Sentinel-programmet är en del i Copernicusprojektet som i sig syftar till att bygga upp en plattform med sensorer för jordobservationer.
Sentinel, vilket på svenska betyder ”vaktpost” (ungefär), är en serie med satelliter med olika inriktning. Allt från radar och väder till högupplösta bilder av marken täcks in och kommer att göras tillgängligt successivt. Alla satelliter är ännu inte uppe, och några kommer upp nästa år. Andra får vi vänta på till 2020.
Sentinel 2 är den för mig mest intressanta satelliten, som när båda plattformarna (S2A och S2B) är uppe, kommer att avbilda jorden (land mellan 56º S och 84º N, samt hela Medelhavet) var femte dygn.
Sensorerna genererar 13 band i olika upplösning från våglängder på mellan 443 till 2190 nm. De fyra högupplösta banden (10 m) ligger på 490, 560, 665 och 842 nm, vilket i stort motsvarar ”blått”, ”grönt”, ”rött” och nära infrarött ”NIR”.
Man kommer åt bilderna genom att registrera sig hos ESA (länk). Sedan kan man söka efter alla tillgängliga bilder via en portal. Är man specifikt ute efter Sentinel 2, så kan man lägga till ”S2A*” i sökfältet. Det finns inte vansinnigt många bilder ännu, då S2A faktiskt bara varit uppe några månader. När jag sökte så fanns dock en scen över Öresund tillgänglig, så den använder jag för att ge exempel på vad man kan få ut av det man laddar hem.
Om du använder QGIS så kan du installera Semi-Automatic Classification Plugin (SCP), där det går att direkt söka efter, förhandsgranska, ladda hem och bearbeta såväl Sentinel- som Landsatdata.
SCP har jag länge haft som ambition att lära mig lite bättre, och nu med Sentinel 2 påväg så kanske det blir av…
Bilderna från banden är i original svart-vita, då de representerar intensiteten för det frekvensband de motsvarar. I bilden ovan är den översiktliga bilden från band 11 ( 20 m IR 1’610 nm) och den infällda från band 4 (10 m rött).
Vill man ha färgbilder så får man bearbeta lagren lite.
Det enklaste är att ta band 2, 3 och 4 och skapa en virtuell rasterkatalog av dessa, där man väljer att separera lagren.
Sedan kan man peka ut vilket band som skall representera vilken färg i stilen i lageregenskaperna. Observera att nu är numreringen av banden inläsningsordningen i det virtuella rastret och inte originalbandnummer. Du kan med andra ord få experimentera lite.
Ett annat sätt är att använda SCP där det går att skapa dessa virtuella raster men även TIF filer (semi-) automatiskt, med stöd av i förväg definierade våglängdsinställningar.
I bilden nedan har du resultatet av SCP med 1 till 1 i pixelförhållande, så om du öppnar bilden i full upplösning så kan du se kvalitén i Sentinel 2 bilder (i det synliga spektrumet). Sedan går det naturligtvis att skruva lite mer på parametrarna för att få en snyggare bild, men nu går det åtminstone att jämföra med andra bilder.
Jämföra med vadå?
Ja varför inte Landsat 8.
Dessa har funnits tillgängliga ett tag och är precis lika enkla att få tag på, exempelvis via SCP tillägget i QGIS.
Även för Landsat8 har jag skapat en bild med 1 till 1 pixelmatchning. Färgerna är lite annorlunda vilket delvis beror på att Landsat8 bara har ett band (pankromatiskt) med högsta upplösning. Färgerna ligger i separata band med lite lägre upplösning och dessa har jag ”blandat” ner på det pankromatiska bandet för att skapa en hybridbild med högsta möjliga upplösning, fast i färg. Jämför nu inte färgerna i sig för mycket, dessa kan man justera manuellt så det blir så bra som möjligt. Viktigare är intryck av skärpa och detaljer, i alla fall om man skall använda bilderna på det sätt jag avser.
I bilden ovan jämför jag närbilder på Pepparholmen där det ganska tydligt syns skillnad i effekterna av blandning av lager med olika upplösning och när alla band har samma höga upplösning. Sentinel 2 har dessutom en teoretisk högre upplösning än Landsat 8 (10 m jämfört med 15 m för Landsat).
Är då Sentinel 2 ett värdigt substitut för Landsat8 i dessa sammanhang?
I mitt tycke: Absolut! Men du får själv avgöra vad du tycker.
Jag har nu bara tittat på de visuella banden och vilket resultat man kan få lite snabbt i QGIS. När man tittar på övriga tillgängliga band så finns det lite fler i Sentinel 2, framför allt i det nära infraröda, men Landsat 8 har två band i det termiska IR området som Sentinel saknar. Vad som passar dig bäst blir inte bara ett visuellt val, utan även vad du tänker använda bilderna till.