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Il telerilevamento dallo spazio

Introduzione e Concetti di Base

Il telerilevamento della Terra (d’ora in poi ERS) offre opportunità incredibili per i ricercatori moderni. Senza di esso, non saremmo in grado di cercare rovine Inca nella giungla delle Ande peruviane. Per spiegare meglio cos’è e come ci lavoriamo, definiamo prima il termine “telerilevamento”.

Telerilevamento è la misurazione delle proprietà degli oggetti sulla superficie terrestre utilizzando dati acquisiti da aerei e satelliti [1].

Esistono definizioni più ampie, ma non le affronteremo, poiché non appartengono al nostro argomento—ad esempio, l’ecolocalizzazione del fondale marino utilizzando onde sonore o l’esame radiologico dei pazienti in ospedale. Nel caso dei satelliti e degli aerei, le informazioni sull’oggetto rilevato vengono trasmesse al sensore di registrazione tramite onde elettromagnetiche (d’ora in poi onde EM). Nel processo di ERS possiamo identificare sette principali fasi consecutive:

Processo di telerilevamento
Schema del processo di ERS. Icone di Freepik, Smashicons e Creaticca Creative Agency da www.flaticon.com
  1. La sorgente di energia EM (di solito il Sole, ma ci sono altre opzioni: la radiazione termica terrestre o la radiazione a microonde emessa dal satellite stesso)
  2. L’energia EM si propaga attraverso l’atmosfera (subendo dispersione, assorbimento e altre modifiche)
  3. Interazione con il bersaglio (assorbimento o riflessione delle onde EM)
  4. Registrazione dell’energia EM da parte del sensore installato sulla piattaforma (in questo caso, sul satellite)
  5. Trasmissione dei dati ERS alla stazione di ricezione a terra e prima elaborazione di questi dati
  6. Interpretazione e analisi dei dati tramite software specializzati
  7. Applicazione dei risultati dell’analisi

Per comprendere l’ERS, è importante considerare alcuni concetti. Innanzitutto, è la gamma di radiazione EM registrata dal sensore. I nostri occhi possono percepire solo uno spettro ristretto di radiazioni EM, chiamato “visibile”, ma i sensori usati nell’ERS sono in grado di registrare radiazioni di altre gamme invisibili a noi. Questo rende possibile osservare l’“invisibile”, poiché oggetti familiari riflettono le onde EM in modo diverso a seconda delle lunghezze d’onda, apparendo quindi differenti.

Spettro - Telerilevamento
Parte dello spettro EM utilizzato nell’ERS (UV, sub-mm e onde mm non vengono usate poiché l’atmosfera è opaca per queste gamme)

In secondo luogo, tutti i sensori si dividono in due tipi: passivi e attivi. I primi registrano la radiazione naturale, sia essa riflessa (come nel caso di una fotocamera) o emessa (come la radiazione termica di un oggetto). I secondi illuminano i bersagli generando loro stessi la radiazione e registrano le onde riflesse, ad esempio nell’imaging radar o nella scansione laser.

Telerilevamento - Passivo vs Attivo
Tipi di telerilevamento: 1—passivo; 2—attivo. Icone di Freepiks e Creaticca Creative Agency da www.flaticon.com

L’Alba dei Dati ERS Aperti

Nella ricerca di Paititi utilizziamo principalmente dati ERS da satelliti disponibili al pubblico gratuitamente o a un prezzo ragionevole. Come ricercatori indipendenti valutiamo non solo la qualità dei dati (ad esempio, l’alta risoluzione spaziale), ma anche l’aspetto finanziario dell’acquisizione dei dati. Vi chiederete quindi: da dove provengono queste immagini spaziali pubbliche? Evitiamo di andare troppo indietro nella storia, anche se è interessante leggere almeno della fotografia aerea usando piccioni durante la Prima guerra mondiale [2]. Invece, cerchiamo di menzionare le principali tappe:

  • L’inizio del moderno telerilevamento (con immagini digitali e non pellicole, e alta risoluzione spaziale rispetto ai satelliti meteorologici) risale al 1972 con il lancio da parte della NASA del primo satellite della missione Landsat, allora chiamato ERTS (Earth Resources Technology Satellite) [3] [4]. Era progettato principalmente per scopi civili, un passo significativo durante la guerra fredda.
  • Col tempo crebbe il numero di satelliti, migliorò la qualità dei dati e aumentò la varietà. Tuttavia, l’ERS rimase una prerogativa di specialisti, poiché la maggior parte dei satelliti era gestita da organizzazioni militari o di intelligence americane o russe [5].
  • La fine della guerra fredda portò satelliti più “civili”. Nel 1999 ci fu una svolta con il lancio del satellite commerciale IKONOS [6], con risoluzione spaziale di 1 m.
  • Nel 2001 venne rilasciata la prima versione di Google Earth, un grande divulgatore del telerilevamento [7].
  • Nel 2002 i risultati della Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) vennero resi accessibili. Fu un progetto internazionale per creare un modello digitale del terreno globale ad alta risoluzione [8].
  • Nel 2008 l’US Geological Survey (USGS) aprì l’accesso gratuito a un enorme archivio di immagini della missione Landsat [9]. Scienziati ed esperti di tutto il mondo iniziarono a utilizzare attivamente questi dati.
  • Nel 2014 l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) lanciò il primo satellite del programma Sentinel. Ora ci sono diversi satelliti in orbita, e i dati ERS di questi satelliti sono disponibili gratuitamente [10].
  • Nel 2017 l’ESA adottò formalmente una politica di libero accesso ai dati per promuovere l’uso diffuso e lo sviluppo delle loro attività spaziali [11].
A sinistra: immagine di Machu Picchu scattata dal satellite di ricognizione fotografica statunitense Keyhole-9 (noto anche come Big Bird) il 07/08/1980, dati cortesemente forniti dall'USGS. A destra: immagine di Machu Picchu scattata dal satellite moderno WorldView-2, dati DigitalGlobe.
A sinistra: immagine di Machu Picchu scattata dal satellite di ricognizione fotografica statunitense Keyhole-9 (noto anche come Big Bird) il 07/08/1980, dati cortesemente forniti dall’USGS. A destra: immagine di Machu Picchu scattata dal satellite moderno WorldView-2, dati DigitalGlobe.

Al momento, vediamo già aziende commerciali che creano razzi, satelliti e prodotti correlati [12], e che persino si concedono “follie” come lanciare un’auto nello spazio [13]. Quindi ora è evidente che non solo il telerilevamento, ma anche lo spazio in generale, è stato commercializzato ed è entrato nella portata delle masse. Per valutare il grado di sviluppo umano dello spazio vicino alla Terra, basta guardare questa immagine:

Oggetti nello Spazio
Screenshot da Stuff in Space che mostra oggetti artificiali nello spazio vicino alla Terra. La Terra al centro non è visibile, poiché è avvolta da detriti spaziali. 1) Rosso—satelliti. È facile notare due principali fasce dove si concentrano: la fascia di orbite basse (satelliti ERS) e la fascia di orbite geostazionarie alte (satelliti di comunicazione, navigazione e meteorologia). 2) Blu—scafi di razzi. 3) Grigio—detriti spaziali.

Le Immagini Satellitari Non Sono Solo Fotografie

Molti di voi hanno già lavorato con immagini spaziali su mappe online o programmi come Google Earth. Tuttavia, ciò che potete vedere lì è solo la punta dell’iceberg dei dati ERS. Le immagini su mappe online hanno una risoluzione spettrale, radiometrica e spesso spaziale ridotta. Le immagini spaziali, o meglio i dati ERS, consentono di misurare diverse caratteristiche degli oggetti osservati:

  • lunghezze
  • aree
  • volumi e altezze (ad esempio, se si costruisce un modello digitale del terreno da immagini stereo)
  • composizione chimica (le immagini multispettrali possono, ad esempio, identificare il tipo di vegetazione o di roccia)

Osservate le immagini qui sotto per capire meglio di cosa si tratta:

Un’area nel Parco Nazionale del Manu (Perù):

  1. Screenshot da Google Earth, che mostra l’area a colori naturali. Dati Landsat/Copernicus.
  2. Un’immagine pseudocolor (VIS+NIR) ottenuta dai dati del satellite Sentinel-2. Dati Sentinel di Copernicus 2016.
  3. Un’immagine pseudocolor da diverse polarizzazioni della banda L ottenuta tramite un radar ad apertura sintetica (HH—rosso, HV—verde, VV—blu). Dati forniti dalla NASA/JPL-Caltech.
  4. Immagine termica. Dati Landsat-8 cortesemente forniti dall’USGS.
  5. Immagine a infrarossi a onde corte. Dati Landsat-8 cortesemente forniti dall’USGS.

Un’area nel Parco Nazionale del Manu (Perù) su scala ampia:

  1. Screenshot da Google Earth, dove è evidente la bassa risoluzione spaziale dei dati. Dati Landsat/Copernicus.
  2. Immagine dal satellite WorldView-2, dati DigitalGlobe.

Applicazione del Telerilevamento in Archeologia

Con il lancio del primo satellite Landsat da parte degli americani nel 1972, iniziò una nuova era del telerilevamento in archeologia [14, p.1]. Ad oggi, i prodotti di telerilevamento dallo spazio, disponibili per il grande pubblico, consentono di:

  • Risparmiare, poiché non richiede costose indagini sul campo o rilievi aerei (oggi sono raccolti enormi archivi di dati ERS, e il costo di accesso è relativamente basso)
  • Studiare aree difficili da raggiungere (per i satelliti non fa differenza rilevare un centro industriale o aree remote dell’Amazzonia)
  • Ottenere immagini di vaste aree rapidamente (i grandi passaggi dei satelliti consentono di scansionare migliaia di chilometri quadrati in poco tempo)
  • Acquisire immagini della Terra indipendentemente dalle condizioni meteorologiche utilizzando satelliti dotati di radar ad apertura sintetica (SAR)
  • Ottenere immagini ad alta risoluzione, comparabili nei dettagli alla fotografia aerea
  • Rivelare fenomeni nascosti nel paesaggio mediante analisi spettrale, modellazione 3D e capacità delle microonde di penetrare sotto la vegetazione e il suolo

Naturalmente, il telerilevamento satellitare non è una panacea. Deve essere integrato nei sistemi informativi geografici (d’ora in poi GIS) in combinazione con altri metodi di ricerca, inclusi quelli aerei e terrestri. Così, nella ricerca di oggetti archeologici nascosti sotto fitte coperture forestali, il lidar (uno scanner laser), uno strumento attivo di telerilevamento che lavora nelle bande visibili e NIR e installato su aerei o droni, si è dimostrato particolarmente efficace. I satelliti SAR, anch’essi strumenti attivi di telerilevamento, possono utilizzare le microonde per sondare la superficie sottostante in una foresta tropicale densa [17]. Con l’aiuto del lidar, gli archeologi hanno scoperto la leggendaria “Città Bianca” (La Ciudad Blanca) nella foresta tropicale nel Sud-Est dell’Honduras [15]. Recentemente, decine di migliaia di edifici Maya sono stati scoperti nelle giungle del Guatemala—anche questo è il risultato dell’uso di questo strumento [16]. Gli svantaggi della scansione laser sono l’elevato costo di applicazione, la piccola area coperta e la dipendenza dalle condizioni meteorologiche. È adatto solo per rilievi su scala dettagliata, quando l’area di ricerca è stata ridotta al massimo.

Il libro “Remote Sensing in Archaeology” (Wiseman; El-Baz, 2007) descrive bene l’applicazione complessa di vari dati ERS e GIS nello studio della regione del bacino del Peten in Guatemala, una zona della civiltà Maya, gran parte della quale è coperta da fitte foreste [14, p.137-160 e p.263-282]. Leggi l’articolo “Testing Our Possibilities” per scoprire esattamente come utilizziamo l’ERS per trovare Paititi.

Fonti di Dati ERS Aperti

Il nostro progetto dipende in larga misura dalle immagini ERS pubbliche, e siamo sostenitori dell’apertura della scienza, dei dati e degli strumenti per l’elaborazione dei dati. Di seguito un elenco delle principali fonti di dati gratuiti e degli strumenti che utilizziamo:

Portali di Dati ERS Gratuiti

  • EarthExplorer—il portale del Servizio Geologico degli Stati Uniti, dove è possibile accedere a un vasto set di dati ERS che coprono l’intero mondo, incluse immagini Landsat, modelli digitali del terreno, immagini radar, immagini declassificate della missione CORONA e altro.
  • Copernicus Open Access Hub—il portale dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), che fornisce pieno accesso gratuito ai prodotti ERS dei satelliti SAR Sentinel-1, dei satelliti ottici multispettrali Sentinel-2 e dei satelliti di monitoraggio globale Sentinel-3.
  • UAVSAR Data Search—portale del Jet Propulsion Laboratory della NASA, dove è possibile ottenere immagini delle bande L, P e Ka (microonde), acquisite da un velivolo senza pilota equipaggiato con un radar ad apertura sintetica.

Software ERS Gratuito

  • QGIS è un sistema informativo geografico multipiattaforma gratuito, che include anche strumenti per l’elaborazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati ERS. Sviluppato dalla comunità internazionale.
  • Sentinel Toolboxes sono set di strumenti open source per l’uso scientifico dei risultati delle missioni di osservazione della Terra. Sviluppati dall’Agenzia Spaziale Europea (ESA).
  • Orfeo ToolBox è una libreria per l’elaborazione di immagini da telerilevamento, sviluppata dal Centro Nazionale per la Ricerca Spaziale della Francia (CNES).
  • Google Earth è una mappa satellitare dell’intera superficie terrestre nello spettro ottico, particolarmente efficace se visualizzata in modalità 3D.
  • ArcGIS Earth è un analogo di Google Earth sviluppato dalla ESRI.

Riferimenti

  1. SCHOWENGERDT, Robert A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. 3rd Edition, 2006. ISBN: 978-0123694072, p.2
  2. Pigeon photography, Wikipedia, ultima modifica 24.12.2017. Recuperato da https://en.wikipedia.org/wiki/Pigeon_photography
  3. QUITNEY, Jeff. First Landsat: “Earth Resources Technology Satellite” (ERTS) 1973 NASA. YouTube, 2016. Recuperato da https://youtu.be/XiNs7ij8RHk
  4. Landsat Missions: Imaging the Earth Since 1972. U.S. Geological Survey, ultima modifica 25.04.2018. Recuperato da https://landsat.usgs.gov/landsat-missions-timeline
  5. Air Force Space & Missile Museum Foundation. The Corona Story – A Point In Time. YouTube, 2016. Recuperato da URL https://youtu.be/k3bzHk_6yHM
  6. IKONOS Satellite Imagery: First Commercial Space-based Imaging. GISGeography.com, ultima modifica 21.04.2018. Recuperato da https://gisgeography.com/ikonos-satellite/
  7. WALKER, Tim. How google earth changed the world. The Independent, 05.09.2012. Recuperato da
    https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/features/how-google-earth-changed-the-world-8107056.html
  8. U.S. topography data from shuttle mission unveiled. NASA NEWS RELEASE, 23.01.2002. Recuperato da https://spaceflightnow.com/news/n0201/23srtm/
  9. Opening the Landsat Archive/Product Specifications. U.S. Geological Survey,  21.04.2008. Recuperato da https://landsat.usgs.gov/opening-landsat-archiveproduct-specifications
  10. SENTINEL Program Overview. ESA. Recuperato da https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions
  11. TROVATELLO, Marco. Open access at the european space agency. ESA, 15.02.2017. Recuperato da http://open.esa.int/open-access-at-esa/
  12. List of private spaceflight companies, Wikipedia, ultima modifica 11.05.2018. Recuperato da https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_private_spaceflight_companies
  13. AMOS, Jonathan. Elon Musk’s Falcon Heavy rocket launches successfully. BBC, 07.02.2018. Recuperato da http://www.bbc.com/news/science-environment-42969020
  14. WISEMAN, James R.; EL-BAZ, Farouk (Eds). Remote Sensing in Archaeology, 2007. ISBN 978-0-387-44455-0
  15. PRESTON, Douglas. Exclusive: Lost City Discovered in the Honduran Rain Forest. National Geographic, 02.03.2015. Recuperato da https://news.nationalgeographic.com/2015/03/150302-honduras-lost-city-monkey-god-maya-ancient-archaeology/
  16. Sprawling Maya network discovered under Guatemala jungle. BBC, 02.02.2018. Recuperato da https://www.bbc.com/news/world-latin-america-42916261
  17. Penetrating Tree Cover to See the Forest Floor. NASA Earth Observatory, 25.04.2013. Recuperato da
    https://earthobservatory.nasa.gov/IOTD/view.php?id=80982