Первые снимки Sentinel-2C [ссылка]
Менее чем через две недели после запуска на орбиту спутник ESA Sentinel-2C передал на землю первые снимки.
Третий спутник серии Sentinel-2 был запущен 5 сентября с Европейского космодрома во Французской Гвиане. Как и его собратья Sentinel-2A и Sentinel-2B, спутник оснащён мультиспектральной камерой MultiSpectral Instrument (MSI), которая с высоты орбиты 786 км делает снимки в 13 спектральных диапазонах с разрешением 10 м, 20 м и 60 м. Ширина полосы захвата составляет 290 км.
1️⃣ На одном из первых снимков Sentinel-2C хорошо видна Севилья и её окрестности на юге Испании. Севилья является столицей Андалусии, и в ней находится штаб-квартира Испанского космического агентства.
2️⃣ Ложно-цветное изображение, полученное с помощью коротковолнового инфракрасного и ближнего инфракрасного каналов MSI, основано на снимке, сделанном 12 сентября. На нём виден один их лесных пожаров в Калифорнии. Выжженная площадь и активные пожары, выделяются как ярко-оранжевые пятна.
#ESA #sentinel2
Менее чем через две недели после запуска на орбиту спутник ESA Sentinel-2C передал на землю первые снимки.
Третий спутник серии Sentinel-2 был запущен 5 сентября с Европейского космодрома во Французской Гвиане. Как и его собратья Sentinel-2A и Sentinel-2B, спутник оснащён мультиспектральной камерой MultiSpectral Instrument (MSI), которая с высоты орбиты 786 км делает снимки в 13 спектральных диапазонах с разрешением 10 м, 20 м и 60 м. Ширина полосы захвата составляет 290 км.
1️⃣ На одном из первых снимков Sentinel-2C хорошо видна Севилья и её окрестности на юге Испании. Севилья является столицей Андалусии, и в ней находится штаб-квартира Испанского космического агентства.
2️⃣ Ложно-цветное изображение, полученное с помощью коротковолнового инфракрасного и ближнего инфракрасного каналов MSI, основано на снимке, сделанном 12 сентября. На нём виден один их лесных пожаров в Калифорнии. Выжженная площадь и активные пожары, выделяются как ярко-оранжевые пятна.
#ESA #sentinel2
👍18🔥5🥰1
Обзор методов машинного обучения для оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным Sentinel-2
В 📖 статье рассматриваются исследования последних пяти лет, в которых использовались снимки Sentinel-2 и методы машинного обучения для оценки урожайности пшеницы, кукурузы, риса и других культур. Обсуждается применение различных методов, таких как “случайный лес”, SVM, CNN, а также ансамблей методов, для уточнения прогнозов урожайности.
Результаты показывают рост числа применений данных Sentinel-2 для прогноза урожайности, а также тенденцию к применению более продвинутых методов машинного обучения (переход от случайного леса к нейронкам). Отмечено, что разные исследователи используют различные комбинации спутниковых данных, вегетационных индексов и методов машинного обучения для схожих культур, что приводит к разным результатам, которые зачастую не удается сравнить между собой.
📖 Aslan, M. F., Sabanci, K., & Aslan, B. (2024). Artificial Intelligence Techniques in Crop Yield Estimation Based on Sentinel-2 Data: A Comprehensive Survey. Sustainability, 16(18), 8277. https://doi.org/10.3390/su16188277
📊 Количество исследований, связанных с Sentinel-2, в базе Web of Science по годам.
#сельхоз #sentinel2
В 📖 статье рассматриваются исследования последних пяти лет, в которых использовались снимки Sentinel-2 и методы машинного обучения для оценки урожайности пшеницы, кукурузы, риса и других культур. Обсуждается применение различных методов, таких как “случайный лес”, SVM, CNN, а также ансамблей методов, для уточнения прогнозов урожайности.
Результаты показывают рост числа применений данных Sentinel-2 для прогноза урожайности, а также тенденцию к применению более продвинутых методов машинного обучения (переход от случайного леса к нейронкам). Отмечено, что разные исследователи используют различные комбинации спутниковых данных, вегетационных индексов и методов машинного обучения для схожих культур, что приводит к разным результатам, которые зачастую не удается сравнить между собой.
📖 Aslan, M. F., Sabanci, K., & Aslan, B. (2024). Artificial Intelligence Techniques in Crop Yield Estimation Based on Sentinel-2 Data: A Comprehensive Survey. Sustainability, 16(18), 8277. https://doi.org/10.3390/su16188277
📊 Количество исследований, связанных с Sentinel-2, в базе Web of Science по годам.
#сельхоз #sentinel2
👍4🔥1
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
👍16
Продление работы Sentinel-2A
ESA объявило о начале кампании по временному продлению работы спутника Sentinel-2A, которая начнется в марте 2025 года.
Кампания предусматривает реализацию специального сценария работы Sentinel-2A, обеспечивающего непрерывность систематических наблюдений Sentinel-2A над Европой каждые 10 суток (как для Sentinel-2B/C) и глобальный охват каждые 20 суток.
В конце января 2025 года спутник Sentinel-2A должен начать маневрировать, чтобы к началу марта занять новую орбитальную позицию, расположенную на расстоянии 36° от Sentinel-2B. Такая конфигурация повысит доступность данных Sentinel-2, поскольку дополнительные наблюдения Sentinel-2 на той же относительной орбите будут проводиться с интервалом 2 суток от Sentinel-2B и 1 сутки — от Sentinel-2C.
#ESA #sentinel2
ESA объявило о начале кампании по временному продлению работы спутника Sentinel-2A, которая начнется в марте 2025 года.
Кампания предусматривает реализацию специального сценария работы Sentinel-2A, обеспечивающего непрерывность систематических наблюдений Sentinel-2A над Европой каждые 10 суток (как для Sentinel-2B/C) и глобальный охват каждые 20 суток.
В конце января 2025 года спутник Sentinel-2A должен начать маневрировать, чтобы к началу марта занять новую орбитальную позицию, расположенную на расстоянии 36° от Sentinel-2B. Такая конфигурация повысит доступность данных Sentinel-2, поскольку дополнительные наблюдения Sentinel-2 на той же относительной орбите будут проводиться с интервалом 2 суток от Sentinel-2B и 1 сутки — от Sentinel-2C.
#ESA #sentinel2
👍8❤2
Индексы растительности на основе данных Harmonized Landsat Sentinel-2
В рамках проекта NASA Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) выпущены два новых продукта — индексы растительности по данным спутников Landsat (HLSL30_VI) и по данным спутников Sentinel-2 (HLSS30_VI). Каждый продукт содержит девять индексов растительности: NDVI, EVI, SAVI, MSAVI, NDMI, NDWI, NBR, NBR2 и TVI. Все данные имеют пространственное разрешение 30 метров.
🌍 Данные доступны на Earthdata Search и в Common Metadata Repository.
В начале нынешнего года LP DAAC планирует добавить поддержку новых данных в инструменте AppEEARS. AppEEARS (Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples) упрощает получение готовых данных для заданной области интереса и промежутка времени.
#sentinel2 #landsat #индексы #растительность #данные
В рамках проекта NASA Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) выпущены два новых продукта — индексы растительности по данным спутников Landsat (HLSL30_VI) и по данным спутников Sentinel-2 (HLSS30_VI). Каждый продукт содержит девять индексов растительности: NDVI, EVI, SAVI, MSAVI, NDMI, NDWI, NBR, NBR2 и TVI. Все данные имеют пространственное разрешение 30 метров.
🌍 Данные доступны на Earthdata Search и в Common Metadata Repository.
В начале нынешнего года LP DAAC планирует добавить поддержку новых данных в инструменте AppEEARS. AppEEARS (Application for Extracting and Exploring Analysis Ready Samples) упрощает получение готовых данных для заданной области интереса и промежутка времени.
#sentinel2 #landsat #индексы #растительность #данные
👍9❤5
Комплексная платформа для тестирования алгоритмов повышения резкости снимков Sentinel-2
Развитие алгоритмов повышения резкости (sharpening) и разрешения (super-resolution) спутниковых снимков невозможно без стандартных тестовых данных и протоколов оценки качества результатов. В работе предложена комплексная платформа для тестирования алгоритмов повышения резкости снимков Sentinel-2 (каналы с разрешениями 60 и 20 метров доводятся до 10-ти метрового разрешения). В ней анализируются несколько передовых алгоритмов повышения резкости — от традиционного паншарпенинга до подходов на основе глубокого обучения. Все выбранные методы были реализованы в единой среде на основе Python и протестированы на специально созданном крупномасштабном наборе данных Sentinel-2. Этот набор данных охватывает разнообразные географические регионы, типы покрытия поверхности и условия съемки. Производительность методов повышения резкости оценивается с использованием разнообразных индексов качества, подчеркивая сильные и слабые стороны, а также открытые вызовы современных алгоритмов. Предложенная платформа, набор данных и протоколы оценки находятся в открытом доступе.
📊 Пример результатов повышения резкости 60-метровых каналов Sentinel-2, обрезанных до 145×180 пикселей. Изображения H (B2, B3, B4 — 10-ти метровые каналы) и L (B1, B1, B9 — 60-ти метровые каналы), увеличенные с помощью интерполяции ближайших соседей, сопровождаются соответствующими результатами повышения резкости для каждого метода.
📖 Ciotola, M., Guarino, G., Mazza, A., Poggi, G., & Scarpa, G. (2025). A Comprehensive Benchmarking Framework for Sentinel-2 Sharpening: Methods, Dataset, and Evaluation Metrics. Remote Sensing, 17(12), 1983. https://doi.org/10.3390/rs17121983
#sentinel2 #superresolution #датасет #софт
Развитие алгоритмов повышения резкости (sharpening) и разрешения (super-resolution) спутниковых снимков невозможно без стандартных тестовых данных и протоколов оценки качества результатов. В работе предложена комплексная платформа для тестирования алгоритмов повышения резкости снимков Sentinel-2 (каналы с разрешениями 60 и 20 метров доводятся до 10-ти метрового разрешения). В ней анализируются несколько передовых алгоритмов повышения резкости — от традиционного паншарпенинга до подходов на основе глубокого обучения. Все выбранные методы были реализованы в единой среде на основе Python и протестированы на специально созданном крупномасштабном наборе данных Sentinel-2. Этот набор данных охватывает разнообразные географические регионы, типы покрытия поверхности и условия съемки. Производительность методов повышения резкости оценивается с использованием разнообразных индексов качества, подчеркивая сильные и слабые стороны, а также открытые вызовы современных алгоритмов. Предложенная платформа, набор данных и протоколы оценки находятся в открытом доступе.
📊 Пример результатов повышения резкости 60-метровых каналов Sentinel-2, обрезанных до 145×180 пикселей. Изображения H (B2, B3, B4 — 10-ти метровые каналы) и L (B1, B1, B9 — 60-ти метровые каналы), увеличенные с помощью интерполяции ближайших соседей, сопровождаются соответствующими результатами повышения резкости для каждого метода.
📖 Ciotola, M., Guarino, G., Mazza, A., Poggi, G., & Scarpa, G. (2025). A Comprehensive Benchmarking Framework for Sentinel-2 Sharpening: Methods, Dataset, and Evaluation Metrics. Remote Sensing, 17(12), 1983. https://doi.org/10.3390/rs17121983
#sentinel2 #superresolution #датасет #софт
❤4👍1🔥1