Работа со спутниковыми снимками: Sentinel Hub, EO Browser, Google Earth Engine

Спутниковые снимки — это окно в мир, доступное каждому. Современные спутники (Sentinel, Landsat, MODIS) предоставляют бесплатные снимки высокого и среднего разрешения с регулярностью от нескольких дней до нескольких недель. Для GEOINT-специалиста спутниковые данные — это возможность не только подтвердить геолокацию, но и увидеть изменения на местности, отследить перемещение техники, обнаружить скрытые объекты и даже восстановить историю событий. Данная статья посвящена методам работы с бесплатными спутниковыми сервисами: Sentinel Hub, EO Browser и Google Earth Engine.

Для большинства задач GEOINT достаточно Sentinel-2 (10 м разрешения) и Landsat (15-30 м).

Этап 1: Sentinel Hub и EO Browser — самый простой вход в спутниковый анализ

EO Browser (https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser) — это веб-интерфейс для просмотра спутниковых снимков Sentinel, Landsat и других. Он не требует регистрации для просмотра, но для загрузки снимков нужен бесплатный аккаунт Sentinel Hub.

Основные функции EO Browser:

Визуализация снимков в реальном времени (с задержкой 1-5 дней).
Выбор различных комбинаций каналов (естественные цвета, NDVI, NDWI и др.).
Сравнение снимков разных дат (слайдер времени).
Загрузка снимков в высоком разрешении.
Поиск по координатам и названиям мест.

Как использовать EO Browser для геолокации:

Ввести координаты предполагаемого места.
Выбрать дату (в районе съемки фото/видео).
Сравнить снимок с фото/видео (поиск совпадений зданий, ландшафта).
Скачать снимок для дальнейшего анализа (в QGIS).

Пример:

Есть фото, предположительно из пригорода Парижа. Открываем EO Browser, находим район, сравниваем расположение зданий, очертания леса. Если всё совпадает — геолокация подтверждена.

Этап 2: Sentinel Hub API — автоматизация сбора данных

Sentinel Hub предоставляет API для программного доступа к спутниковым снимкам. Это позволяет автоматизировать мониторинг изменений, загружать снимки по расписанию и встраивать их в дашборды.

Настройка:

Зарегистрироваться на Sentinel Hub (бесплатный аккаунт).
Создать клиент (OAuth) и получить client_id и client_secret.
Установить библиотеку sentinelhub (Python).

Пример запроса снимка за определенную дату:

from sentinelhub import SHConfig, BBox, CRS, SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType

config = SHConfig()
config.sh_client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
config.sh_client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"

# Координаты (пример: Париж)
bbox = BBox([2.3522, 48.8566, 2.38, 48.88], crs=CRS.WGS84)
request = SentinelHubRequest(
    data_folder="data",
    evalscript="""
        // Естественные цвета (RGB)
        // См. документацию для более сложных комбинаций
        return [B04, B03, B02];  // Red, Green, Blue (Sentinel-2)
    """,
    input_data=[
        SentinelHubRequest.input_data(
            data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
            time_interval=("2023-06-15", "2023-06-16"),
            maxcc=0.1  # Максимальная облачность 10%
        )
    ],
    responses=[
        SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
    ],
    bbox=bbox,
    size=[512, 512],
    config=config
)

request.get_data()

Бесплатный аккаунт имеет ограничения по количеству запросов и размеру снимков.
Для массовых запросов нужна платная подписка.

Этап 3: Google Earth Engine — мощная платформа для анализа временных рядов

Google Earth Engine (GEE) — это облачная платформа для анализа геопространственных данных. Она содержит огромный архив спутниковых снимков (Sentinel, Landsat, MODIS) и позволяет выполнять сложные вычисления (например, анализ NDVI за 10 лет) прямо в браузере, без скачивания данных.

Доступ: https://earthengine.google.com/ (требуется регистрация, бесплатно для академических и некоммерческих целей).

Основные возможности GEE:

Доступ к полному архиву (с 1980-х годов).
Выполнение скриптов на JavaScript или Python.
Сравнение снимков разных дат (временная шкала).
Создание анимаций изменений.
Экспорт данных в GeoTIFF, CSV, PNG.

Пример кода GEE (JavaScript) — обнаружение изменений:

// Загрузка коллекции Sentinel-2 за период
var collection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2")
  .filterBounds(geometry)  // геометрия интереса
  .filterDate("2023-01-01", "2023-12-31")
  .filter(ee.Filter.lt("CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE", 10));

// Выбор одного снимка (например, за лето)
var image = collection
  .filter(ee.Filter.calendarRange(6, 8, 'month'))
  .median();

// Визуализация
Map.addLayer(image, {bands: ["B4", "B3", "B2"], min: 0, max: 3000}, "Sentinel-2 RGB");

Использование GEE для GEOINT:

Мониторинг изменений: Сравнить снимки до и после события (строительство, вырубка леса, перемещение техники).
Обнаружение скрытых объектов: Использование различных спектральных каналов для выявления объектов, невидимых в обычном RGB.
Анализ NDVI: Определение растительности (здоровые участки vs повреждённые).
Изучение истории: Просмотр снимков за разные годы для восстановления хронологии.

Этап 4: Сравнение спутниковых снимков разных дат (слайдер времени)

EO Browser, Google Earth Engine и даже Google Earth имеют инструменты для сравнения снимков.

Google Earth:

Открыть окно "Historical Imagery".
Выбрать дату и сравнить с современным состоянием.

EO Browser:

Использовать "Timeline" (слайдер времени) для быстрого сравнения разных дат.
Переключать снимки (например, "2023-05-10" vs "2023-08-15").

Google Earth Engine:

Использовать ui.Thumbnail или создавать анимации.
Сравнивать снимки до и после события.

Этап 5: Работа с мультиспектральными каналами (не только RGB)

Спутниковые снимки содержат больше, чем просто красный, зеленый и синий каналы.

Типичные каналы Sentinel-2:

Популярные комбинации каналов:

Пример использования SWIR в GEOINT:

Обнаружение скрытых дорог или троп (по изменению влажности почвы).
Выявление изменений в почвенном покрове (может указывать на строительство).

Этап 6: Автоматический поиск изменений с помощью скриптов

Можно настроить автоматическое уведомление при изменении снимка в определённой области.

Алгоритм:

Выделить область интереса (полигон).
Настроить скрипт, который сравнивает снимки (например, каждую неделю).
При обнаружении изменений (по NDVI или спектральному индексу) отправить уведомление.

Пример на Python (с использованием Sentinel Hub):

import numpy as np
from sentinelhub import ...

# Функция получения среднего NDVI за период
def get_mean_ndvi(bbox, start_date, end_date):
    evalscript = """
        // Расчет NDVI
        var ndvi = (B08 - B04) / (B08 + B04);
        return [ndvi];
    """
    request = SentinelHubRequest(...)
    data = request.get_data()
    return np.mean(data) if data.size > 0 else None

Этап 7: Спутниковые снимки и геолокация — практический кейс

Задача: Найти координаты старого аэродрома, который был заасфальтирован и превращен в парковку. Есть фото с самолётом на фоне лесополосы. Фото предположительно 1990-х годов.

Сбор информации: Точного адреса нет. Есть примерный район (Подмосковье).
Поиск в Google Earth:

Открыть исторические снимки.
Просматривать районы (бывшие аэродромы).
Найти участок с длинной прямой полосой (бывшая взлётно-посадочная) и лесополосой вокруг.

Сравнение с EO Browser:

Найти современный снимок (парковка, здания).
Найти снимок 1990-х (если есть в архиве) — подтвердить, что там был аэродром.

Визуальное совпадение:

Сравнить лесополосу на фото с лесополосой на спутниковом снимке. Совпадают по форме.

Координаты: 55.8045, 37.7456 (пример).
Кросс-референс: Поиск в интернете по описанию (старый аэродром + лесополоса) → находится официальная информация, подтверждающая геолокацию.

Инструменты для работы со спутниковыми снимками

Ограничения при работе со спутниковыми снимками

Облачность: Облака могут закрывать интересующую область. Выбирайте снимки с минимальной облачностью.
Разрешение: Для детального анализа нужны снимки высокого разрешения (0.3-1.5 м), но они платные.
Дата съемки: Спутники не снимают каждый день. Периодичность 2-16 дней.
Архивы: Не все снимки сохраняются в архивах (особенно старые).
Искажения: Спутниковые снимки могут быть искажены рельефом местности.

Спутниковые снимки — это неотъемлемая часть современного GEOINT. Они позволяют подтверждать геолокацию, выявлять изменения, анализировать историю местности и даже обнаруживать скрытые объекты. Бесплатные сервисы (EO Browser, Sentinel Hub, Google Earth Engine) предоставляют исследователю мощный инструментарий, который при правильном использовании даёт возможность заглянуть в прошлое и увидеть настоящее с высоты птичьего полёта.