(English below)

Khả năng 'nhìn' xuyên bóng tối và các sự kiện thời tiết từ không gian làm cho dữ liệu SAR trở thành tài sản vô giá trong nhiều nỗ lực từ theo dõi những thay đổi của địa hình đến phản ứng nhạy bén với bão xoáy, lũ lụt, động đất, tràn dầu và các thảm họa khác.

Gần đây nhất, các vệ tinh do Phòng thí nghiệm sức đẩy phản lực của NASA vận hành đang cung cấp dữ liệu SAR cho nỗ lực của NASA nhằm 'nhìn thấy' đại dịch COVID-19 từ không gian. Sáng kiến ​​này theo dõi những thay đổi trong hoạt động của con người khi các lệnh cấm được ban hành và dỡ bỏ trên toàn cầu.

Đây là một ví dụ điển hình về khả năng nâng cao khả năng phát hiện thay đổi của dữ liệu SAR. Vì hoạt động của con người diễn ra nhiều hay ít bất kể điều kiện ánh sáng hay thời tiết, nên chỉ riêng dữ liệu quang học đã bị thiếu hụt trong dự án này. Tuy nhiên, tính năng hủy liên kết của dữ liệu SAR xem xét các kiểu chuyển động của con người trong một khoảng thời gian, tuy nhiên, mang lại những lợi ích rõ ràng.

Dữ liệu SAR cũng có khả năng theo dõi sự thay đổi trong khoảng thời gian ngắn hơn nhiều so với các lần khóa gần đây. Năm 2015, vài ngày sau trận động đất 8,3 độ richter làm rung chuyển Chile, các nhà khoa học của Cơ sở vệ tinh Alaska đã sử dụng dữ liệu SAR từ vệ tinh Sentinel-1A để tạo ra hình ảnh mô tả chuyển động theo đường thẳng 8,5 cm.

Một hình ảnh được tạo bằng dữ liệu SAR để hiển thị chuyển động từ trận động đất năm 2015.
Hình ảnh được cung cấp bởi Cơ sở vệ tinh Alaska, F. Meyer, & W. Gong (2015)

Năm 2010, công nghệ SAR là công cụ trong nỗ lực của NASA nhằm hỗ trợ các ứng phó đối với vụ nổ giàn khoan dầu Deepwater-Horizon. Dữ liệu được sử dụng để (trong số những thứ khác) mô tả đặc điểm của dầu trong vùng nước mở và theo dõi tiến trình của nó đối với bờ biển và đầm lầy. Trong trường hợp này, khả năng hoạt động bất kể ánh sáng mặt trời hoặc thời tiết là một lợi ích rõ ràng và đúng đắn.

Khả năng đó đi kèm với một số thách thức. Cụ thể, dữ liệu SAR thô chứa hình ảnh nhiễu cần được đào tạo và phần mềm để khắc phục. Tuy nhiên, khi ngày càng có nhiều dữ liệu SAR đến tay người dùng và các chuyên gia, các quy trình đang được phát triển để làm cho dữ liệu SAR ngày càng có thể sử dụng được cho những người có câu hỏi mà dữ liệu đó có thể trả lời.

Các nghiên cứu, như nghiên cứu này của Phòng Viễn thám của Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brazil, làm việc để giảm bớt các vấn đề về ổn định khi chụp ảnh rừng. Công việc đó cho phép tiến độ nhanh hơn đối với các hệ thống cảnh báo sớm về nạn phá rừng, vốn là thành phần quan trọng trong các chính sách giảm rừng của chính phủ.

Hình cho thấy cách dữ liệu SAR được sử dụng để phát hiện nạn phá rừng ở Amazon. Hình ảnh được cung cấp bởi Phòng Viễn thám của Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Một ví dụ rõ ràng khác về tiến bộ đang đạt được là khả năng phân tích các tảng băng trôi của dữ liệu SAR. Năm 2007, các nhà nghiên cứu đã theo dõi băng biển ở eo biển Bering với dữ liệu RADARSAT-1. Một thập kỷ sau, các quy trình xoay quanh học tập sâu và dữ liệu SAR đã thực hiện phân tích chi tiết hơn. Vào tháng 10 năm 2017, cuộc thi Statoil / C-CORE Iceberg Classifier Challenge đã sử dụng dữ liệu SAR để giúp "máy học" sự khác biệt giữa tảng băng và tàu như một phần trong nỗ lực giảm chi phí vận hành một cách an toàn. Trong một thách thức tương tự, các nỗ lực sử dụng tổng hợp dữ liệu đang được tiến hành để lập bản đồ lưới điện.

Khi những đổi mới của các chuyên gia khiến chi phí của người dùng cuối giảm xuống và độ chính xác tăng lên, chúng tôi không thể không tự hỏi sự phát triển của dữ liệu SAR có ý nghĩa như thế nào đối với các ngành công nghiệp xa và rộng. Bài đăng của tuần tới sẽ khám phá một số tác động và di sản tiềm năng của công nghệ.

-----------

SAR: SEEING BEYOND THE VISIBLE 

The ability to ‘see’ through darkness and weather events from space makes SAR data an invaluable asset in wide ranging endeavors from tracking changes in topography to sharpening responses to cyclonic storms, floods, earthquakes, oil spills, and other disasters.  

Most recently, satellites operated by NASA’s Jet Propulsion Laboratories are providing SAR data for NASA’s effort to ‘see’ the COVID-19 pandemic from space. The initiative tracks changes in human activity as lockdowns are enacted and lifted across the globe.  

This is a prime example of SAR data’s ability to enhance change detection capabilities. Because human activity occurs more or less regardless of light or weather conditions, optical data alone falls short in this project. SAR data’s unblinking look at patterns of human movement over a period of time, however, offers clear benefits.  

SAR data is also capable of tracking change over much shorter periods of time than the recent lockdowns. In 2015, days after an 8.3 magnitude earthquake shook Chile, Alaska Satellite Facility scientists used SAR data from the Sentinel-1A satellite to create an image depicting an 8.5 cm line-of-sight motion.  

An image created using SAR data to show motion from a 2015 earthquake.
Image courtesy of The Alaska Satellite Facility, F. Meyer, & W. Gong (2015)

In 2010, SAR technology was instrumental in NASA’s efforts to support responses to the Deepwater-Horizon oil rig blowout. The data was used to (among other things) characterize oil in open water and track its progress toward coast and marshlands. In this instance, too, the ability to function irrespective of sunlight or weather is a clear and sound benefit. 

That ability does come with some challenges. Namely, raw SAR data contains noisy images that require training and software to overcome. As more SAR data makes its way into the hands of users and experts, however, processes are being developed to make SAR data increasingly useable for those who have questions it might answer.  

Studies, like this one by the Remote Sensing Division of Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brazil, work to alleviate issues of stabilization when imaging forests. That work enables faster progress on early warning systems for deforestation, which are key components for governmental forest reduction policies.  

A figure showing how SAR data is used to detect deforestation in the Amazon. 
A figure showing how SAR data is used to detect deforestation in the Amazon. Image courtesy of Remote Sensing Division of Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Another clear example of the progress being made is SAR data’s ability to analyze icebergs. In 2007, researchers tracked sea ice in the Bering Strait with RADARSAT-1 data. A decade later, processes around deep learning and SAR data made even more detailed analysis possible. In October of 2017, the Statoil/C-CORE Iceberg Classifier Challenge contest used SAR data to help ‘machine learn’ the difference between icebergs and ships as part of an effort to drive down the cost of operating safely. In a similar challenge, efforts utilizing data fusion are underway to map power grids. 

As innovations by experts cause end-user costs to fall and accuracy to rise, we can’t help but wonder what the growth of SAR data means for industries far and wide. Next week’s post will explore some of the technology’s potential impacts and legacies.  

Geolink tổng hợp từ Geospatial