Satelliittikuvat tutuksi – katso webinaarin tallenne

1.10.2019

Paikkatietoalusta-hankkeen yhtenä tavoitteena on tehdä satelliittidatan hyödyntämisestä helpompaa ja myös käyttäjälle halvempaa. Webinaarissa 1.10. tutustuttiin Satelliittikuva-osahankkeessa tuotettavien satelliittikuvamosaiikkien hyödyntämiseen.

Neljä satelliittikuva Helsinki-Vantaan lentoaseman alueelta vuosilta 1985 - 2017. Kuvat näyttävät, miten alue on kehittynyt mutta myös sen, miten satelliittikuvien erotuskyky on parantunut.
Helsinki-Vantaan lentoaseman ympäristö vuosina 1985 - 2017. Kuvista näkyy, miten lentokentän alue on laajentunut ja muuttunut, mutta ne havainnollistavat myös, miten kuvadatan laatu on parantunut.

Paikkatietoalusta-hankkeen Satelliittikuvien jakelu ja prosessointi -osahanke tehdään Suomen ympäristökeskuksen ja Ilmatieteen laitoksen yhteistyönä. Osahankkeessa hyödynnetään Ilmatieteen laitoksen Kansallisen satelliittidatakeskuksen laitteita ja kuva-arkistoja.

– Yleensä satelliittikuvasta näkee ennen kaikkea maanpeitteen, eli mitä materiaalia maanpinnalla on. Varsin usein ollaan kiinnostuneita myös maankäytöstä, eli miten ihminen käyttää maa-aluetta. Tätä satelliittikuva ei välttämättä suoraan tarjoa vastausta vaan se pitää jotenkin päätellä, kuvailee Satelliittikuva-osahankkeen vetäjä Markus Törmä Suomen ympäristökeskuksesta.

Hankkeessa käsitellään dataa pääasiassa Sentinel-1-, -2- ja -3-satelliiteista. Nämä satelliitit ovat osa Euroopan Unionin Copernicus-ohjelmaa, jonka tarkoituksena on tuottaa ympäristöön ja turvallisuuteen liittyvää paikkatietoa. Näissä kuvissa pikselikoot ovat tarkimmillaan 10–20 metrin luokkaa, joten kovin pieniä yksityiskohtia kuvista on turha etsiä. 

Toisaalta satelliittikuvan etuna esimerkiksi ilmakuvaan verrattuna on laajempi tietosisältö. Satelliittien kuvauskuvausinstrumentit nappaavat näkyvää valoa laajemman aallonpituusalueen sähkömagneettisesta spektristä. Tämän ansiosta satelliittidatasta voi prosessoida kuvia, joissa esimerkiksi tietynlainen alue tai kasvillisuus korostuu. 

Satelliittikuvien etuna on myös se, että niitä saadaan samalta alueelta tyypillisesti varsin tiheää tahtia. Esimerkiksi Sentinel-2-satelliitilla saadaan Suomesta samalta alueelta kuvadataa jopa 17–18 kertaa kuussa, jos vain valoa riittää ja pilvet eivät ole tiellä. Tämä mahdollistaa helposti erilaiset seurantatehtävät. 

Tutki peltoja kotisohvalta

Parhaiten satelliittikuvat sopivat laajojen alueiden tarkkailuun tai seurantaan. 

– Sentinel-data on ilmaista, mutta tähän mennessä on tarvinnut opetella sen prosessointia tai sitten maksaa jollekin sen prosessoinnista. Paikkatietoalustan yhtenä tarkoituksena on pienentää loppukäyttäjän kustannuksia. Hankkeessa tuotetaan Sentinel-satelliittikuvista kuvamosaiikkeja, joita ihmiset voivat käyttää. Tarjotaan siis ”analysis ready dataa” ihmisten käyttöön, Törmä kertoo.

Satelliittikuvamosaiikki on kuva, joka on koostettu useasta eri ajankohtina otetusta yksittäisestä satelliittikuvasta. Mosaiikkeja tuotetaan erilaisia eri tarkoituksiin sopivina.  
Mihin dataa sitten voi hyödyntää? Yksi suuri potentiaali odottelee maataloudessa. Satelliittikuvia hyödyntämällä viljelijä voi seurata suurtenkin peltolohkojen kasvun tilannetta näppärästi taivaalta käsin. Samalla voidaan vähentää viranomaisten tarkastuskäyntejä, kun valvoja voi tulkita suoraan kuvista, onko pelto esimerkiksi nurmella vai kynnetty. 

– Euroopan unioni on velvoittanut kansalliset maataloustukia maksavat virastot käyttämään satelliittikuvia vuodesta 2021 lähtien. Tällä hetkellä esimerkiksi siis Ruokavirastossa mietitään, miten he voisivat näitä kuvia parhaiten käyttää, Törmä kertoo.

Katso webinaarin tallenne. Juttu jatkuu videon jälkeen.

Satelliittikuvamosaiikit käyttöön: 

Kansallisen satelliittidatakeskuksen rajapinnat:

Katselupalvelu: 

Lisätietoa satelliittikuvien metatiedoista löydät Syken metatietopalvelusta

Pieni satelliittikuvasanasto

Satelliittikuvamosaiikki: Laajan alueen kattava kuva, joka on koostettu useasta eri ajankohtina otetusta yksittäisestä satelliittikuvasta. Satelliittikuva-osahankkeessa tuotetaan useita erilaisia mosaiikkeja eri tarkoituksiin sopivina. 

  • S2ind: Sentinel-2:n kuvista tehtävä kuvaindeksimosaiikki.
  • Href-mosaiikki: Vanhoista Landsat-4/5-satelliittien kuvista tehdyt mosaiikit vuosilta 1985, 1990 ja 1995. Vuodet ovat tavoitevuosia, ja esim. 1985 mosaiikin kuvat ovat todellisuudessa vuosilta 1984-1987.

Indeksikuva: Satelliittikuvan eri aallonpituuksilla kuvattua materiaalia yhdistetään samaan kuvaan, jolloin voidaan korostaa jotakin tiettyä ilmiötä tai aluetta kuvassa. 

  • NDVI: Normalized Difference Vegetation Index, normalisoitu kasvillisuusindeksikuva. Yleisesti käytetty indeksikuva, jonka avulla voi seurata etenkin jonkin alueen kasvillisuutta.

Alueellinen erotuskyky: Kuinka pieniä yksityiskohtia kuvasta voi erottaa. 

Ajallinen erotuskyky: Kuinka usein samalta alueelta saadaan kuvia, eli kuinka usein satelliitti tai satelliitit ylittävät saman paikan. Ajalliseen erotuskykyyn vaikuttaa myös säätila ja vuodenaika, sillä pilvisellä tai pimeällä maanpinnasta ei saa kuvaa. 

Lisälukemista