Sviluppo di software per l’elaborazione e la manipolazione di dati satellitari Landsat e Spot

2dei formati di archiviazione utilizzati dai consorzi e dagli enti che si occupano della
raccolta e distribuzione dei dati. Inoltre gli obbiettivi operativi del tirocinio preve-
devano lo sviluppo di software nel linguaggio C in ambiente Linux con lo speci co
scopo di aumentare le performance di calcolo degli algoritmi; tuttavia tale linguaggio
a differenza dei software proprietari speci ci per le immag ini satellitari, necessita di
un lavoro d’implementazione di librerie ad hoc. Il software sviluppato  e costituito da
una serie di moduli che sono stati chiamati servizi in quanto ciascun modulo realizza
un servizio di elaborazione pubblicato sul portale SSE. I pacchetti che sono stati inte-
ramente progettati e sviluppati sono il Format Check (fck) per effettuare il check del
formato delle immagini, il Clippling (clipgtiff) per il taglio di sotto-scene da immagine
originale ed il Format Conversion (fcv) per la conversione del formato delle immagi-
ni, mentre sono stati ricodi cati dei moduli software per la calibrazione radiometrica
(LIRCC) e la classi cazione spettrale (LISC) di immagini al lo scopo di migliorare le
prestazioni rispetto a quelli esistenti. Inoltre ho realizzato a livello di scripting due
catene di processamento costituite dai singoli servizi descritti in precedenza. Tutti i
servizi sviluppati, sia quelli singoli che quelli concatenati, sono stati testati sia interna-
mente all’azienda che direttamente da personale dell’ESA prima di essere pubblicati
in modo operativo sul portale SSE.
Il lavoro di tesi  e stato realizzato introducendo brevemente nel primo capitolo al-
cuni concetti sui satelliti per l’Osservazione della Terra, i sensori montati a bordo di
tali satelliti e i dati da essi prodotti. Il secondo capitolo descrive le librerie speci che
utilizzate per la manipolazione dei dati satellitari, le modalit a di accesso e gli schemi di
funzionamento. Il terzo e il quarto capitolo descrivono i pacchetti sviluppati e la loro
integrazione nel portale SSE; si  e scelto di dividere questo argomento in due capitoli
in quanto parte dei pacchetti sviluppati sono stati realizzati come concatenazione dei
pacchetti di base accennati in precedenza. Si  e ritenuto necessario descrivere a parte la
realizzazione dei pacchetti concatenati allo scopo di esprimere i concetti con maggior
chiarezza. In ne, nel capitolo dedicato alle conclusioni, si  e cercato di focalizzare la
discussione sugli aspetti quali canti del lavoro svolto si a per l’esperienza acquisita sia
per l’ambito tecnologico sicuramente innovativo nel quale  e stato svolto il lavoro.
Capitolo 1
Dati satellitari LANDSAT e SPOT
1.1 Overview dei servizi sviluppati
I servizi sviluppati durante la tesi costituiscono un pacchetto di strumenti per la mani-
polazione e l’elaborazione di immagini satellitari. Ogni software implementato deve
quindi poter accettare in input un archivio di immagini satellitari conforme agli stan-
dard descritti in dettaglio nei capitoli successivi e generare in output un altro archivio
consistente con i medesimi standard.
Le soluzioni concepite durante lo sviluppo del software sono state per la maggio-
re parte rivolte a creare strumenti che processino o elaborino i dati in input in modo
da poter ricreare dati di output sempre conformi e consistenti con le tipologie di ar-
chivi satellitari pi u diffusi, intendendo per archivi satellitari sia i  le contenenti l’im-
magine vera e propria sia i  le correlati contenenti le infor mazioni aggiuntive per la
geolocazione e la calibrazione radiometrica dei dati (metadata  le).
Nei paragra successivi verranno descritti gli standard de i formati di immagine e
di archivi di immagini utilizzati per l’implementazione dei vari strumenti software che
compongono i servizi.
3
41.2 Sensori satellitari
Nell’ambito dell’Osservazione della Terra da Satellite sono stati sviluppati e realizzati
sensori multi-spettrali in grado di raccogliere dati in diverse bande dello spettro elettro-
magnetico e che risultano utili allo sviluppo di applicazioni in ambito meteorologico e
climatico, di applicazioni per il monitoraggio ambientale, o per il monitoraggio del ter-
ritorio. A quest‘ultimo ambito, in particolare, appartengono i sensori che consentono
di ricavare informazioni approfondite sulla natura del suolo: attraverso l’applicazio-
ne di uno speci co algoritmo di processamento (sviluppato d a MEEO e denominato
SOIL MAPPER) di immagini multi-spettrali  e possibile infatti determinare la natu-
ra del tipo di suolo, discriminando all’interno della scena osservata da satellite pixel
di vegetazione, di suolo scoperto, di acqua, di ghiaccio, ecc.. Esistono inoltre sen-
sori che, pur non essendo stati concepiti col preciso intento di osservare le propriet a
del suolo, possiedono caratteristiche spettrali suf cien ti per l’applicazione di una va-
riet a di algoritmi di elaborazione. Viste le ampie possibilit a offerte dalle numerose
combinazioni satellite-sensore, si  e dovuto operare una prima scrematura tra i satelliti
esistenti, selezionando quelli che montano sensori che permettono l’acquisizione di
bande spettrali utili all’osservazione delle propriet a del suolo. Successivamente si  e
operata un‘ulteriore scrematura per individuare i sensori con risoluzioni geometriche
di acquisizione (dimensione del pixel a terra) adatte alla generazione di mappe ad alta
ed altissima risoluzione.
Sono stati scelte quindi due piattaforme satellitari: LANDSAT missione 5 e 7 e
SPOT missione 4 e 5. A bordo di questi satelliti sono installati infatti sensori che
acquisiscono dati multi-spettrali adatti all’applicazione degli algoritmi di osservazione
del suolo con la risoluzione geometrica richiesta.
Le immagini prodotte dai sensori di questi satelliti vengono archiviate seguendo
standard differenti a seconda del tipo di sensore utilizzato e del tipo di formato di
immagine prodotto. I sensori da cui vengono prese la immagini sono:
• Thematic Mapper (TM), [10], montato sul satellite LANDSAT-5, [8];
• Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), [7], montato sul satellite LANDSAT-
7, [9];
Capitolo 1. Dati satellitari LANDSAT e SPOT 5
• High Resolution in the Visible and Infra-Red (HRVIR), [5], montato sul satellite
SPOT-4, [2];
• High Resolution Geometric (HRG), [5], montato sul satellite SPOT-5, [2].
Ogni sensore permette di acquisire in modo multi-spettrale le immagini, ovvero
acquisisce in diverse bande dello spettro elettromagnetico la stessa zona osservata. Le
bande di acquisizione coprono diverse lunghezze d‘onda: visibile (VIS), infrarosso vi-
cino (NIR), infrarosso nelle onde corte (SWIR), infrarosso nelle onde medie (MWIS) e
infrarosso termico (TIR). La risoluzione geometrica del pixel osservato dipende dalla
lunghezza d‘onda di osservazione, pertanto immagini relative a bande differenti pos-
sono avere diversa risoluzione:  e il caso, ad esempio, dell’archivio Landsat Level 1G,
in cui la risoluzione della banda termica risulta essere doppia (per sensore ETM+) o
addirittura quadrupla (per sensore TM) rispetto alle altre bande. I sensori montati sui
satelliti LANDSAT acquisiscono immagini ad Alta risoluzione (da 30  no a 15 me-
tri), mentre i sensori montati sui satelliti SPOT acquisiscono immagini ad Altissima
risoluzione (da 20  no 2,5 metri).
I valori del range di lunghezza d‘onda e di risoluzione per ogni banda dei diversi
sensori sono riportati nelle Tabelle 1.1 (TM, [10]), 1.2 (ETM+), 1.3 (HRVIR) e 1.4
(HRG).
Banda Lunghezza d’onda ( m) Risoluzione (m)
Band 1 (VIS) da 0.45 a 0.52 30
Band 2 (VIS) da 0.52 a 0.6 30
Band 3 (VIS) da 0.63 a 0.69 30
Band 4 (NIR) da 0.76 a 0.9 30
Band 5 (SWIR) da 1.55 a 1.75 30
Band 6 (TIR) da 10.4 a 12.5 120
Band 7 (SWIR) da 2.08 a 2.35 30
Tabella 1.1: Bande di acquisizione del sensore Thematic Mapper (TM)
6Banda Lunghezza d’onda ( m) Risoluzione (m)
Band 1 (VIS) da 0.45 a 0.515 30
Band 2 (VIS) da 0.525 a 0.605 30
Band 3 (VIS) da 0.63 a 0.69 30
Band 4 (NIR) da 0.75 a 0.9 30
Band 5 (SWIR) da 1.55 a 1.75 30
Band 6 (TIR) da 10.4 a 12.5 60
Band 7 (MWIR) da 2.08 a 2.35 30
Band PAN (VIS) da 0.52 a 0.9 15
Tabella 1.2: Bande di acquisizione del sensore Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+)
Banda Lunghezza d’onda ( m) Riroluzione (m)
Band 1 (VIS) da 0.5 a 0.59 20
Band 2 (VIS) da 0.61 a 0.68 20 (10)
Band 3 (NIR) da 0.78 a 0.89 20
Band 4 (SWIR) da 1.58 a 1.75 20
Tabella 1.3: Bande di acquisizione del sensore HRVIR
Banda Lunghezza d’onda ( m) Riroluzione (m)
Band 1 (VIS) da 0.5 a 0.59 10
Band 2 (VIS) da 0.61 a 0.68 10
Band 3 (NIR) da 0.79 a 0.89 10
Band 4 (SWIR) da 1.58 a 1.75 20
Band PAN (VIS) da 0.48 a 0.71 5 (2.5)
Tabella 1.4: Bande di acquisizione del sensore HRG
1.3 Archivi dati satellitari
I dati satellitari relativi ad un determinato sensore possono presentare una variet a di
modalit a di archiviazione che dipende dall’ente distributore e dal livello di elaborazio-
ne del dato. Nell’ambito del progetto KEI, sono state de nit e limitazioni speci che
sulle tipologie di archivi di immagini satellitari a cui applicare gli algoritmi di proces-
samento di immagini. Tutte le immagini contenute dentro gli archivi satellitari scelti
sono immagini georeferenziate, che permettono di collocare geogra camente l’im-
magine sul globo terrestre. Questo permette di associare ogni singolo pixel, di cui
Capitolo 1. Dati satellitari LANDSAT e SPOT 7
l’immagine  e costituita, ad una precisa porzione di suolo terrestre.
Nei prossimi paragra verranno descritti i diversi tipi di a rchivi di immagini utiliz-
zati.
1.3.1 Landsat Level 1G
Gli archivi Landsat Level 1G sono composti da un numero di  le immagine pari al
numero di bande acquisite dal sensore satellitare, e la nomenclatura dei  le segue uno
standard stabilito dal fornitore delle immagini satellitari. Nello speci co del progetto
KEI lo standard di nomenclatura adottato  e quello della Global Land Cover Facility
(GLCF), che prevede la seguente struttura [13]:
[satellite][sensor][path][startrow] [endrow][date] [band].[ f ormat][compression]
La prima parte della struttura, chiamata satellite, identi ca il satellite con cui sono
state acquisite le immagini: ad esempio, la dicitura L7 si riferisce al satellite Landsat 7.
Il blocco successivo  e un numero che indica il sensore utilizzato: ad esempio, 1 rappre-
senta il sensore ETM+. I successivi sei caratteri numerici a blocchi di tre identi cano
rispettivamente path e row nel sistema WRS-2, un sistema di georeferenziazione adot-
tato per collocare le scene satelltari all’interno di un sistema di riferimento formato da
riquadri. Cos nel sistema WRS-2 ogni coppia di valori path e row permette in modo
molto semplice e rapido di risalire alla collocazione della scena sul globo terrestre.
Un esempio del sisema WRS-2  e rappresentato in  gura 1.1 rif erito allo stato della
Thailandia.
Il campo successivo identi cato dal nome date rappresenta la data in acquisizione
dell’immagini satellitari espressa nel formato YYYYMMDD: ad esempio, 20000409
riferisce alla data 9 Aprile 2000.
Il blocco della struttura identi cato come band rappresenta la banda di acquisizio-
ne a cui corrisponde l’immagine. Nel caso in cui il sensore utilizzato sia ETM+ (vedi
tabella 1.2) il blocco band  e sempre espresso con due cifre questo per poter differen-
ziare le due modalit a di acquisizione della banda 6, in cui la sensibilit a del sensore
8Figura 1.1: Sistema di georeferenziazione WRS-2 adottato per collocare le immagini satellitari
sul globo terrestre utilizzando un sistema di riquadri identi cati da una coppia di valori path e
row. Esempio di sistema WRS-2 sullo stato della Thailandia.
Capitolo 1. Dati satellitari LANDSAT e SPOT 9
presenta due valori di guadagno: cos la banda 1 sar a indenti cata con il numero 10,
mentre per la banda 6 presenter a due immagini 61 e 62. Nel caso invece in cui il
sensore di acquisizione sia MSS o TM (vedi tabella 1.1) viene utilizzato un solo ca-
rattere per esprimere la banda. La prima estensione del  le i mmagine, ovvero il primo
blocco dopo il punto indicato con l’etichetta format, indica il formato generato dal pre-
processamento dell’immagine: ad esempio, l’estensione .L1G indica il formato L1G.
L‘estensione  nale identi cata dall’etichetta compression identi ca invece la modalit a
di compressione del  le immagine: ad esempio, .gz indica che  e stato usato il software
Gzip per comprime il  le.
Un caso particolare riguarda le scene acquisite usando il sensore MSS che adot-
tano la nomenclatura dei  le per Landsat GeoCover collection descritta nel capitolo
successivo.
Un esempio di nomenclatura di un  le in un archivio Landsat Le vel 1G  e il seguen-
te:
satellite
︷︸︸︷
L7
sensor
︷︸︸︷
1
path
︷︸︸︷
015
startrow
︷︸︸︷
033
endrow
︷︸︸︷
033
date
︷ ︸︸ ︷
20000409
band
︷︸︸︷
B10 .
f ormat
︷︸︸︷
L1G .
comp.
︷︸︸︷
gz
Le scene Landsat Level 1G sono accompagnate da un metadata  le con estensione
.MTL di tipo testuale in cui sono contenute informazioni aggiuntive alla scena osser-
vata e informazioni riguardanti l’archivio stesso. Il metadata  le ripropone alcune
informazioni gi a contenute nella georeferenziazione dei GeoTIFF, ovvero il formato
in cui sono memorizzate le immagini descritto nel paragrafo 1.4.1, e ne aggiunge altre
utili per il processamento dell’immagine che il formato non permette di archiviare.
In risposta ai requisiti di standardizzazione dei servizi sviluppai durante il progetto
KEI, l’utilizzo di immagini Landsat Level 1G tramite il portale SSE ha richiesto al-
cune semplici modi che allo standard sopra citato. Nel form ato prescelto le immagini
dell’archivio in input ad un tipico servizio SSE non vengono compresse singolarmen-
te, ma raccolte in un unico Zip File a cui viene aggiunto anche il metadata  le . Questa
scelta impone inoltre di dover omettere l’estensione nei nomi dei  le in cui viene in-
dicata la compressione utilizzata. Viene anche omessa nel nome l’estensione format
e sostituita con l’estensione che identi ca il tipo di  le im magine, ovvero .tif.