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
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
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
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
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
📖 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
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
Forwarded from Aerospace Capital 🛰🚀
Интеграция КА Кубсат формата 6U «HyperView-1G» - наноспутника с рекордной остротой гиперспектрального «зрения» с контейнером Аэроспейс.
КА способен увидеть из космоса спектральные характеристики объектов, недоступные для обычной оптической съемки. Спутник создан Самарским университетом им. Королёва и частной компанией «СПУТНИКС» (входит в Sitronics Group) в рамках проекта «Space-π». Организатор проекта — Фонд содействия инновациям.
Ключевой элемент 🛰️ — компактный гиперспектрометр, разработанный самарскими учёными. Он обладает разрешающей способностью 7 метров на пиксель, что превосходит по характеристикам известные зарубежные и отечественные аналоги!
С помощью аппарата можно, например, определить участки озимых посевов с наибольшей зеленой массой и высоким количеством хлорофилла, узнать уровень запасов влаги в растениях и даже спрогнозировать будущую урожайность.
КА способен увидеть из космоса спектральные характеристики объектов, недоступные для обычной оптической съемки. Спутник создан Самарским университетом им. Королёва и частной компанией «СПУТНИКС» (входит в Sitronics Group) в рамках проекта «Space-π». Организатор проекта — Фонд содействия инновациям.
Ключевой элемент 🛰️ — компактный гиперспектрометр, разработанный самарскими учёными. Он обладает разрешающей способностью 7 метров на пиксель, что превосходит по характеристикам известные зарубежные и отечественные аналоги!
С помощью аппарата можно, например, определить участки озимых посевов с наибольшей зеленой массой и высоким количеством хлорофилла, узнать уровень запасов влаги в растениях и даже спрогнозировать будущую урожайность.
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
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
Thales Alenia Space и Argotec займутся созданием спутников для итальянской системы ДЗЗ IRIDE
Итальянские космические компании Thales Alenia Space и Argotec займутся созданием спутников для итальянской орбитальной системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) IRIDE. Согласно новым контрактам, подписанным с Европейским космическим агентством (ESA), компании должны будут создать 21 аппарат в дополнение к 17, заказы на которые поступили ранее.
Соглашения были подписаны на 75-м Международном астронавтическом конгрессе (IAC), который прошел в Милане с 14 по 18 октября. Thales Alenia Space должна будет создать 6 радарных спутников NIMBUS, а Argotec — 15 спутников оптического наблюдения. Общая стоимость двух контрактов составила более €140 млн.
Система IRIDE создается под руководством правительства Италии, ESA и Итальянского космического агентства (ASI). Первые спутники планируется вывести на низкую околоземную орбиту в 2025 году. Ожидается, что IRIDE начнет полноценную работу к июню 2026 года.
🛰 IRIDE будет состоять из нескольких группировок спутников 1️⃣, высокодетальной мультиспектральной съемки 2️⃣,3️⃣, гиперспектральной съемки 4️⃣, сверхвысокодетальной съемки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах 5️⃣, а также двумя группировками радарных спутников 6️⃣,7️⃣.
#италия
Итальянские космические компании Thales Alenia Space и Argotec займутся созданием спутников для итальянской орбитальной системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) IRIDE. Согласно новым контрактам, подписанным с Европейским космическим агентством (ESA), компании должны будут создать 21 аппарат в дополнение к 17, заказы на которые поступили ранее.
Соглашения были подписаны на 75-м Международном астронавтическом конгрессе (IAC), который прошел в Милане с 14 по 18 октября. Thales Alenia Space должна будет создать 6 радарных спутников NIMBUS, а Argotec — 15 спутников оптического наблюдения. Общая стоимость двух контрактов составила более €140 млн.
Система IRIDE создается под руководством правительства Италии, ESA и Итальянского космического агентства (ASI). Первые спутники планируется вывести на низкую околоземную орбиту в 2025 году. Ожидается, что IRIDE начнет полноценную работу к июню 2026 года.
🛰 IRIDE будет состоять из нескольких группировок спутников 1️⃣, высокодетальной мультиспектральной съемки 2️⃣,3️⃣, гиперспектральной съемки 4️⃣, сверхвысокодетальной съемки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах 5️⃣, а также двумя группировками радарных спутников 6️⃣,7️⃣.
#италия
Площадь складских помещений в районе Лос-Анджелеса напрямую связана с уровнем загрязнения воздуха мелкими частицами (PM2.5)
Ученые проанализировали закономерности и тенденции изменения концентрации PM2.5 в атмосфере и обнаружили, что в местах расположения большего количества (или более крупных) складов уровень PM2.5 и “черного” углерода выше, чем в местах, где складов меньше.
“Черный” углерод является компонентом мелкодисперсных твердых частиц PM2.5, который образуется в результате неполного сгорания ископаемого топлива, в частности, в результате работы дизельных двигателей большой мощности.
🗺 Карта показывает среднюю концентрацию загрязнения PM2.5 в Лос-Анджелесе с 2000 по 2018 год, а также расположение почти 11 000 складов за тот же период. Районы с более высокой концентрацией PM2.5 выделены темно-оранжевым цветом, а места расположения складов обозначены черными точками.
Данные о PM2.5 были получены с помощью моделей, основанных на спутниковых данных MODIS и ASTER.
#атмосфера
Ученые проанализировали закономерности и тенденции изменения концентрации PM2.5 в атмосфере и обнаружили, что в местах расположения большего количества (или более крупных) складов уровень PM2.5 и “черного” углерода выше, чем в местах, где складов меньше.
“Черный” углерод является компонентом мелкодисперсных твердых частиц PM2.5, который образуется в результате неполного сгорания ископаемого топлива, в частности, в результате работы дизельных двигателей большой мощности.
🗺 Карта показывает среднюю концентрацию загрязнения PM2.5 в Лос-Анджелесе с 2000 по 2018 год, а также расположение почти 11 000 складов за тот же период. Районы с более высокой концентрацией PM2.5 выделены темно-оранжевым цветом, а места расположения складов обозначены черными точками.
Данные о PM2.5 были получены с помощью моделей, основанных на спутниковых данных MODIS и ASTER.
#атмосфера
В лаборатории "Астродинамика” на факультете космических исследований МГУ проверяли уведомление об опасном сближении космических объектов и заодно испытывали программу-минимизатор, которую разрабатывают молодые сотрудники лаборатории.
Лаборатория "Астродинамика" разрабатывает программную платформу комплексного моделирования космических систем MIDE (Missions Integrated Development Environment) — отечественный аналог STK.
🔗Страничка лаборатории
🔗 Группа "Астродинамика" в VK
#россия
Лаборатория "Астродинамика" разрабатывает программную платформу комплексного моделирования космических систем MIDE (Missions Integrated Development Environment) — отечественный аналог STK.
🔗Страничка лаборатории
🔗 Группа "Астродинамика" в VK
#россия