Visualizzazione delle immagini satellitari acquisite tramite volcani e incendi in varie bande spettrali
- 🌟 Introduzione
- 🔍 Sentinel-2 (bande spettrali)
- 🌐 Download delle immagini Sentinel-2
- ⚙️ Elaborazione delle immagini Sentinel-2 (ritaglio e ricampionamento)
- 🌋 Visualizzazione delle immagini Sentinel-2 (Vulcano)
- 🔥 Visualizzazione delle immagini Sentinel-2 (Wildfire)
- 📄 Conclusione
- 📚 Riferimenti
🌟 Introduzione
Come forse saprai, i nostri occhi possono vedere solo oggetti nella regione visibile (le bande di blu, verde e rosso). Tuttavia, quando la luce colpisce un oggetto e si riflette, contiene informazioni in altre regioni spettrali, come l’infrarosso. La luce infrarossa può efficacemente penetrare e passare attraverso gas densi, come il fumo, fornendo una visione chiara sotto il fumo. Tuttavia, i nostri occhi non sono in grado di vedere oggetti nella regione degli infrarossi, a differenza di alcuni animali come i serpenti che possono vedere una porzione di infrarossi nella loro visione. Negli ultimi decenni si sono registrati notevoli progressi nello sviluppo di sensori per il rilevamento della luce infrarossa. Questi sensori sono stati utilizzati in applicazioni pratiche.
Ho sempre cercato un buon esempio per illustrare come i satelliti possano rilevare informazioni cruciali nella regione dell’infrarosso, invisibile ai nostri occhi nudi. La settimana scorsa ho letto del vulcano islandese che era diventato attivo per la terza volta dal dicembre 2023. Mi è venuta in mente l’idea di controllare le immagini catturate dai satelliti sopra il vulcano. Speravo di essere abbastanza fortunato da trovare un’immagine satellitare chiara del pennacchio di fumo del vulcano, che dimostrasse come la luce si disperde nella regione visibile mentre penetra attraverso il fumo nella regione dell’infrarosso per rivelare flussi di lava.
Ho controllato un paio di satelliti e indovina un po’? Ce n’era uno con il tempismo perfetto! Il vulcano ha eruttato giovedì mattina (8 febbraio) e il cavalcavia Sentinel-2 si è verificato l’8 febbraio intorno a mezzogiorno. Ho pensato che questo potesse essere un esempio perfetto per dimostrare come…
Fonte: towardsdatascience.com
