Badanie atmosfery przez UAV

     Nowym kierunkiem wykorzystania bezzałogowych samolotów jest badanie życia mikrobiologicznego w atmosferze. David G.Schmale III, profesor w Katedrze Plant Pathology, Physiology, and Weed Science na Virginia Tech College of Agriculture and Life Science za taki kierunek badań został uhonorowany miejscem na liście naukowców, których innowacje zmieniają świat. Wraz z współpracownikami wykorzystuje drony do śledzenia przemieszczania się niebezpiecznych mikroorganizmów w atmosferze. Prądy występujące w atmosferze potrafią m.in. zbierać, wymieszać i tasować mikroorganizmy, zarówno dla obszaru miast, jak i całych krajów.

QGIS, OrfeoToolbox i indeksy spektralne

     Niedawno pisałem o możliwości obliczenia indeksów wegetacyjnych (spektralnych) w Quantum GIS przy użyciu Kalkulatora Rastrów. W programie istnieje również inny sposób określenia indeksów. W aplikacji, mamy dostęp do potężnego narzędzia – Sextante, które jest zintegrowane z QGIS-em pod nazwą Geoprocesing (dawniej była to wtyczka). Wśród jego modułów znajduje się Orfeo Toolbox, dzięki któremu możemy korzystać z dużej liczby algorytmów w celu przetwarzania obrazów teledetekcyjnych (opis jak skonfigurować moduł Orfeo Toolbox znajduje się w poście Teledetekcja w QGIS). W OT obliczanie indeksów wegetacyjnych dla wczytanego zobrazowania zaimplementowano w Feature Extraction > Radiometric Indices.

  

Dane z Landsata 8

     Dane wielospektralne są bardzo pomocne w wielu analizach, zarówno gisowych jak i około gisowych. W ostatnim czasie zostały „uwolnione” dane pochodzące z misji Landsat 8 (więcej o tym satelicie można znaleźć w zakładce Satelity tego blogu oraz w poście dotyczącym porównania Landsata 7 i Landsata 8). Naturalną koleją rzeczy jest ich obejrzenie oraz przetestowanie. Zobrazowania z „ósemki” można pobrać z kilku serwisów m.in. Earth Explorer i Glovis. W przykładzie skorzystam z pierwszego – Earth Explorer.

Źródło: http://earthexplorer.usgs.gov/

Ręczny skaner laserowy

     Od pewnego czasu dostępny jest skaner laserowy, do którego nie potrzebne są żadne systemy podwieszania np. na pokładzie samolotu lub samochodu czy ustawianie instrumentu na statywie. Do mobilnego skanowania laserowego wystarczy „przspacerować się” z urządzeniem w ręku. Urządzenie opracowali dr Eliott Duff i jego koledzy, pracujący w Australijskiej Agencji Naukowej CSIRO (the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation). Instrument składa się z ręcznego skanera, rejestratora danych, baterii i plecaka, waży niecałe 1,5 kg, co sprawia, że prędkość skanowania ZEB-1 to tempo spokojnego spaceru .

Źródło: http://www.3dlasermapping.com/index.php/products/handheld-mapping

Jak wygenerować warstwice w QGIS

     Jednym z podstawowych elementów map sporządzanych na potrzeby informacji o terenie i jego ukształtowaniu są warstwice. Kartowanie linii (w przypadku warstwic często w niewielkich odstępach od siebie) jest zajęciem dość mozolnym i wymagającym czasu. Dysponując numerycznym modelem terenu można zautomatyzować ten proces i tym samym skrócić czas edycji mapy i możliwość pomyłki przy wprowadzaniu danych. Dokładność kreślonych warstwic zależy oczywiście od jakości dostępnego NMT. Model terenu oparty na danych misji SRTM z pewnością będzie mniej dokładny od modelu uzyskanego np. za pomocą skaningu laserowego. W przykładzie użyłem rastra modelu SRTM powszechnie dostępnego w internecie. Często można je znaleźć z rozszerzeniem .hgt, z którym QGIS świetnie sobie radzi.

     Po wczytaniu rastra wyciąłem jego mniejszy fragment w celu szybszego przetwarzania danych podczas generowania warstwic. Opis jak wyciąć interesujący nas fragment z rastra można znaleźć w poście „Kadrowanie rastra w QGIS”.

Nowa książka do nauki QGIS 2.0 Dufour

     Wrzesień tego roku jest miesiącem, w którym oprócz nowej wersji QuantumGIS swoją premierę miała także książka do nauki programu - „Learning QGIS 2.0”. Autorką książki jest Anita Graser, członek zespołu OSGeo QGIS. Ponadto jest blogerką prowadzącą bloga anitagraser.com dotyczącego wolnego i otwartego oprogramowania gisowego oraz autorką wtyczki do QGIS - TimeManager (działanie wtyczki jest opisane w poście „Animacja danych czasowych w QGIS”). Daje to gwarancje, że informacje zawarte w książce będą z pierwszej ręki i na najwyższym poziomie.

Źródło: PACKT PUBLISHING

QGIS 2.0 wydany !!!

     Po dłuższym czasie światło dzienne ujrzała najnowsza wersja programu Quantum QIS. Wersja 2.0 oprogramowania dostała przydomek Dufour. Nazwa została zaczerpnięta od trzeciego co do wysokości szczytu Europy, leżącego w masywie Monte Rosa w Alpach Pennińskich w Szwajcarii.

     Samego programu chyba nie trzeba przedstawiać, jest to według mnie najlepszy software open source służący do szeroko rozumianego zarządzania danymi, które tworzą tzw. infrastrukturę informacji przestrzennej. Warte zaznaczenia jest to, że program jest także wieloplatformowy. Obecnie mamy dostęp do instalatorów na Windows, Mac, Linux BSD i Androida (w tym ostatnim przypadku jest to wersja beta!)

Podwodny GIS

     Poprzez zbieranie informacji geograficznej większość z nas myśli o systemach teledetekcyjnych, które pozwalają zebrać dane o powierzchni terenu. Warto jednak zwrócić uwagę na równie bogaty świat rozwijający się pod powierzchnią mórz i oceanów. Jest on trudniej dostępny dla obrazowania ze względu na właściwości wody, która często potrafi odbijać lub pochłaniać interesujące informacje. Na szczęście technologie pozwalające rejestrować stan otaczającej przyrody szybko się rozwijają. Z pewnością do stosunkowo młodych technik możemy zaliczyć LIDAR (light detection and ranging), który dzięki czterem japońskim naukowcom: Masahiko Sasano, Motonobu Imasato, Hiroya Yamano i Hiroyuki Oguma wykorzstano do monitorowania żywotności raf koralowych. Badania przeprowadzono w pobliżu wyspy Teketomi w Japonii.

Źródło: Wikipedia

QGIS - tips & tricks ( I )

     Oprócz danych ważne jest również ich zwizualizowanie w taki sposób, aby przejrzyście przedstawić opisane wielkości lub uatrakcyjnić konkretny produkt lub prezentację. Dzisiejszy post będzie dotyczył użycia stylów w QGIS tak, aby obiekty na mapie wyglądały na trójwymiarowe. W tym celu użyłem warstwy z granicami administracyjnymi polskich województw. Po wczytaniu warstwy możemy od razu zrobić jej kopię, najszybciej można to zrobić wybierając funkcję duplikuj z menu kontekstowego klikając na warstwę, którą chcemy podwoić.

Sensor LIDAR dla dronów

     Nie tak dawno w poście Drony i LIDAR pisałem o możliwości zamontowania LIDAR-u na bezzałogowych platformach latających i zbieraniu danych o terenie. Coraz większy potencjał w tej formie mapowania środowiska dostrzegają także firmy zajmujące się produkcją sensorów LIDAR. Do nowości z pewnością można zaliczyć czujnik HDL-32E stworzony przez firmę Velodyne. Sensor o tyle ciekawy, że oprócz zbierania danych przy użyciu drona można zebrane informacje o terenie zagęścić montując go na samochodzie i w ten sposób zeskanować mierzony obszar.

HDL-32E
Źródło: http://www.velodynelidar.com

Oczy NASA

     Dzięki Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology mamy świetną okazję dowiedzieć się więcej o satelitach, misjach w jakich uczestniczą, a także jakie są efekty ich działań. Ponadto można pozwiedzać nasze najbliższe otoczenie – układ słoneczny – jak i to troszkę dalsze – galaktykę. Aplikacja NASA Eye's pozwala m.in. na trójwymiarowe „przeglądanie” danych zebranych przez satelity.

Źródło:NASA'a Eyes

Kalkulator rastrów cz.2 – Indeksy wegetacyjne (spektralne)

   W zastosowaniach gisowych często wykorzystywane są efekty teledetekcyjnego przetwarzania zobrazowań. Do jednych z najbardziej popularnych „produktów” należą indeksy wegetacyjne, które są wskaźnikami oceny stanu roślinności, poza tym są także używane do korekty obrazów spektralnych. Obecnie istnieje całkiem spora liczba indeksów spektralnych, z których każdy jest pomocny przy określaniu konkretnych zjawisk. Warto dodać, że wartości indeksów zawierają się w przedziałach liczbowych od – 1,0 do 1,0 lub od 0 do 255.

    W QuantumGIS indeksy możemy obliczyć przy użyciu kalkulatora rastrów. W poniższym przykładzie wykorzystałem zobrazowania pochodzące z LANDSATA 7, które przedstawiają okolice zbiornika Żelazny Most. Wykorzystamy wskaźnik NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) obliczany w następujący sposób:

Misja kosmiczna - Sentinel

       Misje Kosmiczne - będzie to cykl postów poświęconych projektom kosmicznym i ich celom.

     Dzisiejszy post będzie o przyszłej misji Europejskiej Agencji Kosmicznej pod nazwą SENTINEL, która jest przygotowywana w ramach programu Copernicus.

     SENTINEL to tak naprawdę 6 misji, w których wynoszenie satelitów w przestrzeń kosmiczną rozpocznie się w 2013 roku (Sentinel-1), a zakończy w 2020 (Sentinel-5). Oprócz głównego celu misji, którym jest monitoring Ziemi jej zadaniem jest także zastąpienie obecnych projektów tj. ERS, Envisat, których żywotność zbliża się do końca, zapewniając tym samym kontynuację zbierania danych o środowisku.

W skład programu wchodzą satelity:

QGIS coraz popularniejszy

     Mierząc zainteresowanie wykorzystywania programów gisowych za pomocą względnej liczby wyszukiwań w przeglądarce Google widać stały, powolny trend wznoszący dla QuantumGIS. W Google Trends zestawiono trzy programy: bezpłatny QGIS oraz dwa komercyjne: MapInfo i ArcGIS.

Jak wyznaczyć wysokość punktu (wektorowego) na podstawie NMT?

     Stoimy przed następującą sytuacją: mamy numeryczny model terenu i chcielibyśmy „wyłuskać” z niego wysokości, ale tylko w interesujących nas i ściśle określonych miejscach. Lokalizacja tych miejsc jest zwizualizowana przez punktową warstwę wektorową.

     Oczywiście można odczytać wartość konkretnego piksela, a następnie uzupełniać tabelę atrybutów. Jednak na dłuższą metę pomysł ten może okazać się trochę pracochłonny. Dzięki wtyczce Raster Interpolation – calculate elevations można ten proces zdecydowanie przyspieszyć. W poście użyłem następujących danych: SRTM dla chilijskiej wyspy Guamblin Island oraz wykonana na potrzeby postu punktowa warstwa wektorowa.

Hiperspektralne drony

     Nie tak dawno, w poście Drony i LIDAR pisałem o możliwości umieszczania LIDAR-u na bezzałogowych platformach latających. Dzisiejszy post także jest dowodem na to, jak duży potencjał drzemie w takiej formie zbierania danych o środowisku. 

     Zdjęcia spektralne nie są oczywiście niczym nowym. Obecnie w popularnych dronach używane są aparaty, które potrafią rejestrować w podczerwieni. Jednak czasem jest to za mało, aby przeprowadzić dobrą klasyfikację lub „wyciągnąć” z zobrazowania interesujące nas elementy. 

     Dzięki współpracy fińskiej firmy Rikola Ltd. oraz VTT (Technical Research Center of Finland) powstała kamera hiperspektralna 2D z czujnikiem RGB-NIR, która z uwagi na swoje wymiary i ciężar nadaje się do montowania na UAV. 

Kontrola topologii w QuantumGIS

     Każdy GISowy projekt oprócz zawartej tematyki i funkcjonalności powinien być jeszcze topologicznie zamknięty. Oznacza to, że obiekty użyte w projekcie muszą spełniać kilka reguł, które pozwolą na wykonywanie analiz z zamierzoną dokładnością. Każdy kto wprowadzał dane do projektu, obojętnie czy były to punkty, linie lub poligony wie, że w końcu dojdzie m.in. do takich sytuacji, że punkty nie będą do siebie „dosnapowane”, linie się skrzyżują lub edytowane powierzchnie się pokryją. Przeprowadzanie analiz na takich danych skutkuje tym, że otrzymywane wyniki są błędne, a tym samym wnioski są nieprawdziwe lub nie można w ogóle przeprowadzić interesujących nas badań.

     W QuantumGIS istnieje narzędzie kontrola topologii, dzięki któremu można w prosty i szybki sposób zlokalizować błędy topologiczne.

„Biologiczne” analizy gisowe

     Chyba każdy kto miał styczność z GISem, słyszał coś o analizach polegających na wyszukiwaniu najkrótszej czy optymalnej drogi pomiędzy dwoma obiektami. Analizy te są wykonywane dzięki odpowiednim algorytmom i programom przy pomocy komputera. Okazuje się, że do przeprowadzenia tego typu analiz można zaprząc organizmy żywe. Od kilku lat profesor na University of the West of England w Bristolu Andrew Adamatzky wykorzystuje śluzowce - Physarum polycephalum do wyznaczania potencjalnych tras dla systemów drogowych