Một ngày, Joe Morrison, phó chủ tịch một công ty vệ tinh, giao nhiệm vụ kỳ lạ cho các thành viên trong đội của mình: Đi mua hình ảnh từ chiếc vệ tinh chụp ảnh của một công ty khác. Anh ta muốn xem việc trao đổi tiền cho những hàng hóa và dịch vụ quỹ đạo đó có dễ dàng không. Vì vậy, nhóm này vội vã đi và đặt mua một bức ảnh vệ tinh của một khu vực ở Đông Nam Á, sẽ được chụp trong vòng ba tuần tới. Họ trả khoảng 500 đô la. Dễ dàng.
Ba tuần sau, tuy nhiên, họ chỉ nhận được sự im lặng. Hóa ra, công ty không thể chụp được bức ảnh và người môi giới đã hủy đơn đặt hàng của họ. Đó là một khu vực có nhu cầu cao, nhiều người muốn có bức tranh. Ngoài ra, đó là mùa mưa, nơi mà việc chụp ảnh rõ ràng là khó khăn. Do đó, thay vào đó, công ty đã giao việc cho vệ tinh của họ chụp ảnh vào bất kỳ thời điểm nào trong vòng một năm tới.
… Cảm ơn?
Với Morrison, trải nghiệm này đã thể hiện nhiều vấn đề sai lầm trong ngành "remote sensing". Một bức tranh có thể có giá trị nghìn từ, nhưng điều này chỉ đúng nếu bạn có thể chụp được một bức tranh từ đầu tiên. Mây che phủ, trung bình, khoảng hai phần ba của Trái Đất. Và vào bất kỳ thời điểm nào đó, khoảng một nửa hành tinh sẽ là tối. (Khu vực này thường được gọi là "đêm.") Trong cả hai điều kiện đó, hình ảnh vệ tinh truyền thống không có giá trị nhiều từ chút nào. Và nếu bạn muốn mua nhiều ảnh của cùng một khu vực để theo dõi sự thay đổi, điều này trở nên khó khăn và đắt đỏ—trừ khi bạn là bộ quốc phòng hoặc cơ quan tình báo có túi sâu và ảnh hưởng ưu tiên. Đó là lý do tại sao Morrison hy vọng dữ liệu từ nơi làm việc của anh—một công ty mang tên Umbra, đặt tại Santa Barbara, California—có thể đáp ứng những gì đã lâu nay là hứa hẹn của việc "remote sensing": Khả năng theo dõi Trái Đất, không chỉ chụp những bức ảnh tĩnh thường xuyên từ đó.
Vệ tinh của Umbra không chụp ảnh; chúng chụp dữ liệu "radar mở apeture tổng hợp" (SAR), có nghĩa là "dữ liệu radar từ không gian". Nó hoạt động như sau: Một vệ tinh bắn sóng siêu cao tần về hành tinh, sau đó đợi cho đến khi âm thanh của chúng phản xạ lên trở lại. Bởi vì vệ tinh sẽ quay quanh một chỗ ít nơi giữa bức tranh và âm thanh phát ra của radar, nó thực sự hoạt động như một ăng-ten lớn như khoảng cách đó—một "apeture tổng hợp." Đối tượng với cấu trúc khác nhau phản xạ sóng siêu âm khác nhau—ví dụ, một tòa nhà sẽ hoạt động khác so với một đại dương. Và các đối tượng ở các khoảng cách khác nhau từ vệ tinh mất thời gian khác nhau để đánh trở lại âm thanh. Do đó, bằng cách sử dụng SAR, các nhà phân tích có thể có được một số chi tiết khá sắc nét về hình dạng, kích thước, và thậm chí là thành phần.
Quan trọng nhất, sóng siêu âm đi thẳng qua mây và không phân biệt giữa ban ngày và đêm. Do đó, vệ tinh SAR có thể quan sát Trái Đất trong mọi thời tiết, vào bất kỳ giờ nào. Khả năng này đang rất hữu ích đối với những người muốn theo dõi những sự kiện thường xuyên diễn ra trong điều kiện u ám và bí mật: lụt lội.
Lụt lội từ lâu đã là nguyên nhân của nỗi đau khổ của con người—nó phá hủy mùa màng, gia súc, cơ sở hạ tầng và sinh mạng con người. Biến đổi khí hậu đang tăng cường rủi ro lụt lội, vì các sự kiện thời tiết cực đoan và mực nước biển đang gia tăng. Theo công ty dịch vụ chuyên nghiệp Marsh McLennan, chuyên về đánh giá rủi ro, từ năm 1980 đến nay đã có khoảng 4.600 trận lụt trên toàn thế giới, cùng nhau gây thiệt hại hơn 1 nghìn tỷ USD, chiếm khoảng 40% tổng số thiệt hại do thảm họa tự nhiên trên thế giới. Lụt lội nặng nề đe dọa sức khỏe cộng đồng, như trận lụt mùa mưa ở Ấn Độ năm 2020, làm chết 1.922 người—thảm họa tự nhiên gây tử vong nhiều nhất trong năm, trừ khi tính cả Covid. Trên toàn thế giới, lụt lội đã giết chết hơn 6.000 người trong năm đó, theo Báo cáo Đánh giá Thảm họa Tự nhiên Toàn cầu.
Các nhà khoa học, đội cứu hộ, chính phủ và các công ty bảo hiểm đều muốn theo dõi lụt lội đang phát triển và dự đoán rủi ro cho một khu vực nhất định, để hướng dẫn viện trợ tài chính và vật chất đúng nơi, hướng dẫn người dân đến những nơi khô ráo, và đánh giá xem nơi xây dựng, trồng trọt và sinh sống có ý nghĩa không. Việc có dữ liệu thời gian thực đáng tin cậy sẽ hữu ích, nhưng hình ảnh vệ tinh truyền thống thường thất bại, vì mây, hiển nhiên, thường xuất hiện trên địa hình trong thời kỳ lụt lội. Do đó, những bức ảnh hoặc không thể thực hiện được—hoặc đơn giản chỉ là hình ảnh của mây.
SAR là công cụ phù hợp để theo dõi lụt lội, theo Todd Master, giám đốc điều hành của Umbra, không chỉ vì mây và bóng tối không có liên quan mà còn vì bạn cũng “nhận được những sự chuyển động rất đặc biệt giữa nước và không phải nước” và có thể tính toán độ cao của nước so với mặt đất so với những lần vệ tinh đi qua trước đó. SAR có thể phân biệt giữa nước ngọt, nước mặn và nước xám. Điều này hữu ích khi, ví dụ, bạn cần biết liệu nước biển có xâm nhập vào nội địa hay liệu một vụ rò dầu hoặc rò nước cống có sẽ trôi xuống dòng không.
Dữ liệu lụt lội chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong những gì Umbra dự định thu thập. Công ty, được thành lập từ năm 2016, đã phóng vệ tinh đầu tiên của mình vào mùa hè năm ngoái, một cái khác vào đầu năm nay và đang chuẩn bị phóng thêm hai hoặc ba cái nữa trong năm nay. Umbra sẽ giao cho chúng thu thập thông tin về cách Trái Đất trông như thế nào hôm nay so với ngày mai và so với một vài tháng tới. Ngoài việc theo dõi nước lụt nổi lên, những thay đổi đó có thể giúp các nhà phân tích nhìn thấy những điều như thiết bị quân sự đang được di chuyển, các tòa nhà đang phát triển, hoặc sự tan chảy của các tảng băng. Umbra bắt đầu thu thập dữ liệu trên quỹ đạo vào đầu năm 2022 và hiện đang chuẩn bị sẵn sàng cho khách hàng đầu tiên. Giống như hầu hết các công ty cảm biến từ xa, danh sách khách hàng của họ nặng về các loại an ninh quốc gia và thông tin tình báo của Chính phủ Mỹ nhưng cũng chứa một phần nhỏ các công ty vì lợi nhuận, nhà khoa học và tổ chức phi lợi nhuận muốn sử dụng thông tin cho nghiên cứu, nhân đạo, hoặc mục đích về vốn.
Nhưng những điều mà những chuyên gia này rút ra từ dữ liệu sẽ tùy thuộc vào họ: Umbra không tham gia vào trò chơi phân tích. Nó sẽ không diễn giải những âm thanh phản xạ cho khách hàng của mình. Thay vào đó, công ty sẽ chỉ bán dữ liệu của mình để người khác—những chuyên gia trong lĩnh vực của họ, có thể là lĩnh vực nghiên cứu về băng tuyết, gián điệp hoặc đồng bằng lụt—sẽ phát triển phần mềm để hiểu được nó.
Dữ liệu SAR trước đây cũng đã được sử dụng để theo dõi di chuyển quân đội, giám sát mỏ, theo dõi hải tặc và kiểm tra các con đập. Nhưng việc tìm nước ở những nơi nó không nên xuất hiện là một công việc hoàn hảo cho những vệ tinh này. Đôi khi, việc phân biệt giữa đất và nước từ xa—đơn giản chỉ là xác định xem một khu vực có bị lụt không—là phần khó nhất. Nhưng nước và đất phản xạ sóng siêu âm khác nhau rất nhiều, cung cấp bản đồ chính xác về nơi nước đã xâm phạm vào nơi nên là chất rắn, ngay cả trong phần tối nhất của cơn bão. “Đối với lũ lụt, điều đó rất rõ ràng,” nói Bessie Schwarz, CEO của một công ty có tên Cloud to Street, theo dõi lũ lụt (gần như) theo thời gian thực và phân tích rủi ro thay đổi khi mưa rơi, cho thấy cách điều kiện môi trường đó sẽ ảnh hưởng đến các trung tâm dân số, cơ sở hạ tầng, nông nghiệp và bất cứ thứ gì mà bạn có thể mua bảo hiểm cho nó.
Cloud to Street dự định mua dữ liệu thô từ vệ tinh Umbra, đưa qua thuật toán phân tích tự động của công ty, sau đó sử dụng nó để tạo ra những thông tin hữu ích cho khách hàng của mình. Nó có thể xác định vị trí, bản đồ hóa và đếm số người, đất đai, mùa màng và đường đi hiện đang bị lụt, hoặc cung cấp bản đồ rủi ro được mã màu cho lụt lụt trong tương lai.
SAR giúp công ty điền vào thông tin khi dữ liệu quang học không khả dụng. Khởi chạy từ năm 2016, Cloud to Street bắt đầu bằng cách sử dụng dữ liệu từ các vệ tinh công cộng và tư nhân. Dữ liệu radar đầu tiên của họ đến từ các vệ tinh như Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu và RADARSAT của Cơ quan Vũ trụ Canada, có sẵn miễn phí, và đã làm việc với đối tác đối tác công tư TerraSAR-X của Đức. Nhưng gần đây, các công ty tư nhân đã xuất hiện, vận hành các hệ thống vệ tinh nhỏ hơn. “Chúng tôi đã rất hứng thú với việc có nhiều vệ tinh đi lên,” nói Schwarz. Cloud to Street đã làm việc với các nhà sản xuất vệ tinh như Capella và là một trong nhóm quan tâm sớm trên danh sách khách hàng của Umbra.
Schwarz và đồng sáng lập của cô, Beth Tellman, đã làm việc trên dự án Cloud to Street suốt khoảng một thập kỷ. Họ gặp nhau vào năm 2012, vào ngày đầu tiên của họ tại trường sau đây được gọi là Trường Môi trường Yale. Schwarz đã làm việc trong lĩnh vực chính sách, tập trung vào cộng đồng có nguy cơ chống lại biến đổi khí hậu, và Tellman đã thực hiện các dự án cộng đồng sau thiên tai. Cả hai đều đã trực tiếp nhìn thấy những gì xảy ra khi người ta không có thông tin về thảm họa mà họ cần.
Dữ liệu thủy văn thiếu sót ở những khu vực cần nó nhất trên thế giới. “Các khoảng trống thông tin ở thế giới đang phát triển chỉ là quá lớn,” Schwarz nói. Và những nỗ lực để thu thập dữ liệu đó đôi khi không thành công. “Chúng tôi làm việc ở những nơi có thể họ đã thiết lập một hệ thống thiết bị địa phương, và sau đó tất cả các thiết bị đều bị đánh cắp, đúng mấy ngày sau đó, hoặc bị phá hủy trong một xung đột,” cô thêm vào.
Khi ngành công nghiệp vệ tinh, điện toán đám mây và thuật toán phân tích hình ảnh trưởng thành xung quanh họ, Schwarz và Tellman quyết định cố gắng khắc phục sự chênh lệch quốc tế đó. Dữ liệu vệ tinh có thể khắc phục sự thiếu sót của cảm biến trên mặt đất, và Cloud to Street có thể đưa thông tin đó đến chính quyền địa phương và các tổ chức phi lợi nhuận. “Chúng tôi có thể đột nhiên thiết lập một hệ thống thông tin lụt lộc cho một quốc gia không có thiết bị gì cả, nói chung là qua đêm,” Schwarz nói.
Ví dụ, vào năm 2017, lũ lụt mãnh liệt đã làm ngập tràn thị trấn Impfondo, Cộng hòa Dân chủ Congo, nhưng sự xa xôi đã làm cho việc gửi cứu trợ và xác định nhu cầu của người dân trở nên khó khăn. Hợp tác với chính phủ Congo và các tổ chức nhân đạo, nền tảng của Cloud to Street đã giảm thời gian phát hiện lụt từ tuần thành ngày và cung cấp thông tin về nơi an toàn để tái định cư cho người tị nạn.
Ban đầu, khách hàng của Cloud to Street là các chính phủ, các bộ phận xử lý thảm họa của họ và các tổ chức như Ngân hàng Thế giới, giúp họ xác định ai cần được di dời và nơi nào, đồng thời cung cấp bằng chứng mà họ có thể sử dụng để thúc đẩy việc cấp thêm quỹ giảm nhẹ. Ngày nay, Cloud to Street cũng làm việc trong những lĩnh vực doanh nghiệp hơn, giúp các công ty bảo hiểm tính đến rủi ro và tính toán thanh toán của họ. Dù cách nói, Schwarz nói, họ sẽ cần SAR. “Rõ ràng là radar có một ưu điểm nổi bật mà khó có thể vượt qua, điều đó luôn luôn là cần thiết—và đó là khi nó lụt, thường có mây và mưa,” cô nói. “Điều đó chỉ là, rất thẳng thắn, ưu điểm lớn của nó.”
Trong hơn bốn tuần, MINPRICE đang công bố một loạt câu chuyện về các ứng dụng khoa học của vệ tinh.
Đọc các câu chuyện khác trong loạt bài này tại đây, tại đây, và tại đây.
Phát triển thuật toán có thể phân tích dữ liệu SAR, tuy nhiên, khó hơn là tạo ra những thuật toán có thể phân tích hình ảnh.
Một phần, đó là một hiện vật của các hạn chế của não người. Một số phong cách thuật toán xử lý dữ liệu được mô phỏng theo cách não của chúng ta phân tích thông tin hình ảnh. Nhưng chúng ta không cảm nhận bất kỳ thứ gì giống như dữ liệu SAR. “Nó khó hơn so với việc xử lý dữ liệu quang học, vì chúng ta không nhìn thấy bằng radar,” nói Vijayan Asari, giám đốc của Vision Lab tại Đại học Dayton, có một bộ phận phân tích hình ảnh SAR. “Chúng ta không nhìn thấy bằng sóng siêu âm.”
(Nhóm này, hợp tác với Air Force Research Lab, cùng với các tổ chức khác, đang nghiên cứu về việc sử dụng SAR để phát hiện và dự đoán hoạt động của các tảng băng—một ứng dụng môi trường khác cho dữ liệu này. Các tảng băng thường nằm ở các khu vực tối tăm, âm u. Ngoài việc nhìn xuyên qua bóng tối, SAR cũng có thể xâm nhập vào phía trên của băng, tiết lộ động lực chảy của các tảng băng khi chúng tan chảy và di chuyển. Như một nhóm nghiên cứu, lab có lẽ sẽ cần sử dụng dữ liệu được thu thập bởi Umbra hoặc một đối thủ cạnh tranh, cùng với thông tin từ các vệ tinh công cộng như Sentinel.)
Ngay cả Giám đốc điều hành của Umbra cũng gặp khó khăn khi hiểu về SAR ban đầu. “Lần đầu tiên tôi tiếp xúc với nó là liên quan đến khả năng phân loại của Hoa Kỳ,” nói Master, người trước đây là một quản lý chương trình tại Darpa, cơ quan nghiên cứu rủi ro cao của bộ quốc phòng. “Tôi nghĩ tôi hơi tiếp cận nó với một thái độ, đó là, ‘SAR là kỳ quặc, nó có lẽ sẽ không nói cho bạn biết gì cả.’” Sau tất cả, như anh ta mô tả, “trí óc của chúng ta được điều chỉnh với cảm biến của chúng ta.” (Ý anh ta là mắt.) Nhưng, anh ta tiếp tục, bạn có thể coi SAR như là một “đèn flash” chiếu sáng những gì mắt của bạn không thể nhìn thấy được một mình.
SAR cũng có lợi thế so với vệ tinh hình ảnh siêu nét: Vệ tinh radar rẻ và (tương đối) dễ làm. Chúng không đòi hỏi một phòng sạch hoặc gương lớn, chính xác. “Vấn đề của quang học là độ phân giải chiếm ưu thế,” nói Master, có nghĩa là càng sắc nét hình ảnh quang học, càng hữu ích. “Độ phân giải được điều khiển bởi kính lớn,” anh ta nói. “Và kính lớn rất đắt đỏ.”
Mô hình kinh doanh của Umbra cũng tương tự như vậy: Nó chỉ bán dữ liệu cho các nhóm như Cloud to Street thay vì phân tích nó. Morrison nghĩ rằng để lại việc đó cho các chuyên gia là điều tốt hơn. Hãy lấy Schwarz làm ví dụ, nói Morrison. “Cô ấy thức dậy vào buổi sáng, và từ lúc cô ấy tỉnh tới khi đầu cô ấy chạm gối xuống là cô ấy đang nghĩ về việc ngập lụt,” anh ta nói. Còn anh ấy, hiếm khi mơ về nước lên. (“Tôi phải vận hành một vệ tinh,” anh ấy nói.)
Nhưng anh ta hy vọng rằng khi dữ liệu SAR trở nên dễ dàng và tương đối rẻ, nhiều người có thể tự hỏi về cách nó có thể giúp ích cho nghiên cứu hoặc kinh doanh của họ—dù đó liên quan đến theo dõi sự phá rừng, giấy chứng nhận carbon, cháy rừng, chuyển phát dầu, di chuyển quân sự, ống rò rỉ, hoặc những mái nhà già nua. “Có một triệu những khu vực nhỏ như thế này,” nói Morrison. Và một số trong những khu vực đó có thể giữ cho cả cuộc sống và sinh kế từ việc bị chìm dưới nước.