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.
🚀Следили за состоявшимися запусками и планами по созданию спутников дистанционного зондирования. В результате аварии ракеты-носителя “Электрон” был потерян радарный спутник Acadia 2 компании Capella Space. А вот Иран успешно запустил спутник “Нур-3”, который, по-видимому, является аппаратом военного назначения. Индийская SatSure планирует создание спутниковой группировки дистанционного зондирования в 2025 году. Таиландский спутник THEOS-2 планируется к запуску в октябре, а в конце ноября должен быть запущен первый спутник гонконгского производства, принадлежащий компании Hong Kong Aerospace Technology Group. Компания Satellogic в поисках госзаказов переезжает в США. Российская компания SR Space планирует создание группировки миниатюрных спутников дистанционного зондирования, а в мае 2024 года запланирован вывод на орбиту первого частного российского спутника сверхвысокого пространственного разрешения (50 см) от компании “Стилсофт”. Оперативную информацию о предстоящих и выполненных запусках можно найти здесь.
📖 Читали сами и знакомили вас с научными статьями: обзором исследований микроволновых методов восстановления характеристик ледяного покрова Арктики, оценкой индекса содержания азота по данным видимого и ближнего инфракрасного диапазонов (спойлер: заменить недоступные данные доступными не получилось), картированием поверхностных водоемов и зон затопления с помощью данных мультиспектральных оптических спутниковых сенсоров, микроволновым измерением запасов продуктивной влаги в почве, на глубине до 1 метра (информация из 1977 года), классификацией высокорослых и низкорослых сельскохозяйственных культур по данным Sentinel-2 и лидара GEDI.
Спасибо, что читаете.
#сентябрь2023
📖 Читали сами и знакомили вас с научными статьями: обзором исследований микроволновых методов восстановления характеристик ледяного покрова Арктики, оценкой индекса содержания азота по данным видимого и ближнего инфракрасного диапазонов (спойлер: заменить недоступные данные доступными не получилось), картированием поверхностных водоемов и зон затопления с помощью данных мультиспектральных оптических спутниковых сенсоров, микроволновым измерением запасов продуктивной влаги в почве, на глубине до 1 метра (информация из 1977 года), классификацией высокорослых и низкорослых сельскохозяйственных культур по данным Sentinel-2 и лидара GEDI.
Спасибо, что читаете.
#сентябрь2023
Благодарим, расположив в календарном порядке, телеграм-каналы, делавшие репосты и цитировавшие наши публикации в сентябре 2023 года:
* @twrussia
* @geneticdisease123
* @UzbekistanTtransparentWorld
* @IngeniumNotes
* @twrussia
* @geneticdisease123
* @UzbekistanTtransparentWorld
* @IngeniumNotes
Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) приступило к реализации программы NEON (Near Earth Orbit Network). NEON — это новая группировка метеорологических спутников, которая идет на смену существующей Joint Polar Satellite System (JPSS). Поэтому, мы сначала коротко расскажем о JPSS, а после — о том, что нового будет в NEON.
National Environmental Satellite, Data, and Information Service
Near Earth Orbit Network (NEON)
NOAA’s Near Earth Orbit Network (NEON) Program will develop future low Earth orbit (LEO) environmental satellites. Low and medium Earth observations.
Группировка метеоспутников Joint Polar Satellite System (JPSS) обеспечивает глобальные наблюдения, которые служат основой краткосрочных и долгосрочных прогнозов погоды. В состав группировки входят три спутника: NOAA/NASA Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP), NOAA-20 (ранее известный как JPSS-1) и NOAA-21 (ранее — JPSS-2). Планируется запустить еще два спутника — JPSS-3 (в 2027 году) и JPSS-4 (в 2032 году).
Спутники JPSS — это аппараты массой свыше 2 тонн. Высота их орбиты составляет около 830 км, наклонение — 98.79°.
На каждом спутнике JPSS установлено четыре прибора:
* Микроволновый зонд Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) — сканер с 22 каналами, обеспечивающий измерения, необходимые для получения профилей температуры и влажности атмосферы.
* Инфракрасный зонд Cross-Track Infrared Sounder (CrIS) — позволяет получать трехмерные профили температуры, давления и влажности с высоким разрешением.
* Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) — проводит глобальные наблюдения в видимом и инфракрасном диапазонах за параметрами суши, океана и атмосферы с высоким временным разрешением. Обладает значительно лучшими характеристиками, по сравнению с радиометром AVHRR, ранее устанавливавшемся на спутниках NOAA. Разработан на основе прибора MODIS.
* Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS) — комплекс из трех гиперспектральных приборов для оценки общего содержания озона и профиля озона в атмосфере.
Кроме того, спутники Suomi NPP, NOAA-20 и JPSS-4, несут приборы Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES), которые регистрирует отраженное солнечное излучение и собственное излучение Земли. Свойства облаков определяются по одновременным измерениям CERES и VIIRS.
На снимке показано художественное изображение спутника Suomi NPP.
#погода #атмосфера
Спутники JPSS — это аппараты массой свыше 2 тонн. Высота их орбиты составляет около 830 км, наклонение — 98.79°.
На каждом спутнике JPSS установлено четыре прибора:
* Микроволновый зонд Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) — сканер с 22 каналами, обеспечивающий измерения, необходимые для получения профилей температуры и влажности атмосферы.
* Инфракрасный зонд Cross-Track Infrared Sounder (CrIS) — позволяет получать трехмерные профили температуры, давления и влажности с высоким разрешением.
* Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) — проводит глобальные наблюдения в видимом и инфракрасном диапазонах за параметрами суши, океана и атмосферы с высоким временным разрешением. Обладает значительно лучшими характеристиками, по сравнению с радиометром AVHRR, ранее устанавливавшемся на спутниках NOAA. Разработан на основе прибора MODIS.
* Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS) — комплекс из трех гиперспектральных приборов для оценки общего содержания озона и профиля озона в атмосфере.
Кроме того, спутники Suomi NPP, NOAA-20 и JPSS-4, несут приборы Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES), которые регистрирует отраженное солнечное излучение и собственное излучение Земли. Свойства облаков определяются по одновременным измерениям CERES и VIIRS.
На снимке показано художественное изображение спутника Suomi NPP.
#погода #атмосфера