GalaxEye готовит к запуску мультисенсорный спутник ДЗЗ [ссылка]
Индийский ИТ-гигант Infosys объявил о планах инвестировать около 2 миллионов долларов в индийский стартап GalaxEye Space, занимающийся дистанционным зондированием Земли (ДЗЗ).
Компания GalaxEye готовит к запуску в 2025 году мультисенсорный спутник ДЗЗ, оснащенный радаром и мультиспектральным сенсором. GalaxEye уже продемонстрировала работу своих устройств на беспилотниках.
По словам генерального директора GalaxEye, Суяша Сингха (Suyash Singh), объединение сенсоров на одном космическом аппарате даст GalaxEye уникальные возможности для поддержки индийских вооруженных сил. Например, датчики помогут аналитикам обнаруживать замаскированную военную технику, отслеживать передвижение войск и вести наблюдение в условиях недостаточной освещенности.
В августе GalaxEye объявила о привлечении 6,5 миллионов долларов в рамках серии А инвестиций. Инвестиции Infosys дали стартапу еще 2 миллиона долларов.
В 2021 году Сингх стал одним из основателей GalaxEye, вместе с четырьмя студентами Индийского технологического института Мадраса. Ранее студенты объединили свои усилия и стали финалистами конкурса SpaceX Hyperloop в 2019 году.
📸 Соучредители GalaxEye Space с дроном, используемым для тестирования радара и мультиспектрального сенсора.
#индия #война #SAR #оптика
Индийский ИТ-гигант Infosys объявил о планах инвестировать около 2 миллионов долларов в индийский стартап GalaxEye Space, занимающийся дистанционным зондированием Земли (ДЗЗ).
Компания GalaxEye готовит к запуску в 2025 году мультисенсорный спутник ДЗЗ, оснащенный радаром и мультиспектральным сенсором. GalaxEye уже продемонстрировала работу своих устройств на беспилотниках.
По словам генерального директора GalaxEye, Суяша Сингха (Suyash Singh), объединение сенсоров на одном космическом аппарате даст GalaxEye уникальные возможности для поддержки индийских вооруженных сил. Например, датчики помогут аналитикам обнаруживать замаскированную военную технику, отслеживать передвижение войск и вести наблюдение в условиях недостаточной освещенности.
В августе GalaxEye объявила о привлечении 6,5 миллионов долларов в рамках серии А инвестиций. Инвестиции Infosys дали стартапу еще 2 миллиона долларов.
В 2021 году Сингх стал одним из основателей GalaxEye, вместе с четырьмя студентами Индийского технологического института Мадраса. Ранее студенты объединили свои усилия и стали финалистами конкурса SpaceX Hyperloop в 2019 году.
📸 Соучредители GalaxEye Space с дроном, используемым для тестирования радара и мультиспектрального сенсора.
#индия #война #SAR #оптика
BlackSky Technology займётся снимками космических объектов [ссылка]
Компания BlackSky Technology объявила о заключении контракта на семизначную сумму с австралийским стартапом HEO на предоставление снимков космических объектов для нужд обороны, разведки и коммерческого использования.
В будущем клиенты HEO будут запрашивать внеземные снимки через автоматизированную платформу постановки задач и доставки данных HEO Inspect. Затем программное обеспечение HEO будет определять возможности съёмки и передавать задания спутникам BlackSky через API. Полученные снимки вместе с метаданными будут передаваться в HEO Inspect для обнаружения и идентификации объектов.
📸 Снимок Международной космической станции, сделанный спутником BlackSky Gen-2 во время пролёта над Филиппинами 12 сентября 2024 года. Во время съёмки станция находилась на расстоянии 85 километров от спутника.
#SSA #война
Компания BlackSky Technology объявила о заключении контракта на семизначную сумму с австралийским стартапом HEO на предоставление снимков космических объектов для нужд обороны, разведки и коммерческого использования.
В будущем клиенты HEO будут запрашивать внеземные снимки через автоматизированную платформу постановки задач и доставки данных HEO Inspect. Затем программное обеспечение HEO будет определять возможности съёмки и передавать задания спутникам BlackSky через API. Полученные снимки вместе с метаданными будут передаваться в HEO Inspect для обнаружения и идентификации объектов.
📸 Снимок Международной космической станции, сделанный спутником BlackSky Gen-2 во время пролёта над Филиппинами 12 сентября 2024 года. Во время съёмки станция находилась на расстоянии 85 километров от спутника.
#SSA #война
geodl
В R есть множество пакетов для работы с пространственными данными. А вот пакетов, где для анализа таких данных используются методы глубокого обучения (deep learning, DL), напротив, совсем мало.
Недавно появился пакет geodl, предоставляющий инструменты для семантической сегментации пространственных данных с помощью DL на основе свёрточной нейронной сети (CNN).
geodl построен на базе пакета torch, который поддерживает реализацию DL с помощью языков R и C++ без необходимости установки среды Python/PyTorch. Это значительно упрощает программную среду, необходимую для реализации DL в R. Растровые данные в geodl обрабатываются с помощью известного пакета terra, который также использует C++. Циклы обучения реализуются с помощью пакета luz.
Подробности о geodl изложены в 📖 препринте.
#R #нейронки
В R есть множество пакетов для работы с пространственными данными. А вот пакетов, где для анализа таких данных используются методы глубокого обучения (deep learning, DL), напротив, совсем мало.
Недавно появился пакет geodl, предоставляющий инструменты для семантической сегментации пространственных данных с помощью DL на основе свёрточной нейронной сети (CNN).
geodl построен на базе пакета torch, который поддерживает реализацию DL с помощью языков R и C++ без необходимости установки среды Python/PyTorch. Это значительно упрощает программную среду, необходимую для реализации DL в R. Растровые данные в geodl обрабатываются с помощью известного пакета terra, который также использует C++. Циклы обучения реализуются с помощью пакета luz.
Подробности о geodl изложены в 📖 препринте.
#R #нейронки
Сегодня у нас будет "китайское" утро, потому что вчера у китайских коллег был удачный день.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Из акватории Жёлтого моря запущены восемь китайских спутников [ссылка]
24 сентября 2024 года в 02:31 UTC с морской платформы “Дунфэн хантяньган”, находившейся в акватории Жёлтого моря, выполнен пуск ракеты-носителя "Цзелун-3" с восемью спутниками:
🛰 Тяньи-41 (Шенци / Ганчжоу-1) [англ. Tianyi 41 (Shenqi/Ganzhou-1), кит. 天仪41（神启号/甘州一号）] — первый спутник новой орбитальной группировки радаров С-диапазона, оператором которой является Tianyi Research Institute. Масса спутника составляет 285 кг, максимальное пространственное разрешение — 1 метр. Спутник способен проводить интерферометрическую съемку и осуществлять мониторинг деформаций земной поверхности. Сообщают об успешном развёртывании антенны радара.
🛰 Синшидай-15 [англ. Xingshidai 15, кит. 星时代15] — спутник ДЗЗ в проектировании, разработке и приеме данных которого принял непосредственное участие Китайский университет Гонконга. Оснащён субметровой оптической камерой ДЗЗ и вычислительной системой с ИИ.
🛰 Синшидай-21 (Кесин Лянси Шианцзы-1) [англ. Xingshidai 21 (Kexing Liangxi Shuangzi-1), кит. 星时代21 (氦星梁溪双子星一号)], 🛰 Синшидай-22 (Кесин Лянси Шианцзы-2) [англ. Xingshidai 22 (Kexing Liangxi Shuangzi-2), кит. 星时代22 (氦星梁溪双子星二号)] — спутники компании “Helium Star Optical Network”, создающей систему лазерной оптической связи.
🛰Фудань-1 Ланмей Вэлай [англ. Fudan-1・Lanmei Weilai, кит. 复旦一号・澜湄未来星] —научно-исследовательский спутник, разработанный компанией Shanghai Aerospace Technology Co., Ltd. (дочерней компанией Шанхайской академии космических технологий) совместно с Фуданьским университетом. Fudan-1 оснащён солнечным ультрафиолетовым спектрометром и миллиметровым волновым профилометром влажности атмосферы.
🛰Тяньянь-15 (Цичжун Цинzy-1) [англ. Tianyan 15 (Zuizhong Qianyan-1), кит. 天雁15(最终前沿一号01)] — демонстрационный спутник компании Final Frontier Aerospace Technology из Хайяна, провинция Шаньдун.
🛰Цзитяньсин-A01 (Цилин Дахуэ-1) [англ. Jitianxing A01 (Jilin Daxue-1), кит. 吉天星A01（吉林大学一号）] — спутник Цзилиньского университета № 1, оборудованный гиперспектральной камерой видимого диапазона с пространственным разрешением 3 м, а также камерой для селфи. Создан компанией Suzhou Jitian Xingzhou Space Technology в расчёте на коммерческое применение.
🛰Луцза-4-01 (Вухан Дахуэ Ремин Ююан Цзакан) [англ. Luojia-4 01 (Wuhan Dauxe Renmin Yiyuan Jiankang), кит. 珞珈四号01(武汉大学人民医院健康号)] — экспериментальный спутник, массой около 60 кг, назван “медицинским”. Он позволяет получать изображения с размером кадра 4000 км × 300 км (!). Скорость передачи данных достигает 900 Мбит/с. Ёмкость хранения данных более 8 Тб, что позволяет хранить изображения более 9,6 млн кв. км. Спутник оборудован гиперспектральной камерой, работающей в видимом диапазоне, а также ультрафиолетовой камерой. По замыслу разработчиков эти приборы позволят обнаружить загрязненную атмосферу, водоёмы, почву и другие экологические факторы, влияющие на здоровье человека.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
#китай #SAR #гиперспектр #оптика
24 сентября 2024 года в 02:31 UTC с морской платформы “Дунфэн хантяньган”, находившейся в акватории Жёлтого моря, выполнен пуск ракеты-носителя "Цзелун-3" с восемью спутниками:
🛰 Тяньи-41 (Шенци / Ганчжоу-1) [англ. Tianyi 41 (Shenqi/Ganzhou-1), кит. 天仪41（神启号/甘州一号）] — первый спутник новой орбитальной группировки радаров С-диапазона, оператором которой является Tianyi Research Institute. Масса спутника составляет 285 кг, максимальное пространственное разрешение — 1 метр. Спутник способен проводить интерферометрическую съемку и осуществлять мониторинг деформаций земной поверхности. Сообщают об успешном развёртывании антенны радара.
🛰 Синшидай-15 [англ. Xingshidai 15, кит. 星时代15] — спутник ДЗЗ в проектировании, разработке и приеме данных которого принял непосредственное участие Китайский университет Гонконга. Оснащён субметровой оптической камерой ДЗЗ и вычислительной системой с ИИ.
🛰 Синшидай-21 (Кесин Лянси Шианцзы-1) [англ. Xingshidai 21 (Kexing Liangxi Shuangzi-1), кит. 星时代21 (氦星梁溪双子星一号)], 🛰 Синшидай-22 (Кесин Лянси Шианцзы-2) [англ. Xingshidai 22 (Kexing Liangxi Shuangzi-2), кит. 星时代22 (氦星梁溪双子星二号)] — спутники компании “Helium Star Optical Network”, создающей систему лазерной оптической связи.
🛰Фудань-1 Ланмей Вэлай [англ. Fudan-1・Lanmei Weilai, кит. 复旦一号・澜湄未来星] —научно-исследовательский спутник, разработанный компанией Shanghai Aerospace Technology Co., Ltd. (дочерней компанией Шанхайской академии космических технологий) совместно с Фуданьским университетом. Fudan-1 оснащён солнечным ультрафиолетовым спектрометром и миллиметровым волновым профилометром влажности атмосферы.
🛰Тяньянь-15 (Цичжун Цинzy-1) [англ. Tianyan 15 (Zuizhong Qianyan-1), кит. 天雁15(最终前沿一号01)] — демонстрационный спутник компании Final Frontier Aerospace Technology из Хайяна, провинция Шаньдун.
🛰Цзитяньсин-A01 (Цилин Дахуэ-1) [англ. Jitianxing A01 (Jilin Daxue-1), кит. 吉天星A01（吉林大学一号）] — спутник Цзилиньского университета № 1, оборудованный гиперспектральной камерой видимого диапазона с пространственным разрешением 3 м, а также камерой для селфи. Создан компанией Suzhou Jitian Xingzhou Space Technology в расчёте на коммерческое применение.
🛰Луцза-4-01 (Вухан Дахуэ Ремин Ююан Цзакан) [англ. Luojia-4 01 (Wuhan Dauxe Renmin Yiyuan Jiankang), кит. 珞珈四号01(武汉大学人民医院健康号)] — экспериментальный спутник, массой около 60 кг, назван “медицинским”. Он позволяет получать изображения с размером кадра 4000 км × 300 км (!). Скорость передачи данных достигает 900 Мбит/с. Ёмкость хранения данных более 8 Тб, что позволяет хранить изображения более 9,6 млн кв. км. Спутник оборудован гиперспектральной камерой, работающей в видимом диапазоне, а также ультрафиолетовой камерой. По замыслу разработчиков эти приборы позволят обнаружить загрязненную атмосферу, водоёмы, почву и другие экологические факторы, влияющие на здоровье человека.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
#китай #SAR #гиперспектр #оптика
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Запущены пять китайских спутников [ссылка][видео]
24 сентября 2024 года в 23:33 UTC с космодрома Цзюцюань выполнен пуск ракеты-носителя “Лицзянь-1 Y4” (англ. Lijian-1 Yao-4) с пятью спутниками —
двумя метеорологическими спутниками:
🛰 Юньяо-1-21 [англ. Yunyao-1-21, кит. 云遥一号21], 🛰 Юньяо-1-22 [англ. Yunyao-1-22, кит. 云遥一号22] компании Tianjin Yunyao Aerospace Technology, которая планирует запустить в нынешнем году 40 подобных миниатюрных космических аппаратов.
и тремя спутниками ДЗЗ:
🛰Цзилинь-1 SAR01 [англ. Jilin-1 SAR01A, кит. 吉林一号SARO1A] — первый радарный спутник компании Chang Guang Satellite Technology, которая известна своей многочисленной группировкой аппаратов оптико-электронного наблюдения. Новый спутник оснащён радаром X-диапазона. Высота рабочей орбиты — 515 км.
🛰Чжонки-1-01 [англ. Zhongke-1 01, кит. 中科卫星01（济钢一号）], 🛰Чжонки-1-02 [англ. Zhongke-1 02, кит. 中科卫星02（济钢二号）] — пара радарных спутников компании Zhongke Satellite Science and Technology Group, первенцами группировки AIRSAT, которые в ряде источников названы AIRSAT-01 и -02. Каждый спутник оснащён радаром Ku-диапазона с разрешением <1 м. В частности, они позволяют осуществлять радарную интерферометрию в Ku-диапазоне и, по-видимому, являются первой в мире подобной группировкой.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
#китай #погода #SAR #ro #LST #InSAR
24 сентября 2024 года в 23:33 UTC с космодрома Цзюцюань выполнен пуск ракеты-носителя “Лицзянь-1 Y4” (англ. Lijian-1 Yao-4) с пятью спутниками —
двумя метеорологическими спутниками:
🛰 Юньяо-1-21 [англ. Yunyao-1-21, кит. 云遥一号21], 🛰 Юньяо-1-22 [англ. Yunyao-1-22, кит. 云遥一号22] компании Tianjin Yunyao Aerospace Technology, которая планирует запустить в нынешнем году 40 подобных миниатюрных космических аппаратов.
и тремя спутниками ДЗЗ:
🛰Цзилинь-1 SAR01 [англ. Jilin-1 SAR01A, кит. 吉林一号SARO1A] — первый радарный спутник компании Chang Guang Satellite Technology, которая известна своей многочисленной группировкой аппаратов оптико-электронного наблюдения. Новый спутник оснащён радаром X-диапазона. Высота рабочей орбиты — 515 км.
🛰Чжонки-1-01 [англ. Zhongke-1 01, кит. 中科卫星01（济钢一号）], 🛰Чжонки-1-02 [англ. Zhongke-1 02, кит. 中科卫星02（济钢二号）] — пара радарных спутников компании Zhongke Satellite Science and Technology Group, первенцами группировки AIRSAT, которые в ряде источников названы AIRSAT-01 и -02. Каждый спутник оснащён радаром Ku-диапазона с разрешением <1 м. В частности, они позволяют осуществлять радарную интерферометрию в Ku-диапазоне и, по-видимому, являются первой в мире подобной группировкой.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту.
#китай #погода #SAR #ro #LST #InSAR
Всероссийский семинар “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” — 26 сентября, ИКИ РАН
Очередное заседание Всероссийского семинара “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” состоится в четверг 26 сентября 2024 года в 11:00 московского времени.
Тема: Космические исследования лесов России в контексте научных и прикладных эколого-климатических проблем.
Докладчик: Барталев Сергей Александрович, доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Отдела технологий спутникового мониторинга ИКИ РАН.
Соавторы: Егоров В.А. (1), Жарко В.О. (1), Лукина Н.В. (2), Лупян Е.А. (1), Стыценко Ф.В. (1), Стыценко Е.А. (1), Хвостиков С.А. (1), Ховратович Т.С. (1), Богодухов М.А. (1), Ворушилов И.И. (1), Сайгин И.А. (1)
(1) — ИКИ РАН
(2) — ЦЭПЛ РАН
В докладе будут представлены последние результаты спутниковой оценки динамики лесов России с начала текущего столетия до настоящего времени, дан анализ основных природных и антропогенных факторов воздействия на леса, а также их способности по нетто-поглощению углекислого газа.
В настоящее время исследования ведутся в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения "Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учета данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах” (рег. № 123030300031-6).
👨🏻🏫 Принять участие в заседании в режиме онлайн-конференции:
https://us02web.zoom.us/j/85933555892?pwd=1iUIrDHuR3DZLKnc5YyKNlsy26UDJh.1
Идентификатор конференции: 859 3355 5892
Код доступа: 485370
Более подробная информация размещена на странице семинара:
🔗 Всероссийский семинар “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”
📹 Записи семинаров
#конференции
Очередное заседание Всероссийского семинара “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” состоится в четверг 26 сентября 2024 года в 11:00 московского времени.
Тема: Космические исследования лесов России в контексте научных и прикладных эколого-климатических проблем.
Докладчик: Барталев Сергей Александрович, доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Отдела технологий спутникового мониторинга ИКИ РАН.
Соавторы: Егоров В.А. (1), Жарко В.О. (1), Лукина Н.В. (2), Лупян Е.А. (1), Стыценко Ф.В. (1), Стыценко Е.А. (1), Хвостиков С.А. (1), Ховратович Т.С. (1), Богодухов М.А. (1), Ворушилов И.И. (1), Сайгин И.А. (1)
(1) — ИКИ РАН
(2) — ЦЭПЛ РАН
В докладе будут представлены последние результаты спутниковой оценки динамики лесов России с начала текущего столетия до настоящего времени, дан анализ основных природных и антропогенных факторов воздействия на леса, а также их способности по нетто-поглощению углекислого газа.
В настоящее время исследования ведутся в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения "Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учета данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах” (рег. № 123030300031-6).
👨🏻🏫 Принять участие в заседании в режиме онлайн-конференции:
https://us02web.zoom.us/j/85933555892?pwd=1iUIrDHuR3DZLKnc5YyKNlsy26UDJh.1
Идентификатор конференции: 859 3355 5892
Код доступа: 485370
Более подробная информация размещена на странице семинара:
🔗 Всероссийский семинар “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”
📹 Записи семинаров
#конференции
Сравнение наземных и спутниковых измерений аэрозольной оптической толщины на NASA Worldview
Добавление на онлайн-платформу NASA Worldview слоя аэрозольной оптической толщины (aerosol optical depth, AOD), полученного в режиме, близком к реальному времени, сетью наземных роботизированных станций AERONET, позволяет сравнивать результаты наземных и спутниковых измерений AOD. Посмотрим, как это работает на примере лесных пожаров в Канаде:
🗺 Карта Worldview
Базовая карта представляет собой скорректированную отражательную способность поверхности по данным прибора VIIRS спутника Suomi NPP. На нее наложен слой VIIRS Dark Target Aerosol Optical Thickness (Land and Ocean), полученный по данным того же прибора. Ежедневные данные AERONET AOD 500 nm представлены кружками с различными оттенками желтого и красного.
Аэрозольная оптическая толщина — безразмерная величина, которая характеризует ослабление света при прохождении через атмосферу в зависимости от концентрации аэрозолей. Для наземного наблюдателя AOD менее 0,1 видится как чистое голубое небо, яркое солнце и максимальная видимость. При увеличении AOD до 0,5, 1,0 и выше 3,0 аэрозоли становятся настолько плотными, что заслоняют Солнце. Наряду с дымом от лесных пожаров, другими источниками аэрозолей являются загрязнения от заводов, пыль от песчаных бурь, вулканический пепел и смог.
Если навести курсор на кружок, отображающий данные сети AERONET, можно увидеть название узла сети, его координаты и значение AOD.
#атмосфера
Добавление на онлайн-платформу NASA Worldview слоя аэрозольной оптической толщины (aerosol optical depth, AOD), полученного в режиме, близком к реальному времени, сетью наземных роботизированных станций AERONET, позволяет сравнивать результаты наземных и спутниковых измерений AOD. Посмотрим, как это работает на примере лесных пожаров в Канаде:
🗺 Карта Worldview
Базовая карта представляет собой скорректированную отражательную способность поверхности по данным прибора VIIRS спутника Suomi NPP. На нее наложен слой VIIRS Dark Target Aerosol Optical Thickness (Land and Ocean), полученный по данным того же прибора. Ежедневные данные AERONET AOD 500 nm представлены кружками с различными оттенками желтого и красного.
Аэрозольная оптическая толщина — безразмерная величина, которая характеризует ослабление света при прохождении через атмосферу в зависимости от концентрации аэрозолей. Для наземного наблюдателя AOD менее 0,1 видится как чистое голубое небо, яркое солнце и максимальная видимость. При увеличении AOD до 0,5, 1,0 и выше 3,0 аэрозоли становятся настолько плотными, что заслоняют Солнце. Наряду с дымом от лесных пожаров, другими источниками аэрозолей являются загрязнения от заводов, пыль от песчаных бурь, вулканический пепел и смог.
Если навести курсор на кружок, отображающий данные сети AERONET, можно увидеть название узла сети, его координаты и значение AOD.
#атмосфера
Сегодня у нас будут Foundation models или базовые модели. Обещают они много: решение широкого круга задач с помощью одной модели, мультимодальность и т.п. Если это так, то Foundation models в дистанционном зондировании ближе всего подошли к реализации установки “вкалывают роботы, счастлив человек”.
На русском языке про эти модели пока мало информации. Надеюсь, вы их попробуете и, со временем, что-нибудь об этом расскажите.
На русском языке про эти модели пока мало информации. Надеюсь, вы их попробуете и, со временем, что-нибудь об этом расскажите.
Базовые модели дистанционного зондирования
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом изменяют область дистанционного зондирования. Традиционно, дистанционное зондирование опиралось на ручную интерпретацию данных и модели, ориентированные на решение конкретных задач. Эти модели требовали обширных наборов размеченных данных и значительных вычислительных ресурсов. Комбинация ИИ и глубокого обучения позволила сделать шаг вперед — появились крупномасштабные, предварительно обученные модели ИИ, способные выполнять широкий спектр задач с беспрецедентной точностью и эффективностью. Эти новые модели назвали базовыми моделями — Foundation Models.
Базовые модели в дистанционном зондировании позволяют использовать огромные объемы неразмеченных данных с помощью методов self-supervised learning. Модели могут применяться для решения различных задач, позволяя переносить знания из одной ситуации на другую.
В статье 📖 AI Foundation Models in Remote Sensing: A Survey (🔗ссылка) представлен обзор базовых моделей в области дистанционного зондирования, охватывающий модели, выпущенные в период с июня 2021 года по июнь 2024 года. Приведена классификация моделей на основе их применения в компьютерном зрении и специфических задачах. Рассмотрена архитектура, наборы данных и методы для предварительного обучения. С помощью сравнений производительности моделей показаны возникающие тенденции и успехи, достигнутые базовыми моделями. Обсуждены технические проблемы, их практические последствия и будущие направления исследований.
📊 Некоторые известные базовые модели дистанционного зондирования, выпущенные с июня 2021 года по июнь 2024 года (источник).
#FM
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом изменяют область дистанционного зондирования. Традиционно, дистанционное зондирование опиралось на ручную интерпретацию данных и модели, ориентированные на решение конкретных задач. Эти модели требовали обширных наборов размеченных данных и значительных вычислительных ресурсов. Комбинация ИИ и глубокого обучения позволила сделать шаг вперед — появились крупномасштабные, предварительно обученные модели ИИ, способные выполнять широкий спектр задач с беспрецедентной точностью и эффективностью. Эти новые модели назвали базовыми моделями — Foundation Models.
Базовые модели в дистанционном зондировании позволяют использовать огромные объемы неразмеченных данных с помощью методов self-supervised learning. Модели могут применяться для решения различных задач, позволяя переносить знания из одной ситуации на другую.
В статье 📖 AI Foundation Models in Remote Sensing: A Survey (🔗ссылка) представлен обзор базовых моделей в области дистанционного зондирования, охватывающий модели, выпущенные в период с июня 2021 года по июнь 2024 года. Приведена классификация моделей на основе их применения в компьютерном зрении и специфических задачах. Рассмотрена архитектура, наборы данных и методы для предварительного обучения. С помощью сравнений производительности моделей показаны возникающие тенденции и успехи, достигнутые базовыми моделями. Обсуждены технические проблемы, их практические последствия и будущие направления исследований.
📊 Некоторые известные базовые модели дистанционного зондирования, выпущенные с июня 2021 года по июнь 2024 года (источник).
#FM
Awesome Remote Sensing Foundation Models
Коллекция статей, наборов данных, бенчмарков, кода и предварительно обученных весов для базовых моделей дистанционного зондирования (Remote Sensing Foundation Models, RSFM):
🖥 GitHub
Содержание:
🔹 Models
* Remote Sensing Vision Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Language Foundation Models
* Remote Sensing Generative Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Location Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Audio Foundation Models
* Remote Sensing Task-specific Foundation Models
* Remote Sensing Agents
🔹 Datasets & Benchmarks
* Benchmarks for RSFMs
* (Large-scale) Pre-training Datasets
🔹 Others
* Relevant Projects
* Survey Papers
Данная коллекция ссылок создана во время работы над статьей:
📖 SkySense: A Multi-Modal Remote Sensing Foundation Model Towards Universal Interpretation for Earth Observation Imagery
В работе предложена SkySense — универсальная базовая модель, предварительно обученная на мультимодальном наборе оптических и радарных данных дистанционного зондирования.
#ИИ #FM
Коллекция статей, наборов данных, бенчмарков, кода и предварительно обученных весов для базовых моделей дистанционного зондирования (Remote Sensing Foundation Models, RSFM):
🖥 GitHub
Содержание:
🔹 Models
* Remote Sensing Vision Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Language Foundation Models
* Remote Sensing Generative Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Location Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Audio Foundation Models
* Remote Sensing Task-specific Foundation Models
* Remote Sensing Agents
🔹 Datasets & Benchmarks
* Benchmarks for RSFMs
* (Large-scale) Pre-training Datasets
🔹 Others
* Relevant Projects
* Survey Papers
Данная коллекция ссылок создана во время работы над статьей:
📖 SkySense: A Multi-Modal Remote Sensing Foundation Model Towards Universal Interpretation for Earth Observation Imagery
В работе предложена SkySense — универсальная базовая модель, предварительно обученная на мультимодальном наборе оптических и радарных данных дистанционного зондирования.
#ИИ #FM
SpectralGPT — базовая модель для обработки спектральных данных
Большинство базовых моделей приспособлены к эффективной обработке RGB-изображений для различных визуальных задач, но существует пробел в исследованиях, ориентированных на спектральные данные, которые также дают ценную информацию для понимания сцены.
📖 SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model
Чтобы заполнить этот пробел, авторы ⬆️ создали универсальную базовую модель SpectralGPT, которая предназначена для обработки спектральных изображений дистанционного зондирования с помощью нового 3D-генеративного предварительно обученного трансформатора (generative pretrained transformer, GPT).
#FM
Большинство базовых моделей приспособлены к эффективной обработке RGB-изображений для различных визуальных задач, но существует пробел в исследованиях, ориентированных на спектральные данные, которые также дают ценную информацию для понимания сцены.
📖 SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model
Чтобы заполнить этот пробел, авторы ⬆️ создали универсальную базовую модель SpectralGPT, которая предназначена для обработки спектральных изображений дистанционного зондирования с помощью нового 3D-генеративного предварительно обученного трансформатора (generative pretrained transformer, GPT).
#FM
arXiv.org
SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model
The foundation model has recently garnered significant attention due to its potential to revolutionize the field of visual representation learning in a self-supervised manner. While most...
Готовится к запуску GOSAT-GW
25 сентября компания Mitsubishi Heavy Industries сообщила о завершении сборки ракеты H-IIA, которая в ближайшие дни будет отправлена в Танегасиму. Полезной нагрузкой станет космический аппарат GOSAT-GW (Global Observing SATellite for Greenhouse gases and Water cycle).
GOSAT-GW будет оснащен двумя сенсорами 📸: TANSO-3 для наблюдения за парниковыми газами и AMSR3 для наблюдения за физическими величинами, связанными с водными объектами, такими как температура морской поверхности.
Миссия GOSAT-GW является развитием миссии наблюдения за вариациями водного цикла GCOM-W2 (SHIZUKU), которая была запущена в 2012 году, а также миссий наблюдения за парниковыми газами GOSAT (IBUKI), запущенной в 2009 году, и GOSAT-2 (IBUKI-2), которая была запущена в 2018 году.
За разработку спутника и сенсоров отвечает компания Mitsubishi Electric Corporation.
Надеемся, что данные GOSAT-GW будут находиться в открытом доступе, как это было с предыдущими GOSAT’ами.
#япония
25 сентября компания Mitsubishi Heavy Industries сообщила о завершении сборки ракеты H-IIA, которая в ближайшие дни будет отправлена в Танегасиму. Полезной нагрузкой станет космический аппарат GOSAT-GW (Global Observing SATellite for Greenhouse gases and Water cycle).
GOSAT-GW будет оснащен двумя сенсорами 📸: TANSO-3 для наблюдения за парниковыми газами и AMSR3 для наблюдения за физическими величинами, связанными с водными объектами, такими как температура морской поверхности.
Миссия GOSAT-GW является развитием миссии наблюдения за вариациями водного цикла GCOM-W2 (SHIZUKU), которая была запущена в 2012 году, а также миссий наблюдения за парниковыми газами GOSAT (IBUKI), запущенной в 2009 году, и GOSAT-2 (IBUKI-2), которая была запущена в 2018 году.
За разработку спутника и сенсоров отвечает компания Mitsubishi Electric Corporation.
Надеемся, что данные GOSAT-GW будут находиться в открытом доступе, как это было с предыдущими GOSAT’ами.
#япония
Lockheed Martin выиграла контракт на разработку приборов Lightning Mapper для метеоспутников NOAA GeoXO [ссылка]
Компания Lockheed Martin выиграла контракт стоимостью 297,1 млн долларов на разработку приборов Lightning Mapper (LMX) для будущей геостационарной группировки NOAA GeoXO. Прибор LMX предназначен для обнаружения, определения местоположения и измерения интенсивности, продолжительности и масштабов вспышек молний. С помощью данных LMX метеорологи и исследователи NOAA отслеживают сильные штормы, прогнозируют интенсивность ураганов, оценивают риск лесных пожаров и снижают погодные риски для авиации.
Контракт предписывает Lockheed Martin разработать два прибора и включает опционы на изготовление двух дополнительных приборов. Lockheed Martin также обеспечит поддержку приборов в течение десяти лет работы на орбите и пяти лет хранения в космосе.
Ранее Lockheed Martin разрабатывала аналогичные приборы Geostationary Lightning Mapper для метеорологических спутников NOAA GOES.
Спутники NOAA GeoXO должны начать работу на орбите в 2030-х годах. Изготовит космические аппараты всё та же компания Lockheed Martin, а полезной нагрузкой кроме неё займутся L3Harris (ссылка) и BAE Systems (ссылка).
📸Прибор Geostationary Lightning Mapper (источник)
#погода #США
Компания Lockheed Martin выиграла контракт стоимостью 297,1 млн долларов на разработку приборов Lightning Mapper (LMX) для будущей геостационарной группировки NOAA GeoXO. Прибор LMX предназначен для обнаружения, определения местоположения и измерения интенсивности, продолжительности и масштабов вспышек молний. С помощью данных LMX метеорологи и исследователи NOAA отслеживают сильные штормы, прогнозируют интенсивность ураганов, оценивают риск лесных пожаров и снижают погодные риски для авиации.
Контракт предписывает Lockheed Martin разработать два прибора и включает опционы на изготовление двух дополнительных приборов. Lockheed Martin также обеспечит поддержку приборов в течение десяти лет работы на орбите и пяти лет хранения в космосе.
Ранее Lockheed Martin разрабатывала аналогичные приборы Geostationary Lightning Mapper для метеорологических спутников NOAA GOES.
Спутники NOAA GeoXO должны начать работу на орбите в 2030-х годах. Изготовит космические аппараты всё та же компания Lockheed Martin, а полезной нагрузкой кроме неё займутся L3Harris (ссылка) и BAE Systems (ссылка).
📸Прибор Geostationary Lightning Mapper (источник)
#погода #США
Первые снимки спутника Planet Tanager-1 [ссылка]
Компания Panet Labs опубликовала первые снимки, сделанные спутником Tanager-1. Серия снимков была сделана над городом Карачи (Пакистан) 19 сентября 2024 года с высоты 522 км.
Спутник Tanager-1 был запущен миссией SpaceX Transporter-11 16 августа 2024 года. Это второй спутник Planet, основанный на платформе Planet Smallsat, который прошел месячный процесс ввода в эксплуатацию.
Tanager-1 — первый спутник гиперспектральной группировки, создаваемой некоммерческой организацией Carbon Mapper Coalition. Он оснащен современным гиперспектрометром, разработанным в Лаборатории реактивного движения NASA (Jet Propulsion Laboratory), который способен получать изображения в 420 спектральных каналах в диапазоне длин волн от 400 до 2500 нм. На снимках представлены всего 6 из доступных для Tanager каналов.
В ближайшие месяцы компания Planet продолжит работы по вводу в эксплуатацию полезной нагрузки и планирует начать передачу данных клиентам в 2025 году. Carbon Mapper собирается использовать данные Tanager-1 для мониторинга выбросов метана и CO2 из точечных источников.
Planet планирует сделать гиперспектральные данные коммерчески доступными для различных сфер применения, включая задачи обороны и национальной безопасности.
📖 Характеристики спутниковой платформы Planet Smallsat
#planet #гиперспектр
Компания Panet Labs опубликовала первые снимки, сделанные спутником Tanager-1. Серия снимков была сделана над городом Карачи (Пакистан) 19 сентября 2024 года с высоты 522 км.
Спутник Tanager-1 был запущен миссией SpaceX Transporter-11 16 августа 2024 года. Это второй спутник Planet, основанный на платформе Planet Smallsat, который прошел месячный процесс ввода в эксплуатацию.
Tanager-1 — первый спутник гиперспектральной группировки, создаваемой некоммерческой организацией Carbon Mapper Coalition. Он оснащен современным гиперспектрометром, разработанным в Лаборатории реактивного движения NASA (Jet Propulsion Laboratory), который способен получать изображения в 420 спектральных каналах в диапазоне длин волн от 400 до 2500 нм. На снимках представлены всего 6 из доступных для Tanager каналов.
В ближайшие месяцы компания Planet продолжит работы по вводу в эксплуатацию полезной нагрузки и планирует начать передачу данных клиентам в 2025 году. Carbon Mapper собирается использовать данные Tanager-1 для мониторинга выбросов метана и CO2 из точечных источников.
Planet планирует сделать гиперспектральные данные коммерчески доступными для различных сфер применения, включая задачи обороны и национальной безопасности.
📖 Характеристики спутниковой платформы Planet Smallsat
#planet #гиперспектр
Компания Boeing планирует продемонстрировать технологию объединения данных с датчиков воздушного и космического базирования, которая может повысить уровень осведомленности военных об обстановке, сообщил один из руководителей компании [ссылка].
По словам Кея Сирса (Kay Sears), вице-президента и генерального менеджера подразделения космических, разведывательных и оружейных систем компании Boeing, данные с датчиков могут быть переданы операторам на земле или в кабинах пилотов.
Планируется использовать данные с командно-контрольного самолета E-7, который Boeing производит для ВВС США, и данные со спутников слежения за ракетами, которые разрабатывает для Космических сил США дочерняя компания Boeing, Millennium Space. Такое объединение воздушно-космических данных призвано решить давнюю проблему, с которой сталкиваются военные: обеспечить своевременную доставку актуальных данных в оперативные подразделения, — заявил Сирс 16 сентября на конференции Air Space & Cyber.
#война
По словам Кея Сирса (Kay Sears), вице-президента и генерального менеджера подразделения космических, разведывательных и оружейных систем компании Boeing, данные с датчиков могут быть переданы операторам на земле или в кабинах пилотов.
Планируется использовать данные с командно-контрольного самолета E-7, который Boeing производит для ВВС США, и данные со спутников слежения за ракетами, которые разрабатывает для Космических сил США дочерняя компания Boeing, Millennium Space. Такое объединение воздушно-космических данных призвано решить давнюю проблему, с которой сталкиваются военные: обеспечить своевременную доставку актуальных данных в оперативные подразделения, — заявил Сирс 16 сентября на конференции Air Space & Cyber.
#война
Payload рекламирует новую книгу Эрика Бергера (Eric Berger) — “Reentry”. Это про SpaceX. Книга “переносит читателей за кулисы [SpaceX], предлагая беспрецедентный доступ к руководителям компании, которые, похоже, стремятся (наконец-то) рассказать внутреннюю историю взлета SpaceX”.
Вспоминают и прошлую книгу, “Liftoff”, где Бергер начал рассказывать историю SpaceX.
Обе книги легко найти 🔗здесь.
Вспоминают и прошлую книгу, “Liftoff”, где Бергер начал рассказывать историю SpaceX.
Обе книги легко найти 🔗здесь.
Креветочные фермы на реке Гуаяс [ссылка]
Река Гуаяс, протекающая на юге Эквадора, издавна была окружена мангровыми лесами с запутанной сетью речушек и ручьев. Теперь по её берегам появились креветочные фермы.
Спутник Landsat 8 сделал этот снимок 29 августа 2024 года. Изображение представлено в комбинации каналов, которая подчеркивает разницу между прудами креветочных ферм (темно-синий цвет) и окружающей мангровой растительностью (красный цвет). Вверху сцены по обоим берегам реки расположился Гуаякиль — крупнейший город и порт Эквадора, где проживает более 3,1 миллиона человек. К югу от Гуаякиля, среди мангровых лесов, видны прямоугольные креветочные пруды.
Для создания креветочных ферм вырубаются деревья, а болота превращаются в большие пруды. Почти 60% этих прудов расположены на месте бывших мангровых зарослей.
С 1985 по 2014 год площадь, отведенная под выращивание креветок на реке Гуаяс, увеличилась более чем вдвое — с 30 000 до 64 000 гектаров. За тот же период площадь мангровых зарослей сократилась примерно на 20 000 гектаров. С тех пор темпы обезлесения замедлились, а правительство Эквадора создало программу по защите мангровых лесов.
В последние десятилетия индустрия выращивания креветок развивалась стремительно: в 1980 году в мире производилось менее 100 тысяч тонн креветок, а в 2023 году — более 5 миллионов тонн. В том же году Эквадор произвел около 1,5 миллиона тонн креветки Penaeus vannamei, и стал крупнейшим в мире поставщиком этого ракообразного.
#вода #снимки
Река Гуаяс, протекающая на юге Эквадора, издавна была окружена мангровыми лесами с запутанной сетью речушек и ручьев. Теперь по её берегам появились креветочные фермы.
Спутник Landsat 8 сделал этот снимок 29 августа 2024 года. Изображение представлено в комбинации каналов, которая подчеркивает разницу между прудами креветочных ферм (темно-синий цвет) и окружающей мангровой растительностью (красный цвет). Вверху сцены по обоим берегам реки расположился Гуаякиль — крупнейший город и порт Эквадора, где проживает более 3,1 миллиона человек. К югу от Гуаякиля, среди мангровых лесов, видны прямоугольные креветочные пруды.
Для создания креветочных ферм вырубаются деревья, а болота превращаются в большие пруды. Почти 60% этих прудов расположены на месте бывших мангровых зарослей.
С 1985 по 2014 год площадь, отведенная под выращивание креветок на реке Гуаяс, увеличилась более чем вдвое — с 30 000 до 64 000 гектаров. За тот же период площадь мангровых зарослей сократилась примерно на 20 000 гектаров. С тех пор темпы обезлесения замедлились, а правительство Эквадора создало программу по защите мангровых лесов.
В последние десятилетия индустрия выращивания креветок развивалась стремительно: в 1980 году в мире производилось менее 100 тысяч тонн креветок, а в 2023 году — более 5 миллионов тонн. В том же году Эквадор произвел около 1,5 миллиона тонн креветки Penaeus vannamei, и стал крупнейшим в мире поставщиком этого ракообразного.
#вода #снимки
Новые данные спутников CYGNSS
Physical Oceanography DAAC NASA (PO.DAAC) выпустил этим летом несколько новых наборов данных, полученных спутниками группировки CYGNSS (Cyclone Global Navigation Satellite System):
🔹 L1 Calibrated Raw IF v1.0
🔹 тепловой поток поверхности океана L2 Ocean Surface Heat Flux V3.2
🔹 концентрация микропластика в океане L3 Ocean Microplastic Concentration V3.2
🔹 влажность почвы L3 Soil Moisture V3.2
🔹 ежемесячный набор данных Watermask L3 Monthly Watermask V3.1
Данные предоставляются в формате netCDF4 и имеют временной диапазон от 1 августа 2018 года до настоящего времени с приблизительной задержкой в 6 дней.
Кроме того, выпущены данные
🔹 Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) Science Data Record (SDR) Version 3.2 (V3.2) Level 3 — скорость ветра с предоставлением в режиме, близком к реальному времени (NRT).
Эти данные распространяются в формате netCDF-4, и охватывают период с 1 августа 2018 года по настоящее время с приблизительной задержкой от 2 до 24 часов.
Группировка малых спутников CYGNSS, запущенная 15 декабря 2016 года, состоит из восьми аппаратов, и предназначена для измерения скорости приповерхностного ветра во внутреннем ядре тропических циклонов, но используются и в “сухопутных” приложениях (пример). Данные CYGNSS имеют высокое временное разрешение и охватывают тропические широты в полосе от 38° северной широты до 38° южной широты. Измерения осуществляются методом ГНСС-рефлектометрии, то есть рефлектометрии, использующей сигналы глобальных навигационных спутниковых систем — GPS, ГЛОНАСС, Beidou и т. п. Конкретно CYGNSS использует сигналы GPS.
📊 Пример данных CYGNSS Level 2 Ocean Surface Heat Flux Climate Data Record (CDR) о параметрах теплового потока поверхности океана с разрешением 25 км x 25 км, полученных прибором Delay Doppler Mapping Instrument на борту группировки спутников CYGNSS (источник).
#GNSSR #данные #океан
Physical Oceanography DAAC NASA (PO.DAAC) выпустил этим летом несколько новых наборов данных, полученных спутниками группировки CYGNSS (Cyclone Global Navigation Satellite System):
🔹 L1 Calibrated Raw IF v1.0
🔹 тепловой поток поверхности океана L2 Ocean Surface Heat Flux V3.2
🔹 концентрация микропластика в океане L3 Ocean Microplastic Concentration V3.2
🔹 влажность почвы L3 Soil Moisture V3.2
🔹 ежемесячный набор данных Watermask L3 Monthly Watermask V3.1
Данные предоставляются в формате netCDF4 и имеют временной диапазон от 1 августа 2018 года до настоящего времени с приблизительной задержкой в 6 дней.
Кроме того, выпущены данные
🔹 Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) Science Data Record (SDR) Version 3.2 (V3.2) Level 3 — скорость ветра с предоставлением в режиме, близком к реальному времени (NRT).
Эти данные распространяются в формате netCDF-4, и охватывают период с 1 августа 2018 года по настоящее время с приблизительной задержкой от 2 до 24 часов.
Группировка малых спутников CYGNSS, запущенная 15 декабря 2016 года, состоит из восьми аппаратов, и предназначена для измерения скорости приповерхностного ветра во внутреннем ядре тропических циклонов, но используются и в “сухопутных” приложениях (пример). Данные CYGNSS имеют высокое временное разрешение и охватывают тропические широты в полосе от 38° северной широты до 38° южной широты. Измерения осуществляются методом ГНСС-рефлектометрии, то есть рефлектометрии, использующей сигналы глобальных навигационных спутниковых систем — GPS, ГЛОНАСС, Beidou и т. п. Конкретно CYGNSS использует сигналы GPS.
📊 Пример данных CYGNSS Level 2 Ocean Surface Heat Flux Climate Data Record (CDR) о параметрах теплового потока поверхности океана с разрешением 25 км x 25 км, полученных прибором Delay Doppler Mapping Instrument на борту группировки спутников CYGNSS (источник).
#GNSSR #данные #океан