Jak Lidar technologie zlepšuje mapování terénu a analýzu změn v krajině

Lidarové skenování je dnes jedním z nejpřesnějších a nejefektivnějších způsobů získávání prostorových dat. Vzdušné Lidarové systémy, pohybující se rychlostí 150 až 300 km/h a zaznamenávající stovky tisíc měření za sekundu, čelí výzvám, jako je atmosférická turbulence. Přesnost určování polohy skeneru a úhlu výstřelu pulzu je zajištěna kombinací vysoce přesných GNSS jednotek, IMU a INS zařízení, i když je nutná pravidelná rekalibrace, protože tyto jednotky ztrácejí přesnost po několika sekundách provozu. I přes pokroky v technologii, pokud jsou měřena data na palubě letadla, stále zůstává lokalizace letadla hlavním zdrojem nejistoty, která může způsobit artefakty, jako je efekt „manšestru“, při překrytí dat z různých letových linií.

Při zpracování dat Lidarových skenů vzniká georeferencovaný trojrozměrný mračna bodů, které mohou obsahovat obrovské množství dat – stovky milionů bodů. Každý bod v tomto mračnu je přiřazen k souřadnicím a informacím, jako je intenzita a číslo návratu pulzu. Důležitou výzvou je správná klasifikace těchto bodů, protože samotný skener nemůže automaticky rozlišit, zda bod patří na zemský povrch, do vegetace, nebo do jiné kategorie, jako jsou například stavby. Tento proces klasifikace se provádí na základě analýzy intenzity a dalších parametrů, což umožňuje oddělit různé objekty a vytvářet přesné digitální modely terénu (DTM), digitalizované povrchové modely (DSM) a další deriváty dat.

Lidarová technologie je obzvláště efektivní v oblastech, kde hustý porost vegetace ztěžuje tradiční metody mapování. Pokud je vegetace příliš hustá, může se stát, že poslední návrat pulzu nedosáhne zemského povrchu, což vede k interpolaci plochy, která se zdá být uměle zploštělá. Aby se tento efekt minimalizoval, je doporučeno provádět lety s dostatečným překrytím mezi jednotlivými liniemi skenování, což umožňuje získat více návratů z vegetace a zlepšit přesnost modelu.

V procesování Lidarových dat se často používá pokročilý software, jako jsou LasTools nebo CloudCompare, které umožňují efektivně analyzovat a klasifikovat velké objemy dat. Klasifikace bodů umožňuje nejen identifikaci povrchových vlastností, jako jsou stromy, budovy nebo vodní plochy, ale také usnadňuje generování detailních digitálních modelů terénu, což je klíčové pro analýzu geomorfologických změn v krajině.

Jedním z největších přínosů Lidarových skenů je schopnost odhalit i drobné změny v terénu mezi různými časovými obdobími. To umožňuje vědcům a specialistům na správu krajiny efektivně monitorovat procesy eroze, změny v pokrytí krajiny, nebo sledování vlivu přírodních katastrof. Lidarová data poskytují vysokou úroveň detailu a přesnosti, což zůstává výhodou i při využívání pro široce dostupné aplikace, jako je například monitoring lesů, mapování městských oblastí nebo detekce změn na pobřežních liniích.

Při interpretaci a použití těchto dat je však důležité brát v úvahu i několik klíčových faktorů, které mohou ovlivnit výsledky analýz. Mimo technické faktory, jako je přesnost GNSS nebo kvalita snímání, je nutné brát v úvahu geografické a environmentální podmínky, které mohou ovlivnit kvalitu dat. V hustě zalesněných oblastech například může být nutné použít speciální metody pro odstranění vegetace, která zkresluje výsledky.

Jak přesné jsou moderní metody zpracování multibeam dat při tvorbě digitálního modelu mořského dna?

Multibeam ekolodní systémy (MBES) představují zásadní nástroj pro mapování mořského dna, přičemž výsledkem jejich měření je digitální model terénu (DEM). Přestože samotné sběrové data poskytují detailní obraz, proces jejich zpracování výrazně ovlivňuje přesnost a kvalitu finálního DEM. Tradiční metody interpolace a mřížkování mohou snížit přesnost a zavádět akustické artefakty, například tzv. „bull’s eye“ efekty, které jsou častější při větších vzdálenostech interpolace a složité topografii.

Pokročilým přístupem, který zohledňuje kvantifikované náhodné chyby původních dat, je metoda CUBE (Combined Uncertainty Bathymetric Estimator). Tento semi-automatizovaný algoritmus využívá modely chyb založené na statistickém zpracování nejistot spojených s různými komponenty měřícího systému. Data jsou nejprve spojena s profilem rychlosti zvuku, navigačními a přílivovými informacemi, aby bylo možné spočítat celkové propagované chyby (TPE) jednotlivých měření. Poté jsou do výsledného modelu zahrnuty pouze ty body, kde jsou sousední měření statisticky konzistentní; v opačném případě je využita vážená bayesovská metoda pro odhad nejpravděpodobnější hloubky s odpovídající nejistotou.

Systematické chyby, které mohou vznikat například z nesprávné kalibrace přístrojů nebo chyb v rychlosti zvuku ve vodě, lze eliminovat správnou kalibrací a pečlivou praxí při sběru dat. Důležitý je také pomalý pohyb lodi nebo podvodního vozidla, který zvyšuje poměr signálu k šumu a hustotu měření, a dostatečné překrytí sousedních pásů měření, které umožňuje vyřadit nejistá měření z vnějších paprsků.

Z digitálních modelů mořského dna lze navíc získat topografické atributy, které často odhalují rysy dna neviditelné v samotném DEM. Mezi základní typy patří svahové sklonění, orientace, křivost a variabilita terénu. Tyto charakteristiky nacházejí uplatnění například při hodnocení náchylnosti k podmořským sesuvům nebo při mapování biotopů.

Dalším významným výstupem z multibeam dat je akustický odraz dna, zpracovávaný do mozaikových snímků a úhlových odezvových křivek. Mozaika představuje georeferencovaný obraz zpětného odrazu signálu od dna, jehož tón a textura reflektují velikost zrn a mikrorelief dna. Úhlové odezvy popisují variabilitu zpětného rozptylu v závislosti na úhlu dopadu zvuku. Přestože je snaha využít tyto křivky pro odhad zrnitosti sedimentu, úspěšnost je omezená kvůli nedostatečné kalibraci přístrojů a absenci přesných fyzikálních modelů, které by spolehlivě charakterizovaly heterogenitu dna.

Zpracování surových dat k získání mozaik vyžaduje řadu kroků – od dekódování dat, přes radiometrické korekce, kompenzace závislosti na úhlu dopadu, až po vizuální úpravy jako odstranění šumu a aliasingu. Oba typy výstupů musí být validovány pomocí přímých pozorování dna, například videonahrávek či odběrů sedimentů.

Novinkou v oblasti MBES dat je zobrazování vodního sloupce, které umožňuje detekovat jevy jako úniky bublin metanu. Standardní postupy zpracování obvykle potlačují informace o vodním sloupci, a proto je třeba speciálních metod, často manuálních a náročných na čas i odbornost. V poslední době se však prosazují automatizované techniky založené na prostorově-časovém chování bublin, což umožňuje škálovat analýzy na rozsáhlé datové soubory.

Sledování změn mořského dna pomocí opakovaných měření multibeam systémem umožňuje kvantifikovat depozici a erozi. Výsledné mapy rozdílů mezi dvěma DEM představují prostorové rozložení těchto změn, přičemž integrací změn nad oblastí lze odhadnout objemy usazenin nebo odstraněného materiálu. Přesnost těchto odhadů je však citlivá na chyby v DEM, které mohou být náhodné i systematické, například chyby v korekcích přílivu nebo rychlosti zvuku. Systémy jako CUBE nebo porovnání stabilních referenčních bodů pomáhají tyto nejistoty kvantifikovat a řídit.

Aplikace morfobathymetrických dat je klíčová pro hodnocení mořských geohazardů, například sesuvů, podmořských kaňonů, vulkanických struktur či plynních úniků. Detailní mapování mořského dna umožňuje identifikovat a analyzovat tyto jevy nejen z hlediska jejich původu, ale také z hlediska rizik, která představují pro pobřežní oblasti.

Je důležité si uvědomit, že kvalita výsledného modelu není dána pouze přesností jednotlivých měření, ale i vhodností použitých algoritmů zpracování, správnou kalibrací zařízení a schopností interpretovat statistickou konzistenci dat. Kromě toho je nutné věnovat pozornost vlivům okolních podmínek, jako jsou změny rychlosti zvuku ve vodě nebo přílivové výkyvy, které mohou významně ovlivnit výslednou podrobnost a spolehlivost digitálních modelů mořského dna. V neposlední řadě je nezbytné validovat výsledky pomocí nezávislých metod, například přímých odběrů sedimentu či vizuálního průzkumu, aby se potvrdila interpretace a zajistila relevantnost dat pro aplikace v geovědách a ochraně životního prostředí.

Jak měřit a kvantifikovat sopečné plyny pomocí vzdáleného snímání v UV a IR spektrálních pásmech

Vzdálené snímání sopečných plynů, především oxidu siřičitého (SO2), je klíčovou technologií pro monitorování sopečné aktivity a studium sopečných emisí. Jedním z nejběžnějších způsobů detekce je využívání absorpčních a emisních spektrálních čar, které plyny jako SO2 vykazují ve spektrálních pásmech ultrafialového (UV) a infračerveného (IR) záření. Obě metody, přičemž každá z nich má své výhody a omezení, poskytují důležité informace o sopečné aktivitě a pomáhají vědcům pochopit složitost sopečných erupcí.

V oblasti UV záření jsou pro kvantifikaci sopečných plynů používány různé senzory, které měří absorpční rysy v UV pásmu elektromagnetického spektra. Jedním z průkopníků v této oblasti byl UV spektrometr COrrelation SPECtrometer (COSPEC), který byl původně navržen pro měření emisí SO2 z antropogenních zdrojů. Tento nástroj, který byl poprvé použit pro monitorování sopečné aktivity v roce 1971 na hoře Mihara v Japonsku, se rychle stal standardní metodou pro sledování sopek. COSPEC měl významný úspěch při detekci SO2 na sopečné hoře Pinatubo na Filipínách dva týdny před tím, než se seizmické přístroje podařilo zachytit známky magmatické intruze. Nicméně COSPEC vykazuje poměrně velké chyby, které se pohybují mezi 15 % a 40 %. V důsledku toho byly vyvinuty kompaktnější UV spektrometry, jako je FLYSPEC a mini-DOAS, které nahradily COSPEC. Tyto přístroje je nutné umístit pod sopečný oblak, přičemž obvykle je vyžadována přítomnost na místě pomocí automobilu, lodě nebo letadla. K měření emisí SO2 v sopečných oblacích se používají i satelitní senzory, například z družice OMI, která od svého vypuštění v roce 2004 poskytuje důležité údaje o emisích SO2 v jihovýchodní Asii.

Na druhé straně spektra, v oblasti infračerveného záření (IR), existuje slibná technologie pro rychlé a efektivní měření sopečných plynů, která je použitelná i během nočních podmínek. Pásmo středního a dalekého infračerveného záření (MIR-TIR, 3–15 μm) obsahuje několik atmosférických oken, která mohou být využita pro studium sopečných plynů. Fourierova transformace IR (FTIR) spektrometry se používají pro měření množství několika plynů, jako je SO2, CO2, H2O a SiF4, které mají v infračerveném spektru charakteristické spektrální rysy. Ačkoli byla technika TIR do začátku 21. století málo využívána pro monitoring sopečných jevů, kvůli své citlivosti na teploty blízké 300 K a nutnosti použití drahých chladicích systémů, novější přístupy umožnily její úspěšné nasazení. Například Notsu et al. (2003) poprvé prokázali, že lze pomocí TIR měřit SO2 ze sopečných oblaků, a to i při použití levných a nekondenzačních termálních kamer. S rozvojem termálního hyperspektrálního snímání (THI) bylo možné kombinovat výhody FTIR a IR snímání, přičemž tento přístup je výhodný i pro noční podmínky, což je velkou výhodou oproti UV metodám.

Při měření emisí sopečných plynů v IR spektru se setkáváme s několika komplikacemi. Na rozdíl od UV metod, které se zaměřují pouze na absorpční rysy, v IR spektru mohou nastat jak absorpční, tak emisní rysy, a to nejen ve stoupajícím oblaku, ale i v pozadí a atmosféře před ním. Tento faktor činí proces kvantifikace složitějším, jelikož je třeba brát v úvahu vlivy prostředí, které mohou významně ovlivnit výsledky.

Důležitým přínosem infračervených metod je jejich schopnost měřit sopečné plyny i v noci, což je pro UV metody, které jsou efektivní pouze za denního světla, zásadní omezení. S tím souvisí i potřeba pokročilých metod pro analýzu spektrálních dat, které umožňují přesně odhadnout koncentrace plynů i za složitých atmosférických podmínek.

Je třeba si také uvědomit, že i když technologie měření sopečných plynů v UV a IR pásmech přinesla významný pokrok, stále existují výzvy, které je třeba překonat. Například vliv atmosférických podmínek na spektrální odezvu, rozdíly v senzorech a složitost interpretace dat vyžadují pečlivé metody kalibrace a analýzy. Přesto vzdálené snímání zůstává jedním z nejefektivnějších nástrojů pro monitorování sopečné aktivity a poskytuje cenné údaje pro předpověď erupcí a hodnocení jejich vlivů na životní prostředí.

Jak dál využívat dálkový průzkum pro monitorování vulkanické činnosti?

Dálkový průzkum je dnes neocenitelným nástrojem při monitorování a analýze vulkanických erupcí a dalších sopečných jevů. Díky rychlosti a efektivitě, s jakou lze získat data z vesmíru nebo prostřednictvím leteckých prostředků, je tento přístup stále více populární nejen v oblasti vědeckého výzkumu, ale i v oblasti prevencí přírodních katastrof a ochrany zdraví.

Vulkanické erupce, ať už explozivní, nebo efuzivní, vyžadují pečlivé a přesné monitorování. Teplota lávového výtrysku, která je důležitým indikátorem chemie lávy, může být určena pomocí hyperspektrálních dat získaných v rozsahu 0,4 až 2,5 μm. Dále lze pomocí termálních měření aktivních lávových toků informovat o rychlosti erupce a délce lávového proudu, což má klíčový význam pro předpovědi šíření sopečné činnosti a výstrahy pro obyvatele i pro letecký provoz.

S rozvojem technologií dnes existuje celá řada metod pro získání údajů o objemu lávových toků. Mezi nové přístupy patří například využití bezpilotních letadel (UAV), která jsou schopna monitorovat rozsah lávového toku a sledovat změny v reálném čase během erupce. Tato technologie je užitečná nejen pro vědecké analýzy, ale i pro koordinaci záchranných operací a odhady dopadů erupce na obydlené oblasti.

Pro monitoring výbuchů sopek, které mohou vdechnout sopečný popel do stratosféry a ohrozit letecký provoz, je klíčové sledování změn ve složení atmosféry. Popel z erupcí může být velmi nebezpečný pro letadla, protože je abrazivní a může poškodit motory nebo dokonce způsobit jejich úplné selhání. Při erupci sopky Eyjafjallajökull v roce 2010, kdy byl uzavřen vzdušný prostor nad většinou evropských zemí, došlo k masivním výpadkům letecké dopravy, což ukazuje na naléhavost efektivního monitorování sopečných mraků.

K detekci vulkanického popela se od 70. let minulého století používají geostacionární satelity, které monitorují sopečné mraky a poskytují data potřebná pro varování letadel. Jednou z nejrozšířenějších metod je využití rozdílu v jasu mezi dvěma infračervenými vlnovými délkami (11 a 12 μm), což umožňuje detekci popela prostřednictvím metody známé jako "split-window" (Prata, 1989b). Tato metoda, přestože je robustní, má některá omezení, zejména při detekci popela v případě, kdy je mrak zcela neprůhledný nebo v tropických vlhkých atmosférických podmínkách.

Další pokroky v technologii umožnily využívání aktivních metod dálkového průzkumu, například pomocí satelitního LiDARu (CALIPSO) nebo radarů (CloudSat), které vedly k pokroku v monitorování sopečných plamenů. To zahrnuje i vývoj infračervených kamer určených pro letecké měření, jakým je Airborne Volcanic Object Imaging Detector (AVOID), který dokáže detekovat sopečné objekty i během letu. Tyto metody jsou schopny zajistit detailní a přesné informace o výšce mraků, rozloze zasažené oblasti a dalších klíčových parametrech, které jsou nezbytné pro přesné předpovědi a včasné varování.

Vulkanická činnost, včetně geotermálních a hydrotermálních jevů, může rovněž poskytnout důležité informace o pohybu magmatu. Tento typ aktivity je charakterizován teplotními anomáliemi a je možné ho sledovat pomocí dálkového průzkumu v infračervené části spektra. Fumaroly, geotermální prameny, gejzíry a bahenní sopky jsou obvykle detekovány pomocí satelitních snímků s vysokým prostorovým rozlišením, které jsou schopny zachytit i malé teplotní změny na povrchu.

Dálkový průzkum se tedy ukazuje jako nenahraditelný nástroj pro prevenci přírodních katastrof a ochranu lidských životů. S rostoucí dostupností senzorů s vyšším prostorovým, časovým a spektrálním rozlišením se stále více zlepšuje kvalita dat, což přispívá k lepší připravenosti na sopečné erupce a zmírnění jejich negativních dopadů.