На снимке показаны Алеутские острова у побережья материковой части Аляски, освещенные лунным бликом. Это явление подобно солнечному блику (sunglint) и возникает только при отражении света Луны от воды под определенным углом. Снимок лунного блика — редкость для астронавигационной фотографии.
Обратите внимание на зеленый свет высоко в атмосфере Земли. Это — северное (полярное) сияние (Aurora borealis). Солнечные вспышки, выбросы корональной массы и другие массивные всплески энергии Солнца, проносятся через космическое пространство и воздействуют на магнитное поле Земли. В результате возникает северное сияние. Сияния могут иметь различные оттенки — от зеленого и желтого до фиолетового и красного. Сияния могут возникать и над южным полушарием, где они известны как Aurora australis — южное сияние.
Мы не знаем, как правильно перевести на русский язык sunglint и moonglint. Перевели как “солнечный блик” и “лунный блик”. Будем благодарны за обоснованную подсказку.
#снимки #МКС
Обратите внимание на зеленый свет высоко в атмосфере Земли. Это — северное (полярное) сияние (Aurora borealis). Солнечные вспышки, выбросы корональной массы и другие массивные всплески энергии Солнца, проносятся через космическое пространство и воздействуют на магнитное поле Земли. В результате возникает северное сияние. Сияния могут иметь различные оттенки — от зеленого и желтого до фиолетового и красного. Сияния могут возникать и над южным полушарием, где они известны как Aurora australis — южное сияние.
Мы не знаем, как правильно перевести на русский язык sunglint и moonglint. Перевели как “солнечный блик” и “лунный блик”. Будем благодарны за обоснованную подсказку.
#снимки #МКС
Обзор канала за август
В августе мы…
🛰 Завершили мини-цикл заметок про интерпретацию радарных снимков (#SAR #основы). Изучали особенности радарных снимков городской застройки (кардинальный эффект и все такое), смотрели как они проявляются на снимках Мурманска, сделанных с восходящей и нисходящей орбит, а также подвели некоторые итоги. Цикл заметок о радарной съемке будет продолжен — там еще много всего.
🛰 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine (GEE): детально рассмотрели построение временных рядов данных Sentinel-2 (1, 2, 3, 4), оценивали долю облачного покрытия территории, выявляли нарушения состояния леса по данным Sentinel-2. Весь учебник по GEE с примерами собран здесь, а более крупные проекты — здесь.
📡 Знакомились с наборами данных: ретроспективными и прогнозными данными модели химического состава атмосферы GEOS-CF (узнали и о способе уточнения разрешения этих данных), и снимками малого спутника Proba-V, продолжившего временной ряд данных SPOT-VEGETATION. Глобальная карта распространения, потерь и прироста лесов Global Forest Change удостоились мини-цикла, который начинается здесь. Рассказали о современной коллекции общедоступных данных спутников Landsat — USGS Landsat Collection 2 и о том, где эти данные хранятся. Познакомились с NASA Worldview — инструментом для интерактивной визуализации более тысячи глобальных слоев спутниковых данных.
📖 Вспомнили об основах методов дистанционного зондирования: рассмотрели отражательную способность снега и льда, а также комбинации каналов Landsat.
🔥 Лесные пожары, увы, продолжают бушевать во многих регионах мира. Мы наблюдали пожары: в Канаде, где они длятся с мая, а к августу дошли до Юкона, в Португалии и в США.
🚀 Август оказался щедрым на запуски радарных спутников. Были запущены сингапурский радарный спутник DS-SAR, американский Capella 11 (Acadia 1), а также китайский радар “Хуаньцзин Цзяньцай-2-06”. Китайский спутник — гражданский, остальные — двойного назначения. Особого внимания заслуживает китайский радарный спутник Ludi Tance-4-01, запущенный на геостационарную орбиту. Это первый спутник такого рода в мире.
🌒 Следили за запуском автоматической станции “Луна-25”, ее первыми успехами и аварией. Поздравляли индийских коллег с успешной посадкой спускаемого модуля на Луну.
📱 Узнали, что компания "Бюро 1440", благодаря своей низкоорбитальной группировке, выполнила сеанс видеосвязи из точки, где нет покрытия сотовой связи и земного интернета.
🚢 С помощью радарных данных Sentinel-1 показали, как выглядят морские пути в Балтийском море, в окрестности российского порта Усть-Луга, а также в устье Кольского залива.
📜 Вспоминали историю: годовщину полета Германа Титова, первого человека выполнившего съемку Земли с орбиты, полет Белки и Стрелки (не забывайте про 40 мышей и двух крыс!). Рассматривали снимки Луны, сделанные 54 года назад советским “Зондом-7”.
📸 Посетили интересные места: ледник Кангердлугссуак в одноименном гренландском фьорде, ветропарк Фрисланд в Нидерландах и Каменскую ветряную электростанцию в Ростовской области России, а также космодром Махия в Новой Зеландии. Продолжили виртуальную экскурсию по Северному морскому пути, “пройдя” мыс Желания на северо-восточной оконечности Новой Земли и порт Диксон. Сравните снимки последнего, сделанные в марте и в июле.
Спасибо, что читаете.
#август2023
В августе мы…
🛰 Завершили мини-цикл заметок про интерпретацию радарных снимков (#SAR #основы). Изучали особенности радарных снимков городской застройки (кардинальный эффект и все такое), смотрели как они проявляются на снимках Мурманска, сделанных с восходящей и нисходящей орбит, а также подвели некоторые итоги. Цикл заметок о радарной съемке будет продолжен — там еще много всего.
🛰 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine (GEE): детально рассмотрели построение временных рядов данных Sentinel-2 (1, 2, 3, 4), оценивали долю облачного покрытия территории, выявляли нарушения состояния леса по данным Sentinel-2. Весь учебник по GEE с примерами собран здесь, а более крупные проекты — здесь.
📡 Знакомились с наборами данных: ретроспективными и прогнозными данными модели химического состава атмосферы GEOS-CF (узнали и о способе уточнения разрешения этих данных), и снимками малого спутника Proba-V, продолжившего временной ряд данных SPOT-VEGETATION. Глобальная карта распространения, потерь и прироста лесов Global Forest Change удостоились мини-цикла, который начинается здесь. Рассказали о современной коллекции общедоступных данных спутников Landsat — USGS Landsat Collection 2 и о том, где эти данные хранятся. Познакомились с NASA Worldview — инструментом для интерактивной визуализации более тысячи глобальных слоев спутниковых данных.
📖 Вспомнили об основах методов дистанционного зондирования: рассмотрели отражательную способность снега и льда, а также комбинации каналов Landsat.
🔥 Лесные пожары, увы, продолжают бушевать во многих регионах мира. Мы наблюдали пожары: в Канаде, где они длятся с мая, а к августу дошли до Юкона, в Португалии и в США.
🚀 Август оказался щедрым на запуски радарных спутников. Были запущены сингапурский радарный спутник DS-SAR, американский Capella 11 (Acadia 1), а также китайский радар “Хуаньцзин Цзяньцай-2-06”. Китайский спутник — гражданский, остальные — двойного назначения. Особого внимания заслуживает китайский радарный спутник Ludi Tance-4-01, запущенный на геостационарную орбиту. Это первый спутник такого рода в мире.
🌒 Следили за запуском автоматической станции “Луна-25”, ее первыми успехами и аварией. Поздравляли индийских коллег с успешной посадкой спускаемого модуля на Луну.
📱 Узнали, что компания "Бюро 1440", благодаря своей низкоорбитальной группировке, выполнила сеанс видеосвязи из точки, где нет покрытия сотовой связи и земного интернета.
🚢 С помощью радарных данных Sentinel-1 показали, как выглядят морские пути в Балтийском море, в окрестности российского порта Усть-Луга, а также в устье Кольского залива.
📜 Вспоминали историю: годовщину полета Германа Титова, первого человека выполнившего съемку Земли с орбиты, полет Белки и Стрелки (не забывайте про 40 мышей и двух крыс!). Рассматривали снимки Луны, сделанные 54 года назад советским “Зондом-7”.
📸 Посетили интересные места: ледник Кангердлугссуак в одноименном гренландском фьорде, ветропарк Фрисланд в Нидерландах и Каменскую ветряную электростанцию в Ростовской области России, а также космодром Махия в Новой Зеландии. Продолжили виртуальную экскурсию по Северному морскому пути, “пройдя” мыс Желания на северо-восточной оконечности Новой Земли и порт Диксон. Сравните снимки последнего, сделанные в марте и в июле.
Спасибо, что читаете.
#август2023
Forwarded from НТО
🛰️Открыта регистрация на профиль «Анализ космических снимков и геопространственных данных»
❗️Регистрация проходит тут
• Вуз-организатор: МИРЭА — Российский технологический университет
• Вуз-партнер: МИИГАиК
📖С какими предметами должно быть хорошо:
информатика, география
👨🏻💻Что предстоит делать в финале?
Командам финалистов предстоит собирать, готовить исходные данные, выбирать методики их обработки, автоматизировать и интерпретировать результаты для целей мониторинга состояния окружающей среды.
🙇♂️Что еще очень важно знать или захотеть быстро обучиться?
Владеть хотя бы простейшими приёмами работы с данными и геоинформационными системами.
🤔Можно ли этому учиться в процессе подготовки к профилю?
Да, много полезной информации тут
❗️Регистрация проходит тут
• Вуз-организатор: МИРЭА — Российский технологический университет
• Вуз-партнер: МИИГАиК
📖С какими предметами должно быть хорошо:
информатика, география
👨🏻💻Что предстоит делать в финале?
Командам финалистов предстоит собирать, готовить исходные данные, выбирать методики их обработки, автоматизировать и интерпретировать результаты для целей мониторинга состояния окружающей среды.
🙇♂️Что еще очень важно знать или захотеть быстро обучиться?
Владеть хотя бы простейшими приёмами работы с данными и геоинформационными системами.
🤔Можно ли этому учиться в процессе подготовки к профилю?
Да, много полезной информации тут
Благодарим, расположив в календарном порядке, телеграм-каналы, делавшие репосты и цитировавшие наши публикации в августе 2023 года:
* @IngeniumNotes
* @twrussia
* @gisgeo_org
* @SarkisG
* @SCANEX_news
* @geneticdisease123
* @table_Bradis
* @IngeniumNotes
* @twrussia
* @gisgeo_org
* @SarkisG
* @SCANEX_news
* @geneticdisease123
* @table_Bradis
Обзор исследований микроволновых методов восстановления характеристик ледяного покрова Арктики
Заболотских Е.В., Хворостовский К.С., Животовская М.А., Львова Е.В., Азаров С.М., Балашова Е.А. Спутниковое микроволновое зондирование морского льда Арктики. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2023. Т. 20. № 1. — С. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-9-34
Возможности оптических методов изучения ледяного покрова Арктики крайне ограничены из-за полярной ночи и постоянной облачности, поэтому основную роль в таких исследованиях играют наблюдения в микроволновом диапазоне с помощью радиометров, скаттерометров и радаров. При этом решаются задачи классификации морской поверхности (лед/вода) и определения характеристик льда — его сплоченности (Sea Ice Concentration), типа (по возрасту), температуры и толщины. Статья дает обзор самых современных результатов в этой области исследований, подробный и читабельный.
#лед #обзор
Заболотских Е.В., Хворостовский К.С., Животовская М.А., Львова Е.В., Азаров С.М., Балашова Е.А. Спутниковое микроволновое зондирование морского льда Арктики. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2023. Т. 20. № 1. — С. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-9-34
Возможности оптических методов изучения ледяного покрова Арктики крайне ограничены из-за полярной ночи и постоянной облачности, поэтому основную роль в таких исследованиях играют наблюдения в микроволновом диапазоне с помощью радиометров, скаттерометров и радаров. При этом решаются задачи классификации морской поверхности (лед/вода) и определения характеристик льда — его сплоченности (Sea Ice Concentration), типа (по возрасту), температуры и толщины. Статья дает обзор самых современных результатов в этой области исследований, подробный и читабельный.
#лед #обзор
Поздравляем всех с началом нового учебного года! Желаем, чтобы учителя и ученики открывали для себя новые знания и идеи, которые сделают их жизнь более яркой и увлекательной. Учить и учиться нелегко, поэтому отнеситесь друг к другу с заботой и пониманием. А мы продолжим наше путешествие в мир спутниковых снимков.
Прогнозируем ураган “Идалия”
На побережье Мексиканского залива вот уже несколько дней бушует ураган “Идалия”. Впечатляющая воронка урагана видна на снимках 1️⃣ и 2️⃣, сделанных прибором MODIS спутника Terra 29 и 30 августа.
Оперативные снимки урагана можно посмотреть на портале NASA Disasters или на Worldview. Кстати, на последнем наблюдается задержка с обновлением данных геостационарных спутников GOES на несколько часов против обещанных 10 минут.
Получить прогноз распространения урагана можно с помощи модели Goddard Earth Observing System Model (GEOS). В GEOS поступают данные о ветре из более чем 30 источников, включая суда, буи, радиозонды, самолеты и спутники. В полном объеме нам GEOS недоступна, но на Google Earth Engine есть модель химического состава атмосферы GEOS-CF, а в ней есть прогноз не только химического состава, но и скорости ветра (правда, только приземного).
Указываем дату и время, на которую делается прогноз. В нашем примере это будет 8:00 Всемирного времени 2 сентября (
Результат показан на рисунке 3️⃣. Воронка “Идалии” видна у побережья обеих Каролин.
Код примера
#атмосфера #GEE
На побережье Мексиканского залива вот уже несколько дней бушует ураган “Идалия”. Впечатляющая воронка урагана видна на снимках 1️⃣ и 2️⃣, сделанных прибором MODIS спутника Terra 29 и 30 августа.
Оперативные снимки урагана можно посмотреть на портале NASA Disasters или на Worldview. Кстати, на последнем наблюдается задержка с обновлением данных геостационарных спутников GOES на несколько часов против обещанных 10 минут.
Получить прогноз распространения урагана можно с помощи модели Goddard Earth Observing System Model (GEOS). В GEOS поступают данные о ветре из более чем 30 источников, включая суда, буи, радиозонды, самолеты и спутники. В полном объеме нам GEOS недоступна, но на Google Earth Engine есть модель химического состава атмосферы GEOS-CF, а в ней есть прогноз не только химического состава, но и скорости ветра (правда, только приземного).
Указываем дату и время, на которую делается прогноз. В нашем примере это будет 8:00 Всемирного времени 2 сентября (
fcstDateTime). После этого фильтруем коллекцию данных geos по значению свойства 'system:index' — оно должно содержать строку с заданной датой.var fcstDateTime = '20230902_0800z';
var image = geos.filter(ee.Filter.stringContains('system:index',fcstDateTime)).first();
Результат показан на рисунке 3️⃣. Воронка “Идалии” видна у побережья обеих Каролин.
Код примера
#атмосфера #GEE
Firefly Aerospace и Millennium Space Systems готовы к запуску Victus Nox
Словно в ответ на нашу заметку.
Компании Firefly Aerospace и Millennium Space Systems объявили о том, что у них все готово, и они только ждут приказа Космических сил США о подготовке к оперативному запуску спутника Victus Nox. Сейчас Firefly и Millennium находятся в фазе “hot standby”, которая продлится шесть месяцев. В этот период, видимо, и случится то, что должно было произойти еще в мае. Будем следить.
#война
Словно в ответ на нашу заметку.
Компании Firefly Aerospace и Millennium Space Systems объявили о том, что у них все готово, и они только ждут приказа Космических сил США о подготовке к оперативному запуску спутника Victus Nox. Сейчас Firefly и Millennium находятся в фазе “hot standby”, которая продлится шесть месяцев. В этот период, видимо, и случится то, что должно было произойти еще в мае. Будем следить.
#война
Полосы радиопомех на радарных снимках
В продолжение разговора про артефакты на радарных снимках, начатого здесь.
Артефакты, которые мы видели, появляются в результате работы наземных радаров. Они располагаются вдоль линии, перпендикулярной направлению полета спутника. Соответственно угол наклона линии зависит от типа орбиты. На рисунке 1️⃣ показаны артефакты на снимках восходящей и нисходящей орбит. Проявляются артефакты на снимках разных поляризаций.
Радар Sentinel-1 работает в С-диапазоне (частота 5,405 ГГц). Помехи радару может создавать нечто, работающее в том же диапазоне. Это могут быть военные радары, например, AN/MPQ-53/65, входящий в состав ракетной батареи Patriot, или российский зенитно-ракетный комплекс С-400 или морские радары, такие как японский FCS-3 и китайский Type-381. На снимке 2️⃣ показана работа шведской системы радаров раннего обнаружения STRIL. Помехи Sentinel-1 могут создавать и гражданские радары, в частности, метеорологические.
В статье приводится карта метеорадаров в Европе, составленная по данным Sentinel-1. Расположение метеорадаров на карте мира приведено на сайте Всемирной метеорологической организации. Помехи от метеорадаров, как правило, слабее, чем от военных радаров. Обзор методов обнаружения и локализации радиочастотных помех с помощью Sentinel-1 приводится в статье.
В сети можно встретить историю о том, что указанные артефакты открыл и объяснил в 2018 году израильский инженер Харел Дан (Harel Dan). Это, мягко говоря, не совсем так. Заслуга Харела в том, что он привлек к этим артефактам внимание. Оба рисунка взяты из его статьи. Там же есть пример кода на GEE. Харел и сейчас собирает разные интересные штуки про радары. Найти его можно на Medium и в X.
#SAR #GEE #основы
В продолжение разговора про артефакты на радарных снимках, начатого здесь.
Артефакты, которые мы видели, появляются в результате работы наземных радаров. Они располагаются вдоль линии, перпендикулярной направлению полета спутника. Соответственно угол наклона линии зависит от типа орбиты. На рисунке 1️⃣ показаны артефакты на снимках восходящей и нисходящей орбит. Проявляются артефакты на снимках разных поляризаций.
Радар Sentinel-1 работает в С-диапазоне (частота 5,405 ГГц). Помехи радару может создавать нечто, работающее в том же диапазоне. Это могут быть военные радары, например, AN/MPQ-53/65, входящий в состав ракетной батареи Patriot, или российский зенитно-ракетный комплекс С-400 или морские радары, такие как японский FCS-3 и китайский Type-381. На снимке 2️⃣ показана работа шведской системы радаров раннего обнаружения STRIL. Помехи Sentinel-1 могут создавать и гражданские радары, в частности, метеорологические.
В статье приводится карта метеорадаров в Европе, составленная по данным Sentinel-1. Расположение метеорадаров на карте мира приведено на сайте Всемирной метеорологической организации. Помехи от метеорадаров, как правило, слабее, чем от военных радаров. Обзор методов обнаружения и локализации радиочастотных помех с помощью Sentinel-1 приводится в статье.
В сети можно встретить историю о том, что указанные артефакты открыл и объяснил в 2018 году израильский инженер Харел Дан (Harel Dan). Это, мягко говоря, не совсем так. Заслуга Харела в том, что он привлек к этим артефактам внимание. Оба рисунка взяты из его статьи. Там же есть пример кода на GEE. Харел и сейчас собирает разные интересные штуки про радары. Найти его можно на Medium и в X.
#SAR #GEE #основы
GEE-37. Сравнение площадей пахотных земель
В GEE доступно несколько классификаций земной поверхности с разрешением 10 метров — ESA Worldcover (ESA), ESRI Land Cover (ESRI) и Dynamic World (DW). Рассчитаем с их помощью площадь пахотных земель Венгрии и сравним результаты. Для сравнения возьмем 2021 год, который присутствует во всех классификациях.
Пахотные земли — это земли, ежегодно обрабатываемые и используемые под посев сельскохозяйственных культур. Будем считать пахотными землями все, что относится к классу Cropland (ESA) или Crops (ESRI и DW).
Выбрав нужный класс поверхности (
Вычисление площади изображений производится с помощью функции
Оказалось, что площадь пахотных земель по данным ESA составляет 43438 кв. км, а по данным ESRI — целых 56433 кв. км. DW дает оценку, лежащую между ESA и ESRI.
Код примера
Мы построили разность между пахотными землями по DW и по ESA. Скрипт можно дополнить отображением двух карт в разделенном окне, оценкой изменения площади пахотных земель от года к году (ESRI и DW дают такую возможность), а также рассчитать площади пахотных земель по областям.
#GEE #сельхоз
В GEE доступно несколько классификаций земной поверхности с разрешением 10 метров — ESA Worldcover (ESA), ESRI Land Cover (ESRI) и Dynamic World (DW). Рассчитаем с их помощью площадь пахотных земель Венгрии и сравним результаты. Для сравнения возьмем 2021 год, который присутствует во всех классификациях.
Пахотные земли — это земли, ежегодно обрабатываемые и используемые под посев сельскохозяйственных культур. Будем считать пахотными землями все, что относится к классу Cropland (ESA) или Crops (ESRI и DW).
Выбрав нужный класс поверхности (
cropland), рассчитаем занимаемую им площадь.var cropland_area = cropland.multiply(ee.Image.pixelArea()).divide(1000*1000);
Вычисление площади изображений производится с помощью функции
ee.Image.pixelArea(). Эта функция создает изображение, в котором значение каждого пикселя равно площади этого пикселя в кв. метрах. Если пиксели изображения, площадь которого предстоит измерить, содержат значения 0 или 1, то мы можем умножить его на ee.Image.pixelArea(). В результате получим изображение, совпадающее по размеру с исходным cropland, в каждом пикселе которого содержится значение площади пикселя. .divide(1000*1000) нужно для перевода кв. метров в кв. километры. Осталось суммировать значения всех пикселей, и получим искомую площадь. Общую площадь вычисляют с помощью функции reduceRegion() и редьюсера ee.Reducer.sum().Оказалось, что площадь пахотных земель по данным ESA составляет 43438 кв. км, а по данным ESRI — целых 56433 кв. км. DW дает оценку, лежащую между ESA и ESRI.
Код примера
Мы построили разность между пахотными землями по DW и по ESA. Скрипт можно дополнить отображением двух карт в разделенном окне, оценкой изменения площади пахотных земель от года к году (ESRI и DW дают такую возможность), а также рассчитать площади пахотных земель по областям.
#GEE #сельхоз
1️⃣ Карта классов поверхности для территории Венгрии по данным ESA Worldcover 2021.
2️⃣ Маска пахотных земель по данным ESA Worldcover 2021.
3️⃣ Разность масок пахотных земель по DW и по ESA (фрагмент). Красным цветом показаны участки, относящиеся к пахотным землям по данным DW, синим — по данным ESA. Белым цветом показаны участки, где маски DW и ESA совпадают. Видно, что DW в число пахотных земель захватывает близлежащие дороги.
2️⃣ Маска пахотных земель по данным ESA Worldcover 2021.
3️⃣ Разность масок пахотных земель по DW и по ESA (фрагмент). Красным цветом показаны участки, относящиеся к пахотным землям по данным DW, синим — по данным ESA. Белым цветом показаны участки, где маски DW и ESA совпадают. Видно, что DW в число пахотных земель захватывает близлежащие дороги.
Характеристики отраженного радарного сигнала
До сих пор, говоря об отраженном сигнале радара, мы ничего не сказали о характеристиках, в которых этот отраженный сигнал измеряется. Конечно, с них можно было бы начать, но тогда было бы непонятно, почему этих характеристик так много. Теперь, когда мы познакомились с множеством факторов, влияющих на отражение сигнала, легче будет разобраться и с обилием характеристик.
Отражающие свойства сосредоточенных объектов (целей) характеризуются эффективной площадью рассеяния (ЭПР) σ, которая определяется как отношение между потоком мощности падающего (I_i) и принятого (I_r) сигнала
σ = I_r / I_i * 4 * π * R^2,
R — расстояние от радара до цели. Потоки мощности измеряются в Ватт/м^2, а ЭПР — в м^2.
Интенсивность падающего сигнала всегда рассматривают вблизи цели, а интенсивность отраженного сигнала обычно относят к точке приема. Чтобы исключить зависимость ЭПР от расстояния между радаром и целью R, вводят множитель 4 * π * R^2.
Таким образом, эффективная площадь рассеяния — это площадь переизлучателя, который, будучи помещенным в точку цели, создает в месте приема такую же плотность потока мощности, что и реальная цель.
Переизлучателем называют объект, переизлучающий падающий на него сигнал. В нашем случае переизлучатель должен быть изотропным, то есть излучающим равномерно по всем направлениям, и не поглощать энергию. Вместо “переизлучающий” подойдут и другие термины — “отражающий”, “рассеивающий”. Поэтому в литературе можно встретить отражатели и рассеиватели (даже чаще, чем переизлучатели).
Сосредоточенный объект или цель — это объект, имеющий небольшие размеры по сравнению с пространственным разрешением радара. Нам же, как правило, придется иметь дело с распределенными объектами, большими по площади (сценами).
Характеристикой отражения распределенных объектов является коэффициент обратного рассеяния σ0
σ0 = < σ / A >
σ — ЭПР объекта, A — площадь на земной поверхности, связанная с объектом.
Реальные объекты при облучении их под разными углами могут давать различную энергию отражения. Поэтому в формуле для σ0 используется средняя ЭПР (<> обозначают операцию вычисления среднего).
Итак, σ0 ("сигма нуль" или “sigma nought” или “normalized radar cross-section”) — безразмерная величина, характеризующая отражение радарных сигналов от распределенных объектов. Она равна средней ЭПР, деленной на единицу площади.
Что же это за площадь такая?
#SAR #основы
До сих пор, говоря об отраженном сигнале радара, мы ничего не сказали о характеристиках, в которых этот отраженный сигнал измеряется. Конечно, с них можно было бы начать, но тогда было бы непонятно, почему этих характеристик так много. Теперь, когда мы познакомились с множеством факторов, влияющих на отражение сигнала, легче будет разобраться и с обилием характеристик.
Отражающие свойства сосредоточенных объектов (целей) характеризуются эффективной площадью рассеяния (ЭПР) σ, которая определяется как отношение между потоком мощности падающего (I_i) и принятого (I_r) сигнала
σ = I_r / I_i * 4 * π * R^2,
R — расстояние от радара до цели. Потоки мощности измеряются в Ватт/м^2, а ЭПР — в м^2.
Интенсивность падающего сигнала всегда рассматривают вблизи цели, а интенсивность отраженного сигнала обычно относят к точке приема. Чтобы исключить зависимость ЭПР от расстояния между радаром и целью R, вводят множитель 4 * π * R^2.
Таким образом, эффективная площадь рассеяния — это площадь переизлучателя, который, будучи помещенным в точку цели, создает в месте приема такую же плотность потока мощности, что и реальная цель.
Переизлучателем называют объект, переизлучающий падающий на него сигнал. В нашем случае переизлучатель должен быть изотропным, то есть излучающим равномерно по всем направлениям, и не поглощать энергию. Вместо “переизлучающий” подойдут и другие термины — “отражающий”, “рассеивающий”. Поэтому в литературе можно встретить отражатели и рассеиватели (даже чаще, чем переизлучатели).
Сосредоточенный объект или цель — это объект, имеющий небольшие размеры по сравнению с пространственным разрешением радара. Нам же, как правило, придется иметь дело с распределенными объектами, большими по площади (сценами).
Характеристикой отражения распределенных объектов является коэффициент обратного рассеяния σ0
σ0 = < σ / A >
σ — ЭПР объекта, A — площадь на земной поверхности, связанная с объектом.
Реальные объекты при облучении их под разными углами могут давать различную энергию отражения. Поэтому в формуле для σ0 используется средняя ЭПР (<> обозначают операцию вычисления среднего).
Итак, σ0 ("сигма нуль" или “sigma nought” или “normalized radar cross-section”) — безразмерная величина, характеризующая отражение радарных сигналов от распределенных объектов. Она равна средней ЭПР, деленной на единицу площади.
Что же это за площадь такая?
#SAR #основы
Индийская SatSure планирует создание спутниковой группировки в 2025 году
Индийская компания SatSure, занимающаяся разработкой аналитических инструментов для сельского хозяйства, опирающихся на спутниковые данные и методы искусственного интеллекта, привлекла 15 млн. долларов в рамках серии А*. Полученные средства предполагается использовать для создания группировки из четырех мультиспектральных спутников высокодетальной съемки, запуск которых ожидается в IV квартале 2025 года.
SatSure основана в 2017 году. Основные направления работы компании — сельскохозяйственное страхование и банкинг. Кроме того, SatSure предоставляет инструменты для фермеров по мониторингу урожая и управлению рисками.
* ”Серия А” — это этап венчурного финансирования начинающей компании. См., например, здесь.
#индия #сельхоз
Индийская компания SatSure, занимающаяся разработкой аналитических инструментов для сельского хозяйства, опирающихся на спутниковые данные и методы искусственного интеллекта, привлекла 15 млн. долларов в рамках серии А*. Полученные средства предполагается использовать для создания группировки из четырех мультиспектральных спутников высокодетальной съемки, запуск которых ожидается в IV квартале 2025 года.
SatSure основана в 2017 году. Основные направления работы компании — сельскохозяйственное страхование и банкинг. Кроме того, SatSure предоставляет инструменты для фермеров по мониторингу урожая и управлению рисками.
* ”Серия А” — это этап венчурного финансирования начинающей компании. См., например, здесь.
#индия #сельхоз