Le due immagini ottenute dal Copernicus Sentinel-2 evidenziano l’importanza della missione nella distinzione tra nuvole e neve. I satelliti Copernicus Sentinel-2 sono dotati di un imager multispettrale ad alta risoluzione che fornisce immagini ottiche in 13 bande spettrali, dal visibile all’infrarosso a onda corta dello spettro elettromagnetico. Le immagini, risalenti ad agosto 2024, mostrano la stessa area delle Alpi Australiane nel sud-est dell’Australia, ma sono state generate utilizzando i diversi canali spettrali dello strumento. A sinistra, l’immagine a colori veri rappresenta l’area come la percepirebbe l’occhio umano. Come si può osservare, l’area è coperta da nuvole. Le lunghe linee rette visibili sono scie di condensazione di aerei che probabilmente seguono la rotta trafficata tra Canberra e Melbourne.

L’immagine presenta diverse zone coperte da neve e nuvole, ma come possiamo distinguerle? Entrambe appaiono bianche, poiché riflettono la luce visibile. Qui entra in gioco l’importanza delle combinazioni di bande diverse. L’immagine a colori falsi a destra include bande nell’infrarosso a onda corta, che mettono in risalto la neve e le nuvole in modo differente. La neve e il ghiaccio appaiono in blu elettrico, mentre il vapore acqueo, o le nuvole, si manifestano in bianco.

Confrontando le due immagini, è semplice identificare la neve blu a destra e le nuvole più spesse bianche verso il centro dell’immagine. Le strati più sottili di nuvole e le scie di condensazione, invece, sono praticamente invisibili. La separazione tra nuvole e neve rappresenta anche un problema di classificazione cruciale quando si utilizza l’intelligenza artificiale (IA) per elaborare le immagini satellitari – un campo in rapida espansione. Analizzando le immagini multispettrali, i più recenti algoritmi di IA stanno imparando a differenziare questi due elementi, contribuendo così a migliorare la nostra comprensione del clima e dell’ambiente terrestre.