Спутниковые изображения — это данные, получаемые посредством космических аппаратов в различных диапазонах электромагнитного спектра, визуализируемых затем по определённому алгоритму. Для широких масс под этим понятием обычно понимаются обработанные данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), представленные в виде визуальных изображений на различных онлайн географических сетевых сервисах (геосервисы), которые ещё называют интерактивными ГИС-картами с визуализацией (технология географических информационных систем, ГИС). Немногим больше десятилетия назад (запуск Google Maps в 2005 году) на смену бумажным картам и атласам пришли электронные, или интерактивные карты, позволяющие находить любые объекты в считанные секунды — достаточно ввести на них название объекта, щёлкнуть на соответствующей кнопке, и нужный фрагмент карты окажется перед нами. Но не только скорость относится к числу преимуществ интерактивных карт, в них ещё реализован интерактивный просмотр информации. В онлайн-геосервисах идеально «сшитые» снимки со спутника географически привязаны к карте, такая карта представляет собой некий виртуальный глобус (или фрагмент глобуса), благодаря чему пользователь может окинуть взглядом любое место земной поверхности и увидеть там горы и города, леса и поля, реки и озёра, причём не в виде условных обозначений, а реальные пейзажи на настоящих фотоснимках, при этом можно самому выбирать масштаб электронной карты для визуализации уровня подробностей местности. Такие карты являются уникальным образовательным инструментом, ведь изучать географию по ним куда интереснее и результативнее, нежели по скучным учебникам, пусть и дополненным картами, снимками и т.п. Наконец-то наступило время, когда космическая съёмка настолько глубоко и всеобъемлюще вошла в нашу жизнь, что мы даже этого не замечаем — она стала для нас такой же привычной, как мобильная связь и Интернет. Большая база знаний о применении спутниковых изображений и данных дистанционного зондирования в различных областях жизнедеятельности людей представлена в интерактивном руководстве «Изображения в ArcGIS. Современный подход. Новый взгляд» (а также в обзоре «Спутники в мировом развитии»). Общее введение в дистанционное зондирование с краткой историей и удивительным интерактивным визуальным материалом содержится в руководстве «Видеть Землю из космоса».
В статье компании ООО «ГЕО Иннотер» от 15 февраля 2024 г. «Старые спутниковые снимки» рассказано об истории спутниковых снимков, технологии их создания, а также пользователь сможет узнать, в каких областях и сферах деятельности до сих пор применяются старые спутниковые снимки. А этот график показывает рост числа коммерческих спутников — с 11 в 2006 г. до более 500 в 2022 г. (источник):
Мой интерес к спутниковым изображениям обусловлен в первую очередь исследованием речной акватории Камы и построением батиметрической карты. Наиболее востребованы для этого снимки реки, которые сделаны по низкому уровню воды — в этом случае можно увидеть старые русла речек и озёр, а также острова и гривы, которые «проявились» на акватории. По таким снимкам можно сделать коррекцию карты глубин. В соответствующих подразделах по спутниковым снимкам у каждого снимка будут указаны (кроме названия спутника и даты снимка) две важнейшие характеристики для практического применения в речной картографии — пространственное разрешение и средний суточный уровень воды по данным городского гидропоста на дату снимка. Уровням воды я посвятил отдельный раздел сайта.
Пространственное разрешение и масштаб
Пространственная разрешающая способность является одной из важнейших характеристик систем дистанционного зондирования, которая характеризует способность оптического сенсора различить детали в пространственных данных. Пространственное разрешение определяется размером наименьшего объекта, который поддаётся идентификации и является аналогом резкости обычного фотоснимка. Таким образом, разрешающая способность сенсора определяется площадкой на поверхности Земли, соответствующей одной элементарной ячейке сенсора. Снимки, получаемые методами дистанционного зондирования, являются растровыми. Они представляют собой матрицу элементов, которые называются пикселями. Каждый пиксель на снимке соответствует наименьшему элементу земной поверхности, который может быть разрешён. В отличие от пространственного разрешения, которое характеризует сенсор съёмочной системы, понятие «пиксель» (размер ячейки) относится к изображению, которое формируется этим сенсором. Поэтому, если пространственное разрешение сенсора равно 5 метрам, то каждому пикселю будет соответствовать участок поверхности размером 5х5 метров. Чем выше разрешение растра, тем меньше размер ячейки, и, следовательно, выше детализация. О пространственном разрешении можно почитать в статье компании EOS DATA ANALYTICS от 30 января 2023 г., а также статье компании Иннотер от 16 октября 2024 г..
Обратная ситуация с масштабом. Чем меньше масштаб, тем хуже детализация. Например, снимок, отображаемый в масштабе 1:2000, показывает больше деталей (проявляющихся при увеличении масштаба отображения), чем тот же снимок, отображаемый в масштабе 1:24000 (при уменьшении масштаба отображения). Однако, если размер ячейки этого снимка составляет 5 метров, его разрешение останется неизменным, вне зависимости от масштаба отображения, т.к. физический размер ячейки (площадь поверхности земли, отображаемая в одной ячейке) не меняется. Между размером ячейки (пикселем) и масштабом существует прямая связь, формула для расчёта приведена на сайте ESRI:
Размер ячейки = масштаб * 0,0254 / 96
По этой формуле я рассчитал их величины для каждого значения zoom (увеличения) от z0 до z24 и выложил в посте в теме «AlpineQuest GPS Hiking — карты и вспомогательные программы» форума 4PDA, приведу их и здесь, т.к. на форуме требуется регистрация. Оказалось, что мой расчёт по вышеприведённой формуле относится не к Чистополю, а почти в точности соответствует 60 параллели — географическому месту расположения Санкт-Петербурга, т.к. согласно цитате из статьи «Как устроен Google maps?»:
«Горизонтальное разрешение снимков непостоянно и увеличивается с удалением от экватора. Почему это происходит? Потому что длина окружности параллелей уменьшается в направлении от экватора, а число пикселей в стороне изображения фрагмента и число фрагментов остается постоянным c изменением широты. Следовательно, чем дальше от экватора, тем меньшее расстояние на местности приходится на один пиксель изображения и значит выше разрешение снимков. Поэтому на картах в проекции Меркатора Гренландия и Антарктида занимают намного большую площадь, чем есть на самом деле.»
Точный математический расчёт преобразования разрешения карты в масштаб в зависимости от широты места и разрешения экрана приведён в блоге компании Bing от 26 февраля 2006 г. — «Управление картой: Уровни масштабирования — > Разрешение». Сделал новый расчёт для Чистополя согласно данным геосервисов SAS.Планета и EOS Land Viewer — значения разрешений и масштабов указаны в таблице таким цветом.
| ZOOM (увеличение) | Разрешение (метр на пиксель) | Масштаб по формуле | Примерный масштаб топокарты |
| z24 | 0,009/0,01 | 1 : 35,25/49 | 1 см = 0,5 м |
| z23 | 0,019/0,02 | 1 : 70,5/87 | 1 см = 0,9 м |
| z22 | 0,037/0,04 | 1 : 141/160 | 1 см = 1,6 м |
| z21 | 0,075/0,08 | 1 : 282/321 | 1 см = 3,2 м |
| z20 | 0,15/0,17 | 1 : 564/641 | 1 см = 6,4 м |
| z19 | 0,30/0,34 | 1 : 1128/1283 | 1 см = 12,5 м |
| z18 | 0,60/0,68 | 1 : 2256/2565 | 1 см = 25 м |
| z17 | 1,19/1,36 | 1 : 4512/5130 | 1 см = 50 м |
| z16 | 2,39/2,71 | 1 : 9024/10260 | 1 см = 100 м |
| z15 | 4,78/5,43 | 1 : 18048/20520 | 1 см = 200 м |
| z14 | 9,55/10,86 | 1 : 36096/41040 | 1 см = 400 м |
| z13 | 19,10/21,72 | 1 : 72192/82080 | 1 см = 800 м |
| z12 | 38,20/43,44 | 1 : 144384/164160 | 1 см = 1,64 км |
| z11 | 76,40/86,88 | 1 : 288768/328320 | 1 см = 3,3 км |
| z10 | 152,81/173,76 | 1 : 577536/656640 | 1 см = 6,6 км |
| z9 | 305,61/347,52 | 1 : 1155072/1313280 | 1 см = 13 км |
| z8 | 611,23/695,04 | 1 : 2310144/2626560 | 1 см = 26 км |
| z7 | 1222,45/1390,08 | 1 : 4620288/5253120 | 1 см = 52,5 км |
| z6 | 2444,90/2780,16 | 1 : 9240576/10506240 | 1 см = 105 км |
| z5 | 4889,81/5560,32 | 1 : 18481152/21012480 | 1 см = 210 км |
| z4 | 9779,61/11120,64 | 1 : 36962304/42024960 | 1 см = 420 км |
| z3 | 19559,22/222441,28 | 1 : 73924608/84049920 | 1 см = 840 км |
| z2 | 39118,44/44482,56 | 1 : 147849216/168099840 | 1 см = 1680 км |
| z1 | 78236,88/88965,12 | 1 : 295698432/336199680 | 1 см = 3360 км |
| z0 | 156473,75/177930,24 | 1 : 591396864/672399360 | 1 см = 6724 км |
Снимки по пространственному разрешению, определяемому размером наименьшего элемента земной поверхности, отображаемого на нём, в применении к речной картографии могут быть дифференцированы на следующие категории:
| Категории | Разрешение | ZOOM (увеличение) |
| Низкое | Более 10 м | Менее z14 |
| Среднее | От 10 м до 2,5 м | От z14 до z16 |
| Высокое | От 2,5 м до 1 м | От z16 до z17 |
| Сверхвысокое | От 1 м до 0,3 м | От z17 до z19 |
На снимках низкого пространственного разрешения видны только крупные объекты, а на снимках высокого разрешения можно различить детали объектов. Лодку на реке можно увидеть на снимках среднего разрешения, начиная с зума z15 (примерно 5 метров на пиксель) и выше. О космических снимках сверхвысокого разрешения можно почитать в этой статье. Идентификация различных объектов на Земле (источник):
В тему два очень интересных видео — от популизатора космонавтики Виталия Егорова от 4 мая 2020 г. и интервью с создателем сервиса Retromap Сергеем Тарасовым от 15 октября 2020 г.:
Ещё одно видео с Сергеем Тарасовым — прогулка по Пресне со старыми картами: