Как сообщает ”Парламентская газета”, проект приказа Роскосмоса об утверждении нового порядка доступа к данным Федерального фонда данных дистанционного зондирования Земли находится на стадии независимой антикоррупционной экспертизы. Она завершится 30 октября.

Согласно проекту приказа, государственные органы, а также юридические и физические лица, действующие в интересах государства, будут покупать у Роскосмоса спутниковые снимки, а не получать их бесплатно, как было раньше. Исключения составляет информация, получаемая с космических аппаратов гидрометеорологического, океанографического и гелиогеофизического назначения.

Федеральный фонд данных дистанционного зондирования Земли (https://next.gptl.ru) — это информационный портал, на котором любой желающий может зарегистрироваться и подать заявку на предоставление ему космических снимков определенной местности за определенный период времени.

#россия

Преобразование координат объектов `SpatVector`

Для преобразования координат объектов SpatVector и SpatRaster из одной системы координат в другую в пакете terra используется функция project.

Входные параметры project():

1. x: объект SpatVector или SpatRaster, который нужно преобразовать.
2. y: новая система координат (CRS) в виде строки (WKT, PROJ4 или EPSG-кода) или объекта SpatRaster, у которого будет взята система координат.
3. method: метод интерполяции, используемый для преобразования растровых данных. По умолчанию используется "bilinear".
4. res: пространственное разрешение итогового растра (если x — объект SpatRaster).
5. size: размер итогового растра (если x является SpatRaster).
6. filename: имя файла для сохранения результата.
7. ...: Дополнительные аргументы, передаваемые другим методам.

С использованием project для перепроецирования растров мы уже знакомы. Теперь посмотрим, как функция работает с векторными данными. Спойлер: точно также, даже проще.

Создадим вектор (SpatVector) в системе координат WGS84:

library(terra)

# Создадим вектор из WKT.
v <- vect("POLYGON ((0 -5, 10 0, 10 -10, 0 -5))", crs="EPSG:4326")

plot(v, border='blue', col='yellow', lwd=3, main = "Исходный полигон в WGS84")

Преобразуем SpatVector в новую систему координат EPSG:3857:

# Проектируем в EPSG:3857
v_projected <- project(v, "EPSG:3857")

# Проверяем старую и новую системы координат
cat(crs(v))
cat(crs(v_projected))

plot(v_projected, col = "red", main = "Перепроецированный полигон в EPSG:3857")

Преобразуем SpatVector в систему координат другого объекта SpatVector:

# Создадим новый вектор в UTM Zone 33N (EPSG:32633)
v2 <- vect(cbind(x = c(1, 2, 3), y = c(1, 2, 3)), crs = "EPSG:32633")

# Перепроецирование v в систему координат v2
v1_projected <- project(v, v2)

# Проверяем новую систему координат
cat(crs(v1_projected))

plot(v1_projected, col = "red", main = "Перепроецированный полигон в UTM Zone 33N")

#R

Millennium Space Systems изготовит еще 6 спутников для обнаружения и отслеживания ракет [ссылка]

Космические силы США заключили контракт на 386 миллионов долларов с Millennium Space Systems, дочерней компанией Boeing, на создание шести спутников, предназначенных для обнаружения и отслеживания ракет, которые могут угрожать США и их союзникам.

Данный контракт стал второй крупной сделкой для Millennium Space в рамках программы по обнаружению и отслеживанию ракетных угроз, после того как в декабре 2023 года компания заключила соглашение на 509 миллионов долларов на создание идентичного набора из шести спутников. Таким образом, всего Millennium Space изготовит 12 спутников для работы на средней околоземной орбите.

На спутниках будут установлены тепловые инфракрасные датчики, разработанные компанией Boeing, способные обнаруживать и отслеживать как традиционные баллистические ракеты, так и новые гиперзвуковые вооружения, которые особенно сложно отследить из-за их скорости и маневренности.

Спутники будут оснащены лазерными линиями связи, что позволит им оперативно обмениваться данными друг с другом. Эта функция, в сочетании с размещением спутников на средней околоземной орбите, обеспечит более широкую зону покрытия и более длительное время отслеживания потенциальных угроз.

Первые шесть спутников планируется вывести на орбиту в конце 2026 года, а вторую партию — в конце 2027 года.

Millennium Space создала специальное производство для изготовления этих спутников, что, по словам компании, позволило оптимизировать производственные процессы и снизить затраты.

Новая спутниковая сеть будет интегрирована с существующими системами предупреждения о ракетном нападении Космических сил США и создаст комплексную сеть противоракетной обороны, которая объединит спутники на разных орбитах, чтобы обеспечить более надежное отслеживание потенциальных угроз.

Самый востребованный вид ДЗЗ(

📸 Художественное изображение спутника слежения за ракетами.

#США #война

Данные Global Land Cover Estimation (GLanCE) v1

Global Land Cover Estimation (GLanCE) — ежегодные глобальные данные о растительном покрове и его изменениях с 2001 по 2019 год, полученные с помощью снимков Landsat с пространственным разрешением 30 метров. Данные охватывают весь земной шар, кроме Антарктиды и включает 10 наборов научных данных (Science Data Sets, SDS). Для определения почвенно-растительного покрова и его изменений используется алгоритм Continuous Change Detection and Classification (CCDC).

SDS GLanCE разделены на три категории:

1️⃣ Почвенно-растительный покров и его изменения. Четыре набора данных содержат (1) класс почвенно-растительного покрова, (2) оценку качества классификации почвенно-растительного покрова, (3) предыдущий почвенно-растительный покров для тех мест, где произошли изменения и (4) приблизительный день года, когда произошли изменения (DOY).

2️⃣ Динамика озеленения (Greenness Dynamics). Четыре набора данных характеризуют годовую “озелененность” (greenness) с помощью Enhanced Vegetation Index (EVI2), включая (1) медиану, (2) амплитуду, (3) скорость изменения (если присутствует) и (4) величину изменения медианы EVI2 для тех пикселей, где произошли изменения.

3️⃣ Тип листьев и фенология. Два набора данных определяют тип листьев и фенологию для пикселей, покрытых деревьями.

🌍 GLanCE на GEE

Руководство пользователя с подробной информацией о каждом слое данных: 🔗 ссылка.

❗️В первой версии GLanCE есть 7 из 10 обещанных SDS. Оценка качества классификации почвенно-растительного покрова, а также данные о типах листьях и фенологии будут добавлены в следующих версиях. Кроме того, текущий набор данных включает данные по Северной и Южной Америке, Европе и Океании, а Африка и Азия будут добавлены в начале 2025 года.

Описание методики создания данных:

📖 Friedl M.A. et al. 2022. Medium Spatial Resolution Mapping of Global Land Cover and Land Cover Change Across Multiple Decades From Landsat. Frontiers in Remote Sensing 3. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.894571

#данные #GEE #LULC

🙏Благодарим, расположив в календарном порядке, телеграм-каналы, делавшие репосты и цитировавшие наши публикации в октябре 2024 года:

* @gis_proxima
* @sergeyshakhmatov
* @IngeniumNotes
* @ykuthydromet
* @control_space_channel
* @rscc_rscc
* @dobriy_ovchinnikov
* @space78125
* @twrussia
* @UzbekistanTtransparentWorld
* @grishkafilippov
* @realprocosmos
* @igce01
* @newspacecorp
* @Cosmonaut_without_a_spacesuit
* @solar_lunar
* @SCANEX_news

Спасибо, коллеги!

Список космических и суборбитальных запусков в октябре 2024 года [источник].

#справка