Polscy naukowcy stworzyli „inteligentną” mapę terenową Europy

Cyfrowe, satelitarne mapy pokrycia terenu stanowią nowoczesny odpowiednik papierowych map tematycznych. Dzięki cyfrowej naturze pozwalają w łatwy i szybki sposób dokonywać różnych analiz środowiskowych – Centrum Badań Kosmicznych PAN współpracuje na tym polu m.in. z Głównym Urzędem Statystycznym.

Satelity konstelacji Sentinel są odpowiedzią na ogólnie spotykaną potrzebę opracowania m.in. baz danych o pokryciu terenu, charakteryzujących się większą dokładnością, szczegółowością i częstszą aktualizacją (coroczną). Ze względu na dużą ilość danych konieczne jest tworzenie algorytmów automatyzujących proces przetwarzania informacji satelitarnych. Badania realizowane w CBK PAN wpisują się w ten globalny trend.

Mapa opracowana z udziałem CBK PAN przedstawia stan pokrycia terenu w Europie w roku 2017 i uwzględnia 13 najistotniejszych klas, w tym obszary rolnicze, lasy (osobno liściaste i iglaste), tereny zbudowane, bagna, torfowiska. Do jej opracowania wykorzystano aż 15 tysięcy zdjęć z satelitów Sentinel-2. Najmniejsze rozróżnialne szczegóły mapy mają rozmiar 10 metrów, co oznacza, że dane są aż 2,5 tysiąca razy bardziej szczegółowe niż najpowszechniej stosowana dotąd mapa tego rodzaju (CORINE). Dzięki zastosowaniu w pełni automatycznych algorytmów produkcja nowej mapy zajęła jedynie 6 tygodni.

Metodę klasyfikacji pokrycia terenu opracowali naukowcy z Zakładu Obserwacji Ziemi w CBK PAN. W swojej pracy wykorzystali podejście nazywane „uczeniem maszynowym”: badacze wskazują dane referencyjne dla algorytmu, na podstawie których komputer sam „uczy się” rozpoznawać zadany typ pokrycia terenu w dowolnym miejscu na świecie. Naukowcy przetestowali swoją metodę w Chinach, Kolumbii, Namibii, Niemczech i Włoszech, po czym użyli jej do wygenerowania nowej mapy pokrycia terenu w Europie.

Największym wyzwaniem przy opracowaniu algorytmu okazało się znalezienie odpowiednich danych referencyjnych. Z reguły takie dane muszą być równie szczegółowe jak powstająca w oparciu o nie mapa. Tymczasem globalne bazy danych oferowały informacje kilkadziesiąt razy mniej precyzyjne w stosunku do oczekiwań. Aby jak najbardziej zmniejszyć ryzyko stosowania danych o większej niepewności, naukowcy z CBK PAN zaproponowali autorskie podejście analityczne, które finalnie pozwoliło osiągnąć dokładność klasyfikacji pokrycia terenu sięgającą aż 86-89 proc. w skali Europy (93 proc. dla Polski).

Do pomyślnego wyniku przedsięwzięcia przyczyniła się także specyfika wykorzystanych danych satelitarnych. Pochodziły one z pary europejskich satelitów Sentinel-2, wystrzelonych w ramach programu Copernicus. Pracując w tandemie, satelity pokrywają swoim zasięgiem obszar Europy co 5 dni (około 70 razy w ciągu roku).

Dzięki temu polscy naukowcy mogli klasyfikować pokrycie terenu w dowolnym obszarze kontynentu w oparciu o średnio 20 najlepszych zobrazowań z roku. Agregacja takiej serii obserwacji umożliwiła nie tylko realizację celu w postaci wysokiej dokładności końcowej mapy, ale także pomogła uporać się z największym problemem zdjęć optycznych – zachmurzeniem.

Prace nad mapą i algorytmem klasyfikacji pokrycia terenu prowadzone były w ramach trzyletniego projektu Sentinel-2 Global Land Cover (S2GLC), finansowanego przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA). Centrum Badań Kosmicznych PAN (lider projektu; autor algorytmu i oprogramowania do klasyfikacji danych) współpracowało z partnerami z Niemiec (firmami IABG, EOEXPLOR i Uniwersytetem w Jenie) oraz firmą CloudFerro - operatorem platformy CREODIAS. Infrastruktura informatyczna CREODIAS została wykorzystana do przetworzenia kilkunastu tysięcy zdjęć satelitarnych.

Szersze informacje na temat projektu można znaleźć na poświęconej mu stronie internetowej. Aktualna wersja mapy Europy opracowanej w ramach projektu S2GLC dostępna jest do wglądu z poziomu platformy CREODIAS.

Źródło: Centrum Badań Kosmicznych PAN