S rozvojem moderních technologií roste tlak na jejich snadné a účelové využívání pro potřeby rostlinné výroby. V současné době se již běžně využívají družicové i letecké snímky v optické části spektra především pro stanovení variabilní dávky hnojiv či herbicidů a následnou kontrolu porostu nebo odhad výnosu.
Velký rozvoj technologií týkajících se dálkového průzkumu Země přineslo vypuštění družic programu Copernicus Evropské kosmické agentury. Snímky z družice Sentinel 2 jsou již běžně využívány, nicméně zdarma získané časové řady snímků během vegetační sezóny je mnohdy nezbytné doplnit dalšími produkty, ať již z komerčních družic či z bezpilotních prostředků. Tato nezbytnost plyne především z charakteru snímání v optické části spektra, kde je mnohdy limitujícím faktorem oblačnost, a proto se některé snímky stávají nevyužitelné. Laicky řečeno, oblačnost je jediné významné omezení pro interpretaci snímků v optické části spektra.
Mezeru mezi dostupnými snímky v optické části spektra by mohly částečně nahradit snímky v mikrovlnné části spektra, tzv. radarové. Radarové snímky mají velkou výhodu v tom, že dokáží procházet oblačností. Jejich nejdostupnějším zdrojem je družice Sentinel 1. Od roku 2016 jsou na oběžné dráze dvě platformy Sentinelu 1–A a B. Časová řada po sobě jdoucích snímků může dosahovat frekvence šesti dnů s přihlédnutím na operabilitu obou funkčních platforem. Jedna platforma má tedy cyklus opakování 12 dní s 175 oběhy kolem Země. Nevýhodou radarových snímků je fakt, že jejich interpretaci podmiňuje znalost fyzikálních principů snímání a charakteristik oběhu této družice. Sentinel-1 vyžaduje přísnou kontrolu oběžné dráhy, jelikož se velmi často používá pro účely interferometrie. Polohování satelitů podél oběžné dráhy vyžaduje určitou přesnost s ohledem na nasměrování a načasování synchronizací mezi interferometrickými páry.
Na platformách je umístěn jednofrekvenční radarový senzor SAR (Synthetic Aperture Radar), který snímá zemský povrch v pásmu C, tedy na frekvenci 5.405 GHz. Přístroj umožňuje duální polarizaci – horizontální (H) a vertikální (V), tedy HH + HV; VV + VH nebo HH + VV v tzv. Interferometric Wide Swath módu (IW) s prostorovým rozlišením 5 × 20 m/pixel a se šířkou záběru 250 km. Nad územím České republiky prolétne tandem družic jednou za šest dnů na tzv. sestupné či vzestupné dráze.
Snímky z družice Sentinel 1 jsou dostupné v různých úrovních zpracování dat, tzv. Level-0, Level-1 a Level-2. Pro účely rostlinné výroby je nejvhodnějším formátem Level-1 Ground Range Detected (GRD), tj. data zpracovaná pomocí tzv. multilookingu a georeferencována pomocí referenčního zemského elipsoidu. Takováto data ovšem představují pouze základní vstup pro následné nezbytné úpravy.
Jak je zřejmé z předchozího textu, samotný výběr dat vyžaduje poměrně značné znalosti problematiky. A co z toho všeho prakticky plyne? Jaké charakteristiky tedy nastavit a zohlednit? Při výběru dat je nezbytné vybrat tu správnou relativní orbitu (oběžnou dráhu), aby se zachovala kontinuita požadovaných informací. Pokud se tak neučiní, lze očekávat velkou fluktuaci po sobě jdoucích hodnot např. vypočteného radarového vegetačního indexu (RVI) – viz obrázek 1. Samotná měřící aparatura je založena na jiných fyzikálních charakteristikách a technických parametrech než v případě snímání v optické části spektra. Porost je snímán pod určitým úhlem, který plyne z vlastností orbity. Možností, jak se zbavit fluktuace je filtrace dat. Metody pro filtraci dat sice mohou signál „vyhladit“, ale na druhou stranu také zbavit důležitých informačních nuancí a zanechat pouze obecný trend signálu.
Po důsledné selekci vhodných snímků k analýze je potřeba tyto snímky dále zpracovat. Následující úprava dat spočívá v radiometrické kalibraci, nastavení nejvhodnějšího filtru pro tzv. speckle filtering, korekci terénu a konverze do formátu backscatteru (Sigma nought). Posledním článkem tohoto řetězce je pak samotný výpočet radarového vegetačního indexu. Velkým problémem při zpracování dat je volba vhodného „speckle“ filtru. „Speckle“ jsou laicky řečeno skvrny, které jsou přítomny na radarových SAR snímcích a působí jako zrnitý šum. Jsou způsobeny interferencí elektromagnetických vln odražených od různých druhů povrchů. Tento šum výrazně znesnadňuje interpretaci obrazu tím, že snižuje možnost klasifikace a detekce jednotlivých prvků. Aby se tento šum potlačil, byly navrženy různé způsoby řešení v podobě algoritmů filtrování. Jak plyne z dostupné vědecké literatury, vhodný je např. Lee sigma filtr. Pro účely odborného zpracování dat byl vyvinut a Evropskou kosmickou agenturou poskytnut software SNAP, který je zdarma ke stažení a disponuje velmi bohatou výbavou nástrojů, které umožňují kvalitní zpracování dat. Vzorec radarového vegetačního indexu má několik podob, a liší se v zásadě ve zdroji a vlastnostech použitých snímků.
Konkrétní využití RVI indexu
RVI index byl vypočítán ze snímků družice Sentinel 1 pro pozemky ZD Vendolí s pšenicí a řepkou ozimou. Jako referenční data pro časovou řadu hodnot sloužily snímky v optické části spektra Sentinel 2 včetně vypočítaného normalizovaného diferenčního vegetačního indexu (NDVI) a pozemního měření. Z odborné literatury plyne, že zatímco NDVI je především ukazatelem struktury a vitality porostu, RVI je pak odrazem drsnosti a vlhkosti porostu. Výsledky porovnání hodnot RVI a NDVI ukázaly nejlepší korelaci 0,39 pro porosty pšenice a 0,32 pro řepku za sledované čtyři roky a všechny pozemky s pšenicí a řepkou ozimou. Jak plyne z podstaty snímání a následné úpravy dat, je relativně složité zachytit z prostorového hlediska variabilitu porostu pomocí RVI indexu a interpretovat jej jako velmi používaný NDVI index. Zpravidla se počítají průměrné hodnoty pro větší celky území – viz. obrázek 2. Na druhou stranu, pokud se spokojíme s časovým vývojem hodnot a využijeme odfiltrované hodnoty, může RVI již docela dobře posloužit jako ukazatel kvality porostu a nárůstu biomasy.*
Celý článek Jitky Kumhálové a jejích kolegů z ČZU v Praze najdete v Mechanizaci zemědělství 10/2022.
