Forwarded from НаукаPRO
Горизонтальная радуга 🌤🌈
Окологоризонтальная дуга или «огненная радуга» - редкий оптический эффект, проявляющийся в виде горизонтальной радуги на фоне высоко расположенных перистых облаков.
Феномен проявляется только при определённых условиях:
📌Солнце должно быть выше 58 градусов над горизонтом.☀️
📌В небе должны находиться перистые облака с горизонтально расположенными плоскими шестиугольными кристаллами льда.🧊
Лучи входят через вертикальную боковую стенку плоского шестиугольного кристалла, проходят через него и выходят из нижней горизонтальной стороны (📷на схеме). Это приводит к спектральному разделению цветов, которые, подобно радуге, «зажигают» перистое облако.
К северу от 55° с. ш. и к югу от 55° ю. ш. явление не может наблюдаться, поскольку так высоко солнце там не поднимается, но и на этих широтах его можно увидеть, если забраться куда-нибудь повыше.☝🏻🏔
👉 Было интересно? Поделитесь со своими любознательными друзьями! 🎓🖖🏻
@naukaproo
#ФОТОВЗГЛЯД #атмосфера #физика #планетаЗемля #УдивительноеРядом
Окологоризонтальная дуга или «огненная радуга» - редкий оптический эффект, проявляющийся в виде горизонтальной радуги на фоне высоко расположенных перистых облаков.
Феномен проявляется только при определённых условиях:
📌Солнце должно быть выше 58 градусов над горизонтом.☀️
📌В небе должны находиться перистые облака с горизонтально расположенными плоскими шестиугольными кристаллами льда.🧊
Лучи входят через вертикальную боковую стенку плоского шестиугольного кристалла, проходят через него и выходят из нижней горизонтальной стороны (📷на схеме). Это приводит к спектральному разделению цветов, которые, подобно радуге, «зажигают» перистое облако.
К северу от 55° с. ш. и к югу от 55° ю. ш. явление не может наблюдаться, поскольку так высоко солнце там не поднимается, но и на этих широтах его можно увидеть, если забраться куда-нибудь повыше.☝🏻🏔
👉 Было интересно? Поделитесь со своими любознательными друзьями! 🎓🖖🏻
@naukaproo
#ФОТОВЗГЛЯД #атмосфера #физика #планетаЗемля #УдивительноеРядом
Количественная оценка термальной активности вулкана по данным ДЗЗ из космоса с помощью метода Isolation Forest
📖 Corradino, C., Malaguti, A. B., Ramsey, M. S., & Del Negro, C. (2024). Quantitative Assessment of Volcanic Thermal Activity from Space Using an Isolation Forest Machine Learning Algorithm. Remote Sensing, 16(11), 2001. https://doi.org/10.3390/rs16112001
Понимание динамики термальной активности вулкана имеет важное значение для прогнозирования вулканической опасности. Наблюдения из космоса предоставляют для этого ценные данные с высоким временным и спектральным разрешением, позволяя осуществлять комплексный тепловой мониторинг вулканической активности.
Предлагается подход к количественной оценке уровней термальной активности вулканов в режиме, близком к реальному времени, с применением тепловых инфракрасных спутниковых данных MODIS и алгоритма Isolation Forest. Подход реализован в Google Colab с использованием движка Google Earth Engine (GEE), который использует данные MODIS о температуре земной поверхности земли для автоматического получения информации о тепловом состоянии вулканов.
Особенность подхода заключается в использовании алгоритма Isolation Forest. Это алгоритм машинного обучения, который применяется для обнаружения аномалий (выбросов) в наборах данных. Он родственен известному методу Random forest, но относится к методам обучения без учителя. Isolation forest обнаруживает аномалии, выделяя их из “обычных” точек с помощью ансамбля деревьев принятия решений. Алгоритм наращивает дерево, выбирая разделяемую переменную и разделяя её значения случайным образом, пока каждое наблюдение в подмножестве не попадёт в отдельный конечный узел. Идея алгоритма состоит в том, что аномалии встречаются реже, чем обычные наблюдения, и их легче отделить от остальной выборки — для этого требуются более “короткие” деревья (т. е. количество ребер, которые должно пройти наблюдение в дереве, идущем от корня к конечному узлу, для аномалий меньше, чем для обычных наблюдений).
📸 Схема процесса определения уровня термальной активности вулкана.
#вулкан #LST
📖 Corradino, C., Malaguti, A. B., Ramsey, M. S., & Del Negro, C. (2024). Quantitative Assessment of Volcanic Thermal Activity from Space Using an Isolation Forest Machine Learning Algorithm. Remote Sensing, 16(11), 2001. https://doi.org/10.3390/rs16112001
Понимание динамики термальной активности вулкана имеет важное значение для прогнозирования вулканической опасности. Наблюдения из космоса предоставляют для этого ценные данные с высоким временным и спектральным разрешением, позволяя осуществлять комплексный тепловой мониторинг вулканической активности.
Предлагается подход к количественной оценке уровней термальной активности вулканов в режиме, близком к реальному времени, с применением тепловых инфракрасных спутниковых данных MODIS и алгоритма Isolation Forest. Подход реализован в Google Colab с использованием движка Google Earth Engine (GEE), который использует данные MODIS о температуре земной поверхности земли для автоматического получения информации о тепловом состоянии вулканов.
Особенность подхода заключается в использовании алгоритма Isolation Forest. Это алгоритм машинного обучения, который применяется для обнаружения аномалий (выбросов) в наборах данных. Он родственен известному методу Random forest, но относится к методам обучения без учителя. Isolation forest обнаруживает аномалии, выделяя их из “обычных” точек с помощью ансамбля деревьев принятия решений. Алгоритм наращивает дерево, выбирая разделяемую переменную и разделяя её значения случайным образом, пока каждое наблюдение в подмножестве не попадёт в отдельный конечный узел. Идея алгоритма состоит в том, что аномалии встречаются реже, чем обычные наблюдения, и их легче отделить от остальной выборки — для этого требуются более “короткие” деревья (т. е. количество ребер, которые должно пройти наблюдение в дереве, идущем от корня к конечному узлу, для аномалий меньше, чем для обычных наблюдений).
📸 Схема процесса определения уровня термальной активности вулкана.
#вулкан #LST
Ночная Камчатка
Этот ночной снимок Камчатки сделан 31 декабря 2023 года с борта Международной космической станции. Самое яркое скопление огней в центре снимка — Петропавловск-Камчатский, крупнейший город и административный центр Камчатского края.
Населённые пункты на Камчатке, как правило, располагаются у побережья, как Петропавловск, или вдоль рек. Так, в центре полуострова огни небольших городов пунктирной линией тянутся вдоль реки Камчатки.
Заснеженные, освещённые луной горные вершины на снимке кажутся более яркими и белыми, чем речные долины.
📸 ISS070-E-51671
#снимки
Этот ночной снимок Камчатки сделан 31 декабря 2023 года с борта Международной космической станции. Самое яркое скопление огней в центре снимка — Петропавловск-Камчатский, крупнейший город и административный центр Камчатского края.
Населённые пункты на Камчатке, как правило, располагаются у побережья, как Петропавловск, или вдоль рек. Так, в центре полуострова огни небольших городов пунктирной линией тянутся вдоль реки Камчатки.
Заснеженные, освещённые луной горные вершины на снимке кажутся более яркими и белыми, чем речные долины.
📸 ISS070-E-51671
#снимки
Перспективы коммерческого мониторинга радиочастотных сигналов из космоса [ссылка]
Интерес к радиочастотному мониторингу (radio frequency, RF) из космоса в последние годы растёт. Вместе с тем, по словам Джеймса Виннефельда (James Winnefeld), адмирала ВМС США в отставке и члена совета директоров американской компании HawkEye 360, потенциал технологии ещё только начинает реализовываться.
HawkEye 360, начиная с 2018 года, запустила на орбиту в общей сложности 24 космических аппарата массой не более 30 кг каждый. Компания имеет контракт с NRO на поставку данных радиочастотного мониторинга.
Основным объектом внимания коммерческих компаний, занимающихся радиочастотным мониторингом, долгое время считались морские суда. Радиочастотные данные помогают отслеживать суда, даже если те отключили свою автоматическую идентификационную систему (АИС) — обычная тактика для незаконного рыболовства или контрабанды. По словам Виннефельда, используя данные излучения корабельных радаров можно создать электронный “отпечаток пальца” судна, что позволяет идентифицировать его даже без включённой АИС.
В последние годы у компаний вроде HawkEye 360 появилось множество объектов для наблюдения на суше: распространение GPS, устройств связи и других излучателей создаёт огромное количество разведывательных сигналов. По словам Виннефельда, все эти данные — от смартфонов и устройств Интернета вещей до автомобильных систем связи и т. д. — имеют разведывательную ценность, если их можно перехватить и проанализировать.
“Вы увидите больше возможностей для обработки радиочастот, больше частотного охвата, больше чувствительности”, — сказал он. Технической проблемой остается геолокация “очень прерывистых, труднодоступных наземных радаров”. “Это гораздо более сложная задача, и в этой области мы будем очень много работать в будущем".
Не остаются в стороне конкуренты HawkEye 360, среди которых можно назвать американскую компанию Spire Global, французскую Unseenlabs и бельгийскую AerospaceLab. Кроме того, коммерческие поставщики данных радиочастотного мониторинга сталкиваются с растущей конкуренцией со стороны операторов радарных спутников. Такие компании, как Capella Space, Iceye и другие, представляют новые услуги по осведомленности на море, которые обещают обнаруживать и идентифицировать суда, пытающиеся скрыть свое местоположение. Американская компания Umbra использует радары своих спутников для радиочастотного мониторинга и является поставщиком таких данных для NRO.
Хотя различные типы космических сенсоров часто рассматриваются как конкуренты, борющиеся за одни и те же деньги клиентов, Виннефельд утверждает, что лучший результат получается при объединении данных, полученных из разных источников.
Ярким примером такого объединения является метод “наводки и подсказки” (“tipping and cueing”), когда спутник, обнаруживший подозрительное радиочастотное излучение с судна, "наводит” на него другой спутник дистанционного зондирования, чтобы тот сделал снимки судна с высоким разрешением.
Подобный метод объединения данных уже применяется в военных и разведывательных программах США, где главный подрядчик нанимается для интеграции потоков данных от нескольких коммерческих поставщиков дистанционного зондирования в единые решения по обеспечению ситуационной осведомлённости.
#sigint
Интерес к радиочастотному мониторингу (radio frequency, RF) из космоса в последние годы растёт. Вместе с тем, по словам Джеймса Виннефельда (James Winnefeld), адмирала ВМС США в отставке и члена совета директоров американской компании HawkEye 360, потенциал технологии ещё только начинает реализовываться.
HawkEye 360, начиная с 2018 года, запустила на орбиту в общей сложности 24 космических аппарата массой не более 30 кг каждый. Компания имеет контракт с NRO на поставку данных радиочастотного мониторинга.
Основным объектом внимания коммерческих компаний, занимающихся радиочастотным мониторингом, долгое время считались морские суда. Радиочастотные данные помогают отслеживать суда, даже если те отключили свою автоматическую идентификационную систему (АИС) — обычная тактика для незаконного рыболовства или контрабанды. По словам Виннефельда, используя данные излучения корабельных радаров можно создать электронный “отпечаток пальца” судна, что позволяет идентифицировать его даже без включённой АИС.
В последние годы у компаний вроде HawkEye 360 появилось множество объектов для наблюдения на суше: распространение GPS, устройств связи и других излучателей создаёт огромное количество разведывательных сигналов. По словам Виннефельда, все эти данные — от смартфонов и устройств Интернета вещей до автомобильных систем связи и т. д. — имеют разведывательную ценность, если их можно перехватить и проанализировать.
“Вы увидите больше возможностей для обработки радиочастот, больше частотного охвата, больше чувствительности”, — сказал он. Технической проблемой остается геолокация “очень прерывистых, труднодоступных наземных радаров”. “Это гораздо более сложная задача, и в этой области мы будем очень много работать в будущем".
Не остаются в стороне конкуренты HawkEye 360, среди которых можно назвать американскую компанию Spire Global, французскую Unseenlabs и бельгийскую AerospaceLab. Кроме того, коммерческие поставщики данных радиочастотного мониторинга сталкиваются с растущей конкуренцией со стороны операторов радарных спутников. Такие компании, как Capella Space, Iceye и другие, представляют новые услуги по осведомленности на море, которые обещают обнаруживать и идентифицировать суда, пытающиеся скрыть свое местоположение. Американская компания Umbra использует радары своих спутников для радиочастотного мониторинга и является поставщиком таких данных для NRO.
Хотя различные типы космических сенсоров часто рассматриваются как конкуренты, борющиеся за одни и те же деньги клиентов, Виннефельд утверждает, что лучший результат получается при объединении данных, полученных из разных источников.
Ярким примером такого объединения является метод “наводки и подсказки” (“tipping and cueing”), когда спутник, обнаруживший подозрительное радиочастотное излучение с судна, "наводит” на него другой спутник дистанционного зондирования, чтобы тот сделал снимки судна с высоким разрешением.
Подобный метод объединения данных уже применяется в военных и разведывательных программах США, где главный подрядчик нанимается для интеграции потоков данных от нескольких коммерческих поставщиков дистанционного зондирования в единые решения по обеспечению ситуационной осведомлённости.
#sigint
BAE Systems будет создавать все три гиперспектральных прибора для метеоспутников NOAA GeoXO [ссылка]
Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) заключило контракт с компанией BAE Systems на создание прибора GeoXO Sounder (GXS) для своей новой группировки геостационарных метеоспутников (Geostationary Extended Observations, GeoXO). Таким образом, BAE Systems будет создавать все три гиперспектральных прибора для спутников GeoXO, включая Ocean Color Instrument (OCX) и Atmospheric Composition Instrument (ACX).
#гиперспектр
Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) заключило контракт с компанией BAE Systems на создание прибора GeoXO Sounder (GXS) для своей новой группировки геостационарных метеоспутников (Geostationary Extended Observations, GeoXO). Таким образом, BAE Systems будет создавать все три гиперспектральных прибора для спутников GeoXO, включая Ocean Color Instrument (OCX) и Atmospheric Composition Instrument (ACX).
#гиперспектр
Южнокорейская Nara Space получила 14,5 млн долларов инвестиций [ссылка]
Компания Nara Space Technology завершила раунд финансирования серии B, получив 14,5 млн долларов. Южнокорейский стартап, специализирующийся на производстве малых спутников и аналитике данных на предыдущих раундах уже привлёк 24,3 млн долларов инвестиций.
Полученные средства Nara Space планирует использовать на расширение группировки спутников наблюдения Земли Observer, а также на разработку спутника для мониторинга метана в рамках проекта NarSha.
В ноябре прошлого года Nara Space успешно запустила на орбиту космический аппарат Observer-1A, став первым* южнокорейским стартапом, запустившим коммерческий малый спутник наблюдения Земли формата CubeSat 16U. Сейчас на базе созданной спутниковой платформы изготавливается Observer-1B.
Цель компании — “в течение следующих пяти лет создать группировку из 100 малых спутников для предоставления услуг глобального мониторинга Земли в режиме реального времени с использованием различных датчиков и длин волн".
📸 Снимок искусственного острова Палм-Джумейра в Объединённых Арабских Эмиратах, сделанный космическим аппаратом компании Nara Space 20 декабря 2013 года в 7:05:43 UTC.
*ContecSat-1 южнокорейской компании Contec — также спутник ДЗЗ формата CubeSat 16U — был запущен в марте нынешнего года.
#корея
Компания Nara Space Technology завершила раунд финансирования серии B, получив 14,5 млн долларов. Южнокорейский стартап, специализирующийся на производстве малых спутников и аналитике данных на предыдущих раундах уже привлёк 24,3 млн долларов инвестиций.
Полученные средства Nara Space планирует использовать на расширение группировки спутников наблюдения Земли Observer, а также на разработку спутника для мониторинга метана в рамках проекта NarSha.
В ноябре прошлого года Nara Space успешно запустила на орбиту космический аппарат Observer-1A, став первым* южнокорейским стартапом, запустившим коммерческий малый спутник наблюдения Земли формата CubeSat 16U. Сейчас на базе созданной спутниковой платформы изготавливается Observer-1B.
Цель компании — “в течение следующих пяти лет создать группировку из 100 малых спутников для предоставления услуг глобального мониторинга Земли в режиме реального времени с использованием различных датчиков и длин волн".
📸 Снимок искусственного острова Палм-Джумейра в Объединённых Арабских Эмиратах, сделанный космическим аппаратом компании Nara Space 20 декабря 2013 года в 7:05:43 UTC.
*ContecSat-1 южнокорейской компании Contec — также спутник ДЗЗ формата CubeSat 16U — был запущен в марте нынешнего года.
#корея
Forwarded from SPUTNIX
Делимся с вами новыми снимкам с нашего спутника «Зоркий-2М Nº2» группировки ДЗЗ Sitronics Group — в объектив попал город Куньмин🇨🇳
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Начался финал юбилейного 10-го Всероссийского инженерного конкурса
10 июня начался финал юбилейного 10-го Всероссийского инженерного конкурса. 11 отраслевых Государственных экзаменационных комиссий будут рассматривать проекты студентов и аспирантов, прошедших в финал конкурса. Награждение победителей состоится 14 июня.
Всероссийский инженерный конкурс (ВИК) — ежегодное интеллектуальное соревнование, которое проводится с 2014 года по поручению Президента РФ Владимира Путина. Организатором выступает Министерство науки и высшего образования, оператором — НИЯУ МИФИ.
В этом году на ВИК подано 10 510 заявок. В конкурсе принимают участие студенты и аспиранты 243 вузов из 81 региона страны. Лучшие работы выбирают и оценивают 280 экспертов из 13 отраслей науки и производства.
Сегодня в центре внимания участников конкурса: ядерная физика, атомные электростанции, приборостроение, наноинженерия, передовые композитные материалы, медицина, сельское хозяйство, информационные и космические технологии.
Среди финалистов ВИК-2024 в части космических технологий — Егошин Денис Андреевич с проектом “Многоканальный абляционный импульсный плазменный микродвигатель для аппарата формата CubeSat”. Работа направлена на увеличение времени активного существования миниатюрных спутников, для чего предлагается использовать плазменный микродвигатель. Как отмечает рецензент, проект является примером законченной конструкторской работы.
Источник
#россия
10 июня начался финал юбилейного 10-го Всероссийского инженерного конкурса. 11 отраслевых Государственных экзаменационных комиссий будут рассматривать проекты студентов и аспирантов, прошедших в финал конкурса. Награждение победителей состоится 14 июня.
Всероссийский инженерный конкурс (ВИК) — ежегодное интеллектуальное соревнование, которое проводится с 2014 года по поручению Президента РФ Владимира Путина. Организатором выступает Министерство науки и высшего образования, оператором — НИЯУ МИФИ.
В этом году на ВИК подано 10 510 заявок. В конкурсе принимают участие студенты и аспиранты 243 вузов из 81 региона страны. Лучшие работы выбирают и оценивают 280 экспертов из 13 отраслей науки и производства.
Сегодня в центре внимания участников конкурса: ядерная физика, атомные электростанции, приборостроение, наноинженерия, передовые композитные материалы, медицина, сельское хозяйство, информационные и космические технологии.
Среди финалистов ВИК-2024 в части космических технологий — Егошин Денис Андреевич с проектом “Многоканальный абляционный импульсный плазменный микродвигатель для аппарата формата CubeSat”. Работа направлена на увеличение времени активного существования миниатюрных спутников, для чего предлагается использовать плазменный микродвигатель. Как отмечает рецензент, проект является примером законченной конструкторской работы.
Источник
#россия
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Global Oil Palm Dataset 1990–2021
Набор данных содержит:
1️⃣ GlobalOilPalm_OP-extent — глобальную карту распространения плантаций масличной пальмы, включающую как промышленные, так и мелкие фермерские поля, с пространственным разрешением 10 метров, построенную на основе данных Sentinel-1 за период с 2016 по 2021 год. Формат: Geotiff.
2️⃣ GlobalOilPalm_YoP — оценки года посадки плантации с 1990 по 2021 год с пространственным разрешением 30 метров, полученные на основе снимков Landsat-5, -7 и -8. Формат: Geotiff.
3️⃣ Grid_OilPalm2016-2021 — Сетка, состоящая из 609 ячеек размером 100 x 100 км, в которых были обнаружены плантации масличной пальмы. Формат: шейпфайл.
4️⃣ Validation_points_GlobalOP2016-2021 — 17812 точек, используемых для проверки глобальных карт 1️⃣ и 2️⃣. Формат: шейпфайл.
📖 Методика создания набора данных: Descals, A., Gaveau, D. L. A., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. Global mapping of oil palm planting year from 1990 to 2021. Earth Syst. Sci Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2024-157, in review, 2024.
🛢 Данные на Zenodo
🌍 Данные на GEE
Анализ данных показал, что общая площадь плантаций масличной пальмы составляет 23,98 млн га, из которых 16,66 ± 0,25 млн га занимают промышленные плантации и 7,59 ± 0,29 млн га — мелкие. Точность данных довольно высока: producers' accuracy составляет 91,9 ± 3,4 %, а users' accuracy — 91,8 ± 1,0 % для промышленных плантаций, а для мелких фермеров — 72,7 ± 1,3 % и 75,7 ± 2,5 % соответственно. Средний возраст насаждений составляет 14,1 года, а возраст плантаций на площади 6,28 млн га превышает 20 лет, что указывает на значительную потребность в пересадке деревьев в ближайшее десятилетие.
#GEE #датасет #данные #сельхоз
Набор данных содержит:
1️⃣ GlobalOilPalm_OP-extent — глобальную карту распространения плантаций масличной пальмы, включающую как промышленные, так и мелкие фермерские поля, с пространственным разрешением 10 метров, построенную на основе данных Sentinel-1 за период с 2016 по 2021 год. Формат: Geotiff.
2️⃣ GlobalOilPalm_YoP — оценки года посадки плантации с 1990 по 2021 год с пространственным разрешением 30 метров, полученные на основе снимков Landsat-5, -7 и -8. Формат: Geotiff.
3️⃣ Grid_OilPalm2016-2021 — Сетка, состоящая из 609 ячеек размером 100 x 100 км, в которых были обнаружены плантации масличной пальмы. Формат: шейпфайл.
4️⃣ Validation_points_GlobalOP2016-2021 — 17812 точек, используемых для проверки глобальных карт 1️⃣ и 2️⃣. Формат: шейпфайл.
📖 Методика создания набора данных: Descals, A., Gaveau, D. L. A., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. Global mapping of oil palm planting year from 1990 to 2021. Earth Syst. Sci Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2024-157, in review, 2024.
🛢 Данные на Zenodo
🌍 Данные на GEE
Анализ данных показал, что общая площадь плантаций масличной пальмы составляет 23,98 млн га, из которых 16,66 ± 0,25 млн га занимают промышленные плантации и 7,59 ± 0,29 млн га — мелкие. Точность данных довольно высока: producers' accuracy составляет 91,9 ± 3,4 %, а users' accuracy — 91,8 ± 1,0 % для промышленных плантаций, а для мелких фермеров — 72,7 ± 1,3 % и 75,7 ± 2,5 % соответственно. Средний возраст насаждений составляет 14,1 года, а возраст плантаций на площади 6,28 млн га превышает 20 лет, что указывает на значительную потребность в пересадке деревьев в ближайшее десятилетие.
#GEE #датасет #данные #сельхоз
SDA запускает программу HALO по привлечению нетрадиционных оборонных подрядчиков [ссылка]
Агентство космического развития при Министерстве обороны США (SDA) запускает программу по привлечению новых оборонных подрядчиков в цепочку поставок для военных спутниковых группировок. Производители спутников, которые не выполняли работы для Министерства обороны в течение последнего года, могут претендовать на участие в программе HALO (Hybrid Acquisition for Proliferated LEO). Они смогут участвовать в конкурсе на получение заказов на прототипы спутников, поставляемых в течение 12–18 месяцев.
Одной из целей SDA является повышение скорости и гибкости производства спутников для целей национальной безопасности. Агентство уже потратило более 3 млрд долларов на свои программы, и хотя в них участвовали такие новые фирмы, как York Space Systems, Sierra Space, Terran Orbital и Rocket Lab, значительная часть заказов досталась традиционным подрядчикам, таким как L3Harris, Northrop Grumman, Ball Aerospace и Lockheed Martin.
#США #война
Агентство космического развития при Министерстве обороны США (SDA) запускает программу по привлечению новых оборонных подрядчиков в цепочку поставок для военных спутниковых группировок. Производители спутников, которые не выполняли работы для Министерства обороны в течение последнего года, могут претендовать на участие в программе HALO (Hybrid Acquisition for Proliferated LEO). Они смогут участвовать в конкурсе на получение заказов на прототипы спутников, поставляемых в течение 12–18 месяцев.
Одной из целей SDA является повышение скорости и гибкости производства спутников для целей национальной безопасности. Агентство уже потратило более 3 млрд долларов на свои программы, и хотя в них участвовали такие новые фирмы, как York Space Systems, Sierra Space, Terran Orbital и Rocket Lab, значительная часть заказов досталась традиционным подрядчикам, таким как L3Harris, Northrop Grumman, Ball Aerospace и Lockheed Martin.
#США #война
Военный самолёт на видео, снятом спутником Jilin-1
На видео 1️⃣ (источник), снятом китайским спутником Jilin-1 (“Цзилинь-1”) принадлежащем частной компании Chang Guang Satellite Technology Corporation, предположительно показан американский истребитель F-22 Raptor.
Спасибо коллеге @cosmodivers за наводку!
Следующий шаг — передача данных на землю в режиме реального времени (обработка данных на борту + межспутниковая связь). И это уже осуществляется.
Радарные спутники тоже научились снимать короткие видео.
Так что согласимся: “незаметность” самолётов становится всё более эфемерной.
Компания Chang Guang Satellite Technology Corporation обладает орбитальной группировкой из около 120 космических аппаратов наблюдения Земли, ведущих оптическую съёмку, видеосъёмку, а также гиперспектральную и тепловую инфракрасную съёмку. Первые спутники компании были выведены на орбиту в 2015 году.
Вот ещё несколько видео с самолётами:
2️⃣ Взлёт Airbus A380 (источник)
3️⃣ Видео из космоса (источник)
#китай #снимки #война
На видео 1️⃣ (источник), снятом китайским спутником Jilin-1 (“Цзилинь-1”) принадлежащем частной компании Chang Guang Satellite Technology Corporation, предположительно показан американский истребитель F-22 Raptor.
Спасибо коллеге @cosmodivers за наводку!
Следующий шаг — передача данных на землю в режиме реального времени (обработка данных на борту + межспутниковая связь). И это уже осуществляется.
Радарные спутники тоже научились снимать короткие видео.
Так что согласимся: “незаметность” самолётов становится всё более эфемерной.
Компания Chang Guang Satellite Technology Corporation обладает орбитальной группировкой из около 120 космических аппаратов наблюдения Земли, ведущих оптическую съёмку, видеосъёмку, а также гиперспектральную и тепловую инфракрасную съёмку. Первые спутники компании были выведены на орбиту в 2015 году.
Вот ещё несколько видео с самолётами:
2️⃣ Взлёт Airbus A380 (источник)
3️⃣ Видео из космоса (источник)
#китай #снимки #война
Forwarded from Консорциум «РИТМ углерода»
#ИКИ_РАН #ИКИ #исследование_РИТМуглерода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
ISRO и CNES разрабатывают спутник для мониторинга температуры, излучательной способности, биофизических и радиационных параметров поверхности Земли [ссылка]
Спутник TRISHNA (Thermal Infra-Red Imaging Satellite for High-resolution Natural Resource Assessment), создаваемый специалистами Индийской организации космических исследований ISRO и французского космического агентства CNES, предназначен для мониторинга температуры, излучательной способности, биофизических и радиационных параметров поверхности Земли с высоким пространственным и временным разрешением для составления энергетического баланса в региональном и глобальном масштабах.
TRISHNA оснащён двумя основными полезными нагрузками.
1️⃣ Прибор Thermal Infra-Red (TIR), разработанный CNES, содержит четырехканальный датчик длинноволнового инфракрасного изображения способный составлять карты температуры и излучательной способности поверхности с высоким пространственным разрешением.
2️⃣ Прибор Visible - Near Infra-Red - Short Wave Infra-Red (VNIR-SWIR), разработанный ISRO, имеет семь спектральных каналов, предназначенных для детального картирования отражательной способности поверхности в указанных диапазонах.
ISRO сообщило, что спутник будет работать на солнечно-синхронной орбите высотой 761 км, обеспечивая пространственное разрешение 57 метров для суши и прибрежных районов и 1 километр для океана и полярных регионов. Миссия рассчитана на пятилетний срок работы.
TRISHNA предназначен для решения важнейших проблем водной и продовольственной безопасности, мониторинга эвапотранспирации, а также последствий антропогенного изменения климата.
#индия #франция #LST #evapotranspiration
Спутник TRISHNA (Thermal Infra-Red Imaging Satellite for High-resolution Natural Resource Assessment), создаваемый специалистами Индийской организации космических исследований ISRO и французского космического агентства CNES, предназначен для мониторинга температуры, излучательной способности, биофизических и радиационных параметров поверхности Земли с высоким пространственным и временным разрешением для составления энергетического баланса в региональном и глобальном масштабах.
TRISHNA оснащён двумя основными полезными нагрузками.
1️⃣ Прибор Thermal Infra-Red (TIR), разработанный CNES, содержит четырехканальный датчик длинноволнового инфракрасного изображения способный составлять карты температуры и излучательной способности поверхности с высоким пространственным разрешением.
2️⃣ Прибор Visible - Near Infra-Red - Short Wave Infra-Red (VNIR-SWIR), разработанный ISRO, имеет семь спектральных каналов, предназначенных для детального картирования отражательной способности поверхности в указанных диапазонах.
ISRO сообщило, что спутник будет работать на солнечно-синхронной орбите высотой 761 км, обеспечивая пространственное разрешение 57 метров для суши и прибрежных районов и 1 километр для океана и полярных регионов. Миссия рассчитана на пятилетний срок работы.
TRISHNA предназначен для решения важнейших проблем водной и продовольственной безопасности, мониторинга эвапотранспирации, а также последствий антропогенного изменения климата.
#индия #франция #LST #evapotranspiration
Обзор методов извлечения дорог из данных дистанционного зондирования высокого разрешения с помощью глубокого обучения
📖 Liu, R., Wu, J., Lu, W., Miao, Q., Zhang, H., Liu, X., Lu, Z., & Li, L. (2024). A Review of Deep Learning-Based Methods for Road Extraction from High-Resolution Remote Sensing Images. Remote Sensing, 16(12), 2056. https://doi.org/10.3390/rs16122056
В статье представлен систематический обзор методов извлечения дорог из данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого разрешения при помощи глубокого обучения. В зависимости от типа аннотированных данных, методы глубокого обучения делятся на обучение с учителем, без учителя и с частичным привлечением учителя (supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning), каждый из которых подразделяется на более детальные подкатегории. Методы подвергаются сравнительному анализу на основе их принципов, преимуществ и ограничений. Кратко описаны метрики, используемые для оценки эффективности моделей выделения дорог, и наборы данных изображений ДЗЗ высокого разрешения, применяемые для выделения дорог (DeepGlobe, Massachusetts и др.). Обсуждаются основные проблемы и перспективы использования развития методов выделения дорожной сети по данным ДЗЗ.
📸 Классификация методов выделения дорог
#обзор #нейронки
📖 Liu, R., Wu, J., Lu, W., Miao, Q., Zhang, H., Liu, X., Lu, Z., & Li, L. (2024). A Review of Deep Learning-Based Methods for Road Extraction from High-Resolution Remote Sensing Images. Remote Sensing, 16(12), 2056. https://doi.org/10.3390/rs16122056
В статье представлен систематический обзор методов извлечения дорог из данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого разрешения при помощи глубокого обучения. В зависимости от типа аннотированных данных, методы глубокого обучения делятся на обучение с учителем, без учителя и с частичным привлечением учителя (supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning), каждый из которых подразделяется на более детальные подкатегории. Методы подвергаются сравнительному анализу на основе их принципов, преимуществ и ограничений. Кратко описаны метрики, используемые для оценки эффективности моделей выделения дорог, и наборы данных изображений ДЗЗ высокого разрешения, применяемые для выделения дорог (DeepGlobe, Massachusetts и др.). Обсуждаются основные проблемы и перспективы использования развития методов выделения дорожной сети по данным ДЗЗ.
📸 Классификация методов выделения дорог
#обзор #нейронки