Облака в роли сейсмоиндикаторов

За последние две недели в научно-популярных телеграм-каналах несколько раз попадались ссылки на статью

📖 Дода Л., Новикова Н., Пахомов Л., Степанов И. Космический мониторинг предвестников землетрясений

Авторы опирались на гипотезу В. Ларина.* В качестве признаков при определении места и магнитуды прогнозируемого землетрясения использовались облака. На активизированных участках границ литосферных плит, блоков или разломов облака повторяют их контуры и могут проявляться в виде линейных или углообразных структур. Эти облака хорошо заметны на снимках из космоса.

Актуальность темы исследования очевидна. Проблема в том, что оригинальная статья опубликована в журнале “Наука в России”, № 6 за 2009 год. С тех пор авторы продолжили свою работу, их результаты использовались другими исследователями, и были получены критические отзывы на результаты работы:

📖 Короновский Н. В., Захаров В. С., Наймарк А. А. Краткосрочный прогноз землетрясений: реальность, научная перспектива или проект-фантом? // Вестник Московского университета. Серия 4. Геология. 2019. №3.

Несмотря на в целом неутешительные выводы, Короновский и др. предлагают: “<…> продолжать фундаментальные работы по проблеме сейсмопрогнозирования, возможные позитивные результаты которых трудно или даже невозможно заранее предвидеть, запланировать и оценить”.


*Мы упоминали о ней здесь. См. также Ларин В. Н. Наша Земля (происхождение, состав, строение и развитие изначально гидридной Земли). М. Агар, 2005.

Сжатие спутниковых снимков

📝 Пост, в котором Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) исследует сжатие WebP на примере снимка со спутника SkySat. Марку удалось сжать изображение с 877 МБ до 30 МБ.

📸 На снимке экрана показано окно QGIS для экспорта растрового слоя в файл GeoTIFF со сжатием WebP (ПКМ → Экспорт → Сохранить как).

❗️ WebP поддерживает как сжатие без потерь, так и сжатие с потерями. По умолчанию (а именно так работал Марк), осуществляется сжатие с потерями (качество 75 %). Подробнее о настройках драйвера GDAL для WebP читайте здесь.

💡 Марк обещает протестировать AVIF — алгоритм сжатия, конкурирующий с WebP — как только тот будет поддерживаться QGIS.

#python #софт

Геоинформационная система "Арктика-М" позволяет доводить спутниковую информацию о погодных условиях до потребителей за 10–12 минут после приема и обработки. Об этом сообщили в Научно-исследовательском центре (НИЦ) космической гидрометеорологии "Планета" (входит в Росгидромет).

В "Планете" рассказали, что на основе данных космической системы "Арктика-М" выпускаются различные информационные продукты по параметрам атмосферы и поверхности. В них, в частности, отражены данные о характеристиках облачного покрова, опасных метеорологических явлениях, температуре поверхности океана, ледовой обстановке, дрейфе льда, снежном покрове, пожарной обстановке, пыльных бурях. Эта информация необходима для подготовки прогнозов и обеспечения полетов авиации, отметили там.

В состав высокоэллиптической гидрометеорологической космической системы "Арктика-М" входят два аппарата, запущенные в 2021 и 2023 годах. Предполагается, что полностью группировка будет развернута к 2031 году и составит четыре спутника. В НИЦ отметили, что эксплуатация четырех спутников "позволит реализовать непрерывную съемку с частотой 15 минут территории севернее 60° северной широты с двух ракурсов, а также производить учащенную съемку с периодичностью 7,5 минут".

Источник

#россия

Поздравляем с Днём Студента!

Итальянское космическое агентство и Thales Alenia Space подписали контракт на реализацию миссии NASA по наблюдению Земли

Итальянское космическое агентство (ASI) и компания Thales Alenia Space подписали контракт на реализацию миссии NASA по наблюдению Земли — Surface Biology and Geology - Thermal Infrared (SBG-TIR).

Аппарат SBG-TIR будет оснащен тепловым инфракрасным (ИК) радиометром и мультиспектральной камерой, работающей в видимом и ближнем ИК диапазоне. Это позволит исследовать наземные и морские экосистемы, проводить мониторинг водных ресурсов и явлений, связанных с высокими температурами, таких как лесные пожары и извержения вулканов.

Thales Alenia Space отвечает за интеграцию спутника SBG-TIR, адаптацию своей платформы PRIMA-S для размещения радиометра и проведение необходимых испытаний.

Платформа PRIMA-S создана на основе HE-R1000 (High Efficiency Radar) и является частью линейки продуктов Thales Alenia Space по созданию радарных и оптических спутников дистанционного зондирования.

Облик теплового ИК радиометра сформирован специалистами NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL), ASI, Istituto Nazionale Geofisica e Volcanologia (INGV), и Istituto Nazionale Astrofisica (INAF). Это восьмиканальный радиометр, работающий в диапазонах средневолнового и длинноволнового ИК излучения (до 12 мкм). При высоте полета 665 км прибор должен обеспечивать пространственное разрешение <60 м в надире с шириной полосы обзора 935 км и временем повторного посещения 2–3 суток. Изготовление прибора взяло на себя NASA

Дополнит радиометр двухканальная камера VIREO, работающая в видимом и ближнем ИК диапазонах с пространственным разрешением <30 м в надире и шириной полосы обзора 935 км. Разработчиками камеры являются компания Leonardo (материнская компани Thales Alenia) совместно с ASI.

Разработка проекта SBG-TIR начата по рекомендации десятилетнего обзора Национальной академии наук о Земле 2017 года (2017 National Academies decadal survey for Earth science). Работы над проектом стартовали весной 2021 года. Запустить спутник планируют к концу нынешнего десятилетия.

#LST #оптика #италия #США

NASA выбрало 15 технологий для перспективных исследований в рамках первой фазы программы NASA Innovative Advanced Concepts (NIAC). Общая сумма грантов на 2025 год составляет 2,625 млн. долларов и направлена на оценку технологий, которые могут помочь в будущих аэрокосмических миссиях.

NIAC финансирует исследование концепций технологий, находящихся на ранних стадиях развития. В первой фазе работ обосновывается принципиальная работоспособность предлагаемой концепции. В свое время, результаты подобной работы показали наличие материалов, пригодных для строительства “космического лифта”.

Список технологий включает в себя концепции термоядерной двигательной установки для космических аппаратов, надувного “абажура”, который вместе с с космическим телескопом можно использовать для наблюдения экзопланет размером с Землю, миниатюрных роботов, которые были бы способны плавать в океанах других миров, а также (канал все-таки про дистанционное зондирование) — 📸 буксируемого аппарата, содержащего камеру и приборы для отбора проб, предназначенного для спуска в атмосферу Венеры.

📸 Художественное изображение венерианского зонда TOBIAS: Tethered Observatory for Balloon-based Imaging and Atmospheric Sampling.

#США

XCUBE-1 — первый спутник гиперспектральной группировки Xplore

Компания Xplore (шт. Вашингтон, США) подтвердила работоспособность своего спутника XCUBE-1, запущенного в составе миссии Transporter-12. Это первый аппарат из запланированной группировки 12-ти гиперспектральных спутников.

XCUBE-1 имеет форм-фактор CubeSat 6U и будет поставлять данные с пространственным разрешением 4,2 метра на пиксель. Следующие спутники группировки будут оснащены несколькими датчиками.

Компания Xplore, основанная в 2017 году, является одной из шести компаний, поставляющих гиперспектральные данные Национальному разведывательному управлению США (NRO). Помимо традиционных для таких данных точного земледелия и управления лесным хозяйством, компания указывает в списке приложений данных обеспечение осведомленности об обстановке в космическом пространстве (SSA).

📸 Спутник Xplore XCUBE-1 (справа) незадолго отделения от ракеты-носителя SpaceX Falcon 9

#гиперспектр #SSA #США

LatConnect 60 интегрирует данные о влажности почвы от Spire в свою веб-платформу

Австралийская компания LatConnect 60, занимающаяся созданием спутников и поставкой спутниковых данных, будет предоставлять клиентам данные о влажности почвы от американской компании Spire, полученные с помощь ГНСС-рефлектометрии — Spire Soil Moisture Insights.

Продукт Soil Moisture Insights — это ежедневные глобальные данные о влажности почвы с высоким пространственным разрешением (6 км или 500 м). Благодаря ГНСС-рефлектометрии, измерения удается выполнить даже в условиях сильной облачности и густого растительного покрова.

📸 Влажность почвы в Новом Южном Уэльсе (Австралия) с пространственным разрешением 6 км, 500 м и 100 м [источник].

Данные о влажности почвы весьма востребованы в сельском хозяйстве. Как правило, они ограничены приповерхностным слоем почвы и имеют разрешение порядка десяти километров. Например, общедоступные ежедневные данные спутника SMAP показывают влажность поверхностного слоя почвы толщиной 5 см с пространственным разрешением 9 км (L2_SM_AP). Здесь же даже самые грубые данные оказываются тоньше данных SMAP, причем система наблюдений реализована на малых спутниках. Напомним также, что компания Spire, использует свои данные в военных целях:

"Компания Spire Global, занимающаяся разработкой наноспутников, не ставила перед собой задачу стать поставщиком средств радиоэлектронной разведки (SIGINT). Но после случайного обнаружения того, что ее антенны, предназначенные для прогнозирования погоды, также улавливают сигналы, используемые для глушения GPS, поворот к новому направлению стал вполне логичным <…>" [источник]

#GNSSR #австралия #США #почва

Пыльные бури на юго-востоке Ирана

На снимке Terra MODIS от 22 января 2025 года видно как ветер несет пыль из засушливых районов юго-восточного Ирана через Оманский залив на Аравийский полуостров.

Судя по снимку, основным источником пыли является дно пересыхающего озера Хамун-е Джазмуриан, расположенного в северной части сцены и на момент съемки полностью высохшего. Часть пыли образуется в прибрежных районах.

Осадков в Джазмурийском бассейне выпадает мало, в среднем менее 10 сантиметров в год. Во влажные периоды часть бассейна покрывается озерами, болотами и растительностью.

#атмосфера #снимки

Rocket Lab запустит восемь спутников OroraTech

Rocket Lab заключила контракт на запуск восьми спутников тепловой инфракрасной съемки, принадлежащих компании OroraTech. В социальных сетях Rocket Lab сообщила, что до запуска “осталось всего несколько недель”.

OroraTech (г. Мюнхен, Германия) разрабатывает группировку спутников для обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Компания запустила свой третий спутник, FOREST-3, в составе миссии SpaceX Transporter-12 14 января нынешнего года.

В октябре 2024 года OroraTech привлекла 26 млн долларов инвестиций и заявила, что после запуска FOREST-3 она в течение года запустит два набора из восьми спутников каждый, но не раскрыла планы по запуску. В конечном счете, OroraTech планирует развернуть на орбите группировку из 100 спутников.

📸 Художественное изображение спутника OroraTech FOREST-2 на орбите

Источник

#LST #германия

Tomorrow.io представила платформу для прогноза осадков

Компания Tomorrow.io представила на ежегодном собрании Американского метеорологического общества свою платформу NextGen, предназначенную для прогнозирования осадков в глобальном масштабе.

NextGen получает данные со спутников Tomorrow.io и предоставляет глобальные прогнозы осадков с разрешением 2,5 км, обновляемые каждые пять минут.

Tomorrow.io управляет группировкой из шести спутников: двух радарных спутников Ka-диапазона, запущенных в 2023 году, и четырех спутников с микроволновыми зондами, запущенных в 2024 году. Следующий запуск спутников запланирован на 2025 год.

Министерство обороны США заключило с Tomorrow.io контракты на сумму более 20 млн долларов, а NOAA проводит оценку метеоданных Tomorrow.io в рамках контракта на 2,3 млн долларов.

📸 Иллюстрация использования радарных данных в платформе NextGen компании Tomorrow.io.

Источник

#США #погода

Карты лугов мира 2000–2022 гг.

Лаборатория Land & Carbon Lab создала исследовательский консорциум Global Pasture Watch для подготовки данных, которые помогут в мониторинге лугов и пастбищ.

Уже доступны 📸 карты лугов мира с 2000 г. по 2022 г. — 🗺 Annual 30-m maps of global grassland class and extent (2000–2022). В будущем планируется ежегодно пополнять эти данные.

🌍 Данные на Google Earth Engine
🖥 Исходный код для создания карт на GitHub
📖 Статья с описанием методики

Land & Carbon Lab собирается создать еще три набора данных:

• GLD-1km: Глобальные карты плотности поголовья скота c разрешением 1 км
• GSVH-30m: Глобальные карты высоты короткой растительности (разрешение 30 м)
• GGPP-30m: Глобальные карты валовой первичной продуктивности (30 м).

#данные #луга #растительность #GEE

Трехмерные модели поверхности с высоким пространственным разрешением, построенные по радарным данным

Анимация ⬆️ построена по данным радарной группировки компании Umbra. Несколько спутников, сменяя друг друга, снимали один и тот же участок местности. Комбинируя дополнительные ракурсы и изображения высокого разрешения, полученные в прожекторном режиме съемки, можно получить субметровую цифровую модель местности за несколько часов.

Автор поста в X, @solarecho3, замечает, что “Подобные данные от Array Labs и Umbra должны быть в руках каждого оператора SOCOM для каждой миссии”. SOCOM или USSOCOM — это командование сил специальных операций Вооруженных сил США.

27 января, компании Array Labs, Umbra и Raytheon объявили о том, что будут совместно предлагать новый продукт под названием Site3D, сочетающий технологию радарной съемки из космоса со специализированными алгоритмами картографирования для создания детальных трехмерных моделей поверхности Земли.

Компания Array Labs из Пало-Альто (шт. Калифорния, США) разрабатывает кластеры малых радарных спутников, предназначенных для одновременной съемки одного и того же места с нескольких ракурсов. Цель — создание оперативных трехмерных карт Земли в любую погоду и с высоким пространственным разрешением.

Raytheon и Umbra “помогут нам обучить клиентов, быстрее вывести на рынок продукты с 3D-данными и запустить наши собственные кластеры спутниковой съемки”, — сказал генеральный директор Array Labs Эндрю Петерсон (Andrew Peterson).

🔗 Большая популярная статья, посвященная технологиям Array Labs: Array Labs: 3D Mapping Earth from Space.

#война #SAR #DEM #США

Королёвские чтения – 2025

С 28 по 31 января 2025 года в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана состоятся ХLIX Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С. П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых – пионеров освоения космического пространства.

Учредители: Российская академия наук, Госкорпорация “Роскосмос” и МГТУ им. Н.Э. Баумана.

🔗 Сайт Чтений: https://korolev.bmstu.ru

В рамках Чтений на 22 тематических секциях будут представлены доклады специалистов ведущих предприятий-разработчиков ракетно-космической техники, научных организаций и ведущих высших учебных заведений о современных достижениях космонавтики, результатах фундаментальных исследований и разработок исторически сложившихся научных и конструкторских школ, об актуальных задачах развития отрасли и исследования космического пространства.

📚 Программа чтений

#конференции

Солнечный трос для МКС

Исследователи из Университета Падуи в работе Bare Photovoltaic Tether characteristics for ISS reboost предложили использовать для поддержания орбиты Международной космической станции (МКС) трос длиной 15 километров. По всей длине троса в него будут внедрены солнечные элементы. По расчетам ученых, такой трос сможет удерживать МКС на орбите без использования традиционного топлива.

Магнитное поле Земли взаимодействует с электрическим полем в проводнике (тросе), создавая движущую силу, которая помогает станции не падать на Землю.

Проекты электродинамических тросовых систем существуют уже несколько десятилетий. Изюминка нынешней работы — в использовании солнечных элементов. Концепция названа авторами "bare photovoltaic tether” — голый фотоэлектрический трос.

Эффективность солнечных элементов, по расчетам ученых, составит около 4,23%, что обеспечит генерацию 8,3 кВт энергии — достаточно для компенсации падения орбиты МКС на пару километра в месяц.

📊 Схема работы голого фотоэлектрического троса.

Падуя — родина Джузеппе Коломбо, одного из авторов концепции космических тросовых систем. В его честь назван европейский зонд BepiColombo. Часть коллектива авторов работает в Centre of Studies and Activities for Space (CISAS) "G. Colombo".

Беларусь планирует запустить наноспутник для наблюдения за ионосферой Земли в 2025 году

В рамках научно-технической программы Союзного государства "Комплекс-СГ" идет работа по созданию трех спутников: малого спутника (массой до 250 кг), предназначенного для высокодетального наблюдения Земли, и двух наноспутников, которые будут решать задачи мониторинга околоземного пространства и мониторинга ионосферы.

Последний наноспутник изготавливают институты Национальной академии наук (НАН) Беларуси. Как сообщил академик-секретарь отделения физики, математики и информатики НАН Беларуси Александр Шумилин: "У нас готов белорусский спутник, проходит последние испытания, планируем запустить в этом году, чтобы проводить зондирование ионосферы, а соответственно и предупреждать на перспективу о влиянии солнечных вспышек, магнитных бурь на энергосистему, на связь".

Вероятно, для наблюдения за параметрами ионосферы, будет использоваться метод ГНСС-радиозатменного зондирования. Подобные работы велись https://ssau.ru/news/18061-uchenye-rossii-i-belarusi-razrabotayut-sposoby-izucheniya-ionosfery-zemli-s-pomoshchyu-signalov-gps-i-glonass совместно учеными Самарского университета и Объединенного института проблем информатики (ОИПИ) НАН Беларуси.

#ионосфера #ro #РБ

Свертка или пространственная фильтрация изображений в GEE

Линейная свертка изображения 📸 — это обработка изображения с помощью скользящей маски, которая представляет собой заданную квадратную матрицу. После свертки, каждый пиксель изображения представляет собой линейную комбинацию значений маски и пикселей исходного изображения, покрытых маской. Матрицу-маску называют также фильтром, ядром, окном или шаблоном. Элементы маски принято называть коэффициентами. Операцию свертки называют также пространственной фильтрацией изображения.

“Пространственная фильтрация” и “фильтр”, на наш взгляд, самые удачные термины. Но в Google Eearth Engine вместо них приняты “свертка” и “ядро”. Термины эти используются в названиях функций GEE, так что вместо сглаживающего фильтра будет сглаживающее ядро, а вместо фильтрации — свертка.

Теорию можно найти в 📖 Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (любое издание, раздел 3.4. “Основы пространственной фильтрации”).

А мы продолжим так как будто всем все известно.

#GEE

GEE-47. Свертка (пространственная фильтрация)

Линейная свертка изображений выполняется функцией image.convolve(). Единственным аргументом convolve является ядро свертки ee.Kernel, которое задается 1) формой и 2) коэффициентами (весами).

Ядра применяются по отдельности к каждому слою изображения.

Применим сглаживающее (низкочастотное) ядро 15x15 для удаления высокочастотной информации со снимка Landsat 8:

// Загружаем снимок.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');
Map.setCenter(-121.9785, 37.8694, 11);
Map.addLayer(image, {bands: ['B5', 'B4', 'B3'], max: 0.5}, 'input image');

// Задаем ядро (фильтр) - boxcar.
var boxcar = ee.Kernel.square({
radius: 7, units: 'pixels', normalize: true
});

// Выполняем свертку (фильтрацию).
var smooth = image.convolve(boxcar);
Map.addLayer(smooth, {bands: ['B5', 'B4', 'B3'], max: 0.5}, 'smoothed');

📸 Снимок Landsat 8 (ложноцветовой композит) после свертки со сглаживающим ядром. Бухта Сан-Франциско, шт. Калифорния (США).

Аргументы ядра определяют его размер и коэффициенты. В частности, если параметр units установлен в pixels, то radius задает количество пикселей от центра, которое будет покрыто ядром. Если параметр normalize имеет значение true, то коэффициенты ядра будут равны единице. Если задан параметр magnitude, то коэффициенты ядра будут умножены на значение этого параметра (если при этом normalize равен true, то коэффициенты ядра будут равны magnitude). Если в каком-либо из коэффициентов ядра есть отрицательное значение, то установка normalize в true приведет к тому, что коэффициенты будут равны нулю.

#GEE

GEE-47. Свертка (продолжение)

Чтобы достичь нужного эффекта для обработки изображений используют разные ядра. Так, оператор Лапласа (ee.Kernel.laplacian8) применяется для обнаружения изотропных краев:

// Задаем ядро для детектирования краев изрображения.
var laplacian = ee.Kernel.laplacian8({ normalize: false });

// Применяем свертку.
var edgy = image.convolve(laplacian);
Map.addLayer(edgy,
             {bands: ['B5', 'B4', 'B3'], max: 0.5, format: 'png'},
             'edges');

📸 Снимок Landsat 8 после свертки с ядром обнаружения краев.

Обратите внимание на спецификатор формата в параметрах визуализации. GEE отправляет тайлы для отображения в Code Editor в формате JPEG. Однако краевые тайлы отправляются в формате PNG, для обработки прозрачности пикселей за границами изображения. Установка формата в PNG позволит сгладить “швы” на границах тайлов.

Существуют анизотропные ядра для обнаружения краев, направление которых можно изменить с помощью функции kernel.rotate(). Низкочастотные ядра включают гауссово ядро и ядра различной формы с равномерными весами.

Чтобы создать ядро с произвольно заданными весами и формой, используйте ee.Kernel.fixed(). Следующий код создает ядро 9x9 из единиц с нулем в центре:

// Список весов для ядра 9x9.
var row = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];
// В центре ядра - 0.
var centerRow = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1];
// Создаем список списков - матрицу ядра 9x9.
var rows = [row, row, row, row, centerRow, row, row, row, row];
// Создаем ядро по готовым весам.
var kernel = ee.Kernel.fixed(9, 9, rows, -4, -4, false);
print(kernel);

#GEE