Подводный плюм вулкана Кавачи
Кавачи — один из самых активных подводных вулканов на юго-западе Тихого океана. Эта коническая подводная гора, расположенная на Соломоновых островах и названная в честь морского бога народностей гатокаэ (gatokae) и вангуну (vangunu), возвышается над морским дном примерно на 1200 метров, не дотягивая до поверхности всего каких-то 20 метров. Поэтому спутникам довольно легко обнаружить обесцвечивание воды, вызванное вулканической активностью Кавачи.
По данным Global Volcanism Program Смитсоновского института, с 1939 года Кавачи извергался по крайней мере 39 раз, причем последний период извержений начался в 2021 году и продолжается до сих пор.
На снимке, сделанном 8 марта прибором OLI спутника Landsat 8, показан шлейф (плюм) обесцвеченной воды вблизи подводного вулкана. Шлейф дрейфует на северо-северо-восток в сторону острова Нггатокаэ.
#вода #вулкан
Кавачи — один из самых активных подводных вулканов на юго-западе Тихого океана. Эта коническая подводная гора, расположенная на Соломоновых островах и названная в честь морского бога народностей гатокаэ (gatokae) и вангуну (vangunu), возвышается над морским дном примерно на 1200 метров, не дотягивая до поверхности всего каких-то 20 метров. Поэтому спутникам довольно легко обнаружить обесцвечивание воды, вызванное вулканической активностью Кавачи.
По данным Global Volcanism Program Смитсоновского института, с 1939 года Кавачи извергался по крайней мере 39 раз, причем последний период извержений начался в 2021 году и продолжается до сих пор.
На снимке, сделанном 8 марта прибором OLI спутника Landsat 8, показан шлейф (плюм) обесцвеченной воды вблизи подводного вулкана. Шлейф дрейфует на северо-северо-восток в сторону острова Нггатокаэ.
#вода #вулкан
Разработанная Google модель предсказывает наводнения за пять дней до их наступления [ссылка]
Модель использует нейронные сети долговременной памяти (Long Short-Term Memory). Она обучена на исторических данных о наводнениях, показаниях уровня рек, высоты, рельефа и другой информации. По завершении процесса обучения модель усовершенствовали, проведя несколько сотен тысяч симуляций наводнений в различных точках планеты.
Полученная модель позволяет предсказывать речные наводнения в среднем за пяти дней до наступления события. Иногда этот срок доходит до семи дней. Google включила прогнозы наводнений в свою поисковую систему в виде приложении Flood Hub.
Проблема наводнений не ограничивается реками. Сейчас модель не может предсказывать городские наводнения или ливневые паводки. Ведётся работа над её усовершенствованием для учёта других типов наводнений.
#наводнение #вода
Модель использует нейронные сети долговременной памяти (Long Short-Term Memory). Она обучена на исторических данных о наводнениях, показаниях уровня рек, высоты, рельефа и другой информации. По завершении процесса обучения модель усовершенствовали, проведя несколько сотен тысяч симуляций наводнений в различных точках планеты.
Полученная модель позволяет предсказывать речные наводнения в среднем за пяти дней до наступления события. Иногда этот срок доходит до семи дней. Google включила прогнозы наводнений в свою поисковую систему в виде приложении Flood Hub.
Проблема наводнений не ограничивается реками. Сейчас модель не может предсказывать городские наводнения или ливневые паводки. Ведётся работа над её усовершенствованием для учёта других типов наводнений.
#наводнение #вода
Прямоугольные участки, расположенные вдоль тихоокеанского побережья Перу, — не сельскохозяйственные поля, а пруды аквакультуры. На снимке спутника Landsat 9 (14 марта 2024 г., естественные цвета) показано устье реки Тумбес, неподалёку от границы Перу и Эквадора. На этот регион приходится большая часть перуанского производства креветок.
Креветочные фермы обычно строятся вдоль берега, где есть лёгкий доступ к солёной воде. Зелёные и белые пруды простираются через всю дельту Тумбес. Пруды на западной стороне дельты, по-видимому, затенены белыми крышками. Затенение повышает урожайность креветок и сокращает потребление воды за счет уменьшения испарения.
Аквакультура креветок появилась в Перу в начале 1970-х годов, и с тех пор получила широкое распространение, которое происходит за счёт замены естественных экосистем. Сейчас креветочные фермы заместили собой 17% мангровых лесов Перу.
#аквакультура #вода #снимки
Креветочные фермы обычно строятся вдоль берега, где есть лёгкий доступ к солёной воде. Зелёные и белые пруды простираются через всю дельту Тумбес. Пруды на западной стороне дельты, по-видимому, затенены белыми крышками. Затенение повышает урожайность креветок и сокращает потребление воды за счет уменьшения испарения.
Аквакультура креветок появилась в Перу в начале 1970-х годов, и с тех пор получила широкое распространение, которое происходит за счёт замены естественных экосистем. Сейчас креветочные фермы заместили собой 17% мангровых лесов Перу.
#аквакультура #вода #снимки
NASA опубликовало первые данные научной миссии PACE [ссылка]
На прошлой неделе NASA опубликовало первые научные данные со спутника Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE), запущенного в начале февраля.
PACE оснащён гиперспектрометром Ocean Color Instrument (OCI), который позволит учёным изучать микроскопическую жизнь в океане и, в частности, дифференцировать различные сообщества фитопланктона, что раньше было невозможно. Кроме того, аппарат снабжён поляриметрами для измерения атмосферных аэрозолей. Таким образом, с помощью PACE можно будет исследовать взаимодействие океана и атмосферы.
📸 На первом снимке OCI, полученном 28 февраля 2024 года в океане у побережья Южной Африки, можно увидеть два сообщества фитопланктона. В центре розовым цветом показаны синехококки, а зеленым — пикоэукариоты. Слева показан океан в комбинации “естественные цвета”, а справа — концентрация хлорофилла-а, фотосинтетического пигмента, используемого для определения присутствия фитопланктона.
🛢 Данные PACE
🖥 Запись вебинара “Keeping PACE: Introduction to PACE Mission, Products, and Data Discovery”
#океан #вода #гиперспектр
На прошлой неделе NASA опубликовало первые научные данные со спутника Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE), запущенного в начале февраля.
PACE оснащён гиперспектрометром Ocean Color Instrument (OCI), который позволит учёным изучать микроскопическую жизнь в океане и, в частности, дифференцировать различные сообщества фитопланктона, что раньше было невозможно. Кроме того, аппарат снабжён поляриметрами для измерения атмосферных аэрозолей. Таким образом, с помощью PACE можно будет исследовать взаимодействие океана и атмосферы.
📸 На первом снимке OCI, полученном 28 февраля 2024 года в океане у побережья Южной Африки, можно увидеть два сообщества фитопланктона. В центре розовым цветом показаны синехококки, а зеленым — пикоэукариоты. Слева показан океан в комбинации “естественные цвета”, а справа — концентрация хлорофилла-а, фотосинтетического пигмента, используемого для определения присутствия фитопланктона.
🛢 Данные PACE
🖥 Запись вебинара “Keeping PACE: Introduction to PACE Mission, Products, and Data Discovery”
#океан #вода #гиперспектр
Выпущены новые данные миссии SWOT [ссылка]
В марте команда миссии Surface Water and Ocean Topography (SWOT) выпустила новые наборы данных уровней 1 и 2 (pre-validated) по гидрологии и океанографии:
1️⃣ Уровень 1B. Интерферограммы и продукты Single-Look Complex
2️⃣ Уровень 2 High Rate (HR) Products (гидрология)
3️⃣ Уровень 2 Low Rate (LR) Products (океанография)
Low Rate (LR) — глобальные данные с низким пространственным разрешением; High Rate (HR) — данные с высоким пространственным разрешением, для вод суши и прибрежных зон.
🔗 Обзор доступных на сегодня данных SWOT и коллекция обучающих ресурсов по использованию этих данных.
🖥Данные SWOT уже есть на NASA Earthdata Search. Например, можно найти данные для района наводнения в Оренбургской области.
#вода #океан #InSAR #альтиметр
В марте команда миссии Surface Water and Ocean Topography (SWOT) выпустила новые наборы данных уровней 1 и 2 (pre-validated) по гидрологии и океанографии:
1️⃣ Уровень 1B. Интерферограммы и продукты Single-Look Complex
2️⃣ Уровень 2 High Rate (HR) Products (гидрология)
3️⃣ Уровень 2 Low Rate (LR) Products (океанография)
Low Rate (LR) — глобальные данные с низким пространственным разрешением; High Rate (HR) — данные с высоким пространственным разрешением, для вод суши и прибрежных зон.
🔗 Обзор доступных на сегодня данных SWOT и коллекция обучающих ресурсов по использованию этих данных.
🖥Данные SWOT уже есть на NASA Earthdata Search. Например, можно найти данные для района наводнения в Оренбургской области.
#вода #океан #InSAR #альтиметр
Использование прибрежной поверхностной солёности в мониторинге глобальных изменений круговорота воды [ссылка]
Более 40% населения планеты живет в пределах 100 км от побережий морей и океанов. Ожидается, что по мере потепления климата круговорот воды в природе будет меняться. По прогнозам, сток с суши увеличится примерно на 7% , что окажет значительное влияние на прибрежную зону океана. Прибрежная зона может стать ключевым местом для изучения глобальных изменений круговорота воды и его воздействия на физические и биогеохимические процессы. Поскольку реки сбрасывают в океан пресную воду, они влияют на солёность океана. Наблюдения за солёностью in situ и со спутников можно использовать для отслеживания линз пресной воды, выходящих из устьев рек (так называемых речных плюмов), по мере их смешивания с океанскими водами.
Наблюдаемые со спутника значительные колебания солёности поверхности моря (sea surface salinity, SSS) происходят на побережье из года в год (⬆️ синий цвет в океане). В прилегающих районах суши этим колебаниям соответствуют колебания осадков (⬆️ зеленый цвет на суше). Так, большая синяя область у восточного побережья Южной Америки связана с оттоком воды из двух крупных рек: Амазонки и Ориноко, а зелёная область в прилегающей части суши показывает, откуда берутся эти воды с низкой солёностью — из осадков в тропических лесах Амазонки и за её пределами.
Прибрежная SSS может быть использована в качестве индикатора изменений, которые ожидаются в круговороте воды между океанами и континентами. Для обнаружения этих изменений применяются агрегированные глобальные наблюдения SSS в прибрежной зоне ⬇️, полученные с помощью миссий SAC-D Aquarius (2011–2015), SMOS (2010–настоящее время) и SMAP (2015–настоящее время):
🛢 Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V2
#вода #данные
Более 40% населения планеты живет в пределах 100 км от побережий морей и океанов. Ожидается, что по мере потепления климата круговорот воды в природе будет меняться. По прогнозам, сток с суши увеличится примерно на 7% , что окажет значительное влияние на прибрежную зону океана. Прибрежная зона может стать ключевым местом для изучения глобальных изменений круговорота воды и его воздействия на физические и биогеохимические процессы. Поскольку реки сбрасывают в океан пресную воду, они влияют на солёность океана. Наблюдения за солёностью in situ и со спутников можно использовать для отслеживания линз пресной воды, выходящих из устьев рек (так называемых речных плюмов), по мере их смешивания с океанскими водами.
Наблюдаемые со спутника значительные колебания солёности поверхности моря (sea surface salinity, SSS) происходят на побережье из года в год (⬆️ синий цвет в океане). В прилегающих районах суши этим колебаниям соответствуют колебания осадков (⬆️ зеленый цвет на суше). Так, большая синяя область у восточного побережья Южной Америки связана с оттоком воды из двух крупных рек: Амазонки и Ориноко, а зелёная область в прилегающей части суши показывает, откуда берутся эти воды с низкой солёностью — из осадков в тропических лесах Амазонки и за её пределами.
Прибрежная SSS может быть использована в качестве индикатора изменений, которые ожидаются в круговороте воды между океанами и континентами. Для обнаружения этих изменений применяются агрегированные глобальные наблюдения SSS в прибрежной зоне ⬇️, полученные с помощью миссий SAC-D Aquarius (2011–2015), SMOS (2010–настоящее время) и SMAP (2015–настоящее время):
🛢 Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V2
#вода #данные
Global WaterPack — глобальные данные о распространении открытых поверхностных вод за последние 20 лет
🌊 Набор данных о пространственном и временном распределении открытых поверхностных вод Global WaterPack (GWP) основан на многолетних наблюдениях из космоса с помощью приборов MODIS. Данные отражают состояние открытых поверхностных вод в глобальном масштабе на каждые сутки за период времени с 2003 по 2022 год с пространственным разрешением 250 м. Они позволяет анализировать изменение площадей озёр и водохранилищ, циклы замерзания, зоны затопления и др.
📖 Klein, I., Uereyen, S., Sogno, P. et al. Global WaterPack — The development of global surface water over the past 20 years at daily temporal resolution. Sci Data, 11, 472 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03328-7
🔗 GWP на Global CDA
🛢 Скачать данные GWP
#вода #данные
🌊 Набор данных о пространственном и временном распределении открытых поверхностных вод Global WaterPack (GWP) основан на многолетних наблюдениях из космоса с помощью приборов MODIS. Данные отражают состояние открытых поверхностных вод в глобальном масштабе на каждые сутки за период времени с 2003 по 2022 год с пространственным разрешением 250 м. Они позволяет анализировать изменение площадей озёр и водохранилищ, циклы замерзания, зоны затопления и др.
📖 Klein, I., Uereyen, S., Sogno, P. et al. Global WaterPack — The development of global surface water over the past 20 years at daily temporal resolution. Sci Data, 11, 472 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03328-7
🔗 GWP на Global CDA
🛢 Скачать данные GWP
#вода #данные
BELSAR: моно- и бистатические полностью поляриметрические данные авиационного радара L-диапазона для сельского хозяйства и гидрологии
Набор данных BELSAR состоит из разновременных моно- и бистатических данных полностью поляриметрического авиационного радара с синтезированной апертурой высокого разрешения в L-диапазоне, а также одновременных измерений растительности и почвенных биогеофизических переменных, проведенных на полях кукурузы и озимой пшеницы летом 2018 года в Бельгии.
В моностатических радарных системах передатчик и приёмник находятся в одном месте, тогда как в бистатических передатчик и приёмник пространственно разделены. Мультистатические системы включают в себя как моно-, так и бистатические компоненты. Самая простая мультистатическая система состоит из активного моностатического датчика и пассивного бистатического. Эти системы позволяют получать информацию о многомерных эффектах рассеяния, используя различные геометрии и конфигурации, обеспечивая дополнительную информацию, по сравнению с той, которую дают моностатические радарные системы.
В связи с этим Европейское космическое агентство профинансировало проект BELSAR-Campaign — кампанию воздушных и полевых измерений, которая проводилась в течение вегетационного сезона 2018 года в Бельгии. Полевые измерения проводились во время и после вегетационного периода на 10 полях кукурузы и 10 полях озимой пшеницы синхронно с получением радарных данных.
📖 Bouchat, J., Tronquo, E., Orban, A., de Macedo, K. A. C., Davidson, M., Verhoest, N. E. C., & Defourny, P. (2024). The BELSAR dataset: Mono- and bistatic full-pol L-band SAR for agriculture and hydrology. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03320-1
Интегрированный набор данных доступен непосредственно на сайте figshare, а данные BELSAR-Campaign — через FTP после подачи запроса на доступ к данным в службу ESA Earth Online.
🛢 Данные и код на figshare
📸 Район сбора данных BELSAR
#данные #сельхоз #SAR #вода
Набор данных BELSAR состоит из разновременных моно- и бистатических данных полностью поляриметрического авиационного радара с синтезированной апертурой высокого разрешения в L-диапазоне, а также одновременных измерений растительности и почвенных биогеофизических переменных, проведенных на полях кукурузы и озимой пшеницы летом 2018 года в Бельгии.
В моностатических радарных системах передатчик и приёмник находятся в одном месте, тогда как в бистатических передатчик и приёмник пространственно разделены. Мультистатические системы включают в себя как моно-, так и бистатические компоненты. Самая простая мультистатическая система состоит из активного моностатического датчика и пассивного бистатического. Эти системы позволяют получать информацию о многомерных эффектах рассеяния, используя различные геометрии и конфигурации, обеспечивая дополнительную информацию, по сравнению с той, которую дают моностатические радарные системы.
В связи с этим Европейское космическое агентство профинансировало проект BELSAR-Campaign — кампанию воздушных и полевых измерений, которая проводилась в течение вегетационного сезона 2018 года в Бельгии. Полевые измерения проводились во время и после вегетационного периода на 10 полях кукурузы и 10 полях озимой пшеницы синхронно с получением радарных данных.
📖 Bouchat, J., Tronquo, E., Orban, A., de Macedo, K. A. C., Davidson, M., Verhoest, N. E. C., & Defourny, P. (2024). The BELSAR dataset: Mono- and bistatic full-pol L-band SAR for agriculture and hydrology. Scientific Data, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03320-1
Интегрированный набор данных доступен непосредственно на сайте figshare, а данные BELSAR-Campaign — через FTP после подачи запроса на доступ к данным в службу ESA Earth Online.
🛢 Данные и код на figshare
📸 Район сбора данных BELSAR
#данные #сельхоз #SAR #вода
Картографирование наводнений с помощью радаров: обзор методов и наборов данных
📖 Amitrano, D., Di Martino, G., Di Simone, A., & Imperatore, P. (2024). Flood Detection with SAR: A Review of Techniques and Datasets. Remote Sensing, 16(4), 656. https://doi.org/10.3390/rs16040656
Дистанционное зондирование Земли из космоса при помощи радаров оказывает большую помощь в борьбе с наводнениями и смягчении их последствий. В отличие от оптических датчиков, радары позволяют получать данные в условиях облачности, что обеспечивает регулярный мониторинг зон затопления.
Для картографирования и мониторинга наводнений применяется широкий спектр подходов: пороговые методы, нечёткая логика, машинное обучение, слияние данных (data fusion) и др. Оценить точность и эффективность различных методов картографирования наводнений позволяют справочные наборы данных. Приведен обзор открытых наборов радарных данных, которые охватывают события, связанные с наводнениями.
Мониторинг наводнений при помощи радаров испытывает трудности в районах городской застройки и густой растительности, где сложные механизмы рассеяния могут помешать точному выделению зон затопления. Эти и другие проблемы, а также перспективы развития методов картографирования наводнений на основе радарных данных обсуждаются в данной работе.
Обзор методов картографирования поверхностных водоёмов и зон затопления с помощью мультиспектральных оптических спутниковых сенсоров приведен здесь.
📊 Архитектура нейронной сети Siam-DWENet, предназначенной для извлечения высокоуровневых характеристик водных объектов из радарных снимков, сделанных до и после наводнения.
#обзор #SAR #наводнение #вода
📖 Amitrano, D., Di Martino, G., Di Simone, A., & Imperatore, P. (2024). Flood Detection with SAR: A Review of Techniques and Datasets. Remote Sensing, 16(4), 656. https://doi.org/10.3390/rs16040656
Дистанционное зондирование Земли из космоса при помощи радаров оказывает большую помощь в борьбе с наводнениями и смягчении их последствий. В отличие от оптических датчиков, радары позволяют получать данные в условиях облачности, что обеспечивает регулярный мониторинг зон затопления.
Для картографирования и мониторинга наводнений применяется широкий спектр подходов: пороговые методы, нечёткая логика, машинное обучение, слияние данных (data fusion) и др. Оценить точность и эффективность различных методов картографирования наводнений позволяют справочные наборы данных. Приведен обзор открытых наборов радарных данных, которые охватывают события, связанные с наводнениями.
Мониторинг наводнений при помощи радаров испытывает трудности в районах городской застройки и густой растительности, где сложные механизмы рассеяния могут помешать точному выделению зон затопления. Эти и другие проблемы, а также перспективы развития методов картографирования наводнений на основе радарных данных обсуждаются в данной работе.
Обзор методов картографирования поверхностных водоёмов и зон затопления с помощью мультиспектральных оптических спутниковых сенсоров приведен здесь.
📊 Архитектура нейронной сети Siam-DWENet, предназначенной для извлечения высокоуровневых характеристик водных объектов из радарных снимков, сделанных до и после наводнения.
#обзор #SAR #наводнение #вода
Предварительный анализ возможности использования данных космического лидара GEDI для мониторинга уровня внутренних водоёмов
📖 Hamoudzadeh, A., Ravanelli, R., & Crespi, M. (2023). GEDI DATA WITHIN GOOGLE EARTH ENGINE: PRELIMINARY ANALYSIS OF A RESOURCE FOR INLAND SURFACE WATER MONITORING. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-M-1–2023, 131–136. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-1-2023-131-2023
Точность оценок уровня поверхностных вод выполнялась для четырёх озер на севере Италии путем сравнения с результатами наземных измерений.
Для оценки точности альтиметрических данных GEDI использован двухэтапный метод удаления выбросов. На первом этапе для отсеивания данных с низкой точностью использовались метаданные GEDI. На втором применялся тест 3NMAD (нормализованное медианное абсолютное отклонение). Удаление выбросов привело к удалению от 80–87% данных.
После удаления выбросов, среднее стандартное отклонение составило 0,36 м, среднее значение NMAD — 0,38 м. Это, по мнению авторов, подтверждает перспективность использования альтиметрических данных GEDI L2A для мониторинга внутренних водоёмов.
Данные GEDI L2A на Google Earth Engine:
* GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2)
* GEDI L2A Table Index
* GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)
Идея интересная. Смущает, правда, что удалённые 80–87% данных названы “выбросами” (outliers).
#лидар #альтиметр #GEE #вода
📖 Hamoudzadeh, A., Ravanelli, R., & Crespi, M. (2023). GEDI DATA WITHIN GOOGLE EARTH ENGINE: PRELIMINARY ANALYSIS OF A RESOURCE FOR INLAND SURFACE WATER MONITORING. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-M-1–2023, 131–136. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-1-2023-131-2023
Точность оценок уровня поверхностных вод выполнялась для четырёх озер на севере Италии путем сравнения с результатами наземных измерений.
Для оценки точности альтиметрических данных GEDI использован двухэтапный метод удаления выбросов. На первом этапе для отсеивания данных с низкой точностью использовались метаданные GEDI. На втором применялся тест 3NMAD (нормализованное медианное абсолютное отклонение). Удаление выбросов привело к удалению от 80–87% данных.
После удаления выбросов, среднее стандартное отклонение составило 0,36 м, среднее значение NMAD — 0,38 м. Это, по мнению авторов, подтверждает перспективность использования альтиметрических данных GEDI L2A для мониторинга внутренних водоёмов.
Данные GEDI L2A на Google Earth Engine:
* GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2)
* GEDI L2A Table Index
* GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)
Идея интересная. Смущает, правда, что удалённые 80–87% данных названы “выбросами” (outliers).
#лидар #альтиметр #GEE #вода
Моделирование водной эрозии с помощью модели RUSLE в масштабе сельскохозяйственного предприятия
📖 В работе описан процесс моделирования водной эрозии почвенного покрова в масштабе сельскохозяйственного предприятия с использованием уравнения RUSLE на основе наземных данных и данных ДЗЗ из космоса.
Исходные данные:
🔹 цифровая модель рельефа FABDEM
🔹 спутниковые снимки Sentinel-2
🔹 данные наземной метеостанции
🔹 цифровые карты почвы
🔹 цифровая карта типов землепользования
Сложнее всего, обычно, найти цифровые карты почвы. Они нужны для вычисления фактора эродируемости почвы (K). В эти данные входит содержание песка (SAN), ила (SIL) и глины (CLA) в процентах, а также содержание органических веществ в почве (OM) в процентах. В работе карта почв построена по данным наземных обследований.
В качестве источника данных для расчёта фактора природоохранной практики (P) использовалась карта типов землепользования (пахотные земли, пастбища и кустарник, водно-болотные угодья, лес), построенная для данного сельхозпредприятия.
📊 Алгоритм вычисления факторов уравнения RUSLE
#почва #вода
📖 В работе описан процесс моделирования водной эрозии почвенного покрова в масштабе сельскохозяйственного предприятия с использованием уравнения RUSLE на основе наземных данных и данных ДЗЗ из космоса.
Исходные данные:
🔹 цифровая модель рельефа FABDEM
🔹 спутниковые снимки Sentinel-2
🔹 данные наземной метеостанции
🔹 цифровые карты почвы
🔹 цифровая карта типов землепользования
Сложнее всего, обычно, найти цифровые карты почвы. Они нужны для вычисления фактора эродируемости почвы (K). В эти данные входит содержание песка (SAN), ила (SIL) и глины (CLA) в процентах, а также содержание органических веществ в почве (OM) в процентах. В работе карта почв построена по данным наземных обследований.
В качестве источника данных для расчёта фактора природоохранной практики (P) использовалась карта типов землепользования (пахотные земли, пастбища и кустарник, водно-болотные угодья, лес), построенная для данного сельхозпредприятия.
📊 Алгоритм вычисления факторов уравнения RUSLE
#почва #вода
Водохранилище Трес-Мариас
В центре снимка, сделанного с борта Международной космической станции (ISS070-E-51989, 27 декабря 2023 года), водохранилище Трес-Мариас — искусственный водоём, питаемый рекой Сан-Франциску в бразильском штате Минас-Жерайс. Светло-голубые оттенки на его поверхности обусловлены солнечным бликом, возникающим, когда солнечный свет отражается от гладкой воды под тем же углом, под которым её рассматривает камера.
Типы почвенно-растительного покрова на снимке различны, и в них преобладают яркие цвета. Большая часть открытой земли (незасеянные поля, грунтовые дороги) имеет яркие оттенки красного и жёлтого. Такая окраска обусловлена почвами, богатыми железом и алюминием, которые при выветривании могут приобретать яркие цвета.
Доступ к пресной воде для орошения позволяет вести сельское хозяйство в районе водохранилища. На участках с красными и зелёными тонами можно различить поля с центральным орошением и участки с прямыми границами. Оранжево-коричневая контурная линия, проходящая по береговой линии водохранилища, отмечает места, где уровень воды раньше был выше.
#снимки #вода #почва
В центре снимка, сделанного с борта Международной космической станции (ISS070-E-51989, 27 декабря 2023 года), водохранилище Трес-Мариас — искусственный водоём, питаемый рекой Сан-Франциску в бразильском штате Минас-Жерайс. Светло-голубые оттенки на его поверхности обусловлены солнечным бликом, возникающим, когда солнечный свет отражается от гладкой воды под тем же углом, под которым её рассматривает камера.
Типы почвенно-растительного покрова на снимке различны, и в них преобладают яркие цвета. Большая часть открытой земли (незасеянные поля, грунтовые дороги) имеет яркие оттенки красного и жёлтого. Такая окраска обусловлена почвами, богатыми железом и алюминием, которые при выветривании могут приобретать яркие цвета.
Доступ к пресной воде для орошения позволяет вести сельское хозяйство в районе водохранилища. На участках с красными и зелёными тонами можно различить поля с центральным орошением и участки с прямыми границами. Оранжево-коричневая контурная линия, проходящая по береговой линии водохранилища, отмечает места, где уровень воды раньше был выше.
#снимки #вода #почва
Цветение фитопланктона в Баренцевом море [ссылка]
Условия нынешнего лета в Баренцевом море благоприятствуют обширному цветению фитопланктона — микроскопических растительноподобных организмов, которые плавают у поверхности моря. Этот безоблачный снимок сделан 9 августа прибором VIIRS спутника NOAA-21.
В здешних прохладных водах обитает множество видов фитопланктона, но молочно-голубой цвет на снимке говорит о том, что в цветении участвуют кокколитофоры — вид планктона, покрытый белым карбонатом кальция. Они цветут, когда воды становятся более теплыми и стратифицированными. Весной и в начале лета, когда воды лучше перемешаны и содержат больше питательных веществ, цветение обычно состоит из диатомовых водорослей — микроскопических водорослей с кремнеземной оболочкой и большим количеством хлорофилла. Диатомовые водоросли на спутниковых снимках в естественных цветах выглядят зелеными.
На снимке также видны клубы дыма от лесных пожаров в Мурманской области.
#снимки #вода
Условия нынешнего лета в Баренцевом море благоприятствуют обширному цветению фитопланктона — микроскопических растительноподобных организмов, которые плавают у поверхности моря. Этот безоблачный снимок сделан 9 августа прибором VIIRS спутника NOAA-21.
В здешних прохладных водах обитает множество видов фитопланктона, но молочно-голубой цвет на снимке говорит о том, что в цветении участвуют кокколитофоры — вид планктона, покрытый белым карбонатом кальция. Они цветут, когда воды становятся более теплыми и стратифицированными. Весной и в начале лета, когда воды лучше перемешаны и содержат больше питательных веществ, цветение обычно состоит из диатомовых водорослей — микроскопических водорослей с кремнеземной оболочкой и большим количеством хлорофилла. Диатомовые водоросли на спутниковых снимках в естественных цветах выглядят зелеными.
На снимке также видны клубы дыма от лесных пожаров в Мурманской области.
#снимки #вода
Песчаные дюны залива Тарпум
Иногда океанские волны и течения создают под водой песчаные дюны. Они формируются из песка, образовавшегося в результате эрозии известняковых коралловых рифов, который под воздействием океанских течений превращается в поразительные подводные образования.
На 📸 снимке, сделанном спутником Sentinel-2 4 мая 2020 года, видны дюны из карбонатного песка на мелководье залива Тарпум (Tarpum Bay), расположенного к юго-западу от острова Элеутера (Eleuthera), входящего в состав Багамских островов.
#снимки #вода
Иногда океанские волны и течения создают под водой песчаные дюны. Они формируются из песка, образовавшегося в результате эрозии известняковых коралловых рифов, который под воздействием океанских течений превращается в поразительные подводные образования.
На 📸 снимке, сделанном спутником Sentinel-2 4 мая 2020 года, видны дюны из карбонатного песка на мелководье залива Тарпум (Tarpum Bay), расположенного к юго-западу от острова Элеутера (Eleuthera), входящего в состав Багамских островов.
#снимки #вода
Цветение водорослей на озере Эри
Цветение водорослей стало неотъемлемым атрибутом летнего отдыха на озере Эри. В нынешнем году цветение сине-зеленых водорослей началось в западной части озера уже 24 июня — самое ранняя дата начала цветения, с тех пор как NOAA стало их отслеживать в 2002 году. Сезон цветения может продлиться до октября, а его продолжительность зависит от частоты ветровых явлений, которые осенью перемешивают воды озера.
На 13 августа 2024 года, когда этот снимок был сделан спутником Landsat 9, цветение покрывало примерно 830 кв. километров поверхности озера. К 22 августа площадь цветущей поверхности достигло сезонного максимума в 1700 кв. километров. Общая площадь озера Эри, включая острова, составляет около 25700 кв. километров.
Цветение фитопланктона чревато последствиями для экосистемы озера, здоровья людей, местной экономики и даже городского водоснабжения. Доминирующий организм в этом цветении, цианобактерия Microcystis, производит токсин микроцистин, который может вызвать повреждение печени, онемение, головокружение и рвоту. Лаборатория NOAA по исследованию окружающей среды Великих озер 12 августа зафиксировала концентрацию токсинов в озере, превышающую рекреационный порог.
По мнению учёных, основным фактором, определяющим межгодовую изменчивость цветения водорослей является поступление питательных веществ из реки Мауми. Кроме того, на масштабы и продолжительность цветения влияют температура воды, перемешивание водной толщи и движение воды. Осадки могут увеличить количество питательных веществ, таких как азот и фосфор, содержащихся в стоках, поступающих в озеро, а более теплая и стратифицированная вода может усилить цветение. В 2024 году цветение последовало за периодом рекордных апрельских осадков и сильной жары.
#снимки #вода
Цветение водорослей стало неотъемлемым атрибутом летнего отдыха на озере Эри. В нынешнем году цветение сине-зеленых водорослей началось в западной части озера уже 24 июня — самое ранняя дата начала цветения, с тех пор как NOAA стало их отслеживать в 2002 году. Сезон цветения может продлиться до октября, а его продолжительность зависит от частоты ветровых явлений, которые осенью перемешивают воды озера.
На 13 августа 2024 года, когда этот снимок был сделан спутником Landsat 9, цветение покрывало примерно 830 кв. километров поверхности озера. К 22 августа площадь цветущей поверхности достигло сезонного максимума в 1700 кв. километров. Общая площадь озера Эри, включая острова, составляет около 25700 кв. километров.
Цветение фитопланктона чревато последствиями для экосистемы озера, здоровья людей, местной экономики и даже городского водоснабжения. Доминирующий организм в этом цветении, цианобактерия Microcystis, производит токсин микроцистин, который может вызвать повреждение печени, онемение, головокружение и рвоту. Лаборатория NOAA по исследованию окружающей среды Великих озер 12 августа зафиксировала концентрацию токсинов в озере, превышающую рекреационный порог.
По мнению учёных, основным фактором, определяющим межгодовую изменчивость цветения водорослей является поступление питательных веществ из реки Мауми. Кроме того, на масштабы и продолжительность цветения влияют температура воды, перемешивание водной толщи и движение воды. Осадки могут увеличить количество питательных веществ, таких как азот и фосфор, содержащихся в стоках, поступающих в озеро, а более теплая и стратифицированная вода может усилить цветение. В 2024 году цветение последовало за периодом рекордных апрельских осадков и сильной жары.
#снимки #вода
Креветочные фермы на реке Гуаяс [ссылка]
Река Гуаяс, протекающая на юге Эквадора, издавна была окружена мангровыми лесами с запутанной сетью речушек и ручьев. Теперь по её берегам появились креветочные фермы.
Спутник Landsat 8 сделал этот снимок 29 августа 2024 года. Изображение представлено в комбинации каналов, которая подчеркивает разницу между прудами креветочных ферм (темно-синий цвет) и окружающей мангровой растительностью (красный цвет). Вверху сцены по обоим берегам реки расположился Гуаякиль — крупнейший город и порт Эквадора, где проживает более 3,1 миллиона человек. К югу от Гуаякиля, среди мангровых лесов, видны прямоугольные креветочные пруды.
Для создания креветочных ферм вырубаются деревья, а болота превращаются в большие пруды. Почти 60% этих прудов расположены на месте бывших мангровых зарослей.
С 1985 по 2014 год площадь, отведенная под выращивание креветок на реке Гуаяс, увеличилась более чем вдвое — с 30 000 до 64 000 гектаров. За тот же период площадь мангровых зарослей сократилась примерно на 20 000 гектаров. С тех пор темпы обезлесения замедлились, а правительство Эквадора создало программу по защите мангровых лесов.
В последние десятилетия индустрия выращивания креветок развивалась стремительно: в 1980 году в мире производилось менее 100 тысяч тонн креветок, а в 2023 году — более 5 миллионов тонн. В том же году Эквадор произвел около 1,5 миллиона тонн креветки Penaeus vannamei, и стал крупнейшим в мире поставщиком этого ракообразного.
#вода #снимки
Река Гуаяс, протекающая на юге Эквадора, издавна была окружена мангровыми лесами с запутанной сетью речушек и ручьев. Теперь по её берегам появились креветочные фермы.
Спутник Landsat 8 сделал этот снимок 29 августа 2024 года. Изображение представлено в комбинации каналов, которая подчеркивает разницу между прудами креветочных ферм (темно-синий цвет) и окружающей мангровой растительностью (красный цвет). Вверху сцены по обоим берегам реки расположился Гуаякиль — крупнейший город и порт Эквадора, где проживает более 3,1 миллиона человек. К югу от Гуаякиля, среди мангровых лесов, видны прямоугольные креветочные пруды.
Для создания креветочных ферм вырубаются деревья, а болота превращаются в большие пруды. Почти 60% этих прудов расположены на месте бывших мангровых зарослей.
С 1985 по 2014 год площадь, отведенная под выращивание креветок на реке Гуаяс, увеличилась более чем вдвое — с 30 000 до 64 000 гектаров. За тот же период площадь мангровых зарослей сократилась примерно на 20 000 гектаров. С тех пор темпы обезлесения замедлились, а правительство Эквадора создало программу по защите мангровых лесов.
В последние десятилетия индустрия выращивания креветок развивалась стремительно: в 1980 году в мире производилось менее 100 тысяч тонн креветок, а в 2023 году — более 5 миллионов тонн. В том же году Эквадор произвел около 1,5 миллиона тонн креветки Penaeus vannamei, и стал крупнейшим в мире поставщиком этого ракообразного.
#вода #снимки
”Хелен” мутит воду
Ветер и волны урагана “Хелен” подняли осадочные породы с морского дна в мелководных районах у побережья Флориды (США). Свет отражается от этих мелких частиц и вода кажется ярко-синей и голубой. Штормовые нагоны, разливы рек и ливневые паводки привели к тому, что стоки размыли поверхность суши и унесли в океан еще больше частиц, добавив воде оттенки зеленого.
📸 Снимок сделан прибором VIIRS спутника NOAA-21 29 сентября 2024 года.
#снимки #вода
Ветер и волны урагана “Хелен” подняли осадочные породы с морского дна в мелководных районах у побережья Флориды (США). Свет отражается от этих мелких частиц и вода кажется ярко-синей и голубой. Штормовые нагоны, разливы рек и ливневые паводки привели к тому, что стоки размыли поверхность суши и унесли в океан еще больше частиц, добавив воде оттенки зеленого.
📸 Снимок сделан прибором VIIRS спутника NOAA-21 29 сентября 2024 года.
#снимки #вода
Меандры Ирравади
Ирравади (Irrawaddy) — крупнейшая водная артерия Бирмы (Мьянмы), длиной более 2170 километров. Река берет начало в северной части страны и течет на юг до впадения в Андаманское море. Осадки в воде придают реке непрозрачный, светло-коричневый цвет, за исключением короткого светло-зеленого участка возле населенного пункта Елегале (Yelegale).
Темно-зеленая растительность окаймляет берега старых русел Ирравади. Эти русла особенно заметны в правой верхней части снимка. В пойме реки видны следы сельскохозяйственного производства. Это район называют “рисовой чашей” Бирмы. Снимок сделан в декабре, в период сбора урожая.
📸 Снимок с МКС (ISS070-E-42458, 16 декабря 2023 года).
#снимки #вода #сельхоз
Ирравади (Irrawaddy) — крупнейшая водная артерия Бирмы (Мьянмы), длиной более 2170 километров. Река берет начало в северной части страны и течет на юг до впадения в Андаманское море. Осадки в воде придают реке непрозрачный, светло-коричневый цвет, за исключением короткого светло-зеленого участка возле населенного пункта Елегале (Yelegale).
Темно-зеленая растительность окаймляет берега старых русел Ирравади. Эти русла особенно заметны в правой верхней части снимка. В пойме реки видны следы сельскохозяйственного производства. Это район называют “рисовой чашей” Бирмы. Снимок сделан в декабре, в период сбора урожая.
📸 Снимок с МКС (ISS070-E-42458, 16 декабря 2023 года).
#снимки #вода #сельхоз
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
Батиметрия по снимкам Landsat
Ученые из Геологической службы США разработали новый способ измерения глубины океана (батиметрии) в мелководных прибрежных зонах по снимкам спутников Landsat.
На мелководье солнечный свет проникает в воду и отражается от морского дна. Это позволяет ученым соотнести “увиденный” спутником отраженный свет с глубиной воды. Сложность спутниковой батиметрии обусловлена тем, что измеренное излучение является результатом сложного взаимодействия физических факторов, в основном, оптических свойств воды, отражательной способности дна и глубины. Расчеты довольно просты для прозрачной воды и чистого дна, но становятся гораздо сложнее, если свет, например, взаимодействует с планктоном в толще воды или с покрытым травой морским дном.
Физическое моделирование оптически доминирующих компонентов, таких как растворенное в воде органическое вещество, фитопланктон и взвешенные частицы, позволили ученым инвертировать коэффициенты ослабления воды и получить метод определения глубины, работающий без внешней калибровки (хотя его можно уточнить, включив батиметрические измерения из других источников). Компромисс заключается в том, что модель учитывает оптические свойства обычных компонентов океана, таких как фитопланктон и взвешенные частицы в толще воды, а также трава или песок на морском дне. Но если присутствуют необычные компоненты, такие как цветение определенного вида фитопланктона или редкий вид темного вулканического морского дна, точность модели снижается.
В прозрачной воде удалось составить карту глубин, превышающих 20 метров, что гораздо глубже, чем ожидали ученые.
📸 Карты вы сами посмотрите в статье, а мы покажем снимок коралловых рифов Флорида-Кис (Florida Keys), которые послужили одним из тестовых участков данного исследования. Снимок сделан 22 февраля 2024 года спутником Landsat 8 (естественные цвета).
📖 Kim, M., Danielson, J., Storlazzi, C., & Park, S. (2024). Physics-Based Satellite-Derived Bathymetry (SDB) Using Landsat OLI Images. Remote Sensing, 16(5), 843. https://doi.org/10.3390/rs16050843
#вода #снимки #океан
Ученые из Геологической службы США разработали новый способ измерения глубины океана (батиметрии) в мелководных прибрежных зонах по снимкам спутников Landsat.
На мелководье солнечный свет проникает в воду и отражается от морского дна. Это позволяет ученым соотнести “увиденный” спутником отраженный свет с глубиной воды. Сложность спутниковой батиметрии обусловлена тем, что измеренное излучение является результатом сложного взаимодействия физических факторов, в основном, оптических свойств воды, отражательной способности дна и глубины. Расчеты довольно просты для прозрачной воды и чистого дна, но становятся гораздо сложнее, если свет, например, взаимодействует с планктоном в толще воды или с покрытым травой морским дном.
Физическое моделирование оптически доминирующих компонентов, таких как растворенное в воде органическое вещество, фитопланктон и взвешенные частицы, позволили ученым инвертировать коэффициенты ослабления воды и получить метод определения глубины, работающий без внешней калибровки (хотя его можно уточнить, включив батиметрические измерения из других источников). Компромисс заключается в том, что модель учитывает оптические свойства обычных компонентов океана, таких как фитопланктон и взвешенные частицы в толще воды, а также трава или песок на морском дне. Но если присутствуют необычные компоненты, такие как цветение определенного вида фитопланктона или редкий вид темного вулканического морского дна, точность модели снижается.
В прозрачной воде удалось составить карту глубин, превышающих 20 метров, что гораздо глубже, чем ожидали ученые.
📸 Карты вы сами посмотрите в статье, а мы покажем снимок коралловых рифов Флорида-Кис (Florida Keys), которые послужили одним из тестовых участков данного исследования. Снимок сделан 22 февраля 2024 года спутником Landsat 8 (естественные цвета).
📖 Kim, M., Danielson, J., Storlazzi, C., & Park, S. (2024). Physics-Based Satellite-Derived Bathymetry (SDB) Using Landsat OLI Images. Remote Sensing, 16(5), 843. https://doi.org/10.3390/rs16050843
#вода #снимки #океан