Hommikusel ülelennul tuleb satelliit Laadoga ning õhtul Pihkva poolt. Igal ülelennul pildistab see Eestist üles 250 kilomeetrise "triibu", pildi ühte pikslisse mahub 20x20 meetri suurune maa-ala.

"On süsteeme, mille vaateala on 500 kilomeetrit, aga lahutus vaid 150 meetrit. On süsteeme, mille lahutus on üks meeter, aga vaateala kõigest kümme kilomeetrit," rääkis Tartu observatooriumi radarkaugseire töörühma juht ja Tarkvara Tehnoloogia Arenduskeskuse (Tarkvara TAK) teadur Kaupo Voormansik. Sentineli, eesti keelde tõlgituna Vahimehe, unikaalsus seisneb selles, et see suudab Maad üles pildistades vaadata korraga väga suurt ala ja on samas võrdlemisi hea lahutusega. Sentinel-1 kannab endal tehisavaradarit, mis kogub andmeid nii päeval kui öösel, nii pilvise kui vihmase ilmaga. Kogu Maa pildistab süsteem üles 12-päevase uuendussagedusega. Eestimaast saadab see, tänu kõrgele laiuskraadile, värskeid fotosid aga koguni iga kuue päeva järel.

Kaupo Voormansik rääkis Sentinelist ja selle radaripiltidest, mis on Euroopa kasutajatele tasuta, sama suure vaimustusega kui CUDA-st. CUDA ehk Copernicus Urban Development Analyser on ainulaadne ülemaailmne linnastumise uurimise infosüsteem, mida Tartu observatooriumi radarseire töörühm ja Tarkvara TAK Sentineli andmetele üles ehitavad. Loodav infosüsteem on esimene maailmas, mis ühendab veebirakenduses satelliidipildid ja mobiilpositsioneerimise sedasi, et see võimaldab kaardistada nii hoonestuse kui ka rahvastiku muutusi. Lisaks saab anonüümse mobiilpositsioneerimise andmete ööpäevast dünaamikat uurides eristada elumaju ärihoonetest.

Selline rakendus lihtsustab linnade ja piirkondlikke ruumiplaneeringuid ning suurte kinnisvara- ja infrastruktuuriettevõtete tööd. "Sellest võiks kasu olla isegi, kriisipiirkondades, näiteks Ida-Ukrainas või Süürias, kuna me näeme peaaegu reaalajas, kus inimesed asuvad ja kus on elanikest tühjaks jäänud linnaosad," lausus Voormansik.

Täpsem satelliitpiltide lugemine

Satelliidipiltidelt oskavad hooneid üles leida teisedki, näiteks teeb seda Saksa kosmosekeskus. Kosmosekeskuses kasutatakse selleks haavelmüra divergentsi ehk haavelmüra hälvet. Radaripiltidele on iseloomulik haavelmüra (inglise keeles speckle). See tähendab, et ka ühtlase heledusega homogeensed alad, näiteks rohumaa, põld või meri, paistavad radaripildil mürased – heleduse väärtused varieeruvad. Osutub, et mida heledam on mingi ala seda rohkem muutuvad ka selle väärtused. Fotograafiahuvilised võivad seda võrrelda histogrammi graafikuga, mis näitab kui palju ja millise heledusega piksleid pildil on. Heledamate alade histogrammid on laiemad ja tumedamatel kitsamad just nii, et mingi ala helduse keskväärtuse ja standardhälbe (histogrammi laiuse) suhe on alati sama. See kehtib kõigi looduslike alade korral ning on rikutud ainult siis, kui ala sisaldab inimtekkelisi objekte. Sakslaste meetod mõõdab, kui palju histogrammi laius teoreetilisest erineb – mida rohkem erineb, seda rohkem on antud alal inimtekkelisi objekte, milleks on enamasti hooned.

Ka Voormansiku välja mõeldud radaripiltide töötlemisviis vaatab erineva heledusega pikslite jaotumist radaripildil, ent kasutab selle leidmiseks lihtsamat arvutust, mis annab Saksa kosmosekeskuse meetodiga võrdselt täpseid tulemusi.

Voormansik rakendab algoritmi, mis arvutavad iga piksli kohta selle lokaalse keskväärtuse ja lokaalse mediaani vahe. Hoonete eristus on võimalik tänu sellele, et tavaliselt on inimeste ehitatud objektid täisnurksed ning täisnurgad peegeldavad radarikiiri ehk –signaali tagasi palju tugevamalt kui looduslikud objektid. Mingil alal paiknevad looduslikud objektid on radaripildil reeglina sarnase ja aeglaselt muutuva heledusega. Nende heleduse jaotusfunktsioon on normaaljaotusele sarnane ning lokaalne keskväärtus ja mediaan on peaaegu võrdsed. Seevastu hooneid sisaldaval alal on sujuvalt muutuva heledusega looduse kõrval mõned üksikud väga heledad "majade pikslid". Nii on jaotusfunktsiooni graafiku sujuv kuju rikutud ja lokaalne keskväärtus pole enam lokaalse mediaaniga võrdne. Lihtsustatult võib öelda, et radarpildi pikslid, millel on looduslikud objektid nagu näiteks järv või mets on alati sarnase heledust väljendava funktsiooni graafiku kujuga ja kõik pikslid, millel on ehitised teistsuguse kujuga.

Et selline arvutuskäik hooned välja toob, avastas Voormansik 2010. aastal radariga üleujutusi kaardistades juhuslikult. "Mängisin radaripiltidel erinevate arvutustega, kui äkki avastasin, et pildil joonistusid välja majad. Mõtlesin: vau! Ent siis ei olnud mul selle teadmisega veel midagi peale hakata," rääkis teadlane. "Selline lokaalset statistikat kasutav meetod võimaldab hooneid eristada palju täpsemini, kui lasta arvutil lihtsalt väga heledaid "majade piksleid" otsida," lisas ta. Voormansiku välja mõeldud meetodil töödeldud radaripiltidel tähistavad valged täpid hooneid ja on näha, kus linnad paiknevad. Kuna Sentinelilt tulevad uued pildid iga 12 päeva järel, on näha, kuhu linnad laienevad.

Sentinel-1 radari töötlemata pilt Tallinnast ja Viimsi poolsaarest. (Lähteandmed: Euroopa Kosmoseagentuur, Sentinel-1 2014. Andmetöötlus: Tartu Observatooriumi radarseire töörühm.)

Võimalusterohke radarkaugseire

Hiljuti tunnustas Voormansiku ja tema meeskonnakaaslaste Silver Traadi, Karlis Zalite, Erki Saluveeri ja Kalev Koppeli linnastumise jälgimise infosüsteemi väljaarendamist 8 300 euroga ka Tartu ülikooli Ideelabori ja SEB-i teadmismahukate ideede rahastamiseks mõeldud Vega fond. Meeskond kasutab toetust äriloogika välja töötamiseks ja koostööpartnerite ning rahastuse leidmiseks. CUDA infosüsteemi käivitamiseks tuleb arendajatel veel mõned aastad tööd teha ning leida puuduolev umbes kolm miljonit eurot.

Nutikas linnastumise infosüsteem ei ole kaugeltki ainus ettevõtmine, milleks eestlased Sentinelilt tulevat infot kasutavad. "Võime midagi häbenemata öelda, et oleme juba praegu satelliidi andmetega rohumaade ja metsa kõrguste kaardistamise alal maailma tipus," sõnas Voormansik. Kui eestlaste rohumaade kaardistamise süsteemi välja töötamine õnnestub saavad suurtalunikud oma valdustel satelliitseire abil paremini silma peal hoida. Sellest võib kasu olla PRIA-legi toetuste maksmise järelvalve korraldamisel, sest suure osa inspektorite välitööst saaks ära teha arvuti taga kaugseireandmetega.

Tartu observatooriumi nooremteadur Aire Olesk arendab aga satelliidipõhiseid algoritmide kogu maailma metsade kõrguse mõõtmiseks, mis annab võimaluse tuletada ka biomassi hulka. Biomass on oluline kasvuhoonegaaside bilansi hindamisel. Samas töörühmas on valmimas ka Martin Valguri uurimistöö satelliidiinfo abil maapinna ja hoonete deformatsiooni kaardistamise kohta.