Осуществляя контроль сельского хозяйства, городская застройка, экономическое развитие и экологическое качество – всего пара способов, которыми люди применяют спутниковые эти. Новый метод достаточно универсален для применения в практически любом применении.В сельскохозяйственном применении отображение в 10-к 30-метровой резолюции крайне важно для фермеров, дабы видеть полевой уровень стремительные и узкие трансформации в условиях урожая, каковые затрагивают урожай, таковой как волнение и напряжение урожая по окончании экстремальных погодных явлений. У существующих данных имеется либо недостаточное пространственное разрешение либо низкая частота, сообщили исследователи.
Фермеры в большинстве случаев запрашивают данные и с и с родным происхождением в настоящем времени с высоким разрешением.«Мы приложив все возможные усилия пробовали отыскать спутниковые эти, у которых имеется и высокое высокая частота и пространственное разрешение в отечественном собственном изучении – это просто не существовало», сообщили учитель природных наук и ресурсов об окружающей среде и соавтор изучения Кайюй Гуань. «Так, мы взяли на себя инициативу произвести его сами».
Гуань, учитель Открытых морей в Национальном Центре Супервычисления Заявлений в Иллинойсе, объединился с учителем Цзянь Пэном и аспирантом Юньань Ло информатики, дабы создать метод, что плавит спутниковые снимки из многократных источников в постоянные, ежедневные изображения с высоким разрешением. Исследователи обрисовывают результаты и свою методологию в издании Remote Sensing of Environment.
«Мы сперва глотали все дешёвые спутниковые комплекты данных в Открытые моря, суперкомпьютер класса лидерства Национального научного фонда. Щелчком кнопки, дабы руководить отечественным методом, что машинально выходит, ежедневные изображения с высоким разрешением, доступные для всех видов научного применения», сообщил Гуань.Прошлые исследователи создали способы для плавления пространственных и временных данных с высоким разрешением, но они шли с ограничениями. Практически все методы испытали недочёт в автоматизации и не могли в один момент иметь дело с временным сплавом и недостающими пикселями.
Эти недочёты стали причиной кратковременным и локализованным приложениям.Дабы преодолеть ограничения прошлых способов, команда проектировала метод, дабы машинально объединить данные от существующих данных.
Это дает компенсацию за нехватающую данные, следующую из освещения облака либо промежутков данных. Новый метод может создать изображения без любых недостающих пикселей, для любого места либо региона, усилив данные о временном последовательности и отношения с соседними пикселями.В дополнение к практически своевременному ежедневному сбору данных с высоким разрешением команда предполагает строящую долговременную ежедневную газету, изображения континентального масштаба для разных заявлений. «Тип отличных спутниковых данных, требуемых руководить этим методом, был собран с 2000, означая, что мы можем произвести ежедневные 30-метровые изображения резолюции для любого расположения на данной планете, возвращающейся своевременно», сообщил Гуань.
«Это может употребляться, дабы изучить трансформации в сельскохозяйственной производительности, экосистеме и полярной ледяной динамике с 2000 в намного более высоких подробностях, чем ранее вероятный», сообщил Пенг. «Отечественный подход может коренным образом поменять применение спутниковых данных».Исследователи уже удачно плавили поверхностные информацию о коэффициенте отражения в округе Чэмпэйн, Иллинойс, и произвели ежедневный временной последовательность в течение сельскохозяйственного сезона 2017 в 30-метровой резолюции.
Дабы взглянуть видео этих поверхностных информации о коэффициенте отражения щелкают тут.«Кроме того при том, что другие положили капитал в подобную разработку, они не могли возвратиться своевременно как, мы можем», сообщил Гуань. «Источники данных для отечественных методов применяют самые строгие эти НАСА либо Космического агентства ЕС и создают ежедневные информацию о сплаве, каковые готовы к практическому применению и исследованию». Гуань сообщил.
«Создание этого вида данных требует больших вычислительных ресурсов, делая доступность тяжёлой», сообщил Пенг. «Мы желаем поделить продукцию с более широким научным сообществом, и мы трудимся, дабы отыскать метод сделать это вероятным».