Продолжается регистрация участников Национальной технологической олимпиады
Национальная технологическая олимпиада — это командные инженерные соревнования для школьников и студентов. Участники разделены на три возрастные категории: школьники 5−7 классов, школьники 8−11 классов, студенты колледжей и вузов. Срок окончания регистрации: 27 августа 2023 года. Все подробности — на сайте олимпиады.
Олимпиада проводится ежегодно, начиная с 2015 года. Кроме возрастных категорий, существует разделение по дисциплинам (профилям), которых на олимпиаде десятки. Вот пример для школьников 8–11 классов.
Среди дисциплин “Космического проекта” есть “Анализ космических снимков и геопространственных данных”, а также “Спутниковые системы”, “Большие данные и машинное обучение”.
На НТО Junior для школьников 5-7 классов есть сфера "Технологии и космос" (тг-канал).
Олимпиада — это безусловно хорошо. Можно получить опыт командной работы, прибавить баллов к ЕГЭ. Но нужно хорошо подготовится. Для этого в каждой дисциплине прилагаются материалы и задания прошлых лет. Так что оценить свой уровень, выявить слабые места и подтянуть их, можно заранее. А некоторые задания для школьников заставят призадуматься и студентов. Организация такого дела — огромный труд и спасибо организатором за то, что они его делают.
Теперь о минусах. Первый поменьше, скорее это просто брюзжание: использование птичьего языка — мейкерство, hard skills (без перевода) и т. п. Изобилие таких терминов не делает тексты доступнее. Скорее, они становятся похожими на старые фильмы про XVIII век, с их “баталиями“, “детраншементами” и прочими “кунштюками”. Вопрос: почему Олимпиада — национальная? Она что, относится к какой-то национальности? Так говорят в США, чтобы обозначить общегосударственный уровень, выше уровня отдельных штатов.
Второй минус поважнее: освещение события. ТВ, конечно, сообщит, что олимпиада состоялась. Но, раз это соревнование, то хотелось бы наблюдать борьбу. Хочется, чтобы за борьбой следили сверстники участников, и видели, что не боги горшки обжигают, что они могут не хуже... Кстати, среди дисциплин есть научная журналистика. А как насчет ведения стримов? В смысле — подготовить тех, кто может освещать олимпиаду, на самой олимпиаде. Возражение, что это будет скучно, опровергается многолетним опытом “Что? Где? Когда?”
#обучение #конкурс
Национальная технологическая олимпиада — это командные инженерные соревнования для школьников и студентов. Участники разделены на три возрастные категории: школьники 5−7 классов, школьники 8−11 классов, студенты колледжей и вузов. Срок окончания регистрации: 27 августа 2023 года. Все подробности — на сайте олимпиады.
Олимпиада проводится ежегодно, начиная с 2015 года. Кроме возрастных категорий, существует разделение по дисциплинам (профилям), которых на олимпиаде десятки. Вот пример для школьников 8–11 классов.
Среди дисциплин “Космического проекта” есть “Анализ космических снимков и геопространственных данных”, а также “Спутниковые системы”, “Большие данные и машинное обучение”.
На НТО Junior для школьников 5-7 классов есть сфера "Технологии и космос" (тг-канал).
Олимпиада — это безусловно хорошо. Можно получить опыт командной работы, прибавить баллов к ЕГЭ. Но нужно хорошо подготовится. Для этого в каждой дисциплине прилагаются материалы и задания прошлых лет. Так что оценить свой уровень, выявить слабые места и подтянуть их, можно заранее. А некоторые задания для школьников заставят призадуматься и студентов. Организация такого дела — огромный труд и спасибо организатором за то, что они его делают.
Теперь о минусах. Первый поменьше, скорее это просто брюзжание: использование птичьего языка — мейкерство, hard skills (без перевода) и т. п. Изобилие таких терминов не делает тексты доступнее. Скорее, они становятся похожими на старые фильмы про XVIII век, с их “баталиями“, “детраншементами” и прочими “кунштюками”. Вопрос: почему Олимпиада — национальная? Она что, относится к какой-то национальности? Так говорят в США, чтобы обозначить общегосударственный уровень, выше уровня отдельных штатов.
Второй минус поважнее: освещение события. ТВ, конечно, сообщит, что олимпиада состоялась. Но, раз это соревнование, то хотелось бы наблюдать борьбу. Хочется, чтобы за борьбой следили сверстники участников, и видели, что не боги горшки обжигают, что они могут не хуже... Кстати, среди дисциплин есть научная журналистика. А как насчет ведения стримов? В смысле — подготовить тех, кто может освещать олимпиаду, на самой олимпиаде. Возражение, что это будет скучно, опровергается многолетним опытом “Что? Где? Когда?”
#обучение #конкурс
Интерпретация радарных снимков: отражение от почвы
Диэлектрическая проницаемость воды примерно в 10 раз больше, чем у сухой почвы. Поэтому присутствие воды в верхнем слое почвы можно легко обнаружить на радарных снимках. Влажность почвы и условия увлажнения поверхности становятся особенно заметными на больших длинах волн. Влажность почвы обычно ограничивает проникновение радарных сигналов глубиной, близкой к длине волны сигнала λ. Для X-диапазона это примерно 3 см, для С-диапазона — 5–6 см, для L-диапазона — 25–30 см. Однако в условиях чрезвычайно сухой почвы при использовании радара L-диапазона иногда наблюдается проникновение сигнала на глубину несколько метров. Еще раз: речь идет об открытой, то есть лишенной растительности, почве. Пробиться к почве сквозь густую растительность сможет не всякий радар, но об этом в другой раз.
На рисунке 1️⃣ сравниваются снимки пустыни Сахара, сделанные Landsat TM (a) и космическим радаром (b) SIR-C (L-диапазон, HH-поляризация, угол падения 45°. Север — в верхнем левом углу снимка) в окрестностях оазиса Сафсаф на юге Египта. Поверхность здесь покрыта тонким слоем выдуваемого ветром песка, который скрывает подстилающие породы и особенности дренажа. Полевые исследования в этом районе показали, что сигналы радара L-диапазона (23 см) могут проникать через этот песок на глубину до 2 м, обеспечивая изображение подповерхностных геологических особенностей. Темные, плетеные узоры в (b) представляют собой часть древней речной долины, которая сейчас заполнена песком. Археологи, работающие в этом районе, обнаружили каменные орудия, использовавшиеся ранними людьми более 100 000 лет назад. Другие особенности, видимые на радарных снимках, в основном относятся к структурам коренных пород. На снимках Landsat видно очень мало подобных объектов, из-за скрывающего их песчаного покрова.
Источник снимка: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
#SAR #обучение
Диэлектрическая проницаемость воды примерно в 10 раз больше, чем у сухой почвы. Поэтому присутствие воды в верхнем слое почвы можно легко обнаружить на радарных снимках. Влажность почвы и условия увлажнения поверхности становятся особенно заметными на больших длинах волн. Влажность почвы обычно ограничивает проникновение радарных сигналов глубиной, близкой к длине волны сигнала λ. Для X-диапазона это примерно 3 см, для С-диапазона — 5–6 см, для L-диапазона — 25–30 см. Однако в условиях чрезвычайно сухой почвы при использовании радара L-диапазона иногда наблюдается проникновение сигнала на глубину несколько метров. Еще раз: речь идет об открытой, то есть лишенной растительности, почве. Пробиться к почве сквозь густую растительность сможет не всякий радар, но об этом в другой раз.
На рисунке 1️⃣ сравниваются снимки пустыни Сахара, сделанные Landsat TM (a) и космическим радаром (b) SIR-C (L-диапазон, HH-поляризация, угол падения 45°. Север — в верхнем левом углу снимка) в окрестностях оазиса Сафсаф на юге Египта. Поверхность здесь покрыта тонким слоем выдуваемого ветром песка, который скрывает подстилающие породы и особенности дренажа. Полевые исследования в этом районе показали, что сигналы радара L-диапазона (23 см) могут проникать через этот песок на глубину до 2 м, обеспечивая изображение подповерхностных геологических особенностей. Темные, плетеные узоры в (b) представляют собой часть древней речной долины, которая сейчас заполнена песком. Археологи, работающие в этом районе, обнаружили каменные орудия, использовавшиеся ранними людьми более 100 000 лет назад. Другие особенности, видимые на радарных снимках, в основном относятся к структурам коренных пород. На снимках Landsat видно очень мало подобных объектов, из-за скрывающего их песчаного покрова.
Источник снимка: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
#SAR #обучение
TESViS — новое имя MODIS/VIIRS Subsets
Сервис MODIS/VIIRS Subsets теперь будет называться Terrestrial Ecology Subsetting and Visualization Services (TESViS).
TESViS — это набор инструментов для упрощения загрузки, преобразования, агрегирования и визуализации данных дистанционного зондирования, а также полевых наблюдений. Предназначен он, в первую очередь для ученых, только начинающих работать с данными дистанционного зондирования. Сервис заметно упрощает решение технических вопросов: данные можно получить в готовом виде, без установки софта и программирования. Еще один плюс сервиса — уникальная “наземка”. Ограничение: сравнительно небольшой объем получаемых данных.
Вебинар о возможностях TESViS.
#данные #обучение
Сервис MODIS/VIIRS Subsets теперь будет называться Terrestrial Ecology Subsetting and Visualization Services (TESViS).
TESViS — это набор инструментов для упрощения загрузки, преобразования, агрегирования и визуализации данных дистанционного зондирования, а также полевых наблюдений. Предназначен он, в первую очередь для ученых, только начинающих работать с данными дистанционного зондирования. Сервис заметно упрощает решение технических вопросов: данные можно получить в готовом виде, без установки софта и программирования. Еще один плюс сервиса — уникальная “наземка”. Ограничение: сравнительно небольшой объем получаемых данных.
Вебинар о возможностях TESViS.
#данные #обучение
Лекции ЛКШ–2023
29 июля в Институте космических исследований РАН начала работу “Летняя космическая школа”. Смотрим:
* Прямые трансляции
* Лекции
Лекции в секциях “Баллистика и орбитальная механика” и “Дистанционное зондирование Земли” (бенефис Михаила Бурцева) пока не выложили, хотя они были. Ждем.
Еще хотелось бы материалы практических занятий.
А для души — смотрим Дмитрия Вибе, про галактические окрестности Солнечной системы.
#обучение
29 июля в Институте космических исследований РАН начала работу “Летняя космическая школа”. Смотрим:
* Прямые трансляции
* Лекции
Лекции в секциях “Баллистика и орбитальная механика” и “Дистанционное зондирование Земли” (бенефис Михаила Бурцева) пока не выложили, хотя они были. Ждем.
Еще хотелось бы материалы практических занятий.
А для души — смотрим Дмитрия Вибе, про галактические окрестности Солнечной системы.
#обучение
⭐️ СТРАНЫ / КОМПАНИИ / СПУТНИКИ
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Европейское космическое агентство (ESA) намерено реализовать проект по созданию группировки спутников TANGO для точечного мониторинга выбросов парниковых газов [ссылка].
Спутники TANGO (Twin Anthropogenic Greenhouse gas Observers) ⬆️ должны измерять содержание в атмосфере парниковых газов на уровне отдельных источников выбросов: электростанций, угольных шахт, мусорных свалок, заводов и т. п. Как и Sentinel-5p TROPOMI, TANGO — нидерландская разработка: работы по созданию аппаратов ведут ISISPACE, TNO, SRON и KNMI. Предполагается, что пара спутников TANGO сможет отслеживать источники, ответственные примерно за 75% глобальных выбросов метана. Кроме того, TANGO будут измерять выбросы CO2. Ожидается, что спутники будут готовы к запуску в начале 2027 года.
#GHG #нидерланды
ASF NISAR Early Adopters Workshop 2024. Alaska Satellite Facility (ASF) в сотрудничестве с программой NASA JPL NISAR Early Adopters Program провел двухдневный семинар, целью которого было подготовить участников к работе с данными NISAR с помощью OpenScienceLab ASF, многопользовательской среды JupyterHub, работающей в AWS.
📹 Записи семинара
👨🏻🏫 Слайды
🛢 Репозиторий Jupyter Notebook
#SAR #обучение
Лекция профессора А.В. Ольчева о методах измерений потоков климатически активных газов на суше [анонс, RuTube]
#GHG #обучение
Спутники TANGO (Twin Anthropogenic Greenhouse gas Observers) ⬆️ должны измерять содержание в атмосфере парниковых газов на уровне отдельных источников выбросов: электростанций, угольных шахт, мусорных свалок, заводов и т. п. Как и Sentinel-5p TROPOMI, TANGO — нидерландская разработка: работы по созданию аппаратов ведут ISISPACE, TNO, SRON и KNMI. Предполагается, что пара спутников TANGO сможет отслеживать источники, ответственные примерно за 75% глобальных выбросов метана. Кроме того, TANGO будут измерять выбросы CO2. Ожидается, что спутники будут готовы к запуску в начале 2027 года.
#GHG #нидерланды
ASF NISAR Early Adopters Workshop 2024. Alaska Satellite Facility (ASF) в сотрудничестве с программой NASA JPL NISAR Early Adopters Program провел двухдневный семинар, целью которого было подготовить участников к работе с данными NISAR с помощью OpenScienceLab ASF, многопользовательской среды JupyterHub, работающей в AWS.
📹 Записи семинара
👨🏻🏫 Слайды
🛢 Репозиторий Jupyter Notebook
#SAR #обучение
Лекция профессора А.В. Ольчева о методах измерений потоков климатически активных газов на суше [анонс, RuTube]
#GHG #обучение
LP DAAC E-Learning
Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) — это один из тематических распределенных центров данных NASA, являющийся компонентом NASA’овской Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS).
Одна из особенностей сайта LP DAAC — замечательный раздел E-Learning, со множеством учебных пособий, презентаций, записей вебинаров, видеосоветов по доступу и обработке данных центра с помощью различных приложений, а также примеры скриптов.
#обучение
Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) — это один из тематических распределенных центров данных NASA, являющийся компонентом NASA’овской Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS).
Одна из особенностей сайта LP DAAC — замечательный раздел E-Learning, со множеством учебных пособий, презентаций, записей вебинаров, видеосоветов по доступу и обработке данных центра с помощью различных приложений, а также примеры скриптов.
#обучение
Мониторинг содержания парниковых газов в атмосфере
Лекция д. ф.-м. н. Ермакова Д.М. (ИКИ РАН) на XVII Всероссийской школе-конференции молодых ученых по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса, 15 ноября 2021 года [ссылка]
Рассмотрены возможности спутникового дистанционного мониторинга парниковых газов в атмосфере Земли. Обсуждены базовые физические механизмы взаимодействия излучения с молекулами атмосферных газов, частицами аэрозолей и воды в разных фазовых состояниях. Показаны способы описания этих механизмов, позволяющие эффективно решать задачи дистанционного зондирования химического состава и состояния атмосферы из космоса. Перечислены основные типы применяемых спутниковых приборов и способов организации измерений для извлечения полезной информации из регистрируемых спектров рассеянного, пропущенного и собственного излучения компонентов атмосферы. На примере фактических спутниковых наблюдений продемонстрированы возможности и перспективы мониторинга состояния и динамики атмосферы на различных пространственно-временных масштабах.
👨🏻💻 Презентация
📹 Видео
📖 Руководство по приборам и методам наблюдений. Том IV – Космические наблюдения. Издание 2021 г. Всемирная Метеорологическая Организация, 2021. ВМО-№8. 231 с. (PDF)
#обучение #основы #атмосфера
Лекция д. ф.-м. н. Ермакова Д.М. (ИКИ РАН) на XVII Всероссийской школе-конференции молодых ученых по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса, 15 ноября 2021 года [ссылка]
Рассмотрены возможности спутникового дистанционного мониторинга парниковых газов в атмосфере Земли. Обсуждены базовые физические механизмы взаимодействия излучения с молекулами атмосферных газов, частицами аэрозолей и воды в разных фазовых состояниях. Показаны способы описания этих механизмов, позволяющие эффективно решать задачи дистанционного зондирования химического состава и состояния атмосферы из космоса. Перечислены основные типы применяемых спутниковых приборов и способов организации измерений для извлечения полезной информации из регистрируемых спектров рассеянного, пропущенного и собственного излучения компонентов атмосферы. На примере фактических спутниковых наблюдений продемонстрированы возможности и перспективы мониторинга состояния и динамики атмосферы на различных пространственно-временных масштабах.
👨🏻💻 Презентация
📹 Видео
📖 Руководство по приборам и методам наблюдений. Том IV – Космические наблюдения. Издание 2021 г. Всемирная Метеорологическая Организация, 2021. ВМО-№8. 231 с. (PDF)
#обучение #основы #атмосфера
Лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН 2015–2017
⭐️ 2015
* Фомин Б. А. Моделирование атмосферной радиации для дистанционного зондировании атмосферы, теории климата и других разделов геофизики (Центральная аэрологическая обсерватория, Долгопрудный, Московская область, Россия)
* Трусенкова О. О. Региональные климатические изменения на примере уровня Японского моря (по данным спутниковой альтиметрии) (Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, Владивосток, Россия)
* Полянский И. В. Комплекс многозональной спутниковой съёмки на КА «Метеор-М»: особенности съёмочной аппаратуры, получения и предварительной обработки данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шабанов Н. В. Уравнение переноса и его приложения к дистанционному зондированию растительного покрова (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Митник Л. М., Кулешов В. П., Чёрный И. В. Антарктическое плато: микроволновое зондирование поверхности, подповерхностных слоёв, тропосферы и стратосферы по спутниковым микроволновым измерениям (ТОИ ДВО РАН, Владивосток, Россия)
📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻🏫 Презентации докладов
В Поиске, при выборе секции указываем “Лекции N Всероссийской научной школы-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса”, где N — номер конференции.
⭐️ 2016
* Горный В. И., Латыпов И. Ш., Крицук С. Г. Тепловая аэрокосмическая съёмка при решении задач экологической безопасности (НИЦЭБ РАН, Санкт-Петербург, Россия)
* Ермаков Д. М. Спутниковое радиотепловидение системы океан-атмосфера Земли: задачи, подходы, технологии (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)
* Левина Г. В. Спиральный тропический циклогенез: возможность управлять формированием ураганов? (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Лупян Е. А. Современные возможности и тенденции развития технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Михайлов В. О. и др. Новые данные о динамике областей крупных землетрясений, полученные из анализа временных рядов гравитационных моделей спутников Грейс (Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия)
* Саворский В. П. СВЧ-гиперспектрометры — перспективные температурно-влажностные зондировщики атмосферы (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)
📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻🏫 Здесь и далее ссылки на презентации приведены в тезисах каждого доклада.
⭐️ 2017
* Шабанов Н. В. Вегетационные индексы — принципы построения и приложения (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Елсаков В. В. Анализ пространственной неоднородности изменений растительного покрова тундровой зоны Евразии по материалам съёмки MODIS 2000–2016 гг. (Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия)
* Чурилова Т. Я. Биооптические показатели вод: в приложении к использованию данных ДЗЗ для оценки показателей качества среды и продуктивности водоёмов (Институт морских биологических исследований имени А.О. Ковалевского РАН, Севастополь, Россия)
* Репина И. А. Исследование взаимодействия атмосферы и океана методами дистанционного зондирования Земли из космоса (Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Костяной А. Г. Спутниковый мониторинг климатических параметров океана (Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия)
* Ясюкевич Ю. В., Перевалова Н. П., Воейков С. В. Изучение ионосферы с помощью GPS/ГЛОНАСС: 20 лет отечественных исследований (Институт солнечно-земной физики СО РАН, Иркутск, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
⭐️ 2015
* Фомин Б. А. Моделирование атмосферной радиации для дистанционного зондировании атмосферы, теории климата и других разделов геофизики (Центральная аэрологическая обсерватория, Долгопрудный, Московская область, Россия)
* Трусенкова О. О. Региональные климатические изменения на примере уровня Японского моря (по данным спутниковой альтиметрии) (Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, Владивосток, Россия)
* Полянский И. В. Комплекс многозональной спутниковой съёмки на КА «Метеор-М»: особенности съёмочной аппаратуры, получения и предварительной обработки данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шабанов Н. В. Уравнение переноса и его приложения к дистанционному зондированию растительного покрова (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Митник Л. М., Кулешов В. П., Чёрный И. В. Антарктическое плато: микроволновое зондирование поверхности, подповерхностных слоёв, тропосферы и стратосферы по спутниковым микроволновым измерениям (ТОИ ДВО РАН, Владивосток, Россия)
📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻🏫 Презентации докладов
В Поиске, при выборе секции указываем “Лекции N Всероссийской научной школы-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса”, где N — номер конференции.
⭐️ 2016
* Горный В. И., Латыпов И. Ш., Крицук С. Г. Тепловая аэрокосмическая съёмка при решении задач экологической безопасности (НИЦЭБ РАН, Санкт-Петербург, Россия)
* Ермаков Д. М. Спутниковое радиотепловидение системы океан-атмосфера Земли: задачи, подходы, технологии (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)
* Левина Г. В. Спиральный тропический циклогенез: возможность управлять формированием ураганов? (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Лупян Е. А. Современные возможности и тенденции развития технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Михайлов В. О. и др. Новые данные о динамике областей крупных землетрясений, полученные из анализа временных рядов гравитационных моделей спутников Грейс (Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия)
* Саворский В. П. СВЧ-гиперспектрометры — перспективные температурно-влажностные зондировщики атмосферы (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)
📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻🏫 Здесь и далее ссылки на презентации приведены в тезисах каждого доклада.
⭐️ 2017
* Шабанов Н. В. Вегетационные индексы — принципы построения и приложения (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Елсаков В. В. Анализ пространственной неоднородности изменений растительного покрова тундровой зоны Евразии по материалам съёмки MODIS 2000–2016 гг. (Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия)
* Чурилова Т. Я. Биооптические показатели вод: в приложении к использованию данных ДЗЗ для оценки показателей качества среды и продуктивности водоёмов (Институт морских биологических исследований имени А.О. Ковалевского РАН, Севастополь, Россия)
* Репина И. А. Исследование взаимодействия атмосферы и океана методами дистанционного зондирования Земли из космоса (Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Костяной А. Г. Спутниковый мониторинг климатических параметров океана (Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия)
* Ясюкевич Ю. В., Перевалова Н. П., Воейков С. В. Изучение ионосферы с помощью GPS/ГЛОНАСС: 20 лет отечественных исследований (Институт солнечно-земной физики СО РАН, Иркутск, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
Лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН 2018–2019
⭐️ 2018
* Хвостиков С. А. Методы моделирования динамики распространение природных пожаров и подходы по их интеграции с данными спутникового мониторинга (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Мальковский С. И. Моделирование распространения пепловых облаков и шлейфов во время эксплозивных извержений вулканов Камчатки (Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия)
* Кубряков А. А. и др. Применение лагранжевых методов для исследования динамических процессов и транспорта примеси в океане (Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия)
* Пармузин Е. И. Вариационная ассимиляция данных спутниковых наблюдений в моделях гидротермодинамики морей (Институт вычислительной математики РАН, Москва, Россия)
* Цырульников М. Д. Усвоение данных спутниковых наблюдений об атмосфере Земли в задаче численного прогноза погоды (ФГБУ «Гидрометцентр России», Москва, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2019
* Барталев С. А. Методы и результаты оценки состояния и динамики лесов России в XXI в. (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Рис Г. Дистанционное зондирование северной растительности (Институт полярных исследований им. Скотта, Кембриджский университет, Великобритания)
* Бакстер Р. Изменения окружающей среды в бореальных / арктических биомах: динамика углерода и важность пространственного масштаба (Университет Дарема, Великобритания)
* Тэнси К. Новые методы наблюдения Земли из космоса с использованием Европейских спутников Sentinel (Университет Лестера, Великобритания)
* Хвостиков С. А. Глобальные динамические модели растительности (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Щепащенко Д. Г. Использование продуктов дистанционного зондирования для моделирования углеродного бюджета лесов и лесного хозяйства: опыт Международного института прикладного системного анализа (IIASA) (The International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria)
* Ершов Д. В. Оценка эмиссий углерода от пожаров в лесах России на основе результатов спутникового мониторинга (Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия)
* Елсаков В. В. Анализ изменений растительного покрова Приполярного и Полярного Урала как индикатора климатогенных изменений (Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия)
* Шабанов Н. В. Фенологические изменения в северных лесах России на основе анализа временных рядов MODIS LAI (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Ваганов Е. А. Влияние климатических изменений на леса Северной Евразии (Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
⭐️ 2018
* Хвостиков С. А. Методы моделирования динамики распространение природных пожаров и подходы по их интеграции с данными спутникового мониторинга (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Мальковский С. И. Моделирование распространения пепловых облаков и шлейфов во время эксплозивных извержений вулканов Камчатки (Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия)
* Кубряков А. А. и др. Применение лагранжевых методов для исследования динамических процессов и транспорта примеси в океане (Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия)
* Пармузин Е. И. Вариационная ассимиляция данных спутниковых наблюдений в моделях гидротермодинамики морей (Институт вычислительной математики РАН, Москва, Россия)
* Цырульников М. Д. Усвоение данных спутниковых наблюдений об атмосфере Земли в задаче численного прогноза погоды (ФГБУ «Гидрометцентр России», Москва, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2019
* Барталев С. А. Методы и результаты оценки состояния и динамики лесов России в XXI в. (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Рис Г. Дистанционное зондирование северной растительности (Институт полярных исследований им. Скотта, Кембриджский университет, Великобритания)
* Бакстер Р. Изменения окружающей среды в бореальных / арктических биомах: динамика углерода и важность пространственного масштаба (Университет Дарема, Великобритания)
* Тэнси К. Новые методы наблюдения Земли из космоса с использованием Европейских спутников Sentinel (Университет Лестера, Великобритания)
* Хвостиков С. А. Глобальные динамические модели растительности (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Щепащенко Д. Г. Использование продуктов дистанционного зондирования для моделирования углеродного бюджета лесов и лесного хозяйства: опыт Международного института прикладного системного анализа (IIASA) (The International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria)
* Ершов Д. В. Оценка эмиссий углерода от пожаров в лесах России на основе результатов спутникового мониторинга (Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия)
* Елсаков В. В. Анализ изменений растительного покрова Приполярного и Полярного Урала как индикатора климатогенных изменений (Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия)
* Шабанов Н. В. Фенологические изменения в северных лесах России на основе анализа временных рядов MODIS LAI (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Ваганов Е. А. Влияние климатических изменений на леса Северной Евразии (Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
Обнаружение изменений с помощью данных OPERA RTC-S1 [ссылка]
В учебном пособии показан процесс использования радарных данных для визуализации изменений в ландшафте, вызванных такими явлениями, как наводнения, вырубка лесов, сельское хозяйство и циклы замерзания/оттаивания.
Для обнаружения различий в сигналах обратного рассеяния на двух снимках интересующей территории, полученных до и после события, применяются данные Sentinel-1 (S1) с радиометрической коррекцией рельефа (Radiometric Terrain Correction RTC), созданные в рамках проекта JPL OPERA, и геоинформационные системы ArcGIS и QGIS.
Описан процесс поиска и загрузки данных OPERA RTC из Alaska Satellite Facility (ASF), импорт данных в ArcGIS (QGIS) и, собственно, обнаружение изменений (change detection).
Хотя в пособии используются данные OPERA RTC-S1, тот же самый процесс можно применить и к данным ASF HyP3 On Demand.
#SAR #обучение
В учебном пособии показан процесс использования радарных данных для визуализации изменений в ландшафте, вызванных такими явлениями, как наводнения, вырубка лесов, сельское хозяйство и циклы замерзания/оттаивания.
Для обнаружения различий в сигналах обратного рассеяния на двух снимках интересующей территории, полученных до и после события, применяются данные Sentinel-1 (S1) с радиометрической коррекцией рельефа (Radiometric Terrain Correction RTC), созданные в рамках проекта JPL OPERA, и геоинформационные системы ArcGIS и QGIS.
Описан процесс поиска и загрузки данных OPERA RTC из Alaska Satellite Facility (ASF), импорт данных в ArcGIS (QGIS) и, собственно, обнаружение изменений (change detection).
Хотя в пособии используются данные OPERA RTC-S1, тот же самый процесс можно применить и к данным ASF HyP3 On Demand.
#SAR #обучение
Лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН 2020–2021
⭐️ 2020
* Чернокульский А. В. Современные изменения климата в мире и высоких широтах (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Гарет М. Недавние изменения климата в Арктике (Британская антарктическая служба, Великобритания)
* Тутубалина О. В. и др. Методы исследования состояния и изменения северных лесов России по данным мультимасштабного дистанционного зондирования (МГУ имени М.В. Ломоносова Географический факультет, Москва, Россия)
* Щепащенко Д. Г. Новые результаты IIASA по глобальной и региональной оценке лесов дистанционными методами (Международный институт прикладного системного анализа (IIASA), Laxenburg, Austria)
* Бюнтген У. Новые рубежи в исследованиях годовых колец деревьев: переосмысление дендрохронологии (Университет Кембриджа, Великобритания)
* Потапов П. и др. Использование временных серий данных Ландсат (GLAD ARD) для картографирования и мониторинга земного покрова (Университет Мэриленд, США)
* Барталев С. А. Крупномасштабные изменения лесов России в XXI веке по данным спутниковых наблюдений (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шихов А. Н. Смерчевые и шкваловые ветровалы в лесах России (Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия)
* Трофайер А. М. Создание операционной спутниковой системы для мониторинга Земли и климата (Климатический офис Европейского космического агентства, Великобритания)
* Балcтер Х. Картографирование изменений биомассы, GLOBBIOMASS и BIOMASS CCI+ (Университет Лейстер, Великобритания)
* Данкс Ф. От данных дистанционного зондирования к политическим решениям (Программа ООН по окружающей среде, Великобритания)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2021
* Романовский В. Е. Динамика вечной мерзлоты и цикл углерода в Арктике (Университет Аляски в Фэрбенксе, США)
* Репина И. А., Степаненко В. М. Вклад водных объектов в глобальный углеродный цикл (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Головацкая Е. А. Биогеохимические циклы углерода в болотных экосистемах (Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия)
* Курганова И. Н. Бюджет углерода степных экосистем России (Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Московская область, Россия)
* Курбатова Ю. А. Инструментальные наблюдения за потоками парниковых газов в наземных экосистемах (Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН, Москва, Россия)
* Ермаков Д. М. Мониторинг содержания парниковых газов в атмосфере (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
⭐️ 2020
* Чернокульский А. В. Современные изменения климата в мире и высоких широтах (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Гарет М. Недавние изменения климата в Арктике (Британская антарктическая служба, Великобритания)
* Тутубалина О. В. и др. Методы исследования состояния и изменения северных лесов России по данным мультимасштабного дистанционного зондирования (МГУ имени М.В. Ломоносова Географический факультет, Москва, Россия)
* Щепащенко Д. Г. Новые результаты IIASA по глобальной и региональной оценке лесов дистанционными методами (Международный институт прикладного системного анализа (IIASA), Laxenburg, Austria)
* Бюнтген У. Новые рубежи в исследованиях годовых колец деревьев: переосмысление дендрохронологии (Университет Кембриджа, Великобритания)
* Потапов П. и др. Использование временных серий данных Ландсат (GLAD ARD) для картографирования и мониторинга земного покрова (Университет Мэриленд, США)
* Барталев С. А. Крупномасштабные изменения лесов России в XXI веке по данным спутниковых наблюдений (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шихов А. Н. Смерчевые и шкваловые ветровалы в лесах России (Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия)
* Трофайер А. М. Создание операционной спутниковой системы для мониторинга Земли и климата (Климатический офис Европейского космического агентства, Великобритания)
* Балcтер Х. Картографирование изменений биомассы, GLOBBIOMASS и BIOMASS CCI+ (Университет Лейстер, Великобритания)
* Данкс Ф. От данных дистанционного зондирования к политическим решениям (Программа ООН по окружающей среде, Великобритания)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2021
* Романовский В. Е. Динамика вечной мерзлоты и цикл углерода в Арктике (Университет Аляски в Фэрбенксе, США)
* Репина И. А., Степаненко В. М. Вклад водных объектов в глобальный углеродный цикл (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Головацкая Е. А. Биогеохимические циклы углерода в болотных экосистемах (Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия)
* Курганова И. Н. Бюджет углерода степных экосистем России (Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Московская область, Россия)
* Курбатова Ю. А. Инструментальные наблюдения за потоками парниковых газов в наземных экосистемах (Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН, Москва, Россия)
* Ермаков Д. М. Мониторинг содержания парниковых газов в атмосфере (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
Лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН 2022–2023
⭐️ 2022
* Барталев С. А. Методология комплексного использования спутниковых данных дистанционного зондирования, выборочных наземных наблюдений и моделирования для мониторинга бюджета углерода в лесах России (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Хвостиков С. А. Технология оценки баланса и динамики углерода лесов России на основе данных ДЗЗ (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Егоров В. А. Технология построения временных рядов спутниковых данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Жарко В.О. Возможности оценки высоты и продуктивности лесов по спутниковым лидарным данным (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Ховратович Т. С. Показатели горизонтальной структуры лесов и их дистанционная оценка на основе оптических спутниковых данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шабанов Н. В. Полуэмпирический подход разделения индекса листовой поверхности рассчитанного по данным ДЗЗ между верхним и нижним ярусами лесов России (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Стыценко Ф. В. Оценка последствий воздействия природных пожаров на лесные экосистемы (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шихов А. Н. Ветровалы в лесной зоне России: данные за 2001–2022 гг. (Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия)
* Шинкаренко С. С. Особенности пожарного режима аридных нелесных ландшафтов (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Репина И. А. Дистанционные и прямые методы исследования баланса парниковых газов наземных экосистем (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
📹 Видео: часть 1, часть 2
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2023
* Zhiguo Meng New Findings of the Moon Revealed by Chang'e-2 Microwave Radiometer Data (Jilin University, College of Geoexploration Science and Technology, Changchun, China)
* Терехов А. Г. Возможности анализа временных рядов спутниковых сцен в задачах Land-cover / Land-use на примере сухих территорий Центральной Азии (Институт информационных и вычислительных технологий МОН Республика Казахстан, Алматы, Казахстан)
* Горный В. И. Тенденции в развитии дистанционных методов при решении задач геологии и экологической безопасности (Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН Санкт-Петербург, Россия)
* Катковский Л. В. Красовская О. О. Спутниковые методы детектирования патологий хвойных лесов (НИИ ПФП им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь)
* Jayaprakash V. T. Indian Earth Observation System – An Overview (Earth Observation Applications & Disaster Management Support Programme Office (EDPO) at ISRO Headquarters, Bangalore, India)
* Marcato J. Novel deep learning and remote sensing approaches in environmental applications (Federal University of Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение
⭐️ 2022
* Барталев С. А. Методология комплексного использования спутниковых данных дистанционного зондирования, выборочных наземных наблюдений и моделирования для мониторинга бюджета углерода в лесах России (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Хвостиков С. А. Технология оценки баланса и динамики углерода лесов России на основе данных ДЗЗ (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Егоров В. А. Технология построения временных рядов спутниковых данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Жарко В.О. Возможности оценки высоты и продуктивности лесов по спутниковым лидарным данным (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Ховратович Т. С. Показатели горизонтальной структуры лесов и их дистанционная оценка на основе оптических спутниковых данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шабанов Н. В. Полуэмпирический подход разделения индекса листовой поверхности рассчитанного по данным ДЗЗ между верхним и нижним ярусами лесов России (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Стыценко Ф. В. Оценка последствий воздействия природных пожаров на лесные экосистемы (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шихов А. Н. Ветровалы в лесной зоне России: данные за 2001–2022 гг. (Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия)
* Шинкаренко С. С. Особенности пожарного режима аридных нелесных ландшафтов (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Репина И. А. Дистанционные и прямые методы исследования баланса парниковых газов наземных экосистем (Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН, Москва, Россия)
📹 Видео: часть 1, часть 2
📖👨🏻🏫 Тезисы
⭐️ 2023
* Zhiguo Meng New Findings of the Moon Revealed by Chang'e-2 Microwave Radiometer Data (Jilin University, College of Geoexploration Science and Technology, Changchun, China)
* Терехов А. Г. Возможности анализа временных рядов спутниковых сцен в задачах Land-cover / Land-use на примере сухих территорий Центральной Азии (Институт информационных и вычислительных технологий МОН Республика Казахстан, Алматы, Казахстан)
* Горный В. И. Тенденции в развитии дистанционных методов при решении задач геологии и экологической безопасности (Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН Санкт-Петербург, Россия)
* Катковский Л. В. Красовская О. О. Спутниковые методы детектирования патологий хвойных лесов (НИИ ПФП им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь)
* Jayaprakash V. T. Indian Earth Observation System – An Overview (Earth Observation Applications & Disaster Management Support Programme Office (EDPO) at ISRO Headquarters, Bangalore, India)
* Marcato J. Novel deep learning and remote sensing approaches in environmental applications (Federal University of Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil)
📹 Видео
📖👨🏻🏫 Тезисы
#обучение