Over oss, der ute i verdensrommet et sted, kretser tusenvis av satellitter rundt jorda, alle med ulike forskningsformål. Noen av disse, såkalte jordobservasjonssatellitter, tar bilder, gjør målinger og overvåker. Daglig lastes det ned enorme mengder med data, som må analyseres for at de skal bli forståelig for oss.

– Her er et bilde som viser hva radaren faktisk ser, sier Thomas Kræmer og viser frem noe egentlig bare ser ut som grøt. 

Kræmer er stipendiat i jordobservasjonsgruppa ved Institutt for fysikk og teknologi. Bildet er tatt med SAR, såkalt syntetisk apertur-radar, som for de fleste av oss bare framstår som tusenvis av små prikker tegnet med gråblyant.

Men for forskerne som jobber med dette, er det utgangspunktet for enorme mengder spennende informasjon.

Hvorfor så tungvint?

Informasjonen forskerne får ut, kan brukes til å avdekke oljeutslipp, måle isdrift, overvåke skipstrafikken eller skredutsatte steder og lage iskart. Iskartene brukes blant annet i klimamodeller.

– Poenget med forskningen vår er å få mer detaljert informasjon ut av dataen. Filosofien er å dykke inn i signalet for å hente ut mer informasjon om det fysiske miljøet. Dette kan strekke seg fra global skala til meterskala, forklarer professor Torbjørn Eltoft.

Men hvorfor er det så tungvint å få tak i informasjonen? Svaret ligger blant annet i at det er mørkt store deler av året i de arktiske områdene der SAR-satellitter ofte brukes. I tillegg er det ofte så mye skydekke at et vanlig, optisk bilde ikke vil vise det forskerne er ute etter, nemlig hva som skjer på jordas overflate.

– Fordelen med SAR er at radarsignalene kan gå rett gjennom skyene og vekselvirke med overflata. Noe av signalet blir reflektert tilbake og kan måles av radarantennen. Du kan sammenligne SAR med måten flaggermus ser. De kartlegger verden ved å sende ut et signal og få informasjon tilbake. Det samme gjør radarsatellitter, sier Kræmer.

Over tre år

I tillegg er det mye is i Arktis. En radar kan belyse overflata med flere frekvenser.

– Avhengig av hvilken retning det er på radarsignalet, kan vi få forskjellig informasjon om det vi ser på. Det hjelper oss for eksempel å skille mellom glatt og ruglete is, som også kan gi oss kunnskap om den er ny eller gammel. Ved å bruke litt lur matematikk klarer vi å fokusere all denne dataen til et bilde vi kan tolke, forklarer Kræmer.

I dag sitter det tolv ansatte ved UiT og analyserer bilder som daglig hentes ned fra ulike satellitter. Å analysere ett bilde kan ta over tre år, og fortsatt vil det være mye informasjon forskerne ikke har fått tak i.

– Alt er dataprogrammer. Når vi gjør om de rå, grøtete, støyete dataene til bilder, skjer det ved hjelp av ren matematikk – eller algoritmer. Disse tar hensyn til hvordan satellitten har fløyet og til en modell av jorda. Så kan man bruke geometrien mellom satellitten og jorda til å regne seg fram til hvordan det skal se ut, forklarer Kræmer.

Unike data

Snart blir det enda flere forskere ved UiT som skal forske på den grå materien, gjennom opprettelsen av det nye senteret CIRFA (Centre for Integrated Remote Sensing and Forecasting for Arctic Operations).

Forskerne samarbeider på tvers av landegrenser. Akkurat nå samarbeider gruppa tett med Norsk Polarinstitutt, i forskningsprosjektet N-ICE. Forskningsskipet R/V Lance er for tiden fryst inne i den arktiske drivisen og følger isen fra den frøs til i januar og fram til den smelter utover sommeren.
I april sikret forskerne seg unike data. De fikk satellittbilder med ulike frekvenser fra tre forskjellige satellitter, på akkurat samme tid som et helikopter fløy over med et instrument som målte isens tykkelse. 

– Der var vi heldige og fikk gode overlapp mellom tre satellittyper, samtidig som det var vær til å fly med helikopter, sier Malin Johansson, som har en postdoc-stilling i jordobservasjonsgruppa.

– Ved å analysere dataene kan vi finne ut hvilken frekvens vi skal bruke når vi klassifiserer sjøis. Skal vi bruke de lange, de middels lange eller de korte bølgelengdene? Eller skal vi kombinere to frekvenser? Ved hjelp av disse dataene kan vi utvikle en algoritme som klassifiserer sjøis i så og så mange klasser, som også kan si noe om hva slags type is det er, påpeker Torbjørn Eltoft.

Is og olje

I tillegg til satellittbilder blir også andre instrumenter viktig i den videre forskningen. Slike instrumenter kan være bøyer som står i havet eller på isen, måleinstrumenter som festes under fly eller helikoptre og annet avansert utstyr.

– Vi kan bruke data som instrumentene samler inn, til å kvalitetssikre algoritmene vi utvikler til modellene våre, forklarer Eltoft.

Noe av det som det forskes mest på i Arktis, er isen. Hvor tykk den er, hvor den driver, hva som påvirker den, om den smelter eller flytter på seg. Dette er informasjon som er interessant å ha i sann tid, både for skipstrafikken og de som driver med oljeleting, men også for klimaforskerne som prøver å spå hvordan framtida vil se ut. Algoritmene som lages, kan også brukes i modeller som kan forhindre falsk alarm om oljeutslipp.

– Det finnes en algoritme som plukker ut oljesøl, men også det som kan se ut som olje, men ikke er det. Det kan være alger, bølger, tynn is, flatt hav. Når overflaten blir som et speil, vil radarsignalene forsvinne og det kan se ut som olje. Utfordringen er å se forskjellen, sier Malin Johansson.

Tegner iskart manuelt

Et av målene med forskningen innen fjernmålinger å utvikle modeller og algoritmer som er så gode at forskere i framtida skal slippe å tolke satellittbilder manuelt. Ett eksempel på noen som vil få bruk for det, er istjenesten til Meteorologisk institutt. I dag har de egne personer som tegner inn isen på iskart, basert på satellittbilder. Det tar tid, og forskning har vist at tegningene i stor grad er subjektive. Det kan vi unngå med gode dataprogram.

– Selve utviklingen av algoritmene kan ta mange år, men vi ønsker å lage programmer som er så kjappe at det bare går noen minutter fra forskerne forer inn et bilde til informasjonen kommer ut på den andre siden, sier Thomas Kræmer.

Forskningsresultatene er også med på å utvikle sensorer til nye satellitter som skal sendes ut i verdensrommet.

– Nye anvendelsesområder krever ofte høyere oppløsning både i rom og tid. Samtidig er det sånn med SAR at jo høyere oppløsning man har, jo mer støy blir det. Det krever bedre algoritmer og mer detaljert kjennskap til hvordan instrumentet fungerer. Det dukker hele tiden opp nye utfordringer, sier Kræmer.

Basert på fysikk

Professor Torbjørn Eltoft mener forskerne i Tromsø har en fordel når de skal forstå slike bilder:

– Fjernmåling er mange steder knyttet opp mot geografiske informasjonssystemer, men noe av suksessen for Tromsø er at vi har startet med basis i fysikk og forståelse av signaler. Å lage et slikt bilde er en kombinasjon av radarteknologi og signalbehandling. Min filosofi er at hvis vi skal komme lenger i å utvikle og få mer informasjon ut av signalene, må vi komme enda lenger i å forstå interaksjonen mellom signalene og det vi måler. Der mener jeg hemmeligheten ligger.