Forwarded from ЭРОЗИОННЫЕ И РУСЛОВЫЕ ПРОЦЕССЫ (Георгий Голубцов)
📌 Делимся опубликованными видеозаписями семинаров лаборатории эрозии почв и русловых процессов, а также записью научного семинара "Маккавеевские чтения — 2024"
1. Сидорчук Алексей Юрьевич (д.г.н. в.н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«МОДЕЛИ ЭРОЗИИ ПОЧВ ВОДНЫМИ ПОТОКАМИ»
16.09.2024 г.
https://youtu.be/JTurGdkpZnU
2. Михайлова Надежда Михайловна (к.г.н., с.н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЕФОРМАЦИЙ РУСЕЛ РЕК БАССЕЙНОВ КУБАНИ И ЧЕРНОГО МОРЯ»
03.10.2024 г.
https://youtu.be/MIl-7M1kmfs
3. Горобец Андрей Васильевич (к.б.н., н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ СМЫВА И ЭРОДИРУЕМОСТИ МОДЕЛЬНЫХ ПОЧВ И ГРУНТОВ»
28.10.2024 г.
https://youtu.be/ABqJHv50Yfc
4. Дегтярев Алексей Андреевич (заместитель директора по научной работе ООО Аквазонд, г. Таганрог)
«ПЕРСПЕКТИВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТРАНСПОРТА ВЗВЕШЕННЫХ НАНОСОВ В ВОДНЫХ ОБЪЕКТАХ СУШИ: ТОЧКА ЗРЕНИЯ РАЗРАБОТЧИКА АДПТ»
21.11.2024 г.
https://youtu.be/ZJDJ-VIqotk
5. Семинар "Маккавеевские Чтения – 2024"
11.12.2024 г.
https://youtu.be/PFBJHl0oq5Q
#семинар_ЭПиРП
1. Сидорчук Алексей Юрьевич (д.г.н. в.н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«МОДЕЛИ ЭРОЗИИ ПОЧВ ВОДНЫМИ ПОТОКАМИ»
16.09.2024 г.
https://youtu.be/JTurGdkpZnU
2. Михайлова Надежда Михайловна (к.г.н., с.н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЕФОРМАЦИЙ РУСЕЛ РЕК БАССЕЙНОВ КУБАНИ И ЧЕРНОГО МОРЯ»
03.10.2024 г.
https://youtu.be/MIl-7M1kmfs
3. Горобец Андрей Васильевич (к.б.н., н.с. НИЛ эрозии почв и русловых процессов)
«МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ СМЫВА И ЭРОДИРУЕМОСТИ МОДЕЛЬНЫХ ПОЧВ И ГРУНТОВ»
28.10.2024 г.
https://youtu.be/ABqJHv50Yfc
4. Дегтярев Алексей Андреевич (заместитель директора по научной работе ООО Аквазонд, г. Таганрог)
«ПЕРСПЕКТИВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТРАНСПОРТА ВЗВЕШЕННЫХ НАНОСОВ В ВОДНЫХ ОБЪЕКТАХ СУШИ: ТОЧКА ЗРЕНИЯ РАЗРАБОТЧИКА АДПТ»
21.11.2024 г.
https://youtu.be/ZJDJ-VIqotk
5. Семинар "Маккавеевские Чтения – 2024"
11.12.2024 г.
https://youtu.be/PFBJHl0oq5Q
#семинар_ЭПиРП
Сегодня расскажем о новых методах и изобретениях, которые могут повлиять на дистанционное зондирование.
Квантовый радар на основе частотных гребенок (qCOMBPASS)
Ученые предложили метод дистанционного квантового зондирования, который потенциально может работать на расстоянии в сотни километров. Новая технология использует эффект, позволяющий свету содержать информацию об объекте, с которым он никогда не взаимодействовал напрямую.
Обычные методы дистанционного зондирования основаны на отражении света от объекта. Квантовые методы предлагают отправить одну из связанных пар фотонов к объекту, а после сравнить ее с сохраненной “парой-близнецом”. Однако такие системы работают на лишь малых расстояниях из-за ограниченной дальности одиночных фотонов и трудностей с сохранением их квантовой когерентности.
Для преодоления этих ограничений исследователи предложили заменить одиночные фотоны связанными мультифотонными состояниями. Кроме того, они используют эффект Зоу-Ван-Манделя (Zou-Wang-Mandel effect), при котором изображение объекта формируется с помощью фотонов, никогда с ним не взаимодействовавших.
Ключевым элементом нового метода (qCOMBPASS) являются квантовые частотные гребенки (quantum frequency combs) — серии строго синхронизированных оптических импульсов с узким и регулярным спектром. Они обеспечивают высокую когерентность и исключают необходимость хранения фотонов. Возвращающийся импульс одной гребенки ассоциируется с импульсами другой, что позволяет создать изображение объекта, не прибегая к сложным системам хранения данных.
Предлагаемая схема напоминает квантовый радар на основе запутанных пар частотных гребенок, который использует тождество путей для обнаружения удаленной цели и определения расстояния до нее. Исследователи ожидают, что его применение позволит достичь расстояний в сотни километров и точности, недоступной классическим датчикам.
Новый метод может найти множество применений в области дистанционного зондирования, визуализации, метрологии и связи. В перспективе, его можно использовать для: обнаружения и определения дальности до объектов с низкой отражательной способностью; измерения малых перемещений удаленной цели с точностью, превышающей стандартный квантовый предел; дистанционной гиперспектральной квантовой визуализации, скрытого наблюдения из космоса с низкой вероятностью обнаружения (обнаружить, не будучи обнаруженным самому); интерферометрии со сверхдлинной базой; квантового доплеровского зондирования; квантовой синхронизации часов и создания сети распределенных квантовых датчиков.
Источник
Ученые предложили метод дистанционного квантового зондирования, который потенциально может работать на расстоянии в сотни километров. Новая технология использует эффект, позволяющий свету содержать информацию об объекте, с которым он никогда не взаимодействовал напрямую.
Обычные методы дистанционного зондирования основаны на отражении света от объекта. Квантовые методы предлагают отправить одну из связанных пар фотонов к объекту, а после сравнить ее с сохраненной “парой-близнецом”. Однако такие системы работают на лишь малых расстояниях из-за ограниченной дальности одиночных фотонов и трудностей с сохранением их квантовой когерентности.
Для преодоления этих ограничений исследователи предложили заменить одиночные фотоны связанными мультифотонными состояниями. Кроме того, они используют эффект Зоу-Ван-Манделя (Zou-Wang-Mandel effect), при котором изображение объекта формируется с помощью фотонов, никогда с ним не взаимодействовавших.
Ключевым элементом нового метода (qCOMBPASS) являются квантовые частотные гребенки (quantum frequency combs) — серии строго синхронизированных оптических импульсов с узким и регулярным спектром. Они обеспечивают высокую когерентность и исключают необходимость хранения фотонов. Возвращающийся импульс одной гребенки ассоциируется с импульсами другой, что позволяет создать изображение объекта, не прибегая к сложным системам хранения данных.
Предлагаемая схема напоминает квантовый радар на основе запутанных пар частотных гребенок, который использует тождество путей для обнаружения удаленной цели и определения расстояния до нее. Исследователи ожидают, что его применение позволит достичь расстояний в сотни километров и точности, недоступной классическим датчикам.
Новый метод может найти множество применений в области дистанционного зондирования, визуализации, метрологии и связи. В перспективе, его можно использовать для: обнаружения и определения дальности до объектов с низкой отражательной способностью; измерения малых перемещений удаленной цели с точностью, превышающей стандартный квантовый предел; дистанционной гиперспектральной квантовой визуализации, скрытого наблюдения из космоса с низкой вероятностью обнаружения (обнаружить, не будучи обнаруженным самому); интерферометрии со сверхдлинной базой; квантового доплеровского зондирования; квантовой синхронизации часов и создания сети распределенных квантовых датчиков.
Источник
Квантовый чип Willow
Корпорация Google представила публике новую разработку — квантовый чип Willow.
Обычные компьютеры оперирует битами — базовыми единицами информации, которые принимают одно из двух значений: 0 или 1. Квантовые компьютеры используют в своей работе не биты, а кубиты — квантовые аналоги битов. В отличие от классических битов, они могут находиться в состоянии суперпозиции, то есть одновременно представлять 0 и 1 в определённых пропорциях. Это свойство (квантовая суперпозиция) позволяет квантовому компьютеру обрабатывать множество комбинаций одновременно, значительно ускоряя выполнение некоторых типов задач.
Другое важное свойство кубитов — квантовая запутанность. Запутанные кубиты остаются взаимосвязанными, даже если находятся на большом расстоянии друг от друга, что создает корреляции между их состояниями. Это свойство открывает новые возможности для оптимизации вычислений.
Тем не менее у квантовых вычислений есть проблема — нестабильность кубитов. Они часто теряют информацию из-за взаимодействия с окружающей средой, что приводит к ошибкам. При этом увеличение числа кубитов приводило к нарастанию числа ошибок. Поэтому до сих пор квантовые компьютеры были слишком малы, чтобы их можно было использовать в коммерческих и научных приложениях.
В статье, опубликованной 9 декабря в Nature, разработчики из Google сообщили, что создали метод, при котором точность вычислений квантового компьютера будет возрастать по мере увеличения числа кубитов. По словам разработчиков, это решает основную задачу, над которой ученые бились около 30 лет, а именно задачу квантовой коррекции ошибок.
Как утверждают авторы, эксперименты с Willow показали, что чип, имеющий 105 кубитов, по скорости вычислений значительно опережает современные суперкомпьютеры. На решение задачи, которую чип просчитал за несколько минут, суперкомпьютеру Frontier потребовалось бы 10 септиллионов лет, что превосходит возраст Вселенной.
📸 Криостат в центре квантовых вычислений Google
Источник
Корпорация Google представила публике новую разработку — квантовый чип Willow.
Обычные компьютеры оперирует битами — базовыми единицами информации, которые принимают одно из двух значений: 0 или 1. Квантовые компьютеры используют в своей работе не биты, а кубиты — квантовые аналоги битов. В отличие от классических битов, они могут находиться в состоянии суперпозиции, то есть одновременно представлять 0 и 1 в определённых пропорциях. Это свойство (квантовая суперпозиция) позволяет квантовому компьютеру обрабатывать множество комбинаций одновременно, значительно ускоряя выполнение некоторых типов задач.
Другое важное свойство кубитов — квантовая запутанность. Запутанные кубиты остаются взаимосвязанными, даже если находятся на большом расстоянии друг от друга, что создает корреляции между их состояниями. Это свойство открывает новые возможности для оптимизации вычислений.
Тем не менее у квантовых вычислений есть проблема — нестабильность кубитов. Они часто теряют информацию из-за взаимодействия с окружающей средой, что приводит к ошибкам. При этом увеличение числа кубитов приводило к нарастанию числа ошибок. Поэтому до сих пор квантовые компьютеры были слишком малы, чтобы их можно было использовать в коммерческих и научных приложениях.
В статье, опубликованной 9 декабря в Nature, разработчики из Google сообщили, что создали метод, при котором точность вычислений квантового компьютера будет возрастать по мере увеличения числа кубитов. По словам разработчиков, это решает основную задачу, над которой ученые бились около 30 лет, а именно задачу квантовой коррекции ошибок.
Как утверждают авторы, эксперименты с Willow показали, что чип, имеющий 105 кубитов, по скорости вычислений значительно опережает современные суперкомпьютеры. На решение задачи, которую чип просчитал за несколько минут, суперкомпьютеру Frontier потребовалось бы 10 септиллионов лет, что превосходит возраст Вселенной.
📸 Криостат в центре квантовых вычислений Google
Источник
Метод квантовой призрачной визуализации позволяет изучать растения, не повреждая их
Исследователи получили четкие изображения растений сорго при освещении на порядок уступающем свету звезд по интенсивности. Новый метод позволяет изучать растения не повреждая их.
Обычно для детального изучения процессов в растении их приходится срезать, вводить внутрь специальные «метки» или подвергать вредным уровням светового излучения, которые вызывают стресс или повреждают ткани растения. Метки и красители позволяют исследователям наблюдать детали растения и его состояние на микроуровне, но могут нарушать естественные протекающие внутри растений процессы.
Метод квантовой призрачной визуализации (Quantum Ghost Imaging, QGI) позволяет получать изображения при экстремально низких уровнях освещения. Более того, он улучшает качество изображений в диапазонах длин волн, где традиционные камеры работают неэффективно и не могут дать четкой картинки.
Метод использует эффект спонтанного параметрического двойного рассеяния (SPDC) для создания пары связанных фотонов. Один из этих фотонов, называемый сигналом, используется для формирования изображения, а другой, называемый идлером, используется для измерения и корреляции с сигналом. У фотонов разные длины волн, у сигнального — в инфракрасном диапазоне, у идлера — в видимом.
Идлер проходит через растение, взаимодействует с водой в нем и попадает на свой детектор, сигнальный фотон — в другой, свой. После сопоставления информации от двух детекторов исследователи могут делать выводы об объекте, на который было направлено излучение, и строить изображение.
Ученые поместили растения сорго, кинзу и папоротник в световой поток интенсивностью три аттоватт* на квадратный сантиметр. После этого с помощью инфракрасного света они детектировали специфические видимые в этом диапазоне химические вещества и видимый свет.
В QGI образец исследуется на одной длине волны излучения, а изображение формируют за счет коррелированных фотонов другой длины волны. Разделение спектра устраняет необходимость в высокочувствительных детекторах в ближнем инфракрасном диапазоне, снижая требуемую интенсивность освещения. Чтобы уловить прошедший через растение свет, оказалось достаточно детектора одиночных фотонов.
Исследователи смогли добиться квантовой призрачной визуализации с беспрецедентной чувствительностью и контрастностью. Растения, участвующие в экспериментах, не получили повреждений.
Используя бесконтактную инфракрасную визуализацию, исследователи могут собирать важную информацию о ключевых процессах в живом растении, напрямую наблюдать процессы фотосинтеза и колебания содержания воды.
Применение QGI расширяет возможности биовизуализации при экстремально низкой освещенности. Это важно для работы с чувствительными к свету образцами — некоторые ткани растений деградируют под определенным излучением.
Источник
*10 в минус 18-й степени Ватт.
Пара статей, посвященных призрачной визуализации:
📖 Padgett M.J., Boyd R.W. 2017. An introduction to ghost imaging: quantum and classical. Phil. Trans. R. Soc. A 375:20160233. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2016.0233
🖥 Трунин Д. Физики впервые получили изображение с помощью «призрачных» электронов
Исследователи получили четкие изображения растений сорго при освещении на порядок уступающем свету звезд по интенсивности. Новый метод позволяет изучать растения не повреждая их.
Обычно для детального изучения процессов в растении их приходится срезать, вводить внутрь специальные «метки» или подвергать вредным уровням светового излучения, которые вызывают стресс или повреждают ткани растения. Метки и красители позволяют исследователям наблюдать детали растения и его состояние на микроуровне, но могут нарушать естественные протекающие внутри растений процессы.
Метод квантовой призрачной визуализации (Quantum Ghost Imaging, QGI) позволяет получать изображения при экстремально низких уровнях освещения. Более того, он улучшает качество изображений в диапазонах длин волн, где традиционные камеры работают неэффективно и не могут дать четкой картинки.
Метод использует эффект спонтанного параметрического двойного рассеяния (SPDC) для создания пары связанных фотонов. Один из этих фотонов, называемый сигналом, используется для формирования изображения, а другой, называемый идлером, используется для измерения и корреляции с сигналом. У фотонов разные длины волн, у сигнального — в инфракрасном диапазоне, у идлера — в видимом.
Идлер проходит через растение, взаимодействует с водой в нем и попадает на свой детектор, сигнальный фотон — в другой, свой. После сопоставления информации от двух детекторов исследователи могут делать выводы об объекте, на который было направлено излучение, и строить изображение.
Ученые поместили растения сорго, кинзу и папоротник в световой поток интенсивностью три аттоватт* на квадратный сантиметр. После этого с помощью инфракрасного света они детектировали специфические видимые в этом диапазоне химические вещества и видимый свет.
В QGI образец исследуется на одной длине волны излучения, а изображение формируют за счет коррелированных фотонов другой длины волны. Разделение спектра устраняет необходимость в высокочувствительных детекторах в ближнем инфракрасном диапазоне, снижая требуемую интенсивность освещения. Чтобы уловить прошедший через растение свет, оказалось достаточно детектора одиночных фотонов.
Исследователи смогли добиться квантовой призрачной визуализации с беспрецедентной чувствительностью и контрастностью. Растения, участвующие в экспериментах, не получили повреждений.
Используя бесконтактную инфракрасную визуализацию, исследователи могут собирать важную информацию о ключевых процессах в живом растении, напрямую наблюдать процессы фотосинтеза и колебания содержания воды.
Применение QGI расширяет возможности биовизуализации при экстремально низкой освещенности. Это важно для работы с чувствительными к свету образцами — некоторые ткани растений деградируют под определенным излучением.
Источник
*10 в минус 18-й степени Ватт.
Пара статей, посвященных призрачной визуализации:
📖 Padgett M.J., Boyd R.W. 2017. An introduction to ghost imaging: quantum and classical. Phil. Trans. R. Soc. A 375:20160233. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2016.0233
🖥 Трунин Д. Физики впервые получили изображение с помощью «призрачных» электронов
Forwarded from TacticMedia (официальный канал)
Александр Короткевич и Сергей Лемещенко: Что такое баллистика? Часть I
Смотрите на каналах "TacticMedia":
Rutube | Youtube | ВКонтакте | Дзен
Этот рассказ открывает серию видео по истории становления баллистики и орбитальной механики – наук, которые позволили человечеству выйти в космос и начать освоение космического пространства. В нем мы постараемся ответить на следующие вопросы: Что общего между стрельбой из пушки и космическим полётом? Что такое баллистика и откуда она взялась? Почему тысячу лет ракеты были в тени больших пушек? Откуда взялась первая баллистическая ракета и как с неё начались космические программы СССР и США?
Поддержи наши проекты
Ранний доступ к нашим новостям и видео
Смотрите на каналах "TacticMedia":
Rutube | Youtube | ВКонтакте | Дзен
Этот рассказ открывает серию видео по истории становления баллистики и орбитальной механики – наук, которые позволили человечеству выйти в космос и начать освоение космического пространства. В нем мы постараемся ответить на следующие вопросы: Что общего между стрельбой из пушки и космическим полётом? Что такое баллистика и откуда она взялась? Почему тысячу лет ракеты были в тени больших пушек? Откуда взялась первая баллистическая ракета и как с неё начались космические программы СССР и США?
Поддержи наши проекты
Ранний доступ к нашим новостям и видео
RUTUBE
Александр Короткевич и Сергей Лемещенко: Что такое баллистика? Часть I
Что такое баллистика? Часть I: От ствольной артиллерии до баллистической ракеты.
Этот рассказ открывает серию видео по истории становления баллистики и орбитальной механики – наук, которые позволили человечеству выйти в космос и начать освоение космического…
Этот рассказ открывает серию видео по истории становления баллистики и орбитальной механики – наук, которые позволили человечеству выйти в космос и начать освоение космического…
Запущен японский радарный спутник StriX-2
21 декабря 2024 года в 14:17 всемирного времени с площадки LC-1B космодрома Махиа в Новой Зеландии в рамках 📸 миссии “Owl The Way Up” осуществлен пуск ракеты-носителя Electron (F58) компании Rocket Lab с радарным спутником StriX-2 японской компании Synspective.
Космический аппарат успешно выведен на околоземную орбиту.
StriX-2 — шестой спутник Synspective, запущенный ракетами Rocket Lab. Сообщается, что это последний радарный спутник Synspective второго поколения. Далее будут запускаться спутники третьего поколения, которые, как утверждается, способны делать большее количество снимков — до 40 в сутки.
#SAR #япония
21 декабря 2024 года в 14:17 всемирного времени с площадки LC-1B космодрома Махиа в Новой Зеландии в рамках 📸 миссии “Owl The Way Up” осуществлен пуск ракеты-носителя Electron (F58) компании Rocket Lab с радарным спутником StriX-2 японской компании Synspective.
Космический аппарат успешно выведен на околоземную орбиту.
StriX-2 — шестой спутник Synspective, запущенный ракетами Rocket Lab. Сообщается, что это последний радарный спутник Synspective второго поколения. Далее будут запускаться спутники третьего поколения, которые, как утверждается, способны делать большее количество снимков — до 40 в сутки.
#SAR #япония
Спутники ДЗЗ, запущенные в составе миссии SpaceX Bandwagon-2
21 декабря 2024 года в 11:34 всемирного времени с площадки SLC-4E Базы Космических сил США “Ванденберг” (штат Калифорния, США) в рамках миссии Bandwagon-2 осуществлен пуск ракеты-носителя Falcon-9FT Block-5 (F9-413) компании SpaceX с 30 малыми космическими аппаратами из 8 стран.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту. Это вторая миссия SpaceX по выводу космических аппаратов на низкие околоземные орбиты со средним наклонением (45°). Первая была выполнена в апреле нынешнего года.
Крупнейшей полезной нагрузкой миссии стал третий южнокорейский разведывательный радарный спутник 🛰 “425 Project”. Первый такой спутник был запущен ракетой Falcon 9 в декабре прошлого года, второй — миссией Bandwagon-1 в апреле нынешнего. Следующий запуск подобных спутников ожидается в миссии Bandwagon-3.
Сообщается, что в декабре 2018 года Thales Alenia Space подписала два контракта с компаниями Korea Aerospace Industries и Hansha Systems Corporation на разработку радарных спутников высокого разрешения для Корейского агентства оборонного развития. Thales Alenia поставляет радар и элементы системы наведения космических аппаратов. Радар использует развертываемую 5-метровую антенну.
В транспортно-пусковом контейнере Exolaunch разместились 22 спутника — 15 CubeSat’ов и 7 более крупных аппаратов. Среди них:
🛰🛰 Радарные спутники ICEYE X47 и X49, массой около 90 кг каждый.
🛰🛰 🛰 Три спутника радиочастотного наблюдения компании Hawkeye 360 — 11A, 11B и 11C. Каждый спутник массой около 30 кг.
🛰 Космический аппарат LizzieSat-2 компании Sidus Space, масса которого составляет около 100 кг. Среди полезной нагрузки — камеры, система для граничных вычислений и камера Holmes-004, которая будет использоваться для наблюдения за другими объектами на орбите.
Среди другой полезной нагрузки к ДЗЗ относятся:
🛰🛰Спутники Tomorrow-S3 и S4 компании Tomorrow.io — пара CubeSat’ов 6U с 📸 микроволновыми радиометрами для сбора метеорологических данных.
🛰 Спутник XCUBE-1, CubeSat 6U от Xplore, с гиперспектральной камерой.
Среди полезной нагрузки, не относящейся к ДЗЗ, нам показались интересными:
🛰 Спутник Jackal 3/TAANSAAFL-002 компании True Anomaly должен продемонстрировать возможности сближения на орбите, а также внеземной съемки. Спутник имеет массу 275 кг. Первая пара спутников True Anomaly, запущенная в марте миссией Transporter 10, вышла из строя вскоре после развертывания.
🛰 Спутник SC1 компании GITAI — CubeSat 16U, предназначенный для отработки новой спутниковой платформы. Кроме того, SC1 должен развернуть на орбите тросовую систему и наблюдать за ней с помощью камер, лидара и лазерного дальномера. Общая масса SC1 — около 20 кг, масса второго концевого тела — около 1 кг. GITAI создает автономных сервисных космических роботов. Компания основана в Японии, а в конце 2023 года переехала в США.
На 🛰 спутнике Flight-2 компании Think Orbital предполагается провести эксперимент по электронно-лучевой сварке, резке и рентгеновскому контролю за состоянием металла. Аппарат массой 45 кг передаст полученные данные на Землю и отключится примерно через сутки после запуска.
Большая часть полезной нагрузки выведена на орбиту высотой 510 км, а южнокорейский разведспутник — на высоту 570 км.
#SAR #SIGINT #микроволны #гиперспектр #оптика
21 декабря 2024 года в 11:34 всемирного времени с площадки SLC-4E Базы Космических сил США “Ванденберг” (штат Калифорния, США) в рамках миссии Bandwagon-2 осуществлен пуск ракеты-носителя Falcon-9FT Block-5 (F9-413) компании SpaceX с 30 малыми космическими аппаратами из 8 стран.
Космические аппараты успешно выведены на околоземную орбиту. Это вторая миссия SpaceX по выводу космических аппаратов на низкие околоземные орбиты со средним наклонением (45°). Первая была выполнена в апреле нынешнего года.
Крупнейшей полезной нагрузкой миссии стал третий южнокорейский разведывательный радарный спутник 🛰 “425 Project”. Первый такой спутник был запущен ракетой Falcon 9 в декабре прошлого года, второй — миссией Bandwagon-1 в апреле нынешнего. Следующий запуск подобных спутников ожидается в миссии Bandwagon-3.
Сообщается, что в декабре 2018 года Thales Alenia Space подписала два контракта с компаниями Korea Aerospace Industries и Hansha Systems Corporation на разработку радарных спутников высокого разрешения для Корейского агентства оборонного развития. Thales Alenia поставляет радар и элементы системы наведения космических аппаратов. Радар использует развертываемую 5-метровую антенну.
В транспортно-пусковом контейнере Exolaunch разместились 22 спутника — 15 CubeSat’ов и 7 более крупных аппаратов. Среди них:
🛰🛰 Радарные спутники ICEYE X47 и X49, массой около 90 кг каждый.
🛰🛰 🛰 Три спутника радиочастотного наблюдения компании Hawkeye 360 — 11A, 11B и 11C. Каждый спутник массой около 30 кг.
🛰 Космический аппарат LizzieSat-2 компании Sidus Space, масса которого составляет около 100 кг. Среди полезной нагрузки — камеры, система для граничных вычислений и камера Holmes-004, которая будет использоваться для наблюдения за другими объектами на орбите.
Среди другой полезной нагрузки к ДЗЗ относятся:
🛰🛰Спутники Tomorrow-S3 и S4 компании Tomorrow.io — пара CubeSat’ов 6U с 📸 микроволновыми радиометрами для сбора метеорологических данных.
🛰 Спутник XCUBE-1, CubeSat 6U от Xplore, с гиперспектральной камерой.
Среди полезной нагрузки, не относящейся к ДЗЗ, нам показались интересными:
🛰 Спутник Jackal 3/TAANSAAFL-002 компании True Anomaly должен продемонстрировать возможности сближения на орбите, а также внеземной съемки. Спутник имеет массу 275 кг. Первая пара спутников True Anomaly, запущенная в марте миссией Transporter 10, вышла из строя вскоре после развертывания.
🛰 Спутник SC1 компании GITAI — CubeSat 16U, предназначенный для отработки новой спутниковой платформы. Кроме того, SC1 должен развернуть на орбите тросовую систему и наблюдать за ней с помощью камер, лидара и лазерного дальномера. Общая масса SC1 — около 20 кг, масса второго концевого тела — около 1 кг. GITAI создает автономных сервисных космических роботов. Компания основана в Японии, а в конце 2023 года переехала в США.
На 🛰 спутнике Flight-2 компании Think Orbital предполагается провести эксперимент по электронно-лучевой сварке, резке и рентгеновскому контролю за состоянием металла. Аппарат массой 45 кг передаст полученные данные на Землю и отключится примерно через сутки после запуска.
Большая часть полезной нагрузки выведена на орбиту высотой 510 км, а южнокорейский разведспутник — на высоту 570 км.
#SAR #SIGINT #микроволны #гиперспектр #оптика
Мониторинг нефтяного загрязнения, возникшего в результате аварий танкеров “Волго-нефть 212” и “Волго-нефть 239”
15 декабря в Керченском проливе произошло крушение танкеров “Волго-нефть 212” и “Волго-нефть 239”. Первый танкер затонул, а кормовая часть судна “Волго-нефть 239” села на мель в 82 м от берега в районе п. Волна.
Количество нефтепродуктов на судне “Волго-нефть 212” по данным МЧС составляла 4251 тонн мазута, а на судне “Волго-нефть 239” — 4300 тонн мазута. Значительная часть мазута вытекла в море.
Через некоторое время в сети появились радарные снимки Sentinel-1, сделанные 18 и 19 декабря. На последнем из них хорошо видно нефтяное пятно, вытянувшееся вдоль побережья по направлению к Анапе и, вероятно, вызванное утечкой мазута с танкера “Волго-нефть 239”. Продолжается утечка мазута с затонувшего танкера “Волго-нефть 212”.
Заметим, что при высоких скоростях ветра (свыше 9 м/с) тонкие нефтяные пленки на морской поверхности перестают быть видны на радарных снимках. Остаются только толстые пленки нефти или тяжелых нефтепродуктов, вроде мазута. 18 и 19 декабря скорость ветра у поверхности превышала 9 м/с, так что оценить площадь загрязнения по данным космических радаров в штормовую погоду весьма затруднительно.
К сожалению, открытых данных ДЗЗ из космоса недостаточно для мониторинга данной аварии. Оптические снимки почти недоступны из-за облачности. Радарные, кроме сказанного выше, имеют низкую периодичность. В основном, наблюдение ведется наземными (водными) и воздушными средствами.
Следить за оперативной информацией МЧС можно на 🔗 сайте ГУ МЧС России по Краснодарскому краю.
Помимо сотрудников МЧС, на земле ликвидацией последствий аварии занимаются десятки добровольцев. Как это происходит, можно увидеть 🔗 здесь.
📖 Для интересующихся вопросами мониторинга нефтяных загрязнений рекомендуем обзорную статью А. Ю. Иванова.
🗺 В заключение, вот небольшой скрипт GEE, где есть оба радарных снимка Sentinel-1, оптический снимок Sentinel-2, результаты прогноза скорости ветра, а также расположение танкеров (“Волго-нефть 239” хорошо заметен у берега, а координаты “Волго-нефть 212” взяты из сообщения МЧС). Можете все сами посмотреть.
📸 Кормовая часть судна “Волго-нефть 239” у побережья в районе поселка Волна (источник)
#нефть #GEE #SAR
15 декабря в Керченском проливе произошло крушение танкеров “Волго-нефть 212” и “Волго-нефть 239”. Первый танкер затонул, а кормовая часть судна “Волго-нефть 239” села на мель в 82 м от берега в районе п. Волна.
Количество нефтепродуктов на судне “Волго-нефть 212” по данным МЧС составляла 4251 тонн мазута, а на судне “Волго-нефть 239” — 4300 тонн мазута. Значительная часть мазута вытекла в море.
Через некоторое время в сети появились радарные снимки Sentinel-1, сделанные 18 и 19 декабря. На последнем из них хорошо видно нефтяное пятно, вытянувшееся вдоль побережья по направлению к Анапе и, вероятно, вызванное утечкой мазута с танкера “Волго-нефть 239”. Продолжается утечка мазута с затонувшего танкера “Волго-нефть 212”.
Заметим, что при высоких скоростях ветра (свыше 9 м/с) тонкие нефтяные пленки на морской поверхности перестают быть видны на радарных снимках. Остаются только толстые пленки нефти или тяжелых нефтепродуктов, вроде мазута. 18 и 19 декабря скорость ветра у поверхности превышала 9 м/с, так что оценить площадь загрязнения по данным космических радаров в штормовую погоду весьма затруднительно.
К сожалению, открытых данных ДЗЗ из космоса недостаточно для мониторинга данной аварии. Оптические снимки почти недоступны из-за облачности. Радарные, кроме сказанного выше, имеют низкую периодичность. В основном, наблюдение ведется наземными (водными) и воздушными средствами.
Следить за оперативной информацией МЧС можно на 🔗 сайте ГУ МЧС России по Краснодарскому краю.
Помимо сотрудников МЧС, на земле ликвидацией последствий аварии занимаются десятки добровольцев. Как это происходит, можно увидеть 🔗 здесь.
📖 Для интересующихся вопросами мониторинга нефтяных загрязнений рекомендуем обзорную статью А. Ю. Иванова.
🗺 В заключение, вот небольшой скрипт GEE, где есть оба радарных снимка Sentinel-1, оптический снимок Sentinel-2, результаты прогноза скорости ветра, а также расположение танкеров (“Волго-нефть 239” хорошо заметен у берега, а координаты “Волго-нефть 212” взяты из сообщения МЧС). Можете все сами посмотреть.
📸 Кормовая часть судна “Волго-нефть 239” у побережья в районе поселка Волна (источник)
#нефть #GEE #SAR
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
Фото: Иван Тимошенко
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ученые обнаружили исчезнувший рукав Нила, по которому могли доставляться материалы для строительства египетских пирамид
Исследовательская группа из Университета Северной Каролины в Уилмингтоне (США) обнаружила, что пирамиды, по-видимому, были построены вдоль давно исчезнувшего рукава реки Нил, который сейчас скрыт под пустыней и сельскохозяйственными угодьями.
Гипотеза о том, что древние египтяне транспортировали строительные материалы для пирамид по рекам была высказана много лет назад. Проблема в том, что подходящей реки вблизи пирамид не было.
Для поисков древнего русла использовались снимки космического радара TanDEM-X, дополненные наземными измерениями. В результате был найден засыпанный песками рукав Нила, который исследователи назвали Ахрамат (Ahramat). Длина рукава оценивается в 64 км, глубина рукава составляла от 2 до 8 м, ширина — 200–700 м. Ахрамат проходил у подножия плато Западной пустыни, где расположено большинство пирамид. Многие пирамиды, относящиеся к Древнему и Среднему царствам, имеют дороги, ведущие к этому рукаву.
1️⃣ Использование радара и Topographic Position Index (TPI)* для картографирования каналов (заливов), соединенных с рукавом Ахрамат (а) особенности отражения радарного сигнала в зависимости от шероховатости поверхности, b) отражение сигнала засыпанным руслом реки).
2️⃣ Реконструкция рукава Ахрамат. Дороги, ведущие из пирамид Гизы в сторону рукава, заканчивались храмами, которые могли служить речными пристанями.
📖 Ghoneim, E., Ralph, T.J., Onstine, S. et al. The Egyptian pyramid chain was built along the now abandoned Ahramat Nile Branch. Commun Earth Environ, 5, 233 (2024). https://doi.org/10.1038/s43247-024-01379-7
*TPI — метод классификации рельефа, при котором высота каждой точки оценивается по отношению к ее окрестности. Если точка находится выше, чем точки из ее окрестности, то TPI будет положительным (например, на хребтах и вершинах холмов). Если же точка лежит ниже окружающих ее точек, то TPI будет отрицательным (в долинах).
#археология #SAR
Исследовательская группа из Университета Северной Каролины в Уилмингтоне (США) обнаружила, что пирамиды, по-видимому, были построены вдоль давно исчезнувшего рукава реки Нил, который сейчас скрыт под пустыней и сельскохозяйственными угодьями.
Гипотеза о том, что древние египтяне транспортировали строительные материалы для пирамид по рекам была высказана много лет назад. Проблема в том, что подходящей реки вблизи пирамид не было.
Для поисков древнего русла использовались снимки космического радара TanDEM-X, дополненные наземными измерениями. В результате был найден засыпанный песками рукав Нила, который исследователи назвали Ахрамат (Ahramat). Длина рукава оценивается в 64 км, глубина рукава составляла от 2 до 8 м, ширина — 200–700 м. Ахрамат проходил у подножия плато Западной пустыни, где расположено большинство пирамид. Многие пирамиды, относящиеся к Древнему и Среднему царствам, имеют дороги, ведущие к этому рукаву.
1️⃣ Использование радара и Topographic Position Index (TPI)* для картографирования каналов (заливов), соединенных с рукавом Ахрамат (а) особенности отражения радарного сигнала в зависимости от шероховатости поверхности, b) отражение сигнала засыпанным руслом реки).
2️⃣ Реконструкция рукава Ахрамат. Дороги, ведущие из пирамид Гизы в сторону рукава, заканчивались храмами, которые могли служить речными пристанями.
📖 Ghoneim, E., Ralph, T.J., Onstine, S. et al. The Egyptian pyramid chain was built along the now abandoned Ahramat Nile Branch. Commun Earth Environ, 5, 233 (2024). https://doi.org/10.1038/s43247-024-01379-7
*TPI — метод классификации рельефа, при котором высота каждой точки оценивается по отношению к ее окрестности. Если точка находится выше, чем точки из ее окрестности, то TPI будет положительным (например, на хребтах и вершинах холмов). Если же точка лежит ниже окружающих ее точек, то TPI будет отрицательным (в долинах).
#археология #SAR
Flexth: открытый инструмент для оценки глубины и площади затопления
Flexth — ПО с открытым исходным кодом, разработанное Объединенным исследовательским центром Европейской комиссии (Joint Research Centre, JRC) для оценки глубины затопления и улучшения картографирования наводнений по спутниковым данным за счет учета топографии местности.
🖥 Репозиторий кода
📖 Статья с описанием: Betterle, A. and Salamon, P. Water depth estimate and flood extent enhancement for satellite-based inundation maps, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 24, 2817–2836, https://doi.org/10.5194/nhess-24-2817-2024, 2024.
#софт #наводнение
Flexth — ПО с открытым исходным кодом, разработанное Объединенным исследовательским центром Европейской комиссии (Joint Research Centre, JRC) для оценки глубины затопления и улучшения картографирования наводнений по спутниковым данным за счет учета топографии местности.
🖥 Репозиторий кода
📖 Статья с описанием: Betterle, A. and Salamon, P. Water depth estimate and flood extent enhancement for satellite-based inundation maps, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 24, 2817–2836, https://doi.org/10.5194/nhess-24-2817-2024, 2024.
#софт #наводнение
Forwarded from Консорциум «РИТМ углерода»
• Введение в болотоведение — подходы в определении болота, понятие болотный массив, типы болот, растительность болот и ее классификация;
• Методы исследований — традиционные методы и современные технологии изучения структуры и динамики болотных экосистем;
• Растения и животные — изучение флоры и животного мира: орнитофауны, млекопитающих, рептилий и амфибий болот;
• Гидрология и почвы — водный режим и почвенные характеристики разных типов болот;
• Углеродный цикл и климат — запасы и потоки углерода, двоякая роль болот в глобальном круговороте углерода как поглотителя углекислого газа, но источника метана;
• Болота в культуре и экологии коренных малочисленных народов — углубленное понимание взаимосвязи коренных малочисленных народов с болотами и актуализация необходимости их защиты;
• Инновационные подходы — использование беспилотных летательных аппаратов (БВС) и математическое моделирование в исследовании болотных экосистем;
• Практические аспекты — вторичное обводнение осушенных болот, конструирование водно-болотных угодий, стратегии сохранения биологического разнообразия и потенциал болот в поглощении парниковых газов.
#мероприятие_РИТМуглерода #ЮлияКуприянова #мирболотныхэкосистем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM