Уточнение пространственного разрешения GEOS-CF
Несмотря на вполне приличное для климатической модели пространственное разрешение — около 25 км или 0.25° — данные GEOS-CF вряд ли удастся использовать для расчета состава атмосферы внутри города. В некоторых случаях помочь может добавление к климатической модели спутниковых данных. Например, данные о концентрации NO2 прибора TROPOMI позволяют уточнить разрешение соответствующих данных GEOS-CF. Напомним, что TROPOMI дает концентрацию химических веществ в столбе атмосферы, а GEOS-CF — у поверхности. В результате уточнения мы получим приземную концентрацию NO2 с разрешением 3.5 км, причем как текущую, так и прогнозную.
Процесс уточнения разрешения называется даунскейлингом (от: downscaling). Для него нужны целевые данные низкого разрешения (например, GEOS-СF приземной NO2, 25 км) и данные высокого разрешения (TROPOMI, NO2, 3.5 км). Последние загрубляются до разрешения целевых данных (25 км). Назовем эти загрубленные данные — опорными. Строится модель машинного обучения (например, random forest), связывающая опорные и целевые данные. Обучение проводится на данных низкого разрешения (25 км). После обучения на вход модели подаются данные высокого разрешения (оригинальные данные TROPOMI), а возвращает она целевые данные (GEOS-СF приземной NO2), также высокого разрешения.
Идея даунскейлинга довольно проста, но в реализациях всегда присутствует масса тонкостей. Один из методов уточнения разрешения данных GEOS-CF о приземной концентрации NO2 описан в статье. Еще один метод изложен здесь. Оба метода реализованы в приложении. Сравнение исходного и уточненного разрешения показано на рисунках.
Таким образом можно уточнять разрешение и других переменных модели GEOS-CF. Например, для уточнения данных о концентрации мелкодисперсных твердых частиц можно использовать данные MODIS Aerosol optical depth.
#GEE #атмосфера
Несмотря на вполне приличное для климатической модели пространственное разрешение — около 25 км или 0.25° — данные GEOS-CF вряд ли удастся использовать для расчета состава атмосферы внутри города. В некоторых случаях помочь может добавление к климатической модели спутниковых данных. Например, данные о концентрации NO2 прибора TROPOMI позволяют уточнить разрешение соответствующих данных GEOS-CF. Напомним, что TROPOMI дает концентрацию химических веществ в столбе атмосферы, а GEOS-CF — у поверхности. В результате уточнения мы получим приземную концентрацию NO2 с разрешением 3.5 км, причем как текущую, так и прогнозную.
Процесс уточнения разрешения называется даунскейлингом (от: downscaling). Для него нужны целевые данные низкого разрешения (например, GEOS-СF приземной NO2, 25 км) и данные высокого разрешения (TROPOMI, NO2, 3.5 км). Последние загрубляются до разрешения целевых данных (25 км). Назовем эти загрубленные данные — опорными. Строится модель машинного обучения (например, random forest), связывающая опорные и целевые данные. Обучение проводится на данных низкого разрешения (25 км). После обучения на вход модели подаются данные высокого разрешения (оригинальные данные TROPOMI), а возвращает она целевые данные (GEOS-СF приземной NO2), также высокого разрешения.
Идея даунскейлинга довольно проста, но в реализациях всегда присутствует масса тонкостей. Один из методов уточнения разрешения данных GEOS-CF о приземной концентрации NO2 описан в статье. Еще один метод изложен здесь. Оба метода реализованы в приложении. Сравнение исходного и уточненного разрешения показано на рисунках.
Таким образом можно уточнять разрешение и других переменных модели GEOS-CF. Например, для уточнения данных о концентрации мелкодисперсных твердых частиц можно использовать данные MODIS Aerosol optical depth.
#GEE #атмосфера
62 года назад, 6 августа 1961 года в 9 часов по московскому времени на орбиту вокруг Земли был выведен космический корабль “Восток-2”, пилотируемый советским космонавтом Германом Титовым. Он стал вторым человеком в мире, совершившим орбитальный космический полет. Среди проведенных в полете экспериментов, Герман Титов выполнил съемку Земли с орбиты.
#история
#история
“Эфир” — это российская радиолюбительская сеть наземных станций для обмена данными с миниатюрными космическими аппаратами. Сеть тестировали с сентября 2022 года и теперь она открыта для всех желающих. Наземные станции сети принимают и открыто публикуют телеметрию и полезные данные российских пико- и наноспутников.
* сайт: https://efir.net.ru
* тг-канал: https://yangx.top/SatNetworkDB
Сейчас в сети “Эфир” зарегистрировано более четырех десятков миниатюрных спутников и 15 станций приема.
#наблюдение
* сайт: https://efir.net.ru
* тг-канал: https://yangx.top/SatNetworkDB
Сейчас в сети “Эфир” зарегистрировано более четырех десятков миниатюрных спутников и 15 станций приема.
#наблюдение
Проект стандарта требований к детектированию термических точек
ВНИИ ГОЧС разработал проект первой редакции ГОСТ Р “Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций, вызванных природными (ландшафтными) пожарами. Детектирование термических точек. Общие требования”. Текст проекта и пояснительная записка находятся здесь. Публичное обсуждение проекта продлится до 27 сентября 2023 года.
Проект стандарта устанавливает порядок детектирования и обработки данных ДЗЗ из космоса для выявления термических точек, и состав данных, связанных с такими точками.
Термические точки — это то, что в данных NASA FIRMS называется hotspots. Появление стандарта говорит о том, что данным FIRMS готовится замена.
Наиболее вероятными кандидатами на сбор данных о термических точках являются спутники “Метеор-М”. Прибор МСУ-МР на борту этих спутников имеет два канала, снимающих в тепловом инфракрасном диапазоне с пространственным разрешением 1000 метров.
Проект стандарта очень сырой. 1) Определение тепловой аномалии (п. 2.3) кажется взятым из какого-то постороннего документа. 2) В п. 3.2.11 жестко устанавливается база данных для хранения информации о термических точках — “PostgreSQL”. Непонятно, зачем делать такое в стандарте. Наконец, 3) в качестве данных ДЗЗ, получаемых с космических аппаратов для детектирования термических точек, указаны данные в видимом и в ближнем инфракрасном диапазонах. Не упомянуть при этом основные данные, служащие для поиска термических точек, — данные теплового инфракрасного диапазона — это, как минимум, перебор.
ВНИИ ГОЧС разработал проект первой редакции ГОСТ Р “Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций, вызванных природными (ландшафтными) пожарами. Детектирование термических точек. Общие требования”. Текст проекта и пояснительная записка находятся здесь. Публичное обсуждение проекта продлится до 27 сентября 2023 года.
Проект стандарта устанавливает порядок детектирования и обработки данных ДЗЗ из космоса для выявления термических точек, и состав данных, связанных с такими точками.
Термические точки — это то, что в данных NASA FIRMS называется hotspots. Появление стандарта говорит о том, что данным FIRMS готовится замена.
Наиболее вероятными кандидатами на сбор данных о термических точках являются спутники “Метеор-М”. Прибор МСУ-МР на борту этих спутников имеет два канала, снимающих в тепловом инфракрасном диапазоне с пространственным разрешением 1000 метров.
Проект стандарта очень сырой. 1) Определение тепловой аномалии (п. 2.3) кажется взятым из какого-то постороннего документа. 2) В п. 3.2.11 жестко устанавливается база данных для хранения информации о термических точках — “PostgreSQL”. Непонятно, зачем делать такое в стандарте. Наконец, 3) в качестве данных ДЗЗ, получаемых с космических аппаратов для детектирования термических точек, указаны данные в видимом и в ближнем инфракрасном диапазонах. Не упомянуть при этом основные данные, служащие для поиска термических точек, — данные теплового инфракрасного диапазона — это, как минимум, перебор.
Фонд содействия инновациям объявляет конкурс на приобретение спутниковых платформ CubeSat
Конкурс объявлен в рамках реализации проекта “Space-π”. Предполагается, что у заявителя есть полезная нагрузка, которую он хочет установить на спутник типа CubeSat. Фонд предоставляет гранты на приобретение спутниковой платформы в конфигурации от 3U до 16U. Спутниковые платформы произведены российскими компаниями, которые уже имеют летную квалификацию в рамках реализации проекта “Space-π”. В приоритете конфигурации 12U и 16U.
Принять участие могут:
* школы;
* университеты;
* частные компании.
Положение о конкурсе: https://fasie.ru/upload/dpp-15_.pdf
Заявки на участие в конкурсе принимаются до 10:00 по московскому времени 2 октября 2023 года в системе АС Фонд-М по адресу: http://online.fasie.ru.
В положении о конкурсе есть список компаний, имеющих летную квалификацию. Для конфигурации 12U или 16U это:
* ООО “Геоскан”
* ООО “НИЛАКТ ДОСААФ”
* ООО “Специальный технологический центр”
* ООО “СПУТНИКС”
Для конфигурации 3U или 6U к указанным выше компаниям добавляются:
* ООО “Нейро Мастер”
* ЮЗГУ
* АНО ОВО “Сколтех”
Конкурс объявлен в рамках реализации проекта “Space-π”. Предполагается, что у заявителя есть полезная нагрузка, которую он хочет установить на спутник типа CubeSat. Фонд предоставляет гранты на приобретение спутниковой платформы в конфигурации от 3U до 16U. Спутниковые платформы произведены российскими компаниями, которые уже имеют летную квалификацию в рамках реализации проекта “Space-π”. В приоритете конфигурации 12U и 16U.
Принять участие могут:
* школы;
* университеты;
* частные компании.
Положение о конкурсе: https://fasie.ru/upload/dpp-15_.pdf
Заявки на участие в конкурсе принимаются до 10:00 по московскому времени 2 октября 2023 года в системе АС Фонд-М по адресу: http://online.fasie.ru.
В положении о конкурсе есть список компаний, имеющих летную квалификацию. Для конфигурации 12U или 16U это:
* ООО “Геоскан”
* ООО “НИЛАКТ ДОСААФ”
* ООО “Специальный технологический центр”
* ООО “СПУТНИКС”
Для конфигурации 3U или 6U к указанным выше компаниям добавляются:
* ООО “Нейро Мастер”
* ЮЗГУ
* АНО ОВО “Сколтех”
USGS Landsat Collection 2
Архив спутниковых снимков программы Landsat, начавшейся в 1972 году и продолжающейся в настоящее время, является самой протяженной непрерывной общедоступной коллекцией спутниковых данных.
Текущая версия архива — вышедшая в 2021 году Landsat Collection 2 — представляет собой результат переработки всего архива снимков, в котором улучшена совместимость данных во времени. Collection 2 использует более современные цифровые модели рельефа, а также ряд усовершенствований в части калибровки данных.
Коллекция содержит данные уровня 1, полученные со спутников Landsat 1–9 (начиная с 1972 года), и данные уровней 2 и 3 со спутников Landsat 4–9 (начиная с 1982 года). Данные уровней 1 и 2 имеют глобальный охват, а данные уровня 3 покрывают континентальную часть США. Данные 1-го и 2-го уровней распространяются в формате Cloud Optimized GeoTIFF с размером пикселя 30 м х 30 м.
Данные коллекции разделены на три класса (Tiers), в зависимости от качества и степени обработки. Все новые снимки попадают в класс Real-Time и обрабатываются при передаче на землю с применением исходного варианта модели прямой видимости TIRS (Landsat 8). Для загрузки они становятся доступны спустя 4–6 (максимум — 12) часов. После повторной обработки уточненным вариантом модели прямой видимости TIRS, продукты переводятся в классы Tier 1 или Tier 2, и исключаются из класса Real-Time.
Снимки Landsat наивысшего доступного качества относятся к классу 1 (Tier 1). Они считаются пригодными для анализа временных рядов. При работе со снимками, специалисты обычно имеют дело с данными Tier 1. Снимки с проблемами в части радиометрической калибровки, геопривязки и т. п., относятся к классу 2 (Tier 2).
Задержка с переходом снимка из класса Real-Time в Tier 1 или Tier 2 составляет от 14 до 26 суток. Продукты Landsat Level-2 Surface Reflectance и Surface Temperature обычно доступны в течение 24 часов после помещения обработанной сцены в Tier 1 или Tier 2.
Подробнее о Landsat Collection 2 можно узнать здесь.
#landsat #LST #данные
Архив спутниковых снимков программы Landsat, начавшейся в 1972 году и продолжающейся в настоящее время, является самой протяженной непрерывной общедоступной коллекцией спутниковых данных.
Текущая версия архива — вышедшая в 2021 году Landsat Collection 2 — представляет собой результат переработки всего архива снимков, в котором улучшена совместимость данных во времени. Collection 2 использует более современные цифровые модели рельефа, а также ряд усовершенствований в части калибровки данных.
Коллекция содержит данные уровня 1, полученные со спутников Landsat 1–9 (начиная с 1972 года), и данные уровней 2 и 3 со спутников Landsat 4–9 (начиная с 1982 года). Данные уровней 1 и 2 имеют глобальный охват, а данные уровня 3 покрывают континентальную часть США. Данные 1-го и 2-го уровней распространяются в формате Cloud Optimized GeoTIFF с размером пикселя 30 м х 30 м.
Данные коллекции разделены на три класса (Tiers), в зависимости от качества и степени обработки. Все новые снимки попадают в класс Real-Time и обрабатываются при передаче на землю с применением исходного варианта модели прямой видимости TIRS (Landsat 8). Для загрузки они становятся доступны спустя 4–6 (максимум — 12) часов. После повторной обработки уточненным вариантом модели прямой видимости TIRS, продукты переводятся в классы Tier 1 или Tier 2, и исключаются из класса Real-Time.
Снимки Landsat наивысшего доступного качества относятся к классу 1 (Tier 1). Они считаются пригодными для анализа временных рядов. При работе со снимками, специалисты обычно имеют дело с данными Tier 1. Снимки с проблемами в части радиометрической калибровки, геопривязки и т. п., относятся к классу 2 (Tier 2).
Задержка с переходом снимка из класса Real-Time в Tier 1 или Tier 2 составляет от 14 до 26 суток. Продукты Landsat Level-2 Surface Reflectance и Surface Temperature обычно доступны в течение 24 часов после помещения обработанной сцены в Tier 1 или Tier 2.
Подробнее о Landsat Collection 2 можно узнать здесь.
#landsat #LST #данные
Мыс Желания
”Ложимся на сорок шесть градусов — один длинный курс через все Баренцево море — на мыс Желания” (В. Конецкий “Вчерашние заботы”).
Мыс Желания расположен на северо-восточной оконечности Новой Земли (76.951944 N, 68.546111 E) и является самой восточной точкой Европы 1️⃣, 2️⃣. Он выдается в море в виде полуострова, соединенного с берегом узким перешейком и представляет собой обрывистый скалистый утес высотой около 30 метров 3️⃣. По мысу Желания проходит граница Баренцева и Карского морей.
Веками сюда на морской промысел ходили поморы, называя северный край Новой Земли — Доходы. Нынешнее имя мысу дал великий путешественник Виллем Баренц, мечтавший открыть северный путь в Китай и исследовавший берега Новой Земли.
На мысе Желания расположен маяк Желания 4️⃣ и гидрометеорологическая станция, организованная здесь в 1931 году 5️⃣, 6️⃣.
Великая Отечественная война коснулась и этого далекого от основных боевых действий края. 25 августа 1942 года немецкая подводная лодка U-255 артиллерийским огнем разрушила метеостанцию. Полярники отстреливались из всего имеющегося оружия. А в августе 1943-го у мыса Желания советская подводная лодка С-101 потопила немецкую подлодку U-639, возвращавшуюся из Обской губы.
Метеостанция была закрыта в 1997 году, но в 2010 восстановлена, и сейчас передает данные о погоде в автоматическом режиме. Здания, где жили и работали метеорологи-полярники, стоят до сих пор, и признаны объектами историко-культурного наследия. Сейчас здесь располагается национальный парк "Русская Арктика".
1️⃣ Cнимок Sentinel-2 от 19 июля 2022 года (естественные цвета).
3️⃣ Степан Григорьевич Писахов “Скалы на Мысе Желания”, 1936 год. Источник.
4️⃣ Источник.
5️⃣, 6️⃣ Источник.
#снимки #севморпуть
”Ложимся на сорок шесть градусов — один длинный курс через все Баренцево море — на мыс Желания” (В. Конецкий “Вчерашние заботы”).
Мыс Желания расположен на северо-восточной оконечности Новой Земли (76.951944 N, 68.546111 E) и является самой восточной точкой Европы 1️⃣, 2️⃣. Он выдается в море в виде полуострова, соединенного с берегом узким перешейком и представляет собой обрывистый скалистый утес высотой около 30 метров 3️⃣. По мысу Желания проходит граница Баренцева и Карского морей.
Веками сюда на морской промысел ходили поморы, называя северный край Новой Земли — Доходы. Нынешнее имя мысу дал великий путешественник Виллем Баренц, мечтавший открыть северный путь в Китай и исследовавший берега Новой Земли.
На мысе Желания расположен маяк Желания 4️⃣ и гидрометеорологическая станция, организованная здесь в 1931 году 5️⃣, 6️⃣.
Великая Отечественная война коснулась и этого далекого от основных боевых действий края. 25 августа 1942 года немецкая подводная лодка U-255 артиллерийским огнем разрушила метеостанцию. Полярники отстреливались из всего имеющегося оружия. А в августе 1943-го у мыса Желания советская подводная лодка С-101 потопила немецкую подлодку U-639, возвращавшуюся из Обской губы.
Метеостанция была закрыта в 1997 году, но в 2010 восстановлена, и сейчас передает данные о погоде в автоматическом режиме. Здания, где жили и работали метеорологи-полярники, стоят до сих пор, и признаны объектами историко-культурного наследия. Сейчас здесь располагается национальный парк "Русская Арктика".
1️⃣ Cнимок Sentinel-2 от 19 июля 2022 года (естественные цвета).
3️⃣ Степан Григорьевич Писахов “Скалы на Мысе Желания”, 1936 год. Источник.
4️⃣ Источник.
5️⃣, 6️⃣ Источник.
#снимки #севморпуть
Арктику открывали не только путешественники, открывали ее и художники. Александр Алексеевич Борисов, ученик Шишкина и Куинджи, первый в мире с кистью и палитрой работал в сложнейших условиях Заполярья. Не раз бывал на Новой Земле Степан Григорьевич Писахов, который является не только художником, но и автором удивительных северных сказок. А ненецкому художнику-самоучке Тыко Вылке ехать никуда не пришлось — на Новой Земле он родился. Работы этих мастеров, а также советских художников 1930–80 годов представлены в собрании Архангельского музея изобразительных искусств, музея Художественного освоения Арктики и многих других.
1️⃣ А. А. Борисов «Моя яхта “Мечта”» (1899 год). Источник.
2️⃣ С. Г. Писахов “Берег Белого моря. Восход солнца” (1909 год). Источник.
3️⃣ Тыко Вылка “Мыс Дровяной” (1950-е годы). Источник.
1️⃣ А. А. Борисов «Моя яхта “Мечта”» (1899 год). Источник.
2️⃣ С. Г. Писахов “Берег Белого моря. Восход солнца” (1909 год). Источник.
3️⃣ Тыко Вылка “Мыс Дровяной” (1950-е годы). Источник.
В полете радарный спутник “Хуаньцзин Цзяньцай-2-06”
9 августа г. в 01:53 по Москве с космодрома Тайюань выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-2С" с радарным спутником "Хуаньцзин Цзяньцай-2-06" (Huanjing-2F). Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Полезной нагрузкой является радар S-диапазона с пространственным разрешением 5 метров.
На рисунке показано художественное изображение спутника
(источник).
#SAR #китай
9 августа г. в 01:53 по Москве с космодрома Тайюань выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-2С" с радарным спутником "Хуаньцзин Цзяньцай-2-06" (Huanjing-2F). Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Полезной нагрузкой является радар S-диапазона с пространственным разрешением 5 метров.
На рисунке показано художественное изображение спутника
(источник).
#SAR #китай
Большой ледник большого фьорда
Кангердлугссуак (Kangerdlugssuaq), что на гренландском языке означает “большой фьорд”, расположен на восточной стороне Гренландии. Вытекающий из фьорда ледник является одним из крупнейших прирусловых выводных ледников острова. Это ложно-цветное изображение построено по снимку Landsat 9, сделанному 29 июля 2022 года. Оно является комбинацией каналов 5 (NIR), 4 (Red) и 3 (Green). Лед и снег выглядят светло-голубыми, вода — темно-синей, а голая скалистая земля — красной.
Комбинация каналов NIR-Red-Green (Landsat 8/9: 5-4-3, Sentinel-2: 8-4-3) широко используется для отображения ледников.
#комбинация #лед
Кангердлугссуак (Kangerdlugssuaq), что на гренландском языке означает “большой фьорд”, расположен на восточной стороне Гренландии. Вытекающий из фьорда ледник является одним из крупнейших прирусловых выводных ледников острова. Это ложно-цветное изображение построено по снимку Landsat 9, сделанному 29 июля 2022 года. Оно является комбинацией каналов 5 (NIR), 4 (Red) и 3 (Green). Лед и снег выглядят светло-голубыми, вода — темно-синей, а голая скалистая земля — красной.
Комбинация каналов NIR-Red-Green (Landsat 8/9: 5-4-3, Sentinel-2: 8-4-3) широко используется для отображения ледников.
#комбинация #лед
Отражательная способность снега и льда
Снег и лед демонстрируют высокую отражательную способность в видимом диапазоне длин волн (VIS; около 0.4–0.75 мкм), более низкую отражательную способность в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR, длина волны около 0.78–0.90 мкм) и весьма низкую отражательную способность в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR, длина волны около 1.57–1.78 мкм). Низкая отражательная способность снега и льда в диапазоне SWIR связана с содержанием в них микроскопической жидкой воды (VIS и NIR вместе сокращенно называют VNIR), которая поглощает почти все излучение в этом диапазоне.
Разумеется, мы описали самый общий случай. Фактическое отражение зависит от состава материала отражающей поверхности (и поэтому различается для снега, фирна, ледникового льда и т. п.), от степени ее загрязненности и других факторов.
Рисунок 1️⃣ взят из бакалаврской диссертации Egbers R. Sentinel-2 data processing and identifying glacial features in Sentinel-2 imagery, где также дана подборка комбинаций каналов, служащих для выделения снега и льда. На рисунке 2️⃣ (источник) дополнительно показаны кривые спектральной отражательной способности ледникового льда.
#комбинация #лед #снег #основы
Снег и лед демонстрируют высокую отражательную способность в видимом диапазоне длин волн (VIS; около 0.4–0.75 мкм), более низкую отражательную способность в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR, длина волны около 0.78–0.90 мкм) и весьма низкую отражательную способность в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR, длина волны около 1.57–1.78 мкм). Низкая отражательная способность снега и льда в диапазоне SWIR связана с содержанием в них микроскопической жидкой воды (VIS и NIR вместе сокращенно называют VNIR), которая поглощает почти все излучение в этом диапазоне.
Разумеется, мы описали самый общий случай. Фактическое отражение зависит от состава материала отражающей поверхности (и поэтому различается для снега, фирна, ледникового льда и т. п.), от степени ее загрязненности и других факторов.
Рисунок 1️⃣ взят из бакалаврской диссертации Egbers R. Sentinel-2 data processing and identifying glacial features in Sentinel-2 imagery, где также дана подборка комбинаций каналов, служащих для выделения снега и льда. На рисунке 2️⃣ (источник) дополнительно показаны кривые спектральной отражательной способности ледникового льда.
#комбинация #лед #снег #основы