Forwarded from Космический проект ФМП МГУ
Интересную статистику от "Union of concerned scientists" визуализировали на днях в США.
❗ В этом контексте прогнозируется, что спрос на спутники увеличится в четыре раза в течение следующего десятилетия, поэтому количественные данные будут меняться крайне динамично, так что мониторим, мониторим, мониторим.
#КосмическийПроект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Государственно-частное партнерство в космосе: “Терра Тех” и “Стилсофт”
Компания “Терра Тех”, которая входит в холдинг РКС “Роскосмоса”, и частная компания “Стилсофт” заключили стратегическое соглашение о сотрудничестве в сфере дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Документ пописан на Российской неделе государственно-частного партнерства. Он предполагает тесное взаимодействие сторон в области создания частных спутников и разработки геоинформационных сервисов на основе данных, полученных российскими частными спутниками ДЗЗ.
В мае 2024 года запланирован вывод на орбиту первого частного российского спутника сверхвысокого пространственного разрешения — до 50 см на пиксель. Аппарат станет первым в группировке из девяти спутников ДЗЗ “Стилсат”, разработкой и производством которых занимается "Стилсофт". Полное развертывание группировки ожидается в 2027 году. Управлять спутниками, принимать данные и выполнять из первичную обработку будет компания “Стилспэйс” — дочернее предприятие "Стилсофт".
В августе сообщалось, что первый спутник "Стилсат" отправится на орбиту во втором квартале 2024 года в рамках сотрудничества с китайскими партнерами.
#россия
Компания “Терра Тех”, которая входит в холдинг РКС “Роскосмоса”, и частная компания “Стилсофт” заключили стратегическое соглашение о сотрудничестве в сфере дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Документ пописан на Российской неделе государственно-частного партнерства. Он предполагает тесное взаимодействие сторон в области создания частных спутников и разработки геоинформационных сервисов на основе данных, полученных российскими частными спутниками ДЗЗ.
В мае 2024 года запланирован вывод на орбиту первого частного российского спутника сверхвысокого пространственного разрешения — до 50 см на пиксель. Аппарат станет первым в группировке из девяти спутников ДЗЗ “Стилсат”, разработкой и производством которых занимается "Стилсофт". Полное развертывание группировки ожидается в 2027 году. Управлять спутниками, принимать данные и выполнять из первичную обработку будет компания “Стилспэйс” — дочернее предприятие "Стилсофт".
В августе сообщалось, что первый спутник "Стилсат" отправится на орбиту во втором квартале 2024 года в рамках сотрудничества с китайскими партнерами.
#россия
Satellogic переезжает в США
Satellogic — компания, связать которую с той или иной страной нелегко. Научно-исследовательский центры Satellogic расположены в Буэнос-Айресе и Кордове (Аргентина), завод по сборке спутников — в Монтевидео (Уругвай), дата-центр — в Барселоне (Испания), центр разработки продуктов — в Тель-Авиве (Израиль), финансовый офис — в Шарлотте (США), центр развития бизнеса — в Майами (США). Зарегистрирована компания на Британских Виргинских островах, а ее штаб-квартира находится в Монтевидео.
Но скоро все станет проще — Satellogic переезжает из Уругвая в США в попытке получить больше государственных заказов на данные дистанционного зондирования. Компания планирует перерегистрироваться в штате Делавэр в первой половине следующего года и уже подала заявку на лицензирование своей группировки из 36 спутников NuSat в Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA).
По словам вице-президента компании по продажам Лучиано Гиессо, изменение местонахождения позволит Satellogic продавать мультиспектральные снимки высокого разрешения правительству США.
Спутники группировки NuSat — это идентичные аппараты размером 51 × 57 × 82 см и массой 38,5 кг. Они оснащены сенсорами, работающими в видимом и инфракрасном диапазонах, и позволяющими получать снимки и видео в реальном времени с пространственным разрешением 1 м. Более подробную информацию о параметрах съемочной аппаратуры можно найти здесь.
#satellogic
Satellogic — компания, связать которую с той или иной страной нелегко. Научно-исследовательский центры Satellogic расположены в Буэнос-Айресе и Кордове (Аргентина), завод по сборке спутников — в Монтевидео (Уругвай), дата-центр — в Барселоне (Испания), центр разработки продуктов — в Тель-Авиве (Израиль), финансовый офис — в Шарлотте (США), центр развития бизнеса — в Майами (США). Зарегистрирована компания на Британских Виргинских островах, а ее штаб-квартира находится в Монтевидео.
Но скоро все станет проще — Satellogic переезжает из Уругвая в США в попытке получить больше государственных заказов на данные дистанционного зондирования. Компания планирует перерегистрироваться в штате Делавэр в первой половине следующего года и уже подала заявку на лицензирование своей группировки из 36 спутников NuSat в Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA).
По словам вице-президента компании по продажам Лучиано Гиессо, изменение местонахождения позволит Satellogic продавать мультиспектральные снимки высокого разрешения правительству США.
Спутники группировки NuSat — это идентичные аппараты размером 51 × 57 × 82 см и массой 38,5 кг. Они оснащены сенсорами, работающими в видимом и инфракрасном диапазонах, и позволяющими получать снимки и видео в реальном времени с пространственным разрешением 1 м. Более подробную информацию о параметрах съемочной аппаратуры можно найти здесь.
#satellogic
На сегодняшнем снимке космонавта Олега Артемьева, сделанном с борта МКС, отлично видно, как горы влияют на образование облаков. В центре снимка — Главный Кавказский хребет, южные склоны которого покрыты облачностью.
Горы создают препятствие для течения воздуха. Чтобы обогнуть их, воздушный поток поднимается вверх. На больших высотах температура воздуха падает, в результате конденсируется водяной пар и образуются облака.
Облака, образовавшиеся под влиянием гор, в конечном итоге выделяют воду в виде осадков — гроз летом и метелей зимой. Этот эффект возникает на наветренных склонах гор, то есть на склонах, обращенных к ветру.
На подветренных склонах выпадает значительно меньше осадков. Переваливший через горы воздух становится значительно суше. Иногда это может привести к образованию пустынного климата. Такую картину мы уже наблюдали в предгорьях Анд.
#атмосфера
Горы создают препятствие для течения воздуха. Чтобы обогнуть их, воздушный поток поднимается вверх. На больших высотах температура воздуха падает, в результате конденсируется водяной пар и образуются облака.
Облака, образовавшиеся под влиянием гор, в конечном итоге выделяют воду в виде осадков — гроз летом и метелей зимой. Этот эффект возникает на наветренных склонах гор, то есть на склонах, обращенных к ветру.
На подветренных склонах выпадает значительно меньше осадков. Переваливший через горы воздух становится значительно суше. Иногда это может привести к образованию пустынного климата. Такую картину мы уже наблюдали в предгорьях Анд.
#атмосфера
В Иране запущен спутник “Нур-3”
По сообщению агентства ИРНА, Воздушно-космические силы Корпуса стражей исламской революции успешно запустили на орбиту иранский спутник "Нур-3". Для запуска была использована ракета-носитель "Касед". Спутник выведен на орбиту высотой 450 км. Агентство указывает, что новый спутник предназначен для дистанционного зондирования Земли.
Напомним, в апреле 2020 года Иран сообщил об успешном запуске в космос своего первого военного спутника "Нур". В переводе на русский нур — это “свет”, а касед — “гонец”.
Ранее представитель иранского правительства Али Бахадори Джахроми сообщил, что Иран через восемь лет намерен стать региональным центром в сфере запуска космических аппаратов и предоставления других космических услуг. По его словам, "основной площадкой для международных запусков станет космическая база Чабахар, которая в настоящее время строится под управлением Иранской космической организации".
#иран
По сообщению агентства ИРНА, Воздушно-космические силы Корпуса стражей исламской революции успешно запустили на орбиту иранский спутник "Нур-3". Для запуска была использована ракета-носитель "Касед". Спутник выведен на орбиту высотой 450 км. Агентство указывает, что новый спутник предназначен для дистанционного зондирования Земли.
Напомним, в апреле 2020 года Иран сообщил об успешном запуске в космос своего первого военного спутника "Нур". В переводе на русский нур — это “свет”, а касед — “гонец”.
Ранее представитель иранского правительства Али Бахадори Джахроми сообщил, что Иран через восемь лет намерен стать региональным центром в сфере запуска космических аппаратов и предоставления других космических услуг. По его словам, "основной площадкой для международных запусков станет космическая база Чабахар, которая в настоящее время строится под управлением Иранской космической организации".
#иран
Комбинация каналов для выделения гарей
Комбинация естественных цветов, как мы видели, плохо подходит для выделения на снимке выгоревших территорий (гарей). Естественные цвета — это когда красный канал сенсора играет роль красного цвета, зеленый канал — роль зеленого, а синий, соответственно, синего. Для сенсора Sentinel-2 MSI — это комбинация каналов 4/3/2.
Для картирования гарей используется комбинация коротковолнового инфракрасного канала (в роли красного цвета), ближнего инфракрасного (в качестве зеленого) и зеленого (в качестве синего) каналов. В Sentinel-2 — это комбинация каналов 12/8/3. Эта же комбинация используется для картирования наводнений.
Поскольку растения сильно отражают излучение в ближнем инфракрасном диапазоне, то растительность в такой комбинации цветов будет ярко-зеленой. Даже редкая растительность в пустынной местности Алжира занимает большую часть снимка 1️⃣ (снимок Sentinel-2 от 2.08.2023). Более темные оттенки зеленого цвета указывают на более густую растительность
Вода поглощает излучение всех трех диапазонов, поэтому она выглядит черной. А вот на снимке 2️⃣ в той же комбинации цветов вода имеет голубой цвет, поскольку в ней много осадочных пород. Это ливийское побережье в окрестностях города Дерны, пострадавшего от наводнения (снимок Sentinel-2 от 12.09.2023). Растворенные в воде осадочные породы отражают видимый свет, поэтому в данной комбинации каналов они выглядят синими. У самого берега осадочных пород больше и вода там выглядит голубой. Такой же цвет имеют высохшие озера, на дне присутствует влажная почва (внизу сцены). Поскольку вода и влажная почва хорошо выделяются в этой комбинации каналов, ее применяют для мониторинга наводнений. Ледяные облака, снег и лед имеют ярко-синий цвет, поскольку лед отражает видимый свет и поглощает инфракрасный. Это позволяет отличить воду от снега и льда, а также выделить облака, состоящие в основном из жидкой воды или кристаллов льда.
Выгоревшие участки земной поверхности отражают коротковолновое инфракрасное излучение и выглядят красными или красно-коричневыми. Горячие участки, такие как потоки лавы или пожары, также имеют ярко-красный или оранжевый цвет. Открытая почва, как правило, отражает коротковолновое инфракрасное излучение и имеет красный или розовый оттенок. Городские районы обычно имеют серебристый или фиолетовый цвет, в зависимости от материала и плотности застройки.
В комбинации для выделения гарей ближний инфракрасный канал 8 можно заменить на 8А, а зеленый канал 3 — на красный (4) или Red Edge 1 (5).
Код примера
#комбинация #пожары #GEE
Комбинация естественных цветов, как мы видели, плохо подходит для выделения на снимке выгоревших территорий (гарей). Естественные цвета — это когда красный канал сенсора играет роль красного цвета, зеленый канал — роль зеленого, а синий, соответственно, синего. Для сенсора Sentinel-2 MSI — это комбинация каналов 4/3/2.
Для картирования гарей используется комбинация коротковолнового инфракрасного канала (в роли красного цвета), ближнего инфракрасного (в качестве зеленого) и зеленого (в качестве синего) каналов. В Sentinel-2 — это комбинация каналов 12/8/3. Эта же комбинация используется для картирования наводнений.
Поскольку растения сильно отражают излучение в ближнем инфракрасном диапазоне, то растительность в такой комбинации цветов будет ярко-зеленой. Даже редкая растительность в пустынной местности Алжира занимает большую часть снимка 1️⃣ (снимок Sentinel-2 от 2.08.2023). Более темные оттенки зеленого цвета указывают на более густую растительность
Вода поглощает излучение всех трех диапазонов, поэтому она выглядит черной. А вот на снимке 2️⃣ в той же комбинации цветов вода имеет голубой цвет, поскольку в ней много осадочных пород. Это ливийское побережье в окрестностях города Дерны, пострадавшего от наводнения (снимок Sentinel-2 от 12.09.2023). Растворенные в воде осадочные породы отражают видимый свет, поэтому в данной комбинации каналов они выглядят синими. У самого берега осадочных пород больше и вода там выглядит голубой. Такой же цвет имеют высохшие озера, на дне присутствует влажная почва (внизу сцены). Поскольку вода и влажная почва хорошо выделяются в этой комбинации каналов, ее применяют для мониторинга наводнений. Ледяные облака, снег и лед имеют ярко-синий цвет, поскольку лед отражает видимый свет и поглощает инфракрасный. Это позволяет отличить воду от снега и льда, а также выделить облака, состоящие в основном из жидкой воды или кристаллов льда.
Выгоревшие участки земной поверхности отражают коротковолновое инфракрасное излучение и выглядят красными или красно-коричневыми. Горячие участки, такие как потоки лавы или пожары, также имеют ярко-красный или оранжевый цвет. Открытая почва, как правило, отражает коротковолновое инфракрасное излучение и имеет красный или розовый оттенок. Городские районы обычно имеют серебристый или фиолетовый цвет, в зависимости от материала и плотности застройки.
В комбинации для выделения гарей ближний инфракрасный канал 8 можно заменить на 8А, а зеленый канал 3 — на красный (4) или Red Edge 1 (5).
Код примера
#комбинация #пожары #GEE
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
В конце сентября на Среднем Урале установилась аномально жаркая и засушливая погода для осени, что явилось причиной возникновения природных пожаров на северо-востоке Свердловской области.
По данным космической съёмки, отмечаются очаги горения в Гаринском, Алапаевском, Таборинском и Туринском районах Свердловской области.
📸 Фото: спутник «Метеор-М»
По данным космической съёмки, отмечаются очаги горения в Гаринском, Алапаевском, Таборинском и Туринском районах Свердловской области.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пробуем R: R Online
Решив рассказать об использовании R для анализа данных дистанционного зондирования, мы попробовали подыскать онлайн-платформу, на которой будут выполнятся примеры.
Первым кандидатом был Colab. Но оказалось, что в него очень неудобно подгружать изображения. Связь с Google-диском удобно реализована для Python, но для R — это тот еще геморрой. Загружать каждый раз нужные снимки самому — тоже не вариант.
Хорошей альтернативой Colab’у является Noteable. Понадобится бесплатная регистрация, например, через Google-акааунт. Сейчас не спешите пробовать, лучше дочитайте текст до конца.
Можете зарегистрироваться в Noteable, зайти в него и открыть следующий проект. В проекте находится блокнот Jupyter с кодом (first.ipynb) и снимок “Канопуса-В”. Можете открыть блокнот и запустить код.
При выполнении кода возникает всего одна проблема — долго устанавливаются нужные пакеты. Мы ждали 4.5 минуты. Все остальное выполняется за доли секунды. И такое будет каждый раз в начале работы с блокнотом. В Colab, кстати, было бы то же самое.
Проблема оба раза была в онлайновых платформах. А может быть ну их, эти платформы? Если установить на локальном компьютере R и среду разработки RStudio, то на это уйдет 10 минут, зато всего один раз.
Поэтому мы выбрали такой вариант: к постам про R будем прикреплять скрипты и нужные для работы данные. Вы будете их скачивать к себе и пробовать. А сейчас мы расскажем как установить R и RStudio к себе на компьютер.
#R
Решив рассказать об использовании R для анализа данных дистанционного зондирования, мы попробовали подыскать онлайн-платформу, на которой будут выполнятся примеры.
Первым кандидатом был Colab. Но оказалось, что в него очень неудобно подгружать изображения. Связь с Google-диском удобно реализована для Python, но для R — это тот еще геморрой. Загружать каждый раз нужные снимки самому — тоже не вариант.
Хорошей альтернативой Colab’у является Noteable. Понадобится бесплатная регистрация, например, через Google-акааунт. Сейчас не спешите пробовать, лучше дочитайте текст до конца.
Можете зарегистрироваться в Noteable, зайти в него и открыть следующий проект. В проекте находится блокнот Jupyter с кодом (first.ipynb) и снимок “Канопуса-В”. Можете открыть блокнот и запустить код.
При выполнении кода возникает всего одна проблема — долго устанавливаются нужные пакеты. Мы ждали 4.5 минуты. Все остальное выполняется за доли секунды. И такое будет каждый раз в начале работы с блокнотом. В Colab, кстати, было бы то же самое.
Проблема оба раза была в онлайновых платформах. А может быть ну их, эти платформы? Если установить на локальном компьютере R и среду разработки RStudio, то на это уйдет 10 минут, зато всего один раз.
Поэтому мы выбрали такой вариант: к постам про R будем прикреплять скрипты и нужные для работы данные. Вы будете их скачивать к себе и пробовать. А сейчас мы расскажем как установить R и RStudio к себе на компьютер.
#R
Установка R и RStudio на локальный компьютер
Процесс опишем на примере установки для Windows. По Linux скажем несколько слов в конце (спойлер: установка для Linux проще).
1. Установка R
Зайдите на CRAN, выберете одно из зеркал (например, первое: https://cloud.r-project.org/) зайдите в него и нажмите там на ссылку Download R for Windows (пример).
Comprehensive R Archive Network — это основное хранилище пакетов R.
Здесь нас интересуют base и RTools. base — это бинарники самого R и его базовых пакетов. Там будет ссылка на скачивание. Выглядит, например, так: Download R-4.3.1 for Windows (мы ссылку не даем, она меняется с каждой новой версией).
При установке можно со всем соглашаться.
Rtools — это инструменты для того, чтобы компилировать пакеты R из исходников. Пока Rtools нам не нужен, так что можете переходить к следующему шагу. Но в будущем Rtools может пригодиться, например, если у новой библиотеки есть только исходные файлы и нет бинарников. При установке можно со всем соглашаться.
2. Установка RStudio
RStudio или RStudio Desktop — это лучшая среда разработки для R. Скачиваем ее здесь.
При первом запуске, RStudio попросит указать, с какой версией R вы работаете (Please select the version of R to use. 64 или 32?) Скорее всего, это 64-разрядная версия.
Вот и все про установку. Сейчас попробуем R в работе.
Да, про Linux. В распространенных дистрибутивах, вроде Ubuntu, R и RStudio устанавливаются прямо из репозиториев.
#R
Процесс опишем на примере установки для Windows. По Linux скажем несколько слов в конце (спойлер: установка для Linux проще).
1. Установка R
Зайдите на CRAN, выберете одно из зеркал (например, первое: https://cloud.r-project.org/) зайдите в него и нажмите там на ссылку Download R for Windows (пример).
Comprehensive R Archive Network — это основное хранилище пакетов R.
Здесь нас интересуют base и RTools. base — это бинарники самого R и его базовых пакетов. Там будет ссылка на скачивание. Выглядит, например, так: Download R-4.3.1 for Windows (мы ссылку не даем, она меняется с каждой новой версией).
При установке можно со всем соглашаться.
Rtools — это инструменты для того, чтобы компилировать пакеты R из исходников. Пока Rtools нам не нужен, так что можете переходить к следующему шагу. Но в будущем Rtools может пригодиться, например, если у новой библиотеки есть только исходные файлы и нет бинарников. При установке можно со всем соглашаться.
2. Установка RStudio
RStudio или RStudio Desktop — это лучшая среда разработки для R. Скачиваем ее здесь.
При первом запуске, RStudio попросит указать, с какой версией R вы работаете (Please select the version of R to use. 64 или 32?) Скорее всего, это 64-разрядная версия.
Вот и все про установку. Сейчас попробуем R в работе.
Да, про Linux. В распространенных дистрибутивах, вроде Ubuntu, R и RStudio устанавливаются прямо из репозиториев.
#R
* first.R — это R-скрипт,
* KV6_03723_ ... L2.tif — тестовый снимок.
Скачайте их. Создайте папку у себя на диске, и сложите туда скачанные файлы. Запустите RStudio двойным кликом по скрипту first.R.
На первых порах бывают проблемы с ошибкой “файл не найден”. Чаще всего, она возникает из-за неверного пути к файлу. Потому мы и попросили вас кликнуть прямо по скрипту. В этом случае рабочим каталогом становится каталог, где лежит скрипт (first.R).
Узнать рабочий каталог можно, выполнив `getwd()` в терминале RStudio. Устанавливается новый рабочий каталог функцией `setwd('путь')`.
* KV6_03723_ ... L2.tif — тестовый снимок.
Скачайте их. Создайте папку у себя на диске, и сложите туда скачанные файлы. Запустите RStudio двойным кликом по скрипту first.R.
На первых порах бывают проблемы с ошибкой “файл не найден”. Чаще всего, она возникает из-за неверного пути к файлу. Потому мы и попросили вас кликнуть прямо по скрипту. В этом случае рабочим каталогом становится каталог, где лежит скрипт (first.R).
Узнать рабочий каталог можно, выполнив `getwd()` в терминале RStudio. Устанавливается новый рабочий каталог функцией `setwd('путь')`.
R: начинаем работу
Для работы скрипта first.R нужно установить пакет terra. RStudio сама предложит установить недостающий пакет 1️⃣. Самостоятельно установить пакет можно в меню Tools/Install packages… или командой install.packages() — она закомментирована в скрипте.
Кнопка Run 2️⃣ запускает код строки, в которой находится курсор, или выделенный фрагмент кода.
Скрипт состоит из трех шагов:
1. Загружается пакет terra:
3. Содержимое переменной выводится на экран:
Внимательный читатель наверняка уже заметил ряд “странностей” R: точка в имени функции
У нас при загрузке terra выскочили 12 предупреждений (R советует: введите warnings() чтобы их просмотреть). У вас такого может и не быть. во всяком случае, не придавайте этому значения.
Мы знаем про RStudio Cloud, но оно подходит для работы небольшой группы (класса).
#R
Для работы скрипта first.R нужно установить пакет terra. RStudio сама предложит установить недостающий пакет 1️⃣. Самостоятельно установить пакет можно в меню Tools/Install packages… или командой install.packages() — она закомментирована в скрипте.
Кнопка Run 2️⃣ запускает код строки, в которой находится курсор, или выделенный фрагмент кода.
Скрипт состоит из трех шагов:
1. Загружается пакет terra:
library(terra)
2. Загружается растровый файл, содержимое которого сохраняется в переменной r.r <- rast("KV6_03723_02652_00_KANOPUS_20190829_051616_051626.SCN1.PMS.L2.tif")
rast() — функция из пакета terra.3. Содержимое переменной выводится на экран:
plotRGB(r) 3️⃣.Внимательный читатель наверняка уже заметил ряд “странностей” R: точка в имени функции
install.packages(), необычный знак присваивания,… Об этом мы поговорим позже — сейчас главное проверить, что все работает.У нас при загрузке terra выскочили 12 предупреждений (R советует: введите warnings() чтобы их просмотреть). У вас такого может и не быть. во всяком случае, не придавайте этому значения.
Мы знаем про RStudio Cloud, но оно подходит для работы небольшой группы (класса).
#R
Наблюдение за Международной космической станцией
Сегодня вместо снимков с Международной космической станции у нас снимки самой станции:
1️⃣ Алтайский оптико-лазерный центр, 3 апреля 2008 года.
2️⃣ Emil Kraaikamp, 18 апреля 2010 года.
3️⃣ Thierry Legault, прохождение МКС по диску Солнца, 18 мая 2011 года. Виден шаттл "Индевор", за несколько минут до стыковки с МКС.
МКС очень популярна у астрофотографов. Подборка ссылок по теме и опыт наблюдений описаны на странице.
#МКС
Сегодня вместо снимков с Международной космической станции у нас снимки самой станции:
1️⃣ Алтайский оптико-лазерный центр, 3 апреля 2008 года.
2️⃣ Emil Kraaikamp, 18 апреля 2010 года.
3️⃣ Thierry Legault, прохождение МКС по диску Солнца, 18 мая 2011 года. Виден шаттл "Индевор", за несколько минут до стыковки с МКС.
МКС очень популярна у астрофотографов. Подборка ссылок по теме и опыт наблюдений описаны на странице.
#МКС
Обзор канала за сентябрь
В сентябре мы…
📡 Знакомились с новыми источниками и коллекциями данных (#данные). Copernicus Browser — сервис распространения данных аппаратов Sentinel, лучше чем Copernicus Open Access Hub. NASA Carbon Monitoring System — данные наблюдений и результатов моделирования по оценке содержания углекислого газа в атмосфере. GISS Surface Temperature Analysis — глобальные данные о температуре поверхности Земли. Они рассчитываются в виде температурных аномалий, показывающих насколько сильно температура отклонилась от базового среднего значения 1951–1980 годов.
🛰 Изучали возможности Google Earth Engine (#GEE). Сравнивали площади пахотных земель, полученные по трем классификациям поверхности (#LULC) с пространственным разрешением 10 метров — ESA Worldcover, ESRI Land Cover и Dynamic World. Доводили “до готовности” радарные данные Sentinel-1. Прогнозировали перемещение урагана “Идалия” при помощи модели GEOS-CF. Учебник по GEE, с “живыми” примерами кода, собран здесь. Более крупные проекты находятся здесь.
🛰 Продолжали изучать радарные данные (#SAR #основы). Познакомились с характеристиками отраженного радарного сигнала — β0, σ0 и γ0: 1, 2, и 3. Увидели, как работа военных, и отчасти метеорологических, наземных радаров создает полосы радиопомех на спутниковых радарных снимках. Познакомились с разными вариантами процедуры обработки радарных данных Sentinel-1 в программе SNAP. Разобрались, как связаны между собой данные SLC и GRD. Рассмотрели режимы радарной съемки: Spotlight (прожекторный), Stripmap (маршрутный) и ScanSAR (обзорный). Собрали литературу по радарной съемке: 1, 2. Цикл заметок о радарной съемке продолжается.
🖥 Приступили к изучению R для анализа данных дистанционного зондирования. Рассмотрели возможности онлайновой работы с R, но все же остановились на варианте установки R и RStudio на локальный компьютер. Простейший скрипт, загружающий и воспроизводящий на экране снимок “Канопуса-В”, разбираем здесь.
📜 Вспоминали историю: 75-летие первого пуска ракеты Р-1 17 сентября 1948 года с полигона Капустин Яр. Пуск неудачный, ракета еще, по сути, “Фау-2”, но спустя 9 лет мы запустим первый спутник… В октябре 1969 года с борта советского космического корабля “Союз-7” была выполнена первая гиперспектральная съемка земной поверхности из космоса. Статья, с результатами съемки, есть в свободном доступе.
📖 Публиковали множество анонсов конкурсов и научных конференций. Найти их в канале можно по хештегам: #конкурс #конференции
📖📸 Познакомились с трудностями дешифрирования льда на радарных снимках, и с комбинацией спектральных каналов для выделения гарей и наводнений.
🖥📡 Завод “Протон” представил публике радар для дистанционного зондирования Земли с борта малых летательных аппаратов. Российский аналог STL — цифровая платформа MIDE для моделирования космических систем — разрабатывается на Факультете космических исследований МГУ.
🌊🔥 Наблюдали стихийные бедствия: наводнение в Греции и на северо-востоке Ливии, причиной которых стал ураган “Даниель”. Сравнивали снимки ливийского города Дерна до и после наводнения. Картировали площадь, пройденную огнем в результате лесных пожаров на севере Алжира.
В сентябре мы…
📡 Знакомились с новыми источниками и коллекциями данных (#данные). Copernicus Browser — сервис распространения данных аппаратов Sentinel, лучше чем Copernicus Open Access Hub. NASA Carbon Monitoring System — данные наблюдений и результатов моделирования по оценке содержания углекислого газа в атмосфере. GISS Surface Temperature Analysis — глобальные данные о температуре поверхности Земли. Они рассчитываются в виде температурных аномалий, показывающих насколько сильно температура отклонилась от базового среднего значения 1951–1980 годов.
🛰 Изучали возможности Google Earth Engine (#GEE). Сравнивали площади пахотных земель, полученные по трем классификациям поверхности (#LULC) с пространственным разрешением 10 метров — ESA Worldcover, ESRI Land Cover и Dynamic World. Доводили “до готовности” радарные данные Sentinel-1. Прогнозировали перемещение урагана “Идалия” при помощи модели GEOS-CF. Учебник по GEE, с “живыми” примерами кода, собран здесь. Более крупные проекты находятся здесь.
🛰 Продолжали изучать радарные данные (#SAR #основы). Познакомились с характеристиками отраженного радарного сигнала — β0, σ0 и γ0: 1, 2, и 3. Увидели, как работа военных, и отчасти метеорологических, наземных радаров создает полосы радиопомех на спутниковых радарных снимках. Познакомились с разными вариантами процедуры обработки радарных данных Sentinel-1 в программе SNAP. Разобрались, как связаны между собой данные SLC и GRD. Рассмотрели режимы радарной съемки: Spotlight (прожекторный), Stripmap (маршрутный) и ScanSAR (обзорный). Собрали литературу по радарной съемке: 1, 2. Цикл заметок о радарной съемке продолжается.
🖥 Приступили к изучению R для анализа данных дистанционного зондирования. Рассмотрели возможности онлайновой работы с R, но все же остановились на варианте установки R и RStudio на локальный компьютер. Простейший скрипт, загружающий и воспроизводящий на экране снимок “Канопуса-В”, разбираем здесь.
📜 Вспоминали историю: 75-летие первого пуска ракеты Р-1 17 сентября 1948 года с полигона Капустин Яр. Пуск неудачный, ракета еще, по сути, “Фау-2”, но спустя 9 лет мы запустим первый спутник… В октябре 1969 года с борта советского космического корабля “Союз-7” была выполнена первая гиперспектральная съемка земной поверхности из космоса. Статья, с результатами съемки, есть в свободном доступе.
📖 Публиковали множество анонсов конкурсов и научных конференций. Найти их в канале можно по хештегам: #конкурс #конференции
📖📸 Познакомились с трудностями дешифрирования льда на радарных снимках, и с комбинацией спектральных каналов для выделения гарей и наводнений.
🖥📡 Завод “Протон” представил публике радар для дистанционного зондирования Земли с борта малых летательных аппаратов. Российский аналог STL — цифровая платформа MIDE для моделирования космических систем — разрабатывается на Факультете космических исследований МГУ.
🌊🔥 Наблюдали стихийные бедствия: наводнение в Греции и на северо-востоке Ливии, причиной которых стал ураган “Даниель”. Сравнивали снимки ливийского города Дерна до и после наводнения. Картировали площадь, пройденную огнем в результате лесных пожаров на севере Алжира.