Ещё один учебник по NASA Worldview

NASA Worldview (https://worldview.earthdata.nasa.gov/) позволяет в интерактивном режиме изучать более 1000 глобальных слоёв спутниковых данных, большинство из которых обновляются ежедневно и доступны в течение трёх часов после наблюдения. Также доступны слои снимков геостационарных спутников Himawari и GOES (за последние 90 дней), которые предоставляются с периодичностью 10 минут.

О Worldview мы уже писали. По ссылке находится ещё один учебник, на английском языке.

Worldview полезен для любительского оперативного мониторинга. Работает сервис бесплатно и без регистрации.

📸 Наводнение в районе Орска 6 апреля 2024 по данным MODIS Near Real-Time (NRT) Global Flood Product (MCDWD).

#nrt #данные

Выпущен глобальный набор данных высоты растительности по наблюдениям космических лидаров GEDI и ICESat2

Первая версия Global Vegetation Height Metrics from GEDI and ICESat2 содержит значения относительных показателей высоты растительности по данным GEDI уровня 2A и данным ICESat-2 уровня 3A с пространственным разрешением 100-, 200-, 500- и 1000 метров.

Метрики включают относительные высоты RH98, RH90, RH75 и RH50, соответствующие высотам, на которых достигается 98-й, 90-й, 75-й и 50-й процентиль возвращенной энергии относительно земли. Эти метрики позволяют оценить высоту и структуру растительного полога. Выполнена взаимная калибровка метрик по области перекрытия данных (50–52° с.ш.).

Данные GEDI были собраны в период с 2019 по 2022 год, а данные ICESat-2 — в период с 2019 по 2021 год. Данные предоставлены в формате Cloud Optimized GeoTIFF.

🔗 Saatchi, S.S., and S. Favrichon. 2023. Global Vegetation Height Metrics from GEDI and ICESat2. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2294

#растительность #лидар #лес #данные

Зимбабве готовится к запуску трех спутников [ссылка]

Один из спутников, ZimSat-2, предназначен для дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и будет обладать расширенными возможностями по сравнению с первым зимбабвийским спутником — ZimSat-1. Тот представлял собой образовательный CubeSat и также предназначался для ДЗЗ. ZimSat-2 планируется запустить в конце этого года.

Кроме того, правительство Зимбабве одобрило разработку ещё двух спутников, которые находятся на начальных этапах производства.

#зимбабве

Десятилетие работы спутника Sentinel-1A

3 апреля исполнилось 10 лет со дня запуска спутника Sentinel-1A. Этот европейский радарный спутник стал продолжателем спутниковых миссий ERS и ENVISAT, и первым спутником, запущенным по программе Copernicus. Спустя 10 лет Sentinel-1A продолжает свою работу на орбите (его “напарник”, запущенный в 2016 году Sentinel-1B, вышел из строя в декабре 2021 года).

На Sentinel-1A установлен радар с синтезированной апертурой, работающий в C-диапазоне (длина волны 5,55 см). Прибор имеет пространственное разрешение от 5 м и полосу обзора до 400 км. Орбита Sentinel-1А имеет 12-суточный цикл повторной съемки.

Данные Sentinel-1A размещаются в открытом доступе и обеспечивают глобальное покрытие земной поверхности. Всё это сыграло огромную роль в развитии интереса к радарным данным.

📸 Снимок Брюсселя стал первым снимком, сделанным Sentinel-1A 12 апреля 2014 года, через девять дней после запуска.

#SAR #история

Бинарная карта классификации леса TanDEM-X 50m Forest/Non-Forest Map [ссылка].

Эта глобальная карта лесов создана на основе интерферометрических данных миссии TanDEM-X. Пара спутников миссии собирали данные для создания глобальной цифровой модели рельефа в период с 2011 по 2015 год в режиме съемки с поляризацией HH. Карта лесов с пространственным разрешением 50 м находится в общем доступе и является пространственно усредненной версией оригинальных (платных) данных, имеющих разрешение 12 м.

#лес #данные

Миссия SpaceX Bandwagon-1

7 апреля 2024 года в 23:16 UTC с площадки LC-39A Космического центра им. Кеннеди на мысе Канаверал (шт. Флорида, США) в рамках миссии Bandwagon-1 выполнен пуск ракеты-носителя Falcon-9FT Block-5 (F9-320) с 11 малыми спутниками. Пуск завершился успешно, космические аппараты выведены на околоземную орбиту.

Миссия серии Bandwagon программы SpaceX SmallSat Rideshare предназначена для массового запуска малых спутников на низкую околоземную орбиту среднего наклонения, в отличие от солнечно-синхронной орбиты, используемой в миссиях серии Transporter. В Bandwagon-1 полезная нагрузка направляется к орбите с наклонением 45,4° и, по крайней мере, одна орбита развёртывания находится на высоте около 590 км.

Основной полезной нагрузкой миссии является южнокорейский спутник наблюдения Земли 🛰 425 Project Flight 2 массой 800 кг, оснащённый радаром с синтезированной апертурой. Сообщается, что спутник успешно вышел на целевую орбиту.

Всего в рамках “проекта 425” Сеул планирует запустить к 2025 году пять разведывательных спутников, что позволит обеспечить наблюдение за КНДР с интервалом в два часа.

Первый спутник проекта, запущенный 1 декабря 2023 года в рамках миссии SpaceX Korea-425, сейчас вводится в эксплуатацию. Он предназначен для оптико-электронного наблюдения. Остальные четыре спутника будут оснащены радарами, разработанными и изготовленными компанией Thales Alenia Space.

Кроме того были запущены:

🛰 малый радарный спутник Acadia-4 компании Capella Space. Он присоединится к трём другим спутникам Capella на орбитах со средним наклонением (44–53°);
🛰 японский радарный спутник ДЗЗ QPS-SAR-7 (TSUKUYOMI-II) компании iQPS. Два предыдущих спутника, QPS-SAR-6, запущенный SpaceX в июне прошлого года, и QPS-SAR-5, запущенный Rocket Lab в декабре, уже предоставляют коммерческие услуги с максимальным разрешением снимков 0,46 м. iQPS работает над созданием группировки из 24 радарных спутников;
🛰 индийский спутник наблюдения Земли TSAT-1A от Tata Advanced Systems. Спутник разработан компанией Satellogic и обеспечивает субметровое пространственное разрешение данных;
🛰 6U-CubeSat Centauri-6, изготовленный Tyvak International для австралийской Fleet Space Technologies. Последняя обеспечивает связь “интернета вещей” (IoT) через свои спутники. Ещё три спутника Centauri могут быть запущены в конце этого года в рамках миссии Transporter-12;
🛰 шесть аппаратов радиотехнической разведки Hawk формата 6U-CubeSat компании HawkEye 360.

#корея #SAR #война #США #оптика #индия #япония #sigint

Читатели периодически интересуются лекциями на русском языке по дистанционному зондированию Земли уровня выше, чем научно-популярный. В этом плане очень хороши лекции Школы молодых учёных, которые проводятся при ежегодной международной конференции “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” в Институте космических исследований РАН.

Все материалы лекций — видеозаписи, тезисы и презентации докладов — находятся среди материалов соответствующих конференций на сайте конференции (http://conf.rse.geosmis.ru/).

Мы собрали вместе ссылки на лекции Школы молодых учёных за период 2015–2023 гг. и будем публиковать их в течение недели. Ссылки будут помещены в закрепленное сообщение.

Лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН 2015–2017

⭐️ 2015

* Фомин Б. А. Моделирование атмосферной радиации для дистанционного зондировании атмосферы, теории климата и других разделов геофизики (Центральная аэрологическая обсерватория, Долгопрудный, Московская область, Россия)
* Трусенкова О. О. Региональные климатические изменения на примере уровня Японского моря (по данным спутниковой альтиметрии) (Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, Владивосток, Россия)
* Полянский И. В. Комплекс многозональной спутниковой съёмки на КА «Метеор-М»: особенности съёмочной аппаратуры, получения и предварительной обработки данных (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Шабанов Н. В. Уравнение переноса и его приложения к дистанционному зондированию растительного покрова (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Митник Л. М., Кулешов В. П., Чёрный И. В. Антарктическое плато: микроволновое зондирование поверхности, подповерхностных слоёв, тропосферы и стратосферы по спутниковым микроволновым измерениям (ТОИ ДВО РАН, Владивосток, Россия)

📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻‍🏫 Презентации докладов
В Поиске, при выборе секции указываем “Лекции N Всероссийской научной школы-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса”, где N — номер конференции.

⭐️ 2016

* Горный В. И., Латыпов И. Ш., Крицук С. Г. Тепловая аэрокосмическая съёмка при решении задач экологической безопасности (НИЦЭБ РАН, Санкт-Петербург, Россия)
* Ермаков Д. М. Спутниковое радиотепловидение системы океан-атмосфера Земли: задачи, подходы, технологии (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)
* Левина Г. В. Спиральный тропический циклогенез: возможность управлять формированием ураганов? (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Лупян Е. А. Современные возможности и тенденции развития технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Михайлов В. О. и др. Новые данные о динамике областей крупных землетрясений, полученные из анализа временных рядов гравитационных моделей спутников Грейс (Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия)
* Саворский В. П. СВЧ-гиперспектрометры — перспективные температурно-влажностные зондировщики атмосферы (Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия)

📹 Видео
📖 Тезисы
👨🏻‍🏫 Здесь и далее ссылки на презентации приведены в тезисах каждого доклада.

⭐️ 2017

* Шабанов Н. В. Вегетационные индексы — принципы построения и приложения (Институт космических исследований РАН, Москва, Россия)
* Елсаков В. В. Анализ пространственной неоднородности изменений растительного покрова тундровой зоны Евразии по материалам съёмки MODIS 2000–2016 гг. (Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия)
* Чурилова Т. Я. Биооптические показатели вод: в приложении к использованию данных ДЗЗ для оценки показателей качества среды и продуктивности водоёмов (Институт морских биологических исследований имени А.О. Ковалевского РАН, Севастополь, Россия)
* Репина И. А. Исследование взаимодействия атмосферы и океана методами дистанционного зондирования Земли из космоса (Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия)
* Костяной А. Г. Спутниковый мониторинг климатических параметров океана (Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия)
* Ясюкевич Ю. В., Перевалова Н. П., Воейков С. В. Изучение ионосферы с помощью GPS/ГЛОНАСС: 20 лет отечественных исследований (Институт солнечно-земной физики СО РАН, Иркутск, Россия)

📹 Видео
📖👨🏻‍🏫 Тезисы

#обучение

Выпущены данные SWOT KaRIn Science Data Products [ссылка]

NASA Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC) объявил о публичном выпуске научных данных радарного интерферометра KaRIn (Ka-band Radar Interferometer) спутника Surface Water and Ocean Topography (SWOT). Выпуск содержит информационные продукты:

* KaRIn LR oceanography, полученные в результате прямой обработки, начиная с 23 ноября 2023 года;
* KaRIn LR oceanography and HR hydrology, полученные в результате прямой обработки, начиная с 25 января 2024 года.

Подробности о данных можно узнать в release notes и на странице данных миссии SWOT.

#InSAR #океан

Сегодня ракета-носитель “Ангара” отправляется в свой первый полёт с космодрома Восточный. Пуск в 12:00 по московскому времени.

📹 Ссылки на трансляцию: YouTube, ВК.

📹 Техническая трансляция

📸 Фото: Центр Хруничева / Николай Лапшин (источник)

#россия

Особенности радарных данных

В заявлениях провайдеров радарных данных можно прочитать, что радары, в отличие от оптических сенсоров, способны вести съёмку в любую погоду независимо от времени суток. Из-за этого может сложиться впечатление, что радарные данные похожи на оптические, только лучше. Разберёмся с тем, о чём провайдеры предпочитают умалчивать.

Радар (англ. radar — сокращение от RAdio Detection And Ranging) измеряет интенсивность (или амплитуду) и фазу отраженного сигнала, дискретизированные во временных интервалах по азимуту (вдоль направления движения антенны) и дальности (перпендикулярно направлению движения антенны).

Термин синтезированная апертура у радаров (Synthetic Aperture Radar или SAR) относится к виртуальному созданию огромной антенны, используя движение спутниковой платформы. Большая виртуальная антенна нужна для обеспечения адекватного разрешения по азимуту. Все космические радары являются радарами с синтезированной апертурой.

Основные различия между радарами и оптическими сенсорами:

* Радар осуществляет активное зондирование: он излучает сигнал в микроволновом диапазоне и фиксирует часть этого сигнала, отраженную от поверхности. Оптические сенсоры — пассивные. Они регистрируют отраженное излучение от Солнца в определённых диапазонах видимого и инфракрасного спектра.
* Радар имеет боковой обзор, в отличие от оптических сенсоров, которые обычно “смотрят” в надир.
* Излучение радара является когерентным, поскольку микроволновое излучение передается с точным набором длин волн. Это позволяет проводить точные измерения фазы и амплитуды отражённых волн, а также использовать поляризацию. Отражённый солнечный свет не является когерентным и имеет широкий диапазон длин волн со случайными фазами.

Эти различия являются основой для понимания как относительных преимуществ, так и недостатков радаров по сравнению с оптическими (тепловыми) сенсорами.

Важно помнить, что обратное рассеяние сигнала радара зависит от иных физических свойств подстилающей поверхности, по сравнению со свойствами, определяющими отражение в оптических сенсорах. Для радаров эти свойства связаны со структурной геометрией и электромагнитными свойствами материала поверхности, освещаемой падающим излучением.

Преимущества радаров по сравнению с оптическими сенсорами:

* Радар не зависит от солнечного света, поэтому может получать данные в дневное и в ночное время.
* Облачность не оказывают существенного влияния на распространение радарного сигнала в ряде диапазонов микроволнового излучения.
* Радарные данные не требуют атмосферной коррекции.

#SAR #основы

Особенности радарных данных-2

Наряду с достоинствами, наблюдение при помощи радаров имеет ряд недостатков или, если угодно, особенностей:

* Когерентная природа микроволнового излучения радара вызывает спекл-шум. Это приводит к появлению на снимках искажений типа "соль и перец". Спекл можно уменьшить различными способами, но его нельзя устранить полностью.
* Обратное рассеяние сигнала радара зависит от угла падения микроволнового излучения. Поскольку радар работает в некотором диапазоне углов падения вдоль полосы обзора, одна и та же цель будет выглядеть по-разному, в зависимости от того, находится ли она в ближней (с малым углом падения) или в дальней (с большим углом падения) зоне полосы обзора. То, как обратное рассеяние изменяется с углом падения, зависит от свойств поверхности. Так, обратное рассеяние от плоской сухой поверхности почвы уменьшается с увеличением угла падения значительно сильнее, чем обратное рассеяние от полога леса. На практике, чтобы исследовать свойства интересующей области поверхности, используют радарные снимки, где эта область снята с одинаковыми или близкими по значению углами падения.
* Рельеф местности оказывает сильное влияние на обратное рассеяние сигнала, поскольку он изменяет площадь, освещаемую боковым излучением радара. В частности, рельеф вызывает сокращение склонов, ориентированных в сторону радара, и затенение склонов, направленных в сторону от радара, крутизна которых превышает местный угол падения. Многие из этих эффектов можно исправить методами геометрической коррекции радарных изображений, однако полностью избавится от особенностей радарной съемки не удаётся.

Всё это затрудняет интерпретацию радарных изображений. Если снимки, сделанные оптическими сенсорами, во многом интерпретируются нами на основе жизненного опыта, то чтобы эффективно использовать радарные данные, нужно знать, какая часть изменений сигнала связана с внутренними свойствами радарной системы (длиной волны, поляризацией), с геометрией съемки (углом падения), а какая — с физическими свойствами исследуемой поверхности. Радарные снимки во многом похожи на то, как “видит” мир летучая мышь при помощи своего сонара (за исключением поляризации).

#SAR #основы

Особенности радарных данных-3

Формально, радарные данные Sentinel-1 IW GRD имеют такое же пространственное разрешение (10 м), как и оптические снимки Sentinel-2, но выглядят они как данные более низкого разрешения. Действительно, разрешение радарных данных по азимуту и по дальности различается, так что “квадратность” пикселя является результатом достаточно хитрой обработки. Кроме того, спекл-фильтрация потребует применения пространственных фильтров с размерами ядра 3 х 3, 5 х 5 и т. п., что дополнительно снижает пространственное разрешение. Так что, на практике, выглядеть сходно с 10-метровыми оптическими снимками будут радарные данные с разрешением 2–3 м.

Все микроволновые данные чувствительны по отношению к выпавшим осадкам в виде дождя и росы. Так, радарные данные, полученные в сезон дождей, серьезно недооценивают площадь обезлесения, поскольку участки вырубок и ненарушенного леса имеют близкие значения обратного рассеяния. Поэтому иногда приходится маскировать участки снимка, где выпали осадки или исключать из рассмотрения снимки, сделанные после дождя или выпадения росы. Чем-то напоминает проблемы с облачностью у оптических сенсоров, не так ли?

Плотная облачность в тропиках ослабляет радарные сигналы коротковолновых диапазонов, включая C-диапазон. Для сигнала L-диапазона такого не происходит.

Радарные данные не нуждаются в атмосферной коррекции, но для построения интерферограмм нужно вводить атмосферную поправку.

В учебниках по радарной съемке часто встречается картинка, на которой сигналы X-диапазона отражаются от верхней части древесного полога, а сигналы L-диапазона пронизывают полог до самой земли. Это справедливо для довольно низкого пространственного разрешения. Когда разрешение составляет десятки сантиметров, сигналы X-диапазона свободно проникают в щели между ветвями, делая видимыми объекты под пологом леса.

Как видим, радарные данные не хуже и не лучше оптических — они просто другие: служат для решения других задач и дополняют информацию, полученную от оптических и тепловых сенсоров.

#SAR #основы