Queste due immagini acquisite da Copernicus Sentinel-2 evidenziano come la missione possa aiutare a distinguere tra nuvole e neve.
I satelliti Sentinel-2 sono dotati di un sistema di acquisizione di immagini multispettrale ad alta risoluzione progettato per fornire immagini ottiche in 13 bande spettrali dello spettro elettromagnetico, dal visibile alla regione dell'infrarosso a onde corte. Queste due immagini, risalenti all'agosto 2024, mostrano la stessa area sopra le Alpi australiane nel sud-est dell'Australia, ma sono state acquisite utilizzando i diversi canali spettrali dello strumento.
La prima immagine è a colori reali e mostra l'area come la vedrebbe l'occhio umano. Come possiamo notare, l'area è coperta di nuvole. Le lunghe linee rette sono scie di condensazione degli aerei, molto probabilmente si tratta di aeromobili che viaggiano lungo la trafficata rotta tra Canberra e Melbourne.
L'immagine presenta una serie di aree innevate e nuvolose: ma come possiamo distinguerle? Entrambe appaiono di colore bianco, poichè ambedue riflettono la luce visibile. È per soddisfare questa esigenza che le diverse combinazioni di bande possono aiutare.
La seconda immagine in falsi colori include le bande infrarosse a onde corte, che evidenziano in modo diverso la neve e le nuvole. La neve e il ghiaccio appaiono in blu elettrico e il vapore acqueo, o le nuvole, si mostrano invece in bianco.
Confrontando le due immagini è ora facile identificare a destra la neve in blu e verso il centro dell'immagine le nuvole più spesse in bianco. Gli strati più sottili di nuvole e scie di condensazione, d'altra parte, sono appena visibili.
Il compito di separare le nuvole dalla neve è anche un problema critico di classificazione quando si utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per elaborare le immagini satellitari - un ambito che risulta in rapida crescita. Analizzando le immagini multispettrali i più recenti algoritmi di intelligenza artificiale stanno imparando a distinguere tra questi due elementi.
Le missioni satellitari come Copernicus Sentinel-2, in grado di fornire osservazioni eseguite in più bande spettrali, sono fondamentali per questo compito, fornendo una grande quantità di informazioni a partire da diverse viste del nostro pianeta.
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Clouds or snow?
These two images acquired by Copernicus Sentinel-2 highlight how the mission can help distinguish between clouds and snow.
The Copernicus Sentinel-2 satellites each carry a high-resolution multispectral imager to provide optical images in 13 spectral bands, from the visible to the shortwave-infrared region of the electromagnetic spectrum. These two images, from August 2024, capture the same area over the Australian Alps in southeast Australia, but have been produced using the instrument’s different spectral channels.
First image is a true-colour image and shows the area as the human eye would see it. As we can see, the area is covered with clouds. The long, straight lines are contrails from aircraft, most likely travelling along the busy route between Canberra and Melbourne.
The image features a number of snow-covered and cloud-covered areas, but how can we distinguish them? Both appear white, as they both reflect visible light. This is where different band combinations can help.
Second image is a false-colour image and includes the shortwave-infrared bands, which highlight snow and clouds differently. Snow and ice appear in electric blue, and water vapour, or clouds, can be seen in white.
By comparing the two images, it is now easy to identify snow in blue on the right and thicker clouds in white towards the centre of the image. Thinner layers of clouds and contrails on the other hand are barely visible.
The task of separating clouds from snow is also a critical classification issue when using Artificial Intelligence (AI) to process satellite images – a field that is rapidly growing. By analysing multispectral images, the newest AI algorithms are learning to distinguish between these two elements.
Satellite missions such as Copernicus Sentinel-2 that can provide observations in multiple spectral bands are key to this task, providing a wealth of information in different views of our planet.
[Credits for both images: contains modified Copernicus Sentinel data (2024), processed by ESA - Translation: Gianluca Pititto]
