Меандры Ирравади

Ирравади (Irrawaddy) — крупнейшая водная артерия Бирмы (Мьянмы), длиной более 2170 километров. Река берет начало в северной части страны и течет на юг до впадения в Андаманское море. Осадки в воде придают реке непрозрачный, светло-коричневый цвет, за исключением короткого светло-зеленого участка возле населенного пункта Елегале (Yelegale).

Темно-зеленая растительность окаймляет берега старых русел Ирравади. Эти русла особенно заметны в правой верхней части снимка. В пойме реки видны следы сельскохозяйственного производства. Это район называют “рисовой чашей” Бирмы. Снимок сделан в декабре, в период сбора урожая.

📸 Снимок с МКС (ISS070-E-42458, 16 декабря 2023 года).

#снимки #вода #сельхоз

Программа Космических сил США отрабатывается на задачах мониторинга чрезвычайных ситуаций [ссылка]

Программа тактического наблюдения, разведки и слежения Космических сил США — Tactical Surveillance, Reconnaissance and Tracking (TacSRT) — предоставляет спутниковые снимки и аналитические данные для мониторинга и преодоления последствий чрезвычайных операций на юго-востоке США после урагана “Хелена” (Helen).

TacSRT предоставила Северному командованию США подробный анализ доступности дорог и состояния мостов на ключевых маршрутах между Ноксвиллом (шт. Теннесси) и Эшвиллом (шт. Северная Каролина).

Запущенная в начале этого года в качестве пилотной инициативы, TacSRT работает как маркетплейс, где правительственные организации могут запрашивать у коммерческих спутниковых провайдеров конкретные данные о регионах, пострадавших от стихийных бедствий. Сюда входят как снимки, так и аналитические данные, необходимые службам экстренного реагирования.

#США #война #ЧС

Надоела американская разведка. Вот вам красивое — комета Цзыцзиньшань.

Снимок сделан 15.10.24, примерно в 19:40 (Янтарный, Калининградская область). Взято отсюда.

Global Urban Polygons and Points Dataset (GUPPD), Version 1 (1975 – 2030)

Глобальная база данных Global Urban Polygons and Points Dataset (GUPPD) содержит информацию о 123 034 городских поселениях с их географическими названиями и численностью населения за период с 1975 по 2030 год с шагом в пять лет. Новая база данных расширяет и уточняет данные Global Human Settlement Urban Centre Database 2015 года, собранные Объединенным исследовательским центром (Joint Research Centre) Европейской комиссии. Методика создания базы GUPPD описана в 📖 документации.

🛢 Данные GUPPD), Version 1

🗺 Карта из набора данных GUPPD, показывающая рост численности населения африканских городов-миллионников (по состоянию на базовый 2020 год) в период с 2015 по 2030 год. Годы, разделенные на пятилетние отрезки, показаны красным (2015), оранжевым (2020), коричневым (2025) и желтым (2030) цветами.

#данные

Новосибирские специалисты изготовят первые спутники "Грифон" в 2024 году

Как сообщил Интерфакс, первая партия спутников для российской системы глобального мониторинга Земли "Грифон" будет изготовлена в текущем году.

"В этом году мы должны для "Роскосмоса" поставить четыре пилотных образца спутника "Грифон" дистанционного зондирования Земли, — сообщил журналистам ректор Новосибирского государственного университета Михаил Федорук.

В дальнейшем серийное производство спутников будет передано на одно из предприятий "Роскосмоса".

Как сообщалось ранее, НГУ стал головным исполнителем программы по созданию системы глобального мониторинга Земли "Грифон", состоящей из 136 космических аппаратов на базе платформы формата 16U CubeSat.

#россия

Курс “Open-Source Spatial Analytics (R)” [ссылка]

Курс посвящен изучению основ работы в свободной среде программирования R, в первую очередь, для анализа геопространственных данных. Он рассчитан на тех, кто уже имеет некоторые знания о ГИС, работе с картами, картографическими проекциями, векторными и растровыми данными. Опыт работы с R, напротив, не требуется. Предполагается, что вы обучитесь программировать на R по ходу курса.

Справочный материал представлен в виде примеров кода, видео и презентаций. Есть задания для практического обучения. В центральная колонке 📸 представлены модули курса, в левой — примеры и задания.

Курс подготовлен в West Virginia View (🔗 https://wvview.org) — это консорциум государственных, частных и некоммерческих организаций, занимающихся дистанционным зондированием, который является членом AmericaView — общеамериканской сети организаций, способствующей развитию образования в области дистанционного зондирования Земли. Руководитель исследований в West Virginia View — Аарон Максвелл (Aaron Maxwell), доцент кафедры геологии и географии Университета Западной Вирджинии.

Другие курсы West Virginia View:

💻 Methods in Open Science
👨🏻‍💻 GIScience
👨🏼‍💻 Open-Source GIScience
🛰 Remote Sensing
🌍 Digital Cartography
🌐 Client-Side Web GIS
🕸 Geospatial Deep Learning

#R #обучение

Приглашаем на лекцию А.В. Коноплева⚡⚡

✅17 октября 2024 (четверг) с лекцией «Потоки потенциально токсичных элементов и соединений в речных бассейнах: перспективы развития технологий и методов наблюдений, количественной оценки и прогноза» выступит д.б.н., профессор Института радиоактивности окружающей среды Университета Фукусимы (Япония) Алексей Владимирович Коноплёв. Выступление проводится в рамках проекта Министерства образования и науки «Потоки потенциально токсичных элементов и соединений в речных бассейнах: технологии изучения, количественная оценка и прогноз» (10-ая программа мегагрантов).

❗Аудитория: 1801
Начало в 17:30

❗Для дистанционного подключения требуется регистрация по ссылке https://forms.gle/34NJVUGXcVLXMeAr8

⚡Алексей Владимирович Коноплёв – приглашенный ведущий ученый мегагранта «Потоки потенциально токсичных элементов и соединений в речных бассейнах: технологии изучения, количественная оценка и прогноз». Выпускник химического факультета МГУ, кандидат химических наук (1983), доктор биологических наук (1998). В 1977–2013 гг. работал в Институте экспериментальной метеорологии (г. Обнинск), преобразованном в 1986 году в НПО «Тайфун», где прошел путь от инженера до заведующего лабораторией. В 2013 году был приглашен во вновь созданный Институт радиоактивности окружающей среды в Университете Фукусимы (Япония), где в настоящее время занимает должность заместителя директора по научной работе. А.В. Коноплёв имеет более 200 научных работ. Является экспертом Международного агентства по атомной энергии (МАГАТЭ), Программы ООН по окружающей среде (UNEP), Всемирной метеорологической организации (ВМО), Программы оценки и мониторинга Арктики (АМАП) и других международных организаций.

#геофакМГУ

Выпущены данные EMIT для идентификации минералов

Новый набор данных миссии по исследованию источников минеральной пыли NASA EMIT — EMIT Level 2B Estimated Mineral Identification and Band Depth and Uncertainty 60-meter (EMITL2BMIN) — служит для исследования признаков радиационного воздействия, связанного с пылью. Основное внимание уделяется минералам: кальциту, хлориту, доломиту, гетиту, гипсу, гематиту, иллиту+мусковиту, каолиниту, монтмориллониту и вермикулиту и некоторым другим.

Таким образом, мы имеем готовые данные для идентификации минералов. Конечно, разработчики предупреждают, что: 1) разделение минералов со схожими спектральными характеристиками (например, тонкозернистый гетит и гематит) — сложная задача и в этой связи данные могут содержать ошибки; 2) возможности использования данных для разведки полезных ископаемых требуют дополнительной проверки. Это ли не повод попробовать новые данные в деле?

#гиперспектр

Фонд НТИ создаст центр разработки малых спутников и космических систем [ссылка]

Фонд поддержки проектов Национальной технологической инициативы (НТИ) создаст центр по разработке перспективных технологий и космических систем и сервисов, в том числе малых спутников.

Конкурс среди организаций, объявленный фондом, завершится 9 ноября.

Научные и образовательные организации высшего образования могут подать заявку на грантовую поддержку создания в своей структуре Центра компетенций Национальной технологической инициативы, который будет заниматься разработкой технологий, позволяющих создать группировки малых спутников, а в дальнейшем — развитием моделей их использования и спутниковых систем и сервисов на их базе. Центр также будет заниматься подготовкой кадров и трансфером технологий.

🔗 Страница конкурса

Исследовательское направление будет включать комплексное проектирование наземного и космического сегмента и информационных сервисов работы с данными, разработку технологий создания и оптимизации платформ малых спутников, полезных нагрузок для этих платформ. Среди них — системы дистанционного зондирования, связи, технологии защиты передачи данных и другие направления.

Работа центра внесет вклад в реализацию разработанной экспертами НТИ концепции цифрового бесшовного неба, предусматривающей свободное и безопасное выполнение полетов беспилотных и пилотируемых воздушных судов при поддержке инфраструктуры связи и наблюдения, также уточнили в организации.

Генеральный директор Фонда НТИ Вадим Медведев считает, что новый центр может быть задействован в формирующемся национальном проекте "Развитие космической деятельности РФ", рассчитанном на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года.

"Собственная группировка спутников обеспечит территорию страны широкополосной связью и дистанционным зондированием Земли, доступным интернетом в самых разных ее уголках, включая связь для интернета вещей. <…> Это новый тип Центров компетенций НТИ, который отличается глобальностью задач, зонтичным характером и расширенными статьями расходов. Со своей стороны, мы стараемся сделать механизмы поддержки универсальными для достижения разных целей", — заключил В. Медведев.

#россия #конкурс

Независимо от количества зимнего льда, воды у побережья Чукотки и Аляски оживают каждую весну благодаря цветению фитопланктона. Цветение образует поразительные узоры из голубой и зеленой морской воды, такие, как на 📸 снимке Чукотского моря, сделанном 18 июня 2018 года спутником Landsat 8.

Из Берингова пролива в южную часть Чукотского моря вытекают две основные водные массы. Одна из них, известная как “воды Берингова моря”, — прохладная, соленая и богатая питательными веществами. Эти воды способствуют росту фитопланктона, особенно диатомовых водорослей. Вторая масса морской воды известна как “прибрежные воды Аляски”. Она более теплая, менее соленая и бедная питательными веществами. Численность диатомов в таких водах обычно ниже, но здесь хорошо себя чувствует другой вид водорослей — кокколитофоры. Они и придают воде молочно-бирюзовый оттенок.

#снимки #вода

ЛОМО и ИКИ РАН спроектировали съёмочную систему ДЗЗ для малых космических аппаратов [ссылка]

АО «ЛОМО» (концерн «Калашников») в сотрудничестве с Институтом космических исследований (ИКИ) РАН спроектировало компактную съёмочную систему дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого разрешения для малых космических аппаратов. Она построена на основе зеркально-линзовой оптической схемы Ричи-Кретьена и предназначена для работы в режиме кадровой съемки. Диаметр главного зеркала — 334 мм, длина телескопа — 700 мм. В настоящее время ведутся работы по изготовлению опытного образца изделия.

ЛОМО и ИКИ РАН взаимодействуют с предприятиями-изготовителями космических аппаратов ДЗЗ: АО «РКЦ «Прогресс» (г. Самара), ВНИИЭМ (г. Москва), РКК «Энергия» (г. Королев, Московская область), — которые заинтересованы в установке разрабатываемого телескопа на борт перспективных малых спутников.

Сотрудничество ЛОМО и ИКИ РАН позволит выстроить эффективную схему изготовления и отработки конкурентоспособной аппаратуры для малых спутников ДЗЗ.

#россия

Методы определения толщины плёнок нефти на морской поверхности

Небольшая подборка ссылок по теме. Начнём с базового обзора.

📖 Мольков А.А., Капустин И.А., Ермошкин А.В., Ермаков С.А. Дистанционные методы определения толщины плёнок нефти и нефтепродуктов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 3. С. 9–27. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-9-27. URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2020t3/9-27.pdf

Для количественной оценки возможного ущерба от нефтяного разлива и определения мер по предотвращению катастрофы необходимо располагать информацией об объёме загрязнения, который обычно вычисляется из оценки площади и толщины поверхностной плёнки. Современные инструменты дистанционного зондирования водной поверхности, а точнее их комплекс, позволяют оперативно обнаруживать поверхностные загрязнители, вести их мониторинг и получать информацию о площади покрытия. При этом оценивать толщину плёнок на морской поверхности с необходимой точностью на сегодняшний день не представляется возможным. В обзоре рассмотрены возможности современных инструментов дистанционной диагностики толщины плёнок с указанием ограничений их применимости. Обзор включает пассивные и активные методы оптического и радиодиапазонов, акустические методы, а также их комбинации.

Методика оценки объёма загрязнения для случая оптически “толстой” плёнки:

📖 Станичный С.В., Медведева А.В. Квазипостоянные источники плёночных загрязнений морской поверхности в Мраморном море // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 303–310. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-303-310. http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2770

Учитывая разность диэлектрической проницаемости нефти и воды, первый максимум коэффициента отражения наблюдается при толщине плёнки, соответствующей приблизительно 1/6 длины волны электромагнитного спектра (Лебедев, 2015)*. Таким образом, на разных длинах волн увеличение коэффициента отражения будет наблюдаться при различных значениях толщины плёнки. Этот эффект даёт возможность при многоспектральном подходе провести оценку объёма плёночного загрязнения. Оценка толщины плёнки произведена по данным MSI Sentinel-2.

*Лебедев Н.Е. Определение толщины нефтяной пленки на морской поверхности по контрасту яркости в ближнем ИК-диапазоне // Процессы в геосредах. 2015. № 1. С. 48–53.

Еще один обзор, посвящённый определению различных параметров нефтепроявлений: формы и размеров, растекания и дрейфа на поверхности моря, определения места всплытия, времени жизни на морской поверхности, частоты выбросов и периодичности работы подводных источников, а также толщины плёнок и оценки объёмов выбросов.

📖 Матросова Е.Р., Ходаева В.Н., Иванов А.Ю. Определение характеристик естественных нефтепроявлений и их подводных источников по данным дистанционного зондирования // Исследование Земли из Космоса, 2022, № 2, C. 3–27. https://doi.org/10.31857/S0205961422020063

Рассматриваются и систематизируются основные значимые параметры естественных нефтепроявлений и возможности их определения по данным космической радарной и оптической съёмки. Показано, что анализ временных рядов оптических и радарных изображений позволяет определить основные/характерные параметры естественных нефтепроявлений, с помощью которых становится возможным узнать местоположение их подводных источников, интенсивность и объёмы выбросов, геолого-геофизическое состояние и, в некоторой степени, перспективы нефтегазоносности региона. Обсуждаются возможности, ограничения и перспективы использования данных дистанционного зондирования для рассматриваемых задач.

Для оценки толщины плёнок применяют (весьма приблизительные) методики BAOAC и ASTM, позволяющие по визуальному цвету нефтяной пленки определить её толщину.

#нефть

Немного в сторону от заявленной темы: оценка влияния температуры на возможности определения площади нефтяного загрязнения по данным радара X-диапазона:

📖 Сергиевская И.А., Лазарева Т.Н. Влияние температуры окружающей среды на вязкоупругие свойства нефтяных плёнок в приложении к проблеме дистанционного зондирования // Cовременные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 2. С. 176–183. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-176-183. URL: http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2151

Данные лабораторных измерений показали, что коэффициент затухания сантиметровых волн увеличивается с уменьшением температуры окружающей среды для сырой нефти и нефтепродуктов во всём диапазоне толщины плёнок. Восстановленная упругость плёнок практически не зависит от частоты волны и возрастает с уменьшением температуры.

С использованием физической модели ветровых волн сделана оценка влияния температуры на спектральный контраст волн, т.е. на отношение спектральной интенсивности на чистой поверхности и поверхности, покрытой плёнками нефтепродуктов. Показано, что радиолокационный контраст в брэгговском приближении в сликах нефти при температуре порядка 25 ºC может быть в несколько раз меньше контраста при температуре 1–4 ºС. Эффект значителен для длины волны сантиметрового диапазона.

#нефть

ДальГАУ разработал региональную модель прогнозирования урожайности на основе спутниковых снимков [ссылка]

Сергей Маргелов, глава Центра искусственного интеллекта Дальневосточного государственного аграрного университета (ДальГАУ), рассказал, что на первом этапе с использованием спутникового мониторинга осуществляется актуализация векторного слоя сельскохозяйственных полей. «На втором этапе мы делаем наземное обследование, выехали и посмотрели. И на основании наземного мониторинга в рамках третьего этапа — вносим информацию в цифровую систему. Потом есть понимание, что и где происходит в каждом районе, муниципальном округе Амурской области».

«Мы обновили данные и подготовили информационный бюллетень, в котором представлена оценка состояния посевов и прогноз урожайности. Теперь Министерство сельского хозяйства Амурской области имеет полное представление о количестве обрабатываемых полей, их состоянии и существующих проблемах», — сообщил сотрудник Центра искусственного интеллекта ДальГАУ Никита Кирьяков.

Региональная модель прогнозирования урожайности развивается в рамках масштабной стратегической программы поддержки университетов «Приоритет–2030». Проект осуществляется в сотрудничестве с Министерством сельского хозяйства Амурской области, Институтом космических исследований РАН и Институтом космических исследований Земли. Еще одним партнером проекта является ООО «Амурагрокомплекс», который оказало поддержку специалистам ДальГАУ, предоставив возможность собирать эталонные данные со своих сельскохозяйственных полей.

#россия #сельхоз

Обзор методов интерпретируемого машинного обучения для прогнозирования погоды и климата

В последнее время передовые модели машинного обучения достигли высокой точности прогнозирования погоды и климата. Большинство из этих моделей является “черными ящиками”: они выдают результаты, не позволяя пользователю заглянуть внутрь, чтобы разобраться, как именно был получен тот или иной прогноз. Поэтому важную роль приобретает развитие интерпретируемых методов машинного обучения.

В 📖 статье рассмотрены современные подходы к интерпретируемому машинному обучению, применяемые для метеорологических прогнозов. Подходы делятся на две группы: (1) методы интерпретации post-hoc, объясняющие предварительно обученные модели, такие как методы атрибуции на основе возмущений, теории игр и градиентные методы; (2) разработка интерпретируемых моделей с нуля с помощью таких архитектур, как ансамбли деревьев или объясняемые (explainable) нейронные сети. Коротко описан каждый метод, и то как именно он позволяет понять прогнозы, раскрывая метеорологические взаимосвязи, улавливаемые машинным обучением. В финале работы обсуждаются проблемы исследования и перспективы на будущее.

📖 Yang, R., Hu, J., Li, Z., Mu, J., Yu, T., Xia, J., Li, X., Dasgupta, A., & Xiong, H. (2024). Interpretable machine learning for weather and climate prediction: A review. Atmospheric Environment, 338, 120797. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120797

#нейронки #погода #ИИ #климат