Основные сложности организации использования результатов космической деятельности в регионе: проблемы и предложения. Шаповалов С. В. (Проектный офис ЯНАО) [ссылка]
Доклад интересен “как есть”, так что предлагаем вам составить о нём собственное впечатление. Длится доклад около 20 мин, что вдвое больше регламента. По окончании — пятиминутный бонус: В. А. Заичко рассказывает о современных возможностях пополнения Федерального Фонда данных ДЗЗ за счёт сотрудничества с другими странами.
Пара мыслей, возникших в связи с докладом.
1️⃣ Особенностями региона является огромная территория и малочисленное население, сосредоточенное в небольших населённых пунктах. Основные объекты наблюдения — точечные (например, несанкционированные свалки), то есть нужны данные высокого разрешения. Кроме того, мониторинг затрудняется полярной ночью и облачностью.
Решить подобные задачи при помощи данных ДЗЗ из космоса (не только российских) в ближайшие несколько лет представляется малореальным. Но, поскольку объекты наблюдения концентрируются в и вокруг населённых пунктов, может оказаться полезным промежуточное решение — нечто вроде привязных аэростатов или воздушных змеев с аппаратурой ДЗЗ на борту.
2️⃣ Тема обучения использованию данных ДЗЗ поднималась на заседании не раз, и работа по организации такого обучения, судя по докладам, ведётся. Представляется, что это должно быть общедоступное дистанционное обучение. Здесь может быть интересен опыт RUS Copernicus Training, EO College, и NASA ARSET. Почему их? Потому что обучение там не разделено на академические дисциплины, а построено вокруг отраслей деятельности и проблем, стоящих в этих отраслях. Кроме того, материалы ранжируются по уровням подготовленности аудитории. При таком подходе специалистам будет легче найти подходящие им тренинги и быстрее получить интересующую информацию. В качестве отечественного примера проблемно-ориентированного подхода можно назвать лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН, но они всё-таки рассчитаны на подготовленных слушателей.
📸 В центре сцены — город Салехард, административный центр Ямало-Ненецкого автономного округа. Вверху слева, на другом берегу Оби, — город Лабытнанги (снимок Sentinel-2, 10.07.2024, естественные цвета).
#МВК
Доклад интересен “как есть”, так что предлагаем вам составить о нём собственное впечатление. Длится доклад около 20 мин, что вдвое больше регламента. По окончании — пятиминутный бонус: В. А. Заичко рассказывает о современных возможностях пополнения Федерального Фонда данных ДЗЗ за счёт сотрудничества с другими странами.
Пара мыслей, возникших в связи с докладом.
1️⃣ Особенностями региона является огромная территория и малочисленное население, сосредоточенное в небольших населённых пунктах. Основные объекты наблюдения — точечные (например, несанкционированные свалки), то есть нужны данные высокого разрешения. Кроме того, мониторинг затрудняется полярной ночью и облачностью.
Решить подобные задачи при помощи данных ДЗЗ из космоса (не только российских) в ближайшие несколько лет представляется малореальным. Но, поскольку объекты наблюдения концентрируются в и вокруг населённых пунктов, может оказаться полезным промежуточное решение — нечто вроде привязных аэростатов или воздушных змеев с аппаратурой ДЗЗ на борту.
2️⃣ Тема обучения использованию данных ДЗЗ поднималась на заседании не раз, и работа по организации такого обучения, судя по докладам, ведётся. Представляется, что это должно быть общедоступное дистанционное обучение. Здесь может быть интересен опыт RUS Copernicus Training, EO College, и NASA ARSET. Почему их? Потому что обучение там не разделено на академические дисциплины, а построено вокруг отраслей деятельности и проблем, стоящих в этих отраслях. Кроме того, материалы ранжируются по уровням подготовленности аудитории. При таком подходе специалистам будет легче найти подходящие им тренинги и быстрее получить интересующую информацию. В качестве отечественного примера проблемно-ориентированного подхода можно назвать лекции Школы молодых учёных ИКИ РАН, но они всё-таки рассчитаны на подготовленных слушателей.
📸 В центре сцены — город Салехард, административный центр Ямало-Ненецкого автономного округа. Вверху слева, на другом берегу Оби, — город Лабытнанги (снимок Sentinel-2, 10.07.2024, естественные цвета).
#МВК
19 июля Китай запустил очередной, пятый по счёту, спутник оптического наблюдения Земли высокого разрешения Gaofen-11. Заметка об этом запуске в SpaceNews озаглавлена так: “China launches new Gaofen-11 high resolution spy satellite”. Раньше к военным спутникам относили аппараты серии Yaogan, теперь в их число попали Gaofen-11.
Спутники серий Gaofen-1 – Gaofen-7 и их полезная нагрузка подробно описаны. Об остальных сериях Gaofen известно мало, что даёт почву для домыслов.
Но: в заметке есть любопытная ссылка на статью, опубликованную на китайском языке в журнале “China Surveying and Mapping”. Вольный перевод её названия: “От спутников наблюдения Земли к интеллекту наблюдения Земли”. Это интервью с Ли Дереном, академиком Китайской академии наук и Китайской инженерной академии, посвящённое истории и перспективам развития китайского ДЗЗ. Есть там и про коммерциализацию отрасли. Надо только помнить, что статья опубликована в октябре 2020 года.
#китай
Спутники серий Gaofen-1 – Gaofen-7 и их полезная нагрузка подробно описаны. Об остальных сериях Gaofen известно мало, что даёт почву для домыслов.
Но: в заметке есть любопытная ссылка на статью, опубликованную на китайском языке в журнале “China Surveying and Mapping”. Вольный перевод её названия: “От спутников наблюдения Земли к интеллекту наблюдения Земли”. Это интервью с Ли Дереном, академиком Китайской академии наук и Китайской инженерной академии, посвящённое истории и перспективам развития китайского ДЗЗ. Есть там и про коммерциализацию отрасли. Надо только помнить, что статья опубликована в октябре 2020 года.
#китай
Гармонизация данных Landsat и Sentinel-2 с помощью Google Earth Engine
Непрерывные и плотные временные ряды данных дистанционного зондирования необходимы для решения ряда многих задач. Но недостаточная частота съёмки, а также облачность и тени не позволяют построить подобные ряды для данных оптических сенсоров.
Одним из способов создания плотных и непрерывных временных рядов является гармонизация (согласование) данных нескольких оптических сенсоров. Мы уже рассматривали подобные подходы здесь и вот появился ещё один.
В 📖 работе весь процесс гармонизации данных Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI и Sentinel-2 MSI первого уровня реализован в Google Earth Engine (GEE). Предложены и описаны шесть основных этапов обработки данных для создания гармонизированного временного ряда Landsat и Sentinel с пространственным разрешением 30 м:
* корректировка диапазонов
* атмосферная коррекция
* маскировка облаков и теней облаков
* корректировка угла обзора и освещённости
* корегистрация
* перепроецирование и передискретизация (resampling).
🌍 Код JavaScript-реализации на GEE
🖥 Github
Сразу предупредим горячие головы: идеального решения у этой задачи нет (подробности — в разделе Discussion статьи). Но хорошо, что появился ещё один подход, к тому же реализованный в GEE.
#GEE
Непрерывные и плотные временные ряды данных дистанционного зондирования необходимы для решения ряда многих задач. Но недостаточная частота съёмки, а также облачность и тени не позволяют построить подобные ряды для данных оптических сенсоров.
Одним из способов создания плотных и непрерывных временных рядов является гармонизация (согласование) данных нескольких оптических сенсоров. Мы уже рассматривали подобные подходы здесь и вот появился ещё один.
В 📖 работе весь процесс гармонизации данных Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI и Sentinel-2 MSI первого уровня реализован в Google Earth Engine (GEE). Предложены и описаны шесть основных этапов обработки данных для создания гармонизированного временного ряда Landsat и Sentinel с пространственным разрешением 30 м:
* корректировка диапазонов
* атмосферная коррекция
* маскировка облаков и теней облаков
* корректировка угла обзора и освещённости
* корегистрация
* перепроецирование и передискретизация (resampling).
🌍 Код JavaScript-реализации на GEE
🖥 Github
Сразу предупредим горячие головы: идеального решения у этой задачи нет (подробности — в разделе Discussion статьи). Но хорошо, что появился ещё один подход, к тому же реализованный в GEE.
#GEE
Forwarded from SPUTNIX
Сегодня в Санкт-Петербурге проходит главный военно-морской парад в честь Дня Военно-морского флота⚓️
📸 «Зоркий-2М» группировки ДЗЗ Sitronics Space запечатлел выстроенные на Неве в парадном строе корабли. Всего в параде участвуют до 200 кораблей и судов различных классов.
📸 «Зоркий-2М» группировки ДЗЗ Sitronics Space запечатлел выстроенные на Неве в парадном строе корабли. Всего в параде участвуют до 200 кораблей и судов различных классов.
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
На снимке «Ресурса-П» — Санкт-Петербург. Именно там, на центральных набережных города, проходит праздничный парад.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Картографирование полей риса-ратуна
Рис-ратун — это способ выращивания риса (а также сахарного тростника, банана и ананаса), когда после уборки первого урожая сохранившиеся спящие почки на стебле используются для размножения, что позволяет получить ещё один урожай риса.
Технология выращивания риса-ратуна не нова, но в последнее десятилетие она пережила своё второе рождение и активно развивается, особенно на юге-западе Китая. Картографирование полей в этом регионе является сложной задачей из-за частой облачности и туманов.
В 📖 работе показано, что простая пороговая модель, основанная на радарных данных Sentinel-1 в VH-поляризации позволяет получить общую точность выделения риса-ратуна — 90,24% (F1 = 0,92, Каппа = 0,80) и построить карты полей с пространственным разрешением 10 метров.
📊 Временные характеристики коэффициентов обратного рассеяния в поляризации VH (вертикально-горизонтальной) для пяти типов почвенно-растительного покрова. Тень возле кривых описывает диапазон ошибок. RR — рис-ратун. На графике хорошо видны периоды, когда посадки риса-ратуна и обычного риса существенно отличаются по величине коэффициента обратного рассеяния.
#сельхоз #SAR
Рис-ратун — это способ выращивания риса (а также сахарного тростника, банана и ананаса), когда после уборки первого урожая сохранившиеся спящие почки на стебле используются для размножения, что позволяет получить ещё один урожай риса.
Технология выращивания риса-ратуна не нова, но в последнее десятилетие она пережила своё второе рождение и активно развивается, особенно на юге-западе Китая. Картографирование полей в этом регионе является сложной задачей из-за частой облачности и туманов.
В 📖 работе показано, что простая пороговая модель, основанная на радарных данных Sentinel-1 в VH-поляризации позволяет получить общую точность выделения риса-ратуна — 90,24% (F1 = 0,92, Каппа = 0,80) и построить карты полей с пространственным разрешением 10 метров.
📊 Временные характеристики коэффициентов обратного рассеяния в поляризации VH (вертикально-горизонтальной) для пяти типов почвенно-растительного покрова. Тень возле кривых описывает диапазон ошибок. RR — рис-ратун. На графике хорошо видны периоды, когда посадки риса-ратуна и обычного риса существенно отличаются по величине коэффициента обратного рассеяния.
#сельхоз #SAR
“Катя”, “Ирма” и “Хосе” на аллее ураганов
Три урагана — “Катя” (Katia, слева), “Ирма” (Irma, в центре) и “Хосе” (Jose, справа) — словно выстроились в ряд на снимке метеорологического спутника Suomi NPP (прибор VIIRS, 7 сентября 2017 года). На самом деле, каждый ураган следует в своем направлении: 9 сентября “Катя” достигла мексиканского побережья, “Ирма” 10 сентября обрушилась на Флориду, а “Хосе” рассеялся у побережья Новой Англии 22 сентября.
Большинство атлантических ураганов формируется на участке водного пространства между северо-западной Африкой и Мексиканским заливом, получившем название “аллея ураганов”. Однако и для этого района увидеть одновременно такое количество ураганов, расположенных близко друг к другу — большая редкость.
Крупные атлантические штормы называются в алфавитном порядке, исходя из времени их формирования. “Ирма” сформировалась первой, 30 августа 2017 года, вблизи африканских островов Зеленого Мыса. “Хосе” появился 5 сентября в средней Атлантике, недалеко от того места, где он изображен на снимке. “Катя” также сформировалась 5 сентября, немного позже Хосе, но в мексиканском заливе Кампече. Поэтому на снимке она ближе всего к суше.
📸 Снимок на NASA Worldview
#снимки
Три урагана — “Катя” (Katia, слева), “Ирма” (Irma, в центре) и “Хосе” (Jose, справа) — словно выстроились в ряд на снимке метеорологического спутника Suomi NPP (прибор VIIRS, 7 сентября 2017 года). На самом деле, каждый ураган следует в своем направлении: 9 сентября “Катя” достигла мексиканского побережья, “Ирма” 10 сентября обрушилась на Флориду, а “Хосе” рассеялся у побережья Новой Англии 22 сентября.
Большинство атлантических ураганов формируется на участке водного пространства между северо-западной Африкой и Мексиканским заливом, получившем название “аллея ураганов”. Однако и для этого района увидеть одновременно такое количество ураганов, расположенных близко друг к другу — большая редкость.
Крупные атлантические штормы называются в алфавитном порядке, исходя из времени их формирования. “Ирма” сформировалась первой, 30 августа 2017 года, вблизи африканских островов Зеленого Мыса. “Хосе” появился 5 сентября в средней Атлантике, недалеко от того места, где он изображен на снимке. “Катя” также сформировалась 5 сентября, немного позже Хосе, но в мексиканском заливе Кампече. Поэтому на снимке она ближе всего к суше.
📸 Снимок на NASA Worldview
#снимки
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
На базе ЦПК космонавты осваивают дисциплины, посвящённые изучению дистанционного зондирования Земли. В этом списке — тренировки с визуально-приборным наблюдением — это полёты на специально оборудованном самолёте со скоростью 750-775 км/ч, на высоте более 9 километров.
Космонавты обучались поиску, обнаружению, опознаванию и фотографированию заданных объектов, работали с аппаратурой, соответствующей бортовой на российском сегменте МКС.
Дистанционное зондирование Земли — один из основных способов получения информации о поверхности нашей планеты. В космосе мониторинг проводится как с помощью орбитальных спутников, так и во время экспериментов — «Сценарий», «Дубрава», «Ураган» и другие.
Фото: Кирилл Титов / ЦПК
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Garg P.K. Remote Sensing_ Theory and Applications (2024).pdf
17.6 MB
Дистанционное зондирование: теория и приложения
📖 Garg P. K. Remote Sensing: Theory and Applications, Mercury Learning and information, 2024. ISBN: 978-1-68392-748-8
Содержание:
1 Basics of Remote Sensing
2 Electromagnetic Radiations and Interaction with Atmosphere
3 Various Remote Sensing Sensors and Data Characteristics
4 Various Remote Sensing Platforms
5 Image Preprocessing Approaches
6 Image Classification
7 State-of-Art Classification Techniques
8 Applications of Remote Sensing
9 Land Use and Land Cover Mapping and Modeling
10 Remote Sensing Platforms for Agricultural Applications
11 Disaster Monitoring and Management Using Remote Sensing Technology
12 Remote Sensing of Snow Cover
13 Feature/Object Extraction From Remote Sensing Algorithms
14 Applying Remote Sensing for Smart Cities
15 The Future of Remote Sensing
#книга
📖 Garg P. K. Remote Sensing: Theory and Applications, Mercury Learning and information, 2024. ISBN: 978-1-68392-748-8
Содержание:
1 Basics of Remote Sensing
2 Electromagnetic Radiations and Interaction with Atmosphere
3 Various Remote Sensing Sensors and Data Characteristics
4 Various Remote Sensing Platforms
5 Image Preprocessing Approaches
6 Image Classification
7 State-of-Art Classification Techniques
8 Applications of Remote Sensing
9 Land Use and Land Cover Mapping and Modeling
10 Remote Sensing Platforms for Agricultural Applications
11 Disaster Monitoring and Management Using Remote Sensing Technology
12 Remote Sensing of Snow Cover
13 Feature/Object Extraction From Remote Sensing Algorithms
14 Applying Remote Sensing for Smart Cities
15 The Future of Remote Sensing
#книга
В центре ночного снимка (ISS070-E-80639), сделанного с борта Международной космической станции 24 января 2024 года, — покрытое льдом озеро Байкал.
Байкал является одним из самых древних озер планеты, образовавшимся около 25 миллионов лет назад. Это крупнейшее в мире и самое глубокое пресноводное озеро, глубина которого достигает 1700 метров.
Снег и лед ярко освещают землю с редкой растительностью даже ночью, тогда как лесные массивы выглядят более тёмными.
Снимок охватывает значительную часть Транссибирской магистрали. Железная дорога к следует по прямой линии через ряд городов до Иркутска — самого яркого пятна, расположенному к западу от Байкала. Затем она огибает южную оконечность озера и направляется на восток через крупные города Улан-Удэ (яркое пятно к востоку от Байкала, прямо под солнечными батареями станции) и Читу. В конечном итоге железная дорога достигает побережья Тихого океана.
Небольшие оранжево-красные пятна, разбросанные в левой верхней части снимка связаны с нефтяными месторождениями. Огни городов в правом нижнем углу снимка — это города на севере Монголии.
#снимки
Байкал является одним из самых древних озер планеты, образовавшимся около 25 миллионов лет назад. Это крупнейшее в мире и самое глубокое пресноводное озеро, глубина которого достигает 1700 метров.
Снег и лед ярко освещают землю с редкой растительностью даже ночью, тогда как лесные массивы выглядят более тёмными.
Снимок охватывает значительную часть Транссибирской магистрали. Железная дорога к следует по прямой линии через ряд городов до Иркутска — самого яркого пятна, расположенному к западу от Байкала. Затем она огибает южную оконечность озера и направляется на восток через крупные города Улан-Удэ (яркое пятно к востоку от Байкала, прямо под солнечными батареями станции) и Читу. В конечном итоге железная дорога достигает побережья Тихого океана.
Небольшие оранжево-красные пятна, разбросанные в левой верхней части снимка связаны с нефтяными месторождениями. Огни городов в правом нижнем углу снимка — это города на севере Монголии.
#снимки
Запуск космического радара NISAR перенесен на 2025 год
Запуск космического аппарата NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR), планировавшийся в конце марта нынешнего года и отложенный из-за необходимости доработки антенны, состоится, по-видимому, не ранее февраля 2025 года.
В марте NASA заявило, что необходимо нанести на рефлектор антенны специальное покрытие после того, как выяснилось, что рефлектор в свёрнутом состоянии может подвергнуться воздействию более высоких, чем ожидалось, температур.
Рефлектор был доставлен из Индии в Калифорнию, где на него наклеили светоотражающую ленту и приняли другие меры предосторожности, чтобы смягчить влияние температуры. NASA сообщает, что работа над рефлектором близка к завершению.
После успешного завершения испытаний NASA перевезет рефлектор на объект ISRO в городе Бенгалуру (Индия), где он будет реинтегрирован в радарную систему. В это время ISRO в координации с NASA определит дату готовности к запуску.
Запуск NISAR не может состояться в период с начала октября 2024 года по начало февраля 2025 года, поскольку в этом случае спутник попадет в периоды чередования солнечного света и тени, обусловленные положением Солнца. Возникающие при этом температурные колебания могут повлиять на развертывание штанги и рефлектора антенны радара NISAR.
Рефлектор в форме барабана около 12 метров в поперечнике является одним из вкладов NASA в миссию NISAR. Соглашение о запуске NISAR было подписано руководителями NASA и ISRO осенью 2014 года.
📸 Художественное изображение космического аппарата NISAR (источник)
#SAR #США #индия
Запуск космического аппарата NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR), планировавшийся в конце марта нынешнего года и отложенный из-за необходимости доработки антенны, состоится, по-видимому, не ранее февраля 2025 года.
В марте NASA заявило, что необходимо нанести на рефлектор антенны специальное покрытие после того, как выяснилось, что рефлектор в свёрнутом состоянии может подвергнуться воздействию более высоких, чем ожидалось, температур.
Рефлектор был доставлен из Индии в Калифорнию, где на него наклеили светоотражающую ленту и приняли другие меры предосторожности, чтобы смягчить влияние температуры. NASA сообщает, что работа над рефлектором близка к завершению.
После успешного завершения испытаний NASA перевезет рефлектор на объект ISRO в городе Бенгалуру (Индия), где он будет реинтегрирован в радарную систему. В это время ISRO в координации с NASA определит дату готовности к запуску.
Запуск NISAR не может состояться в период с начала октября 2024 года по начало февраля 2025 года, поскольку в этом случае спутник попадет в периоды чередования солнечного света и тени, обусловленные положением Солнца. Возникающие при этом температурные колебания могут повлиять на развертывание штанги и рефлектора антенны радара NISAR.
Рефлектор в форме барабана около 12 метров в поперечнике является одним из вкладов NASA в миссию NISAR. Соглашение о запуске NISAR было подписано руководителями NASA и ISRO осенью 2014 года.
📸 Художественное изображение космического аппарата NISAR (источник)
#SAR #США #индия
Деревья на возвышенностях являются поглотителями атмосферного метана
Известно, что деревья вносят важный вклад в круговорот углерода на планете, поглощая углекислый газ и преобразуя его в биомассу. Недавняя 📖 работа показала, что деревья на возвышенностях поглощают не только углерод, но и метан.
Метан поглощается не самими деревьями, а колониями метанотрофных бактерий, которые обитают на поверхности коры, извлекают метан из воздуха, окисляют его и превращают в биомассу и углекислый газ. Последний воздействует на климат примерно в 30 раз слабее, чем исходный метан. Особенно быстро метан поглощался корой тропических деревьев, что связано с ускорением метаболизма микробов в теплом и влажном климате.
По оценкам исследователей, кора всех деревьев Земли ежегодно поглощает от 25 до 50 млн тонн метана, что примерно на 10% повышает полезный вклад растительности в борьбу с глобальным потеплением.
#CH4 #климат #лес
Известно, что деревья вносят важный вклад в круговорот углерода на планете, поглощая углекислый газ и преобразуя его в биомассу. Недавняя 📖 работа показала, что деревья на возвышенностях поглощают не только углерод, но и метан.
Метан поглощается не самими деревьями, а колониями метанотрофных бактерий, которые обитают на поверхности коры, извлекают метан из воздуха, окисляют его и превращают в биомассу и углекислый газ. Последний воздействует на климат примерно в 30 раз слабее, чем исходный метан. Особенно быстро метан поглощался корой тропических деревьев, что связано с ускорением метаболизма микробов в теплом и влажном климате.
По оценкам исследователей, кора всех деревьев Земли ежегодно поглощает от 25 до 50 млн тонн метана, что примерно на 10% повышает полезный вклад растительности в борьбу с глобальным потеплением.
#CH4 #климат #лес
🙏Благодарим, расположив в календарном порядке, телеграм-каналы, делавшие репосты и цитировавшие наши публикации в июле 2024 года:
* @gis_proxima
* @twrussia
* @UzbekistanTtransparentWorld
* @rscc_rscc
* @wind_vostok
* @cosmodivers
* @bmpd_cast
* @ASWman
* @dobriy_ovchinnikov
* @IngeniumNotes
* @nuclear_stormbringer
* @dostoverno
* @geoinfonews
* @roscosmos_press
* @kostisovesti
* @control_space_channel
Спасибо, коллеги!
* @gis_proxima
* @twrussia
* @UzbekistanTtransparentWorld
* @rscc_rscc
* @wind_vostok
* @cosmodivers
* @bmpd_cast
* @ASWman
* @dobriy_ovchinnikov
* @IngeniumNotes
* @nuclear_stormbringer
* @dostoverno
* @geoinfonews
* @roscosmos_press
* @kostisovesti
* @control_space_channel
Спасибо, коллеги!