Fișierul MTL.txt, Metadata, reprezintă metadatele, respectiv informațiile legate de setul de benzi, ca tipul de satelit (Landsat 5), tipul de senzor, TM în cazul lucrării de față, data la care au fost preluate imaginile, ora la care au fost preluate, colțurile imaginii satelitare sub forma de coordonate geografice (latitudine și longitudine), colțurile imaginii satelitare în coordonate metrice (X,Y), numele fiecărei benzi descărcate, gradul de acoperire noroasă, altitudinea Soarelui, calitatea imaginii, eroarea medie pătratică, radianța minimă și maximă pentru fiecare bandă precum și alte date. Fișierul GCP.txt, Ground Control Point, conține informații legate de punctul de control aflat la sol și starea acestuia.

Fisierul VER.txt, Report Verify, afișează o grilă de puncte de verificare în diferite culori, care reprezintă precizia geometrică. Pe baza tehnicii de corelare încrucișată, un set de date este folosit ca referință. Această reprezentare grafică ce se regăsește în fișierul Report Verify ajută utilizatorii în determinarea preciziei geometrice a fiecărei scene TM.

Odată descărcate imaginile, acestea trebuie dezarhivate, fiecare bandă se găsește în format tiff, acestea urmând a fi importate în programele utilizare pentru procesare.

3.3.2. Date de referință

În lucrarea de față ca și date de referință s-au folosit atât ortofotoplanurile puse la dispoziție de către Agenția Națională de Cadastru și Publicitate Imobiliară (ANCPI) cât și hărți de vegetație, hărți ale solului, Google Maps și aplicatia Google Earth. Google Maps a fost folosit la începutul lucrării în vederea determinării aproximative pe hartă a carierelor și iazului de decantare de la Roșia Montană. De asemenea pentru determinarea amplasării localităților din jurul carierelor s-a folosit Google Earth precum și în determinarea modelului 3D al carierei.

Fig 3.1. Ortofotoplan pus la dipozitie de ANCPI

Hărțile de vegetație și hărțile solului au folosit la realizarea clasificării supervizate a zonei studiate. Baza lucrării o reprezintă imaginile satelitare preluate de satelitul Landsat 5, care ajutate de datele de referință anterioare servesc la monitorizarea în timp a zonei luate în studiu.

3.3.3 Logistica folosită

În ceea ce privește logistica folosită în lucrare s-a folosit laptopul Acer Aspire E1-570G cu următoarele specificații:

Fig 3.2. Date despre sistemul folosit

Programele folosite în procesarea imaginilor satelitare sunt Erdas 9.1 pentru realizarea normalizărilor radiometrice, Idrisi Kilimanjaro utilizat în vederea calculării indicilor de vegetație și Autocad Civil 3D 2012 pentru determinarea modelului 3D al carierei. Fig 3.3 Softuri folosite

Softul Erdas, este alcătuit din 13 module, fiecare având funcții specifice bine conturate. Primul modul Viewer permite deschiderea imaginlor satelitare în una din cele 2 ferestre Classic Viewer sau Geospatial Light Table. În prezenta lucrare s-a folosit fereastra Geospatial Light Table deoarece are mai multe funcții disponibile care permit manipularea cu mai multă ușurință a imaginilor.

Al doilea modul, Import, permite atât importul cât și exportul imaginilor în și din diferite formate precum ASCII, DXF, prelucrate în vederea utilizării acestora în alte softuri. Modulul Data Preparation conține un submeniu, numit Subset Image care permite decuparea benzilor din imaginea satelitară descărcată, pe zona de interes pentru o mai ușoară prelucrare a datelor. Următoarele 2 module sunt Composer și Interpreter, acesta din urmă având meniuri ce permit printre altele realizarea normalizării radiometrice, suprapunerea unor măști peste benzi, sau crearea unor imagini ce conțin benzile suprapuse, prin meniul Layer Stack.

Urmează modulele Catalog, Clasifier și Modeler, ultimul permițând crearea de modele matematice, pentru obținerea măștilor ce folosesc in diferite tipuri de normalizări radiometrice, urmând modulele Vector, Radar, Virtual Gis, Stereo, AutoSync.

Fig 3.3. Meniuri Erdas

Idrisi Kilimanjaro este softul folosit în calcularea indicilor de vegetație și la determinarea corecțiilor atmosferice. Acesta dispune de 9 meniuri, fiecare având mai multe submeniuri specifice. Meniul File permite importul și exportul imaginilor din și în diferite formate, dar și alegerea căii în care să se salveze prelucrările în mod automat. Meniurile Display si Gis Analysis, cel din urmă permițând calcularea parametrilor statistici ca dreapta de regresie,operatori matematici, un calculator ce permite aplicarea oprațiilor matematice asupra imaginilor și altele.

Modeling si Image Processing permit prelucrarea imaginilor pentru obținerea indicilor de vegetație, transformări privind componentele principale, calculul covarianței, determinarea semnăturii spectrale și calculul corecțiilor atmosferice. De asemenea se găsesc și meniurile Reformat, Data Entry, Window List și Help.

Fig 3.4. Meniuri Idrisi Kilimanjaro

4.3 Metode folosite

Diferitele contraste de gri caracteristice imaginilor multi-temporale reprezintă o problema inerentă comună în folosirea acestor imagini. Aceste diferențe sunt provocate din cauza preluării imaginilor în condiții atmoferice diferite, a iluminării diferite fiind condiționate și de geometria diferită a senzorilor. Ca urmare, este esențială normalizarea radiometrică a acestor imagini inaintea manipulării lor pentru orice aplicație.

Din acest punct de vedere, metodele de normalizare radiometrică relativă se aplică imaginilor multi-temporale pentru a elimina diferențele dintre valorile digitale ale pixelilor, cauzate de factorii non-suprafață între pixelii corespunzători ai acestor imagini.

În acest studiu se va examina performanța celor cinci metode de normalizare radiometrică relativă utilizate la scară largă și anume: histogram matching (HM), simple regression (SR), pseudo invariant features (PIF), dark and bright set (DB) și no change set (NC). În acest studiu s-au introdus unele modificări la metodele PIF și DB în ceea ce privește formula pentru a determina coeficienții de normalizare.

Rezultatele obținute în urma normalizării imaginilor au fost examinate atât vizual cât și statistic cu imaginile omoloagele de referință pentru a evalua precizia lor și pentru a determina metodele adecvate care asigură cea mai mare similitudine față de imaginea de referință.Precizia cea mai scăzută a oferit-o metoda dark and bright set (DB), acest lucru se datorează unui peisaj complex, eterogen, cu o mare variabilitate spectrală a imaginilor.

Indicii normalizați de vegetație sunt exprimați sub forma unor imagini noi în tonuri de gri, rezultat al diferitelor operații artimetice între anumite benzi spectrale. Aceștia pot fi aplicați aproape tuturor imaginilor multispectrale (Landsat, Modis, Aster, Spot, etc). Pixelii ce compun noua imagine au valori cuprinse între -1 și +1.

Acestea se bazează pe amplificarea semnăturii corespunzătoare benzilor spectrale în care un anumit element are cea mai mare reflectanță, respectiv diminuarea semnăturii obiectului respectiv în banda în care elementul respectiv are cea mai mică reflectanță.(Bogdan M. 2007).

Anterior calculării indicilor de vegetație este necesară realizarea unei clasificări supervizate a imaginilor. Indicii de vegtație care au fost calculați pentru prezenta lucrare sunt: indicele diferențiat normalizat al vegetației (NDVI), indicele diferențiat ajustat al solului (SAVI), indicele TSAVI, MSAVI1 și MSAVI 2.

4. PROCESAREA IMAGINILOR SATELITARE

4.1. Aspecte generale

Imaginile satelitare pot fi folosite sub formă brută, neprelucrate, dar în cele mai multe cazuri, acestea se prelucrează. Principalele operații care pot fi realizate cu imaginile satelitare sunt:

rectificarea și restaurarea imaginilor, ce constă în aducerea unor corecții astfel încât parte din distorsiunile apărute la înregistrare să fie eliminate sau micșorate. În cadrul acestei operații sunt incluse, aducerea de corecții geometrice, radiometrice sau de înlăturarea zgomotului. Toate acestea fac parte din procesul numit preprocesarea imaginilor satelitare.

îmbunătățirea conținutului imaginilor, este operația prin care se urmărește obținerea unor imagini ce pot fi prelucrate mai ușor sau chiar interpretate vizual. Operațiile care se realizează aici se fac, în general, pe o singură bandă.

transformarea de imagini presupune prelucrarea mai multor benzi în vederea interpretării facile a acestora. Din cadrul acestor prelucrări fac parte indicii de vegetație, analiza componentelor principale și altele.

4.2. Georeferențierea imaginilor satelitare

Imaginile satelitare Landsat TM, ca și restul imaginilor satelitare sunt afectate de erori întâmplătoare sau de erori sistematice. Acestea pot fi înlăturate sau micșorate prin aplicarea corecțiilor geometrice, mai exact prin georeferențierea imaginilor. Erorile sistematice se întâlnesc în cazul preluării tuturor imaginilor și pot fi cunoscute și înlăturate prin aplicarea unor modele matematice. Un exemplu în acest sens îl reprezintă eroarea datorată rotației Pămîntului spre est în timpul preluării imaginii satelitare de scanerele multispectrale, scanare realizată linie cu linie. Rezultatul acestei erori este apariția imaginii sub forma unui paralelogram.

Erorile sistemtice sunt necunoscute, iar efectul lor poate fi micșorat prin folosirea punctelor de control terestre. Pentru reducerea acestor erori, imaginile satelitare se georeferențiază folosind un anumit număr de puncte de control bine identificate în teren și distribuite uniform pe imaginea satelitară. Aceste puncte pot fi determinate atât prin tehnica clasică cât și prin metode GNSS.

Imaginile Landsat din cadrul proiectului au fost georeferențiate înainte de descărcare, însă acest lucru făcându-se in proiecția Universal Transverse Mercator (UTM) zona 35 N datum WGS-84 și nu în Stereografic 1970. UTM este o proiecție cilindrică, elipsoidul de referință fiind înfășurat într-un cilindru, iar punctele sunt reprezentate pe suprafața interioară a acestuia, prin proiectare ce pornește din centrul elipsoidului (Fig 4.1). Prin decuparea cilindrului pe generatoarea opusă și desfășurare, se obține reprezentrea plană a suprafeței curbe a elipsoidului, în sistem de coordonate UTM. Aceasta a fost adorptată în 1990 la NATO ca sistm de referință pentru întreg globul pământesc. În 1984 UTM s-a asociat sistemlui WGS stabilit prin geodezie satelitară, fiind folosit în scopuri militare și civile la poziționarea prin GPS.

Caracteristicile funcționale și teoretice ale proiecției UTM sunt urmatoarele:

elipsoidul se consideră înfășurat în 60 de cilindri așezați orizontal la fiecare al șaselea meridian.

reprezentarea se face pe fuse având o lățime de 6˚ longitudine și pe zone de 4˚ latitudine extinse până la 80˚ în emisfera sudică și 84˚ în cea nordică.

cilindrul intermediar este secant după două meridiane, simetrice la 180 km, față decel axial, care se numesc meridiane de secanță.

păstrează unghiurile nedeformate suprafața elipsoidului fiind redată direct pe cea a clindrului, care prin desfășurare devenind plană, în consecință este o proiecție conformă.

Fig 4.1. Proiecția Universal Transverse Mercator

Din cauza imposibilității unei georeferențieri perfecte în sistemul de proiecție Stereografic 1970, sistem de referință și coordonate la nivel național, imaginile satelitare vor rămâne georeferențiate în sistem global.

Georeferențierea imaginilor satelitare poate fi facută prin următoarele procedee:

folosind puncte de control terestre ground control point (GCP)

folosind o imagine georeferențiată, procedeul “image to image”

folosind o hartă georeferențiată, procedeul “image to map”

folosind o hartă în format vectorial

Această operație este foarte pretențioasă, deoarece de calitatea acesteia depind în continuare următoarele prelucrări, cum ar fi identificarea schimbărilor pe imaginile satelitare în timp. Indicatorul calității georeferențierii este eroarea medie pătratică a cărei valoare trebuie să fie mai mică sau egală cu 0,5 pixeli. Prin georeferențiere se trece de la coordonate fișier (rând și coloană) la coordonatele sistemului de referință dorit. Acest lucru presupune două etape, găsirea locației fiecărui pixel în noua imagine, lucru ce se realizează pe baza constituirii unei matrice și alocarea pentru fiecare pixel din imaginea georeferențiată, unei valori de gri sau nuanțe de culoare.

Ambele etape se bazează pe procedeul de reeșantionare a imaginii, operație care presupune o reașezare a pixelilor astfel încât poziția acestora să corespundă cu poziția din teren a suprafeței înregistrate. Există trei metode re reeșantionare, prima, “vecinul cel mai apropiat”,presupune că noua valoare a pixelului din imaginea georeferențiată este dată de valoarea pixelului cel mai apropiat. A doua metodă, interpolația biliniară,consideră că valoarea intensității noului pixel este dată de media a patru pixeli cel mai apropiați. Aceasta necesită un timp de calcul mai mare, comparativ cu prima metodă, nu dublează valoare pixelilor și nici nu pierde din valoarea acestora, lucru întâlnit la metoda “vecinului cel mai apropiat”. Ultimul procedeu de reeșantionare, convoluția cubică, sau interpolația cubică, presupune că valoarea noului pixel rezultă pe baza valorii a 16 pixeli cel mai apropiați, având un timp de lucru mare, aplicarea acesteia presupune mai întâi realizarea unei rețele de câte 4 pixeli, pentru obținerea valorii finale luându-se în considerare cei 4 pixeli apropiați, determinați în etapa precedentă.

Dintre cele trei metode, prima este cea mai aplicată, în special în clasificarea conținutului imaginilor satelitare, deoarece nu degradează valoare digitală a pixelilor.

4.3. Aplicarea corecțiilor radiometrice

4.3.1. Aspecte generale

Majoritatea imaginilor satelitare necesită aplicarea unor corecții radiometrice care sunt folosite în diferite aplicații legate de transformări ale imaginilor, indici de vegetație, sau urmărirea schimbărilor în timp. Aceste corecții nu sunt indicate doar în cazul în care imaginile urmează să fie clasificate. Ele se aplică în vederea eliminării sau micșorării efectelor produse de unghiul de înclinare al Soarelui, de distanța Soare-Pământ, micșorarea diferitelor caracteristici ale imaginii preluate cu senzori diferiți, pentru înlăturarea zgomotului din imagini și altele.

Corecția unghiului de înclinare a Soarelui, se aplică în vederea eliminării unghiului sub care a fost preluată imaginea satelitară. Aceasta presupune împărțirea valorii digitale din imaginea satelitară la la sinusul unghiului de înclinare al Soarelui sau la cosinusul unghiului zenital al Soarelui.

Corecția distanței dintre Pământ și Soare se aplică în vederea eliminării distanțelor diferite date de momentele diferite în care au fost preluate scenele. Ambele tipuri de corecții se aduc simultan, fiin combinate în același algoritm. Compensarea efectului de ceață urmărește înlăturarea efectelor provocate de atmosferă, datorate drumului optic, adică a distanței de la Soare la Pământ și apoi la senzor, acesta fiind diferit în momentul preluării. El diferă în funcție de altitudinea la care se află senzorul și de la un anotimp la altul.

4.3.2. Metode de aplicare a corecțiilor radiometrice

Normalizarea imaginilor satelitare este o etapă esențială a preprocesării, necesară în diverse aplicații în teledetecție, deoarece este important ca două imagini ce urmează a fi prelucrate să apară în aceleași condiții atmosferice și de iluminare, dobândite în acelați timp. Procesul de normalizare radiometrică are scopul de a șterge sau cel puțin a minimiza diferențele radiometrice dintre pixelii corespunzători din diferite imagini.

Se pot realiza două abordări de normalizare radiometrică, una absolută și una relativă. Metodele de normalizarea radiometrică absolută se bazează pe modelarea mediului fizic la momentul de achiziționare al imaginilor, prin urmare necesită informații legate de dispersia atmosferică, absorbție, vizibilitatea și umiditatea din momentul achiziției fiecărei imagini multi-temporale. Cealaltă metodă aplicată imaginilor multi-temporale pentru a miniiza diferențele radiometrice dintre imagini cauzate de factori de non-suprafață.Aceasta utilizează o imagine ca referință și rectifică imaginea subiect pentru a fi egală radiometric cu cea de referință. Practic, normalizarea radiometrică relativă este de preferat deoarece nu sunt cerute date fizice din timpul preluării imaginii de către satelit.

În acest studiu au fost folosite cinci metode de normalizare radiometrică relativă, care au fost aplicate pe 4 imagini Landsat 5 TM preluate în 1986, 1993,2006 și 2011 asupra zonei descrisă de oribita 185 și rândul 28. Cele cinci metode sunt:

Histogram matching (HM)

Simple regression (SR)

Pseudo invariant features (PIF)

Dark and bright set (DB)

No change set (NC)

Histogram matching (HM) este o metodă comună de normalizare radiometrică relativă folosită în sens larg, fiind integrată în multe procesări de imagini. Aceasta presupune mai întâi egalizarea histogramei imaginii subiect pentru obținerea unei histograme intermediare care este apoi modificată pentru a se potrivi (match) cu histograma imaginii de referință. Metoda normalizează imaginea subiect față de imaginea de referință în legătură cu funcțiile cumulative de densitate ale ambelor imagini folosind următoarea relație:

(4.1)

în care: DNN – valoarea digitală a pixelilor din imaginea normalizată;

DF – funcția cumulativă de densitate a imaginii subiect;

DNS – valoarea digitală a pixelilor din imaginea subiect;

– funcția inversă cumulativă de densitate a imaginii de referință.

Simple regression (SR) presupune determinarea coeficienților normalizării folosind întreaga imagine, pixel cu pixel, după următoarea relație (Jensen, 1983):

(4.2)

Coeficienții ai și bi folosiți în normalizarea radiometrică s-au determinat pentru fiecare bandă prin metoda celor mai mici pătrate pe baza relațiilor:

; (4.3)

în care: cov(XiYi) – covarianța dintre imaginile subiect și referință pentru banda (i);

var(XX) – varianța din imaginea subiect pentru banda (i);

și – mediile din imaginile subiect și referință pentru banda (i).

Pseudo invariant features (PIF), adică normalizarea radiometrică folosind detalii pseudoinvariante a fost dezvoltată de Schott et al. (1988) and Salvaggio (1993). Detaliile pseudoinvariante sunt obiecte cu reflectanță aproape invariabilă de o scenă la altă scenă preluate pe aceeași suprafață de teren. Acestea sunt, în general, detalii artificiale a căror reflectanță este independentă de sezon sau ciclurile biologice. Pentru selectarea detaliilor pseudoinvariante în cazul imaginilor Landsat TM s-a folosit criteriul din literatura de specialitate bazat pe intersecția măștii pentru care s-au folosit banda 3, sau banda în roșu și banda 4, banda din infraroșu (Elvidge et al., 1995; Yuan and Elvidge, 1996; Yang and Lo, 2000):

PIF= {(band 4/ band 3) < 1 și band 4 > 50} (4.4)

Pe baza PIF selectate în imaginile subiect și de referință s-au obținut coeficienții de normalizare (ai, bi) folosind următoarele relații:

; (4.5)

în care: sri – abaterea standard of PIF set din imaginea de referință pentru banda (i);

ssi – abaterea standard of PIF set din imaginea subiect pentru banda (i);

mri – media din imaginea de referință pentru banda (i);

msi – media din imaginea subiect pentru banda (i).

Dark and bright set se bazează pe faptul că o imagine conține câțiva pixeli care prezintă detalii ce au aceeași reflectanță în imaginile achiziționate la date diferite (Hall et al, 1991). În vederea stabilirii DB s-a folosit transformarea greenness-brightness care, pentru imaginile Landsat TM, este dată de relațiile (Crist and Kauth, 1986):

Greenness = –0.2728 (band 1) – 0.2174 (band 2) – 0.5508 (band 3) + 0.7221 (band 4) + 0.0733 (band 5) – 0.1648 (band 7)

Brightness = 0,2909 (band 1) + 0.2493 (band 2) + 0.4806 (band 3) + 0.5568 (band 4) + 0.4438 (band 5) + 0.1706 (band 7) (4.6)

Pe baza acestora s-a stabilit setul dark și setul bright folosind următoarele relații:

Dark set = {greenness ≤ 1 and brightness ≤ 65}

Bright set = {greenness ≤ 1 and brightness ≥ 95} (4.7)

Pentru stabilirea coeficienților de normalizare (ai, bi) s-au folosit dark set and bright set obținute atât pentru imaginea subiect cât și pentru imaginea de referință, aplicând următoarele relații:

; (4.8)

în care: – media of the bright set (b) din imaginea de referință pentru banda (i);

– media of the dark set (b) din imaginea de referință pentru banda (i);

– media of the bright set (b) din imaginea subiect pentru banda (i);

– media of the dark set (b) din imaginea subiect pentru banda (i).

No-change set (NC) se bazează pe realizarea unui grafic folosind cele două benzi în infraroșu apropiat (near infrared) ale imaginilor subiect și de referință respectiv, cele două benzi în roșu ale acelorași imagini (Yuan and Elvidge, 1993; Elvidge et al., 1995). Pe aceste grafice se identifică centrele apei și solului, acestea fiind considerate porțiunile din grafic cu cei mai mulți pixeli, și se determină coordonatele lor. Pe baza acestora se calculează coeficienții ai și bi în vederea stabilirii unor axe inițiale “no-change” pentru banda 3 și banda 4.

Regiunea fără schimbări este definită pe baza HPWNC care reprezintă mărimea estimată a perpendicularei ce exprimă jumătatea lățimii regiunii fără schimbări pentru banda 3 și bands 4 s graficului. În calcule se folosește numai jumătate din lățimea HVWNC a regiunii fără schimbări care se calculează cu relația:

(4.9)

în care a0 este panta axei estimate inițial pentru o bandă dată. În prezentul studiu pentru HPWNC s-a folosit valoarea 10 ca valoare digitala a pixelului.Relația pe baza căreia se obține setul NC este următoarea:

and (4.10)

în care: a30 și b30 – coeficienții inițiali de normalizare pentru banda roșu;

a40 și b40 – coeficienții inițiali de normalizare pentru banda infraroșu apropiat;

HVW – jumătatea lățimii regiunii no-change;

X3, X4 – valorile digitale din banda roșu și infraroșu a imaginii subiect X;

Y3, Y4 – valorile digitale din banda roșu și infraroșu a imaginii de referință Y.

După determinarea NC, pixelii din această zonă sunt folosiți pentru obținerea coeficienților normalizării (ai, bi) pentru fiecare bandă. Aceștia sunt calculați prin aplicarea metodei celor mai mici pătrate folosind următoarea relație:

; (4.11)

în care: cov(XiYi) – covarianța dintre imaginile subiect și referință pentru banda (i);

var(XiXi) – varianța din imaginea subiect pentru banda (i);

și – mediile din imaginile subiect și referință pentru banda (i).

4.3.3. Aplicarea corecțiilor atmosferice

Compoziția eterogenă și variațiile maselor de aer din atmosferă, perturbă radiația electromagnetică între sursa de radiație și Pământ pe de o parte și între Pământ și satelit pe de altă parte. Absorția, reflexia sau difuzia semnalului prezintă o importanță diferită în funcție de banda considerată. Pentru eliminarea influențelor atmosferice se aplică o serie de corecții atmosferice.

În această lucrare, toate cele 4 imagini satelitare au fost corectate atmosferic cu ajutorul programului Idrisi Kilimanjaro.

Fig 4.2. Corecția atmosferică în Idrisi

În fereastra deschisă, (Fig 4.2), la input image se introduce banda din imaginea satelitară careia îi trebuie aplicate corecțiile, câmpurile rămase libere completându-se cu o serie de date referitoare la imaginea respectivă, date care se găsesc în fișierul cu metadate. Se completează anul achiziției imaginii, luna, ziua și ora la care a fost preluată scena, minutele împărțindu-se la 60. Trebuie specificată lungimea de undă specifică pentru banda respectivă, câmpul Dn haze, se va completa cu valoarea digitală a pixelului care reprezintă apa în banda 4, radianța minimă și radianța maximă se găsesc în fișierul cu metadate, la fel și altitudinea la care se găsește Soarele în momentul preluării imaginii. Fereastra output image se completează cu numele pe care îl va avea imaginea după aplicarea corecțiilor.

4.3.4. Aplicarea normalizării radiometrice

Așa cum s-a precizat anterior, normalizarea radiometrică relativă se va efectua cu ajutorul soft-ului Erdas Imagine. S-au folosit 4 serii de imagini, preluate în anii 1984, 1993, 2006 și 2011. Imaginea ce-a mai recentă, respectiv cea din 2011 se consideră imagine de referință, celelalte imagini fiind raportate la aceasta. Fiecare metodă de normalizare va fi aplicată separat pe fiecare bandă. În cazul metodei HM se aleg pe rând benzile din imaginea subiect și benzile din imaginea de referință, se introduc într-un submeniu special creat, rezultatul obținut fiind imaginea corectată radiometric. Pentru o performanță ridicată a metodei se urmarește ca abaterea standard a benzii necorectate să aibă o valoare mai mare decât abaterea standard a benzii rezultate după corectare.

Fig 4.3. Imagine satelitară din 1986 neprelucrată și imagine satelitară din 1986 după aplicarea metodei HM

La următoarele metode de normalizare, pentru a obține imaginea corectată se folosește o ecuație ce conține doi coeficienți a și b, spre deosebire de metoda HM care se baza pe densitatea pixelilor. În tabelul 2, sunt precizați parametri și valorile coeficienților necesari obținerii ecuației în rma căreia rezultă normalizarea prin metoda SR.

Coeficienții obtinuți pentru metoda SR

Tabelul 2

În cazul regresiei simple, SR, este necesară calcularea covarianței, folosită la determnarea coeficientului a, celălalt coeficient, b, utilizând mediile imaginii de referință și a celei subiect, iar în final înlocuirea acestora în ecuație, împreună cu imaginea neprelucrată. Tabelul anterior prezintă situația tuturor imaginilor analizate în ceea ce privește metoda descrisă. La fel ca și la metoda precedentă se observă că valoarea abaterii standard a imaginii procesate este mai mică decât a imaginii brute (Fig 4.4).

Fig 4.4 Imagine satelitară din 1993 neprelucrată și imaginea satelitară prelucrată prin metoda SR

Metoda PIF are nevoie de o mască, folosind banda roșu și banda indraroșu apropiat (Fig 4.5), ce se va suprapune peste imaginea satelitară, pentru a obține o imagine din care se va extrage abaterea standard, utilizată în calcularea coeficientului a, împreună cu abaterea standard a imaginii referință. Tot din această imagine se obține si media, la care se adaugă și media imaginii subiect, pentru a obtine celălalt coeficient. Situația acestor coeficienți este prezentată în tabelul 3. Odată calculați acești coeficienți, se înlocuiesc în ecuație, rezultând imaginea normalizată (Fig 4.6).

Coeficienți obținuți în urma metodei PIF

Tabel 3

Fig 4.5 Masca metodei PIF

Fig 4.6 Imaginea satelitară din 2006 neprelucrată și imaginea satelitară după aplicarea metodei PIF

În cazul metodei DB se calculează câte două măști pentru fiecare imagine, o mască pentru strălucire, respectiv una pentru verdeață (Fig 4.7). În cazul măștii pentru strălucire ies în evidență detaliile strălucitoare, un exemplu fiind carierele și terenurile descoperite, care constituie obiectul acestei lucrări, iar în masca cu verdeață sunt surprinse restul detaliilor, păduri și vegetație. Tabelul 4 prezintă indicii folosiți la calcularea măștii. Suprapunerea acestor măști peste imaginile de referință și imaginile subiect, conduc la obținerea coeficienților ecuației, descriși în tabelul 5, rezultând astfel imaginea normalizată.

Indici folosiți la calcularea măștilor

Tabel 4

Fig 4.7 Măștile metodei DB

Fig 4.8 Imaginea satelitară din 1986 prin metoda DB

Coeficienții obținuți în urma metodei DB

Tabelul 5

Metoda NC presupune folosirea benzilor 3 și 4, adică a benzii roșu și infraroșu apropiat, pentru crearea unui grafic din care să se extragă centrul apei și cel al solului. (Fig 4.9) Pe baza acestora se determină axele pentru banda 3 și 4 ce sunt reprezentate în tabelul 6. Se întocmește o mască pe baza elementelor calculate anterior, aceasta fiind suprapusă peste fiecare bandă a imaginii, coeficienții necesari normalizării sunt prezentați în tabelul 7, de unde rezultă astfel imaginea normalizată prin metoda NC (Fig 4.11).

Fig 4.9 Graficele pentru centrul solului, respectiv apei

Determinarea axelor pentru banda 3 și banda 4

Tabel 6

Coeficienții obținuți în urma metodei NC

Tabel 7

Fig 4.11 Imaginea satelitară obținută dupa metoda NC

4.4. Eroarea medie pătratică a normalizărilor radiometrice relative

Eroarea medie pătratică este o măsură utilizată în mod frecvent pentru a determina diferențele dintre valorile prezise de un model, de o referință, și valorile observate efectiv. Aceasta prezintă abaterea standard a eșantionului diferențelor dintre valorile estimate și valorile observate. Diferențele individuale sunt numite erori reziduale atunci când calculele sunt efectuate prin setul de date care a fost utilizat pentru estimare. În această lucrare s-a calculat eroarea medie pătratică în vederea stabilirii performanțelor celor cinci metode de normalizare radiometrică relativă.

S-a folosit softul Excel 2007 în care s-au introdus valorile digitale ale pixelilor din imaginea subiect, respectiv din imaginea de referință. Numărul acestora pentru cadrul studiat este de 548.784 pixeli. Această eroare a fost calculată pentru fiecare bandă în parte, pentru fiecare metodă, ceea ce înseamnă 35 de erori pentru o serie temporală, 105 erori medii pătratice pentru toate cele 3 imagini.

Formula matematică ce a stat la baza calculului este următoarea:

RMSE=

în care: Xnormalizat -valoarea digitală a pixelului din imaginea normalizată

Xreferinta –valoarea digitală a pixelului din imaginea de referință

n – numărul total de pixeli (548784)

În tabelul 8 sunt prezentate valorile obținute pentru eroarea medie pătratică în cazul imaginii din 4 mai 1984, iar Fig 4.12 prezintă grafic informațiile furnizate de această eroare.

Eroarea medie pătratică a metodelor de normalizare radiometrică

Tabel 8

Fig 4.12 Reprezentarea grafică a erorii medii pătratice

Din informațiile obținute după finalizarea fiecărei metode, se poate observa ca abaterea standard în metodele de normalizare HM, SR, PIF, și DB, este mai mică decât abaterea standard a imaginii nenormalizate, ceea ce indică faptul că aceste metode au lucrat bine. Se observă că valoarea obținută la medie în cazul metodei NC este cu mult mai mare decât mediile celorlalte metode de normalizare, lucru ce se observă și din grafic. Rezultatele obținute se datorează unui peisaj compex, eterogen, cu o mare variabilitate spectrală a imaginilor. Acest aspect, denotă că primele 4 metode au lucrat mai bine pe zona luată în studiu, asigurând cea mai mare precizie a normalizării relative a imaginilor.

5. CLASIFICAREA CONȚINUTULUI IMAGINILOR SATELITARE

5.1 Aspecte generale

Operația de clasificare a conținutului imaginilor satelitare preupune gruparea automată a pixelilor ce alcătuiesc imaginea digitală sub formă de clase sau teme de acoperire a terenului.(M. Bogdan,2007). Fuzionarea datelor de teledetecție presupune unirea unor imagini multispectrale cu rezoluție spațială mai mică cu alte imagini în pancromatic cu rezoluție spațială ridicată. Clasificarea imaginilor presupune extragerea informațiilor geografice în scopul realizării harților tematice, aceste informații putând fi folosite și în domeniul GIS-ului.

Clasificarea imaginilor digitate are scopul de a simplifica imaginile digitale prin reducerea domeniului total al entităților spațiale în categorii mai restrânse de semnificație. Altfel spus, clasificarea imaginilor digitale are scopul de a construi imagini tematice în care fiecare pixel este asemănat (pe baza răspunsului spectral) unei clase particulare de obiecte.

Indiferent de metoda utilizată clasificarea imaginilor digitale (extragerea temei) se face în două etape:

identificarea clusterilor și asocierea lor cu clase statistice, clusterele fiind grupuri de pixeli ce reprezintă detalii care au aceleași caracteristici din punct de vedere spectral;

clasificarea datelor din imaginile multispectrale obținute într-un singur strat tematic.

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

Analiza imaginilor hiperspectrale se realizează ca și analiza imaginilor multispectrale dar se folosesc module diferite și librării spectrale care permit clasificarea conținutului imaginilor. Modelarea biofizică are în vedere lagătura care se stabilește între conținutul imaginilor satelitare și diferite trăsături biofizice măsurate pe teren.. În lucrare ca și metodă de clasificare am folosit clasificarea supervizată, ce presupune identificarea mai întâi a claselor de informații și stabilirea claselor spectrale.

În clasificarea supervizată clasele de obiecte de pe suprafața Pământului se cunosc dinainte pe anumite zone restrânse din imagine (zone care se numesc zone de test sau situri). Aceste zone se încadrează în tipare după care se elaborează reguli care urmează să fie extinse la porțiunile necunoscute din imagine. Altfel spus, utilizatorul identifică câteva areale pe imagine care sunt caracteristice fiecărei clase de detalii stabilite. Prin analiza de imagine se clasifică fiecare pixel din imagine într-una din aceste clase. Așadar, clasificarea supervizată se bazează pe cunoașterea apriori a caracteristicilor suprafeței unei porțiuni din imagine și utilizarea acestora ca factori de decizie în determinarea proprietăților celorlalte porțiuni. Problema se reduce la depistarea tiparelor în imaginea analizată, automat, cu ajutorul programelor speciale.

5.2 Clasificarea supervizată

5.2.1. Constituirea eșantioanelor

Se realizează de către operator având în vedere ca acestea sa fie reprezentative și distribuite pe întreaga imagine satelitară. Alegerea eșantioanelor se realizează fie prin măsurători terestre fie prin vectorizare pe imagine a acestora, pentru zona studiată s-au folosit hărti ale solului și vegetației, vectorizându-se zonele de interes. S-au întocmit două eșantioane, unul pentru terenul gol, iar unul pentru alte categorii. Din fiecare eșantion s-a cules semnătura spectrală, a fost analizată, în cazul în care aceasta a fost bună atunci toate semnăturile spectrale au fost unite în clasa de informații respective, ca în Fig. 5.1.

Fig 5.1 Verificarea semnăturii spectrale din eșantioane