Open Infrastructure Map
Open Infrastructure Map — карта мировой инфраструктуры, построенная на основе базы данных OpenStreetMap.
Тематические слои карты:
* Power (электростанции, линии электропередач, котельные, …)
* Solar Generation
* Telecoms (кабели, мачты, датацентры)
* Oil & Gas (нефте- и газопроводы, нефтеперерабатывающие заводы)
* Water (каналы)
Как получить данные?
* Векторные данные в формате Mapbox Vector Tiles можно взять непосредственно с сервера тайлов OpenInfraMap, используя файл TileJSON.
* Небольшие фрагменты данных можно получить с помощью Overpass Turbo.
* Большие объемы: обработкой сырых данных OpenStreetMap или за деньги.
В разделе Stats можно посмотреть статистику по электростанциям и линиям электропередач — для всего мира и по отдельным странам. Внимание! Данные взяты из OpenStreetMap, и не являются полным изображением энергосистемы. Использовать их следует с осторожностью.
Пример: Belarus / Power Plants.
#данные
Open Infrastructure Map — карта мировой инфраструктуры, построенная на основе базы данных OpenStreetMap.
Тематические слои карты:
* Power (электростанции, линии электропередач, котельные, …)
* Solar Generation
* Telecoms (кабели, мачты, датацентры)
* Oil & Gas (нефте- и газопроводы, нефтеперерабатывающие заводы)
* Water (каналы)
Как получить данные?
* Векторные данные в формате Mapbox Vector Tiles можно взять непосредственно с сервера тайлов OpenInfraMap, используя файл TileJSON.
* Небольшие фрагменты данных можно получить с помощью Overpass Turbo.
* Большие объемы: обработкой сырых данных OpenStreetMap или за деньги.
В разделе Stats можно посмотреть статистику по электростанциям и линиям электропередач — для всего мира и по отдельным странам. Внимание! Данные взяты из OpenStreetMap, и не являются полным изображением энергосистемы. Использовать их следует с осторожностью.
Пример: Belarus / Power Plants.
#данные
Маласпина продолжается)
На этом ложноцветном изображении красным цветом выделены участки с растительностью, а фиолетовым — скалы. Волнистые серые и фиолетовые линии в нижней части ледника — это морены, то есть камни, почва и другие обломки, вынесенные ледником. Снимок сделан спутником Sentinel-2A 8 марта 2016 года.
Спутниковые данные показывают, что за последние десятилетия высота Маласпины уменьшилась. Эта потеря льда внесла некоторый вклад в повышение уровня моря.
#снимки
На этом ложноцветном изображении красным цветом выделены участки с растительностью, а фиолетовым — скалы. Волнистые серые и фиолетовые линии в нижней части ледника — это морены, то есть камни, почва и другие обломки, вынесенные ледником. Снимок сделан спутником Sentinel-2A 8 марта 2016 года.
Спутниковые данные показывают, что за последние десятилетия высота Маласпины уменьшилась. Эта потеря льда внесла некоторый вклад в повышение уровня моря.
#снимки
На этом снимке Sentinel-2 (4 июля 2022 года) показана центральная часть ледника Маласпина, движущегося в сторону моря. Вместо красного канала использован канал ближнего инфракрасного света (B8), чтобы выделить растительность ярко-красным цветом. Волнистые линии в нижней части ледника — морены. Цвет почвы на снимке варьируется от светло- до темно-коричневого, а лед и снег выглядят ярко-белыми. О низком уровне солнца в высоких широтах Аляски свидетельствуют тени, отбрасываемые на север горами Элиас. Чистые воды Тихого океана выглядят темно-синими, а мутные — голубыми.
В примере кода показан чуть более ранний снимок Sentinel-2 — от 6 июня 2022 года: https://code.earthengine.google.com/ed6af4c21b372b1958be76f47ef0abc5 Комбинация каналов: 8-4-3.
#снимки #GEE
В примере кода показан чуть более ранний снимок Sentinel-2 — от 6 июня 2022 года: https://code.earthengine.google.com/ed6af4c21b372b1958be76f47ef0abc5 Комбинация каналов: 8-4-3.
#снимки #GEE
malaspina_s2_2022-06-01_8-4-3.jpg
5.9 MB
Снимок от 6 июня 2022 года, полученный в GEE.
Spaceport Cornwall или в поисках космодрома
Spaceport Cornwall (Космопорт Корнуолла) расположен в аэропорту Cornwall Airport Newquay (50.4403818,-5.0066092) — действующем гражданском аэропорту с пассажирскими рейсами по Великобритании и Европе. Цитируя официальный сайт, “это будет одно из немногих мест в мире, где вы можете лететь на пассажирском самолете и, выглянув в окно, увидеть готовящийся запуск в космос. <…> По сравнению с традиционным "вертикальным" космодромом, Spaceport Cornwall — это горизонтальный космодром, обслуживающий самолеты-носители, космопланы и другие аппараты, требующие использования взлетно-посадочной полосы для взлета или посадки”. И еще: “Cornwall Airport Newquay разрабатывает операционные возможности для работы в качестве лицензированного космодрома в соответствии с Законом о космической индустрии 2018 года, и работает под брендом Spaceport Cornwall” (курсив наш).
Аэропорт, работающий под брендом космодрома… На Google Earth есть его изображения с 2001 года до конца лета 2022 года — какого-то серьезного строительства на них не заметно. Нет, пара новых зданий появились, и мы вам их покажем. Координаты аэропорта приведены. Взгляните, может быть у вас получится разглядеть космодром.
Есть еще станция слежения Goonhilly Earth Station, но она находится далеко от космодрома-аэродрома, а главное — работает уже не одно десятилетие.
Остальную историю вокруг космодрома приведем, опираясь, в основном, на англоязычную Википедию.
В июне 2019 года правительство Великобритании и Совет Корнуолла (владелец аэропорта) объявили о готовности инвестировать до 20 млн фунтов стерлингов в аэропорт для создания космопорта Корнуолла в качестве базы для Virgin Orbit. Предполагалось запускать ракеты-носители в космос из-под крыла переоборудованного реактивного самолета Boeing 747 компании Virgin Atlantic. 5 ноября 2019 года Космическое агентство Великобритании объявило, что выделит 7,35 млн фунтов стерлингов на организацию операций Virgin Orbit в космопорте Корнуолла.
30 сентября 2022 года был официально запущен космопорт Корнуолл, где открылся комплекс интеграции космических систем (SSIF). В SSIF будет размещаться ракета LauncherOne и чистая комната для обработки полезной нагрузки и ее интеграции в обтекатель ракеты. К началу 2023 года на космодроме будет размещен Центр космических технологий, состоящий из SSIF и Space Systems Operation Facility, прилегающего научно-исследовательского комплекса и офисных помещений.
16 ноября 2022 года было объявлено, что Spaceport Cornwall получил лицензию на эксплуатацию от Управления гражданской авиации (CAA), позволяющую отправлять спутники в космос, и объявлено о предстоящем запуске. По словам министра транспорта Великобритании Марка Харпера, этот исторический запуск должен укрепить позиции Великобритании как ведущей космической державы и открыть возможность для будущих космических полетов. Растущая космическая индустрия Великобритании оценивалась в 16,5 млрд фунтов стерлингов и ожидалась, что она обеспечит жителям страны 47 000 рабочих мест.
Первый запуск с космодрома с помощью системы Virgin Orbit LauncherOne состоялся 9 января 2023 года с полезной нагрузкой из нескольких небольших спутников. После того, как ракета LauncherOne была отпущена самолетом-носителем, на высоте примерно 180 км произошла авария двигателя верхней ступени, в результате чего она не смогла достичь орбиты и потеряла полезную нагрузку.
Не сумев привлечь новые инвестиции, компания Virgin Orbit прекратила свою деятельность в марте 2023 года и подала заявление о банкротстве в США, пытаясь найти покупателя для своего бизнеса. Spaceport Cornwall объявил, что в настоящее время работает с другими операторами запусков, такими как американская компания Sierra Space.
#космодромы
Spaceport Cornwall (Космопорт Корнуолла) расположен в аэропорту Cornwall Airport Newquay (50.4403818,-5.0066092) — действующем гражданском аэропорту с пассажирскими рейсами по Великобритании и Европе. Цитируя официальный сайт, “это будет одно из немногих мест в мире, где вы можете лететь на пассажирском самолете и, выглянув в окно, увидеть готовящийся запуск в космос. <…> По сравнению с традиционным "вертикальным" космодромом, Spaceport Cornwall — это горизонтальный космодром, обслуживающий самолеты-носители, космопланы и другие аппараты, требующие использования взлетно-посадочной полосы для взлета или посадки”. И еще: “Cornwall Airport Newquay разрабатывает операционные возможности для работы в качестве лицензированного космодрома в соответствии с Законом о космической индустрии 2018 года, и работает под брендом Spaceport Cornwall” (курсив наш).
Аэропорт, работающий под брендом космодрома… На Google Earth есть его изображения с 2001 года до конца лета 2022 года — какого-то серьезного строительства на них не заметно. Нет, пара новых зданий появились, и мы вам их покажем. Координаты аэропорта приведены. Взгляните, может быть у вас получится разглядеть космодром.
Есть еще станция слежения Goonhilly Earth Station, но она находится далеко от космодрома-аэродрома, а главное — работает уже не одно десятилетие.
Остальную историю вокруг космодрома приведем, опираясь, в основном, на англоязычную Википедию.
В июне 2019 года правительство Великобритании и Совет Корнуолла (владелец аэропорта) объявили о готовности инвестировать до 20 млн фунтов стерлингов в аэропорт для создания космопорта Корнуолла в качестве базы для Virgin Orbit. Предполагалось запускать ракеты-носители в космос из-под крыла переоборудованного реактивного самолета Boeing 747 компании Virgin Atlantic. 5 ноября 2019 года Космическое агентство Великобритании объявило, что выделит 7,35 млн фунтов стерлингов на организацию операций Virgin Orbit в космопорте Корнуолла.
30 сентября 2022 года был официально запущен космопорт Корнуолл, где открылся комплекс интеграции космических систем (SSIF). В SSIF будет размещаться ракета LauncherOne и чистая комната для обработки полезной нагрузки и ее интеграции в обтекатель ракеты. К началу 2023 года на космодроме будет размещен Центр космических технологий, состоящий из SSIF и Space Systems Operation Facility, прилегающего научно-исследовательского комплекса и офисных помещений.
16 ноября 2022 года было объявлено, что Spaceport Cornwall получил лицензию на эксплуатацию от Управления гражданской авиации (CAA), позволяющую отправлять спутники в космос, и объявлено о предстоящем запуске. По словам министра транспорта Великобритании Марка Харпера, этот исторический запуск должен укрепить позиции Великобритании как ведущей космической державы и открыть возможность для будущих космических полетов. Растущая космическая индустрия Великобритании оценивалась в 16,5 млрд фунтов стерлингов и ожидалась, что она обеспечит жителям страны 47 000 рабочих мест.
Первый запуск с космодрома с помощью системы Virgin Orbit LauncherOne состоялся 9 января 2023 года с полезной нагрузкой из нескольких небольших спутников. После того, как ракета LauncherOne была отпущена самолетом-носителем, на высоте примерно 180 км произошла авария двигателя верхней ступени, в результате чего она не смогла достичь орбиты и потеряла полезную нагрузку.
Не сумев привлечь новые инвестиции, компания Virgin Orbit прекратила свою деятельность в марте 2023 года и подала заявление о банкротстве в США, пытаясь найти покупателя для своего бизнеса. Spaceport Cornwall объявил, что в настоящее время работает с другими операторами запусков, такими как американская компания Sierra Space.
#космодромы
Снимок Google Earth июля 2022 года и более ранний снимок из Bing. Основная разница — пара зданий (выделены красным) и площадка возле них.
ForWarn. Чего не хватает нашему сервису мониторинга, чтобы стать “настоящим”?
Мы без проблем реализовали инструменты для мониторинга состояния леса, однако это еще не “настоящий” сервис. Почему? Потому что мы умеем обнаруживать проблемы, но не понимаем, отчего они возникли. Мы видим, что состояние леса ухудшилось, но из-за чего: пожар, засуха, вырубки, вредители — в чем причина? В FarnWarn есть много видов данных, которые помогают пользователю понять причину наблюдаемых изменений. Например, данные о тепловых аномалиях (которые могут быть очагами возгораний), индексы засухи, данные об областях затопления и карты движения торнадо (возможных причин ветровалов). Добыть все эти данные сложнее, чем создать инструменты для мониторинга изменений. Часть таких данных, как и данные для мониторинга, получены методами дистанционного зондирования (например, тепловые аномалии), остальные — это погодные данные и данные наземных наблюдений. Последние, как правило, самые дорогие и самые ценные.
Если у нас есть инструменты для поиска изменений и данные, чтобы понять причины изменений, осталось научиться с ними работать. Это — важный момент при создании “настоящего” сервиса: нужно уметь интерпретировать причины изменений состояния леса. Само по себе умение не появляется, ему нужно обучать. Разработчики не всегда понимают, что для пользователя их сервис — это новый инструмент, сами-то они уже им владеют. Пока они осознают это, пользователи уходят к более внимательным конкурентам.
Мы везде берем “настоящий” в кавычки, потому что в реальном сервисе должно быть еще много всякого. Но без указанных вещей он, на наш взгляд, не состоится.
#лес
Мы без проблем реализовали инструменты для мониторинга состояния леса, однако это еще не “настоящий” сервис. Почему? Потому что мы умеем обнаруживать проблемы, но не понимаем, отчего они возникли. Мы видим, что состояние леса ухудшилось, но из-за чего: пожар, засуха, вырубки, вредители — в чем причина? В FarnWarn есть много видов данных, которые помогают пользователю понять причину наблюдаемых изменений. Например, данные о тепловых аномалиях (которые могут быть очагами возгораний), индексы засухи, данные об областях затопления и карты движения торнадо (возможных причин ветровалов). Добыть все эти данные сложнее, чем создать инструменты для мониторинга изменений. Часть таких данных, как и данные для мониторинга, получены методами дистанционного зондирования (например, тепловые аномалии), остальные — это погодные данные и данные наземных наблюдений. Последние, как правило, самые дорогие и самые ценные.
Если у нас есть инструменты для поиска изменений и данные, чтобы понять причины изменений, осталось научиться с ними работать. Это — важный момент при создании “настоящего” сервиса: нужно уметь интерпретировать причины изменений состояния леса. Само по себе умение не появляется, ему нужно обучать. Разработчики не всегда понимают, что для пользователя их сервис — это новый инструмент, сами-то они уже им владеют. Пока они осознают это, пользователи уходят к более внимательным конкурентам.
Мы везде берем “настоящий” в кавычки, потому что в реальном сервисе должно быть еще много всякого. Но без указанных вещей он, на наш взгляд, не состоится.
#лес
Telegram
Спутник ДЗЗ
GEE-26. ForWarn: мониторинг состояния леса
Продолжение разговора, начатого здесь и здесь.
Код: https://code.earthengine.google.com/9f473f5bde9b236eda92cbe28bbfd243
Скрипт рассчитывает два вида оценок изменения состояния леса:
1. 1/3/5/10yr Baseline —…
Продолжение разговора, начатого здесь и здесь.
Код: https://code.earthengine.google.com/9f473f5bde9b236eda92cbe28bbfd243
Скрипт рассчитывает два вида оценок изменения состояния леса:
1. 1/3/5/10yr Baseline —…
ForWarn. Возможны ли пропуски нарушений из-за большого размера пикселя?
Возможны и будут обязательно, при любом разрешении снимков. Вопрос только в площади изменений и в силе нарушений (в том, насколько уменьшился NDVI).
Предположим, что в области леса, занимающей часть пикселя MODIS (250 м х 250 м = 6.25 га) состояние леса (NDVI) изменилось. Изменения эти одинаковы во всей области. На сколько изменится NDVI пикселя MODIS? Ответ дает пропорция
a/6.25 = m/s
a – площадь области, на которой произошли изменения, га;
s – на сколько процентов изменился NDVI области;
m – на сколько процентов изменился NDVI пикселя MODIS.
Из нее следует, что NDVI пикселя снизится на 1% при 15% уменьшения NDVI на площади всего 0.42 га. Оба случая фиксируются нашим сервисом. Если сила изменений будет больше, они будут заметны на меньшей площади. Если сила или площадь изменений будут меньше, получим пропуск нарушения.
Опираясь на подобные простые оценки и требования к точности сервиса (минимальную фиксируемую площадь нарушений) будем подбирать пространственное разрешение спутниковых данных.
#лес
Возможны и будут обязательно, при любом разрешении снимков. Вопрос только в площади изменений и в силе нарушений (в том, насколько уменьшился NDVI).
Предположим, что в области леса, занимающей часть пикселя MODIS (250 м х 250 м = 6.25 га) состояние леса (NDVI) изменилось. Изменения эти одинаковы во всей области. На сколько изменится NDVI пикселя MODIS? Ответ дает пропорция
a/6.25 = m/s
a – площадь области, на которой произошли изменения, га;
s – на сколько процентов изменился NDVI области;
m – на сколько процентов изменился NDVI пикселя MODIS.
Из нее следует, что NDVI пикселя снизится на 1% при 15% уменьшения NDVI на площади всего 0.42 га. Оба случая фиксируются нашим сервисом. Если сила изменений будет больше, они будут заметны на меньшей площади. Если сила или площадь изменений будут меньше, получим пропуск нарушения.
Опираясь на подобные простые оценки и требования к точности сервиса (минимальную фиксируемую площадь нарушений) будем подбирать пространственное разрешение спутниковых данных.
#лес
Telegram
Спутник ДЗЗ
GEE-26. ForWarn: мониторинг состояния леса
Продолжение разговора, начатого здесь и здесь.
Код: https://code.earthengine.google.com/9f473f5bde9b236eda92cbe28bbfd243
Скрипт рассчитывает два вида оценок изменения состояния леса:
1. 1/3/5/10yr Baseline —…
Продолжение разговора, начатого здесь и здесь.
Код: https://code.earthengine.google.com/9f473f5bde9b236eda92cbe28bbfd243
Скрипт рассчитывает два вида оценок изменения состояния леса:
1. 1/3/5/10yr Baseline —…
Понедельник — день тяжелый) Последний на сегодня комментарий по сервису мониторинга состояния леса.
ForWarn. Куда развиваться дальше?
Так как изменения состояния леса определяются по временному ряду NDVI, сервису нужен плотный (без пропусков) временной ряд NDVI. В ForWarn значения NDVI накапливаются на протяжении 24 суток. И это при том, что данные MODIS имеют периодичность в одни сутки. Естественно, ни о какой оперативности выявления нарушений не может быть и речи.
Такие технологии существуют. Пример технологии построения плотных временных рядов спутниковых данных описан здесь.
А как насчет повышения пространственного разрешения данных? Хорошо бы использовать данные вроде Sentinel-2, но пропуск даже одного снимка приведет к 10 суточному пробелу во временном ряду. Как быть? Вариантов решения здесь несколько и все они работают, более или менее) Один из подходов — это заполнение пробелов в снимках среднего разрешения (Landsat, Sentinel) за счет использования высокочастотных данных низкого разрешения (MODIS). Конкретных алгоритмов много. Из свежего: STAIR 2.0 и HISTARFM. Для последнего есть даже руководство по его реализации в Google Earth Engine.
#лес
Так как изменения состояния леса определяются по временному ряду NDVI, сервису нужен плотный (без пропусков) временной ряд NDVI. В ForWarn значения NDVI накапливаются на протяжении 24 суток. И это при том, что данные MODIS имеют периодичность в одни сутки. Естественно, ни о какой оперативности выявления нарушений не может быть и речи.
Такие технологии существуют. Пример технологии построения плотных временных рядов спутниковых данных описан здесь.
А как насчет повышения пространственного разрешения данных? Хорошо бы использовать данные вроде Sentinel-2, но пропуск даже одного снимка приведет к 10 суточному пробелу во временном ряду. Как быть? Вариантов решения здесь несколько и все они работают, более или менее) Один из подходов — это заполнение пробелов в снимках среднего разрешения (Landsat, Sentinel) за счет использования высокочастотных данных низкого разрешения (MODIS). Конкретных алгоритмов много. Из свежего: STAIR 2.0 и HISTARFM. Для последнего есть даже руководство по его реализации в Google Earth Engine.
#лес
Бактрийско-Маргианская цивилизация
Бактрийско-Маргианский археологический комплекс — научное название цивилизации, которая существовала с XXIII по XVIII вв. до н. э. — в одно время с Древним Египтом, Индской цивилизацией (крупнейшие центры: Ракхигархи, Мохенджо-Даро и Хараппа) и Древневавилонским царством в Месопотамии.
На снимке из Bing — развалины Гонур-Депе (2300 лет до н. э., координаты: 38.213974,62.035675), крупнейшего города Бактрийско-Маргианской цивилизации, обнаруженного на юго-востоке Туркменистана.
#археология
Бактрийско-Маргианский археологический комплекс — научное название цивилизации, которая существовала с XXIII по XVIII вв. до н. э. — в одно время с Древним Египтом, Индской цивилизацией (крупнейшие центры: Ракхигархи, Мохенджо-Даро и Хараппа) и Древневавилонским царством в Месопотамии.
На снимке из Bing — развалины Гонур-Депе (2300 лет до н. э., координаты: 38.213974,62.035675), крупнейшего города Бактрийско-Маргианской цивилизации, обнаруженного на юго-востоке Туркменистана.
#археология
Как случилось, что целая цивилизация ускользнула от внимания широкой публики? Скорее всего, это произошло потому, что первые открытия, связанные с этой цивилизацией, были сделаны сравнительно недавно — в 1970-х годах. Бактрийско-Маргианская цивилизация располагалась на территории восточного Туркменистана, южного Узбекистана, северного Афганистана и западного Таджикистана. Годы работы понадобились для того, чтобы показать, что за разрозненными результатами археологических экспедиций стоит особая цивилизация. Кроме того, часть территории Бактрийско-Маргианской цивилизации находится в Афганистане и, вследствие политической нестабильности, для археологических исследований сейчас недоступна.
Раскопками советских археологов Массона и Сарианиди были вскрыты фундаменты грандиозных для своего времени сооружений в Намазга-Тепе, Алтын-Депе и ряде других мест. Открыты остатки многокомнатных домов, разделённых узкими улочками. Высокоразвитые керамика и ювелирное дело указывают на наличие в городах большого числа ремесленников. Печати и прочие артефакты, найденные в ареале существования Бактрийско-Маргианской цивилизации, принадлежат к художественной системе, в корне отличной от цивилизаций Междуречья и долины Инда. В то же время, в Гонур-Депе найдены цилиндрические печати из Месопотамии и квадратная печать из Хараппы, что указывает на связи, налаженные между параллельно существовавшими цивилизациями.
А про применения спутниковых снимков в археологии мы, конечно же, еще поговорим.
Раскопками советских археологов Массона и Сарианиди были вскрыты фундаменты грандиозных для своего времени сооружений в Намазга-Тепе, Алтын-Депе и ряде других мест. Открыты остатки многокомнатных домов, разделённых узкими улочками. Высокоразвитые керамика и ювелирное дело указывают на наличие в городах большого числа ремесленников. Печати и прочие артефакты, найденные в ареале существования Бактрийско-Маргианской цивилизации, принадлежат к художественной системе, в корне отличной от цивилизаций Междуречья и долины Инда. В то же время, в Гонур-Депе найдены цилиндрические печати из Месопотамии и квадратная печать из Хараппы, что указывает на связи, налаженные между параллельно существовавшими цивилизациями.
А про применения спутниковых снимков в археологии мы, конечно же, еще поговорим.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Немного инструментов World Imagery Wayback
Сервис World Wayback Imagery — это архив базовой карты мира World Imagery, от компании Esri. Wayback позволяет получить доступ к версиям снимков World Imagery, сделанных за последние 8 лет. Сравнивая снимки за разные моменты времени, мы можем обнаружить произошедшие изменения. Внимание: архив Wayback основан на дате публикации снимка на карте World Imagery, а не на дате фактического получения снимка.
В Wayback есть несколько полезных инструментов. Рассмотрим их на примере снимка Стамбула (Турция).
Swipe сравнивает снимки “до” и “после”: https://livingatlas.arcgis.com/wayback/#active=14765&ext=29.05991,41.15407,29.12600,41.21556&swipeWidget=14765,44873
Animation создает анимации, составленную из снимков выбранного района, хранящихся в Wayback:
https://livingatlas.arcgis.com/wayback/#active=14765&ext=29.05476,41.15407,29.13115,41.21556&animationSpeed=1
Полученный GIF можно скачать.
#данные
Сервис World Wayback Imagery — это архив базовой карты мира World Imagery, от компании Esri. Wayback позволяет получить доступ к версиям снимков World Imagery, сделанных за последние 8 лет. Сравнивая снимки за разные моменты времени, мы можем обнаружить произошедшие изменения. Внимание: архив Wayback основан на дате публикации снимка на карте World Imagery, а не на дате фактического получения снимка.
В Wayback есть несколько полезных инструментов. Рассмотрим их на примере снимка Стамбула (Турция).
Swipe сравнивает снимки “до” и “после”: https://livingatlas.arcgis.com/wayback/#active=14765&ext=29.05991,41.15407,29.12600,41.21556&swipeWidget=14765,44873
Animation создает анимации, составленную из снимков выбранного района, хранящихся в Wayback:
https://livingatlas.arcgis.com/wayback/#active=14765&ext=29.05476,41.15407,29.13115,41.21556&animationSpeed=1
Полученный GIF можно скачать.
#данные
Forwarded from АстроФотоБолото 🎄 Атмосферное (Cate Archer)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Для тех, кто пропустил сияние в СПб ловите лапс с камеры обсерватории в Низино. Облачка конечно немного попортили виды, но тем не менее. Красотища.
@astrophotoboloto
@astrophotoboloto
Создание композитов Best Available Pixel
GEE-BAP — приложение для создания композитов Best Available Pixel (BAP) в Google Earth Engine (GEE). Реализовано на JavaScript, так что код открыт для изучения — даже если все приложение вам не нужно, отдельные фрагменты могут пригодиться.
Мы уже умеем (раз, два) создавать композиты (мозаики), состоящие из средних значений каналов сенсора, взятых за определенный период времени. По сравнению с ними, композиты с наилучшим доступным пикселем (BAP) больше похожи на безоблачный снимок, сделанный в заданную дату.
Для создания композитов BAP задаем дату, вокруг которой создается композит, и интервал времени, ограничивающий выбор снимков (например, ±30 суток от выбранной даты). Задаем также набор сенсоров. В GEE-BAP это: Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+ и Landsat-8 OLI. Все они доступны в GEE и единообразно обработаны. Рассматриваются только снимки, доля площади облаков на которых не превышает заданного порога.
Каждому пикселю из доступных снимков присваивается оценка, в зависимости от
1. даты съемки. Пиксели-кандидаты, полученные ближе к заданной дате, получают более высокие оценки. Рассматриваются только пиксели, полученные в пределах выбранного диапазона дат.
2. расстояния до облаков и теней облаков. Оценка пикселя снижается, если он находится вблизи облака или тени. Пиксели, на которых маска качества определила наличие облаков и теней, не учитываются при компоновке изображения.
3. непрозрачности атмосферы. Пиксели ранжируется на основе значений непрозрачности (opacity) атмосферы, указывающих на наличие дымки.
4. сенсора. Снимки, полученные после неисправности корректора линий сканирования ETM+ (SLC-off), получают меньшую оценку. После SLC-off на снимках Landsat 7 стали появляться прерывистые линии. Поэтому везде, где возможно, стараются обеспечить приоритет “целых” данных TM и OLI над данными ETM+ после SLC-off.
В результате, пиксель, получивший максимальную оценку, попадает в композит BAP.
Непрозрачность атмосферы и расстояние до облаков хранятся в данных Landsat. Загляните, например, сюда. LANDSAT_LE07_C02_T1_L2 SR_ATMOS_OPACITY — это непрозрачность атмосферы, а ST_CDIST — расстояние пикселя до облака.
Подробно алгоритм построения BAP-композитов описан в White et al. (2014).
Еще GEE-BAP умеет удалять атмосферные аномалии и заполнять пробелы в данных. Аномалии удаляются с помощью алгоритма удаления выбросов во временных рядах, описанного в Kennedy et al. (2010). Кеннеди — это создатель LandTrendr.
Кстати, судя по The Scoop on Planet Basemaps, мозаики Planet создаются по алгоритму, очень похожему на BAP.
#GEE
GEE-BAP — приложение для создания композитов Best Available Pixel (BAP) в Google Earth Engine (GEE). Реализовано на JavaScript, так что код открыт для изучения — даже если все приложение вам не нужно, отдельные фрагменты могут пригодиться.
Мы уже умеем (раз, два) создавать композиты (мозаики), состоящие из средних значений каналов сенсора, взятых за определенный период времени. По сравнению с ними, композиты с наилучшим доступным пикселем (BAP) больше похожи на безоблачный снимок, сделанный в заданную дату.
Для создания композитов BAP задаем дату, вокруг которой создается композит, и интервал времени, ограничивающий выбор снимков (например, ±30 суток от выбранной даты). Задаем также набор сенсоров. В GEE-BAP это: Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+ и Landsat-8 OLI. Все они доступны в GEE и единообразно обработаны. Рассматриваются только снимки, доля площади облаков на которых не превышает заданного порога.
Каждому пикселю из доступных снимков присваивается оценка, в зависимости от
1. даты съемки. Пиксели-кандидаты, полученные ближе к заданной дате, получают более высокие оценки. Рассматриваются только пиксели, полученные в пределах выбранного диапазона дат.
2. расстояния до облаков и теней облаков. Оценка пикселя снижается, если он находится вблизи облака или тени. Пиксели, на которых маска качества определила наличие облаков и теней, не учитываются при компоновке изображения.
3. непрозрачности атмосферы. Пиксели ранжируется на основе значений непрозрачности (opacity) атмосферы, указывающих на наличие дымки.
4. сенсора. Снимки, полученные после неисправности корректора линий сканирования ETM+ (SLC-off), получают меньшую оценку. После SLC-off на снимках Landsat 7 стали появляться прерывистые линии. Поэтому везде, где возможно, стараются обеспечить приоритет “целых” данных TM и OLI над данными ETM+ после SLC-off.
В результате, пиксель, получивший максимальную оценку, попадает в композит BAP.
Непрозрачность атмосферы и расстояние до облаков хранятся в данных Landsat. Загляните, например, сюда. LANDSAT_LE07_C02_T1_L2 SR_ATMOS_OPACITY — это непрозрачность атмосферы, а ST_CDIST — расстояние пикселя до облака.
Подробно алгоритм построения BAP-композитов описан в White et al. (2014).
Еще GEE-BAP умеет удалять атмосферные аномалии и заполнять пробелы в данных. Аномалии удаляются с помощью алгоритма удаления выбросов во временных рядах, описанного в Kennedy et al. (2010). Кеннеди — это создатель LandTrendr.
Кстати, судя по The Scoop on Planet Basemaps, мозаики Planet создаются по алгоритму, очень похожему на BAP.
#GEE
Гренландские зимники
Похоже, жители Гренландии пользуются зимниками. Во всяком случае, прямые линии на льду, связывающие населенные пункты и аэропорт, которые видны снимке Landsat 9 (23 апреля 2023 года, естественные цвета), больше всего похожи на зимние дороги, проложенные по льду замерзшего фиорда.
Код: https://code.earthengine.google.com/a8dddfee4c84f84271c566836963fe85
#снимки
Похоже, жители Гренландии пользуются зимниками. Во всяком случае, прямые линии на льду, связывающие населенные пункты и аэропорт, которые видны снимке Landsat 9 (23 апреля 2023 года, естественные цвета), больше всего похожи на зимние дороги, проложенные по льду замерзшего фиорда.
Код: https://code.earthengine.google.com/a8dddfee4c84f84271c566836963fe85
#снимки
LC09_001017_20230423.jpg
545.9 KB
Фрагмент снимка LC09_001017_20230423 без сжатия.