Usando un nuevo algoritmo, Los investigadores de la Universidad de Illinois pueden haber encontrado la solución a un antiguo dilema que afecta a las imágenes satelitales:si sacrificar la alta resolución espacial en aras de generar imágenes con mayor frecuencia, o viceversa. La nueva herramienta del equipo elimina esta compensación al fusionar datos satelitales de alta resolución y alta frecuencia en un producto integrado, y puede generar imágenes continuas diarias de 30 metros que se remontan al año 2000.

Seguimiento de la agricultura, desarrollo Urbano, La calidad ambiental y el desarrollo económico son solo algunas de las formas en que las personas utilizan los datos satelitales. El nuevo algoritmo es lo suficientemente genérico para su uso en prácticamente cualquier aplicación.

En aplicaciones agrícolas, La obtención de imágenes con una resolución de 10 a 30 metros es fundamental para que los agricultores vean cambios rápidos y sutiles a nivel de campo en las condiciones del cultivo que afectan el rendimiento. tales como estrés en los cultivos y alteraciones después de eventos climáticos extremos. Los datos existentes tienen una resolución espacial insuficiente o una frecuencia baja, dijeron los investigadores. Los agricultores suelen necesitar información tanto de alta resolución como de ocurrencia casi en tiempo real.

"Luchamos para encontrar datos satelitales públicos que tuvieran tanto alta resolución espacial como alta frecuencia en nuestra propia investigación; simplemente no existían, ", dijo el profesor de recursos naturales y ciencias ambientales y coautor del estudio, Kaiyu Guan." Así que tomamos la iniciativa de producirlo nosotros mismos ".

Guan, un profesor de Blue Waters en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación en Illinois, se asoció con el profesor Jian Peng y el estudiante graduado Yunan Luo de ciencias de la computación para desarrollar un algoritmo que fusiona imágenes de satélite de múltiples fuentes en imágenes continuas, imágenes diarias de alta resolución. Los investigadores describen su metodología y hallazgos en la revista Remote Sensing of Environment.

"Primero ingerimos todos los conjuntos de datos satelitales disponibles en Blue Waters, la supercomputadora de la clase de liderazgo de la National Science Foundation. Con un clic de un botón para ejecutar nuestro algoritmo, lo que sale automáticamente son imágenes diarias de alta resolución disponibles para todo tipo de aplicaciones científicas, "Dijo Guan.

Investigadores anteriores han desarrollado métodos para fusionar datos espaciales y temporales de alta resolución, pero estos vinieron con limitaciones. Casi todos los algoritmos carecían de automatización y no podían lidiar simultáneamente con los píxeles faltantes y la 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 para integrar automáticamente la información de los datos existentes. Esto compensa la información faltante resultante de la cobertura de la nube o la falta de datos. El nuevo algoritmo puede crear imágenes sin que falten píxeles, para cualquier sitio o región, aprovechando la información de series de tiempo y las relaciones con los píxeles vecinos.

Además de la recopilación diaria de datos de alta resolución casi en tiempo real, el equipo prevé construir a largo plazo todos los días, Imágenes a escala continental para diversas aplicaciones. "El tipo de datos satelitales de alta calidad necesarios para ejecutar este algoritmo se ha recopilado desde 2000, lo que significa que podemos generar imágenes diarias con una resolución de 30 metros para cualquier lugar de este planeta retrocediendo en el tiempo, "Dijo Guan.

"Esto se puede utilizar para estudiar cambios en la productividad agrícola, dinámica del ecosistema y del hielo polar desde 2000 con mucho más detalle de lo que era posible anteriormente, ", Dijo Peng." Nuestro enfoque puede revolucionar el uso de datos satelitales ".

Los investigadores ya han fusionado con éxito datos de reflectancia superficial en el condado de Champaign, Voy a., y generó series de tiempo diarias para la temporada de cultivo de 2017 con una resolución de 30 metros.

Un video de estos datos de reflectancia superficial:

"Aunque otros han invertido en tecnología similar, no pudieron retroceder en el tiempo como nosotros podemos, "Dijo Guan." Las fuentes de datos para nuestros algoritmos utilizan los datos más rigurosos de la NASA o la Agencia Espacial Europea y producen datos de fusión diarios que están listos para la investigación y aplicaciones prácticas ", dijo Guan.

"La generación de este tipo de datos requiere importantes recursos informáticos, dificultando la accesibilidad, ", Dijo Peng." Queremos compartir el resultado con la comunidad científica en general y estamos trabajando para encontrar una manera de hacerlo posible ".