A műholdakon működő szenzorokat a nekik szánt speciális feladatoknak megfelelően tervezik. Ez egyrészt meghatározza a képek térbeli felbontását, másrészt az ún. spektrális felbontást, azaz a szenzor által érzékelt hullámhossztartomány sávjainak számát és szélességét, de a felvételkészítés gyakoriságát is. Az alábbiakban ezeket a jellemzőket mutatjuk be részletesebben.
Az űrszenzorok azon túl, hogy igen nagy területet beláthatnak egyszerre, rendelkeznek azzal a fontos tulajdonsággal, hogy az emberi szem számára nem látható sugárzásokat is érzékelik. A légkör megfigyeléséhez például – többek között – fontos a rövid hullámhosszú ibolyántúli tartomány (UV), a fotoszintetikus aktivitás és a víztartalom becsléséhez vagy a vízfelületek elkülönítéséhez a közeli és középső infravörös tartományok (NIR és MIR), a hőtérképek készítéséhez pedig a nagyobb hullámhosszú infravörös tartományok (TIR). Ezek közül a szemünk egyiket sem érzékeli, nem tud belőlük képet alkotni.
Az ibolyántúli, látható és infravörös hullámhossztartományokat együttesen optikai tartománynak nevezzük, a hullámhossz itt nanométeres-mikrométeres tartományba esik. A látható fény tartománya ~400-700 nm, összehasonlításképpen az emberi hajszál vastagsága kb. 80000 nm. Az optikai szenzorokat általában olyan hullámhossztartományokra érzékenyítik, amelyekben a földfelszín megfigyelése a minimális légköri hatások miatt hatékonyan végezhető. Ezeket a tartományokat légköri ablakoknak hívjuk, hiszen a földi atmoszférán ezekben halad át a legkisebb veszteséggel a sugárzás. Ehhez képest kivételt képeznek azok a szenzorok, amelyek célja épp a légkör megfigyelése. Emellett a szenzorok tervezésekor a megfigyelni kívánt felszíni objektumok spektrális jellegzetességeit is figyelembe véve az adott célnak leginkább megfelelő, lehető leginformatívabb hullámhosszakat kell kiválasztani.
Az optikai mellett a másik fontos, gyakran használt hullámhossztartomány a mikrohullámú tartomány, amelyben például a radarműholdak szenzorai dolgoznak. Ennek hullámhossza már a centiméteres tartományba esik. Ez a tulajdonság teszi lehetővé, hogy a radarok átlássanak a felhőkön, hiszen azok összetevői ennél jellemzően jóval kisebbek, így a mikrohullámok áthaladhatnak rajtuk. Fontos jellemzője még ennek a tartománynak, hogy érzékeny a felszín szerkezetére, strukturális tulajdonságaira, illetve a víztartalomra. A radar- és optikai felvételek, illetve az azokból származtatott jellemzők együttes használata az elemzésekben még pontosabb eredményekhez vezethet a felszín és jelenségei vizsgálatában.
A felvételeket készítő szenzorok által érzékelt hullámhossztartományok (sávok) száma és szélessége szenzoronként változhat, ezért a műholdfelvételek fontos jellemzője az ún. spektrális felbontás, amely ezeket a paramétereket írja le.
A feldolgozó szoftverek képesek arra, hogy színeket rendeljenek a szemünk számára láthatatlan hullámhossztartományokban rögzített értékekhez. Ezáltal úgynevezett hamisszínes képet hozhatunk létre (ezzel szemben a szemünk által látott képet, és az űrfelvételek ahhoz hasonló megjelenítési módját valósszínesnek nevezzük). Az előbbiek – bár értelmezésük megszokást igényel – megjelenésükben általában látványosabbak, részletgazdagabbak és informatívabbak az utóbbiakhoz képest.
A mérések során alkalmazott hullámhossztartományok száma és szélessége alapján három fő csoportot különböztetünk meg. A pánkromatikus felvételeket készítő érzékelők egy – széles tartományú – spektrális sávban készítenek szürkeárnyalatos képet, például a látható tartomány egészét érzékelve. Ezek általában jó térbeli felbontással jellemezhető, részletgazdag felvételek, de a felszín egyéb tulajdonságairól nem adnak túl sok információt. A multispektrális szenzorok az optikai tartományban dolgoznak, jellemzően húsznál kevesebb, viszonylag széles hullámhossztartományban, általában a látható, a közeli infravörös és a középső infravörös tartományokban. A vegetáció és a felszínborítás térképezésében, monitorozásában ezek a legkedveltebb szenzorok, mivel ez a sávkombináció kiváló információt nyújt többek között a növényzet mennyiségéről, fotoszintetikus aktivitásáról vagy annak hiányáról és a víztartalomról. A távoli infravörös sugárzást már hőként érzékeljük, ennek mérésére külön hőszenzorokat alkalmaznak. Ha egy szenzor 15-20 sávnál több (akár 250-300 db), igen szűk (2–10 nm szélességű) spektrális sávban készít felvételt, hiperspektrálisnak nevezzük. A NASA és az ESA is kísérletezik hiperspektrális műholdakkal, hiszen ezek képei mind geokémiai (a Föld és egyes részeinek kémiai összetételét vizsgáló tudomány), mind biokémiai és biofizikai jellemzőkről adhatnak információt.
A műholdképek másik igen fontos tulajdonsága, hogy térbeli, geometriai szempontból mennyire részletgazdagok, szakkifejezéssel, hogy milyen a térbeli felbontásuk. A térbeli felbontást általában méter/pixelben adják meg, így tudható, hogy a kép egy-egy pixele mekkora oldalhosszúságú területet fed le a terepen. 100 méter/pixel felett kis térbeli felbontásról beszélünk, ezek a képek általában nagy területet fednek le, de kevésbé részletesek, viszont hatékonyan alkalmazhatók a globális változások áttekintéséhez. A közepes (10-100 méter/pixel), nagy (1-10 méter/pixel) valamint igen nagy (<1 méter/pixel) térbeli felbontású felvételek egyre kisebb területet fednek le egyszerre, viszont egyre részletesebbek és pontosabbak.
A közepes felbontású felvételek többsége ötvözi a jó geometriát a jó spektrális felbontással.
Az ábra képrészletein jól megfigyelhető, hogy a térbeli felbontás csökkenésével a felvételen látható alakzatok (a kifutópálya és környezetének részletei) felismerhetősége is egyre inkább csökken. Ennek ellenére nem szabad abba a hibába esnünk, hogy lebecsüljük a közepes vagy kis felbontású képeket, ugyanis a térbeli felbontás kiválasztása (valamint a spektrális és időbeli felbontás kiválasztása is) mindig az elvégzendő feladat függvénye. A kisebb felbontású felvételek általában hatalmas területet fednek le, globális vagy kontinentális léptékű, gyakori megfigyelést is lehetővé tesznek (ld. alább). Ezt a következő ábrán szemléltetjük olyan képkivágatok segítségével, amelyek pixeleinek darabszáma megegyezik. Mindegyik képrészlet 700 pixel széles és 550 pixel magas. Mivel a pixelek mérete eltérő az egyes szenzorok alkotta képek esetében, így a kivágatok által lefedett terület nagysága is különböző.
Az űrfelvételekből különböző műveletekkel származtatott információk vonatkozhatnak egy időpontra, de a napjainkra összeállt hosszú idősorok megteremtették a változások mértékének és irányának térképezése (monitoring) mellett a modellezés lehetőségét is. A rengeteg bemeneti adatból – a múltbeli jelenségek viselkedésében szabályszerűségeket keresve, az új adatok betöltésével pedig folyamatosan frissítve – bonyolult algoritmusok adhatnak előrejelzést számos alkalmazási területen (hurrikánok útvonala, időjárás-előrejelzés, termésmennyiség becslése, szennyeződések helye, terjedésük iránya, sebessége stb.). A modellezés fontos eszköz a jövőbeli trendek becslésében, a lakosság tájékoztatásában és a katasztrófahelyzetek kezelésében is. Ahhoz, hogy lássuk, milyen sűrű idősort tudunk összeállítani egy-egy műhold felvételeiből, ismernünk kell annak visszatérési idejét. A visszatérési idő megmutatja, hogy egy műhold milyen gyakran (hány naponta) készíthet felvételt ugyanarról a területről. Napjainkban azonban már nagyon gyakori, hogy az időbeli felbontás növelését úgy oldják meg, hogy bizonyos szenzorokat több, egymással alakzatban (konstellációban) repülő műholdra helyeznek el, így valójában nem egy adott műhold, hanem egy szenzor visszatérési idejéről beszélünk. Jó példa erre a Sentinel–2 műholdak szenzora, ugyanis a visszatérési idő tíz napról ötre csökkent, amint a 2015 óta üzemelő Sentinel–2A kiegészítéseként 2017-ben a Sentinel–2B is pályára állt, hiszen a két műhold ugyanolyan típusú szenzort hordoz, így azok képei együtt alkotnak idősort.
Amikor adott feladathoz igyekszünk megfelelő űrfelvételt választani, át kell gondolnunk, mekkora területről kell majd információt szolgáltatnunk, mekkora tárhelyünk és egyéb erőforrásunk van a feladathoz, mekkora költségvetés áll rendelkezésre, és mi az a spektrális, térbeli és időbeli felbontás, amelyet a feladat elvégzése biztosan megkövetel. A nagy és az igen nagy térbeli felbontású képek elsősorban lokális elemzések elvégzésénél nagyon hasznosak, ahol a geometriának, vagy akár a mikrodomborzatnak, a pontos területi kimutatásoknak nagy a jelentősége. A rosszabb (értsd: közepes és kis) felbontású képekkel viszont igen nagy területekről és jellemzően gyakoribb időbeli felbontással nyerhetünk tárhelytakarékosan és hatékonyan információt. A közepes és kisfelbontású felvételeket általában folyamatosan, globálisan rögzítik és archiválják, míg a nagyobb felbontásúaknál az esetek egy részében a felvételek csak rendelésre készülnek, mert sem a műholdról történő letöltés sávszélessége, sem a tárhelykapacitás nem teszi lehetővé azt, hogy ezek folyamatosan felvételezzenek. Kivétel ez alól például a Planet cég nagy felbontású műholdrendszere, amely napi visszatéréssel üzemel, de ezt rengeteg, jobbára apró méretű műhold együttes működtetésével éri el. Regionális, megyei, országos elemzéseknél tehát a közepes és kisfelbontású űrfelvételek használata ajánlott elsősorban, különösen, hogy ebben a felbontásban számos űrfelvétel-típus térítésmentesen elérhető.
Lechner Tudásközpont Űrtávérzékelési Osztály