Forwarded from Наука.рф
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Листья растений одного вида могут сильно отличаться друг от друга по форме. Как учёные Тульского госуниверситета научили компьютер опознавать даже самые необычные листья, и для чего это им понадобилось, слушайте в выпуске «Новости науки в звуке».
🙏 Наука.рф
#десятилетиенауки
#десятилетиенауки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Летопись космической эры
Роскосмос распространил первые фотографии, сделанные аппаратурой "Геотон-Л1" на спутнике "Ресурс-П" № 5. Красиво и качественно.
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Выделение значимых спектральных диапазонов для анализа состояния хвойных лесов
📖 Мартинов А.О., Ломако А.А., Литвинович Г. С. Выделение значимых спектральных каналов для анализа состояния хвойных лесов
Задача обнаружения болезней леса на ранних стадиях актуальна и сложна. Часто, по данным ДЗЗ болезнь можно обнаружить лишь тогда, когда предпринимать что-либо уже поздно. Причем это касается не только наблюдений из космоса, но и с БПЛА. В последнем случае, одна из причин состоит в том, что камеры БПЛА не имеют достаточного числа спектральных каналов, необходимых для диагностики состояния леса.
Ученые из Института прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета (Минск, Беларусь) задались целью выделить диапазоны длин волн в спектре отражения, которые позволят обнаружить усыхание елей на ранних стадиях 1️⃣.
Более восьми тысяч спектров, зарегистрированных при помощи беспилотного комплекса авиационного спектрометрирования (БЕКАС) были представлены в пространстве главных компонент. Это позволило провести предварительную классификацию без обучения, убрать спектры, не относящиеся к елям, и выделить для дальнейшего анализа более пяти тысяч спектров елей разной степени усыхания.
Затем выборка спектров была разделена по степени усыхания, с использованием размеченных лесопатологами данных.
К размеченной выборке (около двух тысяч спектров) применили алгоритм классификации Random Forest, который позволяет выделить наиболее значимые для классификации признаки (в нашем случае — спектральные диапазоны). В результате были выделены 2️⃣ наиболее значимые спектральные диапазоны, которые можно использовать в съемочной аппаратуре для обнаружения усыхания хвои на ранних стадиях.
👨🏻🏫 Презентация
Интересно было бы взглянуть на применение других 1) методов классификации (например, XGBoost), 2) способов оценки влиятельности признаков в Random Forest (например, treeinterpreter). Значимые диапазоны, полученные разными методами, должны совпадать или хотя бы в значительной степени пересекаться.
#лес
📖 Мартинов А.О., Ломако А.А., Литвинович Г. С. Выделение значимых спектральных каналов для анализа состояния хвойных лесов
Задача обнаружения болезней леса на ранних стадиях актуальна и сложна. Часто, по данным ДЗЗ болезнь можно обнаружить лишь тогда, когда предпринимать что-либо уже поздно. Причем это касается не только наблюдений из космоса, но и с БПЛА. В последнем случае, одна из причин состоит в том, что камеры БПЛА не имеют достаточного числа спектральных каналов, необходимых для диагностики состояния леса.
Ученые из Института прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета (Минск, Беларусь) задались целью выделить диапазоны длин волн в спектре отражения, которые позволят обнаружить усыхание елей на ранних стадиях 1️⃣.
Более восьми тысяч спектров, зарегистрированных при помощи беспилотного комплекса авиационного спектрометрирования (БЕКАС) были представлены в пространстве главных компонент. Это позволило провести предварительную классификацию без обучения, убрать спектры, не относящиеся к елям, и выделить для дальнейшего анализа более пяти тысяч спектров елей разной степени усыхания.
Затем выборка спектров была разделена по степени усыхания, с использованием размеченных лесопатологами данных.
К размеченной выборке (около двух тысяч спектров) применили алгоритм классификации Random Forest, который позволяет выделить наиболее значимые для классификации признаки (в нашем случае — спектральные диапазоны). В результате были выделены 2️⃣ наиболее значимые спектральные диапазоны, которые можно использовать в съемочной аппаратуре для обнаружения усыхания хвои на ранних стадиях.
👨🏻🏫 Презентация
Интересно было бы взглянуть на применение других 1) методов классификации (например, XGBoost), 2) способов оценки влиятельности признаков в Random Forest (например, treeinterpreter). Значимые диапазоны, полученные разными методами, должны совпадать или хотя бы в значительной степени пересекаться.
#лес
Forwarded from Прозрачный Мир
Новая книга об образовательных космических проектах от Lorett.
Компания Lorett опубликовала новую книгу “Оперативный спутниковый мониторинг: Опыт организации Всероссийского конкурса для школьников в сфере космических технологий”. Книга была написана В.Е. Гершензоном и М.В. Дорофеевой.
Издание описывает уникальный 6-летний опыт организации инженерного конкурса для школьников 14–17 лет, включающий:
• программу “Дежурный по планете” и возможности, которые она открывает для школьников;
• этапы подготовки и проведения конкурса;
• информационное сопровождение и логистику мероприятий;
• отзывы участников и их наставников.
Книга станет полезным пособием для педагогов, наставников и организаторов образовательных проектов, а также для подростков, увлечённых космическими технологиями, и их родителей.
📘 Скачать книгу можно по ссылке
Компания Lorett опубликовала новую книгу “Оперативный спутниковый мониторинг: Опыт организации Всероссийского конкурса для школьников в сфере космических технологий”. Книга была написана В.Е. Гершензоном и М.В. Дорофеевой.
Издание описывает уникальный 6-летний опыт организации инженерного конкурса для школьников 14–17 лет, включающий:
• программу “Дежурный по планете” и возможности, которые она открывает для школьников;
• этапы подготовки и проведения конкурса;
• информационное сопровождение и логистику мероприятий;
• отзывы участников и их наставников.
Книга станет полезным пособием для педагогов, наставников и организаторов образовательных проектов, а также для подростков, увлечённых космическими технологиями, и их родителей.
📘 Скачать книгу можно по ссылке
🔥1
Forwarded from Летопись космической эры
Метеорологическое управление Китая сообщило, что на этой неделе оно начало использовать данные с 23-спутниковой группировки "Тяньму-1" и 12-спутниковой группировки "Юньао-1". Обе группировки предоставляют данные о радиозатмениях, измеряя сигналы навигационных спутников Beidou и GPS, которые проходят через атмосферу, передаёт Синьхуа.
Несколько западных компаний, таких как GeoOptics, PlanetiQ и Spire, собирают аналогичные данные, часть из которых используется NOAA для прогнозирования погоды.
Несколько западных компаний, таких как GeoOptics, PlanetiQ и Spire, собирают аналогичные данные, часть из которых используется NOAA для прогнозирования погоды.
Forwarded from Флай Дрон
Центр по управлению дронами открыли в Алматы (Казахстан). Он создан на базе аграрного университета при поддержке партнеров из Китая. Здесь будут обучать студентов и специалистов использованию беспилотных технологий в сельском хозяйстве, а также заниматься научными исследованиями, передает «24KZ».
В новую лабораторию поступили 43 дрона. Они предназначены для мониторинга сельскохозяйственных угодий, картирования, анализа состояния почвы и растений. Кроме того, «летающие фермеры» удобряют почву и защищают посевы от вредителей. Как отметил руководитель исследовательского центра Анатолий Рябцев, «умный дрон» позволит ускорить процесс работы до 70%.
Хой Цзай, директор компании Eavision: – Эти дроны созданы для защиты растений. Они способны работать на площади до 200 гектаров в день и управляются дистанционно. Это позволяет не только экономить ресурсы, но и минимизировать ущерб почве, который возникает при использовании тяжелой техники.
Весь год 150 студентов КазНАИУ обучались работе с дронами. Они собирали дроны с нуля, настраивали их и применяли беспилотники в реальных условиях. Среди них третьекурсник Бауыржан Сапар. Он вырос в семье фермеров и поэтому считает, что подобные устройства значительно облегчат работу аграриев.
Аграрный университет активно сотрудничает с 40 научными и образовательными учреждениями Китая. В этом году при поддержке китайских партнеров открыты международные центры и лаборатории по водному хозяйству, ландшафтной архитектуре, ветеринарии и другим направлениям. В ближайшие годы планируется запуск новых платформ по экологии, климатологии и управлению водными ресурсами.
В новую лабораторию поступили 43 дрона. Они предназначены для мониторинга сельскохозяйственных угодий, картирования, анализа состояния почвы и растений. Кроме того, «летающие фермеры» удобряют почву и защищают посевы от вредителей. Как отметил руководитель исследовательского центра Анатолий Рябцев, «умный дрон» позволит ускорить процесс работы до 70%.
Анатолий Рябцев, руководитель международного исследовательского центра: – Эта лаборатория будет использована для обучения наших специалистов и повышения квалификации действующих работников сельского хозяйства в сфере применения систем дронов. Агродронами планируют заменить старую, тяжелую технику. Несмотря на размер, они способны поднимать груз до 60 килограммов. «Летающие фермеры» самостоятельно прокладывают маршруты полета, избегают препятствий и адаптируются к рельефу местности.
Хой Цзай, директор компании Eavision: – Эти дроны созданы для защиты растений. Они способны работать на площади до 200 гектаров в день и управляются дистанционно. Это позволяет не только экономить ресурсы, но и минимизировать ущерб почве, который возникает при использовании тяжелой техники.
Весь год 150 студентов КазНАИУ обучались работе с дронами. Они собирали дроны с нуля, настраивали их и применяли беспилотники в реальных условиях. Среди них третьекурсник Бауыржан Сапар. Он вырос в семье фермеров и поэтому считает, что подобные устройства значительно облегчат работу аграриев.
Бауыржан Сапар, студент: – В южных регионах часто возникают трудности с борьбой против вредителей. Например, при обработке хлопка тяжелая техника повреждает до 8% почвы. Мы надеемся, что дроны станут решением этой проблемы и смогут обеспечить точное распыление препаратов, а также сократят затраты.
Аграрный университет активно сотрудничает с 40 научными и образовательными учреждениями Китая. В этом году при поддержке китайских партнеров открыты международные центры и лаборатории по водному хозяйству, ландшафтной архитектуре, ветеринарии и другим направлениям. В ближайшие годы планируется запуск новых платформ по экологии, климатологии и управлению водными ресурсами.
24.kz
Центр по управлению агродронами открыли в Алматы
В ближайшие годы планируется запуск новых платформ по экологии, климатологии и управлению водными ресурсами
Forwarded from Спутник ДЗЗ
SPOT — Satellite Pour l'Observation de la Terre
Программа SPOT (франц.: Satellite pour l'Observation de la Terre), начатая французским космическим агентством CNES в 1977 году, стала первой европейской программой дистанционного зондирования Земли из космоса. Серия спутников SPOT была разработана CNES совместно с коллегами из Бельгии (SSTC — Belgian scientific, technical and cultural services) и Швеции (SNSB — Swedish National Space Board). За 29 лет работы (1986–2015 гг.) под управлением CNES пять спутников серии SPOT накопили огромный архив оптических снимков среднего (10–20 метров) и высокого (до 2,5 метров) пространственного разрешения.
Спутники SPOT осуществляли съемку в панхроматическом, зеленом, красном и ближнем инфракрасном (ИК) диапазонах с полосой обзора 60 км. Впоследствии (на SPOT 4) к ним добавился коротковолновой ИК диапазон.
🛰 SPOT-1,-2,-3
🛰 SPOT-4
🛰 SPOT-5
SPOT — коммерческая система оптической съемки Земли*. Коммерческим оператором SPOT является, расположенная в Тулузе (Франция), компания Spot Image. Она основана в 1982 году CNES, IGN и производителями космической техники (Matra, Alcatel, SSC и др.). В настоящее время на 99% является дочерней компанией Airbus Defence and Space.
После того как CNES завершила свою программу в 2015 году, компания Airbus Defence and Space продолжила серию SPOT коммерческими спутниками Airbus SPOT 6 и 7. Последний прекратил работать в марте 2023 года, и сейчас на орбите работает только SPOT 6.
*Толчком к разработке SPOT стало повышение цен на данные Landsat в 1984 году.
📸 Снимок Пекина (Китай), сделанный спутником SPOT-5 в 2002 году (разрешение — 2,5 м, после паншарпенинга). В центре сцены — Запретный город.
#снимки #история
Программа SPOT (франц.: Satellite pour l'Observation de la Terre), начатая французским космическим агентством CNES в 1977 году, стала первой европейской программой дистанционного зондирования Земли из космоса. Серия спутников SPOT была разработана CNES совместно с коллегами из Бельгии (SSTC — Belgian scientific, technical and cultural services) и Швеции (SNSB — Swedish National Space Board). За 29 лет работы (1986–2015 гг.) под управлением CNES пять спутников серии SPOT накопили огромный архив оптических снимков среднего (10–20 метров) и высокого (до 2,5 метров) пространственного разрешения.
Спутники SPOT осуществляли съемку в панхроматическом, зеленом, красном и ближнем инфракрасном (ИК) диапазонах с полосой обзора 60 км. Впоследствии (на SPOT 4) к ним добавился коротковолновой ИК диапазон.
🛰 SPOT-1,-2,-3
🛰 SPOT-4
🛰 SPOT-5
SPOT — коммерческая система оптической съемки Земли*. Коммерческим оператором SPOT является, расположенная в Тулузе (Франция), компания Spot Image. Она основана в 1982 году CNES, IGN и производителями космической техники (Matra, Alcatel, SSC и др.). В настоящее время на 99% является дочерней компанией Airbus Defence and Space.
После того как CNES завершила свою программу в 2015 году, компания Airbus Defence and Space продолжила серию SPOT коммерческими спутниками Airbus SPOT 6 и 7. Последний прекратил работать в марте 2023 года, и сейчас на орбите работает только SPOT 6.
*Толчком к разработке SPOT стало повышение цен на данные Landsat в 1984 году.
📸 Снимок Пекина (Китай), сделанный спутником SPOT-5 в 2002 году (разрешение — 2,5 м, после паншарпенинга). В центре сцены — Запретный город.
#снимки #история
❤2
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Продолжим про 🛰 спутники SPOT.
Красивые картинки, в основном по снимкам SPOT 6 и 7, можно найти в 🔗 Галерее снимков спутников Airbus.
1️⃣ Кроноцкая сопка на полуострове Камчатка (снимок SPOT от 14 июня 2020 года).
2️⃣ Остатки Аральского моря в Казахстане (снимок 15 мая 2019 года).
Любителям более зеленой травы напомним о ценах двадцатилетней давности на спутниковые снимки.
📝 Обзор цен на снимки SPOT по состоянию на октябрь 2004 года. Снимки предоставлялись в течение трех суток, с возможностью срочной доставки в течение суток (по более высокой цене). Полные архивные сцены 1986–2001 гг. были доступны за 1200 евро. В октябре 2004 года 1 евро = 1,27 долларов.
#история #снимки
Красивые картинки, в основном по снимкам SPOT 6 и 7, можно найти в 🔗 Галерее снимков спутников Airbus.
1️⃣ Кроноцкая сопка на полуострове Камчатка (снимок SPOT от 14 июня 2020 года).
2️⃣ Остатки Аральского моря в Казахстане (снимок 15 мая 2019 года).
Любителям более зеленой травы напомним о ценах двадцатилетней давности на спутниковые снимки.
📝 Обзор цен на снимки SPOT по состоянию на октябрь 2004 года. Снимки предоставлялись в течение трех суток, с возможностью срочной доставки в течение суток (по более высокой цене). Полные архивные сцены 1986–2001 гг. были доступны за 1200 евро. В октябре 2004 года 1 евро = 1,27 долларов.
#история #снимки
Forwarded from Карбоновый полигон
Всемирная метеорологическая организация объявила о запуске оперативной фазы Информационной системы ВМО 2.0 (ИСВ 2.0) обмена данными о системе Земля.
Обмен данными в режиме реального времени
• обеспечивает точность прогнозов погоды,
• укрепляет глобальное сотрудничество,
• поддерживает системы раннего оповещения,
• способствует исследованиям климата
#вмире
#технологии
#оборудование
Обмен данными в режиме реального времени
• обеспечивает точность прогнозов погоды,
• укрепляет глобальное сотрудничество,
• поддерживает системы раннего оповещения,
• способствует исследованиям климата
#вмире
#технологии
#оборудование
Forwarded from CopterTime / КоптерТайм
Подводный дрон Dory стал ещё круче
Компания Chasing Innovation улучшила свой подводный дрон Dory, который помогает изучать подводный мир. Устройство весит всего 1,5 кг и может погружаться на глубину до 50 метров, а также оснащен камерой с разрешением 4K.
С увеличенным временем работы до 4 часов и возможностью подключения дополнительных аксессуаров, этот товарищ теперь может стать универсальным инструментом для подводных съёмок и исследований
CopterTime
Компания Chasing Innovation улучшила свой подводный дрон Dory, который помогает изучать подводный мир. Устройство весит всего 1,5 кг и может погружаться на глубину до 50 метров, а также оснащен камерой с разрешением 4K.
С увеличенным временем работы до 4 часов и возможностью подключения дополнительных аксессуаров, этот товарищ теперь может стать универсальным инструментом для подводных съёмок и исследований
CopterTime
Forwarded from Прозрачный Мир
Ctrl2GO: Технология оценки урожайности с использованием машинного обучения
Компания-партнёр Прозрачного мира, Ctrl2GO, разработала метод прогнозирования урожайности, основанный на анализе вегетационных индексов с помощью машинного обучения. Технология позволяет предсказывать урожайность полей по категориям “Хорошая”, “Средняя” и “Плохая” на основе данных предыдущих лет и соседних регионов. В Индии методика показала высокую точность, где F1-мера в трёхклассовой классификации превысила 0.8.
Ключевым элементом системы является нейросетевой классификатор, работающий с набором индексов, таких как ARVI и MTCI, подобранных для каждой культуры. Этот подход позволяет значительно повысить точность аграрного планирования и оптимизировать сельскохозяйственные работы.
Компания-партнёр Прозрачного мира, Ctrl2GO, разработала метод прогнозирования урожайности, основанный на анализе вегетационных индексов с помощью машинного обучения. Технология позволяет предсказывать урожайность полей по категориям “Хорошая”, “Средняя” и “Плохая” на основе данных предыдущих лет и соседних регионов. В Индии методика показала высокую точность, где F1-мера в трёхклассовой классификации превысила 0.8.
Ключевым элементом системы является нейросетевой классификатор, работающий с набором индексов, таких как ARVI и MTCI, подобранных для каждой культуры. Этот подход позволяет значительно повысить точность аграрного планирования и оптимизировать сельскохозяйственные работы.
Forwarded from Карбоновый полигон
Ученые университета Умео (Швеция) запустили проект Arctic Six по созданию долгосрочной сети мониторинга лесов по всей Арктике и бореальным регионам для измерения запасов и потоков углерода в лесах.
#вмире
#исследования
#вмире
#исследования