Этот лабиринт ярких экзотических форм находится вдоль берега Чаунской губы (яркий синий полукруг вверху). Две крупные реки, Чаун и Паляваам, впадают в залив, который, в свою очередь, открывается в Восточно-Сибирское море. По всей территории присутствуют ленточные озера и болота, образованные впадинами, оставленными отступающими ледниками. Снимок сделан аппаратом Landsat-5 15 июня 2005 года.

#снимки

Требования к лазерной связи с военными спутниками

В начале февраля американское космическое бизнес-сообщество собиралось на SmallSat Symposium (Маунтин-Вью, штат Калифорния), где делало разные заявления. Не обошли стороной и главный источник финансирования. Так, Агентство космических разработок (SDA) хвалили за предложенные им стандарты лазерной связи со спутниками. Посмотрим, какой видит SDA военную связь будущего.

SDA, являющееся подразделением Космических сил США, создает сеть спутников на низкой околоземной орбите, которая будет служить в качестве транспортного уровня передачи данных для американских военных. Каждый спутник будет иметь от трех до пяти лазерных линий связи, чтобы общаться с другими спутниками, самолетами, кораблями и наземными станциями.

В 2021 году агентство выпустило набор технических спецификаций, которым должны соответствовать производители оптических терминалов, чтобы бороться за контракты SDA.

Лазерные терминалы обеспечивают гораздо более высокую скорость передачи данных, чем традиционные радиочастотные каналы связи, и их труднее перехватить. Сеть спутников с лазерной связью снижает зависимость от наземных станций и расширяет зону покрытия до отдаленных районов, где наземные станции недоступны.

Для группировок SDA лазерные терминалы должны обеспечивать связь на скорости 2.5 гигабита в секунду, хотя производители утверждают, что их новейшие терминалы могут достигать 10, а некоторые — до 100 гигабит в секунду.

Среди компаний, борющихся за контракты SDA на рынке оптических межспутниковых каналов называют Tesat, Mynaric, Skyloom и CACI.

#война

GEE-11. Влияние атмосферной коррекции

Коррекция влияния атмосферы на спутниковые снимки нужна для того, чтобы получить более точную количественную оценку поверхностного отражения.

Рассмотрим снимки до и после коррекции. Снимки без атмосферной коррекции называют Top-Of-Atmosphere (TOA), что означает, что отраженный от поверхности сигнал прошел через слой атмосферы. Снимки после атмосферной коррекции называют Bottom-Of-Atmosphere (BOA) — так, будто снимок сделан спутником у поверхности Земли, и сигнал не проходил через атмосферу.

Примерами снимков TOA будут данные Sentinel-2 Level 1C, BOA — Sentinel-2 Level 2A. Surface Reflectance в названии последних означает то же, что и BOA.

Код примера: https://code.earthengine.google.com/9d7fdc975dc6cc8de801281cd4c0340b

#GEE

Голуби и дистанционное зондирование

В начале XX века немецкий изобретатель Юлиус Нойброннер предложил использовать голубей для фотографирования земли с воздуха.

Юлиус Нойброннер был потомственным аптекарем в немецком Кронберге. Как и его отец, он использовал голубиную почту для переписки с местными врачами. Проблема была в том, что голуби иногда задерживались в пути, и Юлиус хотел узнать отчего это происходит. Он решил отслеживать перемещения своих питомцев. В начале 1900-х годов Нойброннер разработал алюминиевый нагрудный ремень, к которому крепилась легкая камера. Камера была оснащена таймером, который делал снимок каждые тридцать секунд. Это приспособление крепилось к голубю для получения фотоснимков.

Голуби стали, таким образом, предшественниками современных дронов. Они использовались для связи, доставки легких грузов и ведения разведки. В Popular Science Monthly (Volume 88, 1872, pp. 30-31) пишут о применении изобретения Нойброннера на полях Первой мировой войны.

#история

Голуби с изобретением Нойброннера.

Снимок улиц Дрездена, сделанный голубем (источник).

GEE-12. Настройка диапазона отображения слоя

В параметрах отображения слоя часто указывают минимальное и максимальное значения пикселей этого слоя. Например:

var vis = {min: 0.00, max: 0.36, bands: ['B4', 'B3', 'B2']};

В нашем случае, максимально возможным значением пикселя является 1, что соответствует полному отражению. Но если мы зададим такой максимум в vis, снимок будет выглядеть почти черным. Поэтому мы корректируем максимум, с учетом реальных значений пикселей.

К счастью, значения максимума и минимума не нужно подбирать путем проб и ошибок. Для этого есть настройка слоев карты (Layers). Открываем ее, выбираем диапазон отображения слоя (Range) из списка, и Earth Engeine выдаст соответствующие значения максимума и минимума.

Например, выберем Stretch: 98%. Это даст нам весь диапазон значений пикселей слоя, за исключением одного процента самых низких и самых высоких значений. Такие значения нередко бывают аномальными, резко отличающимися от остальных пикселей, и настройка по ним даст неадекватное отображение слоя. Впрочем, это легко проверить, сравнив полученные границы с теми, что получаются после применения Stretch: 100%. Если соответствующие границы различаются мало, значит аномалий нет.

#GEE

TROPOMI

Прибор TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument) на борту спутника Sentinel-5P помогает составлять глобальные карты основных видов атмосферного загрязнения. Он собирает информацию о:

* концентрациях в столбе атмосферы: озона O3, диоксида серы SO2, диоксида азота NO2, монооксида углерода CO, формальдегида HCHO и метана CH4;
* концентрации озона в тропосфере;
* вертикальном профиле распределения озона;
* характеристиках облачности и аэрозолей (в частности, absorbing aerosol index и aerosol layer height).

Для этого TROPOMI измеряет отраженное солнечное излучение в ультрафиолетовом (УФ), видимом, ближнем инфракрасном (VNIR) и коротковолновом инфракрасном диапазонах (SWIR). Пространственное разрешение каналов УФ и VNIR в настоящее время составляет 5.5 км х 3.5 км (вдоль трассы спутника х перпендикулярно трассе), каналов SWIR — 5.5 км x 7 км. Данные SWIR используются в измерении концентраций CO и CH_4, так что разрешение этих продуктов составляет 5.5 км x 7 км, а остальных — 5.5 км x 3.5 км.

Данные существуют в двух версиях: NRT (near real time) и OFFL (offline). NRT покрывают меньшую площадь, по сравнению с OFFL, зато предоставляются в течение 3 часов после зондирования. В виде NRT распространяются данные о полных концентрациях озона, диоксида серы, диоксида азота, монооксида углерода и формальдегида, а также вертикальные профили озона, характеристики облачности и аэрозолей. Задержка с предоставлением данных OFFL зависит от продукта, но не превосходит 5 суток. Продукты OFFL содержат данные вдоль трассы спутника по освещенной стороне орбиты, то есть для одного полушария Земли.

ESA предоставляет свободный доступ к данным TROPOMI Level 1B и Level 2 через Copernicus Open Access Hub в разделе S-5P Pre-Ops. Данные хранятся в формате netCDF.

Проще воспользоваться данными, хранящимися в GEE, где они ресемплированы на сетку с разрешением 0.01 градуса (около 1.1 км), отмаскированы по показателям качества, и потому названы продуктами Level 3 (подробнее о преобразовании Level 2 в Level 3 — в разделе Descripion выбранного продукта).

Большинство продуктов доступны, начиная с июня-июля 2018 г. Sentinel-5P Sulphur Dioxide — с декабря 2018 г., Sentinel-5P Methane — с февраля 2019 г. Все продукты, кроме метана (S5P Methane), доступны в вариантах NRT и OFFL.

В качестве примера, взгляните как по данным TROPOMI выглядели облака серы во время извержения вулкана Стромболи, в 2019 году.

Важно помнить, что данные TROPOMI дают не приземную концентрацию вещества, а его интегральную молярную концентрацию вещества по всей высоте атмосферного столба (или его части, например, в тропосфере) в точке с заданными координатами, измеряемую в моль/м2 (обычная молярная концентрация — моль/м3). Приземные концентрации обычно измеряют на высоте 2 м и для их расчета по данных TROPOMI необходимо использовать модели транспорта химических веществ в атмосфере. Например WRF-chem или GEOS-Chem. Приземная концентрация зависит от переноса вещества в столбе атмосферы, от ветра и протекающих химических реакций. Поэтому сравнение данных TROPOMI с результатами наземных измерений (например, чтобы сравнить с ПДК) является непростой задачей. Обычно, для проверки данных TROPOMI поступают наоборот: рассчитывают полную концентрацию вещества в столбе атмосферы по наземным наблюдениям и сравнивают ее с данными TROPOMI.

#атмосфера

GEE-13. Создание мозаик

Мозаика — это создание одного снимка на основе нескольких. Объединение снимков может выполнятся разными способами. Например, рассмотрим задачу компоновки нескольких снимков в одной точке пространства (код):

var START_DATE = '2022-06-01';
var END_DATE   = '2022-09-01';

var col = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")
  .filterDate(START_DATE, END_DATE)
  .filterBounds(ROI)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', CLOUD_MAX))
  .map(applyScaleFactors)
  .map(addVI)
  .select('NDVI');
  
var maxNDVI = col.max();

Коллекция col состоит из летних снимков с единственным каналом — NDVI. Из нее мы построили снимок maxNDVI, состоящий из максимальных значений NDVI в каждом пикселе коллекции.

Рассмотрим создание мозаики из нескольких снимков, покрывающих заданную область пространства (снимки сделаны примерно в одно время, но но в разных местах области). Нам понадобится функция imageCollection.mosaic() (код):

var col = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")
  .filterDate(START_DATE, END_DATE)
  .filterBounds(obl)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', CLOUD_MAX))
  .map(applyScaleFactors)
  .select(['B2','B3','B4']);
  
var mosaic = col.mosaic();

В col.mosaic() имеет значение порядок cнимков в коллекции col. Изображение на выходе состоит из последних по времени неотмаскированных пикселей коллекции (последние сверху). Чтобы управлять источником пикселей в мозаике, используйте маски изображений. Чаще всего — это маски, предназначенные для удаления со снимков облаков и их теней.

Функция col.median() возвращает снимок, состоящий из медианных значений пикселей коллекции col. В нашем примере это будет типичный летний снимок Витебской области. В отличие от mosaic(), при использовании median(), mean(), max() и т. п., порядок снимков в коллекции значения не имеет.

Метод imageCollection.qualityMosaic() устанавливает каждый пиксель мозаики на основе того, какой снимок в коллекции имеет максимальное значение в заданном канале. Например, создадим для бухты Сан-Франциско мозаики, состоящие: 1) из самого “зеленого” пикселя; 2) из пикселя последнего по времени снимка (код):

// Мозаика из последних по времени снимков.
var recentValueMosaic = col.qualityMosaic('millis');

// Мозаика из пикселей с максимальным NDVI.
var greenestPixelMosaic = col.qualityMosaic('NDVI');

К снимкам коллекции добавлены каналы NDVI и millis. Последний представляет собой время съемки. Если побродить по мозаике с помощью Инспектора, то можно увидеть, что значения millis меняется в зависимости от местоположения, то есть разные пиксели относятся к разному времени съемки.

Учебник по GEE
#GEE

Составление мозаики в школе аэрофотосъемки (Лэнгли Филд, штат Вирджиния), около 1930 года (источник).