Снимки с космических аппаратов проекта Space-π
В 2021 году был объявлен проект на сайте “Изображение Земли из космоса”, где школьники предлагали места на территории России, на которые хотели бы взглянуть с орбиты. Так появился альбом “Россия глазами школьников проекта Space-π” (Яндекс.Диск).
Снимки для альбома сделаны малым космическим аппаратом “Аист 2Д” (“облако” со снимками) и аппаратами проекта Space-π — “Зоркий” (CubeSat 6U, ООО “Спутникс”) и CubeSX-HSE (CubeSat 3U, МИЭМ НИУ ВШЭ).
“Зоркий” в качестве полезной нагрузки имеет камеру-телескоп НПО “Лептон” с пространственным разрешением до 6.6 метров на пиксель. Полезной нагрузкой CubeSX-HSE является экспериментальная камера на линзах Френеля и высокоскоростной передатчик X-диапазона.
На снимках “Зоркого” показаны Санкт-Петербург, Владивосток и хребет Кондер в Хабаровском Крае, на снимке CubeSX-HSE — Главный Кавказский хребет.
#снимки
В 2021 году был объявлен проект на сайте “Изображение Земли из космоса”, где школьники предлагали места на территории России, на которые хотели бы взглянуть с орбиты. Так появился альбом “Россия глазами школьников проекта Space-π” (Яндекс.Диск).
Снимки для альбома сделаны малым космическим аппаратом “Аист 2Д” (“облако” со снимками) и аппаратами проекта Space-π — “Зоркий” (CubeSat 6U, ООО “Спутникс”) и CubeSX-HSE (CubeSat 3U, МИЭМ НИУ ВШЭ).
“Зоркий” в качестве полезной нагрузки имеет камеру-телескоп НПО “Лептон” с пространственным разрешением до 6.6 метров на пиксель. Полезной нагрузкой CubeSX-HSE является экспериментальная камера на линзах Френеля и высокоскоростной передатчик X-диапазона.
На снимках “Зоркого” показаны Санкт-Петербург, Владивосток и хребет Кондер в Хабаровском Крае, на снимке CubeSX-HSE — Главный Кавказский хребет.
#снимки
Space-π и “Дежурный по планете”
Space-π — проект по созданию на орбите созвездия школьных спутников. В течение нескольких лет планируется запустить 100 малых космических аппаратов формата CubeSat 3U*. Сейчас их запущено уже 19 (список + визуализация орбит).
Проект Space-π действует в рамках программы “Дежурный по планете”, объединяющей технологические конкурсы и проекты для школьников и студентов в области космоса. Проект связывает школьников (начиная с 8 лет) и студентов с компаниями космической отрасли и университетами.
Узнать, когда начнется новый конкурс и какие космические аппараты отправятся на орбиту, можно на ресурсах:
* Space-π: сайт, vkontakte, тг-канал
* “Дежурный по планете”: https://www.spacecontest.ru
*CubeSat 1U — “кубик” размерами 10х10х10 см и массой до 1 кг; CubeSat 3U — спутник, не превышающий объемом и массой три таких “кубика".
Space-π — проект по созданию на орбите созвездия школьных спутников. В течение нескольких лет планируется запустить 100 малых космических аппаратов формата CubeSat 3U*. Сейчас их запущено уже 19 (список + визуализация орбит).
Проект Space-π действует в рамках программы “Дежурный по планете”, объединяющей технологические конкурсы и проекты для школьников и студентов в области космоса. Проект связывает школьников (начиная с 8 лет) и студентов с компаниями космической отрасли и университетами.
Узнать, когда начнется новый конкурс и какие космические аппараты отправятся на орбиту, можно на ресурсах:
* Space-π: сайт, vkontakte, тг-канал
* “Дежурный по планете”: https://www.spacecontest.ru
*CubeSat 1U — “кубик” размерами 10х10х10 см и массой до 1 кг; CubeSat 3U — спутник, не превышающий объемом и массой три таких “кубика".
Комментарий к раз и два.
Вчерашняя новость для некоторых читателей стала неожиданностью. Они не знали, что такое вообще существует и даже рядом с ними. Это при том, что у проекта весьма солидный список партнеров (там есть еще университеты-партнеры), все они присутствуют в информационном пространстве и о проекте не молчат.
На всякий случай, вот некоторые тг-каналы, причастные к проектам Space-π: Space-π, SPUTNIX, Прозрачный мир (Lorett). Если кто-то знает еще — пишите в бот: @sputnikDZZ_bot
Будем следить за новостями Space-π и “Дежурный по планете”.
Вчерашняя новость для некоторых читателей стала неожиданностью. Они не знали, что такое вообще существует и даже рядом с ними. Это при том, что у проекта весьма солидный список партнеров (там есть еще университеты-партнеры), все они присутствуют в информационном пространстве и о проекте не молчат.
На всякий случай, вот некоторые тг-каналы, причастные к проектам Space-π: Space-π, SPUTNIX, Прозрачный мир (Lorett). Если кто-то знает еще — пишите в бот: @sputnikDZZ_bot
Будем следить за новостями Space-π и “Дежурный по планете”.
Forwarded from Space-π
Ребята из лагеря «Лазурный» сфотографировали Землю из космоса!😱
В нижегородской области началась смена «Наследники победы» в детском центре «Лазурный». Команда компании “Геоскан” приехали в детский лагерь, чтобы познакомить ребят с космическими технологиями, рассказали о конкурсах Инношкольника Фонда содействия инновациям и о проекте Space-π🚀
В первые дни смены для ребят провели несколько занятий, посвящённых кубсатам, спутниковым антеннам и радиосвязи. Самым интересным и запоминающимся событием для 48 школьников стало фотографирование Земли и приём изображений со спутника. Ребятам предложили самим выбрать район для съёмки на трассе полёта спутника «Геоскан-Эдельвейс». Старший отряд выбрал Дальний Восток, а младший озеро Байкал. Оператор загрузил полётное задание дистанционно через ЦУП в Петербурге, и 4 мая спутник сфотографировал заданные районы. На следующий день, на радость всем, фотографии были приняты!
#Space_Pi
#Space_Pi_путешествует
В нижегородской области началась смена «Наследники победы» в детском центре «Лазурный». Команда компании “Геоскан” приехали в детский лагерь, чтобы познакомить ребят с космическими технологиями, рассказали о конкурсах Инношкольника Фонда содействия инновациям и о проекте Space-π🚀
В первые дни смены для ребят провели несколько занятий, посвящённых кубсатам, спутниковым антеннам и радиосвязи. Самым интересным и запоминающимся событием для 48 школьников стало фотографирование Земли и приём изображений со спутника. Ребятам предложили самим выбрать район для съёмки на трассе полёта спутника «Геоскан-Эдельвейс». Старший отряд выбрал Дальний Восток, а младший озеро Байкал. Оператор загрузил полётное задание дистанционно через ЦУП в Петербурге, и 4 мая спутник сфотографировал заданные районы. На следующий день, на радость всем, фотографии были приняты!
#Space_Pi
#Space_Pi_путешествует
Сегодня на канале необычно много материалов про (и для) школьников и студентов. Сейчас добавим “взрослого” контента)
Оценка плотности надземной биомассы по данным GEDI и другим
Недавно мы искали готовый продукт для оценки надземной биомассы леса, достаточно свежий и глобальный (или около того). На эту роль претендовал GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2 (есть он и на GEE).
GEDI — это лидар, расположенный на МКС. Из-за орбиты МКС, он обеспечивает съемку земной поверхности в полосе широт между 51.6° с.ш. и 51.6° ю.ш. Продукт GEDI L4B — результат модельной оценки плотности надземной биомассы. Это не наблюдения, а результат моделирования по ним. Популярный рассказ о данных GEDI L4B: ORNL DAAC Releases GEDI Level 4B Dataset Offering Gridded Estimates of Aboveground Biomass Density.
Оказалось, что GEDI 4B не обеспечивает сплошного покрытия данными даже в заявленной полосе широт. На рисунке ниже размер пикселя составляет 1 км х 1 км, площадь участка — около 10 000 га.
Что делать? 1) Искать другой готовый продукт. 2) Натягивать сову на глобус, то есть заполнять пробелы в имеющемся продукте. О других продуктах поговорим позже, сначала — о заполнении пробелов.
Есть подход Shendryk Y. The latest dataset from the GEDI mission provides gridded estimates of aboveground biomass density at greater accuracy and resolution than previously available (2022), который состоит в следующем.
Берутся данные GEDI уровня 4A, а также снимки Sentinel-1 GRD (радар) и Sentinel-2 уровня 2A (оптика), цифровая модель рельефа (GLO-30) и карта классов земной поверхности ESA WorldCover. Все это есть в Google Earth Engine. Из всего этого формируется набор обучающих и тестовых данных. На них будут учить и тестировать модель машинного обучения (LightGBM).
GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, как и L4B, — это результат моделирования надземной биомассы. В отличие от L4B, продукт L4A дает не пиксели размером 1 км х 1 км, а 25-метровые “пятна” (footprint — след сигнала лидара на поверхности Земли). Кроме того, L4A чаще обновляется: есть данные до конца 2022 года, указан момент съемки каждого “пятна”. В результате есть возможность привязать каждое “пятно” к определенному участку данных Sentinel-1 и Sentinel-2.
Данные GEDI L4A используются вместо “наземки” (ground truth), как будто они дают реальную, а не модельную биомассу, а также служат откликом будущей модели. Все остальные данные и их производные служат предикторами. Дальше следует машинное обучение, игры с выбором предикторов, и в итоге получается оценка надземной биомассы с R^2 = 0,66–0,74 (коэффициент детерминации), RMSE = 55–81 Мг/га (Мг = 10^6 грамм, то есть 1 тонна), или в процентах — RMSE = 41–77%. Да, среднеквадратичная ошибка (RMSE) больше 40%, но таков современный уровень моделирования в данной задаче. Авторы справедливо отмечают, что созданные ими прогнозные карты надземной биомассы (с разрешением 100 м), могут служить в качестве ориентира для определения текущих запасов надземной биомассы. В целом, данное исследование показывает возможность применения открытых данных ДЗЗ для получения глобальных карт надземной биомассы путем слияния различных видов данных (радаров, оптики, ЦМР и т.п.).
Лучше бы, конечно, найти более точные данные для обучения моделей (вместо модельных!) и попробовать использовать в качестве предикторов данные вертикального профиля высот от того же GEDI (GEDI L2B Raster Canopy Cover Vertical Profile Metrics). Но это все надо пробовать…
Сравните, как выглядят данные GEDI L4B и L4A: https://code.earthengine.google.com/c494ff396398ee2629b67eb4778db468
#лидар #sentinel1 #sentinel2 #LULC #GEE #AGB
Недавно мы искали готовый продукт для оценки надземной биомассы леса, достаточно свежий и глобальный (или около того). На эту роль претендовал GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2 (есть он и на GEE).
GEDI — это лидар, расположенный на МКС. Из-за орбиты МКС, он обеспечивает съемку земной поверхности в полосе широт между 51.6° с.ш. и 51.6° ю.ш. Продукт GEDI L4B — результат модельной оценки плотности надземной биомассы. Это не наблюдения, а результат моделирования по ним. Популярный рассказ о данных GEDI L4B: ORNL DAAC Releases GEDI Level 4B Dataset Offering Gridded Estimates of Aboveground Biomass Density.
Оказалось, что GEDI 4B не обеспечивает сплошного покрытия данными даже в заявленной полосе широт. На рисунке ниже размер пикселя составляет 1 км х 1 км, площадь участка — около 10 000 га.
Что делать? 1) Искать другой готовый продукт. 2) Натягивать сову на глобус, то есть заполнять пробелы в имеющемся продукте. О других продуктах поговорим позже, сначала — о заполнении пробелов.
Есть подход Shendryk Y. The latest dataset from the GEDI mission provides gridded estimates of aboveground biomass density at greater accuracy and resolution than previously available (2022), который состоит в следующем.
Берутся данные GEDI уровня 4A, а также снимки Sentinel-1 GRD (радар) и Sentinel-2 уровня 2A (оптика), цифровая модель рельефа (GLO-30) и карта классов земной поверхности ESA WorldCover. Все это есть в Google Earth Engine. Из всего этого формируется набор обучающих и тестовых данных. На них будут учить и тестировать модель машинного обучения (LightGBM).
GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, как и L4B, — это результат моделирования надземной биомассы. В отличие от L4B, продукт L4A дает не пиксели размером 1 км х 1 км, а 25-метровые “пятна” (footprint — след сигнала лидара на поверхности Земли). Кроме того, L4A чаще обновляется: есть данные до конца 2022 года, указан момент съемки каждого “пятна”. В результате есть возможность привязать каждое “пятно” к определенному участку данных Sentinel-1 и Sentinel-2.
Данные GEDI L4A используются вместо “наземки” (ground truth), как будто они дают реальную, а не модельную биомассу, а также служат откликом будущей модели. Все остальные данные и их производные служат предикторами. Дальше следует машинное обучение, игры с выбором предикторов, и в итоге получается оценка надземной биомассы с R^2 = 0,66–0,74 (коэффициент детерминации), RMSE = 55–81 Мг/га (Мг = 10^6 грамм, то есть 1 тонна), или в процентах — RMSE = 41–77%. Да, среднеквадратичная ошибка (RMSE) больше 40%, но таков современный уровень моделирования в данной задаче. Авторы справедливо отмечают, что созданные ими прогнозные карты надземной биомассы (с разрешением 100 м), могут служить в качестве ориентира для определения текущих запасов надземной биомассы. В целом, данное исследование показывает возможность применения открытых данных ДЗЗ для получения глобальных карт надземной биомассы путем слияния различных видов данных (радаров, оптики, ЦМР и т.п.).
Лучше бы, конечно, найти более точные данные для обучения моделей (вместо модельных!) и попробовать использовать в качестве предикторов данные вертикального профиля высот от того же GEDI (GEDI L2B Raster Canopy Cover Vertical Profile Metrics). Но это все надо пробовать…
Сравните, как выглядят данные GEDI L4B и L4A: https://code.earthengine.google.com/c494ff396398ee2629b67eb4778db468
#лидар #sentinel1 #sentinel2 #LULC #GEE #AGB
1️⃣ Общий вид данных GEDI L4B, 2️⃣ фрагмент данных L4B, площадью около 10 000 га, с картой надземной биомассы (район интереса квадратный, а получилось вот это), 3️⃣ общий вид данных GEDI L4A, со значениями надземной биомассы в каждом “пятне” данных.
Универсальная модель сегментации изображений Segment Anything Model
Модели сегментации разделяют изображение на участки (сегменты), соответствующие разным типам поверхности или разным объектам. Например, с их помощью выделяют границы зданий, дороги, водоемы, сельскохозяйственные поля и т. п.
Создать и обучить модель сегментации с нуля довольно сложно и дорого. Проще взять готовую модель, и дообучить ее с учетом особенностей вашей задачи. В качестве такой готовой модели может выступать Segment Anything Model (SAM) от компании Meta. Модель описана в статье, имеет открытый исходный код и достаточно универсальна, так что многие задачи решает без дополнительного обучения. Применяется для любых изображений, не обязательно спутниковых снимков.
SAM обучена на наборе данных Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B), который состоит из 11 миллионов изображений и более 1 миллиарда масок.
На рисунках показаны примеры выделения с помощью SAM границ орошаемых полей (в центре каждого кружка — артезианская скважина), сельскохозяйственных полей, ферм по разведению мидий, а также самолетов. Все примеры взяты отсюда.
#сегментация
Модели сегментации разделяют изображение на участки (сегменты), соответствующие разным типам поверхности или разным объектам. Например, с их помощью выделяют границы зданий, дороги, водоемы, сельскохозяйственные поля и т. п.
Создать и обучить модель сегментации с нуля довольно сложно и дорого. Проще взять готовую модель, и дообучить ее с учетом особенностей вашей задачи. В качестве такой готовой модели может выступать Segment Anything Model (SAM) от компании Meta. Модель описана в статье, имеет открытый исходный код и достаточно универсальна, так что многие задачи решает без дополнительного обучения. Применяется для любых изображений, не обязательно спутниковых снимков.
SAM обучена на наборе данных Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B), который состоит из 11 миллионов изображений и более 1 миллиарда масок.
На рисунках показаны примеры выделения с помощью SAM границ орошаемых полей (в центре каждого кружка — артезианская скважина), сельскохозяйственных полей, ферм по разведению мидий, а также самолетов. Все примеры взяты отсюда.
#сегментация
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Антенна RIME полностью развернута
Многие помнят о проблеме с антенной RIME на зонде Juice, отправившемся исследовать спутники Юпитера 14 апреля этого года. Застрявший штырь мешал антенне развернутся на полную длину (16 метров).
Две недели специалисты из центра управления полетами Европейского космического агентства в Дармштадте пытались развернуть антенну. Чтобы сдвинуть штырь, Juice трясли с помощью включения двигателей, изменяли ориентацию зонда, нагревая нужную сторону солнечным светом, но антенна не раскрывалась. Наконец, 12 мая команда управления полетом запустила механическое устройство под названием "невзрывной привод" (non-explosive actuator, NEA), расположенное в заклинившем кронштейне. Это вызвало ударную волну, которая сдвинула штырь на несколько миллиметров, что позволило антенне RIME раскрыться.
Теперь у нас снова появилась возможность узнать, что же происходит подо льдом на ледяных спутниках Юпитера — Ганимеде, Каллисто и Европе.
Новости Juice: https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Juice
Источник снимка.
Многие помнят о проблеме с антенной RIME на зонде Juice, отправившемся исследовать спутники Юпитера 14 апреля этого года. Застрявший штырь мешал антенне развернутся на полную длину (16 метров).
Две недели специалисты из центра управления полетами Европейского космического агентства в Дармштадте пытались развернуть антенну. Чтобы сдвинуть штырь, Juice трясли с помощью включения двигателей, изменяли ориентацию зонда, нагревая нужную сторону солнечным светом, но антенна не раскрывалась. Наконец, 12 мая команда управления полетом запустила механическое устройство под названием "невзрывной привод" (non-explosive actuator, NEA), расположенное в заклинившем кронштейне. Это вызвало ударную волну, которая сдвинула штырь на несколько миллиметров, что позволило антенне RIME раскрыться.
Теперь у нас снова появилась возможность узнать, что же происходит подо льдом на ледяных спутниках Юпитера — Ганимеде, Каллисто и Европе.
Новости Juice: https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Juice
Источник снимка.
TROPICS — “рентген” для тропических циклонов
8 мая 2023 года ракетой Electron KS компании Rocket Lab с космодрома Махия (Māhia) в Новой Зеландии были успешно выведены на орбиту два регулярных спутника миссии TROPICS.
Миссия Time-Resolved Observations of Precipitation structure and storm Intensity with a Constellation of Smallsats (TROPICS) планируется в виде группировки из шести спутников 3U CubeSat, каждый размером 10 × 10 × 36 см и весом менее 6 кг, которые используют сканирующие микроволновые радиометры для измерения температуры, влажности, осадков и других свойств облаков. Спутники будут запущены парами в трех орбитальных плоскостях, что позволит всей группировке отслеживать изменения в тропических циклонах с периодичностью съемки в 21 минуту. На каждом спутнике будет установлен радиометр, сканирующий поперек траектории спутника со скоростью 30 оборотов в минуту, для получения профилей температуры по семи каналам вблизи линии поглощения кислорода на частоте 118,75 ГГц, профилей водяного пара по трем каналам вблизи линии поглощения водяного пара на частоте 183 ГГц, изображений по одному каналу на частоте 90 ГГц для измерения осадков и по одному каналу на частоте 206 ГГц — для измерения облачного льда.
Более подробное описание миссии смотрите здесь. Если коротко, то работа TROPICS похожа на рентгеновскую томографию облаков, осуществляемую в квазинепрерывном режиме — через каждые 20–30 минут. В роли рентгеновского аппарата выступают микроволновые радиометры.
Измерения TROPICS должны позволить увидеть основную структуру тропического шторма, что позволит оперативно спрогнозировать его возможное усиление и предупредить об опасности.
Новости миссии TROPICS: https://tropics.ll.mit.edu/CMS/tropics/Latest-News-and-Updates
На рисунке CubeSat слева демонстрирует измерение профиля температуры циклона, центральный — 12-канальную радиометрическую съемку, а правый CubeSat показывает одноканальное измерение излучения циклона. Разделение видов съемки сделано для наглядности, все спутники миссии одинаковы.
#погода
8 мая 2023 года ракетой Electron KS компании Rocket Lab с космодрома Махия (Māhia) в Новой Зеландии были успешно выведены на орбиту два регулярных спутника миссии TROPICS.
Миссия Time-Resolved Observations of Precipitation structure and storm Intensity with a Constellation of Smallsats (TROPICS) планируется в виде группировки из шести спутников 3U CubeSat, каждый размером 10 × 10 × 36 см и весом менее 6 кг, которые используют сканирующие микроволновые радиометры для измерения температуры, влажности, осадков и других свойств облаков. Спутники будут запущены парами в трех орбитальных плоскостях, что позволит всей группировке отслеживать изменения в тропических циклонах с периодичностью съемки в 21 минуту. На каждом спутнике будет установлен радиометр, сканирующий поперек траектории спутника со скоростью 30 оборотов в минуту, для получения профилей температуры по семи каналам вблизи линии поглощения кислорода на частоте 118,75 ГГц, профилей водяного пара по трем каналам вблизи линии поглощения водяного пара на частоте 183 ГГц, изображений по одному каналу на частоте 90 ГГц для измерения осадков и по одному каналу на частоте 206 ГГц — для измерения облачного льда.
Более подробное описание миссии смотрите здесь. Если коротко, то работа TROPICS похожа на рентгеновскую томографию облаков, осуществляемую в квазинепрерывном режиме — через каждые 20–30 минут. В роли рентгеновского аппарата выступают микроволновые радиометры.
Измерения TROPICS должны позволить увидеть основную структуру тропического шторма, что позволит оперативно спрогнозировать его возможное усиление и предупредить об опасности.
Новости миссии TROPICS: https://tropics.ll.mit.edu/CMS/tropics/Latest-News-and-Updates
На рисунке CubeSat слева демонстрирует измерение профиля температуры циклона, центральный — 12-канальную радиометрическую съемку, а правый CubeSat показывает одноканальное измерение излучения циклона. Разделение видов съемки сделано для наглядности, все спутники миссии одинаковы.
#погода