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)

Трансляция запуска гидрометеорологического спутника “Арктика-М” № 2 начнется в 11:00 МСК.

▶️ Ссылки: YouTube, VK, Техническая трансляция

📸 Снимок, сделанный “Арктика-М” № 1 16/12/2023 06:15 МСК

Фотографии, сделанные во время полярных экспедиций Р. Амундсена проще всего найти… в музее Амундсена. Там же приведены ссылки на коллекции фотографий из других музеев.

Еще один источник фотографий — LOC's Public Domain Archive*.

*Часть сайта PICRYL.com. Не разрабатывается и не поддерживается Библиотекой Конгресса США