Teledetekcja: co to jest? Sensory, dane, QGIS
Opublikowano
Teledetekcja (ang. remote sensing) to pomiar powierzchni Ziemi z odległości, za pomocą sensorów na satelitach, samolotach i dronach, oraz zamiana tych pomiarów na mapy. Sensor rejestruje światło lub fale radiowe odbite od gruntu, więc nikt nie musi tam jechać. W QGIS wynikiem jest raster, który otwierasz, składasz w kompozycję, liczysz na nim i klasyfikujesz jak każdą inną warstwę.
wynikiem jest raster, który otwierasz, składasz w kompozycję, liczysz na nim i klasyfikujesz jak każdą inną warstwę.Zdjęcie satelitarne to nie fotografia. To zestaw pomiarów, po jednym paśmie na każdy rodzaj światła, a kolory na ekranie wynikają z twojego wyboru, które pasmo trafi do czerwonego, zielonego i niebieskiego kanału. Ten wybór to większość umiejętności.
Po co to jest
Teledetekcja odpowiada na pytania zbyt duże, zbyt odległe albo zbyt wolne do zbadania w terenie: czy to pole jest zieleńsze niż rok temu, jak daleko sięgnęła powódź, ile lasu wycięto, gdzie rozrosło się miasto. Darmowy satelita wraca nad to samo miejsce co kilka dni, więc odpowiedź ma datę i da się ją powtórzyć.
Do czego się jej używa
| Pytanie | Co się mierzy | Sensor, który to robi |
|---|---|---|
| Czy ta uprawa lub ten las są zdrowe? | Zieleń, przez NDVI | Sentinel-2, Landsat 8 i 9 |
| Gdzie jest woda, jak daleko sięgnęła powódź? | Zasięg wody, przez wskaźnik wodny lub radar | Sentinel-2, radar Sentinel-1 |
| Jak zmieniło się pokrycie terenu przez 40 lat? | Klasy porównane między datami | Landsat, którego archiwum sięga 1972 roku |
| Gdzie są budynki, drzewa, baseny? | Pojedyncze obiekty | Zdjęcia lotnicze i drony, 50 cm lub drobniej |
| Jak wysoki jest drzewostan, gdzie jest grunt? | Wysokość z impulsów laserowych | LiDAR |
Jak to działa
Sensor pasywny rejestruje światło słoneczne odbite od gruntu, w kilku pasmach naraz. Sensor aktywny wysyła własny impuls i mierzy czas echa: to radar, taki jak Sentinel-1, oraz LiDAR. Radar widzi przez chmury i działa w nocy, dlatego mapy powodzi opierają się na nim.
Materiały odpowiadają inaczej w każdym paśmie. Zdrowe liście silnie odbijają bliską podczerwień i pochłaniają czerwień. Woda pochłania bliską podczerwień i wygląda w niej niemal na czarną. Goła gleba powoli rośnie od błękitu do podczerwieni. Każdy wskaźnik i każdy klasyfikator czyta te różnice.
Każdy sensor opisują cztery rodzaje rozdzielczości i trzeba je ze sobą wymieniać:
- Przestrzenna: rozmiar jednego piksela w terenie. Sentinel-2 daje 10 m dla czterech pasm, 20 m dla sześciu i 60 m dla trzech.
- Spektralna: ile jest pasm i jak wąskie. Sentinel-2 rejestruje 13, od 443 do 2190 nm.
- Czasowa: jak często wraca. Sentinel-2 wraca co 5 dni na równiku i co 2 do 3 dni w średnich szerokościach.
- Radiometryczna: jak dokładnie zapisywana jest jasność, co decyduje o tym, czy odróżnisz dwa ciemne pola.
Darmowe sensory, które warto znać
| Źródło | Piksel | Powrót | Koszt | Najlepsze do |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 (ESA) | 10 m, 20 m, 60 m zależnie od pasma | 5 dni | Za darmo | Pola, lasy, obrzeża miast, od 2015 roku |
| Landsat 8 i 9 (USGS) | 30 m, 15 m panchromatyczny | 8 dni z oboma | Za darmo | Długie serie, pasmo termiczne |
| Radar Sentinel-1 (ESA) | Piksele 10 m w produkcie standardowym | 12 dni na satelitę | Za darmo | Powodzie, regiony zachmurzone, noc |
| IGN BD ORTHO, Francja | 20 cm | Nowe pokrycie co 3 do 4 lat | Za darmo, otwarta licencja | Budynki, drzewa, baseny |
| IGN LiDAR HD, Francja | Co najmniej 10 punktów na m² | Jednorazowy nalot, cała Francja do 2026 | Za darmo, otwarta licencja | Teren i wysokość drzewostanu |
Dane techniczne pochodzą ze strony Sentinel-2 w ESA, strony Sentinel-1 w NASA oraz zbiorów IGN na data.gouv.fr (BD ORTHO, LiDAR HD), odczytanych 27 października 2026. Rodziny Sentinel-2 i Landsat są porównane pasmo po paśmie w tekście Sentinel-2 vs Landsat, a porównanie rozdzielczości zdjęć satelitarnych pokazuje, co widzi i czego nie widzi każdy rozmiar piksela.
Pierwsze pytanie jest zawsze to samo: ile pikseli zajmuje mój obiekt? Piksel 10 m nie zmieści domu. Zmieści pole.
Teledetekcja w QGIS krok po kroku
Poniższe kroki wykonałem w QGIS na jednej scenie Sentinel-2 z Camargue, delty Rodanu na południu Francji, z 12 października 2026, z zachmurzeniem poniżej 1%. Delta łączy w jednym kadrze otwartą wodę, saliny, bagna, ryż i suchy ląd, dlatego dobrze nadaje się do próby.
Dodaj scenę
Otwórz Layer > Data Source Manager, wybierz kartę STAC i połącz się z Earth Search pod adresem https://earth-search.aws.element84.com/v1. Przefiltruj po zasięgu, dacie i kolekcji Sentinel-2 Level-2A, potem dodaj scenę. Pobieranie obrazów Sentinel-2 w QGIS testuje cztery sposoby i podaje czasy.
Wybierz pasma do pytania
W Layer Properties > Symbology wybierz Multiband color. Czerwony, zielony, niebieski jako B4, B3, B2 daje to, co widziałoby oko. B8, B4, B3 wkłada bliską podczerwień do czerwieni, więc każda zdrowa roślina robi się czerwona, a woda czarna.
Zamień pasma w liczbę
Raster > Raster Calculator, z NDVI jako (B8 − B4) / (B8 + B4). Najpierw kliknij piksel wody narzędziem identyfikacji. Wartość bliska 0 oznacza, że przesunięcie jest już usunięte, jak w plikach Earth Search, których użyłem. Wartość bliska 1000 oznacza, że od każdego pasma trzeba odjąć 1000, co dotyczy produktów Sentinel-2 pobranych z Copernicus od 25 stycznia 2022. Co to jest NDVI pokazuje, jak 0,82 zmienia się w 0,56, gdy o tym zapomnisz.
Potnij liczbę na klasy
Ustaw próg, na przykład NDVI powyżej 0,6 dla gęstej roślinności, przez Raster > Raster Calculator albo algorytm Reclassify by table. Dla kilku klas pokrycia terenu wytrenuj klasyfikator na narysowanych przez siebie poligonach, darmowymi wtyczkami SCP lub dzetsaka.
Zamień klasy w pomiary
Raster > Conversion > Polygonize, potem kalkulator pól albo Zonal statistics, by policzyć powierzchnie klas. Liczby są wiarygodne w skali piksela i nie drobniej.
Gdzie pomaga AI, a gdzie nie
Teledetekcja dzieli się na dwie części według skali, a narzędzia dzielą się razem z nią.
Przy 10 lub 30 m klasyfikujesz piksele: ten to woda, tamten to uprawy. Darmowe klasyfikatory powyżej robią to dobrze, a model niewiele dodaje, bo w jednym pikselu nie ma dość szczegółów, by rozpoznać obiekt.
Przy 50 cm lub drobniej wydobywasz obiekty: to budynek, tamto drzewo. Tu model segmentacji ma sens. Tworzymy jedną z wtyczek w tej dziedzinie, AI Segmentation, więc ten akapit dotyczy naszego własnego narzędzia. Rysujesz strefę na zdjęciu lotniczym lub ortofotomapie z drona, wpisujesz obiekt, building, tree albo swimming pool, a jej własne modele zwracają kontury jako poligony z oceną pewności i powierzchnią. Obrazów grubszych niż obiekt nie warto wysyłać: nasze własne strojenie celuje w około 0,18 m na piksel dla budynku i 0,09 m dla samochodu. Przewodnik po GeoAI wyjaśnia pięć rzeczy, które wydobywa, i ile każda kosztuje.
Wolna część zadania teledetekcyjnego to nie żaden pojedynczy krok. To tuzin kroków pod rząd: znaleźć scenę, sprawdzić chmury, usunąć przesunięcie, policzyć, ostylować, zmierzyć. Nasza druga wtyczka, AI Agent, wykonuje ten łańcuch z jednego zdania. Poprosiłem ją o NDVI nad polami wokół Harike w Pendżabie z najnowszego bezchmurnego obrazu Sentinel-2. Pominęła dwie zachmurzone daty, usunęła przesunięcie, ostylowała wynik i zgłosiła, że 75% z 17 km² było powyżej 0,6, w około 3 minuty 30 sekund. Zostawiła robocze warstwy i źle podała wielkość obszaru, więc sprawdzaj liczby, które cytujesz.
Wypróbuj AI Agent za darmo w QGIS, bez karty
Co zapamiętać
Teledetekcja to pomiar gruntu z odległości, a zdjęcie satelitarne to zestaw pasm, nie fotografia.
Sentinel-2 to domyślne darmowe źródło dla pól, lasów i obrzeży miast: 13 pasm, piksele 10 m dla czterech z nich, nowy obraz co 5 dni na równiku.
Dobierz kombinację pasm do pytania: B4, B3, B2, by zobaczyć, B8, B4, B3 dla roślinności i NDVI, by nadać jej liczbę.
Sprawdź przesunięcie Sentinel-2 przed każdym wskaźnikiem: piksel wody blisko 1000 oznacza, że od każdego pasma trzeba odjąć 1000.
Piksele się klasyfikuje, a obiekty wymagają drobniejszych obrazów: poniżej około 50 cm model segmentacji wydobywa budynki i drzewa, a powyżej 10 m nie ma czego rozpoznawać.
Najczęstsze pytania
Czym jest teledetekcja w prostych słowach?
To poznawanie gruntu bez dotykania go. Satelita, samolot lub dron rejestruje światło lub fale radiowe wracające z powierzchni, a oprogramowanie zamienia zapis w mapę albo liczbę.
Czym różni się teledetekcja od GIS?
Teledetekcja zbiera i interpretuje pomiary z odległości. GIS przechowuje, edytuje i analizuje dane przestrzenne dowolnego pochodzenia. W praktyce się nakładają: teledetekcję robi się w GIS takim jak QGIS, a wyniki stają się w nim warstwami.
Czy dane teledetekcyjne są darmowe?
Wiele z nich tak. Sentinel-1 i Sentinel-2 z ESA, Landsat z USGS, a we Francji zdjęcia lotnicze IGN i LiDAR HD można pobierać i ponownie wykorzystywać za darmo. Satelity komercyjne sprzedają ostrzejsze obrazy, od około 30 cm, na sceny lub kilometry kwadratowe.
Czy QGIS potrafi teledetekcję?
Tak. Narzędzia rastrowe, kalkulator rastrów, kompozycje pasm oraz darmowe wtyczki SCP i dzetsaka obejmują wyświetlanie obrazów, wskaźniki i klasyfikację. Proces powyżej używa tylko tego, co jest w QGIS.
Który satelita jest najlepszy do darmowych obrazów?
Sentinel-2 do większości prac na lądzie po 2015 roku, przez piksele 10 m i powrót co 5 dni. Landsat, gdy potrzebujesz serii od 1972 roku albo pasma termicznego. Radar Sentinel-1, gdy chmury ciągle zasłaniają grunt.
Czy GeoAI to to samo co teledetekcja?
Nie. Teledetekcja to sposób zdobycia danych. GeoAI to uczenie maszynowe stosowane do tych danych, by wydobywać z nich obiekty, klasy lub zmiany.
Do sąsiednich tematów prowadzą: NDVI i inne wskaźniki roślinności, multispektralne a hiperspektralne oraz mapowanie koron drzew, a centrum QGIS AI wymienia, czego każda wtyczka AI potrzebuje do uruchomienia.
