На долю агротехнологий приходятся 20% всех университетских стартапов, создаваемых в рамках федерального проекта “Платформа университетского технологического предпринимательства” [ссылка]

Молодые предприниматели создают системы для автоматизации процессов кормления скота, цифровые системы мониторинга и фенотипирования растений, устройства для гидропоники, одним из перспективных направлений стало развитие биотехнологий, направленных на снижение пестицидной нагрузки и производство экологически чистых продуктов.

В частности, создатели стартапа “АгроСпектр” познакомились во время учебы в Новосибирском государственном университете, разошлись по разным магистратурам, а затем снова встретились, чтобы создать совместный проект — комплексное цифровизированное решение для обработки данных в области исследований растительности, основанное на алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта.

“Сельское хозяйство является одной из самых нецифровизированных отраслей. Применение современных подходов к анализу данных позволит находить новые зависимости в модели растениеводства, повышать точность прогнозирования урожайности, доз удобрений, разработке новых эффективных сортов и т.д.”, — пояснил один из основателей стартапа Александр Колмачевский.

Выпускники РГАУ-МСХА им. Тимирязева изобрели робота и нейросеть для выявления болезней тепличных растений и создали для его реализации стартап «Вавилов».

“Так как наш вуз имеет сельскохозяйственную направленность, мы выбрали направление AgroTech. А решением стало использование старой неработающей машинки на радиоуправлении – мы решили ее перепрограммировать и применить в проекте. Один из членов команды разбирался в компьютерном зрении, и совместными усилиями мы придумали создать робота с искусственным интеллектом для сельского хозяйства”, — говорит один из авторов и руководитель стартапа Егор Каинов.

В рамках федерального проекта “Платформа университетского технологического предпринимательства” Минобрнауки РФ с 2022 года созданы и успешно работают более 20 стартап-студий. Они совмещают функции инвесторов и предпринимателей. Такая модель позволяет университетам передавать знания в реальный сектор экономики. Основная цель университетских стартап-студий — серийно строить технологические бизнесы вместе с университетами и студентами.

#россия #сельхоз

NASA проведет шесть мероприятий для удовлетворения потребностей федеральных гражданских агентств США в данных наблюдения Земли из космоса [ссылка]

Из рубрики “Как это сделано у них”.

Потребности в данных были выявлены в результате последнего опроса Satellite Needs Working Group (SNWG), которая и будет курировать проведение мероприятий.

1️⃣ Изменения высоты земной поверхности по всей территории США ежегодно наносят ущерб в миллиарды долларов. Определение и отслеживание изменений высоты поверхности необходимо на национальном уровне для оценки последствий оседания берегов и повышения уровня моря, смягчения опасностей и оценки потребностей в модернизации инфраструктуры. NASA подготовит набор информационных продуктов, отслеживающих величину вертикальных смещений поверхности по данным спутника Sentinel-1 и спутника NISAR — совместного проекта NASA и ISRO, запуск которого перенесен на 2025 год.

2️⃣ Одним из результатов опроса SNWG 2016 года стала разработка Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) — глобального продукта, объединяющего данные об отражательной способности поверхности, полученные спутниками Landsat и Sentinel-2. В настоящее время HLS активно используется федеральными агентствами и научным сообществом. Опрос 2022 года показал, что необходима версия HLS с более высокой оперативностью, появляющаяся в открытом доступе в течение шести часов после получения данных. Это расширит возможности агентств по борьбе с лесными пожарами, землетрясениями, засухой, разливами нефти и другими стихийными бедствиями.

3️⃣ Запуск прибора Tropospheric Emissions: Monitoring of Pollution (TEMPO) в 2023 году обеспечит ключевые измерения компонентов следовых газов над Северной Америкой с геостационарной орбиты. По результатам опроса SNWG 2020 года NASA разрабатывает набор продуктов по следовым газам, основанных на данных TEMPO, которые будут доступны в режиме реального времени. Опрос SNWG 2022 года показал, что необходим выпуск дополнительных продуктов на основе данных TEMPO, которые, в частности, позволят в реальном времени отслеживать вулканические шлейфы и концентрацию аэрозолей, для поддержки прогнозирования, моделирования и регулирования качества воздуха.

4️⃣ В результате оценки потребностей агентств в ходе опроса SNWG 2022 года NASA проведет целевое обучение пользователей данных агентств применению спутниковых данных для обоснования процесса принятия решений.

5️⃣ Наблюдения за поверхностными ветрами в океане имеют жизненно важное значение для облегчения морской навигации, прогнозирования ураганов и других океанских штормов, моделирования взаимодействия океана и атмосферы и приобретают все большее значение для использования энергии ветра в прибрежных районах. NASA объединит данные о ветре, полученные с помощью различных спутниковых сенсоров и обеспечит наблюдения за приповерхностными ветрами в мировом океане с периодичностью около шести часов. Это станет важным вкладом в модели общей циркуляции атмосферы и океана.

6️⃣ Вредоносное цветение водорослей (Harmful algal blooms, HABs) представляет собой прямую угрозу для окружающей среды и здоровья населения. Для смягчения последствий и предотвращения HABs необходима информация о местоположении и масштабах цветения с высоким временным разрешением. Такой мониторинг возможен благодаря уникальным спектральным признакам цветения водорослей, которые могут быть измерены дистанционно с помощью приборов на борту спутников. NASA создаст информационный продукт, показывающий наличие HABs в регионах, уязвимых для такого цветения. Он будет основан на результатах работы Cyanobacteria Assessment Network (CyAN), которая отслеживает цветение водорослей в озерах континентальной части США и Аляски. CyAN возглавляется Агентством по охране окружающей среды США (U.S. Environmental Protection Agency) и включает в себя NASA, NOAA и Геологическую службу США.

Агентствам, входящим в SNWG, предлагается разрабатывать информационные продукты совместно с NASA. Этот процесс будет координироваться через программу Stakeholder Engagement Program в рамках управления SNWG.

#МВК

Статистика открытых радарных данных Capella [ссылка]

Mark Litwintschik описывает процесс получения открытых данных радарных спутников Capella и классифицирует доступные снимки по регионам мира, форматам, уровням обработки, типу поляризации и т. п.

🌍 Распространение открытых данных спутников Capella.

#SAR #capella #python

Китай запустил шесть спутников с борта морской платформы

29 августа 2024 года в 05:22 всемирного времени из акватории Жёлтого моря (географические координаты: 36,4° с.ш. и 123,3° в.д.) с борта морской платформы “Дунфэн хантяньган” осуществлен пуск ракеты-носителя “Гушэньсин-1C” китайской компании Galactic Energy с шестью спутниками различного назначения. Космические аппараты успешно выведены на солнечно-синхронную орбиту высотой 535 километров.

🛰 “Юньяо-1” №№ 15–17 (англ. Yunyao-1 15–17, кит. 云遥一号15–17) — идентичные метеоспутники, принадлежащие компании Tianjin Yunyao Aerospace Technology Co., Ltd. Спутники оснащены приборами для радиозатменных измерений и длинноволновой инфракрасной камерой.

🛰 “Цзитинси А03” (англ. Jitianxing A03, кит. 吉天星A-03) — первый спутник группировки оптических спутников дистанционного зондирования “Jitianxing A”. Он разработан и эксплуатируется компанией Suzhou Jitian Xingzhou Space Technology Co, Ltd. Спутник оснащен гиперспектральной камерой и будет использоваться для отработки технологий оптического гиперспектрального дистанционного зондирования высокого разрешения.

🛰 “Сусин-1-01” (англ. Suxing-1 01, кит. 苏星一号01) — разработан компанией Shanghai AIS Aerospace Technology Co., Ltd., а пользователем является Научно-исследовательский институт дельты реки Янцзы (Taicang Yangtze River Delta Research Institute) Северо-Западного политехнического университета. Спутник оснащен оптической камерой и предназначен для отработки технологий дистанционного зондирования.

🛰 “Тинфу Гаофэн-2” (англ. Tianfu Gaofen-2, кит. 天辅高分二号) — другое название: Huaxiangyuan-1 — разработан компанией Hunan Hangsheng Satellite Technology Co., Ltd. для компании Xiamen Tianwei Technology Co., Ltd. Спутник будет использоваться для предоставления услуг оптического гиперспектрального дистанционного зондирования.

#ro #LST #гиперспектр #оптика #китай

Открыт доступ к данным Sentinel-3 OLCI Level-2 в Copernicus Browser и Sentinel Hub API [ссылка]

Данные Sentinel-3 OLCI Level-2 интегрированы в Copernicus Browser и Sentinel Hub API. Теперь пользователи могут включать данные эти данные в существующие цепочки обработки через Sentinel Hub API и визуализировать продукты “на лету” в Copernicus Browser, что повышает эффективность поиска и анализа данных.

📖 Документация по данным Sentinel-3 OLCI Level-2

📸 Индекс наземного хлорофилла (OTCl) по данным Sentinel-3 OLCI L2

#данные #sentinel3

Кондёр

Горный массив Кондёр в Хабаровском крае (координаты: 57.583333, 134.666667) — уникальная геологическая структура почти идеальной кольцевой формы, диаметром около 8 километров и высотой более 1,2 километра. На севере кольцо размыкается, и оттуда вытекает река Кондёр.

Массив возник вследствие вулканической деятельности. Поскольку магматические массы выталкивались на поверхность с недостаточной силой, они только вздыбили поверхностные глинистые сланцы, образовав круглый горный хребет.

Кондёр известен как одно из крупнейших в мире россыпных месторождений платины. Регулярные работы по добыче платины начаты здесь старателями артели “Амур” в 1984 году.

Кроме платины, на территории хребта нашли ряд других платиноидов, которые тоже стали добывать промышленным путём. Были открыты залежи нефелина, чёрного граната, монтичеллита, голубого кальцита. Есть и собственный эндемичный минерал — кондерит.

📸 Снимок Кондёра, сделанный 12 августа 2024 года со спутника Sentinel-2 (естественные цвета).

#снимки

На канале "Цифровая экономика" публикуются доклады на конференции "Э+ Космос".

Трансляция мероприятия

#конференции