La nostra Terra ha sperimentato rapidi cambiamenti ambientali strettamente legati alle attività antropiche. Il telerilevamento satellitare offre un mezzo quantitativo per monitorare tali cambiamenti, ma è spesso limitato a risoluzioni spaziali o temporali grossolane. Solo molto recentemente, con l'arrivo dei satelliti Dove di Planet, una costellazione di CubeSat composta da oltre 190 sensori satellitari per produrre una copertura giornaliera e globale con una risoluzione di 3 metri, abbiamo avuto l'opportunità di monitorare la superficie terrestre su larga scala.

Però, rimangono diversi problemi con le osservazioni CubeSat che ostacolano ulteriormente le sue applicazioni più ampie:1) Nubi frequenti e ombre di nuvole spesso contaminano il segnale satellitare, 2) Sorgente di osservazioni CubeSat da oltre 190 sensori satellitari con diversi angoli del sole, causando problemi di incoerenza dei dati tra diversi sensori, e 3) l'interpretazione biofisica accurata del segnale satellitare rimane carente.

Dr. Jin Wu e Dr. Jing Wang del laboratorio Global Ecology and Remote Sensing (GEARS) presso la School of Biological Sciences, L'Università di Hong Kong (HKU), ha condotto una ricerca per affrontare questi problemi sviluppando nuovi metodi di osservazione che forniscono una migliore accuratezza nel tracciare i cambiamenti su piccola scala dallo spazio.

Per esempio, il team ha recentemente sviluppato un metodo di screening automatico delle nuvole e delle ombre delle nuvole per CubeSats, che sfrutta le informazioni spaziali e temporali delle bande di riflettanza del satellite, ed è stato dimostrato che consente lo screening di nuvole e ombre con la massima precisione e la minima sensibilità al tipo di copertura del suolo. Il risultato della ricerca fa avanzare così il monitoraggio delle coperture nuvolose atmosferiche, migliorando nel contempo le valutazioni della qualità dei dati per il monitoraggio della superficie terrestre e l'estrazione biofisica. Questa ricerca è stata recentemente pubblicata su una rivista scientifica Telerilevamento dell'ambiente (RSE) .

Il team si è impegnato molto negli ultimi anni per migliorare l'elaborazione e l'interpretazione di CubeSats. Per esempio, per migliorare la consistenza dei dati nello spazio e nel tempo, il team ha sviluppato un metodo rigoroso per calibrare i CubeSats allo stesso livello di un satellite a sensore singolo più stabile:lo spettroradiometro con immagini a risoluzione moderata (MODIS), che è stato rigorosamente calibrato con problemi di geometria del sensore solare e ha dimostrato una qualità dei dati costantemente elevata. Al fine di eseguire un'interpretazione biofisica diretta e accurata dallo spazio, il team ha proposto un approccio di non miscelazione spettrale che classificasse efficacemente la chioma della foresta in fenofasi frondose e senza foglie, da cui consentirebbe un monitoraggio fenologico accurato su larga scala delle foreste tropicali. Allo stesso modo, integrando i rilevamenti di prossimità dei droni con CubeSats, il team ha dimostrato la fattibilità di monitorare la fenologia delle piante su scala arborea.

"La nostra ricerca ha compiuto significativi progressi osservativi per sfruttare appieno i dati satellitari di nuova generazione, e infine facilitare il monitoraggio dei cambiamenti ambientali della Terra, soprattutto per quei cambiamenti rapidi e su larga scala, " ha detto il dottor Jing Wang, l'autore principale dei due articoli su riviste pubblicati in RSE .

"Ci sono stati una serie di documenti in RSE su argomenti simili. Il nostro lavoro non è un altro, ma un nuovo tentativo di esplorare la possibilità di abilitare tecniche satellitari per il monitoraggio fenologico su scala coronale, che rappresenta quindi la frontiera della ricerca all'avanguardia e apre anche un mondo di possibilità per studi di ecologia basati sull'individuo utilizzando tecniche satellitari, " ha aggiunto il dottor Jin Wu, Principal Investigator of Global Ecology and Remote Sensing Lab (GEARS) presso HKU.

Con questi progressi, il laboratorio GEARS mira a sfruttare CubeSats e altre tecnologie geospaziali per facilitare i campi di ricerca pertinenti, che includono ma non si limitano ai principi di scala ecologica, ricerca sulla biodiversità, crescita della foresta, Salute, e pratiche di gestione, valutazioni dell'impatto del cambiamento climatico e strategie di mitigazione, e infine le soluzioni basate sulla natura per raggiungere obiettivi carbon neutral.