L3Harris Geospatial publicóanálisis realizados con su solución ENVI SARScape sobre imágenes del satélites SAR Sentinel-1 del programa Copernicus de la Unión Europea
El uso de datos SAR (radar de apertura sintética) está aumentando en todo el mundo debido a sus muchos beneficios, tales como la capacidad de capturar datos por la noche, conocer el contenido de humedad y ver a través del humo y las nubes. Los datos SAR son complejos y de gran tamaño, por lo que trabajar con ellos no siempre es fácil. El uso de los productos SAR varía en todo el mundo, pero su uso está creciendo gracias al acceso simple y gratuito a las imágenes del satélite europeo Sentinel-1, además de la posibilidad de contar con herramientas de análisis facilitan el uso de los datos de estos sensores.
La compañía L3Harris Geospatial en colaboración Sarmap SA, ha creado herramientas fáciles de usar para algunas de las aplicaciones de procesamiento SAR más comunes para democratizar los beneficios de los datos SAR a más usuarios.
La solución ENVI SARscape permite procesar y analizar fácilmente los datos SAR adquiridos de todas las plataformas existentes en el Espacio y aéreas. Este sistema genera sus propios productos, al tiempo que le brinda la opción de integrar esta información con otros productos geoespaciales. Los módulos ENVI SARscape están integrados con ENVI, la principal solución de análisis y procesamiento de imágenes, lo que permite obtener el beneficio adicional de las herramientas de análisis de imágenes y la funcionalidad de procesamiento SAR en un solo paquete, informa la empresa.
La compañía L3Harris Geospatial publicó una serie de imágenes y análisis realizados con su solución ENVI SARspace.
La imagen de arriba muestra un mapa de coherencia creado a partir del Sentinel-1 antes de la explosión en Beirut (a la izquierda) y poco después (a la derecha). Las áreas oscuras muestran una gran diferencia entre las dos imágenes de Sentinel-1 procesadas utilizando ENVI SARscape.
La imagen RGB del Sentinel-2 (a la izquierda) se captó el 24 de julio de 2020. La imagen a la derecha muestra el daño detectado superpuesto en la imagen. El daño puede incluir escombros, objetos cubiertos por polvo, y estructuras alteradas por la explosión. La detección de cambios se ejecutó utilizando ENVI SARscape Analytics para detectar la coherencia e intensidad entre las imágenes de antes y después en el área donde ocurrió la explosión. Este tipo de detección de cambios identifica diferencias sutiles en las estructuras.
La explosión en Beirut muestra cómo los sensores y análisis SAR pueden proporcionar información procesable antes de que el humo se haya despejado para evaluar la destrucción, guiar la ayuda y coordinar los servicios de emergencia, incluso con nubes o en la noche.
Fuentes: Harris Geospatial
