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
Forwarded from Заметки инженера - исследователя
Коллеги пол года назад писали об американской компании K2 Space, разрабатывающей спутниковую платформу Mega Class, предназначенную для размещения полезной нагрузки массой до 1000 кг и производства энергии мощностью до 20 кВт.
Via Satellite сообщает, что K2 Space выиграла контракт Космических сил США на $60 млн на создание первого такого спутника. Запуск запланирован на февраль 2026 года, название миссии - «Gravitas». В рамках Gravitas будут осуществлены "расширенные операции на низкой орбите" и подъем КА на среднюю орбиту.
«Этой миссии повезло, она пользуется поддержкой различных подразделений Космических сил США; все заинтересованные стороны признали, что платформа K2 уникальна своей способностью обеспечивать возможности, необходимые для их будущих миссий», — отметил Каран Кунджюр, генеральный директор K2 Space.
#K2
Via Satellite сообщает, что K2 Space выиграла контракт Космических сил США на $60 млн на создание первого такого спутника. Запуск запланирован на февраль 2026 года, название миссии - «Gravitas». В рамках Gravitas будут осуществлены "расширенные операции на низкой орбите" и подъем КА на среднюю орбиту.
«Этой миссии повезло, она пользуется поддержкой различных подразделений Космических сил США; все заинтересованные стороны признали, что платформа K2 уникальна своей способностью обеспечивать возможности, необходимые для их будущих миссий», — отметил Каран Кунджюр, генеральный директор K2 Space.
#K2
NASA выбрало разработчика магнитометров для проекта межпланетной метеорологической станции
NASA заключило контракт с Юго-Западным исследовательским институтом (Southwest Research Institute, SwRI) в Сан-Антонио (шт. Техас, США) на разработку приборов для мониторинга космической погоды в рамках программы NOAA Space Weather Next. Контракт на сумму 26,1 миллиона долларов включает в себя разработку двух магнитометров для будущей миссии Space Weather Follow On Lagrange 1 (SWFO-L1).
Межпланетная станция SWFO-L1 будет работать в точке Лагранжа L1 между Солнцем и Землей, что позволит проводить измерения возмущений солнечного ветра до того, как они достигнут Земли. Магнитометры будут играть важнейшую роль в измерении межпланетного магнитного поля, переносимого солнечным ветром. Эти данные крайне важны для прогнозирования космической погоды.
Срок службы обсерватории SWFO-L1 составит 5 лет, а расходных материалов на борту хватит на 10 лет. Изготовлением космического аппарата займется BAE Systems.
Сроки реализации контракта SwRI охватывают период с декабря 2024 года по январь 2034 года. Работы будут проводиться на объекте SwRI в Сан-Антонио, в Центре космических полетов NASA имени Годдарда и в Космическом центре имени Кеннеди.
Источник
📸 Художественное изображение межпланетной станции SWFO-L1
#солнце #погода
NASA заключило контракт с Юго-Западным исследовательским институтом (Southwest Research Institute, SwRI) в Сан-Антонио (шт. Техас, США) на разработку приборов для мониторинга космической погоды в рамках программы NOAA Space Weather Next. Контракт на сумму 26,1 миллиона долларов включает в себя разработку двух магнитометров для будущей миссии Space Weather Follow On Lagrange 1 (SWFO-L1).
Межпланетная станция SWFO-L1 будет работать в точке Лагранжа L1 между Солнцем и Землей, что позволит проводить измерения возмущений солнечного ветра до того, как они достигнут Земли. Магнитометры будут играть важнейшую роль в измерении межпланетного магнитного поля, переносимого солнечным ветром. Эти данные крайне важны для прогнозирования космической погоды.
Срок службы обсерватории SWFO-L1 составит 5 лет, а расходных материалов на борту хватит на 10 лет. Изготовлением космического аппарата займется BAE Systems.
Сроки реализации контракта SwRI охватывают период с декабря 2024 года по январь 2034 года. Работы будут проводиться на объекте SwRI в Сан-Антонио, в Центре космических полетов NASA имени Годдарда и в Космическом центре имени Кеннеди.
Источник
📸 Художественное изображение межпланетной станции SWFO-L1
#солнце #погода
Прогнозирование урожайности яровых на юге Западной Сибири по данным спутниковых измерений солнечно-индуцированной флуоресценции
📖 Карамзина А.Е., Лагутин А.А., Мордвин Е.Ю. Прогнозирование урожайности яровых зерновых и зернобобовых культур по данным спутниковых наблюдений на юге Западной Сибири
В работе развивается подход к прогнозированию урожайности яровых культур с упреждением в 2–3 месяца, опирающийся на данные об интенсивности индуцированного солнечным светом флуоресцентного излучения.
Во время световой фазы фотосинтеза молекулы хлорофилла в растениях поглощают энергию солнечного света, часть которой излучается в диапазоне длин волн 600–800 нм. Это излучение называется солнечно-индуцированной флуоресценцией (SIF, Solar-induced fluorescence).
В основе предлагаемого метода лежит линейная зависимость между SIF, характеризующей интенсивность фотосинтеза, и первичной валовой продукцией (GPP, gross primary production) региона, являющейся показателем продуктивности “полезной” биомассы, что дает возможность оценить урожайность сельскохозяйственных культур.
В работе использованы измерения потоков SIF, выполненные прибором TROPOMI спутника Sentinel-5P, информация о типе подстилающей поверхности (продукт MCD12Q1 прибора MODIS спутников Terra и Aqua), а также размер посевных площадей по данным Росстата.
• Анализ полученных результатов для периода 2020–2021 гг. показал существование устойчивой связи между максимумом в спутниковых наблюдениях SIF и урожайностью зерновых и зернобобовых культур на территории юга Западной Сибири.
• Предложенный алгоритм позволил сделать оценку урожайности с доверительным интервалом ~7% во второй половине июля, до начала уборочной кампании
• Полученные оценки урожайности для периода 2022–2023 гг. согласуются с опубликованными данными Росстата.
• Представлены оценки урожайности для 2024 г.
📚 Презентация
👩🏫 Видео
Данные SIF обеспечивают хорошую заблаговременность прогнозов урожайности, но сами являются проблемными: их мало, они имеют низкое разрешение и зачастую запаздывают. Первый спутник, специально предназначенный для измерений SIF, планируется запустить в следующем году (после подготовки, длящейся около 20 лет).
Интересно, существуют ли отечественные организации, измеряющие SIF с воздуха? Создаются ли собственные приборы для измерения SIF?
#SIF #сельхоз
📖 Карамзина А.Е., Лагутин А.А., Мордвин Е.Ю. Прогнозирование урожайности яровых зерновых и зернобобовых культур по данным спутниковых наблюдений на юге Западной Сибири
В работе развивается подход к прогнозированию урожайности яровых культур с упреждением в 2–3 месяца, опирающийся на данные об интенсивности индуцированного солнечным светом флуоресцентного излучения.
Во время световой фазы фотосинтеза молекулы хлорофилла в растениях поглощают энергию солнечного света, часть которой излучается в диапазоне длин волн 600–800 нм. Это излучение называется солнечно-индуцированной флуоресценцией (SIF, Solar-induced fluorescence).
В основе предлагаемого метода лежит линейная зависимость между SIF, характеризующей интенсивность фотосинтеза, и первичной валовой продукцией (GPP, gross primary production) региона, являющейся показателем продуктивности “полезной” биомассы, что дает возможность оценить урожайность сельскохозяйственных культур.
В работе использованы измерения потоков SIF, выполненные прибором TROPOMI спутника Sentinel-5P, информация о типе подстилающей поверхности (продукт MCD12Q1 прибора MODIS спутников Terra и Aqua), а также размер посевных площадей по данным Росстата.
• Анализ полученных результатов для периода 2020–2021 гг. показал существование устойчивой связи между максимумом в спутниковых наблюдениях SIF и урожайностью зерновых и зернобобовых культур на территории юга Западной Сибири.
• Предложенный алгоритм позволил сделать оценку урожайности с доверительным интервалом ~7% во второй половине июля, до начала уборочной кампании
• Полученные оценки урожайности для периода 2022–2023 гг. согласуются с опубликованными данными Росстата.
• Представлены оценки урожайности для 2024 г.
📚 Презентация
👩🏫 Видео
Данные SIF обеспечивают хорошую заблаговременность прогнозов урожайности, но сами являются проблемными: их мало, они имеют низкое разрешение и зачастую запаздывают. Первый спутник, специально предназначенный для измерений SIF, планируется запустить в следующем году (после подготовки, длящейся около 20 лет).
Интересно, существуют ли отечественные организации, измеряющие SIF с воздуха? Создаются ли собственные приборы для измерения SIF?
#SIF #сельхоз
Forwarded from Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН (ИФА)
#ифа_лаборатории
💥 Пыльные бури являются одним из важных опасных природных явлений, которые влияют на социально–экономическую жизнь и здоровье человека, а также на многие атмосферные процессы и экосистемы. Частицы пыли могут преодолевать по ветру расстояния до нескольких тысяч километров. В этой связи возникает важная задача определения источников такого пылевого аэрозоля.
Сотрудниками Сектора дистанционного исследования состава атмосферы (СДИСА) в ходе выполнения работ по российско-иранскому проекту РФФИ в ИФА РАН была разработана методика решения этой задачи.
🔘 Методика основана на совместном анализе данных измерений характеристик аэрозоля над исследуемым регионом, а также информацией об обратных траекториях воздушных масс, прибывших в исследуемый регион из пограничного слоя с удалённых территорий. Эта методика была опробована на примере региона оз. Урмия (Иран). В качестве данных о характеристиках аэрозоля использованы результаты спутникового зондирования (Aqua-Terra MODIS) аэрозольной оптической толщины на длине волны 550 нм (АОТ550) и параметра Ангстрема. Для выбранного региона проведена оценка вклада регионального пограничного слоя в AOТ550 при характерных для пылевых частиц значениях параметра Ангстрема (< 1.0) и построена его сезонная изменчивость по данным за 2009-2022 гг. (Рис. 1). Цветом показана вероятность переноса воздушных масс в исследуемый регион. Регион оз. Урмия отмечен на рисунке тёмно-серым прямоугольником, Аральское море показано в границах 1960-ых гг.
✔️ Результаты показали, что в марте-мае на бассейн оз. Урмии влияние оказывает дальний перенос пыли из атмосферного пограничного слоя (АПС) над Сирийской и Аравийской пустынями. ✔️ В июне, помимо этих источников, пылевая аэрозольная нагрузка также связана с Арало-Каспийским аридным регионом, включая пустыню Аралкум. ✔️ В июле-октябре продолжается дальний перенос пыли из атмосферного погранслоя с пустынь Ближнего Востока, а также стран Арало-Каспийского региона. Также, летом часть пылевой нагрузки над Урмийской котловиной обусловлена выбросами из местных источников, включая сухое дно самого озера.
🧾 Подробнее с результатами можно ознакомиться в недавно опубликованной статье Abadi et al.,2024.
Сотрудниками Сектора дистанционного исследования состава атмосферы (СДИСА) в ходе выполнения работ по российско-иранскому проекту РФФИ в ИФА РАН была разработана методика решения этой задачи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from ИКИ РАН (пресс-служба)
🛰Сотрудники ИКИ РАН и Института океанологии им. П. П. Ширшова РАН, используя спутниковую информационную систему See the Sea, ведут мониторинг развития ситуации в Черном море, возникшей после аварий 15 декабря 2024 г. с танкерами «Волгонефть-212» и «Волгонефть-239».
▶️ Подробнее
▶️ Подробнее
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
Сегодня в 10:45 мск взлетел «Союз-2.1б» с «Ресурсом-П» № 5.
Выведение спутника на заданную орбиту и его отделение от третьей ступени ракеты — штатно.
Это был юбилейный — 2000-й пуск для ракет семейства Р-7.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Запущен спутник “Ресурс-П” №5
Сегодня выведен на орбиту российский космический аппарат дистанционного зондирования Земли 1️⃣🛰 “Ресурс-П” №5. В настоящее время на орбите уже работает 🛰 “Ресурс-П” №4, запущенный 31 марта 2024 года.
Аппаратура спутников “Ресурс-П” позволяет вести высокодетальную и обзорную съемку в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра, осуществлять гиперспектральную съемку и стереосъемку маршрутов.
2️⃣ Тактико-технические характеристики целевой аппаратуры космических аппаратов “Ресурс-П” (разрешение на местности и ширина полосы захвата указаны в надире для высоты орбиты 475 км).
📖 Руководство пользователя данными дистанционного зондирования Земли, получаемыми с космической системы "Ресурс-П" [ссылка]
Коллега Овчинников опубликовал познавательную презентацию, посвященную запуску “Ресурс-П” №5, где есть слайд с разработчиками 3️⃣.
Поздравляем всех причастных к разработке и запуску спутника!
Сегодня выведен на орбиту российский космический аппарат дистанционного зондирования Земли 1️⃣🛰 “Ресурс-П” №5. В настоящее время на орбите уже работает 🛰 “Ресурс-П” №4, запущенный 31 марта 2024 года.
Аппаратура спутников “Ресурс-П” позволяет вести высокодетальную и обзорную съемку в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра, осуществлять гиперспектральную съемку и стереосъемку маршрутов.
2️⃣ Тактико-технические характеристики целевой аппаратуры космических аппаратов “Ресурс-П” (разрешение на местности и ширина полосы захвата указаны в надире для высоты орбиты 475 км).
📖 Руководство пользователя данными дистанционного зондирования Земли, получаемыми с космической системы "Ресурс-П" [ссылка]
Коллега Овчинников опубликовал познавательную презентацию, посвященную запуску “Ресурс-П” №5, где есть слайд с разработчиками 3️⃣.
Поздравляем всех причастных к разработке и запуску спутника!
Forwarded from Наука и данные
Best Practices for Data Visualisation
Andreas Krause, Brian Tarran и Nicola Rennie написали небольшое пособие по методам визуализации данных, в первую очередь для авторов публикаций Королевского статистического общества (UK). Тем не менее, информация и советы в нем имеют широкую актуальность и полезны для любой задачи визуализации данных.
Их советы касаются принципов и элементов визуализаций, выбора типов визуализаций, стилизации для публикаций и многого другого.
Andreas Krause, Brian Tarran и Nicola Rennie написали небольшое пособие по методам визуализации данных, в первую очередь для авторов публикаций Королевского статистического общества (UK). Тем не менее, информация и советы в нем имеют широкую актуальность и полезны для любой задачи визуализации данных.
Их советы касаются принципов и элементов визуализаций, выбора типов визуализаций, стилизации для публикаций и многого другого.
Introduction to Environmental Data Science
Книга Introduction to Environmental Data Science (https://bookdown.org/igisc/EnvDataSci/) Джерри Дэвиса (Jerry Davis) посвящена анализу пространственных данных, связанных с исследованиями окружающей среды, на языке программирования R.
В книге есть краткое введение в R, описана работа с векторными и растровыми данными, моделирование, анализ спутниковых снимков и временных рядов.
Environmental Data Science book (https://edsbook.org/welcome) — аналогичный ресурс на Python.
Спасибо коллегам за наводку!
#R #python
Книга Introduction to Environmental Data Science (https://bookdown.org/igisc/EnvDataSci/) Джерри Дэвиса (Jerry Davis) посвящена анализу пространственных данных, связанных с исследованиями окружающей среды, на языке программирования R.
В книге есть краткое введение в R, описана работа с векторными и растровыми данными, моделирование, анализ спутниковых снимков и временных рядов.
Environmental Data Science book (https://edsbook.org/welcome) — аналогичный ресурс на Python.
Спасибо коллегам за наводку!
#R #python
Спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию
Симонетта Чели (Simonetta Cheli), директор программ ESA по наблюдению Земли и глава ESRIN (ESA Centre for Earth Observation), сообщила, что спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию.
Данные Sentinel-2C публикуются в Copernicus Data Space Ecosystem (https://dataspace.copernicus.eu), начиная с 13 декабря 2024 года. Пользователи могут получить доступ к данным через Copernicus Browser (https://browser.dataspace.copernicus.eu/), 📸 применив во время поиска фильтр Satellite Platform, установленный на S2C.
#sentinel2 #данные
Симонетта Чели (Simonetta Cheli), директор программ ESA по наблюдению Земли и глава ESRIN (ESA Centre for Earth Observation), сообщила, что спутник Sentinel-2C введен в эксплуатацию.
Данные Sentinel-2C публикуются в Copernicus Data Space Ecosystem (https://dataspace.copernicus.eu), начиная с 13 декабря 2024 года. Пользователи могут получить доступ к данным через Copernicus Browser (https://browser.dataspace.copernicus.eu/), 📸 применив во время поиска фильтр Satellite Platform, установленный на S2C.
#sentinel2 #данные
Forwarded from Control Space
Вместе с коллегами из «Ракурса» выпустили «под елочку» новую версию PHOTOMOD Radar 2.3.1
Главная новация релиза – добавление инструментов разметки и обучения в модуль нейросетевой обработки данных радиолокационной спутниковой съемки
🛰 Если использованием нейросеток в «оптике» уже никого не удивишь, то в «радиолокации» в силу специфики и меньшего распространения таких данных нейросетевой метод еще не стал мейнстримом
🤖 Теперь пользователи смогут сами:
▸ размечать любые целевые объекты на радиолокационных снимках,
▸ формировать из них обучающие и тестовые выборки и
▸ обучать нейросети для обнаружения этих объектов на новых изображениях
🏷️ Для готовых данных разметки радарных снимков, сформированных в Roboflow и других сервисах онлайн-маркирования изображений, поддержан импорт аннотаций в формате COCO-json
💻 Базовое условие быстродействия обучения – наличие мощного графического процессора, построенного на архитектуре CUDA c 4+ГБ видеопамяти: NVidia Tesla A100 или аналогичного
🏋🏻 Для адаптации и быстрого старта новичков подготовлены файлы с весами нейронных сетей, предобученными на данных небольшой выборки. С их помощью можно обнаруживать корабли, самолеты и нефтяные вышки на снимках со спутников TerraSAR-X, Gaofen-3, Кондор-ФКА, Spacety, Umbra, Sentinel
📕 Подробнее о детектировании объектов на радиолокационных снимках с помощью нейросетей
🔗 Подробнее о новом релизе PHOTOMOD Radar
Сохраняем в «Избранное» и пересылаем в Новом году тем, кто в теме радарного ДЗЗ и нейронных сетей
Главная новация релиза – добавление инструментов разметки и обучения в модуль нейросетевой обработки данных радиолокационной спутниковой съемки
🛰 Если использованием нейросеток в «оптике» уже никого не удивишь, то в «радиолокации» в силу специфики и меньшего распространения таких данных нейросетевой метод еще не стал мейнстримом
🤖 Теперь пользователи смогут сами:
▸ размечать любые целевые объекты на радиолокационных снимках,
▸ формировать из них обучающие и тестовые выборки и
▸ обучать нейросети для обнаружения этих объектов на новых изображениях
🏷️ Для готовых данных разметки радарных снимков, сформированных в Roboflow и других сервисах онлайн-маркирования изображений, поддержан импорт аннотаций в формате COCO-json
💻 Базовое условие быстродействия обучения – наличие мощного графического процессора, построенного на архитектуре CUDA c 4+ГБ видеопамяти: NVidia Tesla A100 или аналогичного
🏋🏻 Для адаптации и быстрого старта новичков подготовлены файлы с весами нейронных сетей, предобученными на данных небольшой выборки. С их помощью можно обнаруживать корабли, самолеты и нефтяные вышки на снимках со спутников TerraSAR-X, Gaofen-3, Кондор-ФКА, Spacety, Umbra, Sentinel
📕 Подробнее о детектировании объектов на радиолокационных снимках с помощью нейросетей
🔗 Подробнее о новом релизе PHOTOMOD Radar
Сохраняем в «Избранное» и пересылаем в Новом году тем, кто в теме радарного ДЗЗ и нейронных сетей