Microsoft и NASA запускают ИИ-помощника Earth Copilot для облегчения работы с космическими данными
Объем геопространственных данных NASA превышает 100 петабайтов, и ожидается, что в ближайшие годы он увеличится в разы. Эти данные содержат сведения об атмосферных условиях, изменениях в почвенно-растительном покрове, температуре океана и многом другом, но разобраться в них могут только специалисты.
Earth Copilot призван упростить процесс поиска и извлечения информации из данных наблюдения Земли, собранных NASA. Пользователи смогут общаться с Copilot на естественном языке, задавая вопросы вроде как «Как повлиял ураган „Ян“ на остров Санибел?» или «Как пандемия COVID-19 повлияла на качество воздуха в США?». ИИ извлечет соответствующие наборы данных, сделав этот процесс простым и понятным.
В создании Earth Copilot NASA сотрудничает с Microsoft, используя Azure OpenAI для интеграции ИИ в свое хранилище данных.
Сейчас Earth Copilot доступен только для ученых и исследователей NASA, которые оценят возможности инструмента. Затем будут изучать возможность его интеграции в платформу визуализации, исследования и анализа данных NASA — VEDA.
Источник
#ИИ
Объем геопространственных данных NASA превышает 100 петабайтов, и ожидается, что в ближайшие годы он увеличится в разы. Эти данные содержат сведения об атмосферных условиях, изменениях в почвенно-растительном покрове, температуре океана и многом другом, но разобраться в них могут только специалисты.
Earth Copilot призван упростить процесс поиска и извлечения информации из данных наблюдения Земли, собранных NASA. Пользователи смогут общаться с Copilot на естественном языке, задавая вопросы вроде как «Как повлиял ураган „Ян“ на остров Санибел?» или «Как пандемия COVID-19 повлияла на качество воздуха в США?». ИИ извлечет соответствующие наборы данных, сделав этот процесс простым и понятным.
В создании Earth Copilot NASA сотрудничает с Microsoft, используя Azure OpenAI для интеграции ИИ в свое хранилище данных.
Сейчас Earth Copilot доступен только для ученых и исследователей NASA, которые оценят возможности инструмента. Затем будут изучать возможность его интеграции в платформу визуализации, исследования и анализа данных NASA — VEDA.
Источник
#ИИ
YouTube
NASA's new Earth Copilot brings Microsoft AI to democratize access to complex data
NASA geospatial data exceeds 100 petabytes and is expected to multiply in the coming years. This data is critical to understanding our world and addressing the complex challenges facing it. This data can be complex and inaccessible. That's why NASA collaborated…
Компания Spire (США) объявила о сделке по продаже своего морского бизнеса за 241 млн долларов бельгийской компании Kpler, специализирующейся на отслеживании морских перевозок.
Продажа позволит Spire выплатить более $118 млн долга и оставить на балансе еще $100 млн.
Kpler получит портфель контрактов на мониторинг морской среды, приносящих около 40 млн долларов в год, а также персонал и интеллектуальную собственность Spire, связанную с этим бизнесом. Спутники, собирающие данные судовых АИС-транспондеров, по-прежнему будут принадлежать и управляться Spire.
Основная часть морского бизнеса была приобретена Spire в 2021 году, вместе с компанией exactEarth, за 161,2 млн долларов.
Источник
Продажа позволит Spire выплатить более $118 млн долга и оставить на балансе еще $100 млн.
Kpler получит портфель контрактов на мониторинг морской среды, приносящих около 40 млн долларов в год, а также персонал и интеллектуальную собственность Spire, связанную с этим бизнесом. Спутники, собирающие данные судовых АИС-транспондеров, по-прежнему будут принадлежать и управляться Spire.
Основная часть морского бизнеса была приобретена Spire в 2021 году, вместе с компанией exactEarth, за 161,2 млн долларов.
Источник
Forwarded from Эколог Сергей Шахматов
🌲Не знаете как защитить свое любимое место около дома или на Природе?
✔️ Именно общественный экологический контроль позволяет выявить большее количество правонарушений, увеличивает охват надзора, а соответственно, его эффективность.
🟢«Школа общественных экологических инспекторов» партии «Зеленые» позволяет понять суть природоохранного законодательства и научиться правильно фиксировать нарушения, чтобы передать информацию в контрольный орган.
📗📚Обучение состоит из 44 уроков, поделённых на 7 блоков по отраслям природоохранного законодательства: воздух, вода, обращение с отходами, зелёные насаждения и т.д.
💚После окончания урока необходимо пройти небольшое тестирование по теме, после изучения блока – пройти углубленное тестирование.
По итогам обучения студенты по желанию могут сдать экзамен в Росприроднадзоре и или регионального МинПрироды и получить статус федерального или регионального экологического общественного инспектора.
✅Чтобы начать обучение, заполните заявку. Обучение в Школе общественных экологических инспекторов бесплатное.
❇️Будьте с нами на связи и получайте самые важные новости!
🟢«Школа общественных экологических инспекторов» партии «Зеленые» позволяет понять суть природоохранного законодательства и научиться правильно фиксировать нарушения, чтобы передать информацию в контрольный орган.
📗📚Обучение состоит из 44 уроков, поделённых на 7 блоков по отраслям природоохранного законодательства: воздух, вода, обращение с отходами, зелёные насаждения и т.д.
💚После окончания урока необходимо пройти небольшое тестирование по теме, после изучения блока – пройти углубленное тестирование.
По итогам обучения студенты по желанию могут сдать экзамен в Росприроднадзоре и или регионального МинПрироды и получить статус федерального или регионального экологического общественного инспектора.
✅Чтобы начать обучение, заполните заявку. Обучение в Школе общественных экологических инспекторов бесплатное.
❇️Будьте с нами на связи и получайте самые важные новости!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Список всех данных Google Earth Engine
🖥 В репозитории Earth-Engine-Catalog собран список всех пространственных данных, хранящихся Earth Engine. Список представлен в виде файлов TSV (значения, разделенные табуляцией) или JSON. Обновляется ежедневно.
Учитываются только данные из официального каталога Earth Engine:
📚 Каталог пространственных данных Google Earth Engine
Напомним, что существует еще 🖥 Awesome-gee-community-catalog (https://gee-community-catalog.org/), данные в который добавляются сообществом пользователей Earth Engine.
#данные #GEE
🖥 В репозитории Earth-Engine-Catalog собран список всех пространственных данных, хранящихся Earth Engine. Список представлен в виде файлов TSV (значения, разделенные табуляцией) или JSON. Обновляется ежедневно.
Учитываются только данные из официального каталога Earth Engine:
📚 Каталог пространственных данных Google Earth Engine
Напомним, что существует еще 🖥 Awesome-gee-community-catalog (https://gee-community-catalog.org/), данные в который добавляются сообществом пользователей Earth Engine.
#данные #GEE
GitHub
GitHub - opengeos/Earth-Engine-Catalog: The Google Earth Engine data catalog in CSV format
The Google Earth Engine data catalog in CSV format - opengeos/Earth-Engine-Catalog
Forwarded from ИКИ РАН (пресс-служба)
Дайджест материалов с сотрудниками ИКИ РАН 11.11.2024 — 17.11.2024
〰️ Анатолий Петрукович, директор ИКИ РАН, рассказал Интерфаксу о спаде солнечной активности, о приостановлении работ по созданию космического аппарата «Зонд-М», предназначенного для мониторинга солнечной активности в рамках проекта «Ионозонд», а также о том, что космическая астрофизическая обсерватория«Спектр-РГ» может проработать дольше гарантийного срока:
〰️ Михаил Бурцев, заведующий центром коллективного пользования данными спутникового мониторинга Земли «ИКИ-Мониторинг», в интервью для портала «Научная Россия» описал подробности дистанционного зондирования Земли со спутников
〰️ Натан Эйсмонт, ведущий научный сотрудник отдела космической динамики и математической обработки информации, в подкасте блогера Дениса Царюка ответил на вопросы о космических открытиях, которые изменят мир
〰️ Анатолий Петрукович, директор ИКИ РАН, рассказал Интерфаксу о спаде солнечной активности, о приостановлении работ по созданию космического аппарата «Зонд-М», предназначенного для мониторинга солнечной активности в рамках проекта «Ионозонд», а также о том, что космическая астрофизическая обсерватория«Спектр-РГ» может проработать дольше гарантийного срока:
〰️ Михаил Бурцев, заведующий центром коллективного пользования данными спутникового мониторинга Земли «ИКИ-Мониторинг», в интервью для портала «Научная Россия» описал подробности дистанционного зондирования Земли со спутников
〰️ Натан Эйсмонт, ведущий научный сотрудник отдела космической динамики и математической обработки информации, в подкасте блогера Дениса Царюка ответил на вопросы о космических открытиях, которые изменят мир
Интерфакс
В ИКИ РАН сообщили, что солнечная активность идет на спад
После летнего всплеска активности Солнца наблюдается её уменьшение, сообщил "Интерфаксу" директор Института космических исследований (ИКИ) РАН Анатолий Петрукович.
Forwarded from Control Space
«Моделирование затрат межполетного обслуживания элементов многоразовой космической системы на примере первой ступени ракеты-носителя Falcon 9»
Статья кафедры экономики и организации производства МГТУ им. Н.Э.Баумана для любителей экономики, математики в ракетостроении и адаптации опыта SpaceX
📊 Авторы исследуют 3 экономические модели межполетного обслуживания:
1. С постоянными затратами на обслуживание первой ступени после каждого полета
2. С затратами на обслуживание, увеличивающимися по мере износа ступени по формуле «кривой обучения»
3. С линейным ростом затрат между третьим и двадцатым пусками первой ступени и повышенными затратами перед вторым и двадцать первым пуском (плановое продолжительное техобслуживание). Вариация третьей модели считается авторами предпочтительной
👨💻 По мотивам интервью Маска в 2021 году авторы рассчитывают:
▸ стоимость первого пуска Falcon 9 – $40,5 млн
▸ затраты на изготовление новой первой ступени – $24,3 млн
▸ затраты на межполетное обслуживание – $1-3 млн
Выводы
▸ повторное использование первой ступени выгодно, если суммарные затраты на ее возврат и переподготовку меньше затрат на изготовление новой ступени на 10-15% (в случае с Falcon 9 – меньше $20,6 млн)
▸ сохранение затрат на межполетное обслуживание первой ступени в течение первых 20 полетов свидетельствует о большом потенциале увеличения ее ресурса (до 100 полетов)
🔗 Полная статья
#launch
Статья кафедры экономики и организации производства МГТУ им. Н.Э.Баумана для любителей экономики, математики в ракетостроении и адаптации опыта SpaceX
📊 Авторы исследуют 3 экономические модели межполетного обслуживания:
1. С постоянными затратами на обслуживание первой ступени после каждого полета
2. С затратами на обслуживание, увеличивающимися по мере износа ступени по формуле «кривой обучения»
3. С линейным ростом затрат между третьим и двадцатым пусками первой ступени и повышенными затратами перед вторым и двадцать первым пуском (плановое продолжительное техобслуживание). Вариация третьей модели считается авторами предпочтительной
👨💻 По мотивам интервью Маска в 2021 году авторы рассчитывают:
▸ стоимость первого пуска Falcon 9 – $40,5 млн
▸ затраты на изготовление новой первой ступени – $24,3 млн
▸ затраты на межполетное обслуживание – $1-3 млн
Выводы
▸ повторное использование первой ступени выгодно, если суммарные затраты на ее возврат и переподготовку меньше затрат на изготовление новой ступени на 10-15% (в случае с Falcon 9 – меньше $20,6 млн)
▸ сохранение затрат на межполетное обслуживание первой ступени в течение первых 20 полетов свидетельствует о большом потенциале увеличения ее ресурса (до 100 полетов)
🔗 Полная статья
#launch
Расширения ggplot2
У популярного графического пакета ggplot2 так много расширений, что в них легко потеряться. К счастью есть веб-ресурсы, помогающие выбрать нужное расширение.
🔗ggplot2 extensions (https://exts.ggplot2.tidyverse.org) — список расширений ggplot2, который можно дополнять, и галерея примеров применения расширений.
🖥 Awesome ggplot2 — обновляемый список учебников, пакетов и других ресурсов, связанных с ggplot2.
📚 ggplot2 extended (https://ggplot2-extended-book.com/) — электронная книга от Antti Rask, посвященная расширениям ggplot2. Пока в ней в основном заготовки будущих разделов, но содержание многообещающее. Спасибо коллегам за наводку!
#R
У популярного графического пакета ggplot2 так много расширений, что в них легко потеряться. К счастью есть веб-ресурсы, помогающие выбрать нужное расширение.
🔗ggplot2 extensions (https://exts.ggplot2.tidyverse.org) — список расширений ggplot2, который можно дополнять, и галерея примеров применения расширений.
🖥 Awesome ggplot2 — обновляемый список учебников, пакетов и других ресурсов, связанных с ggplot2.
📚 ggplot2 extended (https://ggplot2-extended-book.com/) — электронная книга от Antti Rask, посвященная расширениям ggplot2. Пока в ней в основном заготовки будущих разделов, но содержание многообещающее. Спасибо коллегам за наводку!
#R
”Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, № 5 / 2024
11 ноября вышел пятый номер журнала в 2024 году.
📡 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ
• Р.В. Котельников Использование данных дистанционного зондирования Земли для оценки повторяемости пиков горимости в лесах Российской Федерации
• А.И. Андреев, А.А. Филей, С.И. Мальковский, С.П. Королев Метод количественной оценки осадков на основе измерений Himawari-8/9
• А.А. Романов, А.А. Романов, Г.В. Шевченко Определение основных параметров временной автокорреляционной функции аномалий уровенной поверхности в северо-западной части Тихого океана
🛰 ПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ СПУТНИКОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
• А.А. Тронин, Г.М. Неробелов, М.П. Васильев Системы спутникового дистанционного зондирования малых газовых компонент атмосферы
• О.Д. Жалдыбина, М.Д. Коровин, М.А. Иванушкин, И.С. Ткаченко Алгоритм определения проектных параметров малого космического аппарата с радиолокационной съёмочной аппаратурой на начальных этапах проектирования
• А.В. Седельников, Р.В. Скиданов, М.Е. Браткова, Е.С. Хнырева, У.В. Маслова, М.А. Иванушкин, М.Р. Морданов Реконструкция вращательного движения малого космического аппарата дистанционного зондирования Земли ИСОИ (SXC3-219) по данным бортовых измерений
🖥 МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА
• М.А. Иванушкин, О.Д. Жалдыбина Оценка проектных характеристик низкоорбитальных группировок космических аппаратов дистанционного зондирования Земли http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2895
• А.Н. Марков, А.И. Васильев, А.В. Крылов, А.А. Михеев, А.А. Пестряков, С.В. Ромайкин, Р.А. Михаленков, И.Д. Мурашова, А.А. Акимов Технология создания бесшовного сплошного покрытия территории России по данным космических аппаратов «Канопус-В»
• Д.Е. Плотников, Ю.Ш. Бойматов, Е.С. Ёлкина, Е.В. Щербенко, А.С. Плотникова Оценка эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях
• А.И. Баскаков, А.А. Комаров, В.А. Пермяков Радиолокационный мониторинг малоразмерных объектов «космического мусора»
⛏️ ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ В ГЕОЛОГИИ И ГЕОФИЗИКЕ
• Е.В. Дробинина, М.А. Китаева, Е.Р. Романова, И.Г. Ермолович К вопросу оптимизации принятия проектных решений на закарстованных территориях с использованием ДЗЗ и ГИС
🌳 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ И ПОЧВЕННЫХ ПОКРОВОВ
• Э.А. Терехин Закономерности влияния типов нарушенности широколиственных лесов лесостепи на их спектрально-отражательные характеристики
• А.В. Дмитриев, И.И. Кирбижекова, Т.Н. Чимитдоржиев Анализ возможности применения радарного индекса DpRVI для оценки лесовосстановления
• С.С. Шинкаренко, С.А. Барталев, Н.В. Литвинова Исследование возможностей определения структурных характеристик растительных сообществ с доминированием тростника по данным спутниковой съёмки высокого разрешения, наземных измерений и БПЛА
• А.А. Васильченко Динамика используемых сельскохозяйственных угодий Волго-Ахтубинской поймы на основе сезонных композитных изображений Sentinel-2
• Т.Б. Титкова, А.Н. Золотокрылин, М.А. Тарасова Взаимосвязь турбулентного тепловлагообмена и NDVI в различных ландшафтных зонах равнин России в летний период
#журнал
11 ноября вышел пятый номер журнала в 2024 году.
📡 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ
• Р.В. Котельников Использование данных дистанционного зондирования Земли для оценки повторяемости пиков горимости в лесах Российской Федерации
• А.И. Андреев, А.А. Филей, С.И. Мальковский, С.П. Королев Метод количественной оценки осадков на основе измерений Himawari-8/9
• А.А. Романов, А.А. Романов, Г.В. Шевченко Определение основных параметров временной автокорреляционной функции аномалий уровенной поверхности в северо-западной части Тихого океана
🛰 ПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ СПУТНИКОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
• А.А. Тронин, Г.М. Неробелов, М.П. Васильев Системы спутникового дистанционного зондирования малых газовых компонент атмосферы
• О.Д. Жалдыбина, М.Д. Коровин, М.А. Иванушкин, И.С. Ткаченко Алгоритм определения проектных параметров малого космического аппарата с радиолокационной съёмочной аппаратурой на начальных этапах проектирования
• А.В. Седельников, Р.В. Скиданов, М.Е. Браткова, Е.С. Хнырева, У.В. Маслова, М.А. Иванушкин, М.Р. Морданов Реконструкция вращательного движения малого космического аппарата дистанционного зондирования Земли ИСОИ (SXC3-219) по данным бортовых измерений
🖥 МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА
• М.А. Иванушкин, О.Д. Жалдыбина Оценка проектных характеристик низкоорбитальных группировок космических аппаратов дистанционного зондирования Земли http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2895
• А.Н. Марков, А.И. Васильев, А.В. Крылов, А.А. Михеев, А.А. Пестряков, С.В. Ромайкин, Р.А. Михаленков, И.Д. Мурашова, А.А. Акимов Технология создания бесшовного сплошного покрытия территории России по данным космических аппаратов «Канопус-В»
• Д.Е. Плотников, Ю.Ш. Бойматов, Е.С. Ёлкина, Е.В. Щербенко, А.С. Плотникова Оценка эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях
• А.И. Баскаков, А.А. Комаров, В.А. Пермяков Радиолокационный мониторинг малоразмерных объектов «космического мусора»
⛏️ ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ В ГЕОЛОГИИ И ГЕОФИЗИКЕ
• Е.В. Дробинина, М.А. Китаева, Е.Р. Романова, И.Г. Ермолович К вопросу оптимизации принятия проектных решений на закарстованных территориях с использованием ДЗЗ и ГИС
🌳 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ И ПОЧВЕННЫХ ПОКРОВОВ
• Э.А. Терехин Закономерности влияния типов нарушенности широколиственных лесов лесостепи на их спектрально-отражательные характеристики
• А.В. Дмитриев, И.И. Кирбижекова, Т.Н. Чимитдоржиев Анализ возможности применения радарного индекса DpRVI для оценки лесовосстановления
• С.С. Шинкаренко, С.А. Барталев, Н.В. Литвинова Исследование возможностей определения структурных характеристик растительных сообществ с доминированием тростника по данным спутниковой съёмки высокого разрешения, наземных измерений и БПЛА
• А.А. Васильченко Динамика используемых сельскохозяйственных угодий Волго-Ахтубинской поймы на основе сезонных композитных изображений Sentinel-2
• Т.Б. Титкова, А.Н. Золотокрылин, М.А. Тарасова Взаимосвязь турбулентного тепловлагообмена и NDVI в различных ландшафтных зонах равнин России в летний период
#журнал
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса — № 5 / 2024 (продолжение)
🌊 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ, ОКЕАНА И ЛЕДЯНЫХ ПОКРОВОВ
• А.А. Елисеев, К.Ю. Силкин Применение вейвлет-анализа для выявления многолетних закономерностей цветения Воронежского водохранилища по спутниковым материалам Landsat
• К.И. Симонова, Н.В. Цывкунова Применение спектральных индексов для изучения экологических особенностей тундровых озёр
• Е.В. Заболотских, М.А. Животовская, Е.В. Львова, К.И. Ярусов Классификация морского льда в Арктике по данным AMSR2
• Д.М. Ермаков, А.В. Кузьмин, В.В. Тихонов, Т.А. Алексеева, С.С. Сероветников, Е.В. Афанасьева, В.Д. Котельников Данные микроволновых радиометрических измерений комплексных подспутниковых наблюдений морского льда с борта атомного ледокола «Ямал» в мае 2024 года
• М.И. Митягина, О.Ю. Лаврова Возможности спутникового радиолокационного наблюдения плюмов речных и лагунных вод в юго-восточной части Балтийского моря
• М.В. Врублевский, О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Н. Якушева Использование данных спутниковой альтиметрии для оценки условий наблюдения на радиолокационных изображениях выносов из Калининградского и Куршского заливов
• К.Р. Назирова, П.Д. Жаданова, Н.А. Князев Результаты многолетних исследований полей мутности и концентрации взвешенного вещества в приустьевой зоне р. Мзымты на основе натурных измерений и спутниковых данных
🌍 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ АТМОСФЕРНЫХ И КЛИМАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
• В.Н. Малинин, Я.И. Ангудович Уровень океана как показатель межгодовой изменчивости циркуляции вод и климата в Северной Атлантике
☀️ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ИОНОСФЕРЫ
• М.А. Черниговская, К.Г. Ратовский, А.Г. Сетов, Д.С. Хабитуев, А.С. Ясюкевич, А.С. Калишин, А.Е. Степанов, А.Ю. Белинская, В.В. Бычков, С.А. Григорьева, В.А. Панченко Ионосферные и термосферные эффекты над Евразией в высоких и средних широтах во время магнитной бури в октябре 2016 года
📝 КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ
• Е.С. Ёлкина, Д.Е. Плотников, Е.А. Дунаева Обнаружение возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков
• А.А. Бриль, А.И. Андреев, М.А. Бурцев, Е.Е. Волкова, E.А. Лупян, Е.И. Холодов Новые возможности оценки высоты верхней границы облачности на основе синхронных наблюдений высокоэллиптических спутников «Арктика-М» и геостационарных спутников Himawari
#журнал
🌊 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ, ОКЕАНА И ЛЕДЯНЫХ ПОКРОВОВ
• А.А. Елисеев, К.Ю. Силкин Применение вейвлет-анализа для выявления многолетних закономерностей цветения Воронежского водохранилища по спутниковым материалам Landsat
• К.И. Симонова, Н.В. Цывкунова Применение спектральных индексов для изучения экологических особенностей тундровых озёр
• Е.В. Заболотских, М.А. Животовская, Е.В. Львова, К.И. Ярусов Классификация морского льда в Арктике по данным AMSR2
• Д.М. Ермаков, А.В. Кузьмин, В.В. Тихонов, Т.А. Алексеева, С.С. Сероветников, Е.В. Афанасьева, В.Д. Котельников Данные микроволновых радиометрических измерений комплексных подспутниковых наблюдений морского льда с борта атомного ледокола «Ямал» в мае 2024 года
• М.И. Митягина, О.Ю. Лаврова Возможности спутникового радиолокационного наблюдения плюмов речных и лагунных вод в юго-восточной части Балтийского моря
• М.В. Врублевский, О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Н. Якушева Использование данных спутниковой альтиметрии для оценки условий наблюдения на радиолокационных изображениях выносов из Калининградского и Куршского заливов
• К.Р. Назирова, П.Д. Жаданова, Н.А. Князев Результаты многолетних исследований полей мутности и концентрации взвешенного вещества в приустьевой зоне р. Мзымты на основе натурных измерений и спутниковых данных
🌍 ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ АТМОСФЕРНЫХ И КЛИМАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
• В.Н. Малинин, Я.И. Ангудович Уровень океана как показатель межгодовой изменчивости циркуляции вод и климата в Северной Атлантике
☀️ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ИОНОСФЕРЫ
• М.А. Черниговская, К.Г. Ратовский, А.Г. Сетов, Д.С. Хабитуев, А.С. Ясюкевич, А.С. Калишин, А.Е. Степанов, А.Ю. Белинская, В.В. Бычков, С.А. Григорьева, В.А. Панченко Ионосферные и термосферные эффекты над Евразией в высоких и средних широтах во время магнитной бури в октябре 2016 года
📝 КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ
• Е.С. Ёлкина, Д.Е. Плотников, Е.А. Дунаева Обнаружение возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков
• А.А. Бриль, А.И. Андреев, М.А. Бурцев, Е.Е. Волкова, E.А. Лупян, Е.И. Холодов Новые возможности оценки высоты верхней границы облачности на основе синхронных наблюдений высокоэллиптических спутников «Арктика-М» и геостационарных спутников Himawari
#журнал
Сегодня День ГИС — международный день геоинформационных систем.
Впервые день ГИС отпраздновали в 1999 году по инициативе компании Esri, известного поставщика программного обеспечения для пространственной аналитики. Сейчас это мероприятие стало международным (gisday.com), а в некоторых организациях является выходным днём для ГИС-специалистов.
Поздравляем всех причастных!
Впервые день ГИС отпраздновали в 1999 году по инициативе компании Esri, известного поставщика программного обеспечения для пространственной аналитики. Сейчас это мероприятие стало международным (gisday.com), а в некоторых организациях является выходным днём для ГИС-специалистов.
Поздравляем всех причастных!
В нынешнем году коммерческие географические информационные системы (ГИС) отмечают свое 55-летие. В 1969 году были основаны компания M&S Computing (позже — Intergraph) и Environmental Systems Research Institute, ныне известный как ESRI. Эти компании стали разработчиками первых коммерческих ГИС.
Краткое изложение истории первых 50 лет развития коммерческих ГИС можно найти в статьях Joe Francica:
* Fifty Years of Commercial GIS – Part 1: 1969–1994
* Fifty Years of Commercial GIS – Part 2: 1994–2019
Сами ГИС появились несколько раньше. В 1962 году под руководством Роджера Томлинсона (Roger Tomlinson) началась разработка Canada Land Inventory Geo-Information System, которая считается первой компьютерной ГИС в мире.
📹 Видео по истории создания Canada Land Inventory Geo-Information System: часть 1, часть 2, часть 3.
⬆️ Изображение из Canada Land Inventory GIS: фермы в Онтарио, классифицированные по доходам.
#ГИС #история
Краткое изложение истории первых 50 лет развития коммерческих ГИС можно найти в статьях Joe Francica:
* Fifty Years of Commercial GIS – Part 1: 1969–1994
* Fifty Years of Commercial GIS – Part 2: 1994–2019
Сами ГИС появились несколько раньше. В 1962 году под руководством Роджера Томлинсона (Roger Tomlinson) началась разработка Canada Land Inventory Geo-Information System, которая считается первой компьютерной ГИС в мире.
📹 Видео по истории создания Canada Land Inventory Geo-Information System: часть 1, часть 2, часть 3.
⬆️ Изображение из Canada Land Inventory GIS: фермы в Онтарио, классифицированные по доходам.
#ГИС #история
tidyterra
Пакет tidyterra (https://dieghernan.github.io/tidyterra/) предоставляет 📸 методы, обычные для пакетов “вселенной” tidy (tidyverse), объектам SpatRaster и SpatVector, созданным в пакете terra.
В tidyterra также реализованы 📸 функции
tidy-методы, реализованные в tidyterra, работают по-разному в зависимости от типа объекта
•
•
Методы возвращают тот же тип объекта, который использовался на входе, если только ожидаемое поведение метода не предполагает возврат объекта другого типа. Например,
tidyterra задумана как удобная обертка terra. Такой подход имеет свою цену в плане производительности. Если вы активно используете terra или вам нужно работать с большими растровыми файлами, используйте terra, как более ориентированную на производительность.
📖 Hernangómez, D., (2023). Using the tidyverse with terra objects: the tidyterra package. Journal of Open Source Software, 8 (91), 5751, https://doi.org/10.21105/joss.05751.
#R
Пакет tidyterra (https://dieghernan.github.io/tidyterra/) предоставляет 📸 методы, обычные для пакетов “вселенной” tidy (tidyverse), объектам SpatRaster и SpatVector, созданным в пакете terra.
В tidyterra также реализованы 📸 функции
geom_* для построения графиков объектов SpatRaster и SpatVector с помощью ggplot2.tidy-методы, реализованные в tidyterra, работают по-разному в зависимости от типа объекта
Spat*:•
SpatVector: методы реализованы с помощью terra::as.data.frame(). Строки соответствуют геометрии, а столбцы — атрибутам геометрии.•
SpatRaster: подход tidyterra заключается в том, чтобы рассматривать слои (layers) как столбцы таблицы, а ячейки (cells) — как строки. Например, select(SpatRaster, 1) будет выбирать первый слой SpatRaster.Методы возвращают тот же тип объекта, который использовался на входе, если только ожидаемое поведение метода не предполагает возврат объекта другого типа. Например,
as_tibble() вернет tibble.tidyterra задумана как удобная обертка terra. Такой подход имеет свою цену в плане производительности. Если вы активно используете terra или вам нужно работать с большими растровыми файлами, используйте terra, как более ориентированную на производительность.
📖 Hernangómez, D., (2023). Using the tidyverse with terra objects: the tidyterra package. Journal of Open Source Software, 8 (91), 5751, https://doi.org/10.21105/joss.05751.
#R
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
Соглашение будет способствовать увеличению численности действующей орбитальной группировки Российской Федерации и развитию цифровых сервисов с использованием спутниковых технологий для широкого круга потребителей.
Кроме того стороны договорились о взаимодействии в формировании и дальнейшей реализации программы льготного лизинга космических аппаратов. Такая программа позволит увеличить инвестиции в отрасль за счет привлечения средств из внебюджетных источников, ускорить формирование спутниковых группировок гражданского назначения, нарастить объем и доступность услуг для клиентов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Анализ публикаций на канале за последние два месяца показал, что типичный день состоит из трех постов: 1) применение ДЗЗ в военных целях, 2) новые данные, 3) успехи Китая. Мы решили собрать всё военное ДЗЗ за неделю и опубликовать его в один день в виде коротких заметок, чтобы не засорять канал хотя бы ещё неделю. Сегодня как раз такой день.
Компания Optimum Technologies выиграла контракт с Военно-космическими силами США на поставку оптического датчика [ссылка]
Американская компания Optimum Technologies (OpTech) получила контракт в размере 4,5 млн долларов за разработку оптической полезной нагрузки для миссии Victus Surgo, запуск которой запланирован на 2026 год в рамках программы Tactically Responsive Space (TacRS). Программа TacRS нацелена на противодействие противоспутниковому оружию. Контракт предусматривает поставку телескопа, камеры высокого разрешения, аппаратуры обработки данных и фирменного программного обеспечения.
Компании используют искусственный интеллект для подготовки предложений по государственным контрактам в США [ссылка]
Инструменты ИИ используются для сканирования государственных баз данных, чтобы выявить наиболее подходящие контрактные возможности и убедиться, что предложения соответствуют всем запрашиваемым требованиям.
Команды писателей, профильных экспертов и специалистов по соблюдению нормативных требований обычно тратят недели на разбор сотен страниц требований, добиваясь их соблюдения и ответов на все вопросы. Инструменты ИИ сокращают время подготовки предложений на 60–70%. Окончательная проверка подготовленных с помощью ИИ предложений остается за людьми.
А в это время государственные органы используют ИИ для обработки поступивших предложений.
#война
Американская компания Optimum Technologies (OpTech) получила контракт в размере 4,5 млн долларов за разработку оптической полезной нагрузки для миссии Victus Surgo, запуск которой запланирован на 2026 год в рамках программы Tactically Responsive Space (TacRS). Программа TacRS нацелена на противодействие противоспутниковому оружию. Контракт предусматривает поставку телескопа, камеры высокого разрешения, аппаратуры обработки данных и фирменного программного обеспечения.
Компании используют искусственный интеллект для подготовки предложений по государственным контрактам в США [ссылка]
Инструменты ИИ используются для сканирования государственных баз данных, чтобы выявить наиболее подходящие контрактные возможности и убедиться, что предложения соответствуют всем запрашиваемым требованиям.
Команды писателей, профильных экспертов и специалистов по соблюдению нормативных требований обычно тратят недели на разбор сотен страниц требований, добиваясь их соблюдения и ответов на все вопросы. Инструменты ИИ сокращают время подготовки предложений на 60–70%. Окончательная проверка подготовленных с помощью ИИ предложений остается за людьми.
#война
Консультативный орган Конгресса США призвал принять срочные меры для противодействия стремительному развитию Китая в сфере искусственного интеллекта, квантовых вычислений, биотехнологий и космических технологий [ссылка]
Американо-китайская комиссия по обзору экономики и безопасности (U.S.-China Economic and Security Review Commission) в своем ежегодном докладе отметила государственные инвестиции и “техно-националистические” стратегии китайского правительства как ключевые факторы, определяющие прогресс Китая в этих важнейших областях.
В числе 32 рекомендаций комиссия призывает Конгресс отдать приоритет космосу как жизненно важной арене конкуренции и провести всесторонний обзор американской коммерческой космической отрасли. Комиссия также предлагает США создать “программу, подобную Манхэттенскому проекту”, для развития возможностей искусственного интеллекта общего назначения.
Космические достижения Китая, особенно в военной сфере, являются одной из ключевых проблем, упомянутых в докладе. Народно-освободительная армия Китая значительно расширила свои возможности по наблюдению за космосом, утроив количество спутников на низкой околоземной орбите и удвоив их количество на геостационарной орбите в период с 2018 по 2024 год. Эти средства, а также спутники оптико-электронного наблюдения, обеспечивают практически непрерывное покрытие Индо-Тихоокеанского региона, представляя существенную угрозу для действий США и их союзников.
Первый нидерландский разведывательный спутник планируется запустить в 2027 году [ссылка]
Спутник PAMI-1 будет спутником класса ESPA-grande, способным нести до 200 кг полезной нагрузки. Основным подрядчиком является Raytheon Technologies Netherlands, дочерняя компания американской RTX. Министерства обороны и экономики Нидерландов оплатят расходы на разработку и производство космического аппарата.
Платформа спутника будет изготовлена дочерней компанией Raytheon — Blue Canyon Technologies. Нидерландский стартап cosine разработает полезную нагрузку для наблюдения Земли, а FSO Instruments предоставит технологию лазерной связи.
Пока неясно, сколько спутников присоединится к PAMI-1 в будущем, но все последующие космические аппараты будут построены внутри страны, чтобы “поддержать развитие голландской производственной инфраструктуры космических средств”, сообщается в пресс-релизе FSO Instruments.
#война #нидераланды
Американо-китайская комиссия по обзору экономики и безопасности (U.S.-China Economic and Security Review Commission) в своем ежегодном докладе отметила государственные инвестиции и “техно-националистические” стратегии китайского правительства как ключевые факторы, определяющие прогресс Китая в этих важнейших областях.
В числе 32 рекомендаций комиссия призывает Конгресс отдать приоритет космосу как жизненно важной арене конкуренции и провести всесторонний обзор американской коммерческой космической отрасли. Комиссия также предлагает США создать “программу, подобную Манхэттенскому проекту”, для развития возможностей искусственного интеллекта общего назначения.
Космические достижения Китая, особенно в военной сфере, являются одной из ключевых проблем, упомянутых в докладе. Народно-освободительная армия Китая значительно расширила свои возможности по наблюдению за космосом, утроив количество спутников на низкой околоземной орбите и удвоив их количество на геостационарной орбите в период с 2018 по 2024 год. Эти средства, а также спутники оптико-электронного наблюдения, обеспечивают практически непрерывное покрытие Индо-Тихоокеанского региона, представляя существенную угрозу для действий США и их союзников.
Первый нидерландский разведывательный спутник планируется запустить в 2027 году [ссылка]
Спутник PAMI-1 будет спутником класса ESPA-grande, способным нести до 200 кг полезной нагрузки. Основным подрядчиком является Raytheon Technologies Netherlands, дочерняя компания американской RTX. Министерства обороны и экономики Нидерландов оплатят расходы на разработку и производство космического аппарата.
Платформа спутника будет изготовлена дочерней компанией Raytheon — Blue Canyon Technologies. Нидерландский стартап cosine разработает полезную нагрузку для наблюдения Земли, а FSO Instruments предоставит технологию лазерной связи.
Пока неясно, сколько спутников присоединится к PAMI-1 в будущем, но все последующие космические аппараты будут построены внутри страны, чтобы “поддержать развитие голландской производственной инфраструктуры космических средств”, сообщается в пресс-релизе FSO Instruments.
#война #нидераланды
Компания Iceye возглавила промышленный консорциум в рамках программы Министерства обороны Финляндии по применению истребителя F-35 [ссылка]
Консорциум будет разрабатывать космические и разведывательные технологии, а также средства разведки, наблюдения и рекогносцировки (intelligence, surveillance, and reconnaissance, ISR) для финских военных пользователей.
Кроме Iceye, в консорциум вошли финские компании Insta, Huld, DA-Group и Финский метеорологический институт, которые будут работать с компанией Lockheed Martin. Последняя занимается поставкой 64 истребителей F-35 правительству Финляндии в рамках программы HX, объявленной в 2021 году. Технологическое сотрудничество включает в себя анализ данных с использованием искусственного интеллекта, разработку мобильных ячеек ISR, расширенную аналитику и применение радарных данных.
#война #финляндия
Консорциум будет разрабатывать космические и разведывательные технологии, а также средства разведки, наблюдения и рекогносцировки (intelligence, surveillance, and reconnaissance, ISR) для финских военных пользователей.
Кроме Iceye, в консорциум вошли финские компании Insta, Huld, DA-Group и Финский метеорологический институт, которые будут работать с компанией Lockheed Martin. Последняя занимается поставкой 64 истребителей F-35 правительству Финляндии в рамках программы HX, объявленной в 2021 году. Технологическое сотрудничество включает в себя анализ данных с использованием искусственного интеллекта, разработку мобильных ячеек ISR, расширенную аналитику и применение радарных данных.
#война #финляндия
Forwarded from ТАСС / Наука
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Видео: ТАСС/Reuters
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Обнаружение болезней сельскохозяйственных культур на уровнях листа и поля: чего можно ожидать от искусственного интеллекта?
📖 Lebrini, Y., & Ayerdi Gotor, A. (2024). Crops Disease Detection, from Leaves to Field: What We Can Expect from Artificial Intelligence. Agronomy, 14(11), 2719. https://doi.org/10.3390/agronomy14112719
Сельское хозяйство решает многочисленные задачи по увеличению производительности при одновременном снижении количества используемых химикатов и удобрений. Обзор посвящен прогрессу, достигнутому в использовании машинного обучения и дистанционного зондирования для обнаружения и идентификации болезней сельскохозяйственных культур, что может помочь фермерам: (1) выбрать правильное лечение, наиболее подходящее к конкретной болезни, (2) лечить болезни на ранних стадиях заражения и, (3) возможно, в будущем проводить лечение только там, где это необходимо или экономически выгодно. Уровень техники показывает значительный прогресс в обнаружении и идентификации болезней на уровне листа у большинства культивируемых видов. Гораздо меньший прогресс достигнут в обнаружении болезней на уровне поля, где окружающая среда сложна, и который пока реализован лишь для некоторых полевых культур.
📸 Блок-схема методики сбора данных по идентификации болезней растений с помощью искусственного интеллекта и дистанционного зондирования.
#ИИ #сельхоз
📖 Lebrini, Y., & Ayerdi Gotor, A. (2024). Crops Disease Detection, from Leaves to Field: What We Can Expect from Artificial Intelligence. Agronomy, 14(11), 2719. https://doi.org/10.3390/agronomy14112719
Сельское хозяйство решает многочисленные задачи по увеличению производительности при одновременном снижении количества используемых химикатов и удобрений. Обзор посвящен прогрессу, достигнутому в использовании машинного обучения и дистанционного зондирования для обнаружения и идентификации болезней сельскохозяйственных культур, что может помочь фермерам: (1) выбрать правильное лечение, наиболее подходящее к конкретной болезни, (2) лечить болезни на ранних стадиях заражения и, (3) возможно, в будущем проводить лечение только там, где это необходимо или экономически выгодно. Уровень техники показывает значительный прогресс в обнаружении и идентификации болезней на уровне листа у большинства культивируемых видов. Гораздо меньший прогресс достигнут в обнаружении болезней на уровне поля, где окружающая среда сложна, и который пока реализован лишь для некоторых полевых культур.
📸 Блок-схема методики сбора данных по идентификации болезней растений с помощью искусственного интеллекта и дистанционного зондирования.
#ИИ #сельхоз