{"id":20658,"date":"2024-12-17T00:00:00","date_gmt":"2024-12-17T00:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8000\/zobrazowania-satelitarne-copernicus-w-monitorowaniu-sytuacji-powodziowej\/"},"modified":"2025-08-25T14:54:03","modified_gmt":"2025-08-25T12:54:03","slug":"zobrazowania-satelitarne-copernicus-w-monitorowaniu-sytuacji-powodziowej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/imgw.pl\/en\/zobrazowania-satelitarne-copernicus-w-monitorowaniu-sytuacji-powodziowej\/","title":{"rendered":"Zobrazowania satelitarne Copernicus w monitorowaniu sytuacji powodziowej"},"content":{"rendered":"

Opracowanie: dr Artur Rutkowski i mgr Andrzej Strychalski
\nCentrum Meteorologicznej Os\u0142ony Kraju, Zak\u0142ad Teledetekcji Satelitarnej<\/p>\n

W sytuacjach ekstremalnych, takich jak powodzie, dane z r\u00f3\u017cnych satelit\u00f3w oko\u0142obiegunowych poruszaj\u0105cych si\u0119 na niskich orbitach (LEO) odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119. Pozwalaj\u0105 one na wizualizacj\u0119 obszar\u00f3w zalanych w r\u00f3\u017cnych pasmach, co pomaga w lepszym monitorowaniu zasi\u0119gu w\u00f3d. Szczeg\u00f3lnie u\u017cyteczne s\u0105 dane radarowe z satelity Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar), kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 obrazowanie powierzchni niezale\u017cnie od warunk\u00f3w pogodowych, w tym podczas du\u017cego zachmurzenia. Jednak obrazy te s\u0105 trudne do interpretacji ze wzgl\u0119du na specyfik\u0119 pomiar\u00f3w SAR, kt\u00f3re dostarczaj\u0105 informacji o tzw. szorstko\u015bci powierzchni. W efekcie, obszary pokryte wod\u0105 mog\u0105 generowa\u0107 sygna\u0142y podobne do g\u0142adkich, suchych powierzchni, takich jak lotniska, parkingi, \u015bwie\u017co skoszone pola czy ziemia pozbawiona ro\u015blinno\u015bci. To sprawia, \u017ce odr\u00f3\u017cnienie tych obiekt\u00f3w jest wyzwaniem, zar\u00f3wno dla ludzi, jak i dla algorytm\u00f3w komputerowych. Jednak\u017ce post\u0119py w dziedzinie uczenia maszynowego pozwalaj\u0105 na coraz dok\u0142adniejsze klasyfikacje takich obraz\u00f3w.<\/p>\n

Na rys. 1a, 2b. przedstawiono odpowiednio zobrazowania SAR z satelit\u00f3w Sentinel-1 okolic Lewina Brzeskiego oraz Starego Otoku, obszary zalane wod\u0105 wykryte przez algorytm zosta\u0142y oznaczone kolorem niebieskim.<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

Pomimo wysokiej rozdzielczo\u015bci obraz\u00f3w (10 metr\u00f3w), nie zawsze s\u0105 one wystarczaj\u0105co precyzyjne, aby monitorowa\u0107 ma\u0142e przestrzenie, np. mi\u0119dzy budynkami czy na dzia\u0142kach. Dlatego w kryzysowych sytuacjach coraz cz\u0119\u015bciej wykorzystuje si\u0119 satelity SAR o wy\u017cszej rozdzielczo\u015bci (na poziomie 1 metra), do kt\u00f3rych dost\u0119p maj\u0105 s\u0142u\u017cby niekt\u00f3rych pa\u0144stw dzi\u0119ki w\u0142asnym konstelacjom satelit\u00f3w lub poprzez korzystanie z komercyjnych danych. Wi\u0105\u017ce si\u0119 to jednak z wyzwaniami dotycz\u0105cymi bezpiecze\u0144stwa i dost\u0119pno\u015bci tych danych, zw\u0142aszcza gdy priorytety dostawcy us\u0142ug mog\u0105 si\u0119 zmienia\u0107.<\/p>\n

W warunkach bezchmurnego nieba monitorowanie powierzchni Ziemi staje si\u0119 mo\u017cliwe dla satelit\u00f3w wyposa\u017conych w instrumenty pracuj\u0105ce w zakresie optycznym i bliskiej podczerwieni. Dzi\u0119ki temu mog\u0105 one bez przeszk\u00f3d obserwowa\u0107 sytuacj\u0119 na powierzchni, a interpretacja tych danych jest znacznie \u0142atwiejsza dla ludzkiego oka. Wykorzystuj\u0105c r\u00f3\u017cne pasma w tym zakresie widma, mo\u017cna tworzy\u0107 barwne kompozycje, kt\u00f3re podkre\u015blaj\u0105 takie zjawiska, jak obecno\u015b\u0107 wody, kondycja ro\u015blinno\u015bci czy dzia\u0142alno\u015b\u0107 cz\u0142owieka.<\/p>\n

Na rysunkach 2a, 2b, przedstawiono obrazy Lewina Brzeskiego oraz Starego Otoku z satelity Sentinel-2A w kompozycji true color, z\u0142o\u017conej z kana\u0142\u00f3w B4 (czerwony), B3 (zielony) i B2 (niebieski), co pozwala uzyska\u0107 obraz bardzo zbli\u017cony do tego, co widzi ludzkie oko. Taka kompozycja szczeg\u00f3lnie dobrze nadaje si\u0119 do monitorowania naturalnego krajobrazu, identyfikacji teren\u00f3w rolniczych oraz oceny kondycji \u015brodowiska.<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

Dodatkowo, poni\u017cej na rysunkach 3a i 3b znajduj\u0105 si\u0119 obrazy w kompozycji NDWI (Normalized Difference Water Index), stworzone z kana\u0142\u00f3w B3 (zielony) i B8 (bliska podczerwie\u0144), kt\u00f3re doskonale przedstawiaj\u0105 zasi\u0119g wody. Na tej kompozycji kolorem niebieskim oznaczono wod\u0119, a zielonym \u2013 ro\u015blinno\u015b\u0107 oraz zabudowania.<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

\"mapa\"<\/p>\n

Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej (IMGW) pe\u0142ni rol\u0119 Narodowego Operatora Danych Copernicus i jest integraln\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 segmentu naziemnego wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105cego z Europejsk\u0105 Agencj\u0105 Kosmiczn\u0105 (ESA) w ramach tzw. \u201cCollaborative Ground Segment\u201d. Funkcjonowanie to wynika z porozumienia Polski z ESA, dzi\u0119ki czemu IMGW dysponuje nowoczesn\u0105 infrastruktur\u0105, w tym anten\u0105 o \u015brednicy 3,8 metra, umo\u017cliwiaj\u0105c\u0105 bezpo\u015bredni odbi\u00f3r danych z satelit\u00f3w Sentinel-1. Warto zaznaczy\u0107, \u017ce IMGW jest jedn\u0105 z oko\u0142o dziesi\u0119ciu stacji na \u015bwiecie posiadaj\u0105cych takie mo\u017cliwo\u015bci. Ponadto Instytut gromadzi i przetwarza dane z innych misji programu Copernicus, takich jak Sentinel-2, Sentinel-3 oraz Sentinel-5P.<\/p>\n

Dane z tych satelit\u00f3w a w szczeg\u00f3lno\u015bci te kt\u00f3re pos\u0142u\u017cy\u0142y do przygotowania tego artyku\u0142u mo\u017cna pobra\u0107 ze stron https:\/\/sat4envi.imgw.pl\/<\/a> oraz https:\/\/copernicus.imgw.pl<\/a> i analizowa\u0107 samodzielnie.<\/p>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Opracowanie: dr Artur Rutkowski i mgr Andrzej Strychalski Centrum Meteorologicznej Os\u0142ony Kraju, Zak\u0142ad Teledetekcji Satelitarnej W sytuacjach ekstremalnych, takich jak powodzie, dane z r\u00f3\u017cnych satelit\u00f3w oko\u0142obiegunowych poruszaj\u0105cych si\u0119 na niskich orbitach (LEO) odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119. Pozwalaj\u0105 one na wizualizacj\u0119 obszar\u00f3w zalanych w r\u00f3\u017cnych pasmach, co pomaga w lepszym monitorowaniu zasi\u0119gu w\u00f3d. Szczeg\u00f3lnie u\u017cyteczne s\u0105 dane […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20659,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-20658","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aktualnosci"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20658","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20658"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20658\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20659"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20658"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20658"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/imgw.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20658"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}