II - WELKE INSTRUMENTEN WORDEN GEBRUIKT VOOR OBSERVATIE?
3- ComplEmentaritEIT VAN plateformeN eN instrumentEN
De verschillende platformen die gebruikt worden om sensoren te bewegen boven het doelgebied, zoals satellieten, vliegtuigen, drones …, hebben elk hun voor- en nadelen. Het zijn echter geen concurrenten van elkaar. Integendeel zelfs, hun verschillende eigenschappen zijn net een voordeel omdat ze elk specifieke dataproducten genereren waarvan het gezamenlijk gebruik tal van voordelen biedt.
Zo zijn satellieten uitermate geschikt om grote gebieden regelmatig waar te nemen. Veranderingen die zo gedetecteerd worden, kunnen daarna bvb. in meer detail onderzocht worden met hyperspectrale sensoren aan boord van vliegtuigen of drones. Drones kunnen we bvb. ook inzetten om objecten langs verschillende kanten te bekijken om zo nog meer gedetailleerde beelden te maken waaruit 3D modellen afgeleid kunnen worden.
Toepassingen zoals de Global Human Settlement Layer en de World Settlement Footprint, die kaarten van menselijke nederzettingen op wereldschaal aanleveren, maken in hun methodologie gebruik van zowel radar (Sentinel-1) als optische beelden (Sentinel-2).
Naast beelden afkomstig van verschillende platformen kunnen we ook gegevens van verschillende types sensoren combineren: radar of lidar en optisch, hoge en lage resolutie, panchromatisch en multispectraal,… Zo zijn beelden van optische sensoren doorgaans zeer goed geschikt om er automatisch bodembedekkingskaarten uit af te leiden d.m.v. algoritmen voor beeldclassificatie. Wolken zijn echter vaak een spelbreker omdat ze het aardoppervlak als het ware verstoppen voor de sensor. Hierdoor kunnen veel gebieden niet regelmatig en volledig opgenomen worden. Radarsensoren (SAR) daarentegen zenden hun eigen microgolfstraling uit die niet beïnvloed wordt door wolken. Ze kunnen daardoor beelden genereren ongeacht de weersomstandigheden en seizoengebonden of dagelijkse belichtingsomstandigheden. Dit is bijvoorbeeld zeer handig om ononderbroken kaarten te maken van uitgestrekte gebieden.
Rasterweergave van een digitaal oppervlaktemodel afgeleid uit een lidar puntenwolk (Kiuic, Mexico)
Lidar-data laten ons bijvoorbeeld toe om ruimtelijk gedetailleerde hoogtemodellen te maken. Dit kan enkel van het grondoppervlak (digitaal terreinmodel) zijn of van het grondoppervlak inclusief de objecten die er zich op bevinden, zoals bomen of huizen (digitaal oppervlaktemodel). Lidar puntenwolken zijn echter moeilijk te visualiseren en interpreteren. We kunnen er wel een raster van maken met een kleurenschaal om de hoogte weer te geven, maar het wordt nog spectaculairder als we er een hoog resolutiebeeld (bijvoorbeeld een ware kleurencomposiet, zie Ware- en valse kleurencomposieten) op “draperen”. We kunnen het terrein dan langs alle kanten bekijken alsof we er zelf met een helikopter in zouden rondvliegen.
 |
 |
Pléiades beeld (links) en terreinvisualisatie (rechts) gedrapeerd op een hoogtemodel afgeleid uit lidar data van het Puuc gebied in Yucatan, Mexico. Overblijfselen van Maya bouwwerken zijn goed zichtbaar op de terreinvisualisatie; Zie ook De verdwenen wereld van de Maya's onthuld door satellieten (STEREO project LIMAMAL).
Tot slot blijft het noodzakelijk om teledetectiebeelden te combineren met zogenaamde in situ gegevens of waarnemingen op het terrein. Dit is enerzijds nodig om wetenschappelijke modellen of algoritmen te kalibreren en anderzijds om de bekomen resultaten te controleren en waar nodig bij te sturen.
Terreinmetingen met veldspectrometers voor het Stereo project BELAIR