Daha çox

3-dən çox rəngli lentə sahib Landsat şəkilləri


Landsat şəkillərini (və ya buna bənzər) yalnız 3 rəng lentindən çox tapa biləcəyim bir veb sayt axtarıram. http://glovis.usgs.gov/ mənə yalnız 3 lent verir. Daha çox lent əldə etməyin bir yolu varmı? Cavablarınız üçün təşəkkür edirik!


Glovis sizi faktiki yükləmə üçün Earth Explorer-a yönləndirir, buna görə də tez-tez Earth Explorer-dən birbaşa istifadə etməyi seçirəm. Reverb | adlı maraqlı bir başqa çox yaxşı yükləmə saytı var Echo. Keçmişdə Glovis'i Google Chrome ilə istifadə edərkən problemlər yaşandım, çünki yüklənmədən əvvəl lazımlı pop-uplar bloklandı. Mövcud əks etdirmə bantlarının hamısından ibarət Səviyyə 1 məlumatlarını yükləmək üçün atılmalı olan doğru addımlar bunlardır:

1) Glovis-ə gedin - bütün pop-upları aktivləşdirin.

2) maraqlandığınız ərazinin mərkəzini seçin

3) Sensorunuzu və alış tarixinizi seçin

4) Şəkli növbəyə əlavə edin

5) Səbətə göndərin

6) Brauzer yeni bir nişan əlavə edəcək, sizi Earth Explorer-a yönləndirəcək və "USGS qeydiyyatdan keçmiş istifadəçi adınız və şifrənizi istifadə edərək daxil olun" istənir.

7) Yükləmək üçün mövcud məhsullarla birlikdə yeni bir ekran görünəcəkdir

8) Yenidən yeni bir ekran görünəcək və yükləmək üçün xüsusi məhsulları seçə bilərsiniz. Səviyyə 1 GeoTIFF Məlumat Məhsulunu göstərdiyinizə əmin olun

Hər hansı bir nöqtədə bu təlimdə bir ekran görünməsə, fərqli bir brauzer sınayın və lazım olduqda təhlükəsizlik parametrlərinizi müvəqqəti olaraq azaldın


Bu veb sayta baxın, mən 7 lentin hamısını yükləmək üçün bu saytdan istifadə etdim.


Landsat 9

Landsat 9 - NASA ilə ABŞ Geoloji Araşdırması arasındakı ortaqlıq - Landsat proqramının insan həyatını davam etdirmək üçün lazım olan torpaq ehtiyatlarını izləmək, anlamaq və idarə etməkdə kritik rolunu davam etdirəcəkdir.

Günümüzdə artan qlobal torpaq örtüyü və torpaqdan istifadə dəyişikliyi nisbətləri hava və iqlim dəyişikliyi, ekosistem funksiyası və xidmətləri, karbon dövriyyəsi və ayrılması, resursların idarəedilməsi, milli və qlobal iqtisadiyyat, insan sağlamlığı və cəmiyyət üçün dərin nəticələrə səbəb olur.

Landsat, qlobal quru səthini həm təbii, həm də insandan qaynaqlanan dəyişikliyi göstərən orta miqyasda dəfələrlə müşahidə etmək üçün dizayn edilmiş və işləyən yeganə ABŞ peyk sistemidir.


3-dən çox rəngli lentə sahib Landsat şəkilləri - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Yalnız baxmaqla çox şey görə bilərsiniz. & mdashYogi Berra

2011-ci ildə, Şimali Karolina, Fransa və Perudan olan elm adamları, Amazon tropik meşələrinin bir hissəsindəki meşələrin qırılmasının gözlənilməz bir yerdə qeyri-adi bir sürətlə getdiyini gördülər. Landsat 5 peykindən alınan görüntülər açıq şəkildə Boliviya sərhədinə yaxın Perunun uzaq Madre de Dios bölgəsindəki meşələrin qırılmasının altı il ərzində altı qat artdığını açıq şəkildə göstərdi. Heç kim bunun səbəbini bilmirdi.

Görüntülərdən məcbur olan araşdırmaçılar meşəni ziyarət edərək həm insanları, həm də vəhşi həyatı təsir edən ciddi civə zəhərlənməsi aşkar etdilər. Qızıl qiymətlərinin qalxması ilə idarə olunan mədənçilər ağacları qızıl üçün təmizləyirdilər. Nəticə yalnız meşələrin qırılması deyil, həm də mədən prosesindən civə çirklənməsi idi.

Perunun Madre de Dios bölgəsinin Landsat görüntüləri, Amazon Yağış Meşələrində dərinlikdə çoxalan qızıl mədənlərini aşkar etdi. (USGS Global Visualization Viewer-dən Landsat məlumatlarını istifadə edərək Robert Simmon tərəfindən NASA şəkilləri.)

Landsat əslində olmamalı olduğu yerdə meşələrin kəsilməsini gördüyü civə çirklənməsini görmədi. Və Landsat alimləri araşdırmağa məcbur etdi.

Landsat, America & rsquos olmadan ən uzun müddət işləyən Earth-peyk proqramı olmasa, elm adamlarının Madre de Dios'dakı çirkliliyi və ya meşələrin qırılmasını uzun illər görməməsi və yerli sakinlərin sağlamlığına ciddi təsir göstərəcəyi ehtimalı azdır. Landsat insanları xilas etmiş ola bilər.

1972-ci ildən bəri Landsat, insanların Yer üzündəki iki nəsil izlərini və planet və insanlığa təsirlərini təsvir edən üç milyondan çox şəkil topladı. Landsat arxivləri planetin və torpaq səthlərinin misilsiz bir hekayəsini izah edir və izləməyimiz və xəbərdar edilməyimiz lazım olan şeylərin praktik, düşündürücü bir anbarıdır. Görüntülər, kiçik bir planetdə yeddi milyard insanı dinc və firavan şəkildə yerləşdirməyin yollarını daha yaxşı tapmağımıza kömək edə biləcək məlumatlarla zəngin bir hekayə izah edir.

Bir Şəkil Başladı

Landsat proqramının Apollon astronavtlarının çəkdiyi fotoşəkillərdən ilhamlandığı deyilir. Bu şəkillərdə kosmosun sonsuz qara zolağında asılı olan parlaq, parlayan mavi bir küre göstərildi. Dünyamızı necə gördüyümüzü əbədi dəyişən bir sıra fotoşəkil idi.

1966-cı ilin Noyabr ayında İkizlər XII missiyası əsnasında çəkilən ABŞ-ın cənub-qərbindəki bu fotoşəkil Landsat proqramına ilham verənlər arasında idi. (Mart ayından Ay kolleksiyasına qədər NASA Astronavt fotoşəkili.)

Amerika Birləşmiş Ştatları prezidentləri Kennedy və Johnson üçün daxili işlər katibi Stewart Udall xüsusi bir görüntüyü xatırladı: doğma Arizona əyalətinin Dörd Köşe bölgəsindəki elektrik stansiyalarından çirklənmə şəkli. Yer üzündə çirklənmə olduğunu bilmək, onu orbitdən birmənalı şəkildə görmək başqa bir şeydi. Aydındır ki, peyklər evimizə əvvəllər olmadığı kimi baxmaq üçün yeni bir yol təqdim etdi.

Fikir tamamilə yeni deyildi. 1951-ci ildə İngilis fantastika müəllifi Arthur C. Clarke, qütblərin ətrafında fırlanan peyklərin aşağıda fırlandığı zaman dünyanın ölçülərini və şəkillərini çəkə biləcəyini irəli sürdü. 1960-cı illərin ortalarında Udall Johnson Administrasiyasından bunu etməyə çağırdı: Yer müşahidə peykləri proqramı yarat. Daxili İşlər Nazirliyi ilə NASA arasındakı ortaq bir proqram, nəticədə Yer və rsquos səthinin geniş şəkillərini çəkən Earth Resources Technology Peykini (ERTS) istehsal etdi.

23 İyul 1972-ci il tarixinə və Clarke-nin təsəvvür etməsindən iyirmi bir il sonra Yer seyr edən mülki elm peyki yaxın qütb orbitinə buraxıldı. ERTS alətləri məlumatları dörd spektral zolaqda qeyd etdi: qırmızı, yaşıl və iki infraqırmızı. 300-dən çox tədqiqatçı və mdasha üçüncüsü ABŞ xaricindən gəldi və yeni məlumatları analiz etmək üçün çalışdılar, çünki qismən əvvəl heç bir bəyənmə görməmişdi. Peyk 1978-ci ilə qədər işləyirdi, uzunömürlülüyü və şəkillərin keyfiyyəti bütün gözləntiləri üstələyirdi.

Earth Resources Technology Peyk (ERTS, daha sonra Landsat 1 adlandırıldı) 23 iyul 1972-ci ildə Vandenberg Hava Qüvvələrindən Delta 900 gəmisinə buraxıldı. (NASA fotoqrafı Landsat elm komandası)

1975-ci ilin yanvar ayında keçirilmiş mətbuat brifinqi zamanı NASA-nın İdarəetmə müdiri Charles Mathews jurnalistlərə ERTS-B-nin Landsat 2-yə çevriləcəyini və orbital ERTS-in Landsat 1-i təyin ediləcəyini söylədi. Seasat, buna görə NASA, ərazi algılama proqramının Landsat olaraq adlandırılmasının uyğun olduğuna qərar verdi.

Landsat 1-in erkən kəşfi Newfoundland sahillərində əvvəllər bilinməyən kiçik bir ada idi. Kanadalı bir alim bir neçə il sonra adanı araşdırmaq üçün bir vertolyotdan endirildikdə, yalnız sakin olan bir ağ ayının müdaxilədən narazı olduğunu aşkar etdi. Ayı yükləndi və alim cəld getdi. Adaya Landsat adası adı verildi.

Mübarizə və Uğur

Landsat 2 1975-ci ildə, Landsat 3 isə 1978-ci ildə bazara çıxarıldı. Hər ikisi də eksperimental hesab edildi, lakin texnologiyanın uğuru Landsat-ı əməliyyat proqramına çevirmək üçün səy göstərdi. 1979-cu ildə Prezident Jimmy Carter, Landsat proqramının ABŞ Ticarət Nazirliyindəki Milli Okean və Atmosfer İdarəsinə (NOAA) köçürülməsi üçün zəmin hazırladı, statusu araşdırma proqramından əməliyyat izləmə proqramına dəyişdirildi. Landsat 4, 1982-ci ildə, Landsat 5 isə 1984-cü ildə və Konqresin proqramı kommersiyalaşdıran bir qanun qəbul etdiyi həmin il buraxıldı.

1972 və 2011-ci illərdəki bu görüntülər, Kanzasın Garden City şəhəri yaxınlığında əkinçiliyin ənənəvi suvarma ilə düzbucaqlı tarlalardan mərkəzi pivot sistemlərlə suvarılan dairəvi sahələrə çevrilməsini göstərir. Saxta rəngdə bitki örtüyü qırmızı, çılpaq torpaq qəhvəyi rəngdədir. (USGS Global Visualization Viewer-dən Landsat məlumatlarını istifadə edərək Robert Simmon tərəfindən NASA şəkilləri.)

Bir il sonra, yeni yaradılmış Earth Observation Satellite Co. (EOSAT), Landsat 4 və 5-in əməliyyatlarını öz üzərinə götürdü. Lakin kommersiyalaşdırmanın işə yaramadığını sübut etdi. İstifadəçilərdən xərclərini bərpa etmək ehtiyacı NOAA-nı Landsat məlumat qiymətlərini kəskin şəkildə qaldırmağa məcbur etdi (bəzi məhsullar üçün yüzdə 600). EOSAT-ı devralınca maliyyət artımları ən böyük müştərilərdən (hərbçilər və neft və mədən şirkətləri) istisna olmaqla hamısını qovdu. Görüntünün alınması daha çox müştəri yönümlü oldu və daha məhdud əhatə dairəsi ilə nəticələndi.

Uğursuzluq davam etdi. 1987-ci ildə Landsat 5-də əsas radio verici sıradan çıxdı. Peykdə bir məlumat qeyd cihazı olmadan, ABŞ xaricindən məlumat yükləmək mümkün olmaya bilərdi, 1989-cu ildə, maliyyə çatışmazlığı NOAA-nı EOSAT-a qalan iki peykin söndürülməsinə hazırlaşmağı əmr etməsinə məcbur etdi.

Ancaq işlər tərs dönməyə başladı. Landsat 5-də missiya operatorları, Avstraliyadakı həmkarları və digər bir sıra ölkələrlə məlumatları uzaqdan aşağıya bağlamaq və ABŞ-a geri göndərmək üçün planlar hazırladılar. Bu stansiyalar şəbəkəsi Landsat 5-ə Şimali Amerika xaricində xeyli məlumat əldə etməyə imkan verdi. Prezident Buşun Administrasiyası da Landsat 4 və 5-in işlək vəziyyətdə qalması üçün vəsait tapdı - bu yaxşı bir şeydir, çünki Landsat 6 1993-cü ildə işə salındıqdan sonra Hindistan Okeanında qaldı.

Mərkəzi Avstraliyadakı Alice Springs məlumat toplama təsisi, Landsat məlumatlarının beynəlxalq səviyyədə toplanmasına imkan verən çox sayda qəbul stansiyasından biridir. [Fotoqraf Mike Pasfield, Geoscience Australia. Creative Commons aidiyyəti (CC BY 3.0), Avstraliya Birliyi]

Qarışıqlıq içərisində Konqres Torpaqdan Uzaqdan Algılama Siyasəti Qanunu qəbul etdi. 1992-ci il qanunvericiliyi, proqramın işini hökumətə qaytardı və tamamilə hökumətə məxsus və idarə ediləcək bir peyk olan Landsat 7-nin buraxılmasına icazə verdi. ABŞ Geoloji Xidməti məlumatları dövlət (qeyri-kommersiya) dərəcələri ilə paylamaqda günahlandırıldı. Bu gün USGS, Landsat məlumatlarını İnternet üzərindən pulsuz olaraq paylayır və istifadə partladı.

Bütün eniş-yoxuşlara baxmayaraq, Landsat 5 və 7 dizayn etdikləri ömründən çox fəaliyyət göstərdilər. Landsat 5-də Thematic Mapper (TM), bu yaxınlarda TM-nin bağlanması ilə eyni vaxtda 27 illik görüntüdən sonra yayımlandı, operatorlar Multispectral Scanner System-i (MSS) illərin yuxusuzluğundan sonra yenidən işə saldılar. Landsat 7, işə salındıqdan 13 il sonra da işini davam etdirir.

Landsat Məlumat Davamlılığı Missiyası. (NASA.)

Landsat Data Continuity Mission (LDCM) adlandırılan səkkizinci peykin 2013-cü ildə istifadəyə verilməsi planlaşdırılır. Dünyadakı ən uzun müddət işləyən Yer müşahidə proqramının növbəti fəsli olacaq.

Təəccüblü bir görüntüləyici

Landsat üçün ilkin plan, görüntüləmə üçün yalnız geri dönüş şüaları (RBV) adlanan xüsusi televiziya stilindəki kameralara etibar etmək idi. RBV-lərin hər biri spektrin mavi-yaşıl hissəsi, biri sarı-qırmızı, digəri qırmızı infraqırmızı hissə və mdashon üçün rəngli bir filtr və mdashone istifadə edərək üç kameraya malikdir və hər biri fiziki dünyanın fərqli bir tərəfini ortaya qoyur.

Ancaq ERTS / Landsat 1 dizayn edilərkən, Hughes Aircraft, ortaya çıxmaqda olan fiber optik texnologiyasından istifadə edən və Yer kürəsini zolaq şəklində təsvir edən yeni bir cihaz tapdı. Peyk orbitə çıxarkən, skaner səyahət etdiyi istiqamətə dik olaraq 90 dərəcə bucaq altında altı zolaq şəkil çəkəcəkdi. Həm də spektrin dörd fərqli hissəsində şəkil çəkdirdi. Məsələn, bir zolaq bitkilərin xlorofillini necə mənimsədiyini göstərə bilər, digəri yarpaqların su tərkibini görə bilər, üçüncüsü torpaqdakı nəmi görə bilər və bitki örtüyü və ya biokütləni izləyirsinizsə qeyd etmək üçün qiymətli şeylər əldə edə bilərsiniz. Hughes buna Multispektral Tarayıcı Sistemi (MSS) adını verdi və NASA onu ikinci görüntüləyici olaraq əlavə etmək qərarına gəldi.

Erkən Landsat peyklərindəki Multispektral Tarayıcı Sistemi yer üzünü 0,5 mikrometrdən (yaşıl) 1,1 mikrometrə qədər (infraqırmızı yaxınlıqda) dörd spektral zolaq şəklində təsvir etdi. Hər qrup mənzərədə fərqli xüsusiyyətlər ortaya qoyur və nəticədə rəngli şəkillər hazırlamaq üçün birləşdirilə bilər. (USGS Global Visualization Viewer-dən Landsat məlumatlarını istifadə edərək Robert Simmon tərəfindən NASA şəkilləri.)

Bir çox alimdə yeni yanaşmanın etibarlılığı ilə bağlı narahatlıqlar var idi. MSS-nin hərəkət edən hissəsi və mdashan salınan güzgüsü və bəziləri qırılmasından və ya tıxacda qalacağından qorxduqları mdashan var idi. Tədqiqatçılar birləşdirilməli olan şəkillər zolaqlarına sahib olmaq fikrindən məmnun deyildilər.

Sonra peyk buraxıldı və ilk MSS görüntüləri endirildi. Çənə tökən gözəllikləri və incə detalları var idi. Qələbəni tamamlamaq üçün RVB arızalı və işə salındıqdan bir ay sonra bağlandı, MSS isə illərlə şəkillər göndərməyə davam etdi.

Landsat, Yer kürəsinin səthini 185 kilometr (115 mil) genişlikdə bir sıra səhnələrdə təsvir edir. Landsat 7 hazırda məlumat toplayır, lakin 2003-cü ildə bir tarama xətləri arasında boşluqlar yaradan bir uğursuzluq yaşandı. 26 iyun 2012-ci ildə toplanan bu Landsat 7 şəklində, Oklahoma və Arkansas arasındakı sərhəd boyunca Ouachita Dağları göstərilir. (USGS Global Visualization Viewer-dən Landsat 7 məlumatlarını istifadə edərək Robert Simmon tərəfindən NASA şəkli.)

Landsat 4 və 5 üçün Hughes MSS-ni yeni nəsil, bir qədər yüksək qətnamə görüntüləyicisi olan Tematik Mapper (TM) ilə əvəz etdi. 185 kilometrlik (115 mil) ərazi boyunca 30 metrlik (100 fut) torpaq qətnaməsi olan Landsat, indi hər 16 gündə 81 & degN enlem ve 81 & degS arasında dünya səviyyəsində əhatə təmin edə bildi, bu da görünməyi asanlaşdırdı. demək olar ki, hər quru səthində geniş miqyaslı naxışlar və dəyişikliklər.

Landsat 7 1999-cu ildə buraxıldığı zaman, peyk səkkiz zolaqlı, inkişaf etdirilmiş bir xəritəçəkmə versiyasına (ETM +) sahib idi, gündə 400-ə qədər ətraflı görüntü ilə dünya səviyyəsində bir məlumat bazası yaratmaq üçün kifayət qədər güclü idi. Təəssüf ki, 2003-cü ildə skaner işləmir və hər səhnənin yüzdə 22-si itir. Lakin şəkil qarışdırma üsulları operatorlara görüntü itkisi ətrafında işləməyə imkan verdi. Landsat 7, satışa buraxılmasından 13 il sonra hələ də məlumatlarını geri göndərir.

Zamanla İzləmək

Bəlkə də Landsat-ın ən böyük töhvəsi Yer kürəsini və zaman boyunca torpaq səthlərini müşahidə etmək qabiliyyətidir. Bir şeyin anlıq görüntüsünü çəkmək sizə nəsillər ərzində baş verənlərin fərqli olduğunu göstərmək üçün yalnız bu saniyə üçün doğru olanı göstərir. Zaman elm iskelelərinin bir hissəsidir.

Landsat, Kaliforniyadakı və ya Şimali Dakotadakı məhsulların vəziyyətini, Yellowstone'daki vulkanik isti nöqtələri və ya Ölüm Vadisindəki mineral yataqlarını göstərən anlık görüntülər götürə bilər. Və bunların hamısını əvvəllər mümkün olmayan yollarla görə bilər. Uydular Katrina qasırğası, Tohoku sunamisi, Massachusetts təpələrindəki tornado və ya Arizona'daki bir meşə yanğını qrafiki olaraq çəkərək bir neçə gün ərzində anlıq şəkillər çəkə bilər. Dövlət məmurları fəlakətin bərpasını olduğu kimi izləyə bilərlər.

Landsat bütün bunları və daha çoxunu etdi. Dünyadakı bütün quru yerlərinin tam bir mənzərəsini topladı. Kompüterinizdə və ya ağıllı telefonunuzda Google Earth varsa, yaxınlaşdırarkən Landsat şəkillərini görürsünüz.

Landsat'ın uzunömürlülüyü, elm adamlarına Yer üzündə təbii və insanın yaratdığı dəyişiklikləri izləməyə imkan verir. Bu cüt şəkil Pekinin 21 İyun 1978 - 8 İyun 2011 arasında böyüməsini göstərir. Bu yalan rəngli görüntülərdə bitki örtüyü qırmızı və çılpaq torpaqdır və ya insan inkişafı (yollar, binalar) qəhvəyi rəngə boyanmışdır. (USGS Global Visualization Viewer-dən Landsat 3 & amp 5 məlumatlarını istifadə edən Robert Simmon tərəfindən NASA şəkilləri.)

Ancaq dünyanı seyr etməyin əsl hədiyyəsi uzun mənzərədir. Landsat, zaman keçdikcə dəyişən bir planetə nəzarət edə bilər: Qrenlandiyadakı buzlaqların əriməsi və Antarktidada yüksələn dəniz səviyyələrindəki maneə adalarının görünməsi və yox olması, Rockiesdəki meşələrin təkamülü və Alyaskada sahil xətlərinin aşınması. Landsat, Amerika Qərbindəki su qaynaqlarının istifadəsini və sui-istifadəsini ölçdü və planlaşdırıcılara şəhər böyüməsini izləməyə kömək etdi.

Yeni Qızıl Rush casusluq

Buna görə Landsat, Peruda əvvəllər heç kimin görmədiyi mədən və çirklənməni tapdı. Qızılın qiymətinin yüksəlməsi ilə (2001-2011-ci illərdə 10 ildə yüzdə 360) lisenziyasız madenciler Peru & rsquos Madre de Dios’a axmağa başladılar. 2003 & ndash2009 arasında meşədən 12.500 hektar ərazini təmizlədilər. Landsat görüntülərində yerli meşələrin qırılması ildə yüzdə 26 nisbətində artdığını göstərdi.

Meşələrin qırılmasının özü meşə üçün çox təhlükə yarada biləcək qədər böyük olmasa da, civə idi. Mədənçilər qayalardan qızıl çıxarmaq üçün civə istifadə edirlər. Proses zamanı buxarlanır və havaya enir, nəticədə su ehtiyatlarını zəhərləyir.

Merkür balığa girirdi, insanlar da balığı yeyirdilər. Onlar da suyu içirdilər. Yerli sakinlərin sınaqları mayınlara nə qədər yaxın olduqları halda bədənlərində daha çox civə olduğunu göstərdi.

Yağış meşəsinin idarəçilərinin indi işi var. Landsat, elm adamlarının gördüklərinə baxdı. Həyatlar xilas olacaq.


Sentinel və Landsat üçün spektral indekslərin siyahısı

Bitki örtüyü, su ehtiyatları, qar, torpaq, atəş və digərləri kimi müxtəlif aspektləri təhlil edə biləcək çox sayda spektral indeks var. Landsat və Sentinel kimi daha yaxşı bilinən peyklər, bantları ilə müxtəlif əməliyyatlar həyata keçirmə imkanı təqdim edir, nəticə spektral indeksə çevrilə bilər.

Bu yazı, Sentinel və Landsat peykləri ilə istifadə edilən ən yayılmış spektral indeksləri tərtib edir və konseptləşdirir. Uzaqdan algılama dünyasındakı analizdə sizə kömək edə biləcək bir neçə tənliyi yerinə yetirmək üçün xəritə cəbrini (raster kalkulyatoru) istifadə etmək üçün yaxşı bir fürsətdir.

Sentinel və Landsat üçün əsas spektral indekslər

Landsat 4, 5, 7, 8 və Sentinel MSI üçün əsas spektral indekslərin formullarının tərtibatı.

Normallaşdırılmış Fərqlilik Bitki İndeksi (NDVI):

Normalize Fərqlilik Bitki İndeksi (NDVI) qırmızı və infraqırmızı yaxın spektral zolaqlardan istifadə edən ədədi bir göstəricidir. NDVI bitki örtüyü ilə çox əlaqələndirilir. Yüksək NDVI dəyərləri yaxın infraqırmızı spektrdə daha çox əks olunan sahələrə cavab verir. İnfraqırmızı yaxınlıqdakı daha yüksək əksolmə daha sıx və sağlam bitki örtüyünə uyğundur (GU, 2019).

  • Formulu NDVI = (NIR - Qırmızı) / (NIR + Qırmızı)
  • NDVI (Landsat 8) = (B5 & # 8211 B4) / (B5 + B4)
  • NDVI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B4 & # 8211 B3) / (B4 + B3)
  • NDVI (Sentinel 2) = (B8 & # 8211 B4) / (B8 + B4)

Yaşıl Normallaşdırılmış Fərqlilik Bitki İndeksi (GNDVI):

Yaşıl Normallaşdırılmış Fərqlilik Bitki İndeksi (GNDVI) məhsuldakı xlorofil tərkibinin dəyişməsinə daha həssas olmaq üçün NDVI-nin dəyişdirilmiş versiyasıdır. “Yaprak N tərkibi və DM ilə ən yüksək korrelyasiya dəyərləri, bütün məlumat toplama dövrlərində və hər iki təcrübə mərhələsində GNDVI indeksi ilə əldə edilmişdir. … GNDVI, iki növ bitki içərisində azotla çox əlaqəli olan müxtəlif xlorofil konsentrasiyası nisbətlərini təyin etmək üçün NDVI-dən daha həssas idi. ” (Gitelson et al. 1996)

  • Formulu GNDVI = (NIR-GREEN) / (NIR + GREEN)
  • GNDVI (Landsat 8) = (B5 & # 8211 B3) / (B5 + B3)
  • GNDVI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B4 & # 8211 B2) / (B4 + B2)
  • GNDVI (Sentinel 2) = (B8 & # 8211 B3) / (B8 + B3)

Ətraflı bitki örtüyü indeksi (EVI):

EVI normallaşdırılmış fərqlilik bitki örtüyü indeksinə (NDVI) bənzəyir və bitki örtüyünün yaşıllığını təyin etmək üçün istifadə edilə bilər. Bununla birlikdə, EVI bəzi atmosfer şəraitini və örtük fon səs-küyünü düzəldir və sıx bitki örtüyü olan ərazilərdə daha həssasdır. Çadır örtüyü üçün tənzimləmə üçün "L" dəyərini, atmosfer müqavimətinin əmsalı olaraq "C" dəyərlərini və mavi zolaqdan (B) dəyərləri özündə birləşdirir. Bu inkişaflar, əksər hallarda fon səs-küyünü, atmosfer səs-küyünü və doyma səviyyəsini azaldaraq, R və NIR dəyərləri arasındakı nisbət olaraq indeks hesablanmasına imkan verir (USGS, 2019).

  • Formulu EVI = G * ((NIR & # 8211 R) / (NIR + C1 * R - C2 * B + L))
  • EVI (Landsat 8) = 2.5 * ((B5 & # 8211 B4) / (B5 + 6 * B4 & # 8211 7.5 * B2 + 1))
  • EVI (Landsat 4 & # 8211 7) = 2.5 * ((B4 & # 8211 B3) / (B4 + 6 * B3 & # 8211 7.5 * B1 + 1))
  • EVI (Sentinel 2) = 2.5 * ((B8 & # 8211 B4) / (B8 + 6 * B4 & # 8211 7.5 * B2 + 1))

Qabaqcıl Bitki İndeksi (AVI):

Qabaqcıl Bitki İndeksi (AVI) qırmızı və infraqırmızı yaxın spektral zolaqlardan istifadə edən NDVI-yə bənzər ədədi bir göstəricidir. NDVI kimi AVI də bitki örtüyü tədqiqatlarında zamanla məhsul və meşə dəyişikliklərini izləmək üçün istifadə olunur. AVI və NDVI-nin çox müvəqqəti birləşməsi sayəsində istifadəçilər müxtəlif bitki örtüyünü ayrı-seçkiliyə bilər və fenoloji xüsusiyyətlərini / parametrlərini çıxara bilərlər (GU, 2019).

  • Formulu AVI = [NIR * (1-Qırmızı) * (NIR-Qırmızı)]1/3
  • AVI (Landsat 8) = [B5 * (1 & # 8211 B4) * (B5 & # 8211 B4)] 1/3
  • AVI (Landsat 4 & # 8211 7) = [B4 * (1 & # 8211 B3) * (B4 & # 8211 B3)] 1/3
  • AVI (Sentinel 2) = [B8 * (1 & # 8211 B4) * (B8 & # 8211 B4)] 1/3

Torpaqdan Ayarlanmış Bitki İndeksi (SAVI):

SAVI, bitki örtüyünün az olduğu yerlərdə torpaq parlaqlığının təsiri üçün Normalize Fərqlilik Bitki İndeksini (NDVI) düzəltmək üçün istifadə olunur. Landsat Səthi Yansıtma mənşəli SAVI, əksər torpaq örtüyü tiplərini (USGS, 2019) yerləşdirmək üçün 0,5 olaraq təyin olunmuş torpaq parlaqlığının düzəldilməsi faktoru (L) ilə R və NIR dəyərləri arasındakı nisbət olaraq hesablanır.

  • Formulu QƏNAƏT = ((NIR & # 8211 R) / (NIR + R + L)) * (1 + L)
  • SAVI (Landsat 8) = ((B5 & # 8211 B4) / (B5 + B4 + 0.5)) * (1.5)
  • SAVI (Landsat 4 & # 8211 7) = ((B4 & # 8211 B3) / (B4 + B3 + 0.5)) * (1.5)
  • SAVI (Sentinel 2) = (B08 & # 8211 B04) / (B08 + B04 + 0.428) * (1.428)

Normallaşdırılmış Fərq Nəm İndeksi (NDMI):

NDMI bitki örtüyünün suyun tərkibini təyin etmək üçün istifadə olunur. Ənənəvi modada NIR və SWIR dəyərləri arasındakı nisbət olaraq hesablanır (USGS, 2019).

  • Formulu NDMI = (NIR & # 8211 SWIR) / (NIR + SWIR)
  • NDMI (Landsat 8) = (B5 & # 8211 B6) / (B5 + B6)
  • NDMI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B4 & # 8211 B5) / (B4 + B5)
  • NDMI (Sentinel 2) = (B8 & # 8211 B11) / (B8 + B11)

Nəm Stres İndeksi (MSI):

Nəmlik Stres İndeksi örtü stres analizi, məhsuldarlığın proqnozlaşdırılması və biofiziki modelləşdirmə üçün istifadə olunur. MSI-nin təfsiri digər su bitki örtüyü indekslərinə nisbətən ters çevrilir, buna görə indeksin daha yüksək göstəriciləri bitki suyunun daha çox gərginliyini və nəticədə daha az torpaq nəmliyini göstərir. Bu indeksin dəyərləri 0-dan 3-ə qədərdir, yaşıl bitki örtüyünün ümumi sahəsi 0,2 ilə 2 arasındadır (Welikhe et al., 2017).

  • Formulu MSI = MidIR / NIR
  • MSI (Landsat 8) = B6 / B5
  • MSI (Landsat 4 & # 8211 7) = B5 / B4
  • MSI (Sentinel 2) = B11 / B08

Yaşıl Əhatə İndeksi (GCI):

Uzaqdan zondlama zamanı Yaşıl Xlorofil İndeksi müxtəlif bitki növlərində yarpaq xlorofilinin tərkibini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Xlorofil tərkibi stresli bitkilərdə azaldığı bitki örtüyünün fizioloji vəziyyətini əks etdirir və buna görə bitki sağlamlığının ölçüsü kimi istifadə edilə bilər (EOS, 2019).

  • Formulu GCI = (NIR) / (Yaşıl) - 1
  • GCI (Landsat 8) = (B5 / B3) -1
  • GCI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B4 / B2) -1
  • GCI (Sentinel 2) = (B9 / B3) -1

Normalize Yanmış Oran İndeksi (NBRI):

Meşə yanğınları təbii qaynaqları, canlı ehtiyatları məhv edən, yerli mühiti tarazlaşdırmayan, çox miqdarda Yaşıl Ev Qazlarını salan şiddətli bir insan və ya təbii hadisələrdir. NBRI bitki örtüyündə həssas olan yaxınlıqdakı infraqırmızı və qısa dalğalı infraqırmızı spektral zolaqlardan faydalanır. dəyişikliklər, yanmış sahələri aşkar etmək və ekosistemin bərpasını izləmək üçün (GU, 2019).

  • Formulu NBR = (NIR & # 8211 SWIR) / (NIR + SWIR)
  • NBRI (Landsat 8) = (B5 & # 8211 B7) / (B5 + B7)
  • NBRI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B4 & # 8211 B7) / (B4 + B7)
  • NBRI (Sentinel 2) = (B8 & # 8211 B12) / (B8 + B12)

Çılpaq Torpaq İndeksi (BSI):

Çılpaq Torpaq İndeksi (BSI) torpaq varyasyonlarını tutmaq üçün mavi, qırmızı, infraqırmızı və qısa dalğalı infraqırmızı spektral zolaqları birləşdirən ədədi bir göstəricidir. Bu spektral lentlər normallaşdırılmış şəkildə istifadə olunur. Qısa dalğa infraqırmızı və qırmızı spektral zolaqlar torpaq mineral tərkibini təyin etmək üçün, mavi və yaxın infraqırmızı spektral zolaqlar isə bitki örtüyünün mövcudluğunu artırmaq üçün istifadə olunur (GU, 2019).

  • Formulu BSI = ((Qırmızı + SWIR) & # 8211 (NIR + Mavi)) / ((Qırmızı + SWIR) + (NIR + Mavi))
  • BSI (Landsta 8) = (B6 + B4) & # 8211 (B5 + B2) / (B6 + B4) + (B5 + B2)
  • BSI (Landsta 4 & # 8211 7) = (B5 + B3) & # 8211 (B4 + B1) / (B5 + B3) + (B4 + B1)
  • BSI (Sentinel 2) = (B11 + B4) & # 8211 (B8 + B2) / (B11 + B4) + (B8 + B2)

Normallaşdırılmış Fərqli Su İndeksi (NDWI):

Normalize Fərq Su İndeksi (NDWI) su obyektlərinin analizi üçün istifadə olunur. İndeks uzaqdan algılama şəkillərinin Yaşıl və Yaxın infraqırmızı lentlərindən istifadə edir. NDWI əksər hallarda su məlumatlarını səmərəli şəkildə inkişaf etdirə bilər. Qurulacaq ərazilərə həssasdır və həddən artıq su obyektləri ilə nəticələnir. NDWI məhsulları, aşkar dəyişiklik sahələrinin kontekstini qiymətləndirmək üçün NDVI dəyişiklik məhsulları ilə birlikdə istifadə edilə bilər (Bahadur, 2018).

  • Formulu NDWI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)
  • NDWI (Landsat 8) = (B3 & # 8211 B5) / (B3 + B5)
  • NDWI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B2 & # 8211 B4) / (B2 + B4)
  • NDWI (Sentinel 2) = (B3 & # 8211 B8) / (B3 + B8)

Normallaşdırılmış Fərqlilik Qar İndeksi (NDSI):

Normalize Fərqlilik Qar İndeksi (NDSI) quru ərazilərdə qar örtüyünü göstərən ədədi bir göstəricidir. Yaşıl və qısa dalğalı infraqırmızı (SWIR) spektral lentlər bu örtükdə qar örtüyünün xəritəsi üçün istifadə olunur. Qar SWIR-da baş verən radiasiyanın çox hissəsini buludlar qəbul etmədiyi üçün NDSİ-yə qarları buludlardan ayırmağa imkan verir. Bu düstur ümumiyyətlə qar / buz örtüyü xəritələşdirmə tətbiqində və buzlaq izlənməsində istifadə olunur (Bluemarblegeo, 2019).

  • Formulu NDSI = (Yaşıl-SWIR) / (Yaşıl + SWIR)
  • NDSI (Landsat 8) = (B3 & # 8211 B6) / (B3 + B6)
  • NDSI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B2 & # 8211 B5) / (B2 + B5)
  • NDSI (Sentinel 2) = (B3 & # 8211 B11) / (B3 + B11)

Normallaşdırılmış Fərqlilik Buzlaq İndeksi (NDGI):

Normalize Fərqli Buzlaq İndeksi (NDGI) yaşıl və qırmızı spektral zolaqlar istifadə edərək buzlaqların aşkarlanmasına və izlənilməsinə kömək etmək üçün istifadə olunur. Bu tənlik ümumiyyətlə buzlaq aşkarlama və buzlaq izləmə tətbiqetmələrində istifadə olunur (Bluemarblegeo, 2019).

  • Formulu NDGI = (NIR-Yaşıl) / (NIR + Yaşıl)
  • NDGI (Landsat 8) = (B3 & # 8211 B4) / (B3 + B4)
  • NDGI (Landsat 4 & # 8211 7) = (B2 & # 8211 B3) / (B2 + B3)
  • NDGI (Sentinel 2) = (B3 & # 8211 B4) / (B3 + B4)

Atmosferə davamlı bitki örtüyü indeksi (ARVI)

Adından da göründüyü kimi, Atmosferə Davamlı Bitki İndeksi atmosfer amillərinə (aerozol kimi) nisbətən meylli olan ilk bitki örtüyü indeksidir. Kaufman və Tanré tərəfindən icad edilən ARVI indeksinin formulu, əsasən mavi dalğa boylarındakı ölçmələrdən istifadə edilərək qırmızı yansıtma spektrindəki atmosfer səpələnmə effektləri üçün düzəldilir (EOS, 2019).

Struktura Duyarsız Piqment İndeksi (SIPI)

Struktura Duyarsız Piqment İndeksi dəyişkən örtük quruluşu ilə bitki örtüyünün təhlili üçün yaxşıdır. Karotenoidlərin xlorofilə nisbətini təxmin edir: stressli bitki örtüyünün artan dəyər siqnalları (EOS, 2019).


3-dən çox rəngli lentə sahib Landsat şəkilləri - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Redaktor və rsquos Qeyd: Bu hekayə bir seriyanın ilk hissəsidir. Zəhmət olmasa Amazon meşələrinin qırılması ilə bağlı daha dolğun bir şəkil üçün hissə 2, hissə 3 və hissə 4-ə baxın.

Amazon hövzəsi müstəsnadır. Hindistandan təxminən iki dəfə böyük olan ən azı 6 milyon kvadrat kilometrə (2,3 milyon kvadrat mil) uzanır. Bura Yer kürəsi və ən böyük yağış meşələri ilə yanaşı axın həcmi və drenaj hövzəsinin ölçüsü üçün ən böyük çaydır.

Hövzənin təqribən 80 faizini əhatə edən yağış meşələri, dünyanın başqa bir yerində olmayan bir çoxu da daxil olmaqla dünyanın beşdə bir hissəsinə və quru növlərinə ev sahibliyi edir. Burada yüzlərlə yerli qrup və bir neçə onlarla əlaqələndirilməmiş və ya təcrid olunmuş qəbilələr də daxil olmaqla 30 milyondan çox insan yaşayır.

Amazon yağış meşəsi, eyni zamanda atmosferdən karbon çəkən nəhəng bir karbon lavabosu və mdashan bölgəsidir. Transpirasiya adlanan bir müddətlə çox miqdarda suyu havaya vurur. Böyük Məkan çayları və rdquo ilə bölgəyə yağan yağışın təxminən yarısını təmin etmək üçün Amazondan kifayət qədər nəm çıxır, George Mason Universitetinin professoru və BMT-nin Elm, İqtisadiyyat Vəqfi və baş elmi işçisi Thomas Lovejoy izah etdi. ətraf Mühit.

Planet üçün böyük ölçüsünə və aydın əhəmiyyətinə baxmayaraq, Amazon üçün müəmmalı olaraq qalmaq üçün çox şey var, çünki öyrənmək üçün bu qədər mürəkkəb və çətin bir yerdir. İdarə etmək də bir o qədər çətindir. Əksər tərəfdən dağlıq yaylalarla əhatə olunmuş hövzənin çox hissəsi uzaqdır və onlara çatmaq çətindir. Səkkiz ölkəni və daha çox əyalət və tayfa sərhədlərini əhatə edən Cənubi Amerikanın təxminən üçdə birini əhatə edir və kəsişən və üst-üstə düşən ekosistemlərdən ibarət bir mozaikaya malikdir.

Amazon üzərindəki səmalar, demək olar ki, həmişə bulud və fırtına ilə dolaşır, hövzəni alimlərin xəritəyə salması və izləməsi üçün ən çətin yerlərdən birinə çevirir. Beynəlxalq Kosmik Stansiya Braziliyanın Tocantins əyalətinin üzərində olarkən yuxarıdakı astronavt fotoşəkili & mdashtaken və yaş mövsümündən bəri ümumi bir mənzərəni çəkir. Geniş nəmlik sütunları konveksiya ilə yüksəlir və daha sonra stratosferlə toqquşarkən zirehli buludlara doğru yayılır. Quru fəsildə də, aşağıdakı Orta Çözünürlüklü Görüntüləmə Spektroradiometrində (MODİS) göründüyü kimi quru səthinin peyk görünüşlərini ört-basdır edən meşəlik ərazilərdə cumulus və ldquopopcorn buludları və rdquo legionları meydana çıxır.

Landsat proqramının ilk illərində (1970-ci illər) peyk hövzənin bəzi hissələrinin aydın görüntülərini toplaya bilmədiyi bütün illər keçəcəkdi. Bulud örtüyünün lənəti kartoqrafların biomların kənarlarını müəyyənləşdirməsini və torpaq örtüyü və ya torpaq istifadəsi və mdashtropik yağış meşələri ilə savanna birincili və ikincil yağış meşələri, otlaq və əkin sahələri və s. Kateqoriyalaşdırmağı çətinləşdirdi. Bunların necə olduğunu izləmək daha çətindi xüsusiyyətlər zamanla və hövzədə dəyişdi.

Ancaq peyk müşahidələri on illər ərzində toplandıqca, hesablama və kartoqrafiya texnikaları inkişaf etdikcə və yeni peyklər uçurulduqca, uzaqdan zondlayan elm adamları Amazon bölgəsini daha yaxşı izah edən xəritələri və hekayələri birləşdirməyin getdikcə inkişaf etmiş yollarını tapdılar.

& LdquoSon dördüncü ildə Amazonda gördüklərimiz fövqəladə bir dəyişiklikdir & rdquo, Maryland Universitetinin ərazi örtüyü və torpaq istifadəsi dəyişikliyinin xəritələşdirilməsində uzman olan Matthew Hansen dedi. & ndquo Həm nəmli, həm də quru meşələrdə böyük itkiləri görürük ki, otlaq və əkinçilik inanılmaz genişlənir və iqtisadi qüvvələr tərəfindən idarə olunan torpaq istifadəsindəki dəyişikliklər və torpaqların idarə edilməsi üsulları təmizlənir. Dəyişikliyin miqyasına və əhatəsinə görə Amazon ilə müqayisə edən başqa bir yerdə həqiqətən dünyada heç bir yer yoxdur. & Rdquo

Bu səhifənin yuxarı hissəsindəki xəritə və Landsat 7 və Landsat 8 tərəfindən 2018-ci ildə toplanan buludsuz şəkillərin mdasha mozaikası və bütün hövzənin və rsquos torpaq səthlərinin aydın bir görünüşünü təqdim edir. (If no cloud-free observations were available in 2018, imagery was taken from another recent year.) The false-color image (bands 5-4-3) incorporates observations of near-infrared and shortwave infrared light that accentuates key differences in vegetation, moisture levels, and other surface features.

The darkest green areas show where forest&mdashmostly tropical humid rainforests&mdashthrive and have not been severely changed or degraded by human activity. Lighter green areas in Venezuela, Guyana, Suriname and southern and eastern Brazil are generally tropical savanna (called Cerrado in Brazil). These woodland-grassland ecosystems often have trees, but they are spaced widely enough that the canopy does not appear fully closed.

Although tropical savannas receive plenty of rain during the wet season, they typically have vegetation that can withstand the lengthy dry season as well. Since water strongly absorbs in the near-infrared, moist areas are accentuated in this map. Rivers and reservoirs appear navy blue. The brown areas are seasonally flooded wetlands, notably the Llanos de Moxos, a seasonably flooding savanna in Bolivia, and the Araguaia River floodplain in the Cerrado.

Areas strongly affected by human activity also stand out. Forest areas that were converted to pasture generally appear yellow. Savanna converted to cropland is generally pink, especially if fields are fallow or have exposed soil.

&ldquoIn a natural-color image without near-infrared, most of the forests and even some Cerrado areas to the southeast would end up having a similar green hue. A false-color image like this brings out variations,&rdquo explained Viviana Zalles, a researcher at the University of Maryland. &ldquoHowever, it is important to understand that the boundaries between biomes or land cover or land use classes on maps are not as neat and clean in real life.&rdquo

On the ground, ecosystems often fade gradually into each other, or there can be variations within a patch of land. &ldquoThe key thing to remember is that the Amazon basin is an extremely diverse place,&rdquo said Zalles. &ldquoIt includes the rainforest biome&mdashAmazonia&mdashas well as Cerrado. And Cerrado itself is a broad term. It can include dry forests, savannas, shrublands, all the way to grasslands with very few trees at all.&rdquo

In some cases, the nuances can be lost on a continental-scale map. For instance, land cleared for crops and pasture along a deforestation frontier in Rondônia (a state in Brazil) appears to be a fairly continuous yellow area on the continental map at the top of the page. However, as seen in the more detailed view above, the area&mdashwhich shows development extending into a seasonally flooded savanna near the border with Bolivia&mdashis really a mixture of clearly defined pastures, fields, and forested stream banks of differing green, pink, and brown shades.

&ldquoThe other thing that can be confusing about this part of the world is that different research groups use different systems when defining the boundaries of what they are studying,&rdquo Zalles said. &ldquoSome researchers, government agencies, and NGOs look at what&rsquos happening in just one state or country. Others look at just one or two biomes. Others will look more broadly but still differ by focusing on just the Amazon basin or on the larger Amazonia biome or just the Brazilian Legal Amazon." (The second designation includes rainforest areas north and east of the Amazon basin and excludes parts of the Andes Mountains the last designation includes Cerrado areas in addition to rainforest.)

&ldquoEven getting basic numbers, like the area covered by rainforest in 2018 in South America, is not as easy as you might think,&rdquo Zalles said. &ldquoThe numbers that are quoted by different groups and media conflict in confusing ways because of slight differences in the way people define ecosystems or where they put the focus of their analysis.&rdquo

İstinadlar

NASA Earth Observatory images by Lauren Dauphin, using MODIS data from NASA EOSDIS/LANCE and GIBS/Worldview, Landsat data from the U.S. Geological Survey and University of Maryland, and topographic data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). River data from the World Wildlife Fund HydroSHEDS Project. Amazon biome boundaries using data from Olson, DM, et al. (1998). Brazilian Amazon legal boundaries using data from Potter, C.S, et al. (2003). Astronaut photograph ISS042-E-215303 was acquired on January 30, 2015, with a Nikon D4 digital camera using an 98 millimeter lens and is provided by the ISS Crew Earth Observations Facility and the Earth Science and Remote Sensing Unit, Johnson Space Center. Story by Adam Voiland.

This image record originally appeared on the Earth Observatory. Click here to view the full, original record.


Still Graphics

In 1975, NASA Administrator Dr. James Fletcher predicted that if one space age development would save the world, it would be Landsat and its successor satellites. Since the early 1970s, Landsat has continuously and consistently archived images of Earth this unparalleled data archive gives scientist the ability to assess changes in Earth’s landscape.

For over 40 years, the Landsat program has collected spectral information from Earth’s surface, creating a historical archive unmatched in quality, detail, coverage, and length.

“It was the granddaddy of them all, as far as starting the trend of repetitive, calibrated observations of the Earth at a spatial resolution where one can detect man’s interaction with the environment,” Dr. Darrel Williams, the Landsat 7 Project Scientist, states about Landsat.

Landsat sensors have a moderate spatial-resolution. You cannot see individual houses on a Landsat image, but you can see large man-made objects such as highways. This is an important spatial resolution because it is coarse enough for global coverage, yet detailed enough to characterize human-scale processes such as urban growth, deforestation, agriculture water use, and more.

Forests have never been under more pressure. Demand for their natural wealth and a hunger for land causes forest clearance at alarming rates. The UN Food and Agriculture Organization (FAO) estimates that the Earth loses an area about the size of a football field every 3 seconds - in the time it takes to make a sandwich an area equivalent to the National Mall in Washington, D.C., is cleared. somewhere on Earth trees are falling every second of every day.

Based on a systematic sample of Landsat imagery at 4,016 locations around the tropical belt the European Commission's TREES 3 project is making estimates of forest cover change for the years 1990, 2000, 2005 and 2010 with new levels of precision. Preliminary results emphasize just how relentless the pressure on our planet is. Using archived and recent Landsat imagery we have measured dramatic changes to the African Continent for example. Since the 1970s natural vegetation (forests and savannas) have been converted to agricultural land at a tremendous pace. Around 50,000 sq. km per year are cleared - an area twice the size of Vermont. With the fastest growing population in the world such land cover conversions are unlikely to slow down any time soon, nor should the measuring programs. Landsat 8 and its European counterpart, Sentinel 2, are not being launched any sooner than they are needed.


Landsat Science

This joint NASA/USGS program provides the longest continuous space-based record of Earth’s land in existence. Every day, Landsat satellites provide essential information to help land managers and policy makers make wise decisions about our resources and our environment. + Landsat Case Studies ebook

Spotting Brittany's 'Green Tides' from Space

South Asian Farmers Fine Tune When to Water with Landsat

Explore Landsat at Home

"A recent industry report estimates that total annual value of $2.19 billion, far exceeding the multi-year total cost of building, launching, and managing Landsat satellites and sensors. The value is derived from consumer use of the data. There is no inherent value in idle data."

— NASA API website, Dec 11, 2015

“Anything that’s historic, it’s got to be Landsat. In temporal depth, Landsat is really the only game in town.”

— Mike Wulder, Canadian Forest Service, on historical land use change, Jan 16, 2018

"The Landsat program doesn’t produce images like the ones of astronauts playing golf on the moon nor geologists scaling an erupting volcano, but it has created one of the most important scientific repositories of data ever made."

— Robinson Meyer, Apr 16, 2015

“Last year the White House found that GPS, weather satellites, and Landsat are the three most critical types of Earth-orbiting assets for civil applications, because they’re used by many economic sectors and fields of research.”

— Sarah Ryker, USGS deputy associate director for climate and land use change, Apr 16, 2015

"Global Forest Watch’s ability to take advantage of Landsat imagery to produce a global forest monitoring platform highlights why remote sensing has become such a revolutionary technology. The imagery has achieved a state-of-the-art quality—NASA’s Landsat data is delivered in 30x30meter squares and has been for the past 40 years. Beyond this, it has been made radically accessible. Since 2008, anyone has been able to view and download the data from the United States Geological Survey (USGS) website free of charge, which has made satellite imagery a primary tool for forest and land cover monitoring. Without it, GFW would not be possible."

— Sarah Ruiz, writer/editor at Global Forest Watch, Apr 11, 2019

"Agricultural engineer Jean-Francois Pekel and colleagues have created a kind of virtual time machine, showing past changes in surface water and providing a baseline for charting the changing future of our watery world. To achieve this feat, Pekel and colleagues used more than 3 million Landsat images of Earth's lakes, wetlands, and rivers taken between 1984 and 2015."

— High-Resolution Satellite Images Capture Stunning View of Earth's Changing Waters, Dec 9, 2016

“By analyzing velocity estimates extracted from 30 years of Landsat data, this study highlights the complex, and sometimes counterintuitive, interplay between surface meltwater and ice motion.”


Browsing Landsat data is a lot easier than I thought it was

With the Landsat Data Continuity Mission (otherwise known as Landsat 8) scheduled to launch on Monday, there's been a lot of Tweeting about Landsat, and through one such Tweet I learned about a resource that I hadn't known existed before: the LandsatLook Viewer. This is a graphical interface to more than a decade worth of Landsat data, a tremendous resource for anyone interested in Earth's changing surface, natural or manmade. I haven't done much with Landsat data lately, but it's the very first kind of satellite image data I ever processed, and I'm thrilled to find that LandsatLook puts it at my -- and your -- fingertips.

Landsat is a long series of satellites that have orbited Earth since 1972. All of them have carried similar camera systems, which means that they have established a continuous record of the changing face of Earth over those forty-plus years. Most Landsat image data are medium-resolution, at about 30 meters per pixel. This is too coarse to see most buildings, but it's fine enough to see patterns of land use, and it's a resolution at which you can achieve repeated global coverage.

Landsat data is also multispectral. What does that mean? Landsat views Earth in seven wavelength regions, called "bands." Just like I routinely do with Cassini or Voyager image data, you can use any three Landsat bands to make a color picture. With red, green, and blue bands, you can get a picture that looks like the view out a space station window. But, again, like most space cameras, Landsat's imaging capability stretches into the infrared. On Earth, relative infrared brightness at different wavelengths can tell you about vegetation health, soil moisture, and rock type, among lots of other things.

I wanted to try out LandsatLook but where on Earth should I pick? That decision became easy when I saw a photo that Space Station astronaut Chris Hadfield Tweeted yesterday. (Incidentally, astronauts on the Space Station Tweeting photos shot out their windows is among the top reasons I love Twitter.) "The Taranaki Volcano looks too perfect to be real," Hadfield commented. Of course, that perfect-circle boundary is no accident it's the result of New Zealand establishing a National Park covering everything within a 6-mile radius of the peak.

A photo of Mount Taranaki, a stratovolcano in New Zealand, Tweeted from space Astronaut Chris Hadfield Tweeted this view of Mount Taranaki from space on February 7, 2013. Image: NASA

So I went to LandsatLook to see if I could find Landsat imagery of Mount Taranaki. Here is a view of the same volcano from Landsat. This one was taken about eight years ago, on June 15, 2005. This being the southern hemisphere, it's winter, and the mountain peak is covered in snow. I'm thinking I'd like to add a bunch of Landsat images to my space images database, showing Earth geologic features -- volcanoes, deltas, faults, that sort of thing. I'll have to find slightly less vegetated areas than this verdant spot in New Zealand if I actually want to see the geology!

Mount Taranaki, a stratovolcano in New Zealand, from Landsat This photo of the stratovolcano Mount Taranaki was taken about on June 15, 2005. The same precipitation that put snow on the mountains has made the surrounding farmland lush and green. The protected forest land of Egmont National Park makes the oddly geometric circle surrounding the volcano. That circle is about 19 kilometers in diameter. Image: NASA / USGS / Emily Lakdawalla

It was very easy to browse the data across both geography and time in LandsatLook, but there were quite a few steps to retrieving it, and even more to make a true-ish color photo that looks like the one Hadfield took. If you're interested, here's a walkthrough of how I made that image, and an interesting pitfalls I fell into along the way.

I put "Taranaki" into the search field and LandsatLook took me straight to the right spot, on the west coast of New Zealand's North Island. I zoomed in tight on the mountain and clicked the big "select scenes" button. The database found 76 images, and showed me the most recent ones. Each Landsat image (colloquially called a "scene") is roughly square, and is 185 kilometers wide. (For Americans, that's about two Connecticuts stacked together for Europeans, one Landsat scene covers about one and a half times the area of Wales.) So my 19-kilometer-wide volcano is way smaller than one scene, and I should only need one Landsat scene to see the whole thing. LandsatLook defaults to showing you as many images tiled on the view as are necessary to cover the whole window, but I was only interested in images where the whole volcano was in one image, so I clicked the "only one" button to make it show me one image at a time.

The first view had some cloud cover, so I scrolled back in time to find images that were less obscured by cloud. Each time I found one I liked, I clicked the "Metadata" button and added the image to my "cart." (Don't worry, there's no payment required here, whatever is available in LandsatLook is free of charge.) I could have exported the view directly from my browser to an image file, but if you know me at all, you know I want to see the original data. In the end, I found four that I liked, and I clicked the button to view my cart.

At this point there were quite a few hoops to jump through. You have to establish a username and password on the USGS website, and you have to download and install a little "bulk download manager" application in order to retrieve the data. The USGS website shows you a list of the images you've requested and you have to "Toggle All Bulk Download" and click "Apply" and then "Go to Item Basket." The next page shows you a list of the images you've requested. This is important -- you need to click the little down arrows to see what types of images are available. For three of my four images, there were only JPEG products available, what they call "LandsatLook 'Natural Color' Images" plus thermal infrared images. For one of my selected scenes, there was a "Level 1 Product" available. I selected everything that was available, then clicked "Proceed to Checkout" and then "Submit order." Then I had to run the Bulk Download Manager application, put in my USGS website login and password, select my order, select a target directory, and then click "Begin Download." Download was speedy, though, and soon I had my four scenes. The process really didn't take long, it just had a lot of steps.

I really wanted to use this photo of Taranaki, which was taken on January 13, 2010. At high summer, there was little shadow, meaning that all the color variation really is variation in color and not just different lighting conditions, and there was also very little ice on the mountain peak, laying bare its geology.

Mount Taranaki on January 13, 2010 (Landsat "Natural Color") Image: NASA

But this image just looked screwy. With those brilliant greens and the blue ice it didn't look right at all. Ice is bright across all visible wavelengths. But when I tried to make the ice white, I realized that the ice was darker than the vegetation in one of the color channels. When ice is dark and vegetation is bright, this is a clue that you are not looking at something in visible light. You are looking at it in the infrared. The chlorophyll that makes plants look green is very dark in visible wavelengths (that's chlorophyll's job, to absorb the commonest kinds of photons given off by the Sun and turn them into energy), but it is very brightly reflective in the near-infrared, just beyond the wavelengths that we can see.

So what exactly does Landsat mean by "Natural Color"? It's clearly not the same thing that I mean. A Google search quickly informed me that Landsat "Natural Color" is composed of Landsat bands 5, 4, and 3. These are centered at wavelengths of 1650, 830, and 655 nanometers, respectively. Those first two are infrared bands. Only the last one is visible light, and it's what I would call a red filter.

I'm not at all sure why they call this "Natural Color," but I can show you why this would be the default image type for Landsat. The main point of Landsat is to observe land cover, to map from orbit the different materials covering the surface of the Earth, natural or manmade, and how they vary with time. Visible-wavelength images are actually a pretty poor way of doing that. It's hard to tell ice from clouds it's hard to tell urban landscapes from bare soil or rock it's hard to tell natural vegetation cover from agricultural land.

Using those near-infrared bands, on the other hand, gives you lots more information, particularly about the vegetation. The 830-nanometer band -- Band 4 -- is right at that spot where chlorophyll is brilliantly reflective. So in a 5/4/3 image, healthy vegetation is brilliant green. Exposed soils are mauve. Old icy snow is blue. This particular choice of images is super for surveying vegetation cover and land use. Here's what happens when you crank up the color contrast to help tell different kinds of land cover apart. In the farmland outside the national park, you can see a range of colors from dark green (trees) to brilliant green (vegetated farmland) through pink to mauve (bare soil).

Mount Taranaki on January 13, 2010 (Landsat "Natural Color", contrast enhanced) Image: NASA

Here's a nice description of how different band combinations help you map different things. I won't drop squiggly lines on you today but if you'd like to see spectra showing how different materials look in the different Landsat bands, you can check here.

The thing is, I'm a geologist and I don't usually care about land use. When I'm looking at Landsat images, I'm after one of two things. I either want a photo that shows me what it would look like if I were looking at it with my own eyes from space, or I want one that emphasizes and discriminates differences in rock or soil type, not in vegetation or land use. So these "Natural Color" images -- which are unfortunately all that seemed to be available for three of my four choices -- are not what I want. For geology, I'd definitely want Band 7 (which is just beyond 2 microns) and then a near-infrared and a visible band. That's usually what I'm after. But for a place that is as heavily vegetated as Mount Taranaki, there's not much point in trying to discriminate rock types.

Today I want a real "Natural Color" image. To do that, I need Bands 3, 2, and 1. Unfortunately, for three of the four images I picked out, those bands weren't available. It's only for the one where there was a "Level 1 Product" available that I could download all 7 bands separately as TIFF files. I took bands 3, 2, and 1 and combined them in exactly the same way I would combine the red, green, and blue filter images taken by a rover or Cassini to make a color photo. Then I tweaked the color a little, adjusting the brightness and contrast of each band separately, to make the snow look white and the ocean look dark and the forest and farmland greens in between.

As usual, this is a much longer post than I had originally planned on writing. I encourage you all to go explore Earth using LandsatLook for yourselves. Just browsing the data is super easy, and it's really quite fun to scroll backward in time and look for changes in the landscape or even just funny cloud shapes. For most purposes, you don't need to jump through all those hoops to actually get the data -- you can just export the display to an image file. If you explore and find any particularly nice examples of Earth geology for which there is Level 1 data available, let me know!


Slide to view the NextGen global coverage with different types of ocean fill

Earthstar Geographics LLC

San Diego, California, USA

Started in 1995, Earthstar Geographics offers a wide range of experience and expertise in satellite remote sensing and related technologies. We are a leading content provider for the global geospatial data market, with an extensive international client base. We are proud to offer reduced pricing to qualified educational and non-profit clients.

When you purchase TerraColor Global or TerraColor NextGen, you purchase
a license to use the imagery for specific types of usage.

Licensed Product” below refers to the TerraColor NextGen or 2000 digital imagery,
and “Licensee” refers to the company purchasing the license to use the imagery.
In all cases, the TerraColor imagery remains the intellectual property of
Earthstar Geographics LLC.

Company/Agency-Wide License Terms
The Licensee may make copies of and use the Licensed Product
on any number of workstations within a single company or
government agency across multiple physical locations
The Licensee, including contractors or consultants working for the Licensee
at the licensed site, may use the Licensed Product for purposes related
to the Licensee’s internal use of the Licensed Product
The Licensee may distribute or publish derivative products created using
the Licensed Product as long as the derivative product does not contain a
reusable form of the Licensed Product. Derivative product distribution
rights are worldwide and in perpetuity.

OEM (Integrator/Unlimited) License Terms
The OEM (Integrator/Unlimited) License has the same rights as the
Company/Agency-Wide License plus the following:
The Licensee may embed protected copies of the Licensed Product into physical devices,
software applications or Internet web services manufactured by the Licensee for external
distribution to third parties. The embedded form of the Licensed Product data must be
protected by use of a Licensee-proprietary data format that prevents extraction or
reconstruction of the Licensed Product by 3rd party end users.


The next Landsat satellite: The Landsat Data Continuity Mission

The National Aeronautics and Space Administration (NASA) and the Department of Interior United States Geological Survey (USGS) are developing the successor mission to Landsat 7 that is currently known as the Landsat Data Continuity Mission (LDCM). NASA is responsible for building and launching the LDCM satellite observatory. USGS is building the ground system and will assume responsibility for satellite operations and for collecting, archiving, and distributing data following launch. The observatory will consist of a spacecraft in low-Earth orbit with a two-sensor payload. One sensor, the Operational Land Imager (OLI), will collect image data for nine shortwave spectral bands over a 185 km swath with a 30 m spatial resolution for all bands except a 15 m panchromatic band. The other instrument, the Thermal Infrared Sensor (TIRS), will collect image data for two thermal bands with a 100 m resolution over a 185 km swath. Both sensors offer technical advancements over earlier Landsat instruments. OLI and TIRS will coincidently collect data and the observatory will transmit the data to the ground system where it will be archived, processed to Level 1 data products containing well calibrated and co-registered OLI and TIRS data, and made available for free distribution to the general public. The LDCM development is on schedule for a December 2012 launch. The USGS intends to rename the satellite “Landsat 8” following launch. By either name a successful mission will fulfill a mandate for Landsat data continuity. The mission will extend the almost 40-year Landsat data archive with images sufficiently consistent with data from the earlier missions to allow long-term studies of regional and global land cover change.

Highlights

► NASA and USGS are developing the LDCM as the successor mission to Landsat 7. ► LDCM development is on schedule for a December, 2012 launch. ►Two sensors will collect data aboard the LDCM satellite, the OLI and the TIRS. ► LDCM will fulfill a mandate for data continuity. ► USGS will distribute LDCM image data for free.