This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Запущена автоматическая межпланетная станция "Луна-25"
11 августа в 02:10:57 МСК с площадки 1С космодрома Восточный стартовыми командами предприятий ГК "Роскосмос" выполнен пуск ракеты-носителя "Союз-2.1б" с разгонным блоком "Фрегат-М" и автоматической межпланетной станцией "Луна-25".
Пуск успешный. Автоматическая станция выведена на траекторию перелета к Луне и отделилась от разгонного блока.
Выход станции на окололунную круговую орбиту высотой 100 км намечается 16 августа, а ее мягкая посадка на поверхность Луны — 21 августа в районе к северу от кратера Богуславский (координаты центра эллипса: 69,5450 градуса южной широты и 43,5440 градуса восточной долготы).
Желаем успешного полета!
Источник видео
11 августа в 02:10:57 МСК с площадки 1С космодрома Восточный стартовыми командами предприятий ГК "Роскосмос" выполнен пуск ракеты-носителя "Союз-2.1б" с разгонным блоком "Фрегат-М" и автоматической межпланетной станцией "Луна-25".
Пуск успешный. Автоматическая станция выведена на траекторию перелета к Луне и отделилась от разгонного блока.
Выход станции на окололунную круговую орбиту высотой 100 км намечается 16 августа, а ее мягкая посадка на поверхность Луны — 21 августа в районе к северу от кратера Богуславский (координаты центра эллипса: 69,5450 градуса южной широты и 43,5440 градуса восточной долготы).
Желаем успешного полета!
Источник видео
Ветряные мельницы сегодняшнего дня
Ветропарк Фрисланд (Windpark Fryslân) состоит из 89 ветряных турбин, сгруппированных в форме шестиугольника, и является крупнейшей пресноводной ветроэлектростанцией в мире. Диаметр роторов турбин составляет около 130 метров, но из космоса, глядя в надир, их почти не видно. Если бы не регулярность расположения, турбины можно было было бы принять за артефакты съемки.
Нидерланды имеют огромные традиции в использовании ветряных мельниц, которые вплоть до второй половины XVIII века были основным способом механизации производства. Так что современные ветропарки для голландцев в каком-то смысле — возвращение к истокам.
На снимке 1️⃣, сделанном 14 июня 2023 г. спутником Sentinel-2, видна шестиугольная область на озере Ийссел, где расположены турбины ветропарка. Выше видна дамба Afsluitdijk, обеспечивающая защиту от наводнений и отделяющая озеро от Ваттового (или Вадденского) моря (Waddenzee).
На снимке 2️⃣ от 19 июня 2023 г., также сделанном спутником Sentinel-2, cверху и снизу от широкой горизонтальной линии трассы E 40 отходят более тонкие линии, напоминающие гирлянды. “Лампочки” на этих “гирляндах” — турбины Каменской ветряной электростанции, расположенной на территории одноименного района Ростовской области. Эта станция состоит из 60 турбин, мощностью по 2,5 МВт.
#снимки
Ветропарк Фрисланд (Windpark Fryslân) состоит из 89 ветряных турбин, сгруппированных в форме шестиугольника, и является крупнейшей пресноводной ветроэлектростанцией в мире. Диаметр роторов турбин составляет около 130 метров, но из космоса, глядя в надир, их почти не видно. Если бы не регулярность расположения, турбины можно было было бы принять за артефакты съемки.
Нидерланды имеют огромные традиции в использовании ветряных мельниц, которые вплоть до второй половины XVIII века были основным способом механизации производства. Так что современные ветропарки для голландцев в каком-то смысле — возвращение к истокам.
На снимке 1️⃣, сделанном 14 июня 2023 г. спутником Sentinel-2, видна шестиугольная область на озере Ийссел, где расположены турбины ветропарка. Выше видна дамба Afsluitdijk, обеспечивающая защиту от наводнений и отделяющая озеро от Ваттового (или Вадденского) моря (Waddenzee).
На снимке 2️⃣ от 19 июня 2023 г., также сделанном спутником Sentinel-2, cверху и снизу от широкой горизонтальной линии трассы E 40 отходят более тонкие линии, напоминающие гирлянды. “Лампочки” на этих “гирляндах” — турбины Каменской ветряной электростанции, расположенной на территории одноименного района Ростовской области. Эта станция состоит из 60 турбин, мощностью по 2,5 МВт.
#снимки
Доброе утро!
Читатели спрашивают, что за “точечки” видны вверху справа от ветропарка Фрисланд. Это маломерные суда, а попросту — лодки, такие как на снимке из Google Earth.
Читатели спрашивают, что за “точечки” видны вверху справа от ветропарка Фрисланд. Это маломерные суда, а попросту — лодки, такие как на снимке из Google Earth.
Снимки Landsat
Обзор доступа к данным Landsat приведен на официальной странице: Landsat Data Access. Отдельная таблица посвящена сервисам пакетного скачивания данных.
USGS EarthExplorer — основное место хранения данных Landsat. Для выбора снимков используется традиционный графический интерфейс с указанием района интереса, интервала времени и коллекции данных (можно задавать сразу несколько).
Google Earth Engine (GEE) для каждого спутника Landsat содержит три вида данных:
* Raw Images — освещенность на уровне сенсора,
* Top of Atmosphere — отражательная способность на уровне сенсора, продукт уровня обработки 1,
* Surface Reflectance — отражательная способность поверхности, продукт уровня 2.
Каждый вид данных разделен на классы: Tier 1 и Tier 2.
GEE позволяет выбрать нужный фрагмент и каналы снимка, обработать их и получить уже готовый результат.
Amazon Web Services (AWS) предназначен для получения данных в промышленных масштабах, когда нужны сотни снимков. Подробнее о работе с сервисом, в том числе о SpatioTemporal Asset Catalog, можно узнать здесь.
Sentinel Hub EO Browser позволяет выбрать район, каналы, а также скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Это удобно для выполнения небольших задач. Кроме данных Landsat, на сервисе представлены комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные по снимкам Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых два (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а пять (три канала “красного края” (B5–B7), "широкий" канал NIR (B8) и канал для детектирования водяного пара (B9)) — только для Sentinel. Снимки, насколько возможно, согласованы по радиометрии, преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
NASA Earthdata Search не содержит снимков Landsat в чистом виде. Вместо них есть данные HLS Landsat Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m v2.0 (часть HLS, относящаяся к Landsat) и ряд других производных данных, опирающихся на снимки Landsat.
Во всех случаях: 1) на сервисах требуется бесплатная регистрация; 2) под данными Landsat понимаются данные Landsat Collection 2.
Помимо указанных выше сервисов, Геопортал Роскосмоса содержит снимки Landsat 8 до октября 2022 года.
#данные #landsat
Обзор доступа к данным Landsat приведен на официальной странице: Landsat Data Access. Отдельная таблица посвящена сервисам пакетного скачивания данных.
USGS EarthExplorer — основное место хранения данных Landsat. Для выбора снимков используется традиционный графический интерфейс с указанием района интереса, интервала времени и коллекции данных (можно задавать сразу несколько).
Google Earth Engine (GEE) для каждого спутника Landsat содержит три вида данных:
* Raw Images — освещенность на уровне сенсора,
* Top of Atmosphere — отражательная способность на уровне сенсора, продукт уровня обработки 1,
* Surface Reflectance — отражательная способность поверхности, продукт уровня 2.
Каждый вид данных разделен на классы: Tier 1 и Tier 2.
GEE позволяет выбрать нужный фрагмент и каналы снимка, обработать их и получить уже готовый результат.
Amazon Web Services (AWS) предназначен для получения данных в промышленных масштабах, когда нужны сотни снимков. Подробнее о работе с сервисом, в том числе о SpatioTemporal Asset Catalog, можно узнать здесь.
Sentinel Hub EO Browser позволяет выбрать район, каналы, а также скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Это удобно для выполнения небольших задач. Кроме данных Landsat, на сервисе представлены комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные по снимкам Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых два (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а пять (три канала “красного края” (B5–B7), "широкий" канал NIR (B8) и канал для детектирования водяного пара (B9)) — только для Sentinel. Снимки, насколько возможно, согласованы по радиометрии, преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
NASA Earthdata Search не содержит снимков Landsat в чистом виде. Вместо них есть данные HLS Landsat Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m v2.0 (часть HLS, относящаяся к Landsat) и ряд других производных данных, опирающихся на снимки Landsat.
Во всех случаях: 1) на сервисах требуется бесплатная регистрация; 2) под данными Landsat понимаются данные Landsat Collection 2.
Помимо указанных выше сервисов, Геопортал Роскосмоса содержит снимки Landsat 8 до октября 2022 года.
#данные #landsat
Global Forest Change — глобальная карта распространения, потерь и прироста лесов
Начиная с 2013 года, группа ученых из университета Мэриленда под руководством доктора Хансена составляет Global Forest Change (GFC) — карту распространения, потерь и прироста лесов относительно уровня 2000 года.
Карта создается на основе снимков спутника Landsat и имеет пространственное разрешение 30 м. Каждый слой карты представляет собой изображение, содержащее определенную информацию:
- treecover2000: процентное содержание древесного покрова в пикселе. Каждому пикселю присвоено значение от 0 до 100, причем 0 означает полное отсутствие леса, а 100 — полный лесной покров.
- loss: пиксель имеет значение 1, если за период исследования в нем произошла потеря леса.
- gain: пиксель имеет значение 1, если за период 2000–2012 гг. в нем произошел прирост леса.
- lossyear: значение пикселя указывает, в каком году произошла потеря леса, начиная с 2000 года. Так, если пиксель имеет значение 5, то потеря леса в нем произошла в 2005 году. 0 обозначает отсутствие потерь за период наблюдений.
Слои, названия которых начинаются с first и last, представляют собой эталонные мультиспектральные снимки первого и последнего года наблюдений соответственно. Это медианные композиты, соответствующие отдельным спектральным каналам (красному, NIR, SWIR1 и SWIR2) снимков Landsat, сделанных в течение вегетационного периода.
Самая свежая на сегодняшний день версия GFC охватывает период с 2000 по 2022 год.
Карта GFC реализована в виде приложения Google Earth Engine (GEE), а также в виде набора данных Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022)
Использование карты GFC описано в официальном руководстве GEE: Introduction to Hansen et al. Global Forest Change Data.
Основная публикация:
Hansen, M. C. et al. (2013). High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, 342(6160), 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693
Методика создания карты описана в Supplementary Material к указанной статье.
#лес #GEE #данные
Начиная с 2013 года, группа ученых из университета Мэриленда под руководством доктора Хансена составляет Global Forest Change (GFC) — карту распространения, потерь и прироста лесов относительно уровня 2000 года.
Карта создается на основе снимков спутника Landsat и имеет пространственное разрешение 30 м. Каждый слой карты представляет собой изображение, содержащее определенную информацию:
- treecover2000: процентное содержание древесного покрова в пикселе. Каждому пикселю присвоено значение от 0 до 100, причем 0 означает полное отсутствие леса, а 100 — полный лесной покров.
- loss: пиксель имеет значение 1, если за период исследования в нем произошла потеря леса.
- gain: пиксель имеет значение 1, если за период 2000–2012 гг. в нем произошел прирост леса.
- lossyear: значение пикселя указывает, в каком году произошла потеря леса, начиная с 2000 года. Так, если пиксель имеет значение 5, то потеря леса в нем произошла в 2005 году. 0 обозначает отсутствие потерь за период наблюдений.
Слои, названия которых начинаются с first и last, представляют собой эталонные мультиспектральные снимки первого и последнего года наблюдений соответственно. Это медианные композиты, соответствующие отдельным спектральным каналам (красному, NIR, SWIR1 и SWIR2) снимков Landsat, сделанных в течение вегетационного периода.
Самая свежая на сегодняшний день версия GFC охватывает период с 2000 по 2022 год.
Карта GFC реализована в виде приложения Google Earth Engine (GEE), а также в виде набора данных Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022)
Использование карты GFC описано в официальном руководстве GEE: Introduction to Hansen et al. Global Forest Change Data.
Основная публикация:
Hansen, M. C. et al. (2013). High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, 342(6160), 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693
Методика создания карты описана в Supplementary Material к указанной статье.
#лес #GEE #данные
Радарный спутник Ludi Tance-4-01 запущен на геостационарную орбиту
12 августа 2023 года в 17:26 UTC с космодрома Сичан (Китай) выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-3В" со спутником "Луди Тансе-4" № 1" (Ludi Tance-4-01), оснащенным радаром L-диапазона. Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Два предыдущих спутника Ludi Tance: Ludi Tance-1-01 (A и B) также являются радарами L-диапазона, запущенными на квази-солнечно-синхронную орбиту высотой около 600 км. Максимальное пространственное разрешение Ludi Tance-1-01 — 3 метра.
В отличие от предшественников, Ludi Tance-4 запущен на наклонную геостационарную орбиту. Информация о наклонении орбиты в настоящее время отсутствует. В случае успеха, это будет первый радарный спутник на геостационарной орбите. Предположительно, максимальная разрешающая способность радара будет составлять 20 метров.
Предварительной информации в прессе о запуске Ludi Tance-4 не было. То же самое наблюдалось и при запусках первых спутников серии. Тем не менее, речь идет о гражданской системе дистанционного зондирования.
#китай #SAR
12 августа 2023 года в 17:26 UTC с космодрома Сичан (Китай) выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-3В" со спутником "Луди Тансе-4" № 1" (Ludi Tance-4-01), оснащенным радаром L-диапазона. Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Два предыдущих спутника Ludi Tance: Ludi Tance-1-01 (A и B) также являются радарами L-диапазона, запущенными на квази-солнечно-синхронную орбиту высотой около 600 км. Максимальное пространственное разрешение Ludi Tance-1-01 — 3 метра.
В отличие от предшественников, Ludi Tance-4 запущен на наклонную геостационарную орбиту. Информация о наклонении орбиты в настоящее время отсутствует. В случае успеха, это будет первый радарный спутник на геостационарной орбите. Предположительно, максимальная разрешающая способность радара будет составлять 20 метров.
Предварительной информации в прессе о запуске Ludi Tance-4 не было. То же самое наблюдалось и при запусках первых спутников серии. Тем не менее, речь идет о гражданской системе дистанционного зондирования.
#китай #SAR
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
«Луна-25» продолжает перелёт к естественному спутнику Земли — все системы автоматической станции работают штатно, связь с ней устойчивая, энергобаланс положительный.
Сегодня были проведены первые включения комплекса научной аппаратуры, разработанного ИКИ РАН, в условиях космического полета. Служебная телеметрическая информация со всех приборов показала их штатное функционирование. Получены первые данные измерений на перелете к Луне, научная команда проекта приступила к их обработке.
#инфографика_рк #Луна25 #МиссияЛуна25
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Деревья и лес
Использование карт вроде Global Forest Change требует уточнения терминологии: нужно разобраться, что считается деревом, а что — лесом.
В карте GFC используется определение дерева, принятое Всемирной Продовольственной организацией (FAO): дерево — это любая растительность, высота которой превышает 5 метров. Как видим, это не слишком похоже на биологическое определение дерева. К тому же это означает, что GFC будет игнорировать деревья, высота которых меньше 5 метров (например, молодые посадки).
Лесом, по определению FAO, считаются: земельные угодья (1) занимающие площадь не менее 0,5 га с (2) деревьями высотой не менее 5 м и (3) долей растительного покрытия (canopy cover) более 10%.
Для нас это означает, что понятия "деревья" и "лес" в GFC не являются равнозначными. GFC — карта древесного покрова. Чтобы получить карту леса, нужно исключить из GFC связные фрагменты пикселей площадью меньше 0,5 га. Как это сделать показано здесь.
И — да: в прошлый раз мы сами говорили о GFC как о карте леса. Поступали мы так, чтобы избежать ненужных подробностей. Теперь, вот, уточняем.
#лес
Использование карт вроде Global Forest Change требует уточнения терминологии: нужно разобраться, что считается деревом, а что — лесом.
В карте GFC используется определение дерева, принятое Всемирной Продовольственной организацией (FAO): дерево — это любая растительность, высота которой превышает 5 метров. Как видим, это не слишком похоже на биологическое определение дерева. К тому же это означает, что GFC будет игнорировать деревья, высота которых меньше 5 метров (например, молодые посадки).
Лесом, по определению FAO, считаются: земельные угодья (1) занимающие площадь не менее 0,5 га с (2) деревьями высотой не менее 5 м и (3) долей растительного покрытия (canopy cover) более 10%.
Для нас это означает, что понятия "деревья" и "лес" в GFC не являются равнозначными. GFC — карта древесного покрова. Чтобы получить карту леса, нужно исключить из GFC связные фрагменты пикселей площадью меньше 0,5 га. Как это сделать показано здесь.
И — да: в прошлый раз мы сами говорили о GFC как о карте леса. Поступали мы так, чтобы избежать ненужных подробностей. Теперь, вот, уточняем.
#лес
GFC в качестве маски леса
Процесс создания маски леса на основе GFC требует некоторых пояснений. Начнем с теории.
Пологом леса (forest canopy) называют совокупность крон сомкнувшихся деревьев, размещающихся в одном или нескольких ярусах леса. На снимках среднего пространственного разрешения (Sentinel-2, Landsat) мы наблюдаем именно полог леса, не различая отдельные деревья.
Сомкнутость полога (canopy cover) — отношение суммы площадей горизонтальных проекций крон деревьев (без учета площади их перекрытия) к общей площади участка леса. Сомкнутость полога измеряют в процентах или в долях от единицы.
В GFC есть слой treecover2000 (TC) — процентное содержание древесного покрова в пикселе, на 2000 год. Информация о горизонтальной плотности древесного покрова — “изюминка” GFC, в других картах #LULC подобного слоя нет.
ТС примерно соответствует сомкнутости полога. Нам неизвестны публикации, где давалась бы оценка точности такого соответствия, поэтому здесь нужно быть осторожным.
Потеря леса (loss) определяется как замена деревьев другим классом земной поверхности и оценивается по годам (lossyear). Прирост деревьев (gain), напротив, представляет собой переход от любого класса поверхности к деревьям. Прирост фиксируется суммарно, по итогам наблюдений за двенадцать лет (2001–2012).
Примерный алгоритм создания маски леса на основе GFC:
1. Задать район интереса.
2. Задать порог TC (tc). Например, 30%.
3. Задать минимальную площадь леса в пикселях. Напомним, что по определению FAO минимальная площадь леса составляет 0,5 га или 9 пикселей Landsat.
4. Создать маску древесного покрова, объединяя следующие маски
* (TC > tc) и loss = 0
* gain = 1 и loss = 0
* gain = 1 и loss = 1 и lossyear < 13
Код примера
В примере не учитывается прирост леса.
В заключение, два замечания:
1. GFC как маска леса в масштабе страны, как правило, недостаточно точна. Ее можно использовать для более крупных регионов или для оценки горизонтальной структуры леса.
2. Было бы интересно сравнить потери древесного покрова по GFC с потерями класса деревьев маски ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022)
#лес #GEE
Процесс создания маски леса на основе GFC требует некоторых пояснений. Начнем с теории.
Пологом леса (forest canopy) называют совокупность крон сомкнувшихся деревьев, размещающихся в одном или нескольких ярусах леса. На снимках среднего пространственного разрешения (Sentinel-2, Landsat) мы наблюдаем именно полог леса, не различая отдельные деревья.
Сомкнутость полога (canopy cover) — отношение суммы площадей горизонтальных проекций крон деревьев (без учета площади их перекрытия) к общей площади участка леса. Сомкнутость полога измеряют в процентах или в долях от единицы.
В GFC есть слой treecover2000 (TC) — процентное содержание древесного покрова в пикселе, на 2000 год. Информация о горизонтальной плотности древесного покрова — “изюминка” GFC, в других картах #LULC подобного слоя нет.
ТС примерно соответствует сомкнутости полога. Нам неизвестны публикации, где давалась бы оценка точности такого соответствия, поэтому здесь нужно быть осторожным.
Потеря леса (loss) определяется как замена деревьев другим классом земной поверхности и оценивается по годам (lossyear). Прирост деревьев (gain), напротив, представляет собой переход от любого класса поверхности к деревьям. Прирост фиксируется суммарно, по итогам наблюдений за двенадцать лет (2001–2012).
Примерный алгоритм создания маски леса на основе GFC:
1. Задать район интереса.
2. Задать порог TC (tc). Например, 30%.
3. Задать минимальную площадь леса в пикселях. Напомним, что по определению FAO минимальная площадь леса составляет 0,5 га или 9 пикселей Landsat.
4. Создать маску древесного покрова, объединяя следующие маски
* (TC > tc) и loss = 0
* gain = 1 и loss = 0
* gain = 1 и loss = 1 и lossyear < 13
Код примера
В примере не учитывается прирост леса.
В заключение, два замечания:
1. GFC как маска леса в масштабе страны, как правило, недостаточно точна. Ее можно использовать для более крупных регионов или для оценки горизонтальной структуры леса.
2. Было бы интересно сравнить потери древесного покрова по GFC с потерями класса деревьев маски ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022)
#лес #GEE
Запущены пять спутников “Хэдэ-3”
14 августа 2023 года в 05:32 UTC с космодрома Сичан выполнен пуск ракеты-носителя "Куайчжоу-1А" с пятью спутниками "Хэдэ-3" (HEAD-3A/B/C/D/E). Спутники предназначены для слежения за судами/трафиком АИС*. Пуск успешный, космические аппараты выведены на околоземную орбиту.
Спутники разработаны и принадлежат частной компанией Head Aerospace Technology со штаб-квартирой в Пекине. Они являются часть группировки по отслеживанию кораблей, получающих сигналы АИС.
Параметры орбиты и характеристики аппаратуры не сообщаются. Исходя из возможностей ракеты-носителя, это низкая околоземная орбита, а масса аппаратов не превышает 40–50 кг.
*Автоматическая идентификационная система (АИС) — система, служащая для идентификации судов, их габаритов и курса.
#китай
14 августа 2023 года в 05:32 UTC с космодрома Сичан выполнен пуск ракеты-носителя "Куайчжоу-1А" с пятью спутниками "Хэдэ-3" (HEAD-3A/B/C/D/E). Спутники предназначены для слежения за судами/трафиком АИС*. Пуск успешный, космические аппараты выведены на околоземную орбиту.
Спутники разработаны и принадлежат частной компанией Head Aerospace Technology со штаб-квартирой в Пекине. Они являются часть группировки по отслеживанию кораблей, получающих сигналы АИС.
Параметры орбиты и характеристики аппаратуры не сообщаются. Исходя из возможностей ракеты-носителя, это низкая околоземная орбита, а масса аппаратов не превышает 40–50 кг.
*Автоматическая идентификационная система (АИС) — система, служащая для идентификации судов, их габаритов и курса.
#китай
Визуализация морских путей по снимкам Sentinel-1
На снимке 1️⃣ Sentinel-1 показаны морские пути в Балтийском море в окрестности российского порта Усть-Луга.
Поверхность моря отражает сигнал радара зеркально, в результате к радару возвращается лишь небольшая часть излученной им энергии. Напротив, металлический корпус корабля при освещении радаром дает сильный обратный сигнал. Поэтому корабль на радарном снимке выглядит как яркое пятно на фоне почти черной поверхности моря. Контраст между яркостями корабля и поверхности моря мы используем для визуализации морских путей.
Простейший способ визуализации морских путей — вычислить максимум каждого пикселя во временном ряду снимков Sentinel-1. В Google Earth Engine такой композит можно получить с помощью функции
Композит построен по данным одной относительной орбиты (7, нисходящая), для того чтобы все снимки были сделаны в одно и то же время и имели один и тот же угол падения. Таким образом, композит дает моментальный снимок плотности движения судов в момент пролета Sentinel-1 в 04:25 UTC. Взяв другие относительные орбиты, мы можем получить оценки плотности движения судов в другие моменты времени.
На рисунке 2️⃣ показан укрупненный фрагмент снимка 1️⃣. Видно, что металлические конструкции в порту “светятся” не хуже кораблей. Желтым цветом выделен участок железной дороги, с сильным обратным сигналом от вагонов и локомотивов. Особенно хорошо видна сортировочная станция, где в момент съемки находится много поездов.
Код примера
#SAR #вода #GEE
На снимке 1️⃣ Sentinel-1 показаны морские пути в Балтийском море в окрестности российского порта Усть-Луга.
Поверхность моря отражает сигнал радара зеркально, в результате к радару возвращается лишь небольшая часть излученной им энергии. Напротив, металлический корпус корабля при освещении радаром дает сильный обратный сигнал. Поэтому корабль на радарном снимке выглядит как яркое пятно на фоне почти черной поверхности моря. Контраст между яркостями корабля и поверхности моря мы используем для визуализации морских путей.
Простейший способ визуализации морских путей — вычислить максимум каждого пикселя во временном ряду снимков Sentinel-1. В Google Earth Engine такой композит можно получить с помощью функции
ee.ImageCollection.max(). Снимок 1️⃣ как раз и представляет собой максимальный композит данных Sentinel-1 IW GRD с 1 января 2018 года по 1 января 2022 года (поляризация VH, логарифмический масштаб).Композит построен по данным одной относительной орбиты (7, нисходящая), для того чтобы все снимки были сделаны в одно и то же время и имели один и тот же угол падения. Таким образом, композит дает моментальный снимок плотности движения судов в момент пролета Sentinel-1 в 04:25 UTC. Взяв другие относительные орбиты, мы можем получить оценки плотности движения судов в другие моменты времени.
На рисунке 2️⃣ показан укрупненный фрагмент снимка 1️⃣. Видно, что металлические конструкции в порту “светятся” не хуже кораблей. Желтым цветом выделен участок железной дороги, с сильным обратным сигналом от вагонов и локомотивов. Особенно хорошо видна сортировочная станция, где в момент съемки находится много поездов.
Код примера
#SAR #вода #GEE
Практического смысла в показанных выше снимках немного. Чтобы смысл появился, нужна существенно более высокая частота съемки, чем раз в 12 суток, как это есть сейчас.
При обнаружении судов на радарных снимках возникает проблема борьбы с помехами от наземных источников (сравните яркость порта и кораблей в акватории) и неоднозначностью отражения сигнала, когда из-за многократного отражения возникают "корабли-призраки" — эффект, знакомый нам по радарным снимкам мостов.
Как правило, судоходные трассы визуализируют по данным автоматических идентификационных систем (АИС), как это сделано на сервисе Marine Traffic. Данные АИС передаются всеми типами судов, даже небольшими судами, которые могут быть пропущены Sentinel-1. Но АИС-трекер можно отключить, тогда как спутниковый радар отключить гораздо сложнее.
Мы использовали поляризацию VH, потому что в ней оказалось проще добиться сильного контраста между яркостями поверхности моря и кораблей, чем в поляризации VV, хотя принципиальных различий мы не обнаружили. Спекл-фильтрация не применялась. Фактически, ее роль выполняет способ создания композита: максимум каждого пикселя во временном ряду снимков.
В заключение, забавный снимок из статьи. В Мраморном море, между проливами Босфор и Дарданеллы, движение судов весьма интенсивное. Тем не менее, вокруг острова Имралы наблюдается темная зона. Дело в том, что на острове находится турецкая военная база и тюрьма строгого режима, так что окрестные воды закрыты для судоходства.
При обнаружении судов на радарных снимках возникает проблема борьбы с помехами от наземных источников (сравните яркость порта и кораблей в акватории) и неоднозначностью отражения сигнала, когда из-за многократного отражения возникают "корабли-призраки" — эффект, знакомый нам по радарным снимкам мостов.
Как правило, судоходные трассы визуализируют по данным автоматических идентификационных систем (АИС), как это сделано на сервисе Marine Traffic. Данные АИС передаются всеми типами судов, даже небольшими судами, которые могут быть пропущены Sentinel-1. Но АИС-трекер можно отключить, тогда как спутниковый радар отключить гораздо сложнее.
Мы использовали поляризацию VH, потому что в ней оказалось проще добиться сильного контраста между яркостями поверхности моря и кораблей, чем в поляризации VV, хотя принципиальных различий мы не обнаружили. Спекл-фильтрация не применялась. Фактически, ее роль выполняет способ создания композита: максимум каждого пикселя во временном ряду снимков.
В заключение, забавный снимок из статьи. В Мраморном море, между проливами Босфор и Дарданеллы, движение судов весьма интенсивное. Тем не менее, вокруг острова Имралы наблюдается темная зона. Дело в том, что на острове находится турецкая военная база и тюрьма строгого режима, так что окрестные воды закрыты для судоходства.
Constellr собрала 17 млн евро на создание спутниковой группировки для измерения температуры земной поверхности
Немецкая компания Сonstellr планирует потратить собранные ей 17 млн евро на создание группировки спутников для мониторинга температуры земной поверхности.
Разработанный Сonstellr прибор LisR уже работает на МКС, и делает снимки в тепловом ИК-диапазоне с разрешением 80 м. Приборы будущей группировки, состоящей из аппаратов массой около 100 кг, должны обеспечить ежедневную съемку (без учета облачности) с пространственным разрешением 30 метров. Такое разрешение нельзя назвать прорывом, но это значительно лучше чем у имеющихся в свободном доступе данных Landsat TIRS/TIRS-2 (100 метров). Первый спутник группировки предполагается запустить в 2024 году.
В апреле нынешнего года Constellr приобрела бельгийский стартап ScanWorld, занимавшийся получением и анализом гиперспектральных данных.
Судя по заявлениям компании, Constellr движется в сторону технологий умного земледелия (smart farming): мониторинг состояния сельскохозяйственных культур, управление орошением, оценка содержания углерода в почве и т. п. Среди перспективных направлений на сайте компании значатся также промышленный мониторинг и ликвидация последствий стихийных бедствий.
Редкий случай, когда за компанией, занимающейся измерением температуры поверхности, не маячат военные. По крайней мере, на первый взгляд. Ведь судить об этом можно только по косвенным признакам: источникам финансирования, составу руководства и т. п.
#LST #гиперспектр #сельхоз
Немецкая компания Сonstellr планирует потратить собранные ей 17 млн евро на создание группировки спутников для мониторинга температуры земной поверхности.
Разработанный Сonstellr прибор LisR уже работает на МКС, и делает снимки в тепловом ИК-диапазоне с разрешением 80 м. Приборы будущей группировки, состоящей из аппаратов массой около 100 кг, должны обеспечить ежедневную съемку (без учета облачности) с пространственным разрешением 30 метров. Такое разрешение нельзя назвать прорывом, но это значительно лучше чем у имеющихся в свободном доступе данных Landsat TIRS/TIRS-2 (100 метров). Первый спутник группировки предполагается запустить в 2024 году.
В апреле нынешнего года Constellr приобрела бельгийский стартап ScanWorld, занимавшийся получением и анализом гиперспектральных данных.
Судя по заявлениям компании, Constellr движется в сторону технологий умного земледелия (smart farming): мониторинг состояния сельскохозяйственных культур, управление орошением, оценка содержания углерода в почве и т. п. Среди перспективных направлений на сайте компании значатся также промышленный мониторинг и ликвидация последствий стихийных бедствий.
Редкий случай, когда за компанией, занимающейся измерением температуры поверхности, не маячат военные. По крайней мере, на первый взгляд. Ведь судить об этом можно только по косвенным признакам: источникам финансирования, составу руководства и т. п.
#LST #гиперспектр #сельхоз
SpaceNews
Thermal data startup constellr raises 17 million euros
Thermal satellite data startup constellr raised 17 million euros ($18.93) in an extension of the German company’s seed funding round.
Лесные пожары лета 2023 года
Площадь лесов, пройденных огнем по всей России, на 13 августа 2023 года достигла 4 млн гектаров. Прошлогодний показатель в 3,4 млн гектаров, сгоревших за весь 2022 год, был превзойден еще в конце июля. Погода в России в августе ожидается выше климатической нормы на 0,5–2 ℃, что способствует засухам и лесным пожарам.
В Канаде лесные пожары происходят каждое лето, но это лето — особенное. По состоянию на 10 августа 2023 года пройденная пожарами площадь составила 3,5 млн. гектаров. Таким образом, в середине пожароопасного сезона выгоревшая площадь уже примерно вдвое больше, чем обычно за весь сезон. Лесные пожары в Канаде привели к рекордным выбросам углекислого газа в атмосферу. Они составили “более 25% вредных веществ в воздухе всей планеты в 2023 году”.
Несмотря на то, что лето 2023 года в некоторых регионах США было необычно жарким, год оказался спокойным в плане пожаров. По состоянию на 3 августа 2023 г. с начала года выгоревшая площадь составила 480 тыс. гектаров. По данным Национального межведомственного пожарного центра, это наименьшая выгоревшая площадь за последние 10 лет. Среднее десятилетнее значение площади, выгорающей к 3 августа, составляет 1.54 миллиона гектаров.
По данным Европейской системы информации о лесных пожарах (EFFIS), к 22 июля текущего года на территории ЕС сгорело более 182 569 гектаров, что более чем на 40% превысило средний показатель за период с 2003 по 2022 год (128 225 гектара). Масштабные пожары в Греции и Италии стали угрозой не только для окружающей среды, но и для населенных пунктов.
#пожары
Площадь лесов, пройденных огнем по всей России, на 13 августа 2023 года достигла 4 млн гектаров. Прошлогодний показатель в 3,4 млн гектаров, сгоревших за весь 2022 год, был превзойден еще в конце июля. Погода в России в августе ожидается выше климатической нормы на 0,5–2 ℃, что способствует засухам и лесным пожарам.
В Канаде лесные пожары происходят каждое лето, но это лето — особенное. По состоянию на 10 августа 2023 года пройденная пожарами площадь составила 3,5 млн. гектаров. Таким образом, в середине пожароопасного сезона выгоревшая площадь уже примерно вдвое больше, чем обычно за весь сезон. Лесные пожары в Канаде привели к рекордным выбросам углекислого газа в атмосферу. Они составили “более 25% вредных веществ в воздухе всей планеты в 2023 году”.
Несмотря на то, что лето 2023 года в некоторых регионах США было необычно жарким, год оказался спокойным в плане пожаров. По состоянию на 3 августа 2023 г. с начала года выгоревшая площадь составила 480 тыс. гектаров. По данным Национального межведомственного пожарного центра, это наименьшая выгоревшая площадь за последние 10 лет. Среднее десятилетнее значение площади, выгорающей к 3 августа, составляет 1.54 миллиона гектаров.
По данным Европейской системы информации о лесных пожарах (EFFIS), к 22 июля текущего года на территории ЕС сгорело более 182 569 гектаров, что более чем на 40% превысило средний показатель за период с 2003 по 2022 год (128 225 гектара). Масштабные пожары в Греции и Италии стали угрозой не только для окружающей среды, но и для населенных пунктов.
#пожары
Forwarded from «Советский космос»
В этот день, в 1974 году, на орбиту был выведен КА «Космос-673», представляющий спутник радиотехнической разведки «Целина-Д».
Назначение аппарата - детальное радиотехническое наблюдение.
Назначение аппарата - детальное радиотехническое наблюдение.