The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 MODERNIEN TUTKASATELLIITTIKUVIEN KÄYTÖSTÄ KARTOITUSSOVELLUKSISSA Mika Karjalainen, Kirsi Karila Geodeettinen laitos, Kaukokartoituksen ja fotogrammetrian osasto mika.karjalainen@fgi.fi, kirsi.karila@fgi.fi TIIVISTELMÄ Tässä artikkelissa esitetään katsaus nykyaikaisten tutkasatelliittikuvien ominaisuuksiin ja niiden suorituskykyyn kartoitussovelluksissa, joista esitellään kaksi esimerkkiä Geodeettisen laitoksen viimeaikaisista tutkimuksista. Ensimmäinen sovellus käsittelee geodynamiikkaa, jossa tavoitteena oli tutkia maanpinnan painumisen havaitsemista ja monitorointia rakennetussa ympäristössä tutkakuvien aikasarjan avulla. Toinen kartoitussovellus esittelee korkeustiedon määrittämistä stereoskooppisesti tutkakuvien avulla. Kuvaavia tutkia on ollut satelliiteissa jo useamman vuosikymmenen ajan, mutta viimeisen viiden vuoden aikana on tapahtunut huomattavaa suorituskyvyn parantumista monessa suhteessa siviileille avoimissa tutkasatelliiteissa. Nykyisin erotuskyky maanpinnalla on parhaimmillaan noin metrin luokkaa, mikä mahdollistaa yksityiskohtaisemman tiedon irrottamisen kuin aiemmilla tutkasatelliiteilla. Toisaalta saksalaisen TerraSAR-X:n tutkasatelliittikuvien sijaintitarkkuuden on tutkimusten perusteella todettu olevan keskimäärin noin metrin luokkaa ilman maastotukipisteitä. Kuvia on mahdollista saada aiempaa useammin, sillä tutkasatelliittien määrä on lisääntynyt merkittävästi viimeisen viiden vuoden aikana. Myös kuvien hankintakustannukset ovat laskusuunnassa, sillä Euroopan avaruusjärjestö julkaisi kesällä 2010 uuden aineistojensa jakelupolitiikan, jonka perusteella kaikki aineisto mukaan lukien tutkasatelliittikuvat, ovat kaikille käyttäjille ja myös kaupallisiin tarkoituksiin ilmaisia. Kehitys tutkasatelliittikuvauksen suorituskyvyssä ja uudistuneet aineistojen jakelutavat tulevat avaamaan uusia käytännön sovellusmahdollisuuksia tulevaisuudessa. 1. JOHDANTO Tutka (englanniksi Radar) on laite, joka lähettää sähkömagneettista säteilyä, yleensä mikroaaltoja, ja vastaanottaa kaikuja havaitakseen ja paikallistaakseen kohteita. Mikroaaltojen aallonpituudet sähkömagneettisen säteilyn spektrissä kattavat kaistan noin muutamista millimetreistä metriin. Merkittävin etu mikroaaltojen käytössä on, että ilmakehä ja pilvet ovat suurelta osin läpinäkyviä. Maanpinnan kuvauksessa päästään riippumattomuuteen pilvisyysolosuhteista, joka on merkittävä haitta näkyvän valon aallonpituuksien satelliittikuvauksen kohdalla. (Henderson & Lewis, 1998) Vaikka tutkakuvaus on kehitetty alun perin sotilaalliseen tiedustelutoimintaan, ovat sen edut kiistattomat myös siviilipuolen sovelluksissa. Yleisesti ottaen voidaan todeta, että tutkakuvat ovat osoittautuneet käyttökelpoisimmiksi sellaisissa sovelluksissa, joissa kuvia tarvitaan kohdealueelta toistuvasti, esimerkiksi päivittäin, eikä tarvittavaa tietoa millään muulla tavoin saada järkevästi tuotettua. Suomessa hyvä esimerkkisovellus on merijään kartoitus, jossa tutkasatelliittikuvia käytetään operatiivisesti ja niiden käytön avulla saavutetaan merkittäviä hyötyjä merenkulun kannalta (Karvonen, 2006). Muita merkittävästi tutkittuja sovellusalueita Suomessa ovat olleet lumipeitteen kartoitus (Koskinen, 2001; Luojus, 2009) ja metsien 150
kartoitus (Rauste, 2006; Pulliainen ym., 1999). Lisäksi SAR-kuvien soveltuvuutta on testattu muun muassa laivojen öljypäästöjen havaitsemisessa, korkeusmallien tuottamisessa ja maatalousalueiden monitoroinnissa. Suomessa tutkimusta on tehty etupäässä Ilmatieteen laitoksessa, entisessä Merentutkimuslaitoksessa, Suomen ympäristökeskuksessa, Aaltoyliopiston insinööritieteiden korkeakoulussa, Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulussa, Teknologian tutkimuskeskus VTT:ssä, Helsingin yliopistossa ja Geodeettisessa laitoksessa. Aluksi tutkien käyttökohde oli liikkuvien kohteiden havaitseminen, mutta jo hyvin varhain ymmärrettiin tutkien mahdollisuudet myös kuvien muodostamisessa. Ensimmäiset kuvaavat tutkat, siis laitteet, jotka tuottavat kaksiulotteista kuvaa kohteesta, lienee kehitetty USA:ssa jo 1950-luvulla. Kuvaavien tutkien alueellinen erotuskyky oli aluksi vaatimaton. SAR (Synthetic Aperture Radar) mahdollistaa erotuskyvyn huomattavan tarkentamisen. Nykyään lähes poikkeuksetta kaikki kaukokartoituksessa käytetyt kuvaavat tutkat ovat SAR-tutkia ja tutkasatelliittikuvista puhuttaessa tarkoitetaan nimenomaan SAR-satelliittikuvia. (Henderson & Lewis, 1998) Vuonna 1978 laukaistiin ensimmäinen myös siviilikäyttöön avoin SAR-satelliitti, joka oli yhdysvaltalainen Seasat. Myöhemmin on laukaistu muita SAR-satelliitteja, joista merkittävimpiä ovat olleet Euroopan avaruusjärjestön ERS-satelliitit, joiden avulla pystyttiin demonstroimaan lukuisia käytännön sovelluksia SAR-satelliittikuville tärkeimpänä ehkä SAR-interferometrian mahdollisuudet (Attema ym., 2000, Massonnet & Feigl, 1998). Yhteenveto siviileille avoimista ja kaupallisesti toimivista tutkasatelliiteista on esitetty taulukossa 1. Taulukko 1. Luettelo siviileille avoimista tutkasatelliiteista. Satelliitti Ajankohta Taajuus- Polarisaatio Alueellinen Katselukulma Kuvaleveys kaista erotuskyky Seasat (USA) 1978 (106 päivää) L HH 25m 20 100km Kosmos 1870 (Venäjä) 1987-1989 S HH 25m 16-60 20-35km Almaz-1 (Venäjä) 1991-1992 S HH 13-20m 25-60 2*172km ERS-1 (ESA) 1991-2000 C VV 30m 20-26 100km JERS (Japani) 1992-1998 L HH 18m 32-38 75km ERS-2 (ESA) 1995- (ei täysin C VV 30m 20-26 100km toimintakuntoinen) Radarsat-1 (Kanada) 1995- C HH 8-100m 20-60 45-500km Priroda in MIR Space Station (Venäjä) 1996- (Mir tuhoutui vuonna 2001) S, L HH, VV 50m 35 50km Envisat (ESA) (http://envisat.esa.int/) ALOS (Japani) (http://www.eorc.jaxa.jp/alos/) TerraSAR-X (Saksa) (http://www.dlr.de/terrasar-x) COSMO-SkyMed (Italia) (http://www.telespazio.it/cosmo.html) Radarsat-2 (Kanada) (http://www.radarsat2.info/) 2002- C HH, VV, HV and VH (joista kaksi yhtäaikaisesti) 2006- L HH, VV, HV and VH (täyspolarimetrinen) 2007- (TanDEM-X vuonna 2010) 2007- (neljä identtistä satelliittia) 30m 15-45 100km 7-100m 8-60 40-350km X HH, VV, HV and VH (täyspolarimetrinen) 1-16m 15-60 10-100km X HH, VV 1-100m 20-55 10-200km 2007- C HH, VV, HV and VH (täyspolarimetrinen) 1-100m 10-60 20-500km 151
Luettelosta voidaan havaita, että tutkasatelliittien ominaisuudet ovat parantuneet monessa suhteessa historian aikana. SAR-satelliittikuvia saadaan eri polarisaatiokanavilla, eri taajuuskaistoilla ja vaihtelevilla katselukulmilla. Ehkä kuitenkin suurin kehitys on tapahtunut alueellisen erotuskyvyn kohdalla. Jos Euroopan avaruusjärjestön ERS-1-satelliitissa erotuskyky oli parhaimmillaan noin 30 metriä, saavutetaan uudenaikaisilla SAR-satelliiteilla parhaimmillaan noin metrin luokkaa oleva erotuskyky maanpinnalla. Modernit SAR-satelliittikuvat mahdollistavat aiempaa yksityiskohtaisemman tiedon tuottamisen. Toisaalta erotuskyvyn lisäksi SAR-satelliittikuvien sijaintitarkkuus suorapaikannuksella (siis ilman maastotukipisteitä) on parantunut huomattavasti ollen parhaimmillaan noin metrin luokkaa saksalaisessa TerraSAR-X:ssä (Ager ja Bresnahan, 2009). SARsatelliittikuvien hyvä saatavuus sekä metriluokan erotuskyky ja sijaintitarkkuus luovat mahdollisuuksia uusille mielenkiintoisille kartoitussovelluksille. Kappaleessa kaksi esitetään taustatietoa nykyaikaisen tutkasatelliittikuvauksen alueelliseen erotuskyvystä ja sijaintitarkkuudesta. Kappaleessa kolme on esitetty kaksi esimerkkiä Geodeettisen laitoksen tutkimuksista: 1) maanpinnan painumisen kartoittaminen rakennetussa ympäristössä ja 2) SAR-stereokuvilta automaattisesti tuotetun korkeustiedon hyödyntäminen. Lopuksi kappaleessa neljä on johtopäätöksiä. 2. TUTKASATELLIITTIKUVAUKSEN SUORITUSKYVYSTÄ 2.1 Alueellinen erotuskyky Erotuskyky on minkä tahansa kuvauslaitteen eräs tärkeimmistä ominaisuuksista ja kartoitustehtävissä yleisesti ottaen haluttava ominaisuus. Kameran tapauksessa alueellinen erotuskyky kohteessa riippuu objektiivin kulmaerotuskyvystä ja etäisyydestä kohteeseen. Kulmaerotuskyky on suoraan verrannollinen käytettyyn aallonpituuteen ja kääntäen verrannollinen kuvauslaitteen aukkoon eli apertuuriin. Kuvaavissa tutkissa erotuskyky määritellään erillisesti lentosuunnassa ja sitä vastaan kohtisuorassa suunnassa, joka on usein sama kuin antennin pulssien lähetyssuunta. Pulssin lähetyssuunnassa erotuskyky riippuu tutkan lähettämän taajuuskaistan leveydestä ja moderneissa satelliiteissa päästään alle metrin erotuskykyyn lähetyssuunnassa. Toisaalta lentosuunnassa erotuskyky riippuu tutkalaitteen apertuurista samalla tavalla kuin kameran objektiivin tapauksessa. Koska mikroaaltojen aallonpituus on senttimetriluokkaa ja kuvausetäisyydet ovat satoja kilometrejä satelliiteista, alueellinen erotuskyky perustuen kulmaerotuskykyyn on varsin vaatimaton. Tutka-antennin liikkuessa satelliitissa kiertoradalla voidaan liikkeen avulla luoda laskennallisesti keinotekoinen eli synteettinen antenni, jolla on suuri apertuuri. Synteettinen apertuuri on yhtä suuri kuin se välimatka, jolla kohde on tutkan näkyvyysalueella lentoradallaan. Moderneissa SAR-satelliiteissa on myös Spotlight-kuvausmoodi, jossa antennin lähettämää säteilyä voidaan suunnata halutulle alueelle ylilennon aikana joko elektronisesti ja mekaanisesti. Näin ollen synteettinen apertuuri kasvaa kiinteään lähetyssuuntaan verrattuna parantaen edelleen erotuskykyä. Haittapuolena Spotlight-kuvauksessa on, että yhden ylilennon aikana kuvattava alue on rajoitettu lentosuunnassa. Spotlight-kuvaustekniikan avulla tutkasatelliittien alueellinen erotuskyky maanpinnalla on parhaimmillaan noin metrin luokkaa, mikä mahdollistaa huomattavasti pienempien yksityiskohtien kartoittamisen kuin aiemman sukupolven tutkasatelliittien aikana (Düring ym., 2008). 152
Esimerkki modernin SAR-satelliitin tuottamasta aineistosta on esitetty kuvassa 1, joka on itse asiassa yhdistelmä kolmesta yksittäisestä kuvasta, jotka on otettu vuosien 2008 ja 2009 välisenä aikana. Rakennukset aiheuttavat yleensä voimakkaan tutkasignaalin ja näkyvät kuvalla yleensä kirkkaan valkoisina. Tummat alueet ovat joko vesistöjä tai tutkavarjoja, siis alueita, joilta tutkan lähettämää säteilyä ei palaa takaisin. Kuvan alalaidassa näkyvä punainen alue on rakennus, jota on rakennettu kuvien ottamisen välisenä aikana. SAR-satelliittikuvien eräs suurimmista vahvuuksista onkin muutostulkinta. Kuvaussuunta Kuva 1. Saksalaisen TerraSAR-X:n SAR-kuva Kirkkonummen Masalasta (kuvadata 2008-2009 DLR), erotuskyky: 2,0 m (pulssin lähetyssuunta) ja 2,3 m (lentosuunta). 2.2 Sijaintitarkkuus Erotuskyvyn lisäksi toinen merkittävä kaukokartoituskuvien ominaisuus on niiden sijaintitarkkuus. Tässä yhteydessä sijaintitarkkuudella tarkoitetaan sitä, miten hyvin laitteen tuottama kuva-aineisto asettautuu käytettyyn karttakoordinaattijärjestelmään. Vielä muutamia vuosia sitten oli tavallista, että tutkasatelliittikuvien sijaintitarkkuus oli riittämätön, kun käytettiin kuvatoimittajan ilmoittamaa suorapaikannustietoa eli georeferointiparametreja, joilla aineisto saadaan muunnettua kuvakoordinaatistosta kohdekoordinaatistoon. SAR-satelliittikuvien georeferointiparametreja jouduttiin parantamaan maastotukipisteiden avulla, mikä on usein vaivalloista, jos käytössä ei ole maastoon sijoitettuja kulmaheijastimia. GPS-signaalin salauksen poistuttua kuvatoimittajien ilmoittamien georeferointiparametrien laatu on parantunut huomattavasti. Hyöty on ollut erityisen merkittävää SAR-kuvien tapauksessa, jossa kuvauslaitteen georeferointiparametreissa ei ole kiertoparametreja kuten esimerkiksi ilmakuvakamerassa (Leberl, 1979). SAR-kuvien sijaintitarkkuuteen vaikuttavat pääasiassa tutka-antennin paikannuksen tarkkuus ja tutkan etäisyysmittauksen tarkkuus. Esimerkiksi TerraSAR-X - satelliittikuvien sijaintitarkkuudeksi karttatasolla on riippumattomassa tutkimuksessa saatu 1,0 metriä (Ager & Breshanan, 2010). Edellä mainitun tutkimuksen oletuksena oli, että 153
tarkistuspisteen korkeusasema vertausellipsoidista oli tunnettu, koska yhdeltä tutkakuvalta ei voi mitata tasokoordinaatteja ilman tunnettua korkeustietoa samaan tapaan kuin ei voi fotogrammetriassakaan. Korkeusmalli ja sen tarkkuus ovat siis erittäin tärkeässä roolissa ortooikaistaessa SAR-kuvia karttatasolle. SAR-kuvaparilta voidaan mitata 3D-koordinaatteja stereoskooppisesti samantyyppisesti kuten fotogrammetriassakin. Jos eri kuvausgeometrioilla otetuilta SAR-kuvilta voidaan havaita sama kohde, mikä ei välttämättä ole yhtä helppoa kuin ilmakuvilla, voidaan kohteelle määrittää 3Dkohdekoordinaatit järjestelmässä, jossa SAR-kuvien georeferointiparametrit on määritetty. SARkuvien stereoskooppisen katselun ja mittauksen mahdollisuuksia pohdittiin jo 1960-luvulla (La Prade, 1963) ja SAR-stereomittauksen tarkkuudesta oli jo tutkimustietoa 1970-luvulla (Leberl, 1979). Jos mitattava kohde on yksiselitteinen, kuten kulmaheijastin, modernien SARsatelliittikuvien avulla päästään parhaimmillaan metriluokan tarkkuuteen 3D-mittauksessa (Raggam ym., 2010). Taulukossa 2 on tulos saksalaisen TerraSAR-X:n satelliittikuvien sijaintitarkkuuteen liittyvästä selvityksestä, joka tehtiin Geodeettisella laitoksella. Käytössä oli kaksi SAR-kuvaparia (yhteensä 4 kuvaa eri kuvausgeometrioilla) samalta kohdealueelta. Tarkistuspisteinä käytettiin 3D-koordinaateiltaan tunnettuja maastonkohteita (11 kpl), jotka voitiin yksiselitteisesti mitata kaikilta SAR-kuvilta. Tarkistuspisteiden 3D-koordinaatit mitattiin stereoskooppisesti SAR-kuvapareilta ja saatuja koordinaatteja verrattiin tunnettuihin koordinaatteihin. SAR-kuvien georeferointitieto perustui kuvatoimittajan ilmoittamiin arvoihin eli tutkimuksessa ei käytetty maastotukipisteitä georeferointiparametrien määrittämisessä. Taulukko 2. Stereomittauksen tarkkuus kahdella TerraSAR-X:n SAR-kuvaparilla. Kuvapari RMSE X (m) RMSE Y (m) RMSE Z (m) Bias X (m) Bias Y (m) Bias Z (m) 1 1,6 1,0 0,9 0,3-0,6-0,3 2 1,1 1,3 1,2-0,2 0,8-0,3 Vaikka periaatteessa tutkakuvien mittaustarkkuus on osoittautunut olevan metriluokkaa, ei käytännössä mittaustarkkuus aina, varsinkaan luonnonkohteissa, ole yhtä hyvä. Metriluokan mittauksessa tarvitaan joko kulmaheijastimia tai erityisen selviä kohteita, jotka voidaan yksiselitteisesti havaita kuvaparilta. Monissa tapauksissa vastinpisteiden löytäminen tutkakuvilta on vaikeaa ja joskus jopa mahdotonta tutkahäilynnän takia. 3. ESIMERKKEJÄ GEODEETTISEN LAITOKSEN TUTKIMUKSISTA 3.1 Tutkakuvat kaupunkialueiden painumien kartoittamisessa Vuosien 2005 ja 2007 välisenä aikana Geodeettisella laitoksella oli käynnissä TEKES:n rahoittama Applications and Software for SAR interferometry, differential interferometry and coherent target monitoring -projekti, jonka päätavoitteena oli tutkia SAR-tutkakuvien soveltuvuutta rakennetun ympäristön maanpinnan vertikaalisten liikkeiden havaitsemiseen. Tutkimuksessa käytettiin ERS-satelliittikuvien aikasarjaa vuosien 1992 ja 2005 väliltä. Liikkeiden havaitseminen perustui SAR-interferometriaan, jossa hyödynnetään SAR-kuvien pikseleiden sisältämää vaiheinformaatiota. Kohteilla, jotka pysyvät paikallaan suhteellinen vaiheero pysyy stabiilina aikasarjassa, mutta liikkuvilla kohteilla vaihe muuttuu ajan ja liikkeen nopeuden funktiona. Laskennassa käytettiin pysyvien sirottajien menetelmää (PSI-menetelmä), 154
3.2 Korkeustiedon tuottaminen tutkakuvilta stereoskooppisesti Digitaalisten kuvien automaattinen vastinpistemittaus on kehittynyt viime vuosina huomattavasti ja vastinpistemittaukseen soveltuvia ohjelmistoja on ilmestynyt markkinoille lukuisia. Yleisesti ottaen samoja menetelmiä voidaan käyttää SAR-kuville kuin ilmakuvillekin vaikkakin tehtävä on haasteellisempi tutkahäilynnän takia. Kuten ilmakuvienkin tapauksessa SAR-kuvien automaattinen vastinpistemittaus onnistuu parhaiten suurin piirtein samasta suunnasta otetuilla kuvilla. SAR-kuvien stereoskooppisen mittaamisen, jota usein radargrammetriaksi kutsutaan, periaatteet on tunnettu jo pitkän aikaa, mutta modernien SAR-satelliittien metriluokan erotuskyky ja sijaintitarkkuus ovat tuoneet radargrammetrian uudestaan kiinnostuksen kohteeksi. Kuvassa 3 on esimerkki saksalaisen TerraSAR-X:n SAR-satelliitin kahdelta kuvaparilta tuotetusta korkeusmallista Espoonlahden ympäristöstä. Tässä koetyössä kaikki kuvat oli otettu noin kahden viikon aikajakson aikana keväällä 2009. Käytössä oli kaksi kuvaparia, joista toinen kuvasi alueen itäsuunnasta ja toinen länsisuunnasta. Samasta suunnasta otettujen kuvien tapauksessa vastinpistemittaus onnistui kohtuullisen luotettavasti maa-alueilla, mutta epäonnistui usein vesialueilla ja joillakin avoimilla peltoalueilla, jotka ovat tutkakuvalla muuttuvia kohteita ja siksi automaattisen aluepohjaisen vastinpistemittauksen kannalta vaikeita. Geodeettisen laitoksen kokemusten perusteella tutkakuvapareilta saadusta korkeustiedosta voidaan interpoloida korkeusmalleja parhaimmillaan noin 10 metrin pikselikokoon sellaisilla alueilla, joilla automaattinen vastinpistemittaus onnistuu. Korkeushavainto on avoimilla alueilla keskimäärin maanpinnan tasolla ja metsien kohdalla jossakin maanpinnan ja latvuston välillä riippuen metsätyypistä ja -tiheydestä, mutta yksityiskohtaisia tutkimuksia korkeustiedon yleisestä tarkkuudesta eri maankäyttöluokkien tapauksissa ei ole tehty. Kuva 3. Automaattisella SAR-stereomittauksella tuotettu korkeusmalli Espoonlahden ympäristöstä (karttakoordinaatisto ETRS-TM35FIN, EGM96-korkeusdatum). Väriskaala harmaasta punaiseen vastaa korkeusvaihtelua merenpinnan tasosta noin 45 metriin. Valkoinen alue tarkoittaa, että datassa ei ole korkeusarvoa. 156
SAR-stereokuvien avulla korkeustietoa voidaan tuottaa automaattisesti mistä päin maapalloa tahansa ja lähes toivottuna ajankohtana. Vaikka kyseisellä tekniikalla on mahdollista tuottaa yleispiirteisiä korkeusmalleja (Kuva 3), tärkein sovellus lienee kuitenkin muutostulkinta, joka pintamallien erotuksena on varsin käytännöllistä ja mahdollistaa monenlaisia sovelluksia esimerkiksi metsien biomassan muutoksiin liittyen. Eräs kiinnostava kartoitussovellus Suomessa voisi olla esimerkiksi metsien myrskytuhot, joita oli esimerkiksi vuonna 2010 huomattavia alueita Itä-Suomessa. Sovellusalueena voisi olla myös laajojen alueiden metsävarojen muutosten seuranta sellaisilla alueilla, joissa ilmalaserkeilaus ei ole kustannustehokasta. 4. JOHTOPÄÄTÖKSET Tutkasatelliittikuviin on viime vuosikymmenien aikana kansainvälisesti asetettu suuria odotuksia ja paljon tutkimusta on tehty käytännön sovellusten kehittämiseksi. Kuitenkin merkittäviä operatiivisia sovelluksia on toistaiseksi syntynyt ainoastaan merijään kartoituksen alueella. SARinterferometria, joka ERS-satelliittien avulla, osoittautui satelliitista käsin operatiivisesti mahdolliseksi, vaikuttaa lupaavalta tekniikalta maanpinnan liikkeiden havaitsemiseen ja monitorointiin. SAR-interferometria ja PSI-tekniikan avulla saadaan laaja-alaista ja ajallisesti tiheää tietoa maanpinnan liikkeistä. SAR-satelliittikuvien tarkentunut erotuskyky ja hyvä sijaintitarkkuus suorapaikannuksella mahdollistanevat uudentyyppisten kartoitussovellusten esiinmarssin. Varsinkin PSI-tekniikan käyttö, vaikkakin vaaitusmittauksia edelleen tarvitaan, vaikuttaa lupaavalta mm. kaupunkialueiden painumien tai ydinvoimala-alueiden muutosten tarkkailussa. SAR-kuvien stereoskooppinen mittaaminen (radargrammetria) myös lienee tekniikka, jota voidaan hyödyntää tulevaisuudessa entistä tehokkaammin varsinkin muutostulkinnassa. Vaikka tutka ja tutkakuvaus ovat suhteellisen vanhoja keksintöjä, tulevaisuudessa kuitenkin riittää haasteita ja varsinkin SAR-kuvausta ja siihen liittyviä menetelmiä voidaan vielä pitää tulevaisuuden tekniikkana. Esimerkiksi saksalaisen TerraSAR- X:n sisarsatelliitti TanDEM-X mahdollistaa yhtäaikaisen SAR-interferometrian, jonka tavoitteena on aiempaa parempien globaalien korkeusmallien tuottaminen. Lähitulevaisuudessa on suunnitteilla useita uusia SAR-satelliitteja, joista esimerkiksi Euroopan avaruusjärjestön Sentinel- 1 jatkaa ERS-satelliiteista perittyä kuvaustapaa. Uuden datajakelupolitiikan myötä Sentinel-1:n aineisto on ilmaista kaikkeen käyttöön myös kaupalliseen toimintaan. SAR-satelliittikuvien metriluokan erotuskyky ja sijaintitarkkuus yhdessä uudistuneen datapolitiikan kanssa luovat todennäköisesti uudenlaisia käytännön sovellusmahdollisuuksia SAR-satelliittikuville. LÄHTEET Ager, T. & Bresnahan, P.A., 2009. Geometric Precision in Space Radar Imaging: Results from TerraSAR-X. Proceedings of the ASPRS 2009 Annual Conference: Reflection of the Past, Vision of the Future, Baltimore, 9-13 March 2009. Attema, E., Desnos, Y.L. & Duchossois, G., 2000. Synthetic Aperture Radar in Europe: ERS, Envisat, and beyond. Johns Hopkins APL Technical Digest 21, no. 1: 155 161. Düring, R., Koudogbo, F.N. & Weber, M., 2008. TerraSAR-X and TanDEM-X Revolution in Spaceborne Radar. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISPRS Congress Beijing 2008, Volume XXXVII, Part B1, 227-234. Henderson, F.M. & Lewis, A.J., 1998. Principles & Applications of Imaging Radar, Manual of Remote Sensing. Third Edition, Volume 2, American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, John Wiley & Sons, 866 p., ISBN 0-471-29406-3. 157
Karila, K., Karjalainen, M. & Hyyppä, J., 2005. Urban Land Subsidence Studies in Finland Using Synthetic Aperture Radar Images and Coherent Targets. Photogrammetric Journal of Finland 19(2):43-53. Karila, K., 2008. Use of Advanced Radar Remote Sensing Techniques to Detect Subsidence in Built Environment in Finland. Licentiate's thesis, Helsinki University of Technology, 73 s. Karvonen, J., 2006. Compaction of C-Band Synthetic Aperture Radar Based Sea Ice Information for Navigation in the Baltic Sea. Doctoral thesis, Helsinki University of Technology, http://lib.tkk.fi/diss/2006/isbn9512284723/, (5.10.2011). Koskinen, J., 2001. Snow Monitoring Using Microwave Radars. Doctoral thesis, Helsinki University of Technology, http://lib.tkk.fi/diss/2001/isbn9512253151/, (5.10.2011). La Prade, G., 1963. An Analytical and Experimental Study of Stereo for Radar. Photogrammetric Engineering, 29(2):294-300. Leberl, F., 1979. Accuracy Analysis of Stereo Side-looking Radar. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 45(8):1083-1096. Luojus, K., 2009. Remote Sensing of Snow-Cover for the Boreal Forest Zone Using Microwave Radar. Doctoral thesis, Helsinki University of Technology, http://lib.tkk.fi/diss/2009/isbn9789516976900/, (5.10.2011). Massonnet, D., Feigl, K., 1998. Radar Interferometry and its Application to Changes in the Earth's Surface. Reviews of Geophysics, 36(4):441-500. Pulliainen, J., Kurvonen, L. & Hallikainen, M., 1999. Multitemporal behaviour of L- and C-Band SAR Observations of Boreal Forest. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(2):927-937. Raggam, H., Gutjahr, K., Perko, R. & Schardt, M., 2010. Assessment of the Stereo-Radargrammetric Mapping Potential of TerraSAR-X Multibeam Spotlight Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(2):971-977. Raucoules, D., Bourgine, B., de Michele, M., Le Cozannet, G., Closset, L., Bremmer, C., Veldkamp, H., Tragheim, D., Bateson, L., Crosetto, M., Agudo, M. & Engdahl, M., 2009. Validation and Intercomparison of Persistent Scatterers Interferometry: PSIC4 Project Results. Journal of Applied Geophysics, 68(3):335-347. Rauste, Y., 2006. Techniques for Wide-Area Mapping of Forest Biomass Using Radar Data. Doctoral thesis, Helsinki University of Technology, http://lib.tkk.fi/diss/2006/isbn9513866955/, (5.10.2011). 158