概要
Sentinel-2ミッションの内容は以下のとおりです。
- 可視光、近赤外線、短波赤外線領域のスペクトルにおける13バンドのマルチスペクトルデータ
- 南緯56度から北緯84度までの陸地表面、沿岸水域、および地中海 全域を網羅した体系的なグローバルデータ
- 10日ごとに同じ観測角度で再観測を行います。高緯度地域では、Sentinel-2の観測範囲が重なるため、一部の地域は10日ごとに2回以上観測されますが、その際の観測角度は異なります。
- 空間分解能は10m 、 20m、 60m
- 視野距離290km
- 自由かつオープンなデータポリシー
頻繁な再訪と高いミッション可用性を実現するために、2 機の同一の Sentinel-2 衛星 (Sentinel-2A と Sentinel-2B) が連携して運用されています。衛星は同じ軌道上で互いに 180 度位相がずれています。これにより、10 日の再訪サイクルを 5 日で完了できます。[ 6 ] 290 キロメートル幅のスワスは、それぞれ 2 列にずらして並んだ 12 個の検出器で構成される VNIR と SWIR によって作成されます。[ 7 ]
軌道は高度424.4海里(2,579,000フィート、786.0km 、488.4マイル)の太陽同期軌道で、1日に14.3回転し、降交点時刻は午前10時30分です。この現地時間は、雲量を最小限に抑えつつ、適切な太陽光照射を確保するという妥協点として選択されました。これはLandsatの現地時間に近く、 SPOTの現地時間と一致するため、Sentinel-2のデータと過去の画像を組み合わせて長期時系列を構築することができます。
楽器
フランス領ギアナのクールーで打ち上げられる前の、ベガフェアリングに収められたセンチネル2A。Sentinel-2衛星はそれぞれ、可視光/近赤外線(VNIR)および短波赤外線(SWIR)スペクトル範囲に13のスペクトルチャンネルを持つマルチスペクトル機器(MSI)という単一の機器を搭載しています。13のバンド内では、10メートル(33フィート)の空間分解能により、 SPOT-5およびLandsat-8ミッションとの継続的な連携が可能となり、その主な焦点は土地分類です。[ 12 ]
フランスのエアバス・ディフェンス・アンド・スペース社が設計・製造したMSIは、プッシュブルーム方式を採用しており、その設計は、測定に必要な高い幾何学的および分光性能とともに、290キロメートル(180マイル)という広い観測幅の要件によって推進されました。 [ 13 ] 150ミリメートル(6インチ)の開口部と、焦点距離約600ミリメートル(60cm 、24インチ)の3枚の鏡によるアナスティグマート設計を備えています。瞬間視野は約21°×3.5°です。[ 14 ]鏡は長方形で、ガイア天体測定ミッションで使用されているものと同様の技術である炭化ケイ素で作られています。MSIシステムには、装置が太陽光を直接浴びないようにするシャッター機構も採用されています。この機構は、装置の校正にも使用されます。[ 15 ]既存の市民向け光学地球観測ミッションの中で、Sentinel-2はレッドエッジの3つのバンドを取得する最初のミッションです。[ 12 ] MSIは12ビットの放射測定解像度(ビット深度)を持ち、輝度強度は0~4095の範囲です。[ 16 ]
時間的なずれ
焦点面の配置により、MSI 内のスペクトルバンドは異なる時間に表面を観測し、バンドペア間で変化します。[ 15 ]これらの時間オフセットは、たとえば雲、飛行機、海洋波などの伝播する自然および人工の特徴を追跡するために追加の情報を取得するために使用できます。[ 18 ] [ 19 ]
アプリケーション
センチネル2号が撮影したサウスジョージア島の画像Sentinel-2は、地球の陸地および沿岸水域に関連する幅広い用途に利用されている。
このミッションは、農業および林業の実践に役立つ情報を提供し、食料安全保障の管理を支援します。衛星画像は、葉面積、クロロフィル含有量、水分含有量などの様々な植物指標を測定するために使用されます。これは、効果的な収量予測や地球の植生に関する応用において特に重要です。
Sentinel-2は植物の成長を監視するだけでなく、土地被覆の変化をマッピングしたり、世界の森林を監視したりするためにも使用されます。また、湖や沿岸水域の汚染に関する情報も提供します。洪水、火山噴火[ 20 ]、地滑りの画像は、災害マッピングに貢献し、人道支援活動に役立ちます。
アプリケーションの例としては、以下のようなものがあります。
- 環境モニタリングのための土地被覆変化のモニタリング
- 食料安全保障に役立つ作物の監視や管理などの農業応用
- 埋没した考古学的遺跡の特定[ 21 ]
- 多時期解析による古水路のマッピング[ 22 ] [ 23 ]
- 植生および森林の詳細なモニタリングとパラメータ生成(例:葉面積指数、クロロフィル濃度、炭素量推定値)
- 沿岸域の観測(海洋環境モニタリング、沿岸域マッピング)
- 内陸水域のモニタリング(有害藻類ブルーム(HAB)のモニタリングと評価[ 24 ])
- 氷河の監視、氷の範囲のマッピング、積雪の監視
- 洪水マッピングと管理(リスク分析、被害評価、洪水発生時の災害管理)
- 溶岩流マッピング[ 25 ]
Sentinel Monitoringウェブアプリケーションは、アーカイブされたSentinel-2データに基づいて土地の変化を観察および分析する簡単な方法を提供します。[ 26 ]
製品
このミッションでは、以下の2つの主要な成果物が生成されます。[ 27 ]
- レベル1C:大気上端反射率(地図幾何学(UTM投影とWGS84楕円体の組み合わせ))。レベル1C製品は、それぞれ約500MBの容量を持つ100km ×100kmのタイルです。これらの製品は、放射量補正と幾何補正(オルソ補正を含む)が施されています。この製品は、コペルニクスデータスペースエコシステム から入手できます 。手順をお読みください。
- レベル2A:地図幾何学における地表面反射率。この製品は、ミッション分析準備データ(ARD)とみなされ、追加処理を必要とせずに下流アプリケーションで直接使用できます。この製品は、コペルニクスデータスペースエコシステム(手順を参照)から入手するか、 ESAのSNAPツールボックスのSen2Corプロセッサを使用してユーザーが生成することができます。
さらに、上級ユーザー向けに以下の製品もご用意しております。
- レベル1B:センサー配置における大気上端放射輝度。レベル1Bはグラニュールで構成され、1つのグラニュールは、トラック横方向(25km)にある12個の検出器のうちの1つのサブイメージを表し、トラック沿い(約23km)に一定数のラインが含まれています。各レベル1Bグラニュールのデータ量は約27MBです。レベル1B製品は複雑であるため、その使用には高度な専門知識が必要です。
参考文献
- 1 2 3 4 "センチネル2"。 Earth Online。欧州宇宙機関。2021年3月19日のオリジナルからアーカイブ済み。 2014年8月17日取得。
- 1 2 3 4 van Oene, Jacques (2016年11月17日)。「ESAのSentinel 2B宇宙船が注目を集める」。Spaceflight Insider 。 2016年12月12日のオリジナルからアーカイブ。 2016年11月17日取得。
- ↑ 「Sentinel-2データシート」(PDF)。欧州宇宙機関。2013年8月。 2015年12月19日にオリジナルからアーカイブ(PDF) 。 2013年6月8日取得。
- ↑ 「3基目のSentinel-2衛星の準備」。ESA 。 2021年8月9日。2021年8月9日のオリジナルからアーカイブ。 2021年8月9日に取得。
- ↑ 「Sentinel-2の探求:土地モニタリングのための高解像度地球観測」。Geoinfotech 。2025年3月24日。2025年12月15日のオリジナルからアーカイブ。 2026年1月19日取得。
- ↑ "Orbit - Sentinel 2 - Mission - Sentinel Online" . sentinel.esa.int . 2020年5月8日のオリジナルからアーカイブ済み。 2020年3月5日取得。
- ↑ 「Sentinel-2 - ミッション - 機器ペイロード - Sentinel ハンドブック」。sentinel.esa.int。2020年5月8日のオリジナルからアーカイブ済み。 2020年3月5日取得。
- ↑ Nowakowski, Tomasz (2015年6月23日). 「アリアンスペース、欧州の地球観測衛星Sentinel-2Aの打ち上げに成功」 . Spaceflight Insider . 2021年1月10日のオリジナルよりアーカイブ。 2016年8月17日閲覧。
- ↑ Bergin, Chris (2017年3月6日). 「Sentinel-2Bがベガに搭載され、コペルニクス計画に加わる」 . NASASpaceFlight.com . 2017年3月6日のオリジナルよりアーカイブ。 2017年3月9日閲覧。
- ↑パーソンソン、アンドリュー (2023 年 12 月 4 日)。「行方不明のベガ AVUM 推進剤タンクの事例」。欧州宇宙飛行。2023年 12 月 4 日のオリジナルからアーカイブ。2023年12 月 5 日取得。
- ↑ 「Sentinel-2Cが軌道上のコペルニクス・ファミリーに加わる」。www.esa.int 。2024年9月5日のオリジナルからアーカイブ。2024年9月6日取得。
- 1 2 "コペルニクス:センチネル2 - 衛星ミッション - eoPortalディレクトリ" . directory.eoportal.org . 2019年11月20日のオリジナルからアーカイブ済み。2020年3月5日取得。
- ↑ 「Sentinel-2 MSI: 概要」。欧州宇宙機関。2021年1月8日にオリジナルからアーカイブ済み。2015年6月17日に取得。
- ↑ Chorvalli, Vincent (2012年10月9日). GMES Sentinel-2 MSI望遠鏡アライメント(PDF) . 国際宇宙光学会議。2012年10月9日~12日。フランス、アジャクシオ。 2020年10月31日にオリジナル(PDF)からアーカイブ済み。 2017年2月23日取得。
- 1 2 「MSI機器 – Sentinel-2 MSI技術ガイド – Sentinelオンライン」。earth.esa.int。2020年10月17日のオリジナルからアーカイブ済み。 2019年2月7日取得。
- ↑ 「放射測定 - 解像度 - Sentinel-2 MSI - ユーザーガイド - Sentinel Online」。sentinel.esa.int 。2020年3月16日のオリジナルからアーカイブ済み。 2020年3月5日取得。
- ↑ 「マルチスペクトル機器(MSI)の概要」。Sentinel Online。欧州宇宙機関。2020年10月17日のオリジナルからアーカイブ。 2018年12月3日取得。
- ↑ Kudryavtsev, Vladimir; Yurovskaya, Maria; Chapron, Bertrand; Collard, Fabrice; Donlon, Craig (2017 年 1 月). "海洋表面波の太陽光反射画像。パート 1: 方向スペクトルの取得と検証" . Journal of Geophysical Research . 122 (16): 1918. Bibcode : 2017JGRC..122.1369K . doi : 10.1002/2016JC012425 .
- ↑ Maisongrande , Philippe ; Almar, Rafael; Bergsma, Erwin WJ (2019年1月)。「波浪パターンと地域水深を導出するためのラドン増強Sentinel-2衛星画像」。Remote Sensing。11 ( 16): 1918。Bibcode : 2019RemS...11.1918B。doi : 10.3390 / rs11161918。
- ↑コッラディーノ、クラウディア。ガンチ、ガエタナ。カペッロ、アナリサ。ビロッタ、ジュゼッペ。エロー、アレクシス。デル・ネグロ、チロ(2019)。「マルチスペクトル センチネル 2 画像と機械学習技術を使用したエトナ山の最近の溶岩流のマッピング」。リモートセンシング。16 (11): 1916。ビブコード: 2019RemS...11.1916C。土井:10.3390/rs11161916。
- ↑ Brandolini F、Domingo-Ribas G、Zerboni A他。Google Earth Engine を利用した Python による人為的な古景観の特徴の識別手法 [バージョン 2; 査読: 2 件承認、1 件条件付き承認]。Open Research Europe 2021、1:22 ( https://doi.org/10.12688/openreseurope.13135.2 )
- ↑ Orengo, HA、Petrie, CA (2017年7月16日)。「古河川網の大規模多時期リモートセンシング:インド北西部の事例研究とインダス文明への示唆」。Remote Sensing。9 ( 7 ) : 735 (1–20)。Bibcode : 2017RemS.... 9..735O。doi : 10.3390 / rs9070735。hdl : 2072 / 332335。ISSN 2072-4292。
- ↑ Buławka, N., Orengo, HA (2024). "乾燥気候における灌漑景観の研究における多時期・多源衛星画像の応用" . Remote Sensing . 16 (11): 1997. Bibcode : 2024RemS...16.1997B . doi : 10.3390/rs16111997 .
- ↑ Akbarnejad Nesheli, Sara; Quackenbush, Lindi J.; McCaffrey, Lewis (2024 年 1 月). "Sentinel-2 画像を使用したニューヨーク州内陸温帯湖におけるクロロフィル a およびフィコシアニン濃度の推定: 効率的な衛星画像処理のための Google Earth Engine の適用" . Remote Sensing . 16 (18): 3504. doi : 10.3390/rs16183504 . ISSN 2072-4292 .
- ↑コッラディーノ、クラウディア。ビロッタ、ジュゼッペ。カペッロ、アナリサ。フォルトゥナ、ルイージ。デル・ネグロ、チロ(2021)。「レーダーと光学衛星画像を機械学習と組み合わせて、エトナ山とフォーゴ島の溶岩流をマッピングする」。エネルギー。14 (1): 197.土井: 10.3390/en14010197。
- ↑ 「Sentinel Monitoring」。Sentinel Hub/Sinergise。2021年1月14日にオリジナルからアーカイブ済み。2016年8月26日に取得。
- ↑ 「Sentinel-2 MSI: 製品タイプ」。欧州宇宙機関。2015年6月17日のオリジナルからアーカイブ。2015年6月17日に取得。
外部リンク
- ESAのセンチネル2
- ESAのコペルニクス計画
- Sentinel-2データシート
- センチネル2ミッション要件文書
- ESRI社製Sentinel-2 Explorer