7 giugno, 2013 | di

foto lancio Landsat 8L’11 Febbraio 2013 sarà una data passata inosservata ai più, ma per chiunque operi nel campo della geomatica segna una tappa importante per l’osservazione dallo spazio: il programma Landsat entra in una nuova fase della sua storia con il Landsat Data Continuity Mission (LCDM) . Sulla spinta di un vettore Atlas-V, un nuovo satellite per l’osservazione terrestre  è stato lanciato dalla base americana di Vandenberg, diretto nella sua orbita eliosincrona, a 705 km dalla Terra, pronto ad inondarci e ad affascinarci con nuove immagini del nostro pianeta.

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Le immagini ottenute dai Landsat sono, probabilmente, le più note ed utilizzate a livello mondiale. Oltre agli impieghi scientifici e militari, sono derivate dal Landsat 7 anche le immagini impiegate nei più noti servizi di web mapping. L’esempio più noto e popolare è senz’altro Google, che nei prodotti Maps e Earth impiega la rielaborazione TrueEarth, realizzata da Terrametrics. Altri grandi nomi sono MSN, Yahoo, il progetto NASA World-Wind e, più recentemente MapBox che ha realizzato autonomamente una copertura d’immagini mondiale, che prossimamente potrà essere impiegata come base nelle mappe realizzate tramite i loro servizi cloud.

Dal 30 Maggio l’LCDM, gestito da NASA e USGS, ha iniziato ad acquisire le prime immagini ed è stato rinominato in Landsat 8, proseguendo la numerazione iniziata nel 1972 con il lancio del Landsat 1, dotato di sensore MSS (Multispectral Scanner System) che acquisiva dati nelle bande del rosso e del verde e due nell’infrarosso, con una risoluzione spaziale di 68m x 83m. Ne hanno fatta di strada i sensori da allora!

I due “occhi”, a bordo del Landsat 8, sono composti dai nuovi sensori OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor), che garantiranno prestazioni e qualità di ripresa superiori al precedente ETM+, grazie anche ad un numero maggiore di bande, 11 contro le precedenti 8. In particolare sono state aggiunte due bande ottimizzate per lo studio dei cirri (1360/1380 nm) e dell’aerosol (430-450 nm) e il range nell’infrarosso termico è stato suddiviso in due bande, contro l’unica grande banda dell’ETM+

ETM+vOLI-TIRS-web

Confronto tra le bande dei sensori ETM+ e OLI+TIRS (fonte USGS)

Come si può vedere nell’immagine, è stato inoltre ampliato il range spettrale del canale pancromatico (banda 8), che come il suo predecessore continuerà ad acquisire con una risoluzione spaziale di 15m. Per le immagini nel visibile si tratta di una risoluzione sufficiente per le scale medie; se non vi basta preparatevi a sborsare come minimo 500$  per 25 Kmq d’immagini d’archivio QuickBird a 60cm, o un po’ di più per i GeoEye-1/2 (di proprietà NASA e Google)

Le immagini elaborate dai dati Landsat saranno distribuite in formato Geotiff a 16 bit, georiferite rispetto al sistema di riferimento WGS84, con proiezione UTM, ortorettificate e corrette tramite un processamento Level 1T –  Terrain Correction (ovvero sono già corrette radiometricamente e geometricamente,  ed inoltre sono corretti/minimizzati gli errori di parallasse dovuti al rilievo del terreno). Per il sensore OLI viene garantita un’accuratezza CE90 di 12 metri (la reale posizione geografica di un elemento si trova, al 90% di probabilità, entro un un cerchio di 12 metri di diametro rispetto alla sua posizione nell’immagine), e di 41 m per il TIRS.

Ogni 8 giorni il Landsat 8 ci offrirà una copertura completa della Terra, e le immagini ottenute dal sensore OLI potranno essere visualizzate e scaricate liberamente tramite il LandsatLook Viewer dell’USGS. Sarà possibile scaricare sia l’immagine visualizzata nel viewer, come JPEG, PNG o TIFF georiferita, oppure eseguire un “bulk download”, ovvero scaricare i dati originali della scena richiesta, più l’immagine in colori naturali e nel termico. Ciò significa, mediamente, 1 GB di dati.

Nel seguente breve videotutorial vi mostro quanto sia semplice ottenere i dati Landsat e delle immagine pronte per essere usate in un qualsiasi ambiente GIS. Nell’esempio sovrapporrò un’immagine dell’Etna, del 4 Giugno, su una base OpenStreetMap all’interno di QuantumGIS.

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Buona esplorazione.

Giovanni Allegri


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