Данные космических лидаров ICESat и ICESat-2
Коллекция NSIDC DAAC ICESat/GLAS содержит данные, полученные лидаром Geoscience Laser Altimeter System (GLAS), работавшего на спутнике Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite (ICESat) с 2003 по начало 2010 года. Продукты данных ICESat/GLAS описывают высоты ледяных покровов, ледников и морского льда, а также профили высот облаков и аэрозолей в атмосфере.
Коллекция NSIDC DAAC ICESat-2/ATLAS содержит данные, полученные лидаром Advanced Topographic Laser Altimeter System (ATLAS), установленным на спутнике Ice, Cloud and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2). Продукты данных ICESat-2 позволяют определить высоту морского льда, льда на суше, лесного покрова, высоту воды, городских территорий и т. д. Временное покрытие данных: с конца 2018 года по настоящее время.
Пространственное покрытие обоих видов данных — глобальное.
Данные ICESat и ICESat-2 находятся в NASA’овском тематическом центре обработки и хранения данных ДЗЗ (DAAC) National Snow and Ice Data Center (NSIDC) 1️⃣.
Получить данные ICESat и ICESat-2 можно в:
❄️NSIDC: меню Data/Explore Data, далее — поиском 2️⃣.
❄️NASA Earthdata Search 3️⃣.
❄️OpenAltimetry — это онлайн-платформа для поиска, получения и визуализации данных ICESat и ICESat-2.
Описания алгоритмов получения продуктов ICESat-2 (Algorithm Theoretical Basis Document, ATBD) находятся здесь.
#лидар #данные
Коллекция NSIDC DAAC ICESat/GLAS содержит данные, полученные лидаром Geoscience Laser Altimeter System (GLAS), работавшего на спутнике Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite (ICESat) с 2003 по начало 2010 года. Продукты данных ICESat/GLAS описывают высоты ледяных покровов, ледников и морского льда, а также профили высот облаков и аэрозолей в атмосфере.
Коллекция NSIDC DAAC ICESat-2/ATLAS содержит данные, полученные лидаром Advanced Topographic Laser Altimeter System (ATLAS), установленным на спутнике Ice, Cloud and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2). Продукты данных ICESat-2 позволяют определить высоту морского льда, льда на суше, лесного покрова, высоту воды, городских территорий и т. д. Временное покрытие данных: с конца 2018 года по настоящее время.
Пространственное покрытие обоих видов данных — глобальное.
Данные ICESat и ICESat-2 находятся в NASA’овском тематическом центре обработки и хранения данных ДЗЗ (DAAC) National Snow and Ice Data Center (NSIDC) 1️⃣.
Получить данные ICESat и ICESat-2 можно в:
❄️NSIDC: меню Data/Explore Data, далее — поиском 2️⃣.
❄️NASA Earthdata Search 3️⃣.
❄️OpenAltimetry — это онлайн-платформа для поиска, получения и визуализации данных ICESat и ICESat-2.
Описания алгоритмов получения продуктов ICESat-2 (Algorithm Theoretical Basis Document, ATBD) находятся здесь.
#лидар #данные
Археологические открытия в Амазонии
Расширение использования воздушной лидарной съемки в последние несколько лет привело к резкому скачку числа археологических находок в Амазонии. Так, в прошлом году в Боливии была обнаружена новая археологическая культура — Касарабе*. Раньше, археологи использовали в этом районе данные оптической и радарной съемки, но эти данные не позволяли заглянуть под полог леса, обладали недостаточным пространственным разрешением и не могли обнаружить некоторые виды объектов, в частности, земляные сооружения. Последние в большом количестве обнаруживают на спутниковых снимках высокого разрешения, но сделать это можно только на безлесных территориях, а таких в Амазонии около 17%. Что же происходит на остальных 83%?
Винисиус Перипато, специалист по дистанционному зондированию из Национального института космических исследований Бразилии, искал земляные сооружения по лидарным данным, собранным за 5 лет наблюдений. Вместе с коллегами, он изучил 5315 кв. км данных, выявив более 900 известных земляных сооружений и обнаружив 24 ранее не зафиксированные постройки. Однако все их усилия походили на поиск иголки в стоге сена, так как покрытая лидарными данными территория охватывала лишь около 0,08% площади Амазонии.
Поэтому, основываясь на новых находках и ранее обнаруженных земляных сооружениях, Перипато с коллегами разработали компьютерную модель для прогноза мест возможного расположения земляных сооружений. Модель учитывала факторы, позволяющие людям выжить в данном регионе, в частности, расстояние до ближайшего источника воды, количество осадков, температуру и тип почвы.
Результаты моделирования показали, что до сих пор не обнаружено от 10272 до 23648 земляных сооружений. Подавляющее большинство из них, скорее всего, расположено в юго-западной части тропического леса.
Если результаты Перипато и его коллег окажутся верны, будет развеян миф о том, что Амазония — огромное пространство, покрытое девственными лесами, которое сформировалось под воздействием природных сил с минимальным участием человека. Напротив, вблизи мест, где были обнаружены земляные сооружения, наблюдается высокая концентрация 53 видов одомашненных деревьев. Среди них какао, бразильский орех, хлебный орех, каучуковое дерево и десятки других. Это свидетельствует о том, что жители региона изменяли природный ландшафт, чтобы иметь постоянный запас продовольствия и полезных материалов. Так что Амазония похожа скорее не на девственный лес, а на заброшенный сад. Следующий вопрос: почему он был заброшен?
Оригинальная статья (Peripato et al., 2023): http://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2541
Статью можно свободно взять здесь.
Качественный пересказ результатов статьи в Smithsonian Magazine.
Подробности о модели и использованных данных — в дополнительных материалах к статье.
* Про открытие культуры Касарабе. Оригинальная статья: Prümers, H., Betancourt, C.J., Iriarte, J. _et al._ Lidar reveals pre-Hispanic low-density urbanism in the Bolivian Amazon. Nature 606, 325–328 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04780-4. Качественный пересказ в Smithsonian Magazine.
#лидар #археология
Расширение использования воздушной лидарной съемки в последние несколько лет привело к резкому скачку числа археологических находок в Амазонии. Так, в прошлом году в Боливии была обнаружена новая археологическая культура — Касарабе*. Раньше, археологи использовали в этом районе данные оптической и радарной съемки, но эти данные не позволяли заглянуть под полог леса, обладали недостаточным пространственным разрешением и не могли обнаружить некоторые виды объектов, в частности, земляные сооружения. Последние в большом количестве обнаруживают на спутниковых снимках высокого разрешения, но сделать это можно только на безлесных территориях, а таких в Амазонии около 17%. Что же происходит на остальных 83%?
Винисиус Перипато, специалист по дистанционному зондированию из Национального института космических исследований Бразилии, искал земляные сооружения по лидарным данным, собранным за 5 лет наблюдений. Вместе с коллегами, он изучил 5315 кв. км данных, выявив более 900 известных земляных сооружений и обнаружив 24 ранее не зафиксированные постройки. Однако все их усилия походили на поиск иголки в стоге сена, так как покрытая лидарными данными территория охватывала лишь около 0,08% площади Амазонии.
Поэтому, основываясь на новых находках и ранее обнаруженных земляных сооружениях, Перипато с коллегами разработали компьютерную модель для прогноза мест возможного расположения земляных сооружений. Модель учитывала факторы, позволяющие людям выжить в данном регионе, в частности, расстояние до ближайшего источника воды, количество осадков, температуру и тип почвы.
Результаты моделирования показали, что до сих пор не обнаружено от 10272 до 23648 земляных сооружений. Подавляющее большинство из них, скорее всего, расположено в юго-западной части тропического леса.
Если результаты Перипато и его коллег окажутся верны, будет развеян миф о том, что Амазония — огромное пространство, покрытое девственными лесами, которое сформировалось под воздействием природных сил с минимальным участием человека. Напротив, вблизи мест, где были обнаружены земляные сооружения, наблюдается высокая концентрация 53 видов одомашненных деревьев. Среди них какао, бразильский орех, хлебный орех, каучуковое дерево и десятки других. Это свидетельствует о том, что жители региона изменяли природный ландшафт, чтобы иметь постоянный запас продовольствия и полезных материалов. Так что Амазония похожа скорее не на девственный лес, а на заброшенный сад. Следующий вопрос: почему он был заброшен?
Оригинальная статья (Peripato et al., 2023): http://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2541
Статью можно свободно взять здесь.
Качественный пересказ результатов статьи в Smithsonian Magazine.
Подробности о модели и использованных данных — в дополнительных материалах к статье.
* Про открытие культуры Касарабе. Оригинальная статья: Prümers, H., Betancourt, C.J., Iriarte, J. _et al._ Lidar reveals pre-Hispanic low-density urbanism in the Bolivian Amazon. Nature 606, 325–328 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04780-4. Качественный пересказ в Smithsonian Magazine.
#лидар #археология
Глобальные карты высоты леса
В (Potapov et al., 2020) описан метод создания глобальной карты высоты лесного полога с пространственным разрешением 30 м, основанной на данных космического лидара GEDI и разновременных данных Landsat.
Для создания карты использованы данные GEDI (апрель–октябрь 2019 года) и данные Landsat за 2019 год. Высота леса моделировалась ансамблем деревьев регрессии с движущимся окном. Калибровка модели осуществлялась локально, с применением метрики GEDI RH95 (относительная высота на уровне 95%). В качестве признаков взяты разновременные данные Landsat, призванные отразить фенологические изменения на поверхности. Поскольку лидар GEDI, работающий на борту МКС, позволяет проводить измерения лишь в полосе широт от 51.6° с.ш. до 51.6° ю.ш., то для создания глобальной карты пришлось экстраполировать построенную модель в бореальные регионы (за пределы диапазона данных GEDI).
🌍 Карту можно получить на GEE: Global Forest Canopy Height from GEDI & Landsat.
Карта подготовлена лабораторией Global Land Analysis and Discovery (GLAD) департамента Географических наук университета штата Мэриленд. GLAD известна своими картами Global Forest Change и данными Harmonized Landsat Sentinel-2.
Следующая глобальная карта высоты лесного полога построена по данным 2020 года с пространственным разрешением 10 м (Lang et al., 2023). Для ее создания использованы данные GEDI, спутниковые снимки Sentinel-2 и ансамбль моделей на основе сверточных нейросетей (CNN). Итоговая модель позволяет получить в любой точке Земли высоту лесного полога и погрешность оценки высоты полога.
Применявшиеся ранее подходы для создания карт высоты полога на основе данных GEDI и Landsat-8, в частности (Potapov et al., 2020) реализовывали попиксельное отображение пространства признаков в высоту полога, без учета свойств окрестности пикселя и текстуры изображения. Применение сверточных нейросетей позволило учесть эти локальные особенности, что является существенной новизной предложенного подхода.
Проблема насыщения при расчете высоты полога, которая приводит к ухудшению точности оценок с увеличением высоты полога, в (Lang et al., 2023) решалась чисто механически — за счет огромного объема обучающих данных. Точность оценки высоты по-прежнему падает с увеличением высоты деревьев, хотя и несколько лучше, чем у более ранних подходов.
Важно, что предложенный (Lang et al., 2023) подход к расчету высоты полога может переноситься на другой временной период. Напомним, что лидар GEDI будет работать на орбите по крайней мере до конца 2024 года.
Исходный код и обученные модели доступны на Github: github.com/langnico/global-canopy-height-model.
🌍 Карта на GEE: ETH Global Sentinel-2 10m Canopy Height (2020).
Код примера
Представляется, что данная карта высот лесного полога является лучшей на сегодняшний день среди глобальных карт с точки зрения пространственного разрешения и точности. В то же время, она не использует лидарные данные для оценки высоты за пределами полосы измерений GEDI, что открывает возможности для ее совершенствования, например, с привлечением данных лидара ICESat-2.
P. Potapov, X. Li, A. Hernandez-Serna, A. Tyukavina, M.C. Hansen, A. Kommareddy, A. Pickens, S. Turubanova, H. Tang, C. E. Silva, J. Armston, R. Dubayah, J. B. Blair, M. Hofton (2020). https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112165
Lang, N., Jetz, W., Schindler, K. _et al._ A high-resolution canopy height model of the Earth. _Nat Ecol Evol_ (2023). https://doi.org/10.1038/s41559-023-02206-6
#лидар #лес #данные #GEE
В (Potapov et al., 2020) описан метод создания глобальной карты высоты лесного полога с пространственным разрешением 30 м, основанной на данных космического лидара GEDI и разновременных данных Landsat.
Для создания карты использованы данные GEDI (апрель–октябрь 2019 года) и данные Landsat за 2019 год. Высота леса моделировалась ансамблем деревьев регрессии с движущимся окном. Калибровка модели осуществлялась локально, с применением метрики GEDI RH95 (относительная высота на уровне 95%). В качестве признаков взяты разновременные данные Landsat, призванные отразить фенологические изменения на поверхности. Поскольку лидар GEDI, работающий на борту МКС, позволяет проводить измерения лишь в полосе широт от 51.6° с.ш. до 51.6° ю.ш., то для создания глобальной карты пришлось экстраполировать построенную модель в бореальные регионы (за пределы диапазона данных GEDI).
🌍 Карту можно получить на GEE: Global Forest Canopy Height from GEDI & Landsat.
Карта подготовлена лабораторией Global Land Analysis and Discovery (GLAD) департамента Географических наук университета штата Мэриленд. GLAD известна своими картами Global Forest Change и данными Harmonized Landsat Sentinel-2.
Следующая глобальная карта высоты лесного полога построена по данным 2020 года с пространственным разрешением 10 м (Lang et al., 2023). Для ее создания использованы данные GEDI, спутниковые снимки Sentinel-2 и ансамбль моделей на основе сверточных нейросетей (CNN). Итоговая модель позволяет получить в любой точке Земли высоту лесного полога и погрешность оценки высоты полога.
Применявшиеся ранее подходы для создания карт высоты полога на основе данных GEDI и Landsat-8, в частности (Potapov et al., 2020) реализовывали попиксельное отображение пространства признаков в высоту полога, без учета свойств окрестности пикселя и текстуры изображения. Применение сверточных нейросетей позволило учесть эти локальные особенности, что является существенной новизной предложенного подхода.
Проблема насыщения при расчете высоты полога, которая приводит к ухудшению точности оценок с увеличением высоты полога, в (Lang et al., 2023) решалась чисто механически — за счет огромного объема обучающих данных. Точность оценки высоты по-прежнему падает с увеличением высоты деревьев, хотя и несколько лучше, чем у более ранних подходов.
Важно, что предложенный (Lang et al., 2023) подход к расчету высоты полога может переноситься на другой временной период. Напомним, что лидар GEDI будет работать на орбите по крайней мере до конца 2024 года.
Исходный код и обученные модели доступны на Github: github.com/langnico/global-canopy-height-model.
🌍 Карта на GEE: ETH Global Sentinel-2 10m Canopy Height (2020).
Код примера
Представляется, что данная карта высот лесного полога является лучшей на сегодняшний день среди глобальных карт с точки зрения пространственного разрешения и точности. В то же время, она не использует лидарные данные для оценки высоты за пределами полосы измерений GEDI, что открывает возможности для ее совершенствования, например, с привлечением данных лидара ICESat-2.
P. Potapov, X. Li, A. Hernandez-Serna, A. Tyukavina, M.C. Hansen, A. Kommareddy, A. Pickens, S. Turubanova, H. Tang, C. E. Silva, J. Armston, R. Dubayah, J. B. Blair, M. Hofton (2020). https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112165
Lang, N., Jetz, W., Schindler, K. _et al._ A high-resolution canopy height model of the Earth. _Nat Ecol Evol_ (2023). https://doi.org/10.1038/s41559-023-02206-6
#лидар #лес #данные #GEE
Открытые данные авиационных лидаров
1. NASA Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS): Blair, J. Processing of NASA LVIS elevation and canopy (LGE, LCE and LGW) data products, version 1.0. NASA https://lvis.gsfc.nasa.gov (2018).
2. Коллекция лидарных измерений высоты лесного полога, выполненных в Европе: Liu, S., Brandt, M., Nord-Larsen, T., Chave, J. et al. (2023). The overlooked contribution of trees outside forests to tree cover and woody biomass across Europe. Science Advances, 9(37). https://doi.org/10.1126/sciadv.adh4097
Растровые данные о высоте лесного полога с пространственным разрешением 10 м, извлеченные из указанных источников находятся в:
✈️ Lang, N., Jetz, W., Schindler, K., & Wegner, J. D. (2023). A high-resolution canopy height model of the Earth. Nature Ecology & Evolution, 1-12, https://doi.org/10.1038/s41559-023-02206-6
Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS) — это авиационный лазерный альтиметр с широкой полосой обзора, которым NASA собирает данные о рельефе и трехмерной структуре поверхности.
LVIS использует лазер с длиной волны 1064 нм и 3 детектора, с помощью которых оцифровывается вся временнАя история исходящих и возвращающихся импульсов. Вместе с информацией о положении и ориентации самолета, это позволяет получать топографические карты с дециметровой точностью, а также измерять высоту и структуру объектов на поверхности, например, растительности и льда.
LVIS обычно работает на высоте 10 км над землей, создавая полосу данных шириной 2 км со следами* (footprint) диаметром 7–10 м. Возможны конфигурации LVIS с меньшим или большим диаметрами следа. При этом общая ширина полосы данных зависит от высоты полета и диаметра следа.
Данные LVIS уровней L1B и L2 (2017 г. – н. в.) хранятся здесь.
На рисунке показана схема сканирования LVIS: в полосе захвата шириной 2 км насчитывается около 100 следов лучей лидара. Цвет характеризует высоту поверхности (синий — низкая, желтый/белый — высокая). Волнистость полосы является следствием крена самолета.
#лидар #данные
1. NASA Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS): Blair, J. Processing of NASA LVIS elevation and canopy (LGE, LCE and LGW) data products, version 1.0. NASA https://lvis.gsfc.nasa.gov (2018).
2. Коллекция лидарных измерений высоты лесного полога, выполненных в Европе: Liu, S., Brandt, M., Nord-Larsen, T., Chave, J. et al. (2023). The overlooked contribution of trees outside forests to tree cover and woody biomass across Europe. Science Advances, 9(37). https://doi.org/10.1126/sciadv.adh4097
Растровые данные о высоте лесного полога с пространственным разрешением 10 м, извлеченные из указанных источников находятся в:
✈️ Lang, N., Jetz, W., Schindler, K., & Wegner, J. D. (2023). A high-resolution canopy height model of the Earth. Nature Ecology & Evolution, 1-12, https://doi.org/10.1038/s41559-023-02206-6
Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS) — это авиационный лазерный альтиметр с широкой полосой обзора, которым NASA собирает данные о рельефе и трехмерной структуре поверхности.
LVIS использует лазер с длиной волны 1064 нм и 3 детектора, с помощью которых оцифровывается вся временнАя история исходящих и возвращающихся импульсов. Вместе с информацией о положении и ориентации самолета, это позволяет получать топографические карты с дециметровой точностью, а также измерять высоту и структуру объектов на поверхности, например, растительности и льда.
LVIS обычно работает на высоте 10 км над землей, создавая полосу данных шириной 2 км со следами* (footprint) диаметром 7–10 м. Возможны конфигурации LVIS с меньшим или большим диаметрами следа. При этом общая ширина полосы данных зависит от высоты полета и диаметра следа.
Данные LVIS уровней L1B и L2 (2017 г. – н. в.) хранятся здесь.
На рисунке показана схема сканирования LVIS: в полосе захвата шириной 2 км насчитывается около 100 следов лучей лидара. Цвет характеризует высоту поверхности (синий — низкая, желтый/белый — высокая). Волнистость полосы является следствием крена самолета.
#лидар #данные
Обзор применения лидаров для оценки биомассы леса
Borsah, A.A.; Nazeer, M.; Wong, M.S. LIDAR-Based Forest Biomass Remote Sensing: A Review of Metrics, Methods, and Assessment Criteria for the Selection of Allometric Equations. Forests, 2023, 14, 2095. https://doi.org/10.3390/f14102095
За последние двадцать лет лидары существенно расширили наши возможности мониторинга биомассы леса. Лидары позволяют измерять множество характеристик лесных насаждений: высоту, базальную площадь, вертикальный профиль, размер кроны, объем ствола и др. Они способны определять биомассу в районах с высокой плотностью леса и не имеют проблем с насыщением. Эффект насыщения состоит в том, что показания сенсоров ДЗЗ в какой-то момент перестают реагировать на увеличение биомассы леса. Этот эффект проявляется у пассивных оптических сенсоров и, отчасти, у радаров. Пример насыщения у радара: 1️⃣ (источник).
С помощью лидаров проводятся дистанционные измерения с наземных, воздушных и космических платформ 2️⃣. Как следует из обзора, в большинстве исследований надземной биомассы леса применялись данные авиационных лидаров, полученные для небольших участков леса.
В разделе "LIDAR Technology for Biomass Studies" есть любопытные соображения по выбору типа лидара для оценки биомассы.
В большинстве исследований для определения надземной биомассы леса применялись не методы машинного обучения, а параметрические модели. Это когда структура модели задается заранее, и в ходе обучения подгоняются только коэффициенты модели. Наиболее влиятельными признаками в моделях являются средняя высота лесного полога (mean canopy height) и средняя квадратичная высота (quadratic mean height).
Авторы обзора изучили публикации по теме с 1999 по 2023 год. На наш взгляд, в обзоре нет удивительных открытий, но он аккуратно фиксирует современное состояние проблемы. Иногда несколько занудно. Например, сообщается, что точность моделей обычно оценивается попиксельно, при помощи коэффициента детерминации и среднеквадратичной ошибки…
#лидар #AGB #лес
Borsah, A.A.; Nazeer, M.; Wong, M.S. LIDAR-Based Forest Biomass Remote Sensing: A Review of Metrics, Methods, and Assessment Criteria for the Selection of Allometric Equations. Forests, 2023, 14, 2095. https://doi.org/10.3390/f14102095
За последние двадцать лет лидары существенно расширили наши возможности мониторинга биомассы леса. Лидары позволяют измерять множество характеристик лесных насаждений: высоту, базальную площадь, вертикальный профиль, размер кроны, объем ствола и др. Они способны определять биомассу в районах с высокой плотностью леса и не имеют проблем с насыщением. Эффект насыщения состоит в том, что показания сенсоров ДЗЗ в какой-то момент перестают реагировать на увеличение биомассы леса. Этот эффект проявляется у пассивных оптических сенсоров и, отчасти, у радаров. Пример насыщения у радара: 1️⃣ (источник).
С помощью лидаров проводятся дистанционные измерения с наземных, воздушных и космических платформ 2️⃣. Как следует из обзора, в большинстве исследований надземной биомассы леса применялись данные авиационных лидаров, полученные для небольших участков леса.
В разделе "LIDAR Technology for Biomass Studies" есть любопытные соображения по выбору типа лидара для оценки биомассы.
В большинстве исследований для определения надземной биомассы леса применялись не методы машинного обучения, а параметрические модели. Это когда структура модели задается заранее, и в ходе обучения подгоняются только коэффициенты модели. Наиболее влиятельными признаками в моделях являются средняя высота лесного полога (mean canopy height) и средняя квадратичная высота (quadratic mean height).
Авторы обзора изучили публикации по теме с 1999 по 2023 год. На наш взгляд, в обзоре нет удивительных открытий, но он аккуратно фиксирует современное состояние проблемы. Иногда несколько занудно. Например, сообщается, что точность моделей обычно оценивается попиксельно, при помощи коэффициента детерминации и среднеквадратичной ошибки…
#лидар #AGB #лес
⭐️ СТРАНЫ / КОМПАНИИ / СПУТНИКИ
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
#журнал — статьи по ДЗЗ, опубликованные в выпуске журнала
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python #ГИС
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
#журнал — статьи по ДЗЗ, опубликованные в выпуске журнала
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python #ГИС
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Как обычно по субботам будет краткий обзор событий недели из мира ДЗЗ.
Очередной радарный спутник Synspective — StriX-3 — будет запущен в марте [ссылка]
Запуск космического аппарата StriX-3 японской компании Synspective запланирован на 8-дневное окно, которое откроется 9 марта. StriX-3 станет четвертым спутником компании, следом за StriX-α, StriX-β и StriX-1, запущенными в декабре 2020, марте и сентябре 2022 года соответственно.
NUVIEW приобретает компанию Astræa, чтобы использовать искусственный интеллект для обработки данных ДЗЗ [ссылка]
Компания NUVIEW, создающая первую в мире коммерческую лидарную спутниковую группировку, приобрела компанию Astræa, Inc. — платформу, предоставляющую программное обеспечение как услугу (SaaS). Инфраструктура и наработки Astræa, основанные на искусственном интеллекте, должны позволить NUVIEW реализовать собственную стратегию по созданию инструмента обработки и предоставления пользователю готовых к работе данных наблюдения Земли.
Crisis Response Program компании Planet предоставила избранные некоммерческие данные о продолжающихся лесных пожарах в Чили [ссылка]
Crisis Response Program от Planet — программа избирательного доступа к данным Planet, для организации помощи в мониторинге и ликвидации последствий стихийных бедствий. Ранее, аналогичную программу реализовала Maxar. Однако, если доступ к данным Maxar Open Data Program открыт, то для получения данных Planet необходимо подать заявку.
#SAR #лидар #оптика #planet
Очередной радарный спутник Synspective — StriX-3 — будет запущен в марте [ссылка]
Запуск космического аппарата StriX-3 японской компании Synspective запланирован на 8-дневное окно, которое откроется 9 марта. StriX-3 станет четвертым спутником компании, следом за StriX-α, StriX-β и StriX-1, запущенными в декабре 2020, марте и сентябре 2022 года соответственно.
NUVIEW приобретает компанию Astræa, чтобы использовать искусственный интеллект для обработки данных ДЗЗ [ссылка]
Компания NUVIEW, создающая первую в мире коммерческую лидарную спутниковую группировку, приобрела компанию Astræa, Inc. — платформу, предоставляющую программное обеспечение как услугу (SaaS). Инфраструктура и наработки Astræa, основанные на искусственном интеллекте, должны позволить NUVIEW реализовать собственную стратегию по созданию инструмента обработки и предоставления пользователю готовых к работе данных наблюдения Земли.
Crisis Response Program компании Planet предоставила избранные некоммерческие данные о продолжающихся лесных пожарах в Чили [ссылка]
Crisis Response Program от Planet — программа избирательного доступа к данным Planet, для организации помощи в мониторинге и ликвидации последствий стихийных бедствий. Ранее, аналогичную программу реализовала Maxar. Однако, если доступ к данным Maxar Open Data Program открыт, то для получения данных Planet необходимо подать заявку.
#SAR #лидар #оптика #planet
Данные наземных и авиационных лидарных измерений на Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC) NASA: поиск в данных по ключевому слову lidar ⬆️.
Данные получены в период 2008–2018 гг. и относятся к нескольким районам Бразилии, Индонезии (Калимантан) и США (Аляска и Айдахо).
#данные #лидар
Данные получены в период 2008–2018 гг. и относятся к нескольким районам Бразилии, Индонезии (Калимантан) и США (Аляска и Айдахо).
#данные #лидар
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
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
Опубликован список кандидатов в миссии NASA Earth System Explorer [ссылка]
7 мая NASA опубликовало список из четырёх предложений-кандидатов в миссии программы Earth System Explorer (https://explorers.larc.nasa.gov/2023ESE/). Кандидаты получат от агентства по 5 млн долларов для проведения исследований с целью уточнения концепции миссии. Этот этап работы продлится год. Затем NASA отберёт две миссии для реализации. Первая должна быть запущена к 2030 году, вторая — к 2032 году. Стоимость миссии без учёта стоимости запуска не должна превышать 310 млн долларов.
Миссии, выбранные NASA:
🛰 Stratosphere Troposphere Response using Infrared Vertically-Resolved Light Explorer (STRIVE) — обеспечит ежедневные, почти глобальные, измерения температуры, различных атмосферных элементов и свойств аэрозолей от верхней тропосферы до мезосферы — с гораздо большей пространственной плотностью, чем любая из предыдущих миссий. Кроме того, STRIVE будет также измерять вертикальные профили озона и следовых газов, необходимых для мониторинга и понимания процесса восстановления озонового слоя.
🛰 Ocean Dynamics and Surface Exchange with the Atmosphere (ODYSEA) будет одновременно измерять поверхностные течения и ветры в океане, чтобы улучшить наше понимание взаимодействия атмосферы и океана, а также процессов поверхностных течений, которые влияют на погоду, климат, морские экосистемы и благосостояние людей.
🛰 Earth Dynamics Geodetic Explorer (EDGE) будет наблюдать за трёхмерной структурой наземных экосистем и топографией поверхности ледников, ледяных щитов и морского льда в процессе их изменения под воздействием климата и деятельности человека. Миссия станет продолжением современных миссий ICESat-2 и GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation).
🛰 Carbon Investigation (Carbon-I) позволит выполнять одновременные измерения важнейших парниковых газов, что поможет изучить процессы, определяющие естественные и антропогенные выбросы. Миссия обеспечит беспрецедентное пространственное разрешение и глобальный охват, что поможет лучше понять углеродный цикл и глобальный баланс потоков метана.
NASA создало программу Earth System Explorer в ответ на рекомендации десятилетнего обзора наук о Земле 2018 года (Decadal Survey for Earth Science and Applications from Space).
#США #GHG #лед #лидар #океан #атмосфера
7 мая NASA опубликовало список из четырёх предложений-кандидатов в миссии программы Earth System Explorer (https://explorers.larc.nasa.gov/2023ESE/). Кандидаты получат от агентства по 5 млн долларов для проведения исследований с целью уточнения концепции миссии. Этот этап работы продлится год. Затем NASA отберёт две миссии для реализации. Первая должна быть запущена к 2030 году, вторая — к 2032 году. Стоимость миссии без учёта стоимости запуска не должна превышать 310 млн долларов.
Миссии, выбранные NASA:
🛰 Stratosphere Troposphere Response using Infrared Vertically-Resolved Light Explorer (STRIVE) — обеспечит ежедневные, почти глобальные, измерения температуры, различных атмосферных элементов и свойств аэрозолей от верхней тропосферы до мезосферы — с гораздо большей пространственной плотностью, чем любая из предыдущих миссий. Кроме того, STRIVE будет также измерять вертикальные профили озона и следовых газов, необходимых для мониторинга и понимания процесса восстановления озонового слоя.
🛰 Ocean Dynamics and Surface Exchange with the Atmosphere (ODYSEA) будет одновременно измерять поверхностные течения и ветры в океане, чтобы улучшить наше понимание взаимодействия атмосферы и океана, а также процессов поверхностных течений, которые влияют на погоду, климат, морские экосистемы и благосостояние людей.
🛰 Earth Dynamics Geodetic Explorer (EDGE) будет наблюдать за трёхмерной структурой наземных экосистем и топографией поверхности ледников, ледяных щитов и морского льда в процессе их изменения под воздействием климата и деятельности человека. Миссия станет продолжением современных миссий ICESat-2 и GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation).
🛰 Carbon Investigation (Carbon-I) позволит выполнять одновременные измерения важнейших парниковых газов, что поможет изучить процессы, определяющие естественные и антропогенные выбросы. Миссия обеспечит беспрецедентное пространственное разрешение и глобальный охват, что поможет лучше понять углеродный цикл и глобальный баланс потоков метана.
NASA создало программу Earth System Explorer в ответ на рекомендации десятилетнего обзора наук о Земле 2018 года (Decadal Survey for Earth Science and Applications from Space).
#США #GHG #лед #лидар #океан #атмосфера
Возвращение GEDI [ссылка]
NASA продлило срок действия миссии GEDI (произносится “Джедай”, как герои “Звездных войн”), которая после годичной паузы возобновила свою работу в конце апреля нынешнего года. Учитывая большой интерес к космическим лидарным данным, миссия GEDI продлена до 2030 года.
Космический лидар GEDI сканирует с помощью лазера почти все тропические и умеренные дождевые леса на Земле, в том числе леса Амазонки, где находится 17% мировых запасов углерода.
Измерения GEDI позволяют исследователям составлять карты высоты древесного покрова и рассчитывать запасы углерода леса. Эта информация важна для определения состояния лесов и их влияния на изменения климата.
📸 Прибор GEDI, прикреплённый к японскому экспериментальному модулю “Кибо” Международной космической станции.
#лидар
NASA продлило срок действия миссии GEDI (произносится “Джедай”, как герои “Звездных войн”), которая после годичной паузы возобновила свою работу в конце апреля нынешнего года. Учитывая большой интерес к космическим лидарным данным, миссия GEDI продлена до 2030 года.
Космический лидар GEDI сканирует с помощью лазера почти все тропические и умеренные дождевые леса на Земле, в том числе леса Амазонки, где находится 17% мировых запасов углерода.
Измерения GEDI позволяют исследователям составлять карты высоты древесного покрова и рассчитывать запасы углерода леса. Эта информация важна для определения состояния лесов и их влияния на изменения климата.
📸 Прибор GEDI, прикреплённый к японскому экспериментальному модулю “Кибо” Международной космической станции.
#лидар
Предварительный анализ возможности использования данных космического лидара GEDI для мониторинга уровня внутренних водоёмов
📖 Hamoudzadeh, A., Ravanelli, R., & Crespi, M. (2023). GEDI DATA WITHIN GOOGLE EARTH ENGINE: PRELIMINARY ANALYSIS OF A RESOURCE FOR INLAND SURFACE WATER MONITORING. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-M-1–2023, 131–136. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-1-2023-131-2023
Точность оценок уровня поверхностных вод выполнялась для четырёх озер на севере Италии путем сравнения с результатами наземных измерений.
Для оценки точности альтиметрических данных GEDI использован двухэтапный метод удаления выбросов. На первом этапе для отсеивания данных с низкой точностью использовались метаданные GEDI. На втором применялся тест 3NMAD (нормализованное медианное абсолютное отклонение). Удаление выбросов привело к удалению от 80–87% данных.
После удаления выбросов, среднее стандартное отклонение составило 0,36 м, среднее значение NMAD — 0,38 м. Это, по мнению авторов, подтверждает перспективность использования альтиметрических данных GEDI L2A для мониторинга внутренних водоёмов.
Данные GEDI L2A на Google Earth Engine:
* GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2)
* GEDI L2A Table Index
* GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)
Идея интересная. Смущает, правда, что удалённые 80–87% данных названы “выбросами” (outliers).
#лидар #альтиметр #GEE #вода
📖 Hamoudzadeh, A., Ravanelli, R., & Crespi, M. (2023). GEDI DATA WITHIN GOOGLE EARTH ENGINE: PRELIMINARY ANALYSIS OF A RESOURCE FOR INLAND SURFACE WATER MONITORING. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-M-1–2023, 131–136. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-1-2023-131-2023
Точность оценок уровня поверхностных вод выполнялась для четырёх озер на севере Италии путем сравнения с результатами наземных измерений.
Для оценки точности альтиметрических данных GEDI использован двухэтапный метод удаления выбросов. На первом этапе для отсеивания данных с низкой точностью использовались метаданные GEDI. На втором применялся тест 3NMAD (нормализованное медианное абсолютное отклонение). Удаление выбросов привело к удалению от 80–87% данных.
После удаления выбросов, среднее стандартное отклонение составило 0,36 м, среднее значение NMAD — 0,38 м. Это, по мнению авторов, подтверждает перспективность использования альтиметрических данных GEDI L2A для мониторинга внутренних водоёмов.
Данные GEDI L2A на Google Earth Engine:
* GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2)
* GEDI L2A Table Index
* GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)
Идея интересная. Смущает, правда, что удалённые 80–87% данных названы “выбросами” (outliers).
#лидар #альтиметр #GEE #вода
Новости о перспективных отечественных полезных нагрузках.
Лазерную систему мониторинга атмосферы создали физики РАН [ссылка]
В Институте прикладной физики им. А. В. Гапонова-Грехова РАН разработаны физические принципы и создан лабораторный макет компактной высокоэффективной твердотельной лазерной системы среднего инфракрасного диапазона, имеющей одновременно высокую в среднем по времени мощность и узкую спектральную линию, перестраиваемую на длинах волн 2,3–2,7 мкм. Лазерная система, перестраиваемая в окне прозрачности атмосферы Земли, предназначена для дистанционного оптического мониторинга (зондирования) верхних слоёв атмосферы с борта летательного аппарата — самолета, вертолёта или спутника.
Комплекс для воздушного мониторинга парниковых газов [ссылка]
Научный коллектив консорциума университетов и индустриальных партнеров самарского аграрного карбонового полигона "АгроИнженерия" в ходе конференции "Климат, плодородие почв, агротехнологии-2024" продемонстрировал уникальное исследовательское оборудование, которое разработано учеными Самарского университета и применяется для дистанционного мониторинга парниковых газов: портативный хроматограф, гиперспектральная камера, БПЛА.
#россия #лидар #гиперспектр
Лазерную систему мониторинга атмосферы создали физики РАН [ссылка]
В Институте прикладной физики им. А. В. Гапонова-Грехова РАН разработаны физические принципы и создан лабораторный макет компактной высокоэффективной твердотельной лазерной системы среднего инфракрасного диапазона, имеющей одновременно высокую в среднем по времени мощность и узкую спектральную линию, перестраиваемую на длинах волн 2,3–2,7 мкм. Лазерная система, перестраиваемая в окне прозрачности атмосферы Земли, предназначена для дистанционного оптического мониторинга (зондирования) верхних слоёв атмосферы с борта летательного аппарата — самолета, вертолёта или спутника.
Комплекс для воздушного мониторинга парниковых газов [ссылка]
Научный коллектив консорциума университетов и индустриальных партнеров самарского аграрного карбонового полигона "АгроИнженерия" в ходе конференции "Климат, плодородие почв, агротехнологии-2024" продемонстрировал уникальное исследовательское оборудование, которое разработано учеными Самарского университета и применяется для дистанционного мониторинга парниковых газов: портативный хроматограф, гиперспектральная камера, БПЛА.
#россия #лидар #гиперспектр
Компания Nuview выбрала Space Flight Laboratory (SFL) для создания спутниковой платформы Pathfinder своего первого демонстрационного лидарного спутника [ссылка], названного Mr. SPoC. Условия сделки не разглашаются. Обе компании уже работают над проектом.
Nuview (www.nuview.space), расположенная в Орландо (шт. Флорида) и вышедшая из “режима невидимости” в 2023 году, планирует создать первую коммерческую группировку спутниковых лидаров, которая будет предоставлять регулярно обновляемые трёхмерные данные о рельефе земной поверхности. Компания утверждает, что космический лидар способен выполнять трёхмерные измерения поверхности более эффективно и с меньшими затратами, по сравнению с авиационными лидарами.
Канадская компания SFL разрабатывает спутниковые технологии для миссий, требующих точного наведения бортовых датчиков для сбора данных, включая недавнюю сделку с GHGSat по приобретению двух спутников для мониторинга парниковых газов.
📸 Художественное изображение лидарного спутника компании Nuview.
#лидар
Nuview (www.nuview.space), расположенная в Орландо (шт. Флорида) и вышедшая из “режима невидимости” в 2023 году, планирует создать первую коммерческую группировку спутниковых лидаров, которая будет предоставлять регулярно обновляемые трёхмерные данные о рельефе земной поверхности. Компания утверждает, что космический лидар способен выполнять трёхмерные измерения поверхности более эффективно и с меньшими затратами, по сравнению с авиационными лидарами.
Канадская компания SFL разрабатывает спутниковые технологии для миссий, требующих точного наведения бортовых датчиков для сбора данных, включая недавнюю сделку с GHGSat по приобретению двух спутников для мониторинга парниковых газов.
📸 Художественное изображение лидарного спутника компании Nuview.
#лидар
Новые данные лидара GEDI: L4C Footprint Level Waveform Structural Complexity Index [ссылка]
Центр распределенной обработки данных Национальной лаборатории Оук-Ридж NASA (ORNL DAAC) выпустил новый набор данных космического лидара GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation), который с 2019 года работает на борту Международной космической станции (МКС). Данные GEDI помогают исследователям понять, как изменения в структуре лесов влияют на климат Земли и как леса могут замедлить глобальное потепление.
Новые данные, GEDI L4C Footprint Level Waveform Structural Complexity Index, Version 2 (WSCI), относятся к структурной сложности лесного полога. Структурная сложность полога (canopy structural complexity, CSC) — это мера того, как листья, ветви и стволы распределены по горизонтальному и вертикальному пространству лесного полога. CSC является хорошим показателем качества среды обитания, видового разнообразия и функционирования экосистемы. CSC можно достаточно точно оценить по данным воздушных или наземных лидаров. Теперь к ним добавились данные наблюдений из космоса.
Для создания глобального набора данных на уровне “следов” (footprint) были использованы эмпирические модели, разработанные на основе более чем 800 000 оценок CSC, полученных с помощью воздушного лазерного сканирования и совместных измерений относительной высоты волновых форм GEDI уровня 2A для различных функциональных типов растений по всему миру. Оценки неопределенности представлены в виде интервалов прогнозирования с доверительной вероятностью 95% для каждого “следа”.
Функциональные типы растений включают листопадные широколиственные деревья, вечнозеленые широколиственные деревья, вечнозеленые игольчатые деревья, а также сочетание лугов, кустарников и лесов. Вместе с оценочными данными WSCI, которые представлены в 74 860 файлах данных формата HDF5 (.h5) и охватывают период с 17 апреля 2019 года по 16 марта 2023 года, продукт уровня 4C включает соответствующие метрики неопределенности, флаги качества и другую информацию о волновой форме GEDI уровня 2A для выбранной группы настройки алгоритмов продукта.
В ближайшее время будет опубликована 1-километровая версия продукта WSCI и обновлены ранее выпущенные продукты. Это будет сделано после того, как появятся свежие данные прибора GEDI после годичного перерыва в работе миссии — с марта 2023 по апрель 2024 года. Сначала будут созданы наборы данных более низкого уровня обработки (то есть продукты уровней 1 и 2), позже появятся продукты уровней 3 и 4. Продукты GEDI версии 3 также находятся в разработке и будут содержать улучшенную геолокацию и другие алгоритмические усовершенствования.
Данные о структурной сложности дадут экологам лучшее понимание видового разнообразия лесов и экосистемных процессов, а также могут дать представление о здоровье и функционировании лесов.
📊 На графике представлены значения индекса структурной сложности волновой формы (WSCI), полученных с помощью данных GEDI Level 4C над Восточной Амазонией. Более яркие цвета указывают на большую структурную сложность, более темные цвета — на меньшую сложность.
Как и другие наборы данных GEDI на уровне “следов”, данные WSCI содержит пробелы в своем охвате. В первую очередь, такие пробелы вызваны размещением прибора GEDI на МКС, орбита которой ограничивает наблюдение областями, находящимися в полосе между 51,6° северной и южной широты. Кроме того, наблюдения прибора доступны только вдоль трассы орбиты, которые образуют поперечный рисунок на поверхности Земли. Между трассами также имеются пробелы в покрытии.
Данные GEDI L4C Footprint Level Waveform Structural Complexity Index, Version 2 доступны в:
🌍 NASA Earthdata Search
🛢 ORNL DAAC
Вскоре данные должны появиться в ORNL DAAC Terrestrial Ecology Subsetting and Visualization Services (TESViS).
#лидар #лес #данные
Центр распределенной обработки данных Национальной лаборатории Оук-Ридж NASA (ORNL DAAC) выпустил новый набор данных космического лидара GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation), который с 2019 года работает на борту Международной космической станции (МКС). Данные GEDI помогают исследователям понять, как изменения в структуре лесов влияют на климат Земли и как леса могут замедлить глобальное потепление.
Новые данные, GEDI L4C Footprint Level Waveform Structural Complexity Index, Version 2 (WSCI), относятся к структурной сложности лесного полога. Структурная сложность полога (canopy structural complexity, CSC) — это мера того, как листья, ветви и стволы распределены по горизонтальному и вертикальному пространству лесного полога. CSC является хорошим показателем качества среды обитания, видового разнообразия и функционирования экосистемы. CSC можно достаточно точно оценить по данным воздушных или наземных лидаров. Теперь к ним добавились данные наблюдений из космоса.
Для создания глобального набора данных на уровне “следов” (footprint) были использованы эмпирические модели, разработанные на основе более чем 800 000 оценок CSC, полученных с помощью воздушного лазерного сканирования и совместных измерений относительной высоты волновых форм GEDI уровня 2A для различных функциональных типов растений по всему миру. Оценки неопределенности представлены в виде интервалов прогнозирования с доверительной вероятностью 95% для каждого “следа”.
Функциональные типы растений включают листопадные широколиственные деревья, вечнозеленые широколиственные деревья, вечнозеленые игольчатые деревья, а также сочетание лугов, кустарников и лесов. Вместе с оценочными данными WSCI, которые представлены в 74 860 файлах данных формата HDF5 (.h5) и охватывают период с 17 апреля 2019 года по 16 марта 2023 года, продукт уровня 4C включает соответствующие метрики неопределенности, флаги качества и другую информацию о волновой форме GEDI уровня 2A для выбранной группы настройки алгоритмов продукта.
В ближайшее время будет опубликована 1-километровая версия продукта WSCI и обновлены ранее выпущенные продукты. Это будет сделано после того, как появятся свежие данные прибора GEDI после годичного перерыва в работе миссии — с марта 2023 по апрель 2024 года. Сначала будут созданы наборы данных более низкого уровня обработки (то есть продукты уровней 1 и 2), позже появятся продукты уровней 3 и 4. Продукты GEDI версии 3 также находятся в разработке и будут содержать улучшенную геолокацию и другие алгоритмические усовершенствования.
Данные о структурной сложности дадут экологам лучшее понимание видового разнообразия лесов и экосистемных процессов, а также могут дать представление о здоровье и функционировании лесов.
📊 На графике представлены значения индекса структурной сложности волновой формы (WSCI), полученных с помощью данных GEDI Level 4C над Восточной Амазонией. Более яркие цвета указывают на большую структурную сложность, более темные цвета — на меньшую сложность.
Как и другие наборы данных GEDI на уровне “следов”, данные WSCI содержит пробелы в своем охвате. В первую очередь, такие пробелы вызваны размещением прибора GEDI на МКС, орбита которой ограничивает наблюдение областями, находящимися в полосе между 51,6° северной и южной широты. Кроме того, наблюдения прибора доступны только вдоль трассы орбиты, которые образуют поперечный рисунок на поверхности Земли. Между трассами также имеются пробелы в покрытии.
Данные GEDI L4C Footprint Level Waveform Structural Complexity Index, Version 2 доступны в:
🌍 NASA Earthdata Search
🛢 ORNL DAAC
Вскоре данные должны появиться в ORNL DAAC Terrestrial Ecology Subsetting and Visualization Services (TESViS).
#лидар #лес #данные
Новые данные наземных лидаров
Коллекция данных наземных и воздушных лидаров Центра данных NASA в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL DAAC) пополнилась данными Blueflux: Terrestrial Lidar Scans of Mangrove Forests, Everglades, FL, USA, 2022-2023 (🔗 ссылка).
Новый набор данных содержит облака точек трехмерной структуры и объема мангровых лесов, собранные с 10 участков в Национальном парке Эверглейдс (шт. Флорида, США). Данные собраны в ходе в марте 2022, октябре 2022 и марте 2023 года с помощью наземного лазерного сканера RIEGL VZ-400i — неразрушающего количественного метода измерения и мониторинга трехмерной структуры леса. Данные представлены в формате LAS (*.las).
📸 Вид на экосистему мангровых зарослей с борта исследовательского самолета, пролетающего над южной Флоридой во время одного из этапов полевой кампании Blueflux (источник).
#лидар #данные
Коллекция данных наземных и воздушных лидаров Центра данных NASA в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL DAAC) пополнилась данными Blueflux: Terrestrial Lidar Scans of Mangrove Forests, Everglades, FL, USA, 2022-2023 (🔗 ссылка).
Новый набор данных содержит облака точек трехмерной структуры и объема мангровых лесов, собранные с 10 участков в Национальном парке Эверглейдс (шт. Флорида, США). Данные собраны в ходе в марте 2022, октябре 2022 и марте 2023 года с помощью наземного лазерного сканера RIEGL VZ-400i — неразрушающего количественного метода измерения и мониторинга трехмерной структуры леса. Данные представлены в формате LAS (*.las).
📸 Вид на экосистему мангровых зарослей с борта исследовательского самолета, пролетающего над южной Флоридой во время одного из этапов полевой кампании Blueflux (источник).
#лидар #данные
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Данные о высоте ледового покрова [ссылка]
National Snow and Ice Data Center (NSIDC) NASA выпустил четвертую версию данных лидара ATLAS, размещенного на спутнике ICESat-2:
🧊 ATLAS/ICESat-2 Level 3B Gridded Antarctic and Arctic Land Ice Height (ATL14)
🧊 ATLAS/ICESat-2 Level 3B Gridded Antarctic and Arctic Land Ice Height Change (ATL15).
Набор данных ATL14 представляет собой цифровую модель рельефа (ЦМР) высокого (для подобных задач) разрешения — 100 метров, — которая содержит пространственно-непрерывные данные о высоте поверхности ледового покрова. Каждая гранула данных содержит обзорное изображение в формате JPG (default1) для предварительного просмотра ЦМР.
Данные ATL15 представляют собой карты изменения высоты ледового покрова с более грубым разрешением — 1 км, 10 км, 20 км и 40 км — с интервалом в 3 месяца.
Оба набора данных имеют временной охват с 1 января 2019 года по 28 декабря 2023 года.
📹 Изменения толщины льда на острове Гренландия, измеренные спутниками ICESat (2003–2009) и ICESat-2 (2018–н.в.).
#DEM #данные #лед #лидар
National Snow and Ice Data Center (NSIDC) NASA выпустил четвертую версию данных лидара ATLAS, размещенного на спутнике ICESat-2:
🧊 ATLAS/ICESat-2 Level 3B Gridded Antarctic and Arctic Land Ice Height (ATL14)
🧊 ATLAS/ICESat-2 Level 3B Gridded Antarctic and Arctic Land Ice Height Change (ATL15).
Набор данных ATL14 представляет собой цифровую модель рельефа (ЦМР) высокого (для подобных задач) разрешения — 100 метров, — которая содержит пространственно-непрерывные данные о высоте поверхности ледового покрова. Каждая гранула данных содержит обзорное изображение в формате JPG (default1) для предварительного просмотра ЦМР.
Данные ATL15 представляют собой карты изменения высоты ледового покрова с более грубым разрешением — 1 км, 10 км, 20 км и 40 км — с интервалом в 3 месяца.
Оба набора данных имеют временной охват с 1 января 2019 года по 28 декабря 2023 года.
📹 Изменения толщины льда на острове Гренландия, измеренные спутниками ICESat (2003–2009) и ICESat-2 (2018–н.в.).
#DEM #данные #лед #лидар