1️⃣ Смещение рельефа на радарных и оптических снимках.
2️⃣ Смещение рельефа и затенение на радарных изображениях. (a) Связь между дальностью и углом падения. (b) Взаимодействие склона с волновым фронтом падающего излучения. (c) Внешний вид полученного изображения, показывающий яркость и геометрические характеристики. Обратите внимание на различия в выраженности смещения рельефа — от наложения (пирамида 1) до небольшого сокращения (пирамида 4). (d) Увеличение длины теней при пологих углах падения. Обратите внимание на отсутствие теней у пирамиды 1 и длинную тень у пирамиды 4.
3️⃣ На снимке TerraSAR-X изображена плотина “Три ущелья” на реке Янцзы (Китай).
4️⃣ Снимок радара ERS-1: остров Ванкувер в канадской провинции Британская Колумбия.
5️⃣ Основные геометрические искажения на радарных снимках и их зависимость от геометрии съемки: (a) сокращение (foreshortening), (b) наложение (layover) и (c) тень (shadow).
Источник рисунков 1️⃣–4️⃣: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
Источник рисунка 5️⃣: The Synthetic Aperture Radar (SAR) Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation, SERVIR, 2019. Chapter 2.
2️⃣ Смещение рельефа и затенение на радарных изображениях. (a) Связь между дальностью и углом падения. (b) Взаимодействие склона с волновым фронтом падающего излучения. (c) Внешний вид полученного изображения, показывающий яркость и геометрические характеристики. Обратите внимание на различия в выраженности смещения рельефа — от наложения (пирамида 1) до небольшого сокращения (пирамида 4). (d) Увеличение длины теней при пологих углах падения. Обратите внимание на отсутствие теней у пирамиды 1 и длинную тень у пирамиды 4.
3️⃣ На снимке TerraSAR-X изображена плотина “Три ущелья” на реке Янцзы (Китай).
4️⃣ Снимок радара ERS-1: остров Ванкувер в канадской провинции Британская Колумбия.
5️⃣ Основные геометрические искажения на радарных снимках и их зависимость от геометрии съемки: (a) сокращение (foreshortening), (b) наложение (layover) и (c) тень (shadow).
Источник рисунков 1️⃣–4️⃣: Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
Источник рисунка 5️⃣: The Synthetic Aperture Radar (SAR) Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation, SERVIR, 2019. Chapter 2.
Радиометрические особенности радарных данных: спекл
В отличие от оптических снимков, радарные снимки покрыты зернистым узором, напоминающим шум "соль и перец" (рисунок 1️⃣). Этот, кажущийся случайным, рисунок из более ярких и более темных пикселей на снимке называется “спекл” или “спекл-шум”. В той или иной степени, он содержится на любом радарном снимке. На рисунке 2️⃣ показан снимок авиационного радара с разрешением 25 см. Кажется, что спекла на нем нет, но, увеличив небольшой фрагмент снимка, мы снова обнаруживаем спекл (рисунок 3️⃣). Спекл является результатом интерференции множества сигналов, отраженных в пределах одного пикселя земной поверхности.
Передаваемые радаром волны имеют практически одну и ту же частоту, то есть являются когерентными. Спекл возникает, благодаря суммированию множества когерентных сигналов, отраженных в пределах одного пикселя, то есть благодаря интерференции* отраженных сигналов. Два параллелограмма на рисунке 4️⃣ показывают распределение отражателей в каждом пикселе и результирующие значения амплитуды и фазы сигнала. Из-за случайного распределения отражателей, результирующая интенсивность и фаза изменяются от пикселя к пикселю (демонстрируя экспоненциальное и равномерное распределение, соответственно). Спекл появляется в областях с распределенными рассеивателями, где длина волны радара сопоставима с шероховатостью поверхности.
У оптических сенсоров спекла не наблюдается, поскольку эти сенсоры принимают некогерентное излучение, то есть излучение с беспорядочным набором волн разных частот.
Спекл отличается от большинства других источников шума тем, что зависит от яркости снимка. Для уменьшения спекла предложено много различных методов фильтрации изображений (простейший: замена значения пикселя усредненным значением соседних пикселей), но полностью устранить его невозможно.
Спекл затрудняет идентификацию объектов на снимках. Например, слева на рисунке 5️⃣ показана сетка из 24 пикселей, представляющая участок местности с равномерно темной линейной чертой, пересекающей равномерно светлый фон — дорогой. Из-за спекла, на полученном радарном снимке мы увидим картинку, похожую на изображенную на рисунке 5️⃣ справа.
Важно понимать, что вариации обратного рассеяния при спекле являются не случайным шумом, а результатом субпиксельной геометрии и параметров съемки. Если два снимка получены с одной и той же позиции, с одинаковой длиной волны и поляризацией, и с одинаковыми условиями на поверхности, то картина спеклов на этих снимках будет сильно коррелировать. Эта особенность применяется в радарной интерферометрии.
Есть и еще один интересный момент, связанный с интерференцией. Если в районе съемки располагаться объект, излучающий волны с частотой, близкой к частоте спутникового радара, то между сигналами радара и объекта возникнет интерференция, и на радарном снимке появятся помехи. Впрочем, это совсем другая история)
*Кратчайшее видео про интерференцию.
#SAR #основы
В отличие от оптических снимков, радарные снимки покрыты зернистым узором, напоминающим шум "соль и перец" (рисунок 1️⃣). Этот, кажущийся случайным, рисунок из более ярких и более темных пикселей на снимке называется “спекл” или “спекл-шум”. В той или иной степени, он содержится на любом радарном снимке. На рисунке 2️⃣ показан снимок авиационного радара с разрешением 25 см. Кажется, что спекла на нем нет, но, увеличив небольшой фрагмент снимка, мы снова обнаруживаем спекл (рисунок 3️⃣). Спекл является результатом интерференции множества сигналов, отраженных в пределах одного пикселя земной поверхности.
Передаваемые радаром волны имеют практически одну и ту же частоту, то есть являются когерентными. Спекл возникает, благодаря суммированию множества когерентных сигналов, отраженных в пределах одного пикселя, то есть благодаря интерференции* отраженных сигналов. Два параллелограмма на рисунке 4️⃣ показывают распределение отражателей в каждом пикселе и результирующие значения амплитуды и фазы сигнала. Из-за случайного распределения отражателей, результирующая интенсивность и фаза изменяются от пикселя к пикселю (демонстрируя экспоненциальное и равномерное распределение, соответственно). Спекл появляется в областях с распределенными рассеивателями, где длина волны радара сопоставима с шероховатостью поверхности.
У оптических сенсоров спекла не наблюдается, поскольку эти сенсоры принимают некогерентное излучение, то есть излучение с беспорядочным набором волн разных частот.
Спекл отличается от большинства других источников шума тем, что зависит от яркости снимка. Для уменьшения спекла предложено много различных методов фильтрации изображений (простейший: замена значения пикселя усредненным значением соседних пикселей), но полностью устранить его невозможно.
Спекл затрудняет идентификацию объектов на снимках. Например, слева на рисунке 5️⃣ показана сетка из 24 пикселей, представляющая участок местности с равномерно темной линейной чертой, пересекающей равномерно светлый фон — дорогой. Из-за спекла, на полученном радарном снимке мы увидим картинку, похожую на изображенную на рисунке 5️⃣ справа.
Важно понимать, что вариации обратного рассеяния при спекле являются не случайным шумом, а результатом субпиксельной геометрии и параметров съемки. Если два снимка получены с одной и той же позиции, с одинаковой длиной волны и поляризацией, и с одинаковыми условиями на поверхности, то картина спеклов на этих снимках будет сильно коррелировать. Эта особенность применяется в радарной интерферометрии.
Есть и еще один интересный момент, связанный с интерференцией. Если в районе съемки располагаться объект, излучающий волны с частотой, близкой к частоте спутникового радара, то между сигналами радара и объекта возникнет интерференция, и на радарном снимке появятся помехи. Впрочем, это совсем другая история)
*Кратчайшее видео про интерференцию.
#SAR #основы
1️⃣ На снимке ERS-1 изображены сельскохозяйственные поля, границы которых мешает разглядеть спекл-шум.
2️⃣ Снимок авиационного радара F-SAR (Х-диапазон) с разрешением 25 см.
3️⃣ Увеличенный фрагмент снимка 2️⃣ помогает разглядеть присутствие спекл-шума.
4️⃣ Схема формирования спекла на радарных снимках.
5️⃣ Изображение объекта на снимке без спекла (слева) и со спеклом (справа).
Источники рисунков:
1️⃣–3️⃣ Marwan Younis. Synthetic Aperture Radar (SAR): Principles and Applications, DLR, 2015.
4️⃣ Moreira A. et al. A Tutorial on Synthetic Aperture Radar, 2013.
5️⃣ Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
2️⃣ Снимок авиационного радара F-SAR (Х-диапазон) с разрешением 25 см.
3️⃣ Увеличенный фрагмент снимка 2️⃣ помогает разглядеть присутствие спекл-шума.
4️⃣ Схема формирования спекла на радарных снимках.
5️⃣ Изображение объекта на снимке без спекла (слева) и со спеклом (справа).
Источники рисунков:
1️⃣–3️⃣ Marwan Younis. Synthetic Aperture Radar (SAR): Principles and Applications, DLR, 2015.
4️⃣ Moreira A. et al. A Tutorial on Synthetic Aperture Radar, 2013.
5️⃣ Lillesand T.M., Kiefer R.W., Chipman J. Remote Sensing and Image Interpretation (7th edition), Wiley, 2015. Chapter 6.
Итоги запуска 27 июня
Все больше становится компаний, получивших успешный опыт создания спутниковых платформ:
* СПУТНИКС, Москва — десятки успешных запусков
* "Нилакт ДОСААФ", Калуга
* “СТЦ”, Санкт-Петербург
* Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
* МГТУ им. Н.Э. Баумана
* “Нейро-Мастер”, Сочи
* “Геоскан”, Санкт-Петербург
* ОКБ "Пятое поколение", Новосибирск
* Юго-западный государственный университет, Курск
* Белорусский государственный университет, Минск
Успешно отработали пусковые контейнеры “Аэроспейс Кэпитал”. На счету компании уже 54 выпущенных из их контейнеров CubeSat’ов.
Расширяется когорта компаний и ВУЗов, получающих опыт эксплуатации собственных спутников.
В полетах будет отрабатываться целевая аппаратура и аппаратура систем ориентации, а это еще — список компаний и ВУЗов.
Все больше учащихся и студентов участвуют в разработке и испытаниях спутников (только по программе "Дежурный по планете" запущены 16 спутников). Теперь им предстоит принимать и обрабатывать спутниковые данные. Душевно об этом рассказал коллега Добрый Овчинников.
Все больше становится компаний, получивших успешный опыт создания спутниковых платформ:
* СПУТНИКС, Москва — десятки успешных запусков
* "Нилакт ДОСААФ", Калуга
* “СТЦ”, Санкт-Петербург
* Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
* МГТУ им. Н.Э. Баумана
* “Нейро-Мастер”, Сочи
* “Геоскан”, Санкт-Петербург
* ОКБ "Пятое поколение", Новосибирск
* Юго-западный государственный университет, Курск
* Белорусский государственный университет, Минск
Успешно отработали пусковые контейнеры “Аэроспейс Кэпитал”. На счету компании уже 54 выпущенных из их контейнеров CubeSat’ов.
Расширяется когорта компаний и ВУЗов, получающих опыт эксплуатации собственных спутников.
В полетах будет отрабатываться целевая аппаратура и аппаратура систем ориентации, а это еще — список компаний и ВУЗов.
Все больше учащихся и студентов участвуют в разработке и испытаниях спутников (только по программе "Дежурный по планете" запущены 16 спутников). Теперь им предстоит принимать и обрабатывать спутниковые данные. Душевно об этом рассказал коллега Добрый Овчинников.
Не забудем и про основную полезную нагрузку. “Метеор” №2-3 уже передал первые снимки, а значит скоро его данные можно будет бесплатно получить на геопортале Роскосмоса.
Характеристики съемочной аппаратуры “Метеора”. Более подробно о спектральных каналах МСУ-МР и КМСС — здесь.
Для дистанционного зондирования Земли интереснее всего данные приборов МСУ-МР (Многоканальное сканирующее устройство малого разрешения) и КМСС (Комплекс многоканальной спутниковой съемки).
У МСУ-МР 6 спектральных каналов, причем два из них — тепловые, с пространственным разрешением 1000 метров, как у прибора MODIS. Полоса захвата — 2900 километров.
КМСС снимает в 6 каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазонов (заходя немного в ультрафиолетовый) с разрешением 50/100 метров. Этот прибор — приятный бонус “Метеора”, который выводит его за рамки обычных метеорологических спутников. С таким разрешением уже можно мониторить состояние сельскохозяйственных полей. В конце года планируется запуск еще одного “Метеора”, так что на орбите их будет сразу три.
Приборы со звучными именами МТВЗА-ГЯ и ИКФС-2 предназначены для зондирования температуры и влажности атмосферы в разных диапазонах и на разных высотах. Их данные, в первую очередь, нужны метеорологам.
ГГАК-М (Гелиогеофизический аппаратный комплекс) измеряет плотности потоков электронов и протонов космического излучения, коротковолновую солнечную радиацию и другие параметры, описывающие как Солнце влияет на погоду на нашей планете. Еще один подарок метеорологам, ну и, наверное, физикам.
БРЛК “Северянин-М” — радар X-диапазона с низким пространственным разрешением — для мониторинга ледовой обстановки и снегового покрова.
ССПД (Система сбора и передачи данных), как следует из названия, собирает о передает на Землю данные от автоматических измерительных платформ — наземных и дрейфующих.
Характеристики съемочной аппаратуры “Метеора”. Более подробно о спектральных каналах МСУ-МР и КМСС — здесь.
Для дистанционного зондирования Земли интереснее всего данные приборов МСУ-МР (Многоканальное сканирующее устройство малого разрешения) и КМСС (Комплекс многоканальной спутниковой съемки).
У МСУ-МР 6 спектральных каналов, причем два из них — тепловые, с пространственным разрешением 1000 метров, как у прибора MODIS. Полоса захвата — 2900 километров.
КМСС снимает в 6 каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазонов (заходя немного в ультрафиолетовый) с разрешением 50/100 метров. Этот прибор — приятный бонус “Метеора”, который выводит его за рамки обычных метеорологических спутников. С таким разрешением уже можно мониторить состояние сельскохозяйственных полей. В конце года планируется запуск еще одного “Метеора”, так что на орбите их будет сразу три.
Приборы со звучными именами МТВЗА-ГЯ и ИКФС-2 предназначены для зондирования температуры и влажности атмосферы в разных диапазонах и на разных высотах. Их данные, в первую очередь, нужны метеорологам.
ГГАК-М (Гелиогеофизический аппаратный комплекс) измеряет плотности потоков электронов и протонов космического излучения, коротковолновую солнечную радиацию и другие параметры, описывающие как Солнце влияет на погоду на нашей планете. Еще один подарок метеорологам, ну и, наверное, физикам.
БРЛК “Северянин-М” — радар X-диапазона с низким пространственным разрешением — для мониторинга ледовой обстановки и снегового покрова.
ССПД (Система сбора и передачи данных), как следует из названия, собирает о передает на Землю данные от автоматических измерительных платформ — наземных и дрейфующих.
Спутники Kuva Space войдут в состав Copernicus Contributing Mission
Финская компания Kuva Space выиграла пятилетний контракт Европейской комиссии на поставку гиперспектральных данных для программы Copernicus Contributing Mission стоимостью 5 млн евро. Согласно контракту, Kuva Space будет предоставлять данные для мониторинга ферм, лесов, выбросов метана, вредоносного цветения водорослей и других приложений.
Copernicus Contributing Mission (CCM) — это космические аппараты, которые дополняют данные основных миссий программы Copernicus, то есть данные спутников Sentinel. Как правило, речь идет о данных высокого и сверхвысокого разрешения.
Интересно, что данные Kuva Space будут единственными представителями гиперспектральных данных в CCM, хотя на орбите находится итальянский спутник PRISMA, также ведущий гиперспектральную съемку. Kuva Space станет второй финской компанией в CCM, вслед за ICEYE.
Kuva Space, ранее называвшаяся Reaktor Space Lab, запускала CubeSat’ы в 2018 и 2021 годах. Компания планирует запустить свой микроспутник Hyperfield-1 в ноябре 2023 года.
Hyperfield-1 — 6U CubeSat весом 12 кг, ведущий съемку с пространственным разрешением 25 м.
В 2024 году Kuva Space планирует запустить 4 микроспутника второго поколения. Эти аппараты будут CubeSat’ами размером 12U и весом 24 кг, с пространственным разрешением данных < 10 м.
Гиперспектральные сенсоры спутников Kuva Space должны вести съемку в диапазонах от видимого до ближнего инфракрасного (VIS–NIR, 450–1100 нм) или от видимого до коротковолнового инфракрасного (VIS–SWIR, 450–2500 нм). Про ширину спектральных каналов данных нет.
Планируется, что к 2030 году группировка Kuva Space будет состоять из 100 спутников, и обеспечивать съемку любого участка Земли с частотой 2–3 раза в день.
Источник рисунка.
#гиперспектр
Финская компания Kuva Space выиграла пятилетний контракт Европейской комиссии на поставку гиперспектральных данных для программы Copernicus Contributing Mission стоимостью 5 млн евро. Согласно контракту, Kuva Space будет предоставлять данные для мониторинга ферм, лесов, выбросов метана, вредоносного цветения водорослей и других приложений.
Copernicus Contributing Mission (CCM) — это космические аппараты, которые дополняют данные основных миссий программы Copernicus, то есть данные спутников Sentinel. Как правило, речь идет о данных высокого и сверхвысокого разрешения.
Интересно, что данные Kuva Space будут единственными представителями гиперспектральных данных в CCM, хотя на орбите находится итальянский спутник PRISMA, также ведущий гиперспектральную съемку. Kuva Space станет второй финской компанией в CCM, вслед за ICEYE.
Kuva Space, ранее называвшаяся Reaktor Space Lab, запускала CubeSat’ы в 2018 и 2021 годах. Компания планирует запустить свой микроспутник Hyperfield-1 в ноябре 2023 года.
Hyperfield-1 — 6U CubeSat весом 12 кг, ведущий съемку с пространственным разрешением 25 м.
В 2024 году Kuva Space планирует запустить 4 микроспутника второго поколения. Эти аппараты будут CubeSat’ами размером 12U и весом 24 кг, с пространственным разрешением данных < 10 м.
Гиперспектральные сенсоры спутников Kuva Space должны вести съемку в диапазонах от видимого до ближнего инфракрасного (VIS–NIR, 450–1100 нм) или от видимого до коротковолнового инфракрасного (VIS–SWIR, 450–2500 нм). Про ширину спектральных каналов данных нет.
Планируется, что к 2030 году группировка Kuva Space будет состоять из 100 спутников, и обеспечивать съемку любого участка Земли с частотой 2–3 раза в день.
Источник рисунка.
#гиперспектр
Forwarded from SPUTNIX
Продолжаем набор космических людей!
В нашу компанию требуются специалисты и энтузиасты 😊
Сейчас открыты вакансии на следующие позиции:
• Инженер-разработчик ПО для встраиваемых систем (embedded)
• Тестировщик
• Радиомонтажник
• Ведущий инженер-конструктор/Заместитель начальника конструкторского отдела
• Инженер-программист прикладных систем
• Инженер-программист системы ориентации и стабилизации
• Разработчик РЭА
• Администратор проекта
• Руководитель отдела закупок и логистики
• Инженер-исследователь по динамике, баллистике, управлению движением космических аппаратов
• Руководитель отдела радиоэлектроники
• Бухгалтер по расчету заработной платы
• Сборщик космических аппаратов
• Маркетолог
• Менеджер по производству
• Метролог
• Кладовщик/Специалист по комплектованию
• Инженер-программист системы ориентации и стабилизации
• Специалист направления Образование
А также продолжаем набор на нашу оплачиваемую стажировку для студентов старших курсов!
Ждем Ваши резюме на почту [email protected] !
В нашу компанию требуются специалисты и энтузиасты 😊
Сейчас открыты вакансии на следующие позиции:
• Инженер-разработчик ПО для встраиваемых систем (embedded)
• Тестировщик
• Радиомонтажник
• Ведущий инженер-конструктор/Заместитель начальника конструкторского отдела
• Инженер-программист прикладных систем
• Инженер-программист системы ориентации и стабилизации
• Разработчик РЭА
• Администратор проекта
• Руководитель отдела закупок и логистики
• Инженер-исследователь по динамике, баллистике, управлению движением космических аппаратов
• Руководитель отдела радиоэлектроники
• Бухгалтер по расчету заработной платы
• Сборщик космических аппаратов
• Маркетолог
• Менеджер по производству
• Метролог
• Кладовщик/Специалист по комплектованию
• Инженер-программист системы ориентации и стабилизации
• Специалист направления Образование
А также продолжаем набор на нашу оплачиваемую стажировку для студентов старших курсов!
Ждем Ваши резюме на почту [email protected] !
Обзор канала за июнь
В июне мы…
🛰 Продолжили изучать Google Earth Engine: объединили снимки Landsat почти за 40 лет наблюдений и рассчитали скорость/направление ветра по данным реанализа ERA5.
🛰 Начали цикл заметок про радарную съемку. Хотим на уровне пользователя разобраться, что такого особенного в радарных данных. Все заметки — здесь. Продолжим в июле, чтобы скорее перейти к использованию радарных снимков.
🛰 Знакомились с новыми данными — моделью GEOS, данными гиперспектрометра EMIT. Вышло три заметки про открытые радарные данные, в том числе на Google Earth Engine (ищем по хештегам: #SAR #данные). Встречались и редкие данные. Например, сведения о погоде из судовых журналов британских моряков XIX века.
📸 Смотрели, что и как окрашивает воду на спутниковых снимках: фитопланктон, пыльца хвойных деревьев, осадочные породы, растворенные окрашенные органические вещества. Тег #вода в помощь.
🛰 Изучали городские тепловые аномалии с помощью тепловой инфракрасной съемки (Landsat 8/9 и MODIS). Начало цикла здесь. Теги: #GEE #LST
🛰 Узнали, что такое режим “черного неба”, можно ли его наблюдать со спутников, и как тут поможет моделирование распространения примесей в атмосфере.
🚀 Следили за новостями: что там с лесными пожарами в Квебеке? Какие спутники дистанционного зондирования запустил Transporter-8? Каков новый китайский рекорд одновременного запуска аппаратов дистанционного зондирования Земли? Не забыли и про рекордный запуск "Союз-2.1б" с “Метеором” №2-3 и 42 малыми спутниками.
📜 Вспоминали историю: о том, как использовали орбитальную станцию “Салют” в качестве базы для наблюдений за земной поверхностью, как проводили комплексные эксперименты одновременно на земле, в воздухе и в космосе.
📸 Рассуждали об альтернативной технике аэрофотосъемки — с помощью воздушных змеев.
🛰 Посетили любопытные места: Эль-Ареносильо — ракетный полигон в Испании, похожий на пляж, черноводную речку Суванни в штате Флорида, вулканический остров Нисиносима, весеннее Чудское озеро, золотодобывающий “Супер-карьер” в Калгурли (Австралия), “Море пластика” в испанском Поньенте-Альмерьенсе. Кстати, вот вопрос: изменяются ли спектральные сигнатуры “моря пластика” в течение года? В смысле, видит ли что-нибудь спутниковая оптика Sentinel/Landsat сквозь пластик?
В общем, неплохо поработали) Спасибо, что читаете.
В июне мы…
🛰 Продолжили изучать Google Earth Engine: объединили снимки Landsat почти за 40 лет наблюдений и рассчитали скорость/направление ветра по данным реанализа ERA5.
🛰 Начали цикл заметок про радарную съемку. Хотим на уровне пользователя разобраться, что такого особенного в радарных данных. Все заметки — здесь. Продолжим в июле, чтобы скорее перейти к использованию радарных снимков.
🛰 Знакомились с новыми данными — моделью GEOS, данными гиперспектрометра EMIT. Вышло три заметки про открытые радарные данные, в том числе на Google Earth Engine (ищем по хештегам: #SAR #данные). Встречались и редкие данные. Например, сведения о погоде из судовых журналов британских моряков XIX века.
📸 Смотрели, что и как окрашивает воду на спутниковых снимках: фитопланктон, пыльца хвойных деревьев, осадочные породы, растворенные окрашенные органические вещества. Тег #вода в помощь.
🛰 Изучали городские тепловые аномалии с помощью тепловой инфракрасной съемки (Landsat 8/9 и MODIS). Начало цикла здесь. Теги: #GEE #LST
🛰 Узнали, что такое режим “черного неба”, можно ли его наблюдать со спутников, и как тут поможет моделирование распространения примесей в атмосфере.
🚀 Следили за новостями: что там с лесными пожарами в Квебеке? Какие спутники дистанционного зондирования запустил Transporter-8? Каков новый китайский рекорд одновременного запуска аппаратов дистанционного зондирования Земли? Не забыли и про рекордный запуск "Союз-2.1б" с “Метеором” №2-3 и 42 малыми спутниками.
📜 Вспоминали историю: о том, как использовали орбитальную станцию “Салют” в качестве базы для наблюдений за земной поверхностью, как проводили комплексные эксперименты одновременно на земле, в воздухе и в космосе.
📸 Рассуждали об альтернативной технике аэрофотосъемки — с помощью воздушных змеев.
🛰 Посетили любопытные места: Эль-Ареносильо — ракетный полигон в Испании, похожий на пляж, черноводную речку Суванни в штате Флорида, вулканический остров Нисиносима, весеннее Чудское озеро, золотодобывающий “Супер-карьер” в Калгурли (Австралия), “Море пластика” в испанском Поньенте-Альмерьенсе. Кстати, вот вопрос: изменяются ли спектральные сигнатуры “моря пластика” в течение года? В смысле, видит ли что-нибудь спутниковая оптика Sentinel/Landsat сквозь пластик?
В общем, неплохо поработали) Спасибо, что читаете.
Мониторинг последствий чрезвычайных ситуаций с помощью ReliefWeb
ReliefWeb — сервис мониторинга чрезвычайных ситуаций (ЧС), который поддерживается Office for the Coordination of Humanitarian Affairs (OCHA) при ООН.
Поиск информации о ЧС выполняется по стране, типу ЧС (Disaster type), ее состоянию и дате. Состояние ЧС — это “прогноз”, “текущая” и “завершившаяся”. Рассматривается более 20 видов ЧС, в том числе снежные лавины, техногенные катастрофы, заражение насекомыми.
Справка по поиску: https://reliefweb.int/search-help#advanced
Доступ по API: https://apidoc.rwlabs.org
Сервис пригодится специалистам по дистанционном зондированию — для анализа последствий ЧС.
Сервис ориентирован, в первую очередь, на “развивающиеся страны” Африки, Латинской Америки, Юго-Восточной Азии и Океании. ЧС в странах, где хорошо развиты собственные структуры по противодействию МЧС, представлены на Reliefweb слабо. Например, там нет лесных пожаров в Квебеке июня текущего года, нет лесных пожаров в Испании или в России… Для отслеживания таких ЧС используются данные МЧС. Например, данные об оперативной обстановке, предоставляемые областными управлениями МЧС.
#ЧС
ReliefWeb — сервис мониторинга чрезвычайных ситуаций (ЧС), который поддерживается Office for the Coordination of Humanitarian Affairs (OCHA) при ООН.
Поиск информации о ЧС выполняется по стране, типу ЧС (Disaster type), ее состоянию и дате. Состояние ЧС — это “прогноз”, “текущая” и “завершившаяся”. Рассматривается более 20 видов ЧС, в том числе снежные лавины, техногенные катастрофы, заражение насекомыми.
Справка по поиску: https://reliefweb.int/search-help#advanced
Доступ по API: https://apidoc.rwlabs.org
Сервис пригодится специалистам по дистанционном зондированию — для анализа последствий ЧС.
Сервис ориентирован, в первую очередь, на “развивающиеся страны” Африки, Латинской Америки, Юго-Восточной Азии и Океании. ЧС в странах, где хорошо развиты собственные структуры по противодействию МЧС, представлены на Reliefweb слабо. Например, там нет лесных пожаров в Квебеке июня текущего года, нет лесных пожаров в Испании или в России… Для отслеживания таких ЧС используются данные МЧС. Например, данные об оперативной обстановке, предоставляемые областными управлениями МЧС.
#ЧС
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
А вы знали о самых красивых и высоких облаках — серебристых? Их видно до восхода или сразу же после заката, когда Солнце находится под горизонтом (днем с поверхности Земли они, как правило, не видны). Светятся лёгким голубоватым отливом — будто наша планета находится под водой.
Впервые обнаружены Витольдом Цераским в 1885 году в Москве. Их также называют полярными мезосферными или ночными светящимися облаками. Возникают на высотах 80-90 км. Природа их возникновения до конца не изучена, но известны специфические условия, которые этому способствуют:
• достаточное количество водяного пара;
• очень низкая температура;
• наличие мельчайших пылевых частиц.
Слоистые образования в высоких слоях атмосферы изучают космонавты на МКС в ходе эксперимента «Терминатор». Предполагается, что рост частоты их возникновения связан с увеличением содержания в атмосфере парниковых газов CO2 и CH4. Также изучается их связь с гравитационными волнами из нижних слоев атмосферы, возникающими в ходе землетрясений, цунами, тропических ураганов и т.д.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На свежей лекции TacticMedia историк Валерий Николаевич Замулин рассказывает о применении архивной аэрофотосъемки с геопривязкой в исследованиях по истории Второй мировой войны.
#история
#история
YouTube
Курская дуга. Особенности планирования и боевых действий на южном фасе
Дискуссия «Курская стратегическая оборонительная операция. Некоторые особенности планирования и боевых действий на южном фасе».
В дискуссии примут участие к.и.н. В.Н. Замулин, к.и.н. А.В. Исаев, к.и.н. М.Э. Морозов, военный историк М.В. Тимин. В ходе дискуссии…
В дискуссии примут участие к.и.н. В.Н. Замулин, к.и.н. А.В. Исаев, к.и.н. М.Э. Морозов, военный историк М.В. Тимин. В ходе дискуссии…
Российский проект освоения сверхнизких околоземных орбит
30 июня на встрече Владимира Путина с главой “Роскосмоса” Юрием Борисовым обсуждалась тема сверхнизких околоземных орбит.
Незадолго до этого, на форуме Агентства стратегических инициатив (АСИ), президенту был представлен проект освоения сверхнизких околоземных орбит высотой до 200 километров. Одной из проблем в этом направлении являются трудности поддержания таких орбит: остатки атмосферы слишком быстро “садят” спутник. Авторы проекта разработали ионный двигатель открытого типа, работа которого обеспечивается именно за счет использования остатков атмосферы. Лабораторный макет двигателя создан и испытан в 2022 году.
Далее, процитируем Asi.Ru: “Лидер проекта попросил президента поручить “Роскосмосу” завершить совместные испытания, изготовить пять опытных спутников и провести их летные испытания. Также он попросил главу государства поручить правительству России сформировать отдельную программу освоения низкого космоса до 200 км и предусмотреть финансирование на ее реализацию. Владимир Путин пообещал оказать поддержку проекту и обсудить его с главой “Роскосмоса” Юрием Борисовым”.
#VLEO
30 июня на встрече Владимира Путина с главой “Роскосмоса” Юрием Борисовым обсуждалась тема сверхнизких околоземных орбит.
Незадолго до этого, на форуме Агентства стратегических инициатив (АСИ), президенту был представлен проект освоения сверхнизких околоземных орбит высотой до 200 километров. Одной из проблем в этом направлении являются трудности поддержания таких орбит: остатки атмосферы слишком быстро “садят” спутник. Авторы проекта разработали ионный двигатель открытого типа, работа которого обеспечивается именно за счет использования остатков атмосферы. Лабораторный макет двигателя создан и испытан в 2022 году.
Далее, процитируем Asi.Ru: “Лидер проекта попросил президента поручить “Роскосмосу” завершить совместные испытания, изготовить пять опытных спутников и провести их летные испытания. Также он попросил главу государства поручить правительству России сформировать отдельную программу освоения низкого космоса до 200 км и предусмотреть финансирование на ее реализацию. Владимир Путин пообещал оказать поддержку проекту и обсудить его с главой “Роскосмоса” Юрием Борисовым”.
#VLEO
GEE-30. Создание RGB-композита радарных данных Sentinel-1
Рассмотрим как по данным радарного снимка Sentinel-1 GRD создать RGB-композит, состоящий из отраженных сигналов различных поляризаций.
Район: окрестности болгарской Варны. Время: вторая половина марта 2019 года. В том году облачность в указанный период была минимальной, что позволяет продемонстрировать оптический снимок Sentinel-2 (рисунок 1️⃣) и сравнить его с радарным Sentinel-1.
Данные Sentinel-1 GRD (Ground Range Detected) прошли предварительную обработку, и представляют собой амплитуду обратного рассеяния радарного сигнала σ0 в координатах азимута и наземной дальности (ground range). Про различие представления сигнала в наклонной и наземной дальностях можно прочитать здесь.
Загрузим коллекцию Sentinel-1 GRD и отфильтруем ее по времени и местоположению:
Для оптических снимков каналы (слои) данных представляют собой значения отражения в определенном диапазоне длин волн, а также различные маски качества. У радарных снимков Sentinel-1 слои данных — значения амплитуд отраженного сигнала в двух поляризациях — VV и VH*, а также угол падения сигнала.
Буква V (vertical) обозначает вертикальную поляризацию сигнала, а H (horisontal) — горизонтальную поляризацию. VV означает, что радар излучал сигнал вертикальной поляризации принял его в той же поляризации, VH — излученный сигнал вертикальной поляризации, а принятый — горизонтальной.
RGB-композит радарных данных часто составляют следующим образом: Red=VV, Green=VH, Blue=VV/VH. Данные S1 GRD на GEE представлены в логарифмах (
Для получения RGB-композита, обработаем снимки коллекции функцией
Отображение каждого канала настроим отдельно:
Чтобы найти границы отображения (min, max), мы выводили на карту каждый канал по отдельности и настраивали эти границы для него. Итоговый композит показан на рисунке 2️⃣
Код примера.
*Чаще всего именно эти комбинации поляризации. Иногда бывает только одна комбинация, или две другие пары — HH и HV.
#GEE #SAR
Рассмотрим как по данным радарного снимка Sentinel-1 GRD создать RGB-композит, состоящий из отраженных сигналов различных поляризаций.
Район: окрестности болгарской Варны. Время: вторая половина марта 2019 года. В том году облачность в указанный период была минимальной, что позволяет продемонстрировать оптический снимок Sentinel-2 (рисунок 1️⃣) и сравнить его с радарным Sentinel-1.
Данные Sentinel-1 GRD (Ground Range Detected) прошли предварительную обработку, и представляют собой амплитуду обратного рассеяния радарного сигнала σ0 в координатах азимута и наземной дальности (ground range). Про различие представления сигнала в наклонной и наземной дальностях можно прочитать здесь.
Загрузим коллекцию Sentinel-1 GRD и отфильтруем ее по времени и местоположению:
var s1Col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
.filterDate('2019-03-20', '2019-03-29')
.filterBounds(point) // point - точка, в окрестностях ВарныДля оптических снимков каналы (слои) данных представляют собой значения отражения в определенном диапазоне длин волн, а также различные маски качества. У радарных снимков Sentinel-1 слои данных — значения амплитуд отраженного сигнала в двух поляризациях — VV и VH*, а также угол падения сигнала.
Буква V (vertical) обозначает вертикальную поляризацию сигнала, а H (horisontal) — горизонтальную поляризацию. VV означает, что радар излучал сигнал вертикальной поляризации принял его в той же поляризации, VH — излученный сигнал вертикальной поляризации, а принятый — горизонтальной.
RGB-композит радарных данных часто составляют следующим образом: Red=VV, Green=VH, Blue=VV/VH. Данные S1 GRD на GEE представлены в логарифмах (
10*log10(x)). В логарифмическом представлении тот же композит запишется как: Red=VV, Green=VH, Blue=VV-VH.Для получения RGB-композита, обработаем снимки коллекции функцией
.map(function(image) {
var band = image.select('VV').subtract(image.select('VH')).rename('VV_VH');
return image.addBands(band);
});Отображение каждого канала настроим отдельно:
var s1VisParam = {
bands: ['VV','VH','VV_VH'],
min: [-20,-25, 2],
max: [-7,-14, 10],
gamma: 1
};Чтобы найти границы отображения (min, max), мы выводили на карту каждый канал по отдельности и настраивали эти границы для него. Итоговый композит показан на рисунке 2️⃣
Код примера.
*Чаще всего именно эти комбинации поляризации. Иногда бывает только одна комбинация, или две другие пары — HH и HV.
#GEE #SAR