Данные Sentinel-1 SLC Bursts доступны на платформе CDSE
На платформе Copernicus Data Space Ecosystems (CDSE), через которую распространяются данные европейской программы Copernicus, появился доступ к данным Sentinel-1 SLC Bursts, извлеченных из радарных данных Sentinel-1 SLC.
Burst или “импульс” является атомарной единицей данных Sentinel-1 SLC. При изучении небольших объектов достаточно взять только “импульсы”, покрывающие исследуемый объект, чтобы, например, построить по ним интерферограмму. Размер одного “импульса” составляет около 4% от общего размера файла данных (4–5 Гб).
• Доступ по API
• Скачивание с помощью Bursts extraction tool
• Документация по SLC Bursts
Сейчас пользователи могут искать продукты Sentinel-1 SLC Bursts, начиная со 2 августа 2024 г., но вскоре начнется генерация архивных продуктов SLC Bursts в каталоге.
Ранее подобные данные появились в NASA Alaska Satellite Facility.
#SAR #InSAR #sentinel1 #данные
На платформе Copernicus Data Space Ecosystems (CDSE), через которую распространяются данные европейской программы Copernicus, появился доступ к данным Sentinel-1 SLC Bursts, извлеченных из радарных данных Sentinel-1 SLC.
Burst или “импульс” является атомарной единицей данных Sentinel-1 SLC. При изучении небольших объектов достаточно взять только “импульсы”, покрывающие исследуемый объект, чтобы, например, построить по ним интерферограмму. Размер одного “импульса” составляет около 4% от общего размера файла данных (4–5 Гб).
• Доступ по API
• Скачивание с помощью Bursts extraction tool
• Документация по SLC Bursts
Сейчас пользователи могут искать продукты Sentinel-1 SLC Bursts, начиная со 2 августа 2024 г., но вскоре начнется генерация архивных продуктов SLC Bursts в каталоге.
Ранее подобные данные появились в NASA Alaska Satellite Facility.
#SAR #InSAR #sentinel1 #данные
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Границы сельскохозяйственных полей Японии
Japanese Farmland Parcel Polygons — границы сельскохозяйственных полей Японии. Полигоны границ получены с помощью ручной оцифровки данных аэрофотосъемки и спутниковых снимков.
Внимание! Наземная проверка данных не проводилась.
Размер данных 2024 года составляет 31 Гб.
🛢 Данные и их описание на сайте Source Cooperative
📹 Источник
#данные #сельхоз #япония
Japanese Farmland Parcel Polygons — границы сельскохозяйственных полей Японии. Полигоны границ получены с помощью ручной оцифровки данных аэрофотосъемки и спутниковых снимков.
Внимание! Наземная проверка данных не проводилась.
Размер данных 2024 года составляет 31 Гб.
🛢 Данные и их описание на сайте Source Cooperative
📹 Источник
#данные #сельхоз #япония
Образцы данных радарного спутника "Кондор-ФКА" №1
НЦ ОМЗ опубликовал 12 образцов информационных продуктов уровней обработки 2А1 и 2Б1, созданных на основе шести радарных снимков спутника “Кондор-ФКА” №1.
🔗FTP для скачивания: ftp://ftp2.ntsomz.ru
Логин: Kondor_Demo
Пароль: 6752d0e2b6a32
Спецификации и описание уровней обработки данных КА “Кондор-ФКА” представлены в 📖 “Руководстве пользователя...”.
#SAR #данные
НЦ ОМЗ опубликовал 12 образцов информационных продуктов уровней обработки 2А1 и 2Б1, созданных на основе шести радарных снимков спутника “Кондор-ФКА” №1.
🔗FTP для скачивания: ftp://ftp2.ntsomz.ru
Логин: Kondor_Demo
Пароль: 6752d0e2b6a32
Спецификации и описание уровней обработки данных КА “Кондор-ФКА” представлены в 📖 “Руководстве пользователя...”.
#SAR #данные
Данные ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR Level 2.2
Данные японского спутникового радара PALSAR-2 ScanSAR Level 2.2 находятся в открытом доступе с ноября 2022 года. Тем не менее, доступных данных было довольно мало, и лишь в последнее время в этом деле наметился некоторый прогресс.
РALSAR-2 (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2) — радар L-диапазона (1257,5 МГц), работающий на спутнике ALOS-2. Режим ScanSAR (обзорный) обеспечивает пространственное разрешение 60 м и 100 м для полос обзора 490 км и 350 км соответственно. Режим Stripmap (непрерывный) имеет разрешение 10 м, 6 м и 3 м с полосами обзора 70 км, 70 км и 50 км соответственно. Режим Spotlight (прожекторный) обеспечивает разрешение 1 м x 3 м для участка 25 км x 25 км.
Спутник ALOS-2 находится на солнечно-синхронной орбите с наклонением 97,9° на высоте 628 км с периодом 97 минут. Периодичность данных ALOS-2 составляет 14 суток.
В настоящее время продукты ScanSAR Level 2.2 постепенно выкладываются на платформах:
* JAXA G-Portal
* Google Earth Engine
* Amazon Web Service (AWS)
* NASA Alaska Satellite Facility Data Search (обещают к концу 2024 года)
* Tellus (в будущем)
Доступны данные с августа 2014 года по настоящее время. Данные обновляются ежемесячно. Самые свежие снимки — примерно месячной давности.
Данные PALSAR-2 ScanSAR Level 2.2 представляют собой нормализованные данные обратного рассеяния обзорного режима наблюдения с шириной полосы обзора 350 км. Снимки прошли ортокоррекцию и коррекцию рельефа с использованием цифровой модели поверхности ALOS World 3D (AW3D30).
Данные хранятся в виде 16-битных цифровых чисел (digital numbers, DN). DN можно преобразовать в нормализованное обратное рассеяния в децибелах (γ0) по формуле: γ0 = 10*log10(DN2) - 83,0 дБ
📸 Художественное изображение спутника ALOS-2 (источник)
#данные #SAR #GEE
Данные японского спутникового радара PALSAR-2 ScanSAR Level 2.2 находятся в открытом доступе с ноября 2022 года. Тем не менее, доступных данных было довольно мало, и лишь в последнее время в этом деле наметился некоторый прогресс.
РALSAR-2 (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2) — радар L-диапазона (1257,5 МГц), работающий на спутнике ALOS-2. Режим ScanSAR (обзорный) обеспечивает пространственное разрешение 60 м и 100 м для полос обзора 490 км и 350 км соответственно. Режим Stripmap (непрерывный) имеет разрешение 10 м, 6 м и 3 м с полосами обзора 70 км, 70 км и 50 км соответственно. Режим Spotlight (прожекторный) обеспечивает разрешение 1 м x 3 м для участка 25 км x 25 км.
Спутник ALOS-2 находится на солнечно-синхронной орбите с наклонением 97,9° на высоте 628 км с периодом 97 минут. Периодичность данных ALOS-2 составляет 14 суток.
В настоящее время продукты ScanSAR Level 2.2 постепенно выкладываются на платформах:
* JAXA G-Portal
* Google Earth Engine
* Amazon Web Service (AWS)
* NASA Alaska Satellite Facility Data Search (обещают к концу 2024 года)
* Tellus (в будущем)
Доступны данные с августа 2014 года по настоящее время. Данные обновляются ежемесячно. Самые свежие снимки — примерно месячной давности.
Данные PALSAR-2 ScanSAR Level 2.2 представляют собой нормализованные данные обратного рассеяния обзорного режима наблюдения с шириной полосы обзора 350 км. Снимки прошли ортокоррекцию и коррекцию рельефа с использованием цифровой модели поверхности ALOS World 3D (AW3D30).
Данные хранятся в виде 16-битных цифровых чисел (digital numbers, DN). DN можно преобразовать в нормализованное обратное рассеяния в децибелах (γ0) по формуле: γ0 = 10*log10(DN2) - 83,0 дБ
📸 Художественное изображение спутника ALOS-2 (источник)
#данные #SAR #GEE
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Global Natural and Planted Forests
Глобальные данные Global Natural and Planted Forests представляют собой карту естественных и посаженных лесов по состоянию на 2021 год с пространственным разрешением 30 метров.
Карта создана на основе более 70 миллионов образцов обучающих данных, полученных из снимков Landsat (1985–2021 гг.). Используется метод обнаружения изменений во временных рядах, примененный к снимкам Landsat и позволяющий отличать посаженные леса от естественных лесов на основе частоты нарушений. Локально-адаптивная классификация методом “случайного леса” обеспечила общую точность 85%, что позволяет использовать данные для глобальной оценки лесных ресурсов.
Данные отображаются в виде карты, на которой:
🟢 Зеленые пиксели обозначают естественные леса,
🟡 Желтые пиксели обозначают посаженные (искусственные) леса,
⚪️ Другие цвета обозначают безлесные территории.
Данные на:
🛢 Zenodo
🌍 Google Earth Engine
📖 Xiao, Yuelong, Qunming Wang, and Hankui K. Zhang. Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m. Journal of Remote Sensing 4 (2024): 0204. https://doi.org/10.34133/remotesensing.0204
#лес #данные #GEE
Глобальные данные Global Natural and Planted Forests представляют собой карту естественных и посаженных лесов по состоянию на 2021 год с пространственным разрешением 30 метров.
Карта создана на основе более 70 миллионов образцов обучающих данных, полученных из снимков Landsat (1985–2021 гг.). Используется метод обнаружения изменений во временных рядах, примененный к снимкам Landsat и позволяющий отличать посаженные леса от естественных лесов на основе частоты нарушений. Локально-адаптивная классификация методом “случайного леса” обеспечила общую точность 85%, что позволяет использовать данные для глобальной оценки лесных ресурсов.
Данные отображаются в виде карты, на которой:
🟢 Зеленые пиксели обозначают естественные леса,
🟡 Желтые пиксели обозначают посаженные (искусственные) леса,
⚪️ Другие цвета обозначают безлесные территории.
Данные на:
🛢 Zenodo
🌍 Google Earth Engine
📖 Xiao, Yuelong, Qunming Wang, and Hankui K. Zhang. Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m. Journal of Remote Sensing 4 (2024): 0204. https://doi.org/10.34133/remotesensing.0204
#лес #данные #GEE
Kayrros упрощает поиск источников выбросов метана
Компания Kayrros, занимающаяся мониторингом выбросов парниковых газов, внедряет большую языковую модель чтобы упростить поиск информации об источниках выбросов метана.
“Метановый GPT” KayrrosAI позволяет пользователям задавать вопросы на простом языке и бесплатно получать ответы об источниках выбросов метана, данные о которых содержит созданная компанией карта Methane Watch.
Источник
#CH4 #GHG #ИИ #данные
Компания Kayrros, занимающаяся мониторингом выбросов парниковых газов, внедряет большую языковую модель чтобы упростить поиск информации об источниках выбросов метана.
“Метановый GPT” KayrrosAI позволяет пользователям задавать вопросы на простом языке и бесплатно получать ответы об источниках выбросов метана, данные о которых содержит созданная компанией карта Methane Watch.
Источник
#CH4 #GHG #ИИ #данные
Концентрация фтороуглерода HFC-125 в атмосфере по данным ACE-FTS
Исследователи из Университета Ватерлоо (Канада) впервые провели спутниковые измерения концентрации фтороуглерода HFC-125 в атмосфере. Результаты показали, что последние 20 лет содержание HFC-125 в атмосфере увеличивается в геометрической прогрессии.
HFC-125 относится к группе гидрофторуглеродов, которые широко применяются в системах охлаждения и огнетушителях. На озоновый слой газ не влияет, но усиливает парниковый эффект.
Хотелось бы обратить внимание на данные. Они получены спектрометром ACE-FTS канадского спутника SCISAT-1 (запущен в августе 2003 года).
ACE-FTS (Atmospheric Chemistry Experiment - Fourier Transform Spectrometer) представляет собой интерферометр, работающий в диапазонах длин волн 2–13 мкм. Он предназначен для отслеживания содержания CFC-11, CFC-12, CH4, ClONO2, CO, H2O, HCl, HF, HNO3, N2O, N2O5, NO, NO2 и O3.
🔗 Данные ACE-FTS по портале открытых данных правительства Канады
🛢 Данные ACE-FTS 2004–2024
📸 Спектрометр ACE-FTS
#атмосфера #GHG #данные
Исследователи из Университета Ватерлоо (Канада) впервые провели спутниковые измерения концентрации фтороуглерода HFC-125 в атмосфере. Результаты показали, что последние 20 лет содержание HFC-125 в атмосфере увеличивается в геометрической прогрессии.
HFC-125 относится к группе гидрофторуглеродов, которые широко применяются в системах охлаждения и огнетушителях. На озоновый слой газ не влияет, но усиливает парниковый эффект.
Хотелось бы обратить внимание на данные. Они получены спектрометром ACE-FTS канадского спутника SCISAT-1 (запущен в августе 2003 года).
ACE-FTS (Atmospheric Chemistry Experiment - Fourier Transform Spectrometer) представляет собой интерферометр, работающий в диапазонах длин волн 2–13 мкм. Он предназначен для отслеживания содержания CFC-11, CFC-12, CH4, ClONO2, CO, H2O, HCl, HF, HNO3, N2O, N2O5, NO, NO2 и O3.
🔗 Данные ACE-FTS по портале открытых данных правительства Канады
🛢 Данные ACE-FTS 2004–2024
📸 Спектрометр ACE-FTS
#атмосфера #GHG #данные
Спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию
Симонетта Чели (Simonetta Cheli), директор программ ESA по наблюдению Земли и глава ESRIN (ESA Centre for Earth Observation), сообщила, что спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию.
Данные Sentinel-2C публикуются в Copernicus Data Space Ecosystem (https://dataspace.copernicus.eu), начиная с 13 декабря 2024 года. Пользователи могут получить доступ к данным через Copernicus Browser (https://browser.dataspace.copernicus.eu/), 📸 применив во время поиска фильтр Satellite Platform, установленный на S2C.
#sentinel2 #данные
Симонетта Чели (Simonetta Cheli), директор программ ESA по наблюдению Земли и глава ESRIN (ESA Centre for Earth Observation), сообщила, что спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию.
Данные Sentinel-2C публикуются в Copernicus Data Space Ecosystem (https://dataspace.copernicus.eu), начиная с 13 декабря 2024 года. Пользователи могут получить доступ к данным через Copernicus Browser (https://browser.dataspace.copernicus.eu/), 📸 применив во время поиска фильтр Satellite Platform, установленный на S2C.
#sentinel2 #данные
В федеральном фонде данных ДЗЗ (ФФД) в открытом доступе находятся оперативные глобальные мозаики со спутников “Электро-Л” №2, №3 и №4, а также “Арктика-М” №1 и №2.
Для доступа к данным есть:
🌍 Сайт ФФД ДЗЗ (https://next.gptl.ru) — визуальный интерфейс + ручное скачивание (вот как это делается).
🖥 Хранилище ФФД (https://api.gptl.ru/stac/browser/web-free/) 📸 Тут можно скачать данные вручную, автоматически, а также подгружать в ГИС без скачивания.
Для просмотра данные доступны в мобильном приложении Роскосмоса.
Описание продуктов и доступа к ним есть в 🔗 Руководстве пользователя и в 🔗 Руководстве системного программиста.
Данные представлены в формате geoTIFF в проекциях EPSG:3857 и EPSG:4326.
Мозаики “Электро-Л” и “Арктики-М” находятся в “Mosaics Arctic-M Electro-L collection”:
🌍 L3BT9 — глобальные бесшовные мозаики радиационных температур по тепловому каналу КА “Арктика-М” и “Электро-Л” (справка).
🌍 L3M — глобальные бесшовные мозаики изображений КА “Электро-Л” №2, 3, 4 и КА “Арктика-М” №1 и №2, составленные по данным видимых каналов прибора МСУ-ГС в зоне дня и ИК каналов в зоне ночи (справка).
Почему мозаики? Для геостационарных спутников характерно ухудшение качества информации на краях диска обзора. Соответственно, пользователю нужно выбирать, данными какого спутника воспользоваться для мониторинга интересующей территории. В случае мозаики пользователь избавлен от этой необходимости, так как каждый пиксель мозаики собирается с того спутника, чья подспутниковая точка ближе. В итоге, в мозаику попадает самая качественная информация.
🌍 Mosaics Meteor-M collection — ежесуточные глобальные бесшовные мозаики по данным аппаратуры МСУ-МР КА “Метеор-М” (справка). Для полярноорбитальных КА также характерно ухудшение качества информации на краях строки сканирования. Мозаика составляется таким образом, чтобы каждый пиксель изображения заполнялся данными с того витка, чья середина ближе.
В коллекциях есть картинки для предпросмотра и json-файлы. В последних можно посмотреть стандартный путь к данным в Хранилище, а затем скачивать их автоматически с помощью curl или wget. Также можно скачивать только нужную территорию. Например, с помощью утилит GDAL.
#данные #арктика #россия
Для доступа к данным есть:
🌍 Сайт ФФД ДЗЗ (https://next.gptl.ru) — визуальный интерфейс + ручное скачивание (вот как это делается).
🖥 Хранилище ФФД (https://api.gptl.ru/stac/browser/web-free/) 📸 Тут можно скачать данные вручную, автоматически, а также подгружать в ГИС без скачивания.
Для просмотра данные доступны в мобильном приложении Роскосмоса.
Описание продуктов и доступа к ним есть в 🔗 Руководстве пользователя и в 🔗 Руководстве системного программиста.
Данные представлены в формате geoTIFF в проекциях EPSG:3857 и EPSG:4326.
Мозаики “Электро-Л” и “Арктики-М” находятся в “Mosaics Arctic-M Electro-L collection”:
🌍 L3BT9 — глобальные бесшовные мозаики радиационных температур по тепловому каналу КА “Арктика-М” и “Электро-Л” (справка).
🌍 L3M — глобальные бесшовные мозаики изображений КА “Электро-Л” №2, 3, 4 и КА “Арктика-М” №1 и №2, составленные по данным видимых каналов прибора МСУ-ГС в зоне дня и ИК каналов в зоне ночи (справка).
Почему мозаики? Для геостационарных спутников характерно ухудшение качества информации на краях диска обзора. Соответственно, пользователю нужно выбирать, данными какого спутника воспользоваться для мониторинга интересующей территории. В случае мозаики пользователь избавлен от этой необходимости, так как каждый пиксель мозаики собирается с того спутника, чья подспутниковая точка ближе. В итоге, в мозаику попадает самая качественная информация.
🌍 Mosaics Meteor-M collection — ежесуточные глобальные бесшовные мозаики по данным аппаратуры МСУ-МР КА “Метеор-М” (справка). Для полярноорбитальных КА также характерно ухудшение качества информации на краях строки сканирования. Мозаика составляется таким образом, чтобы каждый пиксель изображения заполнялся данными с того витка, чья середина ближе.
В коллекциях есть картинки для предпросмотра и json-файлы. В последних можно посмотреть стандартный путь к данным в Хранилище, а затем скачивать их автоматически с помощью curl или wget. Также можно скачивать только нужную территорию. Например, с помощью утилит GDAL.
#данные #арктика #россия
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Forest Data Partnership опубликовал карту ненарушенных лесов, а также карты распространения какао, масличной пальмы и каучукового дерева
Forest Data Partnership (FDP) — консорциум, объединяющий промышленников, правительственные и некоммерческие организации, заявленная цель которого: остановить и обратить вспять потерю лесов в результате производства сырьевых товаров.
FDP опубликовал на Google Earth Engine карту ненарушенных лесов, а также карты распространения какао, масличной пальмы и каучукового дерева:
🌲 Forest Persistence — карта ненарушенных лесов мира по состоянию на 2020 год. Дает оценку (в диапазоне [0, 1]), которая показывает, занята ли площадь пикселя ненарушенным лесом. Пространственное разрешение — 30 м.
🌴 Palm Probability model 2024a — ежегодные карты распространения масличной пальмы с 2020 по 2023 год. Данные представлены в виде вероятности наличия пальмы в пикселе карты. Модель обеспечивает глобальную точность 92% (при пороге вероятности 0,5). Пространственное разрешение — 10 м. Следующие карты построены по той же методике и с тем же разрешением.
🍃 Cocoa Probability model 2024a — ежегодные карты распространения какао 2020–2023 гг.
🌳 Rubber Tree Probability model 2024a — ежегодные карты распространения каучукового дерева 2020–2023 гг.
🌍 Скрипт GEE
В качестве исходных данных для моделей использованы годовые композиты снимков Sentinel-1, Sentinel-2, ALOS PALSAR-2, а также данные цифровых моделей рельефа Jaxa (AW3D30) и Copernicus (GLO-30).
🖥 Модели реализованы в TensorFlow и находятся в открытом доступе на GitHub.
🔗 Популярное описание результатов на Medium
📖 Описание методики построения карт: https://arxiv.org/pdf/2405.09530
#данные #GEE #лес #сельхоз
Forest Data Partnership (FDP) — консорциум, объединяющий промышленников, правительственные и некоммерческие организации, заявленная цель которого: остановить и обратить вспять потерю лесов в результате производства сырьевых товаров.
FDP опубликовал на Google Earth Engine карту ненарушенных лесов, а также карты распространения какао, масличной пальмы и каучукового дерева:
🌲 Forest Persistence — карта ненарушенных лесов мира по состоянию на 2020 год. Дает оценку (в диапазоне [0, 1]), которая показывает, занята ли площадь пикселя ненарушенным лесом. Пространственное разрешение — 30 м.
🌴 Palm Probability model 2024a — ежегодные карты распространения масличной пальмы с 2020 по 2023 год. Данные представлены в виде вероятности наличия пальмы в пикселе карты. Модель обеспечивает глобальную точность 92% (при пороге вероятности 0,5). Пространственное разрешение — 10 м. Следующие карты построены по той же методике и с тем же разрешением.
🍃 Cocoa Probability model 2024a — ежегодные карты распространения какао 2020–2023 гг.
🌳 Rubber Tree Probability model 2024a — ежегодные карты распространения каучукового дерева 2020–2023 гг.
🌍 Скрипт GEE
В качестве исходных данных для моделей использованы годовые композиты снимков Sentinel-1, Sentinel-2, ALOS PALSAR-2, а также данные цифровых моделей рельефа Jaxa (AW3D30) и Copernicus (GLO-30).
🖥 Модели реализованы в TensorFlow и находятся в открытом доступе на GitHub.
🔗 Популярное описание результатов на Medium
📖 Описание методики построения карт: https://arxiv.org/pdf/2405.09530
#данные #GEE #лес #сельхоз