Dataegenskaper og begrensninger

To satellittprogrammer har vært brukt i InSAR Norge: Sentinel-1 og Radarsat-2. De har ulike opptaksmodus som gir ulike dataegenskaper. I tillegg blir radarbildene prosessert med to ulike InSAR-teknikker, som også endrer egenskapene til sluttproduktene (Sidene er under oppdatering).
Bratte skråninger kan havne i skyggen fra satellitten og vil fremstå som områder uten data.

Her kan du lese mer om satellittprogrammene og InSAR-teknikkene.

Romlig oppløsning (avstanden mellom to objekter som kan skilles på bakken) og tidsmessig oppløsning (tidsintervallet mellom bilder tatt på samme område) er oppsummert i tabellen nedenfor:

Satellitt InSAR Norge dekning Prosesseringteknikk Temporal oppløsning Romlig oppløsning
Sentinel-1 Nasjonalt Persistent Scatterer Interferometry (PSI)

12 dager dager fram til høsten 2016, 6 dager etterpå

Ca. 5 x 20 meter (5 meter i øst-vest og 20 meter i nord-sør retning)
Radarsat-2 Regionalt, Nord-Norge og Vestlandet

Small BAseline Subset (SBAS)

24 dager Ca. 20 x 20 meter (20 meter i øst-vest og 20 meter i nord-sør retning)
Radarsat-2 Regionalt, byområdene Oslo og Trondheim Persistent Scatterer Interferometry (PSI) 24 dager Ca. 20 x 20 meter (20 meter i øst-vest og 20 meter i nord-sør retning)

Sentinel-1 programmet består av to satellitter. Den første satellitten ble skutt opp i 2014 og den andre skutt opp i 2016. Hver satellitt bruker 12 dager på én runde rundt jorda. Derfor er den temporale oppløsningen på 12 dager fram til den andre satellitten ble skutt opp. Med to satellitter i bane rundt jorda blir oppløsningen på 6 dager.

Hvorfor er InSAR-målinger relative?

Med InSAR måler vi en endring i avstand mellom satellitten og jordoverflata. Disse bevegelser er én-dimensjonale, og både romlig og temporalt relative:

Én-dimensjonalitet: InSAR målinger er avhengig av målegeometrien av radaren som ser ned mot høyre i satellittens sikteretning. InSAR måler kun én-dimensjonale bevegelser langs radarens sikteretning. Om den reelle bevegelsen på bakken avviker fra sikteretningen, vil målingen bli underestimert eller til og med fullstendig uoppdaget. Mer informasjon om målegeometri finnes her.

Romlig relativitet: InSAR dokumenterer bevegelsen mellom to punkter på bakken. I InSAR Norge betyr det at bevegelsene er relative til et lokalt referansepunkt. Dataene er ennå ikke koplet til en fast romlig referanse. Inntil videre prosesseres data i mindre områder, ca. 5 x 5 km, som har hver sitt egne referansepunkt. Før områdene settes sammen til de landsdekkende datasettene, justeres hvert område slik at de fleste punktene i et område har en bevegelse på 0 mm/år. Det betyr at kartet bare viser relativ og lokal deformasjon. På sikt vil InSAR-dataene bli koblet sammen med data fra GNSS (Global Navigation Satellite Systems) stasjoner fra Kartverket for å få alt inn i samme, absolutte referanseramme.

Temporal relativitet: Bevegelsen er relativ til et referansetidspunkt som varierer fra datasett til datasett og fra område til område. For Sentinel-1 2019 leveransen kalt «Sentinel-1 Deformation (old)» i karttjeneste var referansen i august 2019 (se informasjon om datasett her). I de nyeste datasettene, «Sentinel-1 Deformation», er referansetidspunktet satt til første radarbildeopptak 

Hvorfor er det ikke målinger overalt og hele tiden?

InSAR Norge data dekker en stor del av landet, men det er likevel ikke dekning overalt. Det er hovedsakelig tre grunner som reduserer datadekningen:

Geometriske effekter: Dekningen av InSAR resultater påvirkes av terrenget. Radaren har en fast sikteretning ned mot jorda. Derfor kan det være noen områder uten data på grunn av skyggeeffekter i bratte fjellsider som vender bort fra satellitten. På den andre siden av fjellsiden, den som vender mot satellitten, kan en annen effekt som kalles layover påvirke dekningen. Når toppen av fjellet vises nærmere satellitten enn foten av fjellet vil de reflekterte signalene fra flere ulike steder blir umulige å skille fra hverandre og det fører til et tvetydig retursignal. Disse områder filtreres vekk.

Bratte skråninger kan havne i skyggen fra satellitten og vil fremstå som områder uten data.

Tett vegetasjon, vann, snø og is: Det landsdekkendende Sentinel-1 InSAR-kartet er basert på en metode som utnytter små og tydelige punkter på bakken, slik som hustak eller fast fjell. Dette gjør at metoden fungerer godt i byområder og på bar stein. I områder med tett vegetasjon, landbruksområder, myr, snø eller isbreer fungerer metoden dårligere. Hvis endringen på overflaten er for stor mellom to radarbilder, slik som store endringer i vegetasjonsdekket, snøfall eller snøsmelting mister man signalet eller så blir bevegelsen feilestimert.

For raske landformer: InSAR kan ikke brukes til veldig raske bevegelser. Den maksimale bevegelsen som kan detekteres tilsvarer en halv bølgelengde av sensoren (som er ca 2,8 cm for satellittene brukt i InSAR Norge) i tidsintervallet brukt til å sammenligne radarbilder (for eksempel 6 dager for to påfølgende Sentinel-1 bilder). I praksis, fordi man bruker mange bildepar med ulike tidsintervaller, og på grunn av datahull gjennom vinteren, er områder som beveger seg mer enn ca 100 mm/år, eller med svært ulineære hastighet på grunn av sesongmessige bevegelser ikke mulige å måle. Om bakken beveger seg veldig fort, er ofte noen få punkter med mørk farge synlige, men store deler av området vil være uten InSAR-punkter. Disse har blitt filtrert bort på grunn av dårlig signalkvalitet. Derfor er det viktig å huske at mangel på målepunkt ikke betyr at det ikke er bevegelse. Det betyr bare at InSAR ikke kan skaffe informasjon på dette stedet.

Begrensinger som reduserer datadekning i InSAR Norge: A. Bratte fjellsider påvirkes av skygge og layover effekter. B. Områder med tett vegetasjon. C. Områder dekket av vann, snø og is. D. Områder som beveger for raskt eller med svært ulineære mønstre.

Sentinel-1-satellittene har tatt bilder hver 12. dag siden 2014 og hver 6. dag siden 2016. Dette er en veldig lang tidsserie av InSAR-målinger. Likevel, i kalde områder som Norge, kan man ikke måle bevegelser heletida. Det hovedsakelig på grunn av snø som reduserer datasampling.

Snøfall og snøsmelting fører til at man mister signalet eller at bevegelsen feilestimeres. Derfor brukes kun data fra den perioden av året med generelt lite snødekke. Tidsserier har store hull hver vinter. De landsdekkende Sentinel-1 datasettene er tilpasset regionale snøforhold, slik at mest mulig data tas i bruk. I kystnære områder i Sør- og Midt-Norge og byområder er måleserien utvidet med flere måneder. I Nord-Norge og i fjellområdene i Sør-Norge med lengre snøsesong, går datasettene fortsatt fra juni til oktober. Generelt er det viktig å huske at all bevegelse som skjer mellom snøfrie sesongene, i vinterperioden der vi ikke bruker data, er kun et estimat og må tolkes med forsiktighet da over- og underestimering av bevegelsestrenden kan forekomme.

Begrensinger som reduserer datasampling i InSAR Norge: Datasettene har en 12-dagers oppløsning fram til høsten 2016 og 6-dager etterpå, men tidsseriene er ikke kontinuerlige og har lange datahull i vinterhalvåret på grunn av snø.

Hva er vanlige feilkilder i InSAR?

InSAR bakkebevegelse er målt fra faseforskjeller (en brøkdel av bølgelengden) mellom to signaler sendt fra en radarsatellitt mot jordoverflaten. Faseforskjeller er påvirket av mange flere elementer enn bare bevegelser på bakken: atmosfæriske variasjoner, topografien, endringer av overflateegenskaper, osv. (se mer info her). For å isolere bevegelsen, må de andre elementene av faseskift slettes og feilkilder reduseres i prosesseringen. Selv om det er avanserte løsninger for å gjøre dette, vil alltid gjenstå noen feil i sluttproduktene. Her beskriver vi hovedproblemer som finnes i InSAR Norge data og hvordan man kan identifisere dem:

Støy/avvik: På grunn av støy i data vil noen punkter ha feil verdi. Selv om et punkt har bestått en serie av filteringskriterier basert på kvalitetsmålinger, vil det alltid finnes avvikende resultater. Uten mer informasjon om forholdene på bakken, er det ikke mulig å vite om disse målepunktene har er riktige eller ikke. En generell regel er at man alltid må tolke enkeltvise punkter, som viser avvikende verdier sammenlignet med naboområder, med forsiktighet. Siden det finnes minst to landsdekkende datasett av hver ascending og descending geometri (se mer info om det her), anbefaler vi også å sammenligne de ulike datasettene med hverandre for å vurdere kvaliteten av resultatene. Hvis et bestemt bevegelsesmønster sees i mer enn ett datasett, er det en god indikasjon for at bevegelsen er reell og ikke bare støy. 

Fuktighet og sesongmessige effekter: I våtområder (f.eks. myr) kan det være årstidsvariasjoner på grunn av variasjoner i vanninnhold. Da det bare brukes data fra det sommerhalvåret, kan slike variasjoner skape problemer for prosesseringen. Problemene viser seg enten som områder med store punktvise variasjoner (en blanding av røde og blå punkter) eller som områder med jevnt positive verdier (blå punkter), eller jevnt negative verdier (røde punkter). Det vises typisk i myrområder.

Snødekke: Kvaliteten av målingene er påvirket av endringer av overflateegenskaper, for eksempel på grunn av snø. For å unngå de fleste problemer med snødekke er det brukt data fra ca juni til oktober i det landsdekkende datasettet. I høytliggende områder kan det likevel være snø også i denne perioden, noe som kan gi problemer med prosesseringen og føre til feil resultat. Det vil bli utviklet mer sofistikerte teknikker for å velge ut hvilke data som skal inngå i prosesseringen av forskjellige områder i tiden fremover.

Atmosfærisk effekt: Endring i atmosfære fører til faseendringer som kan feiltolkes som bevegelser. Ved å anta at disse variasjonene ikke er avhengig av tid, kan man filtrere dem bort når man bruker lange dataserier. Likevel kan filtreringen i noen tilfeller være ufullstendig i dype daler, der luften oppnår en stabil lagdeling. Dype daler kan i en del tilfeller ha feilaktige positive verdier (lyseblå farger).

Datakalibrering: Det landsdekkende datasett har blitt satt sammen av en rekke mindre områder (ca. 5 x 5 km), som har blitt prosessert hver for seg. Hvis data fra forskjellig tidspunkt blir brukt i prosesseringen av nærliggende områder, kan det skape et skift i verdiene langs en rett linje. Hvert område er i tillegg prosessert hver for seg, og deretter kalibrert mot et lokalt referansepunkt (se spørsmål «Hvorfor er InSAR målinger relative?». Før områdene settes sammen til de landsdekkende datasettene, justeres hvert område slik at flesteparten av punktene i et område har bevegelse på 0 mm/år. I områder med ekstremt mye bevegelse kan dette være en feil antakelse og det vil i så fall skifte alle verdiene opp eller ned.

Verdiskift: Store verdiskift i tidsserier kan indikere at resultater er påvirket av fasetvetydigheten (se mer info om det her). Med InSAR måler vi faseforskjell mellom to bølger, som tilsvarer til brøkdel av bølgelengden. Resultatene gjøres så om fra sykliske faseforskjeller til kontinuerlige avstandsforskjeller. Utfordringen i denne prosedyren er at en endring i avstand med et heltall ganger av bølgelengden vil gi akkurat den samme fasen den første målingen, som dermed ikke er mulig å skille fra hverandre med InSAR. Denne fasetvetydigheten er en av de største utfordringene som prosesseringen av interferometrisk data står ovenfor og kan føre til et verdiskifte i resultatene, spesielt når det er lange datahull i tidsserier. 

Eksempler av feilkilder som kan identifiseres i InSAR Norge data: A. Enkelte punkter med avvikende verdier i forhold til naboområdet må tolkes med forsiktighet, som i dette eksempel der bakgrunnshastigheten er rundt 0 mm/år, men flere punkter med høye hastigheter er allikevel til stede. B.I våte områder (f.eks myr) vises store punktvise variasjoner (en blanding av røde og blå punkter) eller jevnt positive verdier (blå). C. Langvarig snødekke på høyfjellet fører til avvikende verdier. D. Lagdeling i atmosfæren i daler kan skape feil som vises med gradvis endring mellom dyp dal og fjelltopp. E. InSAR kalibrering av små blokker kan skape kanteffekter når de har slått sammen. F. Store verdiskifter (phase shift på engelsk) i tidsserier eller på kart kan skyldes feil konvertering fra sykliske faseforskjeller til kontinuerlig bevegelser.

Hvor nøyaktig/presise er dataene?

En nøyaktig horisontal posisjon av reflektorene på bakken er ikke mulig. Et punkt i karttjenesten kan stamme fra en reflektor med kraftig signal eller fra flere reflektorer som ligger i en celle. Sentinel-1 satellittene har en oppløsning på (20 m x 5 m). Punkter kan avvike med opptil 10 m fra plasseringen de er avbildet på i karttjenesten.

Nøyaktigheten av InSAR resultatene er på millimeternivå men varierer fra punkt til punkt på grunn av variable feilkilder. Punktene som har passert kvalitetskontrollen og er tilgjengelige i karttjeneste har tidsserier med midlere kvadratisk avvik fra en deformasjonsmodell (en tredje ordens polynom og en periodisk sesongkomponent) på mindre enn 5 mm. Usikkerheten i forhold til modellen er gitt i resultatene ved midlere kvadratfeil parameter RMSE (engelsk: root mean squared error). 

For å vurdere kvaliteten av bevegelsesverdiene, er det viktig å ikke bare se på gjennomsnittshastigheten av enkle punkter, men også:

  • Å evaluere resultat i sammenheng med nabopunkter: Om enkelte punkter viser avvikende verdier i forhold til naboområdet må de tolkes med forsiktighet. Det er også anbefalt å alltid sammenligne de ulike tilgjengelige ascending/descending datasett. Hvis en bestemt bevegelse sees i mer enn ett datasett fra samme geometri, er det en god indikasjon for at bevegelsen er reell og ikke bare støy.
  • Å analyse hele tidsserien (som vises i tidsvinduet): Gjennomsnittshastighet som er brukt til å farge punkter på karttjeneste er et estimat basert på hele tidsserie. Sesongmessige trender, for høy hastighet eller påvirkende endring av bakkens overflate (fruktighet, vegetasjon, snø, etc.) kan føre til skiftet resultater, spesielt når det er lange datahull i tidsserie i vinter. Det er derfor viktig å se nøye på tidsserier før å videre bruke data.
  • Å sjekke kvalitetsmål (tilgjengelige i dataviseren): Midlere kvadratfeil parameter RMSE (engelsk: root mean squared error) gir en informasjon om avvik fra deformasjonsmodellen. To andre dokumenterte parametre er indikatorer av stabilitet av målingspunkter over tid: temporale koherensen (engelsk: temporal coherence; verdier er mellom 0 og 1. Høyere verdier er bedre) og amplitudekvaliteten (engelsk: amplitude quality; verdier er mellom 0 og 1. Lavere verdier er bedre).

Mer informasjon om karttjenester, tidsserievinduet og dataviseren finnes her.

Mer informasjon om dokumenterte parametere (inkludert kvalitetsmål) finnes her.