CHAMPAIGN, Ill., Usando un nuevo algoritmo, los investigadores de la Universidad de Illinois pueden haber encontrado la solución a un dilema histórico que plagan las imágenes por satélite, si sacrificar alta resolución espacial en aras de la generación de imágenes con más frecuencia, o vice viceversa. Nueva herramienta del equipo elimina este equilibrio mediante la fusión de alta resolución y datos de satélite de alta frecuencia en uno integran de producto y pueden generar imágenes continuas diarias 30 metros que se remonta al año 2000.
Monitoreo de agricultura, desarrollo urbano, calidad ambiental y desarrollo económico son sólo algunas maneras en las personas hacen usan de datos satelitales. El nuevo algoritmo es lo suficientemente genérico como para el uso en virtualmente cualquier aplicación.
En aplicaciones agrícolas, la proyección de imagen en 10 – a 30 metros de resolución es fundamental para los agricultores a nivel de campo rápidos y sutiles cambios en condiciones de cultivo que afectan el rendimiento, tales como cultivos de estrés y disturbio después de eventos climáticos extremos. Los datos existentes tienen resolución espacial insuficiente o baja frecuencia, dijeron los investigadores. Los agricultores requieren información tanto de alta resolución y cerca de ocurrencia en tiempo real.
“Luchábamos por encontrar datos públicos vía satélite que cuenta con alta resolución espacial y alta frecuencia en nuestra propia investigación – simplemente no existía,” dijo el profesor de ciencias ambientales y recursos naturales y el estudio co-autor Kaiyu Guan. “Así que tomamos la iniciativa para producir nosotros mismos.”
Guan, un profesor de Aguas azules en el Centro Nacional para aplicaciones de supercomputación en Illinois, se asoció con profesor Jian Peng y estudiante graduado Yunan Luo de Ciencias de la computación para desarrollar un algoritmo que fusibles de satélite imágenes de múltiples fuentes en imágenes de alta resolución continuadas, diarias. Los investigadores describen su metodología y resultados en la revista detección alejada del ambiente.
“Nosotros primero ingiere todos los conjuntos de datos de satélite disponibles en aguas azules, superordenador de clase de liderazgo de la Fundación Nacional de Ciencias. Con un clic de un botón para ejecutar el algoritmo, lo que automáticamente sale son diariamente imágenes de alta resolución disponibles para todo tipo de aplicaciones científicas,”, dijo Guan.
Investigadores anteriores han desarrollado métodos de fusión de datos de alta resolución espaciales y temporales, pero estos vinieron con limitaciones. Casi todos los algoritmos carecían de automatización y simultáneamente no podrían tratar con falta de píxeles y fusión temporal. Estos inconvenientes llevaron a aplicaciones localizadas y a corto plazo.
Para superar las limitaciones de los métodos anteriores, el equipo diseñó el algoritmo automáticamente integrar información de los datos existentes. Esto compensa la información resultante de las brechas de cobertura o datos de nube. El nuevo algoritmo puede crear imágenes sin los píxeles que faltan, para cualquier sitio o región, mediante el aprovechamiento de información de series de tiempo y las relaciones con los vecinos de píxeles.
Además de la recopilación de datos de alta resolución diaria casi en tiempo real, el equipo tiene la visión de imágenes diarias, de escala continental a largo plazo para los varios usos del edificio.
“El tipo de datos de satélite de alta calidad necesarios para ejecutar que este algoritmo se ha recogido desde el año 2000, lo que significa que podemos generar imágenes diarias de la resolución de 30 metros de cualquier lugar en este planeta que se remonta en el tiempo,”, dijo Guan.
“Esto puede utilizarse para estudiar los cambios en productividad agrícola, el ecosistema y la dinámica del hielo polar desde el año 2000 con mucho mayor detalle que previamente posible,”, dijo Peng. “Nuestro enfoque podría revolucionar el uso de datos satelitales”.
Los investigadores ya con éxito han fusionado los datos de reflectancia de superficie en el Condado de Champaign, Illinois y generado series de tiempo diario para la estación de crecimiento de 2017 a 30 metros de resolución.
“Aunque otros han invertido en tecnología similar, que podrían no volver en el tiempo como podemos,”, dijo Guan. — Las fuentes de datos para los algoritmos de utilizan los datos más rigurosos de la NASA o la Agencia Espacial Europea y producen datos diarios de fusión que está listos para la investigación y aplicaciones prácticas. Guan dijo.
“Generación de este tipo de datos requiere considerables recursos de computación, dificultando la accesibilidad,” dijo Peng. “Queremos compartir la salida con la comunidad científica más amplia y estamos trabajando para encontrar una manera para hacer eso posible”.
La NASA, la National Science Foundation y el estado de Illinois apoyan esta investigación.
