remote sensing – Weblog Bernard Gerard

Het aardoppervlak en de atmosfeer begrijpen
Wie de wereld wil veranderen, moet hem begrijpen. Grondige kennis van het verloop en de stand van zaken van natuurlijke en door de mens veroorzaakte processen op aarde is onmisbaar.
Met Marx kan men vinden dat het niet de taak van de filosofie is om de werkelijkheid te kennen, maar om die te veranderen. Men moet niet alleen maar weten welk afval in welke rivier zit, het moet stoppen met het er te zitten. Wie, aldus redenerend, vindt dat dat er meer nodig is dan alleen maar kennis, heeft een punt. Maar men kan niet elk punt tegelijk maken.

Vandaar een artikel over de Duitse Environmental Mapping and Analysis Program-satelliet (EnMAP), die op 01 april 2022 op een raket van Elon Musk de ruimte inging, en daar sindsdien succesvol plaatjes schiet.

Voor het persbericht zie https://www.bmwk.de/Redaktion/EN/Pressemitteilungen/2022/04/20220402-german-environmental-satellite-launched-into-space.html of https://www.dlr.de/de/forschung-und-transfer/projekte-und-missionen/enmap/der-erste-deutsche-hyperspektralsensor-im-all .

De satelliet
De satelliet vliegt op 650km hoogte in een zonsynchrone baan. Daardoor passeert de satelliet de evenaar steeds rond 11 uur lokale tijd. De baan voert net niet over beide polen, maar omdat de camera’s zowel recht naar beneden kunnen kijken, als onder een hoek van 30° met de vertikaal aan weerszijden, kunnen ook de poolgebieden in beeld gebracht worden.
Die aarde draait onder de satellietbaan door. Zodoende kan de hele aarde meegenomen worden in 27 dagen (als de satelliet alleen maar recht naar beneden kijkt) of 4 dagen (als hij onder 30° kijkt).

Het kleinste detail dat aan de oppervlakte kan worden waargenomen is 30 bij 30 m.

De satelliet is ‘hyperspectraal’. Enige uitleg voor leken om dat te snappen.
Het oog van een (niet-kleurenblinde) mens ziet de wereld overdag met drie pigmenten (vandaar drie primaire kleuren). Toen onze soort nog in de bomen leefde, heeft dat systeem zich ontwikkeld o.a. omdat het geschikt was om de rijpheid van eetbaar fruit te onderzoeken. De meeste dieren hebben minder pigmenten.
Bij de mens zijn de gevoeligheidskrommes breed. Als een kleur het netvlies treft, activeert hij de drie pigmenten in wisselende mate en onze hersens rekenen dat om naar een kleur.

Zou je een dergelijk schema maken van de EnMAP, dan krijg je ook van dat soort curves, maar er zijn grote verschillen.
Het eerste is dat de EnMAP twee systemen heeft: VNIR, (Visual Near InfraRed) dat het gebied afdekt van 420nm tot 1000nm (van links tot iets rechts van wat boven afgebeeld is, en SWIR (ShortWave InfraRed), dat van 900 tot 2450nm loopt (en dus geheel rechts van bovenstaand schema ligt). De EnMAP heeft als het ware twee verschillende ogen.
Je zou ook, zoals boven, gevoeligheidscurves kunnen tekenen, maar die zien er dan heel anders uit.
In het VNIR-gebied zou je 95 curves zien van elk 6,5nm breed, die elkaar nauwelijks overlappen, en in het SWIR gebied idem 135 curves, elk 10nm breed. Eén curve heet in de techniek een kanaal.
Zoals het menselijk netvlies een waargenomen tint ombouwt tot drie getallen, bouwt de VNIR-camera diezelfde tint om tot 95 getallen. Zo ook, onafhankelijk, de SWIR .
Op die getallenstroom kun je met algorithmes gewichtsfactoren zetten. Je kunt bijvoorbeeld zeggen: geef mij de Noordzee alleen in de kleuren van chlorofyll (de groene kleurstof van algen en planten), of je kunt zeggen: geef mij de Hispar Gletscher in Pakistan zoals een mens die van boven zou zien (True Color). En omdat de satelliet elke vier dagen een beeld kan maken, jaren lang, steeds op hetzelfde moment van de dag, kan de ijsbedekking van die gletscher nauwkeurig gevolgd worden.

Het ruimtevaartdeel van het project zit bij het Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR, https://www.dlr.de/de ).
De bouw van de satelliet en het spectraalinstrument zat bij OHB-System AG .
De wetenschappelijke leiding zit bij het GeoForschungszentrum Potsdam (GFZ) ( https://www.gfz-potsdam.de/sektion/fernerkundung-und-geoinformatik/projekte/enmap en https://www.enmap.org/ )

Het is een geheel publiek programma, en in beginsel vrij en Open Source.

Hispar Gletscher in Pakistan_28juni2022, EnMAP-foto, True color

Het wetenschappelijk programma.
Zoals altijd, staat de wetenschap op de schouders van zijn voorgangers.
Tot de EnMAP bestonden er satellietsystemen (bijvoorbeeld het PRISMA-systeem) met veel minder kanalen, of systemen met evenveel kanalen, maar dan in een vliegtuig.
Met de oude satellieten kon je bijvoorbeeld zien dat er ergens een algenbloei was, en met de EnMAP kun je straks zien om welk soort alg het gaat.

Het projectportaal is te vinden op https://www.enmap.org/ , een uitermate interessante site.
Omdat de EnMAP nog maar een dik jaar werkt, zijn er nog geen wetenschappelijke publicaties verschenen. Die kosten meestal meer tijd.
Er zijn al wel mooie losse afbeeldingen gepubliceerd in de Image Gallery op deze pagina (het plaatje van de Hispar gletscher is er daar één van).

Ook op het projectportaal een brochure over het project, die op uitermate interessante wijze de verschillende mogelijkheden beschrijft. Beeldmateriaal in die brochure is dus of op oudere satellieten, of op simulaties gebaseerd. Drie voorbeelden.

Bovenstaande foto is van de Waddenzee bij het eiland Sylt (links), via een dam verbonden met het Sleeswijk-Holstein ter hoogte van de Deense grens (rechts).
Het grootste deel van de afbeelding is een beeld van de oude Landsat. Het bochtige lint dat daarover heen gelegd is geeft aan wat een modern hyperspectraal beeld met dat gebied kan. Deze informatie komt van een systeem aan boord van een vliegtuig, maar de EnMAP zou dit ook kunnen.

De afbeelding hieronder betreft een opname van overbegrazing in Namibië, links met beelden van oudere satellieten en rechts een foto op de grond.

De mogelijkheden van de EnMAP kunnen bijvoorbeeld ook van pas komen in stedelijke planning. Stedelijk gebied kan preciezer geïnterpreteerd worden.
In onderstaande afbeelding de reflectiecurven van verschillende stedelijke materialen, en een voorbeeld in de praktijk (dit berust op oudere satellieten en simulatie).
Op deze wijze kan eenvoudig in kaart gebracht worden welk percentage van de stad uit asfalt bestaat, welk percentage uit dakpan – zelfs op een schaal kleiner dan een pixel. Met de bestaande handmatige kartering is dat niet te doen.
Een en ander is erg fijne informatie om het Heat Island-effect van steden aan te kunnen pakken.
Wat ook aangenaam is, is dat de satelliet het gedrag van water kan analyseren.

De gaten in de curves in het infrarood ontstaan omdat de atmosfeer voor deze golflengtes geheel ondoorzichtig is. Een alien met ogen die werken rond de 1400nm zou de aarde zwart zien.