Прояснилась история с гиперспектрометром на МКС.

Как стало ясно из доклада Кузьмина А.В. “Планируемые исследования с НА «Гиперспектрометр» КЭ Ураган» на РС МКС”, гиперспектрометр разработан НПО “Лептон”, а программное обеспечение для него — МФТИ.

Прибор обладает камерами видимого и ближнего инфракрасного диапазона, а также панхроматической камерой для наведения.

Спектральные характеристики*: 180 каналов (90 каналов в диапазоне 0,47–0,90 мкм и 90 каналов в диапазоне 0,90–1,60 мкм), панхроматическая камера в диапазоне 0,50–0,75 мкм. Ширина спектрального канала: 21–30 нм. Пространственное разрешение в надир каждой камеры: 40 м (видимый диапазон), 50 м (ближний инфракрасный) и 120 м (панхром). Маршрут съемки: 500 км.

Разработка аппаратуры "Гиперспектрометр" началась в 2016 году. В настоящее время "Гиперспектрометр" успешно прошел стадию комплексных испытаний на стенде в РКК “Энергия” и готов к доставке на МКС. Доставка на борт МКС и начало летных испытаний запланированы на 2024 год.

Восемь лет — от начала разработки до летных испытаний. Интересно, сколько времени занимал процесс подготовки космического эксперимента в СССР? Вряд ли так долго, учитывая что длительность полета орбитальной станции “Салют-6” — меньше 5 лет.

*Беляев М. Ю., Коротков Д. М., Кузьмичев А. С. и др. Дистанционное зондирование Земли с российского сегмента МКС с использованием перспективной научной аппаратуры «Гиперспектрометр» // Материалы 17-й Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва, ИКИ РАН. 2019. С. 508.

#гиперспектр

Исследования Земли из космоса на Российском сегменте МКС

Обзорный доклад Исследования по направлению “Исследования Земли из космоса” на Российском сегменте МКС (продолжительность: 23 мин.) сделал Е. А. Лупян (ИКИ РАН). Ниже, коротко, приведены некоторые тезисы доклада.

За 20 лет (с 2003 г.) секцией 3 Координационного научно-технического совета “Исследования Земли из космоса” было рекомендовано к включению в Долгосрочную программу целевых работ 22 проектов космических экспериментов*:

* 4 космических эксперимента успешно завершены;
* 4 находятся в стадии бортовой реализации;
* 6 находятся в стадии наземной подготовки;
* 9 проектов выведены из программы до начала бортовой реализации.

В 2021–2022 годах из программы выведены 9 космических экспериментов: “Ветер”, “Климат”, “Конвергенция”, “Метрад”, “МКС-Глонасс”, “МКС-РСА (Р)“, “Радиолокатор”, “Ракурс”, “Фон”.

Основные причины:

* потеря актуальности проектов вследствие чрезмерно затянутой подготовки научной аппаратуры (до 15 лет);
* значительные перерывы в финансировании проектов (в среднем от 3 до 5 лет);
* отсутствие возможности профинансировать завершение этих проектов до 2024 году, так как анализ показал, что из 16 в указанные сроки реально профинансировать только 4–5 проектов;
* отсутствие постановщиков космических экспериментов и разработчиков научной аппаратуры.

Проблемные вопросы:

1. поступающие заявки на космические эксперименты на российском сегменте (РС) МКС не координированы с текущими и перспективными проектами наблюдения Земли из космоса, что приводит в ряде случаев к невостребованности результатов, получаемых в рамках экспериментов на РС МКС;
2. при планировании и проведении космических экспериментов не всегда учитываются уже имеющиеся методы анализа данных, полученных при работе со спутниками ДЗЗ;
3. очень слабо используются возможности наблюдений, проводимых в рамках экспериментов на РС МКС совместно с другими данными ДЗЗ, что затрудняет разработку комплексных методик анализа данных;
4. фактически отсутствуют механизмы создания общедоступных архивов наблюдений, полученных в рамках космических экспериментов, и инструментов работы с ними, что во многих случаях существенно понижает ценность выполняемых экспериментов.

Возможные задачи исследований Земли из космоса на РС МКС:

1. создание и отработка новых (перспективных) и совершенствование существующих измерительных приборов и систем дистанционного наблюдения Земли;
2. отработка новых методов и схем наблюдения различных природных и антропогенных явлений и объектов;
3. создание и отработка новых методик, алгоритмов и программного обеспечения обработки данных дистанционного наблюдения Земли;
4. формирование уникальных баз данных долговременных наблюдений Земли и обеспечение возможности их использования в научных и прикладных исследованиях и разработках.

*Эксперимент “Ураган» реализуется на борту МКС, но часть его аппаратуры проходит наземную подготовку, поэтому эксперимент включен в статистику и как реализуемый и как находящийся в стадии наземной подготовки

О спутниках “Стилсат” перспективной группировки компании “Стилсофт” мы уже неоднократно писали. ”Российская газета” публикует короткое интервью с основателем компании “Стилсофт” Ю. П. Стояновым. Вот интересный фрагмент:

“Основной упор в работе с КНР мы делаем на трансфер технологий в части целевой аппаратуры — камеры сверхвысокого разрешения. Начиная с четвертого аппарата производство камер будет осуществляться уже в Ставропольском крае. В России аналогичные камеры никто не делает. Остальные компоненты спутника отечественные”.

https://rg.ru/2023/12/12/reg-skfo/na-stavropole-nachali-proizvodit-kosmicheskie-sputniki.html

#россия

Thales создаст спутниковую группировку в интересах министерства обороны Индонезии

Компания Thales Alenia Space будет создавать спутниковую группировку, оснащенную радарами и приборами оптико-электронного наблюдения Земли для Министерства обороны Индонезии. Эксплуатировать будущую группировку станет индонезийская государственная технологическая компания PT Len. Компания Telespazio примет участие в создании наземного сегмента.

Компания PT Len также подписывает соглашение с BlackSky по предоставлению Министерству обороны Индонезии доступа к данным этой спутниковой группировки. Такое решение должно обеспечить возможности ведения спутниковой разведки в период создания группировки Thales.

Спутники для Индонезии будут построены на базе существующих радарных и оптических решений Thales. Напомним, что в марте текущего года Thales Alenia Space выиграло контракт на создание итальянской группировки наблюдения Земли IRIDE, которая на первом этапе должна состоять из шести малых радарных спутников и одного оптического.

📸Художественное изображение оптического и радарного спутников системы IRIDE — возможных прототипов спутников, создаваемых для Министерства обороны Индонезии.

#война

Открытая база данных и карта выбросов парниковых газов Climate TRACE

Компания Climate TRACE обнародовала открытую базу данных и карту выбросов парниковых газов. В настоящее время в ней отслеживаются выбросы из около 352 млн. источников по всему миру.

🌍Карта выбросов: https://climatetrace.org/explore
💾Скачать данные по секторам экономики: https://climatetrace.org/data

Climate TRACE собирает данные с помощью ДЗЗ из космоса и других видов дистанционного зондирования, привлекая различные государственные и коммерческие данные.

Для учета выбросов, которые могут пропущены данными ДЗЗ, например утечки газа и выбросы шахтного метана, Climate TRACE определяет для каждого объекта “коэффициент рисков неучтенных выбросов”. Например, для стабильно работающей угольной ТЭЦ это будет практически нулевое значение, в то время как для нефтяного месторождения или угольной шахты коэффициент будет значительно выше.

По данным Climate TRACE по выбросам углерода лидируют энергетический сектор Китая и Индии, а также нефтегазовая отрасль США. Судоходство оказывает серьезное влияние на таяние ледников в Арктике, а выбросы СО2, связанные с автомобильным транспортом, выросли в 2022 году на 3,5%, несмотря на рост числа электромобилей.

🗃Country Inventory — выбросы по странам и секторам экономики.
💻Comparison Tool — сравнить между собой два источника выбросов.

Ну и самое главное — методики оценки выбросов.

#GHG #данные

ОмГТУ работает над созданием малого космического аппарата ДЗЗ

Омский государственный технический университет по заказу ГКНЦ им. М. В. Хруничева работает над созданием малого космического аппарата дистанционного зондирования Земли. Предполагается, что это будет сравнительно недорогой аппарат, пригодный для массового производства. Спутник-демонстратор должен быть представлен в 2025 году.

#россия

Вот и Салар де Уюни пригодился: https://yangx.top/rosatomru/3188

Сегодня будет про растровые данные в R — самая начальная информация.

Чтение растровых данных. Метаданные

Загрузим пакет terra, откроем изображение из файла dem.tif и сохраним его в переменной dem:

library(terra)
(dem <- rast("dem.tif"))

Переменная dem — объект типа SpatRaster:

class       : SpatRaster 
dimensions  : 1620, 2916, 1  (nrow, ncol, nlyr)
resolution  : 3.08642e-05, 3.08642e-05  (x, y)
extent      : -77.85, -77.76, 39.45, 39.5  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
source      : dem.tif 
name        :   Layer_1 
min value   :  87.12177 
max value   : 158.57744

SpatRaster представляет собой многослойные растровые данные. Он хранит информацию о числе строк (nrow), столбцов (ncol) и слоев (nlyr) исходного изображения, об охвате данных (extent), системе координат (coord. ref.) и пространственном разрешении (resolution). SpatRaster может хранить сведения об исходном файле (source). Если такого файла нет, будет указано, что значения ячеек (пикселей) хранятся в памяти (source = memory). Каждый слой данных имеет имя (name), по которому к нему можно обращаться, например: dem["Layer_1"]. Приводятся также минимальное и максимальное значения ячеек каждого слоя.

Информацию об изображении (метаданные) можно получить по частям. Некоторые из предназначенных для этого функций называются так же, как в описании SpatRaster: nrow, ncol, nlyr. Назначение других тоже достаточно очевидно: res, ext, crs.

Ниже показано, как представить значения ячеек dem в виде матрицы:

dem_val <- matrix(values(dem), nrow = nrow(dem), ncol = ncol(dem))

Несколько слов о системах координат. Земля по форме напоминает эллипсоид, сплюснутый по полюсам. Картографические проекции пытаются изобразить поверхность Земли или ее часть на плоскоcти карты. Система координат (Coordinate Reference System, CRS) определяет, как двумерная, спроецированная карта соотносится с реальными местами на Земле. Решение о выборе картографической проекции и системы координат зависит, в первую очередь, от отображаемой на карте области и задач, стоящих перед будущей картой.

Тема геодезической основы карт заслуживает отдельного рассказа, на который у нас нет времени. Короткий текст о системах координат можно найти здесь, а подробнее — прочитать в учебнике: Картоведение / Под ред. А. М. Берлянта — М.: Аспект Пресс, 2003. — 477 с.

Сейчас важно понять следующее: пространственные данные — это величины, заданные в определенной системе координат. Поэтому, перед тем как начать работу с несколькими наборами данных, нужно проверить, в каких системах координат они заданы и, если нужно, преобразовать их к общей системе координат. Иначе вычисления будут невозможны: Лондон окажется в Африке, а метры смешаются с градусами широты и долготы.

#R

Создание растровых данных

Сначала запишем функцию, которая будет отображать значения пикселей растровых данных:

plot_raster <- function(r) {
  plot(r, axes = FALSE, legend = FALSE)
  plot(as.polygons(r, dissolve = FALSE, trunc = FALSE), add = TRUE)
  text(r, digits = 2)
}

Создадим растр* размера 4 х 4, содержащий значения от 1 до 16. Начнем с создания матрицы значений:

library(terra)

m <- matrix(1:16, ncol = 4, nrow = 4)

Преобразуем матрицу в растр при помощи функции rast():

r <- rast(m)
r

class       : SpatRaster 
dimensions  : 4, 4, 1  (nrow, ncol, nlyr)
resolution  : 1, 1  (x, y)
extent      : 0, 4, 0, 4  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. :  
source(s)   : memory
name        : lyr.1 
min value   :     1 
max value   :    16

Посмотрим, как выглядят значения пикселей растра:

plot_raster(r)

И сохраним его в рабочем каталоге:

writeRaster(r, "r16.tif")

*“Растр” вместо “растровых данных” — это жаргон. Зато так значительно короче и при этом не возникает путаницы.

#R

Компания Satellogic заключила соглашение с малазийской энергетической компанией Uzma об использовании произведенного Satellogic спутника ДЗЗ в интересах Uzma. Спутник будет назван "UzmaSAT-1", и его запуск запланирован на вторую половину 2024 года ракетой-носителем SpaceX Falcon 9.

Кроме того, дочерняя компания Uzma, Geospatial AI, получит доступ к спутниковым снимкам с высоким временным и субметровым пространственным разрешением, сделанным аппаратами орбитальной группировки Satellogic.

📸 Художественное изображение спутников Satellogic на орбите

#satellogic

Модель потоков углерода NorthFlux

Ученые из УрФУ разработали модель оценки нисходящих и восходящих потоков углерода в Северном полушарии с пространственным разрешением 0.05° и суточным временным разрешением. Под нисходящим потоком понимается валовая первичная продукция (Gross Primary Production, GPP), под восходящим — экосистемное дыхание.

Исходными данными послужили два продукта спектрорадиометра MODIS: MOD09CMG и MCD12C1. Первый содержит отражательную способность поверхности в 7 спектральных каналах и яркостную температуру в 4 каналах, с пространственным разрешением 0.05° и временным разрешением 1 сутки. Продукт MCD12C1 содержит данные классификации растительного покрова. Кроме данных ДЗЗ использовались данные реанализа ERA5.

Обучались модели на данных станций FLUXNET, расположенных с Северном полушарии.

Результаты работы модели можно сравнивать с данными MOD17A2 (Gross Primary Productivity 8-Day L4 Global 1km) или Dry Matter Productivity and Net Primary Production (временной интервал 10 суток), в пределах Северного полушария.

Узкое место подхода: данные ДЗЗ. Облачность, скорее всего, не позволит получать результаты с периодичностью в 1 сутки. Именно из-за нее разработчики других продуктов вынуждены были создавать композиты по 8 и по 10 суток. Здесь можно посмотреть в сторону опыта ИКИ РАН по восстановлению временных рядов данных MODIS (работы Барталева С.А., Егорова В.А., Миклашевич Т.С. и др.).

Имеет смысл поискать данные ДЗЗ более высокого разрешения. Представляется, что найти данные с пространственным разрешением лучше имеющихся 5,6 км при повторяемости съемки 1 сутки вполне возможно.

Можно попробовать учесть в модели влияние высоты местности на показатели погоды. Например, температура воздуха убывает с высотой. Данные реанализа не слишком хорошо передают это зависимость, но их можно скорректировать, опираясь на измерения сети FLUXNET и наземных метеостанций.

Хотелось бы видеть оценки влиятельности переменных модели.

В общем, исследование интересное, но, как обычно, впереди предстоит еще много работы)

#климат #NPP

Запущен японский радарный спутник ДЗЗ QPS-SAR-5

15 декабря 2023 года в 04:06 Всемирного времени с площадки LC-1B космодрома Махиа в Новой Зеландии выполнен пуск ракеты-носителя Electron-KS с японским радарным спутником ДЗЗ QPS-SAR-5 (TSUCUYOMI-I). Пуск прошел успешно, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.

QPS-SAR-5 должен был быть запущен еще в начале года обанкротившейся Virgin Orbit. В августе Institute for Q-shu Pioneers of Space (iQPS) заключила контракт на запуск спутника с компанией RocketLab. Запуск был запланирован на сентябрь, но теперь уже у RocketLab случилась авария при запуске другого радарного спутника — Acadia 2 компании Capella Space.

К моменту запуска QPS-SAR-5 iQPS успешно запустила и эксплуатирует спутники QPS-SAR-1 (IZANAGI), QPS-SAR-2 (IZANAMI) и QPS-SAR-6 (AMATERU-III). Два аппарата, QPS-SAR-3 и -4, были потеряны в октябре 2022 года в результате аварии японской ракеты-носителя Epsilon.

Японская компания iQPS планирует создать на орбите группировку из 36 спутников QPS-SAR, оснащенных радарами Х-диапазона, которая позволит вести наблюдения в любой точке мира с 10-минутным интервалом между съемками.

#SAR #япония

Пытались разобраться в тезисах “Исследование методов декомпозиции цифровых моделей рельефа”, но сломались о фразу: “В основе топологической декомпозиции лежит персистентная гомология”. Что ж, не в этот раз)