Спутники дистанционного зондирования, выведенные на орбиту миссией Transporter-10

4 марта 2024 года в 22:05 Всемирного времени с площадки SLC-4E базы Космических сил США “Ванденберг” в рамках миссии Transporter-10 выполнен пуск ракеты-носителя Falcon-9FT Block-5 с 53 малыми космическими аппаратами (КА) на борту.

Пуск успешный, КА выведены на околоземную орбиту. Среди них много аппаратов дистанционного зондирования и других интересных спутников:

* 3 радарных спутника ICEYE 36–38 могут принадлежать как финской компании, так и ICEYE US. Последние работают в интересах национальной безопасности США.
* NuSat-44 — КА высокодетальной оптической съемки американской компании Satellogic.
* ContecSat 1 (Oreum) — КА формата 16U CubeSat, изготовленный Kongsberg NanoAvonics для южнокорейской компании Contec. Должен стать первым спутником ее орбитальной группировки, предназначенной для высокодетального оптического наблюдения Земли.
* HORACIO — 16U CubeSat испанской компании Satlantis, для высокодетальной оптической съемки в диапазонах видимого света, а также ближнего и коротковолнового ИК-излучения (VNIR + SWIR).
* LizzieSat-1 — 100-килограммовый КА американской компании Sidus Space. Оборудован камерой для гиперспектральной съемки, АИС и будет использовать технологию граничных вычислений (edge computing).
* IOD-HAMMER (IOD 6) — британский 6U-CubeSat, построенный компанией Open Cosmos и несущий аппаратуру для гиперспектральной съемки. Заявленная цель миссии — мониторинг прибрежных и морских районов Атлантики. HAMMER войдет в состав орбитальной группировки OpenConstellation.
* 90-килограммовый спутник YAM-6 компании Loft Orbital будет выполнять мультиспектральную и гиперспектральную съемку земной поверхности.
* SONATE-2 — 6U+ CubeSat университета Julius Maximilian (г. Вюрцбург, Германия) должен осуществлять оптическую съемку в видимом и ИК диапазонах, а также предназначен для тестирования технологии нейросетевой обработки данных на борту.
* AEROS/MH-1 — 3U CubeSat португальской компании CEIIA, осуществляющий мультиспектральную (RGB) и гиперспектральную съемку для наблюдения за океаном.
* Veery 0E — пикоспутник, разработанный американской Care Weather Technologies в форм-факторе 1U CubeSat в качестве демонстратора технологии для будущих спутников Veery, снабженных скаттерометрами (на данном КА скаттерометра нет). Это будет первая, насколько нам известно, попытка создать частный спутник со скаттерометром в качестве полезной нагрузки
* 3 малых КА радиочастотной разведки (SIGINT) — Fifi, Riri и Loulou — и один аппарат (Rose) высокодетальной оптической съемки, разработанные и изготовленные бельгийской компанией Aerospacelab. Каждый аппарат имеет массу 120 кг.
* 2 наноспутника BRO-12 и BRO-13 (Breizh Reconnaissance Orbiter) SIGINT, принадлежащие французской компании Unseenlabs.
* 2 спутника типа Lemur-2 компании Spire, предназначенных для измерения параметров атмосферы (температуры, давления, влажности) радиозатменным методом.

#iceye #satellogic #ro #оптика #sar #гиперспектр #sigint #корея #бельгия

Спутники дистанционного зондирования, выведенные на орбиту миссией Transporter-10 (Продолжение)

Три КА предназначены для мониторинга выбросов метана:

* спутник MethaneSat будет использоваться для наблюдения за выбросами метана, в первую очередь, в районах добычи нефти и газа. Спутник может собирать данные в полосе шириной 200 км с разрешением 100 x 400 м.
* 2 КА (GHOSt-4 и GHOSt-5) пополнят группировку гиперспектральной съемки компании Orbital Sidekick. Эти 90-килограммовые спутники способны обнаруживать выбросы метана с пространственным разрешением 8 м.

Два частных метеорологических спутника запущены в интересах Министерства обороны США:

* RROCI-2 компании Orion Space Solutions — демонстрационный 12U CubeSat для Космических сил США, предназначенный для сбора данных о характеристиках облаков.
* MuSat-2 компании Muon Space — 67-килограммовый спутник, измеряющий характеристики атмосферы и ионосферы радиозатменным методом, а также использующий технологию ГНСС-рефлектометрии для измерения скорости ветра у поверхности океана.

Две компании осуществляют миссии по отработке технологий космической ситуационной осведомленности (space situational awareness):

* Американская True Anomaly проводит демонстрационную миссию двух первых КА Jackal, массой около 275 кг каждый. Эти аппараты будут выполнять операции по рандеву и сближению, получая при этом мультиспектральные снимки друг друга. True Anomaly нацелена на оборонный рынок.
* Sentry/Scout-1 6U Cubesat компании Quantum Space снабжен оптической полезной нагрузкой для наблюдения за объектами в космосе.

Австралийская компания Space Machines Company запустила свой первый свободно летающий аппарат для развертывания спутников — Optimus OTV. Полезная нагрузка на борту 270-киллограммого аппарата включает инерциальную навигационную систему от Advanced Navigation, камеру наблюдения за космическим пространством от HEO Robotics, гиперспектральную камеру от Esper, процессор обработки изображений в космосе от Spiral Blue, сетевой процессор от Dandelion и процессор искусственного интеллекта от ANT61.

#ro #оптика #гиперспектр #SSA #GNSSR #GHG #австралия

Комитет ООН изучит риски помех, которые спутниковые группировки создают для астрономии, спустя год после отклонения аналогичного предложения.

По итогам заседания научно-технического подкомитета Комитет ООН по использованию космического пространства в мирных целях (Committee on the Peaceful Uses of Outer Space, COPUOS) в начале этого месяца решил добавить в повестку дня своих заседаний в период с 2025 по 2029 год пункт под названием "Темное и тихое небо, астрономия и крупные созвездия: решение возникающих вопросов и проблем" (“Dark and quiet skies, astronomy and large constellations: addressing emerging issues and challenges”). Эта повестка дня должна быть утверждена полным составом COPUOS в июне.

Этот пункт повестки дня позволит COPUOS рассмотреть вопрос о том, как спутниковые группировки могут препятствовать астрономическим наблюдениям, осуществляемым с Земли. Речь идет о спутниковых передачах, которые могут мешать радиоастрономии и отраженном от спутников солнечном свете, который создает полосы на оптических и инфракрасных снимках.

Астрономы уже не в первый раз пытаются включить вопрос о “темном и тихом небе” в повестку дня COPUOS. Комитет работает на основе консенсуса, требуя одобрения всех 103 государств-членов для продвижения вперед по любому вопросу, что позволяет даже одной стране блокировать принятие решения.

BigEarthNet (https://bigearth.net) — набор данных, состоящий из 590 326 пар образцов земного покрова, изображенных на снимках спутников Sentinel-1 и Sentinel-2. Каждый образец размечен по принадлежности к нескольким классам земного покрова. Названия классов взяты из данных CORINE Land Cover за 2018 год.

Первоначально, данные BigEarthNet состояли только из образцов снимков Sentinel-2, сделанных с июня 2017 по май 2018 года над 10 странами Европы (Австрия, Бельгия, Финляндия, Ирландия, Косово, Литва, Люксембург, Португалия, Сербия, Швейцария). Все снимки прошли атмосферную коррекцию с помощью sen2cor v2.5.5 и относятся к уровню обработки 2A. В настоящее время эта часть набора данных называется BigEarthNet-S2 и занимает объем около 66 Гб.

Позже данные были дополнены равным количеством образцов снимков Sentinel-1, сделанных в тот же период на тех же участках. Эти данные называются BigEarthNet-S1 и имеют объем около 55 Гб.

Скачать данные, а также получить детальное описание их самих и методики их создания можно на странице проекта BigEarthNet.

#датасет #LULC

CloudScore+ — новый метод обнаружения облаков и теней

Cloud Score+ — это метод попиксельной оценки качества оптических спутниковых снимков среднего и высокого разрешения. Он реализует единый подход к обнаружению облаков и теней, основанный на искусственном интеллекте и использующий пространственный и временной контекст. Коллекция данных Cloud Score+ S2_HARMONIZED оперативно создается из коллекции снимков Sentinel-2 L1C, а результаты Cloud Score+ могут использоваться для идентификации относительно чистых пикселей, а также для эффективного удаления облаков и теней из снимков Sentinel-2 L1C или L2A. Больше не нужно использовать операции над битами или поэтапный процесс обнаружения облаков и теней.

Каждое изображение из коллекции Cloud Score+ S2_HARMONIZED имеет идентификатор и свойство system:index такие же, как у исходного снимка Sentinel-2 L1C, и содержит два слоя (канала) оценки качества — cs и cs_cdf, которые оценивают пригодность отдельных пикселей в отношении видимости поверхности по непрерывной шкале от 0 до 1. Значения, стремящиеся к 1, считаются близкими к эталонным условиям прозрачной атмосферы и более пригодными для использования. Напротив, значения, близкие к 0, считаются частично или полностью закрытыми облачностью и тенями, а значит менее пригодными для работы.

Слой cs состоит из оценок качества пикселей на основе спектрального расстояния между наблюдаемым пикселем и (теоретически) чистым эталонным наблюдением, а слой cs_cdf дает вероятность того, что наблюдаемый пиксель является чистым, на основе оценки кумулятивного распределения оценок для данного места во времени.

Каждый из показателей имеет свои преимущества: cs более чувствителен к дымке и краям облаков, что полезно, если нужны только абсолютно чистые пиксели; cs_cdf менее чувствителен, что потенциально дает больше пикселей, пригодных для работы.

#GEE

Подробнее о CloudScore+

🖥Посмотреть и попробовать, как работают разные значения cs и cs_cdf можно в приложении Cloud Score+ Collection Explorer.
🖥Популярное изложение метода можно найти здесь.
📹Доклад разработчика метода, Valerie Pasquarella, на конференции Geo4Good'23: Cloud Score+: A Clear View for Geospatial Data (using weekly supervised video analysis). 1 ч. 13 мин.
📖Статья с описанием метода: Pasquarella V. J. et al. Comprehensive quality assessment of optical satellite imagery using weakly supervised video learning.

#GEE

Пример использования CloudScore+

Схема применения метода выглядит очень просто:

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED');
// Коллекция Cloud Score+.
var csPlus = ee.ImageCollection('GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED');

// Используем один из каналов ('cs' или 'cs_cdf') по выбору.
var QA_BAND = 'cs';

// Порог для маскирования.
var CLEAR_THRESHOLD = 0.65;

var col = s2
    .filterBounds(AOI)
    .filterDate(START_DATE, END_DATE)
    .linkCollection(csPlus, [QA_BAND])
    .map(function(img) {
      return img.updateMask(img.select(QA_BAND).gte(CLEAR_THRESHOLD));
    });

var s2Viz = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 2500};
Map.addLayer(col.first(), s2Viz, 'After CloudScore+ mask');

Сперва нужно задать область интереса (AOI) и даты начала (START_DATE) и окончания периода наблюдений (END_DATE).

Самое интересное в коде — новая функция linkCollection:

s2.linkCollection(csPlus, [QA_BAND])

Она связывает снимки исходной коллекции s2 и новой csPlus. QA_BAND — список каналов, добавляемых к снимкам исходной коллекцию из csPlus.

Разработчики привели пример создания медианного композита.

Сравниваем CloudScore+ и лучшую из имевшихся ранее моделей — s2cloudless:

Код примера

#GEE

Тг-канал “Спутникс” опубликовал фотографию с технологической камеры космического аппарата “Зоркий-2М №2”.

Все запущенные 29 февраля спутники компании сейчас проходят различные проверки перед вводом в эксплуатацию.

#россия

Лесоразведение считается хорошим способом поглощения углекислого газа в атмосфере, способствующим снижению температуры. Однако влияние лесоразведения на климат оказалось сложнее, чем просто поглощение углерода. (Weber et al., 2024) оценили воздействие выращивания лесов на альбедо поверхности и состав атмосферы. Они обнаружили, что сочетание уменьшения отражения поверхности после посадки леса и увеличения аэрозольного рассеивания падающего солнечного света компенсирует около трети охлаждения климата, которое происходит за счет удаления углекислого газа, вызванного лесоразведением.

#лес #климат

Погода одного года — за 10 минут в визуализации от EUMETSAT.

Крупные штормы снабжены подписями, цвет которых — от светло-желтого до красного — зависит от интенсивности шторма.

▶️ YouTube