Самое большое в мире скопление теплиц
Площадь теплиц по всему миру за последние 40 лет увеличилась в четыре раза. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Food, сейчас площадь, занимаемая теплицами, составляет более 13 000 кв. км.
Наибольшее распространение теплицы получили в Китае, где сейчас находится 60% всех теплиц в мире. Больше всего теплиц сосредоточено на Северо-Китайской равнине, а самое большое скопление теплиц в мире расположено на площади более 820 кв. км этой равнины — возле города Вэйфан провинции Шаньдун, расположенной на северо-востоке страны.
На двух снимках со спутников Landsat можно увидеть процесс распространения теплиц. Снимок Landsat 5 TM, сделанный в 1987 году, показывает преимущественно сельскохозяйственные угодья, тогда как на снимке, сделанном в 2024 году Landsat 8 OLI, на их месте раскинулось море пластика.
Многие теплицы покрыты непрозрачным или полупрозрачным пластиком, который издали кажется белым. Открытые сельскохозяйственные угодья на снимках имеют коричневый или зелёный оттенок. Города же на снимках кажутся слегка голубыми или розовыми из-за цвета крыш.
#снимки #сельхоз
Площадь теплиц по всему миру за последние 40 лет увеличилась в четыре раза. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Food, сейчас площадь, занимаемая теплицами, составляет более 13 000 кв. км.
Наибольшее распространение теплицы получили в Китае, где сейчас находится 60% всех теплиц в мире. Больше всего теплиц сосредоточено на Северо-Китайской равнине, а самое большое скопление теплиц в мире расположено на площади более 820 кв. км этой равнины — возле города Вэйфан провинции Шаньдун, расположенной на северо-востоке страны.
На двух снимках со спутников Landsat можно увидеть процесс распространения теплиц. Снимок Landsat 5 TM, сделанный в 1987 году, показывает преимущественно сельскохозяйственные угодья, тогда как на снимке, сделанном в 2024 году Landsat 8 OLI, на их месте раскинулось море пластика.
Многие теплицы покрыты непрозрачным или полупрозрачным пластиком, который издали кажется белым. Открытые сельскохозяйственные угодья на снимках имеют коричневый или зелёный оттенок. Города же на снимках кажутся слегка голубыми или розовыми из-за цвета крыш.
#снимки #сельхоз
Forwarded from ТАСС / Наука
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
День рождения "Байконура"
69 лет назад, 2 июня 1955 года, директивой Генерального штаба Вооруженных сил СССР определена штатная структура Научно-исследовательского и испытательного полигона № 5 (НИИП-5) Министерства обороны СССР, и сформирована новая войсковая часть в качестве штаба полигона (в/ч 11284).
С НИИП-5 были осуществлены ключевые исторические старты: запуск первого искусственного спутника Земли 4 октября 1957 года и полёт Ю.А. Гагарина на космическом корабле “Восток” 12 апреля 1961 года. Именно в 1961 году из отечественной печати мир впервые узнал о космодроме “Байконур”, название которого исторически закрепилось за НИИП-5.
Поздравляем всех с днём рождения космодрома “Байконур”!
Источник
📸 Первый штаб в/ч 11284
#история
69 лет назад, 2 июня 1955 года, директивой Генерального штаба Вооруженных сил СССР определена штатная структура Научно-исследовательского и испытательного полигона № 5 (НИИП-5) Министерства обороны СССР, и сформирована новая войсковая часть в качестве штаба полигона (в/ч 11284).
С НИИП-5 были осуществлены ключевые исторические старты: запуск первого искусственного спутника Земли 4 октября 1957 года и полёт Ю.А. Гагарина на космическом корабле “Восток” 12 апреля 1961 года. Именно в 1961 году из отечественной печати мир впервые узнал о космодроме “Байконур”, название которого исторически закрепилось за НИИП-5.
Поздравляем всех с днём рождения космодрома “Байконур”!
Источник
📸 Первый штаб в/ч 11284
#история
Набор данных мультиспектральной съемки с БПЛА посевов пшеницы, сои и ячменя в Восточном Казахстане
🛢 Maulit A., Nugumanova A., Apayev K., Baiburin Y., & Sutula M. (2023). A multispectral UAV Imagery dataset of wheat, soybean, and barley crops in East Kazakhstan (Version 3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7860751
Набор данных состоит из изображений сельскохозяйственных культур, полученных в течение вегетационного сезона 2022 года в Восточно-Казахстанской области. Изображения были получены с помощью мультиспектральной камеры, установленной на беспилотном летательном аппарате DJI Phantom 4. Сельскохозяйственные угодья площадью 27 гектаров, на которых выращивались пшеница, ячмень и соя, подверглись пяти сеансам мультиспектральной аэрофотосъемки в течение вегетационного периода. Это позволило провести тщательный мониторинг наиболее важных фенологических этапов развития культур в экспериментальной схеме, состоящей из 27 участков площадью 1 гектар каждый. К пяти исходным спектральным каналам (Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infrared Red) добавлен шестой канал, который содержит значения нормализованного разностного индекса растительности (NDVI). Это позволяет более эффективно оценивать состояние и рост растительности, что делает обогащённый набор данных ценным ресурсом для разработки и проверки моделей мониторинга и прогнозирования урожайности, а также для изучения методов точного земледелия.
#данные #сельхоз
🛢 Maulit A., Nugumanova A., Apayev K., Baiburin Y., & Sutula M. (2023). A multispectral UAV Imagery dataset of wheat, soybean, and barley crops in East Kazakhstan (Version 3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7860751
Набор данных состоит из изображений сельскохозяйственных культур, полученных в течение вегетационного сезона 2022 года в Восточно-Казахстанской области. Изображения были получены с помощью мультиспектральной камеры, установленной на беспилотном летательном аппарате DJI Phantom 4. Сельскохозяйственные угодья площадью 27 гектаров, на которых выращивались пшеница, ячмень и соя, подверглись пяти сеансам мультиспектральной аэрофотосъемки в течение вегетационного периода. Это позволило провести тщательный мониторинг наиболее важных фенологических этапов развития культур в экспериментальной схеме, состоящей из 27 участков площадью 1 гектар каждый. К пяти исходным спектральным каналам (Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infrared Red) добавлен шестой канал, который содержит значения нормализованного разностного индекса растительности (NDVI). Это позволяет более эффективно оценивать состояние и рост растительности, что делает обогащённый набор данных ценным ресурсом для разработки и проверки моделей мониторинга и прогнозирования урожайности, а также для изучения методов точного земледелия.
#данные #сельхоз
Инфракрасная камера зафиксировала исходящее от слона тепловое излучение —электромагнитные волны в тепловом инфракрасном диапазоне. Вода отражает эти волны, и мы видим “тепловое” отражение слона. Часть энергии электромагнитных волн поглощается водой, поэтому отражение выглядит более холодным, чем тело слона.
📸 Источник
#основы
📸 Источник
#основы
Карты посевов сои в Южной Америке 2001–2021
Ежегодное картографирование посевов сои показало, что за период с 2000 по 2019 год площадь возделывания сои в Южной Америке увеличилась более чем в два раза — с 26,4 до 55,1 млн га. В основном соя выращивается на бывших пастбищах. Быстрее всего расширение площади посевов сои произошло в бразильской Амазонии, где площадь посевов выросла более чем в 10 раз — с 0,4 до 4,6 млн га.
🛢 Ежегодные карты посевов сои в Южной Америке с 2001 по 2021 год с разрешением 30 м.
Описание методики составления карт:
📖 X.-P. Song, M.C. Hansen, P. Potapov et al. (2021). Massive soybean expansion in South America since 2000 and implications for conservation. Nature Sustainability. https://doi.org/10.1038/s41893-021-00729-z
#данные
Ежегодное картографирование посевов сои показало, что за период с 2000 по 2019 год площадь возделывания сои в Южной Америке увеличилась более чем в два раза — с 26,4 до 55,1 млн га. В основном соя выращивается на бывших пастбищах. Быстрее всего расширение площади посевов сои произошло в бразильской Амазонии, где площадь посевов выросла более чем в 10 раз — с 0,4 до 4,6 млн га.
🛢 Ежегодные карты посевов сои в Южной Америке с 2001 по 2021 год с разрешением 30 м.
Описание методики составления карт:
📖 X.-P. Song, M.C. Hansen, P. Potapov et al. (2021). Massive soybean expansion in South America since 2000 and implications for conservation. Nature Sustainability. https://doi.org/10.1038/s41893-021-00729-z
#данные
Данные “Магеллана” позволили выявить следы продолжающейся вулканической активности на Венере
В мае 1989 года NASA запустило к Венере миссию “Магеллан”, которая с помощью радара составила карту поверхности планеты. Миссия завершилась в октябре 1994 года, но её данные до сих пор используются для исследований Венеры. Так, в 2023 году анализ данных “Магеллана” выявил следы извержения вулкана Maat Mons, а недавние исследования показали, что, вероятно, ещё два вулкана — Sif Mons и Niobe Planitia — активно извергались в начале 1990-х годов, когда “Магеллан” совершал облёт Венеры.
В обоих случаях доказательства вулканической активности были косвенными. Учёные обнаружили изменения коэффициента обратного рассеяния радарного сигнала на разновременных снимках указанных гор, которые разумнее всего объяснялись появлением новых потоков лавы, связанных с вулканической активностью.
🛢 Данные миссии Магеллан
🛢 Данные из работы на Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.10875314
📸 Трехмерное изображение вулкана Maat Mons по данным миссии “Магеллан”
#SAR
В мае 1989 года NASA запустило к Венере миссию “Магеллан”, которая с помощью радара составила карту поверхности планеты. Миссия завершилась в октябре 1994 года, но её данные до сих пор используются для исследований Венеры. Так, в 2023 году анализ данных “Магеллана” выявил следы извержения вулкана Maat Mons, а недавние исследования показали, что, вероятно, ещё два вулкана — Sif Mons и Niobe Planitia — активно извергались в начале 1990-х годов, когда “Магеллан” совершал облёт Венеры.
В обоих случаях доказательства вулканической активности были косвенными. Учёные обнаружили изменения коэффициента обратного рассеяния радарного сигнала на разновременных снимках указанных гор, которые разумнее всего объяснялись появлением новых потоков лавы, связанных с вулканической активностью.
🛢 Данные миссии Магеллан
🛢 Данные из работы на Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.10875314
📸 Трехмерное изображение вулкана Maat Mons по данным миссии “Магеллан”
#SAR
БЮРО 1440 успешно провела испытания межспутниковой лазерной связи
30 мая 2024 года компания БЮРО 1440 успешно провела первые испытания межспутниковой лазерной связи. Более 200 Гбайт были переданы на скорости 10 Гбит/сек между космическими аппаратами на расстоянии более 30 км друг от друга. При этом качество передачи сигнала (средний коэффициент битовых ошибок) оказалось сопоставимым с оптоволоконными линиями связи.
Источник
#россия
30 мая 2024 года компания БЮРО 1440 успешно провела первые испытания межспутниковой лазерной связи. Более 200 Гбайт были переданы на скорости 10 Гбит/сек между космическими аппаратами на расстоянии более 30 км друг от друга. При этом качество передачи сигнала (средний коэффициент битовых ошибок) оказалось сопоставимым с оптоволоконными линиями связи.
Источник
#россия
📖 От Калининграда до Камчатки. Технологии дистанционного зондирования Земли в школьных проектах / А. С. Чекмарёва (Савостьянова), М. С. Добрынина / СПб.: Издательство «Маматов», 2023. — 88 с. PDF
Эта книга родилась как попытка поделиться опытом непростой, интересной работы со школьниками над их самостоятельными проектами с применением современной и востребованной технологии. Первая её часть посвящена поиску места изучения космических снимков в современном школьном образовании. Во второй части представлены подходы к адаптации необходимого теоретического материала к практическим занятиям, во время которых школьники смогли выбрать интересную тему и создали законченные проекты. В третьей части книги представлен подробный разбор некоторых из таких проектов.
Книга взята из 📚 Интернет-библиотеки РГМО.
🙏 Спасибо коллегам из Геоинформбюро за наводку!
#основы
Эта книга родилась как попытка поделиться опытом непростой, интересной работы со школьниками над их самостоятельными проектами с применением современной и востребованной технологии. Первая её часть посвящена поиску места изучения космических снимков в современном школьном образовании. Во второй части представлены подходы к адаптации необходимого теоретического материала к практическим занятиям, во время которых школьники смогли выбрать интересную тему и создали законченные проекты. В третьей части книги представлен подробный разбор некоторых из таких проектов.
Книга взята из 📚 Интернет-библиотеки РГМО.
🙏 Спасибо коллегам из Геоинформбюро за наводку!
#основы
Снимки с обратной стороны Луны
3 июня Китайское национальное космическое управление CNSA опубликовало 1️⃣ снимок спускаемого аппарата “Чанъэ-6”, сделанный мобильной камерой, а 4 июня — серию снимков, полученных спускаемым аппаратом 2️⃣, 3️⃣ во время посадки на обратной стороне Луны, 4️⃣ окрестностей места посадки, а также 5️⃣ снимок, сделанный панорамной камерой в ходе посадки на Луну.
Тем временем взлётный модуль "Чанъэ-6" с образцами грунта стартовал с обратной стороны Луны, вышел на селеноцентрическую орбиту и готовится к стыковке с орбитальным модулем.
За новостями лунной миссии “Чанъэ-6” можно следить на форуме NSF.
#китай
3 июня Китайское национальное космическое управление CNSA опубликовало 1️⃣ снимок спускаемого аппарата “Чанъэ-6”, сделанный мобильной камерой, а 4 июня — серию снимков, полученных спускаемым аппаратом 2️⃣, 3️⃣ во время посадки на обратной стороне Луны, 4️⃣ окрестностей места посадки, а также 5️⃣ снимок, сделанный панорамной камерой в ходе посадки на Луну.
Тем временем взлётный модуль "Чанъэ-6" с образцами грунта стартовал с обратной стороны Луны, вышел на селеноцентрическую орбиту и готовится к стыковке с орбитальным модулем.
За новостями лунной миссии “Чанъэ-6” можно следить на форуме NSF.
#китай
Данные об урожайности и площадях под сельскохозяйственными культурами в Германии с 1979 по 2021 год
В наборе данных содержится 214 820 точек данных, которые охватывают около 9,5 миллиона гектаров посевных площадей в год, что составляет примерно 80% всех пахотных земель в Германии. Данные разделены на 397 районов, средняя площадь которых составляет 900 кв. км, и включают такие культуры, как яровой и озимый ячмень, кукуруза, овёс, картофель, озимый рапс, рожь, сахарная свёкла, тритикале и озимая пшеница.
Данные могут быть полезны для анализа влияния факторов окружающей среды на урожайность, для разработки и проверки методов прогнозирования урожайности и оценки рисков потерь урожая в сельском хозяйстве.
📖 Duden, C., Nacke, C., & Offermann, F. (2024). German yield and area data for 11 crops from 1979 to 2021 at a harmonized spatial resolution of 397 districts. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-02951-8
🛢 Данные в репозитории OpenAgrar
Данные состоят из четырёх файлов: исходные данные ('Raw_data.csv'), окончательные данные ('Final_data.csv'), текстовый файл с пояснениями, определениями переменных и примечаниями по использованию ('Readme.pdf'), а также список источников данных ('Data_sources.pdf'). Репозиторий содержит две папки с картами, отображающими наличие данных по каждой культуре с разбивкой по годам (‘YearMapsCropArea’ и ‘YearMapsCropYield’).
#данные #сельхоз
В наборе данных содержится 214 820 точек данных, которые охватывают около 9,5 миллиона гектаров посевных площадей в год, что составляет примерно 80% всех пахотных земель в Германии. Данные разделены на 397 районов, средняя площадь которых составляет 900 кв. км, и включают такие культуры, как яровой и озимый ячмень, кукуруза, овёс, картофель, озимый рапс, рожь, сахарная свёкла, тритикале и озимая пшеница.
Данные могут быть полезны для анализа влияния факторов окружающей среды на урожайность, для разработки и проверки методов прогнозирования урожайности и оценки рисков потерь урожая в сельском хозяйстве.
📖 Duden, C., Nacke, C., & Offermann, F. (2024). German yield and area data for 11 crops from 1979 to 2021 at a harmonized spatial resolution of 397 districts. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-02951-8
🛢 Данные в репозитории OpenAgrar
Данные состоят из четырёх файлов: исходные данные ('Raw_data.csv'), окончательные данные ('Final_data.csv'), текстовый файл с пояснениями, определениями переменных и примечаниями по использованию ('Readme.pdf'), а также список источников данных ('Data_sources.pdf'). Репозиторий содержит две папки с картами, отображающими наличие данных по каждой культуре с разбивкой по годам (‘YearMapsCropArea’ и ‘YearMapsCropYield’).
#данные #сельхоз
Карта глубин затопления в Риу-Гранди-ду-Сул
Информация о глубине на картах зон затопления может помочь в проведении спасательных операциях и при анализе ущерба от наводнения.
На карте ⬆️ показаны оценки глубины затопления в бразильском штате Риу-Гранди-ду-Сул к западу от столицы штата Порту-Алегри по состоянию на 6 мая 2024 года. Самые тёмные оттенки синего отмечают области, где глубина воды в тот день превысила 5 метров. Однако большая часть затопленной поймы окрашена в светло-голубой цвет, что соответствует глубинам от 0,1 до 1 метра.
Оценки глубин получены с помощью метода Floodwater Depth Estimation Tool (FwDET). Метод опирался на данные о площади затопления, полученные из продукта* OPERA Dynamic Surface Water Extent from Harmonized Landsat Sentinel-2 (OPERA DSWx-HLS), и цифровую модель рельефа Shuttle Radar Topography Mission (SRTM).
*Об этом продукте мы рассказывали здесь.
#наводнение
Информация о глубине на картах зон затопления может помочь в проведении спасательных операциях и при анализе ущерба от наводнения.
На карте ⬆️ показаны оценки глубины затопления в бразильском штате Риу-Гранди-ду-Сул к западу от столицы штата Порту-Алегри по состоянию на 6 мая 2024 года. Самые тёмные оттенки синего отмечают области, где глубина воды в тот день превысила 5 метров. Однако большая часть затопленной поймы окрашена в светло-голубой цвет, что соответствует глубинам от 0,1 до 1 метра.
Оценки глубин получены с помощью метода Floodwater Depth Estimation Tool (FwDET). Метод опирался на данные о площади затопления, полученные из продукта* OPERA Dynamic Surface Water Extent from Harmonized Landsat Sentinel-2 (OPERA DSWx-HLS), и цифровую модель рельефа Shuttle Radar Topography Mission (SRTM).
*Об этом продукте мы рассказывали здесь.
#наводнение
Запущен второй спутник миссии NASA PREFIRE
5 июня 2024 года в 03:15 UTC с площадки LC-1B космодрома Махиа в Новой Зеландии в рамках миссии “PREFIRE & Ice” выполнен пуск ракеты-носителя Electron-KS компании Rocket Lab с научно-исследовательским спутником NASA PREFIRE-2 (Polar Radiant Energy in the Far-InfraRed Experiment-2). Пуск прошёл успешно, космический аппарат PREFIRE-2 выведен на околоземную орбиту.
Миссия PREFIRE (https://prefire.ssec.wisc.edu) — это 1️⃣ два космических аппарата формата CubeSat 6U, выведенные на приполярные солнечно-синхронных орбиты высотой 525 км и наклонением 97,5°. Каждый аппарат оснащён 2️⃣ миниатюрным 64-канальным инфракрасным спектрометром, работающим в области длин волн 3–54 мкм при ширине спектральных каналов около 0,84 мкм. PREFIRE-1 был выведен на орбиту 25 мая нынешнего года.
Два спутника, которые находятся на асинхронных приполярных орбитах и проходят над одной и той же точкой Земли в разное время, смогут наблюдать за одним и тем же районом с интервалом в несколько часов. Это даёт преимущество парной миссии по сравнению с одиночным спутником, который смог бы посещать один и тот же регион Земли только раз в несколько суток.
Спутники PREFIRE собирают данные для изучения теплового баланса планеты. Важную роль в этом балансе играют полярные регионы. В Арктике и в Антарктике 60% уходящего в космос теплового излучения приходится на волны дальнего инфракрасного диапазона (с длиной волны свыше 15 мкм). Излучение в этом диапазоне и будет измерять PREFIRE.
Данные PREFIRE помогут лучше понять причины таяния полярных льдов и повышения уровня океана. Это, в свою очередь, поможет точнее прогнозировать изменения теплообмена между Землёй и космосом в будущем и, как следствие, будущие изменения климата.
#климат #атмосфера #лед #снег #облака
5 июня 2024 года в 03:15 UTC с площадки LC-1B космодрома Махиа в Новой Зеландии в рамках миссии “PREFIRE & Ice” выполнен пуск ракеты-носителя Electron-KS компании Rocket Lab с научно-исследовательским спутником NASA PREFIRE-2 (Polar Radiant Energy in the Far-InfraRed Experiment-2). Пуск прошёл успешно, космический аппарат PREFIRE-2 выведен на околоземную орбиту.
Миссия PREFIRE (https://prefire.ssec.wisc.edu) — это 1️⃣ два космических аппарата формата CubeSat 6U, выведенные на приполярные солнечно-синхронных орбиты высотой 525 км и наклонением 97,5°. Каждый аппарат оснащён 2️⃣ миниатюрным 64-канальным инфракрасным спектрометром, работающим в области длин волн 3–54 мкм при ширине спектральных каналов около 0,84 мкм. PREFIRE-1 был выведен на орбиту 25 мая нынешнего года.
Два спутника, которые находятся на асинхронных приполярных орбитах и проходят над одной и той же точкой Земли в разное время, смогут наблюдать за одним и тем же районом с интервалом в несколько часов. Это даёт преимущество парной миссии по сравнению с одиночным спутником, который смог бы посещать один и тот же регион Земли только раз в несколько суток.
Спутники PREFIRE собирают данные для изучения теплового баланса планеты. Важную роль в этом балансе играют полярные регионы. В Арктике и в Антарктике 60% уходящего в космос теплового излучения приходится на волны дальнего инфракрасного диапазона (с длиной волны свыше 15 мкм). Излучение в этом диапазоне и будет измерять PREFIRE.
Данные PREFIRE помогут лучше понять причины таяния полярных льдов и повышения уровня океана. Это, в свою очередь, поможет точнее прогнозировать изменения теплообмена между Землёй и космосом в будущем и, как следствие, будущие изменения климата.
#климат #атмосфера #лед #снег #облака