Июльская коллекция снимков с МКС
1️⃣ (1 апреля 2023, ISS069-E-442) Снимок 30-километрового участка озера Насер. Этот водоем, длиной почти 500 километров, образовался после строительства Асуанской плотины через реку Нил (Египет). Бросается в глаза различие ландшафтов по берегам озера. Западный берег покрыт песком, поступающим из пустыни. Переносу песка на другой берег препятствует озеро, поэтому восточный берег характеризуется обнаженными поверхностями горных пород.
2️⃣ (29 июня 2012, ISS031-E-123071) На первый взгляд может показаться, что поверхность Великих озер покрыта льдом. Но снимок сделан в июне и это не лед, а солнечный блик, отраженный от поверхности прямо в сторону наблюдателя на МКС. Благодаря ему, поверхность озера Онтарио (справа внизу) и озера Гурон (справа вверху) кажется серебристо-зеркальной. А вот озеро Эри (слева) отражает в сторону наблюдателя-астронавта меньше света, и оттого выглядит более тусклым.
3️⃣ (3 декабря 2009, ISS022-E-5807) Еще один солнечный блик, отраженный от поверхности воды в сторону МКС, заставляет блестеть на снимке поверхность Ионического (слева) и Тирренского (справа) морей, окружающих “носок” итальянского "сапога" — провинцию Калабрия на юге Италии.
Снимки, сделанные с МКС астронавтами NASA, находятся на Gateway to Astronaut Photography of Earth.
URL снимка можно определить по его идентификатору. Например, снимок ISS069-E-442 находится здесь.
#снимки #МКС
1️⃣ (1 апреля 2023, ISS069-E-442) Снимок 30-километрового участка озера Насер. Этот водоем, длиной почти 500 километров, образовался после строительства Асуанской плотины через реку Нил (Египет). Бросается в глаза различие ландшафтов по берегам озера. Западный берег покрыт песком, поступающим из пустыни. Переносу песка на другой берег препятствует озеро, поэтому восточный берег характеризуется обнаженными поверхностями горных пород.
2️⃣ (29 июня 2012, ISS031-E-123071) На первый взгляд может показаться, что поверхность Великих озер покрыта льдом. Но снимок сделан в июне и это не лед, а солнечный блик, отраженный от поверхности прямо в сторону наблюдателя на МКС. Благодаря ему, поверхность озера Онтарио (справа внизу) и озера Гурон (справа вверху) кажется серебристо-зеркальной. А вот озеро Эри (слева) отражает в сторону наблюдателя-астронавта меньше света, и оттого выглядит более тусклым.
3️⃣ (3 декабря 2009, ISS022-E-5807) Еще один солнечный блик, отраженный от поверхности воды в сторону МКС, заставляет блестеть на снимке поверхность Ионического (слева) и Тирренского (справа) морей, окружающих “носок” итальянского "сапога" — провинцию Калабрия на юге Италии.
Снимки, сделанные с МКС астронавтами NASA, находятся на Gateway to Astronaut Photography of Earth.
URL снимка можно определить по его идентификатору. Например, снимок ISS069-E-442 находится здесь.
#снимки #МКС
Снимки Sentinel-2
Copernicus Open Access Hub — “родина” данных Sentinel, предоставляет данные уровней обработки Level-1C (L1C, Top of Atmosphere) и Level-2A (L2A, Bottom of Atmosphere = Surface Reflectance). Есть два API: Open Search (для поиска) и OData (для скачивания). Ограничение на скачивание данных: не более двух параллельных потоков, что не подходит для промышленных задач. Снимки, сделанные за последней месяц, скачиваются сразу.* Более ранние снимки извлекаются из архива в течение 1 часа, после чего доступны для скачивания следующие трое суток.
Снимки предоставляются в “родном” формате SAFE (в виде папки, содержащей снимок формата JPEG2000 и метаданные в формате XML). Для конвертации в GeoTiff понадобятся инструменты вроде GDAL и SNAP.
AWS — для промышленного использования данных, когда нужны сотни снимков.
Sentinel-2 в формате SAFE. Данные L1C доступны, начиная с июня 2015 года. L2A — с ноября 2016 года для Европы и с января 2017 года глобально.
Sentinel-2 Cloud-Optimized GeoTIFFs — снимки, преобразованные в Cloud-Optimized GeoTIFF. Метаданные SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) помещены в JSON-файл вместе с данными снимка, а для поиска в архиве доступен STAC API — Earth-search. L2A доступны с апреля 2017 года (Европа) и с декабря 2018 года (глобально).
Copernicus Browser дает возможность скачивать данные Level 1C и Level 2A. В браузере слева видны две вкладки: Visualize и Search. После регистрации, из второй доступно скачивание. В отличие от Copernicus Open Access Hub, здесь все доступные снимки можно скачать сразу. Снимки предоставляются в формате SAFE. Про доступ по API.
Google Earth Engine. Снимки Top-of-Atmosphere Reflectance (L1C) и Surface Reflectance (L2A). L1C доступны с июня 2015 года, L2A — с апреля 2017 года (Европа) и с декабря 2018 года (глобально). Огромный плюс платформы GEE в том, что можно выбрать нужный фрагмент снимка и скачать только интересующие каналы. Преимуществом, разумеется, является и возможность обработки данных в GEE.
Sentinel Hub EO Browser. L2A (по умолчанию) и L1C. Можно выбрать район, каналы и скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Удобно для выполнения небольших задач.
Есть комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные на основе снимков Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых 2 (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а 5 (3 канала “красного края” (B5–B7), широкий канал NIR (B8), водяной пар (B9)) — только для Sentinel. Снимки согласованы по радиометрии (насколько это возможно), преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
Earthdata Search. В чистом виде снимков Sentinel-2 в центрах хранения данных NASA нет. Есть данные HLS Sentinel-2 Multi-spectral Instrument Surface Reflectance Daily Global 30m v2.0 — часть данных HLS, относящаяся к S2. Выбрать каналы нельзя.
Везде требуется бесплатная регистрация.
Ограничения для отдельных стран обходятся через использование при регистрации международных почтовых служб, типа gmail.com, и указание страны, не подпадающей под ограничения.
* Это называется синхронный доступ к данным. Период синхронного доступа может изменяться. Смотреть его нужно в User Guide/The Data Hub Archive.
#данные #sentinel2
Copernicus Open Access Hub — “родина” данных Sentinel, предоставляет данные уровней обработки Level-1C (L1C, Top of Atmosphere) и Level-2A (L2A, Bottom of Atmosphere = Surface Reflectance). Есть два API: Open Search (для поиска) и OData (для скачивания). Ограничение на скачивание данных: не более двух параллельных потоков, что не подходит для промышленных задач. Снимки, сделанные за последней месяц, скачиваются сразу.* Более ранние снимки извлекаются из архива в течение 1 часа, после чего доступны для скачивания следующие трое суток.
Снимки предоставляются в “родном” формате SAFE (в виде папки, содержащей снимок формата JPEG2000 и метаданные в формате XML). Для конвертации в GeoTiff понадобятся инструменты вроде GDAL и SNAP.
AWS — для промышленного использования данных, когда нужны сотни снимков.
Sentinel-2 в формате SAFE. Данные L1C доступны, начиная с июня 2015 года. L2A — с ноября 2016 года для Европы и с января 2017 года глобально.
Sentinel-2 Cloud-Optimized GeoTIFFs — снимки, преобразованные в Cloud-Optimized GeoTIFF. Метаданные SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) помещены в JSON-файл вместе с данными снимка, а для поиска в архиве доступен STAC API — Earth-search. L2A доступны с апреля 2017 года (Европа) и с декабря 2018 года (глобально).
Copernicus Browser дает возможность скачивать данные Level 1C и Level 2A. В браузере слева видны две вкладки: Visualize и Search. После регистрации, из второй доступно скачивание. В отличие от Copernicus Open Access Hub, здесь все доступные снимки можно скачать сразу. Снимки предоставляются в формате SAFE. Про доступ по API.
Google Earth Engine. Снимки Top-of-Atmosphere Reflectance (L1C) и Surface Reflectance (L2A). L1C доступны с июня 2015 года, L2A — с апреля 2017 года (Европа) и с декабря 2018 года (глобально). Огромный плюс платформы GEE в том, что можно выбрать нужный фрагмент снимка и скачать только интересующие каналы. Преимуществом, разумеется, является и возможность обработки данных в GEE.
Sentinel Hub EO Browser. L2A (по умолчанию) и L1C. Можно выбрать район, каналы и скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Удобно для выполнения небольших задач.
Есть комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные на основе снимков Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых 2 (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а 5 (3 канала “красного края” (B5–B7), широкий канал NIR (B8), водяной пар (B9)) — только для Sentinel. Снимки согласованы по радиометрии (насколько это возможно), преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
Earthdata Search. В чистом виде снимков Sentinel-2 в центрах хранения данных NASA нет. Есть данные HLS Sentinel-2 Multi-spectral Instrument Surface Reflectance Daily Global 30m v2.0 — часть данных HLS, относящаяся к S2. Выбрать каналы нельзя.
Везде требуется бесплатная регистрация.
Ограничения для отдельных стран обходятся через использование при регистрации международных почтовых служб, типа gmail.com, и указание страны, не подпадающей под ограничения.
* Это называется синхронный доступ к данным. Период синхронного доступа может изменяться. Смотреть его нужно в User Guide/The Data Hub Archive.
#данные #sentinel2
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
Обзор канала за июль
В июле мы…
🛰 Продолжили цикл заметок про радарную съемку (#SAR #основы): учились “читать” радарные снимки. Рассмотрели, как влияет на отражение сигнала: изменение дальности, шероховатость поверхности, почва, растительность, электрические свойства поверхности, поляризация сигнала, вода и лед. Все заметки вместе — здесь.
🛰 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine (GEE): познакомились со свойствами радарных снимков (1, 2), создавали из них RGB-композиты (здесь и здесь), сравнивали данные восходящих и нисходящих орбит Sentinel-1. Все публикации по GEE собраны здесь.
📡 Знакомились с новыми данными: ежегодными глобальными картами классов землепользования и земного покрова ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022), снимками гиперспектрометра EMIT 2-го уровня обработки и реанализом MERRA-2. Не забыли и “классику” — общедоступные снимки Sentinel-2. Узнали о сервисе мониторинга последствий чрезвычайных ситуаций ReliefWeb.
🔥 Наблюдали за пожарами: в Амурской области (Sentinel-2), в канадской провинции британская Колумбия (MODIS) и на греческом острове Родос (Sentinel-2).
🐉 Следили за новостями из Китая: о формировании спутниковой группировки Tianmu-1 для рефлектометрии по данным глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС-рефлектометрия), о необычной группировке дистанционного зондирования Земли Sixiang, состоящей из трех спутников — радарной, оптической и тепловой съемки. Познакомились с компанией Spacety, которая, впервые в мире, создает спутниковую группировку, состоящую из радаров двух диапазонов: С и Х.
🚀 Наблюдали за экспериментальной отработкой системы видеофиксации отделения полезной нагрузки “Обзор”. Следили за выпуском шести пикоспутников TinySat из пускового контейнера “СтратоСат ТК-1”, и за тем как миниатюрные аппараты выходят на связь. Познакомились с тремя космическими аппаратами связи миссии “Рассвет-1”, разработанными и произведенными компанией “Бюро 1440”, а также спутником НОРБИ-2, на борту которого находится созданный в ИКИ РАН миниатюрный солнечный телескоп СОЛ.
📜 Вспоминали историю: пятьдесят четвертую годовщину высадки американских астронавтов на Луну и пятьдесят первую годовщину запуска спутника Landsat 1 — первого аппарата программы Landsat, продолжающейся до сих пор. Читатели спрашивали, существуют ли еще космические программы, сравнимые с Landsat по продолжительности. Да, существуют. Среди гражданских программ, это программа советских и российских метеорологических спутников “Метеор”. Программа началась в конце 1960-х годов, а последний на сегодняшний день аппарат — “Метеор-М” № 2-3 — выведен на орбиту 27 июня текущего года.
📸 Посетили много интересных мест: террасные виноградники Лаво в Швейцарии, крупнейший в мире солончак Салар де Уюни в Боливии, где добывают литий, а также Мурманск в период открытия навигации по Северному морскому пути. Кстати, мы решили сделать цикл заметок про Северный морской путь, “пройдя” по нему оптическими и радарными снимками.
Спасибо, что читаете.
В июле мы…
🛰 Продолжили цикл заметок про радарную съемку (#SAR #основы): учились “читать” радарные снимки. Рассмотрели, как влияет на отражение сигнала: изменение дальности, шероховатость поверхности, почва, растительность, электрические свойства поверхности, поляризация сигнала, вода и лед. Все заметки вместе — здесь.
🛰 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine (GEE): познакомились со свойствами радарных снимков (1, 2), создавали из них RGB-композиты (здесь и здесь), сравнивали данные восходящих и нисходящих орбит Sentinel-1. Все публикации по GEE собраны здесь.
📡 Знакомились с новыми данными: ежегодными глобальными картами классов землепользования и земного покрова ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022), снимками гиперспектрометра EMIT 2-го уровня обработки и реанализом MERRA-2. Не забыли и “классику” — общедоступные снимки Sentinel-2. Узнали о сервисе мониторинга последствий чрезвычайных ситуаций ReliefWeb.
🔥 Наблюдали за пожарами: в Амурской области (Sentinel-2), в канадской провинции британская Колумбия (MODIS) и на греческом острове Родос (Sentinel-2).
🐉 Следили за новостями из Китая: о формировании спутниковой группировки Tianmu-1 для рефлектометрии по данным глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС-рефлектометрия), о необычной группировке дистанционного зондирования Земли Sixiang, состоящей из трех спутников — радарной, оптической и тепловой съемки. Познакомились с компанией Spacety, которая, впервые в мире, создает спутниковую группировку, состоящую из радаров двух диапазонов: С и Х.
🚀 Наблюдали за экспериментальной отработкой системы видеофиксации отделения полезной нагрузки “Обзор”. Следили за выпуском шести пикоспутников TinySat из пускового контейнера “СтратоСат ТК-1”, и за тем как миниатюрные аппараты выходят на связь. Познакомились с тремя космическими аппаратами связи миссии “Рассвет-1”, разработанными и произведенными компанией “Бюро 1440”, а также спутником НОРБИ-2, на борту которого находится созданный в ИКИ РАН миниатюрный солнечный телескоп СОЛ.
📜 Вспоминали историю: пятьдесят четвертую годовщину высадки американских астронавтов на Луну и пятьдесят первую годовщину запуска спутника Landsat 1 — первого аппарата программы Landsat, продолжающейся до сих пор. Читатели спрашивали, существуют ли еще космические программы, сравнимые с Landsat по продолжительности. Да, существуют. Среди гражданских программ, это программа советских и российских метеорологических спутников “Метеор”. Программа началась в конце 1960-х годов, а последний на сегодняшний день аппарат — “Метеор-М” № 2-3 — выведен на орбиту 27 июня текущего года.
📸 Посетили много интересных мест: террасные виноградники Лаво в Швейцарии, крупнейший в мире солончак Салар де Уюни в Боливии, где добывают литий, а также Мурманск в период открытия навигации по Северному морскому пути. Кстати, мы решили сделать цикл заметок про Северный морской путь, “пройдя” по нему оптическими и радарными снимками.
Спасибо, что читаете.
Благодарим, расположив в календарном порядке, телеграм-каналы, делавшие репосты и цитировавшие наши публикации в июле 2023 года:
* https://yangx.top/twrussia
* https://yangx.top/gisgeo_org
* https://yangx.top/dtp_ch_51
* https://yangx.top/infobaza51
* https://yangx.top/IngeniumNotes
* https://yangx.top/twrussia
* https://yangx.top/gisgeo_org
* https://yangx.top/dtp_ch_51
* https://yangx.top/infobaza51
* https://yangx.top/IngeniumNotes
Запущен сингапурский радарный спутник DS-SAR
30 июля 2023 г. в 01:00 UTC с площадки FLP Космического центра имени Сатиша Дхавана на острове Шрихарикота (штат Андхра-Прадеш, Индия) стартовыми командами Индийской организации космических исследований (ISRO) выполнен пуск ракеты-носителя PSLV-CA с сингапурским радарным спутником DS-SAR 1️⃣ и еще шестью сингапурскими экспериментальными спутниками. Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
DS-SAR разработан израильским производителем спутников — Israel Aerosapce Industries (IAI) по заказу Агентства оборонной науки и техники (Defence Science and Technology Agency, DSTA), входящего в состав Министерства обороны Сингапура, и компании ST Electronics. Ясно, что при таких заказчиках, спутник будет иметь, как минимум, двойное назначение.
Максимальное пространственное разрешение DS-SAR — 1 метр. Радар будет обеспечивать полную поляриметрию (full polarimetry), то есть все четыре комбинации поляризаций передаваемого и принимаемого сигнала: HH, HV, VH и VV (H — горизонтальная поляризация, V — вертикальная поляризация).
Диапазон работы радара не сообщается. Учитывая, что IAI, среди прочего, является разработчиком радарных спутников TecSAR 2️⃣, DS-SAR может оказаться радаром X-диапазона.
Источники рисунков: 1, 2.
#SAR #сингапур #война
30 июля 2023 г. в 01:00 UTC с площадки FLP Космического центра имени Сатиша Дхавана на острове Шрихарикота (штат Андхра-Прадеш, Индия) стартовыми командами Индийской организации космических исследований (ISRO) выполнен пуск ракеты-носителя PSLV-CA с сингапурским радарным спутником DS-SAR 1️⃣ и еще шестью сингапурскими экспериментальными спутниками. Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
DS-SAR разработан израильским производителем спутников — Israel Aerosapce Industries (IAI) по заказу Агентства оборонной науки и техники (Defence Science and Technology Agency, DSTA), входящего в состав Министерства обороны Сингапура, и компании ST Electronics. Ясно, что при таких заказчиках, спутник будет иметь, как минимум, двойное назначение.
Максимальное пространственное разрешение DS-SAR — 1 метр. Радар будет обеспечивать полную поляриметрию (full polarimetry), то есть все четыре комбинации поляризаций передаваемого и принимаемого сигнала: HH, HV, VH и VV (H — горизонтальная поляризация, V — вертикальная поляризация).
Диапазон работы радара не сообщается. Учитывая, что IAI, среди прочего, является разработчиком радарных спутников TecSAR 2️⃣, DS-SAR может оказаться радаром X-диапазона.
Источники рисунков: 1, 2.
#SAR #сингапур #война
Таинственный гиперспектрометр
Сотрудники Московского физико-технического института (МФТИ) обучают космонавтов работе на отечественном гиперспектрометре, который отправится на орбиту через полгода. Об этом 24 июля сообщила пресс-служба МФТИ.
Параметры гиперспектрометра не оглашаются. Вообще, вокруг прибора творится изрядная путаница. Пресс-служба назвала его “первым российским”, хотя это не так (пример). Если он в чем-то уникален, и в этом смысле является первым, то хотелось бы узнать в чем именно.
Новости про гиперспектрометр, который совсем скоро займет место на девятом иллюминаторе российского сегмента МКС, появляются ежегодно (2021, 2022). Неясно, идет ли речь об одном и том же проекте, или о разных. Во всех случаях среди разработчиков фигурируют МФТИ и компания “Лептон”.
Миссия “Прогресс МС-25” планируется на декабрь 2023 года. По-видимому, именно она доставит прибор на орбиту. Ну а там — будем посмотреть. Точнее, “посмотреть” будут космонавты Олег Кононенко и Николай Чуб.
Отдельно доставил заголовок сообщения ТАСС: “Первый российский прибор удаленного экомониторинга поступит на МКС через полгода”. Что называется: пазл не сложился 🙂
#гиперспектр
Сотрудники Московского физико-технического института (МФТИ) обучают космонавтов работе на отечественном гиперспектрометре, который отправится на орбиту через полгода. Об этом 24 июля сообщила пресс-служба МФТИ.
Параметры гиперспектрометра не оглашаются. Вообще, вокруг прибора творится изрядная путаница. Пресс-служба назвала его “первым российским”, хотя это не так (пример). Если он в чем-то уникален, и в этом смысле является первым, то хотелось бы узнать в чем именно.
Новости про гиперспектрометр, который совсем скоро займет место на девятом иллюминаторе российского сегмента МКС, появляются ежегодно (2021, 2022). Неясно, идет ли речь об одном и том же проекте, или о разных. Во всех случаях среди разработчиков фигурируют МФТИ и компания “Лептон”.
Миссия “Прогресс МС-25” планируется на декабрь 2023 года. По-видимому, именно она доставит прибор на орбиту. Ну а там — будем посмотреть. Точнее, “посмотреть” будут космонавты Олег Кононенко и Николай Чуб.
Отдельно доставил заголовок сообщения ТАСС: “Первый российский прибор удаленного экомониторинга поступит на МКС через полгода”. Что называется: пазл не сложился 🙂
#гиперспектр
Интерпретация радарных снимков: городская застройка
Городские территории обычно выглядят на радарных снимках светлыми из-за большого количества уголковых отражателей (рисунок 1️⃣). На рисунке 2️⃣ показано влияние ориентации городских зданий на отражение сигнала. Наиболее сильное отражение дают здания, расположенные в той части круговой системы улиц, где широкие торцы домов перпендикулярны к дальности. Под прямым углом к этому направлению также наблюдается сильное отражение радарного сигнала — при этом широкие торцы домов направлены вдоль дальности. Это явление обнаружили еще в 1960-х годах и назвали кардинальным эффектом (cardinal effect) из-за того, что отраженный сигнал имеет крестообразную форму и напоминает кардинальные направления компаса. Еще два примера кардинального эффекта показаны на рисунке 3️⃣.
Ориентация элементов других классов земной поверхности также может влиять на отражение. Например, на величину отраженного сигнала влияет ориентация рядов пропашных культур и ориентация океанских волн.
1️⃣ Снимок Лас-Вегаса (шт. Невада, США), сделанный авиационным радаром (X-диапазон, HH-поляризация). Север находится вверху сцены, дальность направлена справа налево.
2️⃣ Снимок Сан Сити (шт. Аризона, США), сделанный авиационным радаром X-диапазона. Дальность направлена сверху вниз.
3️⃣ Снимки Сан Сити (шт. Аризона, США), сделанные радаром L-диапазона в поляризации HH. Источник.
Источник 1️⃣–2️⃣: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
#SAR #основы
Городские территории обычно выглядят на радарных снимках светлыми из-за большого количества уголковых отражателей (рисунок 1️⃣). На рисунке 2️⃣ показано влияние ориентации городских зданий на отражение сигнала. Наиболее сильное отражение дают здания, расположенные в той части круговой системы улиц, где широкие торцы домов перпендикулярны к дальности. Под прямым углом к этому направлению также наблюдается сильное отражение радарного сигнала — при этом широкие торцы домов направлены вдоль дальности. Это явление обнаружили еще в 1960-х годах и назвали кардинальным эффектом (cardinal effect) из-за того, что отраженный сигнал имеет крестообразную форму и напоминает кардинальные направления компаса. Еще два примера кардинального эффекта показаны на рисунке 3️⃣.
Ориентация элементов других классов земной поверхности также может влиять на отражение. Например, на величину отраженного сигнала влияет ориентация рядов пропашных культур и ориентация океанских волн.
1️⃣ Снимок Лас-Вегаса (шт. Невада, США), сделанный авиационным радаром (X-диапазон, HH-поляризация). Север находится вверху сцены, дальность направлена справа налево.
2️⃣ Снимок Сан Сити (шт. Аризона, США), сделанный авиационным радаром X-диапазона. Дальность направлена сверху вниз.
3️⃣ Снимки Сан Сити (шт. Аризона, США), сделанные радаром L-диапазона в поляризации HH. Источник.
Источник 1️⃣–2️⃣: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
#SAR #основы
Радарные снимки Мурманска
Мы уже видели снимки Мурманска, сделанные оптическим сенсором Sentinel-2. Теперь перед нами радарные снимки, сделанные аппаратом Sentinel-1 в июле 2021 года. Ярко “светится” городская застройка. Ярче нее только металлические конструкции в порту и на судах.
Cнимок 1️⃣ сделан 1 июля на нисходящей орбите (орбита 7), а снимок 2️⃣ — 5 июля на восходящей орбите (орбита 72). Нетрудно найти объекты, яркие на одном снимке и тусклые на другом. Причина кроется в ориентации этих объектов относительно радарной системы. Направление движения радара и перпендикулярное к нему направление съемки (дальность), определяются по лучам “звезд”, возникающих у портовых объектов. Про восходящие и нисходящие орбиты можно прочитать здесь и здесь. “Звезды” являются проявлениями кардинального эффекта.
Код примера в GEE
Использованы радарные снимки 2021 года, так как с января 2022 года покрытие территории России данными Sentinel-1 существенно сократилось. Причина заключается в потере аппарата Sentinel-1B. После нее, чтобы обеспечить регулярную съемку Европы (для чего спутники Sentinel в первую очередь и предназначены), ESA пришлось сократить объемы съемки других территорий.
Снимки являются композитами данных в поляризациях VV (красный канал), VH (зеленый) и отношении поляризаций VV/VH (синий).
#GEE #SAR #город #севморпуть #снимки
Мы уже видели снимки Мурманска, сделанные оптическим сенсором Sentinel-2. Теперь перед нами радарные снимки, сделанные аппаратом Sentinel-1 в июле 2021 года. Ярко “светится” городская застройка. Ярче нее только металлические конструкции в порту и на судах.
Cнимок 1️⃣ сделан 1 июля на нисходящей орбите (орбита 7), а снимок 2️⃣ — 5 июля на восходящей орбите (орбита 72). Нетрудно найти объекты, яркие на одном снимке и тусклые на другом. Причина кроется в ориентации этих объектов относительно радарной системы. Направление движения радара и перпендикулярное к нему направление съемки (дальность), определяются по лучам “звезд”, возникающих у портовых объектов. Про восходящие и нисходящие орбиты можно прочитать здесь и здесь. “Звезды” являются проявлениями кардинального эффекта.
Код примера в GEE
Использованы радарные снимки 2021 года, так как с января 2022 года покрытие территории России данными Sentinel-1 существенно сократилось. Причина заключается в потере аппарата Sentinel-1B. После нее, чтобы обеспечить регулярную съемку Европы (для чего спутники Sentinel в первую очередь и предназначены), ESA пришлось сократить объемы съемки других территорий.
Снимки являются композитами данных в поляризациях VV (красный канал), VH (зеленый) и отношении поляризаций VV/VH (синий).
#GEE #SAR #город #севморпуть #снимки
Интерпретация радарных снимков: итоги
Подведем некоторые итоги. Интенсивность отраженного радарного сигнала определяется параметрами радарной системы и характеристиками наблюдаемой земной поверхности. Параметры радарной системы — это длина волны, угол падения и поляризация сигнала. Характеристики земной поверхности делятся на геометрические (рельеф и шероховатость поверхности) и электрические (диэлектрическая проницаемость поверхности).
Взаимодействие сигналов разной длины волны с разными типами поверхностей показано на рисунке 1️⃣. Он широко известен и взят из The SAR Handbook.
В целом можно сказать, что более сильное отражение сигнала принимаются от склонов, обращенных к радару, шероховатых объектов, объектов с высоким содержанием влаги, металлических объектов, а также участков городской застройки (в результате двойного углового отражения). Поверхности, работающие как диффузные отражатели, дают слабый или умеренный сигнал, их изображение может иметь сложную текстуру изображения. Слабый отраженный сигнал принимается от поверхностей, действующих как зеркальные отражатели: вода (при условии отсутствия волнения), дно высохшего озера, дорога. От участков радарной тени отраженный сигнал не поступает.
Способы отражения радарного сигнала от полога леса, болота и почвы показаны на рисунке 2️⃣ (источник).
Важно помнить, что все, что здесь описано — это общий случай, а есть множество частных. Посевы кукурузы, пшеницы и риса представляют собой разновидности растительного полога, но отражение сигнала у каждого из них заметно отличается — как мгновенно, так и в сезонной динамике. Искать недостающие нюансы нужно в научных статьях. Причем нередко это будут статьи 1980-х – начала 2000-х годов, когда вопросы взаимодействия радарного сигнала с поверхностью интенсивно исследовались.
#SAR #основы
Подведем некоторые итоги. Интенсивность отраженного радарного сигнала определяется параметрами радарной системы и характеристиками наблюдаемой земной поверхности. Параметры радарной системы — это длина волны, угол падения и поляризация сигнала. Характеристики земной поверхности делятся на геометрические (рельеф и шероховатость поверхности) и электрические (диэлектрическая проницаемость поверхности).
Взаимодействие сигналов разной длины волны с разными типами поверхностей показано на рисунке 1️⃣. Он широко известен и взят из The SAR Handbook.
В целом можно сказать, что более сильное отражение сигнала принимаются от склонов, обращенных к радару, шероховатых объектов, объектов с высоким содержанием влаги, металлических объектов, а также участков городской застройки (в результате двойного углового отражения). Поверхности, работающие как диффузные отражатели, дают слабый или умеренный сигнал, их изображение может иметь сложную текстуру изображения. Слабый отраженный сигнал принимается от поверхностей, действующих как зеркальные отражатели: вода (при условии отсутствия волнения), дно высохшего озера, дорога. От участков радарной тени отраженный сигнал не поступает.
Способы отражения радарного сигнала от полога леса, болота и почвы показаны на рисунке 2️⃣ (источник).
Важно помнить, что все, что здесь описано — это общий случай, а есть множество частных. Посевы кукурузы, пшеницы и риса представляют собой разновидности растительного полога, но отражение сигнала у каждого из них заметно отличается — как мгновенно, так и в сезонной динамике. Искать недостающие нюансы нужно в научных статьях. Причем нередко это будут статьи 1980-х – начала 2000-х годов, когда вопросы взаимодействия радарного сигнала с поверхностью интенсивно исследовались.
#SAR #основы
Конструкторы Интросат и “Образование будущего”
В июне мы писали о финских учебных кубсатах и думали: хорошо бы и нам… Оказалось — уже есть: Интросат — конструкторы спутников и учебные наборы для инженерно-космического образования школьников и студентов.
Конструкторы Интросат — разработка ООО "Образование Будущего" (тг-канал). На сайте "Образования…" в разделе “Продукция” есть много всего. Есть, например, онлайн-сервис проектирования космических миссий “Орбита”. Было бы интересно его попробовать, хотя бы в базовой версии, но пока такой возможности нет. Надеемся, в будущем она появится. Для начала, пригодилось бы видео с примером работы “Орбиты”.
В июне мы писали о финских учебных кубсатах и думали: хорошо бы и нам… Оказалось — уже есть: Интросат — конструкторы спутников и учебные наборы для инженерно-космического образования школьников и студентов.
Конструкторы Интросат — разработка ООО "Образование Будущего" (тг-канал). На сайте "Образования…" в разделе “Продукция” есть много всего. Есть, например, онлайн-сервис проектирования космических миссий “Орбита”. Было бы интересно его попробовать, хотя бы в базовой версии, но пока такой возможности нет. Надеемся, в будущем она появится. Для начала, пригодилось бы видео с примером работы “Орбиты”.
CASEI — каталог некосмических данных NASA
Catalog of Archived Suborbital Earth Science Investigations (CASEI) — это каталог всех некосмических данных (наземных, авиационных и суборбитальных) полученных в ходе выполнения программ NASA, своего рода аналог Earthdata Search. Для получения данных требуется бесплатная регистрация в Earthdata Search Login.
Все, кто работает с данными ДЗЗ, знают как трудно бывает раздобыть наземные данные —”наземку”. CASEI — это каталог NASA’овской “наземки”.
#данные
Catalog of Archived Suborbital Earth Science Investigations (CASEI) — это каталог всех некосмических данных (наземных, авиационных и суборбитальных) полученных в ходе выполнения программ NASA, своего рода аналог Earthdata Search. Для получения данных требуется бесплатная регистрация в Earthdata Search Login.
Все, кто работает с данными ДЗЗ, знают как трудно бывает раздобыть наземные данные —”наземку”. CASEI — это каталог NASA’овской “наземки”.
#данные
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель химического состава атмосферы GEOS-CF
Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) — модель химического состава атмосферы с пространственным разрешением около 25 км. С осени 2022 года данные GEOS-CF представлены на Google Earth Engine.
Используя результаты метеорологического анализа других систем GEOS, модель GEOS-CF воспроизводит состав атмосферы в режиме реального времени и дает пятидневные прогнозы составляющих атмосферы, таких как озон (O3), монооксид углерода (CO), диоксид азота (NO2), диоксид серы (SO2) и мелкодисперсные твердые частицы (PM2.5). Доступны и метеорологические данные: температура и относительная влажность воздуха, атмосферное давление и скорость ветра.
На GEE доступны два вида ретроспективных данных GEOS-CF (в названиях они отмечены как “rpl” — replay) и один вид прогнозных (“fcst” — forecast). Запаздывание с предоставлением данных составляет 2–3 суток.
Ретроспективные данные GEOS-CF rpl htf сообщают химический состав атмосферы каждые 15 минут (htf в названии данных — это High Temporal Frequency). Данные GEOS-CF rpl tavg1hr дают химический состав атмосферы каждый час, зато гораздо более подробно. Помимо указанных выше, они содержат еще несколько десятков переменных.
Прогнозные данные GEOS-CF fcst htf выдают прогноз на срок до 5 суток тех же переменных, что и GEOS-CF rpl htf. Мы уже писали об этих данных в связи с прогнозами режима “черного неба” и по ссылке есть примеры расчетов. Есть такие примеры и на страницах каждого набора данных.
Оценки точности модели GEOS-CF приведены в разделе “Descriptions” любого из продуктов GEOS-CF.
File Specification for GEOS-CF Products
#данные #атмосфера #GEE
Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) — модель химического состава атмосферы с пространственным разрешением около 25 км. С осени 2022 года данные GEOS-CF представлены на Google Earth Engine.
Используя результаты метеорологического анализа других систем GEOS, модель GEOS-CF воспроизводит состав атмосферы в режиме реального времени и дает пятидневные прогнозы составляющих атмосферы, таких как озон (O3), монооксид углерода (CO), диоксид азота (NO2), диоксид серы (SO2) и мелкодисперсные твердые частицы (PM2.5). Доступны и метеорологические данные: температура и относительная влажность воздуха, атмосферное давление и скорость ветра.
На GEE доступны два вида ретроспективных данных GEOS-CF (в названиях они отмечены как “rpl” — replay) и один вид прогнозных (“fcst” — forecast). Запаздывание с предоставлением данных составляет 2–3 суток.
Ретроспективные данные GEOS-CF rpl htf сообщают химический состав атмосферы каждые 15 минут (htf в названии данных — это High Temporal Frequency). Данные GEOS-CF rpl tavg1hr дают химический состав атмосферы каждый час, зато гораздо более подробно. Помимо указанных выше, они содержат еще несколько десятков переменных.
Прогнозные данные GEOS-CF fcst htf выдают прогноз на срок до 5 суток тех же переменных, что и GEOS-CF rpl htf. Мы уже писали об этих данных в связи с прогнозами режима “черного неба” и по ссылке есть примеры расчетов. Есть такие примеры и на страницах каждого набора данных.
Оценки точности модели GEOS-CF приведены в разделе “Descriptions” любого из продуктов GEOS-CF.
File Specification for GEOS-CF Products
#данные #атмосфера #GEE