Отражательная способность снега и льда
Снег и лед демонстрируют высокую отражательную способность в видимом диапазоне длин волн (VIS; около 0.4–0.75 мкм), более низкую отражательную способность в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR, длина волны около 0.78–0.90 мкм) и весьма низкую отражательную способность в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR, длина волны около 1.57–1.78 мкм). Низкая отражательная способность снега и льда в диапазоне SWIR связана с содержанием в них микроскопической жидкой воды (VIS и NIR вместе сокращенно называют VNIR), которая поглощает почти все излучение в этом диапазоне.
Разумеется, мы описали самый общий случай. Фактическое отражение зависит от состава материала отражающей поверхности (и поэтому различается для снега, фирна, ледникового льда и т. п.), от степени ее загрязненности и других факторов.
Рисунок 1️⃣ взят из бакалаврской диссертации Egbers R. Sentinel-2 data processing and identifying glacial features in Sentinel-2 imagery, где также дана подборка комбинаций каналов, служащих для выделения снега и льда. На рисунке 2️⃣ (источник) дополнительно показаны кривые спектральной отражательной способности ледникового льда.
#комбинация #лед #снег #основы
Снег и лед демонстрируют высокую отражательную способность в видимом диапазоне длин волн (VIS; около 0.4–0.75 мкм), более низкую отражательную способность в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR, длина волны около 0.78–0.90 мкм) и весьма низкую отражательную способность в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR, длина волны около 1.57–1.78 мкм). Низкая отражательная способность снега и льда в диапазоне SWIR связана с содержанием в них микроскопической жидкой воды (VIS и NIR вместе сокращенно называют VNIR), которая поглощает почти все излучение в этом диапазоне.
Разумеется, мы описали самый общий случай. Фактическое отражение зависит от состава материала отражающей поверхности (и поэтому различается для снега, фирна, ледникового льда и т. п.), от степени ее загрязненности и других факторов.
Рисунок 1️⃣ взят из бакалаврской диссертации Egbers R. Sentinel-2 data processing and identifying glacial features in Sentinel-2 imagery, где также дана подборка комбинаций каналов, служащих для выделения снега и льда. На рисунке 2️⃣ (источник) дополнительно показаны кривые спектральной отражательной способности ледникового льда.
#комбинация #лед #снег #основы
На показанных выше графиках видно, что максимум отражения ледникового льда приходится на короткие длины волн. Самые короткие волны в представленном RGB-композите (канал 3 данных Landsat 8/9) играют роль синего цвета. Поэтому лед на снимке выглядит голубым. Вода, как и лед, отражает в видимом диапазоне сильнее, чем в области NIR, но отражение от нее гораздо слабее чем ото льда. Поэтому на снимке она выглядит темно-синей (чем темнее оттенок, тем слабее отражение). В области NIR отражение от поверхности скал и почвы гораздо выше, чем от ледникового льда. Роль красного цвета в композите выполняет канал 5 Landsat 8/9, отвечающий за диапазон NIR. Поэтому скалы и почва выглядят красными.
Telegram
Спутник ДЗЗ
Большой ледник большого фьорда
Кангердлугссуак (Kangerdlugssuaq), что на гренландском языке означает “большой фьорд”, расположен на восточной стороне Гренландии. Вытекающий из фьорда ледник является одним из крупнейших прирусловых выводных ледников острова.…
Кангердлугссуак (Kangerdlugssuaq), что на гренландском языке означает “большой фьорд”, расположен на восточной стороне Гренландии. Вытекающий из фьорда ледник является одним из крупнейших прирусловых выводных ледников острова.…
Накануне запуска Луны-25
Завтра, 11 августа, в 2:10 по Москве, с космодрома Восточный стартует ракета-носитель "Союз 2.1б" с автоматической межпланетной станцией "Луна-25". Ее предшественница — “Луна-24” — была запущена с космодрома Байконур почти 47 лет назад — 9 августа 1976 года.
Главная научная задача “Луны-25”: поиск воды на Луне. Кстати, первые убедительные доказательства наличия на Луне воды были получены по результатам анализа полета “Луны-24”.
В части посадки “Луна-25” принципиально отличается от своих предшественников: советские лунные станции прилунялись в экваториальной зоне, новая станция должна совершить мягкую посадку в околополярной области со сложным рельефом местности. Основной район посадки расположен к северу от кратера Богуславский. Есть два резервных района: первый находится южнее кратера Манцини, второй — к югу от кратера Петланд-А.
Научная аппаратура “Луны-25” показана на рисунках (источники: 1, 2).
Лунный манипуляторный комплекс (ЛМК) может прокопать канавку глубиной до 25 см, поместить реголит для детального анализа в масс-спектрометр ЛАЗМА-ЛР, или выявить наличие воды при помощи инфракрасного спектрометра ЛИС-ТВ-РПМ. Для контроля есть камеры на инфракрасном спектрометре и на станции (СТС-Л).
Под станцией установлен АДРОН-ЛР. Это комплекс из двух приборов — нейтронного детектора для поиска льда и гамма-спектрометра для анализа реголита. Он не требует для работы данных с других приборов и может работать как в активном (до 50 см), так и пассивном режиме (до 1 метра). Таким образом предполагается, что лед находится на глубине не более 1 метра.
Управлять оборудованием “Луны-25” будут с Земли.
За ходом полета "Луны-25" можно следить на официальном канале Роскосмоса. Много интересного о полете можно найти на канале Павла Шубина “Южный полюс Луны”.
#россия
Завтра, 11 августа, в 2:10 по Москве, с космодрома Восточный стартует ракета-носитель "Союз 2.1б" с автоматической межпланетной станцией "Луна-25". Ее предшественница — “Луна-24” — была запущена с космодрома Байконур почти 47 лет назад — 9 августа 1976 года.
Главная научная задача “Луны-25”: поиск воды на Луне. Кстати, первые убедительные доказательства наличия на Луне воды были получены по результатам анализа полета “Луны-24”.
В части посадки “Луна-25” принципиально отличается от своих предшественников: советские лунные станции прилунялись в экваториальной зоне, новая станция должна совершить мягкую посадку в околополярной области со сложным рельефом местности. Основной район посадки расположен к северу от кратера Богуславский. Есть два резервных района: первый находится южнее кратера Манцини, второй — к югу от кратера Петланд-А.
Научная аппаратура “Луны-25” показана на рисунках (источники: 1, 2).
Лунный манипуляторный комплекс (ЛМК) может прокопать канавку глубиной до 25 см, поместить реголит для детального анализа в масс-спектрометр ЛАЗМА-ЛР, или выявить наличие воды при помощи инфракрасного спектрометра ЛИС-ТВ-РПМ. Для контроля есть камеры на инфракрасном спектрометре и на станции (СТС-Л).
Под станцией установлен АДРОН-ЛР. Это комплекс из двух приборов — нейтронного детектора для поиска льда и гамма-спектрометра для анализа реголита. Он не требует для работы данных с других приборов и может работать как в активном (до 50 см), так и пассивном режиме (до 1 метра). Таким образом предполагается, что лед находится на глубине не более 1 метра.
Управлять оборудованием “Луны-25” будут с Земли.
За ходом полета "Луны-25" можно следить на официальном канале Роскосмоса. Много интересного о полете можно найти на канале Павла Шубина “Южный полюс Луны”.
#россия
Forwarded from myown_space
Ровно 54 года прошло с тех пор как «Зонд-7» сделал эти невероятно красивые фотографии Лунной поверхности.
Во время облёта Луны было проведено два сеанса фотографирования. Первый сеанс продолжался всего 10 минут, в этот момент АС «Зонд-7» находилась в ~10 000 км от района Океана Бурь.
Во время второго сеанса оптика фотоаппарата была направлен на центр Земли. Фотографирование производилось с высоты ~2 000 км от лунной поверхности и продолжалось до момента прохождения станцией перицентра орбиты. В результате были получены снимки Земли, заходящей за горизонт Луны.
14 августа спускаемый аппарат совершил мягкую посадку на заданной территории в Казахстане.
На своём борту «Зонд-7» нёс набор биологических образцов, в том числе четырёх самцов степных черепах. И полноразмерный человеческий манекен FM-2, для изучения влияния радиации и гравитационных перегрузок на организм человека.
Фотографии предоставлены Архивом РАН.
https://t.iss.one/archive_ras
p.s. а ещё фотографии совершенно замечательно смотрятся на заставке телефона.
Во время облёта Луны было проведено два сеанса фотографирования. Первый сеанс продолжался всего 10 минут, в этот момент АС «Зонд-7» находилась в ~10 000 км от района Океана Бурь.
Во время второго сеанса оптика фотоаппарата была направлен на центр Земли. Фотографирование производилось с высоты ~2 000 км от лунной поверхности и продолжалось до момента прохождения станцией перицентра орбиты. В результате были получены снимки Земли, заходящей за горизонт Луны.
14 августа спускаемый аппарат совершил мягкую посадку на заданной территории в Казахстане.
На своём борту «Зонд-7» нёс набор биологических образцов, в том числе четырёх самцов степных черепах. И полноразмерный человеческий манекен FM-2, для изучения влияния радиации и гравитационных перегрузок на организм человека.
Фотографии предоставлены Архивом РАН.
https://t.iss.one/archive_ras
p.s. а ещё фотографии совершенно замечательно смотрятся на заставке телефона.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Запущена автоматическая межпланетная станция "Луна-25"
11 августа в 02:10:57 МСК с площадки 1С космодрома Восточный стартовыми командами предприятий ГК "Роскосмос" выполнен пуск ракеты-носителя "Союз-2.1б" с разгонным блоком "Фрегат-М" и автоматической межпланетной станцией "Луна-25".
Пуск успешный. Автоматическая станция выведена на траекторию перелета к Луне и отделилась от разгонного блока.
Выход станции на окололунную круговую орбиту высотой 100 км намечается 16 августа, а ее мягкая посадка на поверхность Луны — 21 августа в районе к северу от кратера Богуславский (координаты центра эллипса: 69,5450 градуса южной широты и 43,5440 градуса восточной долготы).
Желаем успешного полета!
Источник видео
11 августа в 02:10:57 МСК с площадки 1С космодрома Восточный стартовыми командами предприятий ГК "Роскосмос" выполнен пуск ракеты-носителя "Союз-2.1б" с разгонным блоком "Фрегат-М" и автоматической межпланетной станцией "Луна-25".
Пуск успешный. Автоматическая станция выведена на траекторию перелета к Луне и отделилась от разгонного блока.
Выход станции на окололунную круговую орбиту высотой 100 км намечается 16 августа, а ее мягкая посадка на поверхность Луны — 21 августа в районе к северу от кратера Богуславский (координаты центра эллипса: 69,5450 градуса южной широты и 43,5440 градуса восточной долготы).
Желаем успешного полета!
Источник видео
Ветряные мельницы сегодняшнего дня
Ветропарк Фрисланд (Windpark Fryslân) состоит из 89 ветряных турбин, сгруппированных в форме шестиугольника, и является крупнейшей пресноводной ветроэлектростанцией в мире. Диаметр роторов турбин составляет около 130 метров, но из космоса, глядя в надир, их почти не видно. Если бы не регулярность расположения, турбины можно было было бы принять за артефакты съемки.
Нидерланды имеют огромные традиции в использовании ветряных мельниц, которые вплоть до второй половины XVIII века были основным способом механизации производства. Так что современные ветропарки для голландцев в каком-то смысле — возвращение к истокам.
На снимке 1️⃣, сделанном 14 июня 2023 г. спутником Sentinel-2, видна шестиугольная область на озере Ийссел, где расположены турбины ветропарка. Выше видна дамба Afsluitdijk, обеспечивающая защиту от наводнений и отделяющая озеро от Ваттового (или Вадденского) моря (Waddenzee).
На снимке 2️⃣ от 19 июня 2023 г., также сделанном спутником Sentinel-2, cверху и снизу от широкой горизонтальной линии трассы E 40 отходят более тонкие линии, напоминающие гирлянды. “Лампочки” на этих “гирляндах” — турбины Каменской ветряной электростанции, расположенной на территории одноименного района Ростовской области. Эта станция состоит из 60 турбин, мощностью по 2,5 МВт.
#снимки
Ветропарк Фрисланд (Windpark Fryslân) состоит из 89 ветряных турбин, сгруппированных в форме шестиугольника, и является крупнейшей пресноводной ветроэлектростанцией в мире. Диаметр роторов турбин составляет около 130 метров, но из космоса, глядя в надир, их почти не видно. Если бы не регулярность расположения, турбины можно было было бы принять за артефакты съемки.
Нидерланды имеют огромные традиции в использовании ветряных мельниц, которые вплоть до второй половины XVIII века были основным способом механизации производства. Так что современные ветропарки для голландцев в каком-то смысле — возвращение к истокам.
На снимке 1️⃣, сделанном 14 июня 2023 г. спутником Sentinel-2, видна шестиугольная область на озере Ийссел, где расположены турбины ветропарка. Выше видна дамба Afsluitdijk, обеспечивающая защиту от наводнений и отделяющая озеро от Ваттового (или Вадденского) моря (Waddenzee).
На снимке 2️⃣ от 19 июня 2023 г., также сделанном спутником Sentinel-2, cверху и снизу от широкой горизонтальной линии трассы E 40 отходят более тонкие линии, напоминающие гирлянды. “Лампочки” на этих “гирляндах” — турбины Каменской ветряной электростанции, расположенной на территории одноименного района Ростовской области. Эта станция состоит из 60 турбин, мощностью по 2,5 МВт.
#снимки
Доброе утро!
Читатели спрашивают, что за “точечки” видны вверху справа от ветропарка Фрисланд. Это маломерные суда, а попросту — лодки, такие как на снимке из Google Earth.
Читатели спрашивают, что за “точечки” видны вверху справа от ветропарка Фрисланд. Это маломерные суда, а попросту — лодки, такие как на снимке из Google Earth.
Снимки Landsat
Обзор доступа к данным Landsat приведен на официальной странице: Landsat Data Access. Отдельная таблица посвящена сервисам пакетного скачивания данных.
USGS EarthExplorer — основное место хранения данных Landsat. Для выбора снимков используется традиционный графический интерфейс с указанием района интереса, интервала времени и коллекции данных (можно задавать сразу несколько).
Google Earth Engine (GEE) для каждого спутника Landsat содержит три вида данных:
* Raw Images — освещенность на уровне сенсора,
* Top of Atmosphere — отражательная способность на уровне сенсора, продукт уровня обработки 1,
* Surface Reflectance — отражательная способность поверхности, продукт уровня 2.
Каждый вид данных разделен на классы: Tier 1 и Tier 2.
GEE позволяет выбрать нужный фрагмент и каналы снимка, обработать их и получить уже готовый результат.
Amazon Web Services (AWS) предназначен для получения данных в промышленных масштабах, когда нужны сотни снимков. Подробнее о работе с сервисом, в том числе о SpatioTemporal Asset Catalog, можно узнать здесь.
Sentinel Hub EO Browser позволяет выбрать район, каналы, а также скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Это удобно для выполнения небольших задач. Кроме данных Landsat, на сервисе представлены комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные по снимкам Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых два (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а пять (три канала “красного края” (B5–B7), "широкий" канал NIR (B8) и канал для детектирования водяного пара (B9)) — только для Sentinel. Снимки, насколько возможно, согласованы по радиометрии, преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
NASA Earthdata Search не содержит снимков Landsat в чистом виде. Вместо них есть данные HLS Landsat Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m v2.0 (часть HLS, относящаяся к Landsat) и ряд других производных данных, опирающихся на снимки Landsat.
Во всех случаях: 1) на сервисах требуется бесплатная регистрация; 2) под данными Landsat понимаются данные Landsat Collection 2.
Помимо указанных выше сервисов, Геопортал Роскосмоса содержит снимки Landsat 8 до октября 2022 года.
#данные #landsat
Обзор доступа к данным Landsat приведен на официальной странице: Landsat Data Access. Отдельная таблица посвящена сервисам пакетного скачивания данных.
USGS EarthExplorer — основное место хранения данных Landsat. Для выбора снимков используется традиционный графический интерфейс с указанием района интереса, интервала времени и коллекции данных (можно задавать сразу несколько).
Google Earth Engine (GEE) для каждого спутника Landsat содержит три вида данных:
* Raw Images — освещенность на уровне сенсора,
* Top of Atmosphere — отражательная способность на уровне сенсора, продукт уровня обработки 1,
* Surface Reflectance — отражательная способность поверхности, продукт уровня 2.
Каждый вид данных разделен на классы: Tier 1 и Tier 2.
GEE позволяет выбрать нужный фрагмент и каналы снимка, обработать их и получить уже готовый результат.
Amazon Web Services (AWS) предназначен для получения данных в промышленных масштабах, когда нужны сотни снимков. Подробнее о работе с сервисом, в том числе о SpatioTemporal Asset Catalog, можно узнать здесь.
Sentinel Hub EO Browser позволяет выбрать район, каналы, а также скачать фрагмент снимка в GeoTIFF и других форматах (в том числе, без геопривязки). Это удобно для выполнения небольших задач. Кроме данных Landsat, на сервисе представлены комбинированные данные Harmonized Landsat Sentinel (HLS) — гармонизированные данные Surface Reflectance, полученные по снимкам Sentinel-2 и Landsat 8/9. HLS содержат 21 канал, из которых два (тепловых инфракрасных) доступны только для Landsat, а пять (три канала “красного края” (B5–B7), "широкий" канал NIR (B8) и канал для детектирования водяного пара (B9)) — только для Sentinel. Снимки, насколько возможно, согласованы по радиометрии, преобразованы к разрешению 30 метров и размещены на сетке Sentinel-2 MGRS UTM.
NASA Earthdata Search не содержит снимков Landsat в чистом виде. Вместо них есть данные HLS Landsat Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m v2.0 (часть HLS, относящаяся к Landsat) и ряд других производных данных, опирающихся на снимки Landsat.
Во всех случаях: 1) на сервисах требуется бесплатная регистрация; 2) под данными Landsat понимаются данные Landsat Collection 2.
Помимо указанных выше сервисов, Геопортал Роскосмоса содержит снимки Landsat 8 до октября 2022 года.
#данные #landsat
Global Forest Change — глобальная карта распространения, потерь и прироста лесов
Начиная с 2013 года, группа ученых из университета Мэриленда под руководством доктора Хансена составляет Global Forest Change (GFC) — карту распространения, потерь и прироста лесов относительно уровня 2000 года.
Карта создается на основе снимков спутника Landsat и имеет пространственное разрешение 30 м. Каждый слой карты представляет собой изображение, содержащее определенную информацию:
- treecover2000: процентное содержание древесного покрова в пикселе. Каждому пикселю присвоено значение от 0 до 100, причем 0 означает полное отсутствие леса, а 100 — полный лесной покров.
- loss: пиксель имеет значение 1, если за период исследования в нем произошла потеря леса.
- gain: пиксель имеет значение 1, если за период 2000–2012 гг. в нем произошел прирост леса.
- lossyear: значение пикселя указывает, в каком году произошла потеря леса, начиная с 2000 года. Так, если пиксель имеет значение 5, то потеря леса в нем произошла в 2005 году. 0 обозначает отсутствие потерь за период наблюдений.
Слои, названия которых начинаются с first и last, представляют собой эталонные мультиспектральные снимки первого и последнего года наблюдений соответственно. Это медианные композиты, соответствующие отдельным спектральным каналам (красному, NIR, SWIR1 и SWIR2) снимков Landsat, сделанных в течение вегетационного периода.
Самая свежая на сегодняшний день версия GFC охватывает период с 2000 по 2022 год.
Карта GFC реализована в виде приложения Google Earth Engine (GEE), а также в виде набора данных Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022)
Использование карты GFC описано в официальном руководстве GEE: Introduction to Hansen et al. Global Forest Change Data.
Основная публикация:
Hansen, M. C. et al. (2013). High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, 342(6160), 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693
Методика создания карты описана в Supplementary Material к указанной статье.
#лес #GEE #данные
Начиная с 2013 года, группа ученых из университета Мэриленда под руководством доктора Хансена составляет Global Forest Change (GFC) — карту распространения, потерь и прироста лесов относительно уровня 2000 года.
Карта создается на основе снимков спутника Landsat и имеет пространственное разрешение 30 м. Каждый слой карты представляет собой изображение, содержащее определенную информацию:
- treecover2000: процентное содержание древесного покрова в пикселе. Каждому пикселю присвоено значение от 0 до 100, причем 0 означает полное отсутствие леса, а 100 — полный лесной покров.
- loss: пиксель имеет значение 1, если за период исследования в нем произошла потеря леса.
- gain: пиксель имеет значение 1, если за период 2000–2012 гг. в нем произошел прирост леса.
- lossyear: значение пикселя указывает, в каком году произошла потеря леса, начиная с 2000 года. Так, если пиксель имеет значение 5, то потеря леса в нем произошла в 2005 году. 0 обозначает отсутствие потерь за период наблюдений.
Слои, названия которых начинаются с first и last, представляют собой эталонные мультиспектральные снимки первого и последнего года наблюдений соответственно. Это медианные композиты, соответствующие отдельным спектральным каналам (красному, NIR, SWIR1 и SWIR2) снимков Landsat, сделанных в течение вегетационного периода.
Самая свежая на сегодняшний день версия GFC охватывает период с 2000 по 2022 год.
Карта GFC реализована в виде приложения Google Earth Engine (GEE), а также в виде набора данных Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022)
Использование карты GFC описано в официальном руководстве GEE: Introduction to Hansen et al. Global Forest Change Data.
Основная публикация:
Hansen, M. C. et al. (2013). High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, 342(6160), 850–853. https://doi.org/10.1126/science.1244693
Методика создания карты описана в Supplementary Material к указанной статье.
#лес #GEE #данные
Радарный спутник Ludi Tance-4-01 запущен на геостационарную орбиту
12 августа 2023 года в 17:26 UTC с космодрома Сичан (Китай) выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-3В" со спутником "Луди Тансе-4" № 1" (Ludi Tance-4-01), оснащенным радаром L-диапазона. Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Два предыдущих спутника Ludi Tance: Ludi Tance-1-01 (A и B) также являются радарами L-диапазона, запущенными на квази-солнечно-синхронную орбиту высотой около 600 км. Максимальное пространственное разрешение Ludi Tance-1-01 — 3 метра.
В отличие от предшественников, Ludi Tance-4 запущен на наклонную геостационарную орбиту. Информация о наклонении орбиты в настоящее время отсутствует. В случае успеха, это будет первый радарный спутник на геостационарной орбите. Предположительно, максимальная разрешающая способность радара будет составлять 20 метров.
Предварительной информации в прессе о запуске Ludi Tance-4 не было. То же самое наблюдалось и при запусках первых спутников серии. Тем не менее, речь идет о гражданской системе дистанционного зондирования.
#китай #SAR
12 августа 2023 года в 17:26 UTC с космодрома Сичан (Китай) выполнен пуск ракеты-носителя "Чанчжэн-3В" со спутником "Луди Тансе-4" № 1" (Ludi Tance-4-01), оснащенным радаром L-диапазона. Пуск успешный, космический аппарат выведен на околоземную орбиту.
Два предыдущих спутника Ludi Tance: Ludi Tance-1-01 (A и B) также являются радарами L-диапазона, запущенными на квази-солнечно-синхронную орбиту высотой около 600 км. Максимальное пространственное разрешение Ludi Tance-1-01 — 3 метра.
В отличие от предшественников, Ludi Tance-4 запущен на наклонную геостационарную орбиту. Информация о наклонении орбиты в настоящее время отсутствует. В случае успеха, это будет первый радарный спутник на геостационарной орбите. Предположительно, максимальная разрешающая способность радара будет составлять 20 метров.
Предварительной информации в прессе о запуске Ludi Tance-4 не было. То же самое наблюдалось и при запусках первых спутников серии. Тем не менее, речь идет о гражданской системе дистанционного зондирования.
#китай #SAR
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
«Луна-25» продолжает перелёт к естественному спутнику Земли — все системы автоматической станции работают штатно, связь с ней устойчивая, энергобаланс положительный.
Сегодня были проведены первые включения комплекса научной аппаратуры, разработанного ИКИ РАН, в условиях космического полета. Служебная телеметрическая информация со всех приборов показала их штатное функционирование. Получены первые данные измерений на перелете к Луне, научная команда проекта приступила к их обработке.
#инфографика_рк #Луна25 #МиссияЛуна25
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Деревья и лес
Использование карт вроде Global Forest Change требует уточнения терминологии: нужно разобраться, что считается деревом, а что — лесом.
В карте GFC используется определение дерева, принятое Всемирной Продовольственной организацией (FAO): дерево — это любая растительность, высота которой превышает 5 метров. Как видим, это не слишком похоже на биологическое определение дерева. К тому же это означает, что GFC будет игнорировать деревья, высота которых меньше 5 метров (например, молодые посадки).
Лесом, по определению FAO, считаются: земельные угодья (1) занимающие площадь не менее 0,5 га с (2) деревьями высотой не менее 5 м и (3) долей растительного покрытия (canopy cover) более 10%.
Для нас это означает, что понятия "деревья" и "лес" в GFC не являются равнозначными. GFC — карта древесного покрова. Чтобы получить карту леса, нужно исключить из GFC связные фрагменты пикселей площадью меньше 0,5 га. Как это сделать показано здесь.
И — да: в прошлый раз мы сами говорили о GFC как о карте леса. Поступали мы так, чтобы избежать ненужных подробностей. Теперь, вот, уточняем.
#лес
Использование карт вроде Global Forest Change требует уточнения терминологии: нужно разобраться, что считается деревом, а что — лесом.
В карте GFC используется определение дерева, принятое Всемирной Продовольственной организацией (FAO): дерево — это любая растительность, высота которой превышает 5 метров. Как видим, это не слишком похоже на биологическое определение дерева. К тому же это означает, что GFC будет игнорировать деревья, высота которых меньше 5 метров (например, молодые посадки).
Лесом, по определению FAO, считаются: земельные угодья (1) занимающие площадь не менее 0,5 га с (2) деревьями высотой не менее 5 м и (3) долей растительного покрытия (canopy cover) более 10%.
Для нас это означает, что понятия "деревья" и "лес" в GFC не являются равнозначными. GFC — карта древесного покрова. Чтобы получить карту леса, нужно исключить из GFC связные фрагменты пикселей площадью меньше 0,5 га. Как это сделать показано здесь.
И — да: в прошлый раз мы сами говорили о GFC как о карте леса. Поступали мы так, чтобы избежать ненужных подробностей. Теперь, вот, уточняем.
#лес
GFC в качестве маски леса
Процесс создания маски леса на основе GFC требует некоторых пояснений. Начнем с теории.
Пологом леса (forest canopy) называют совокупность крон сомкнувшихся деревьев, размещающихся в одном или нескольких ярусах леса. На снимках среднего пространственного разрешения (Sentinel-2, Landsat) мы наблюдаем именно полог леса, не различая отдельные деревья.
Сомкнутость полога (canopy cover) — отношение суммы площадей горизонтальных проекций крон деревьев (без учета площади их перекрытия) к общей площади участка леса. Сомкнутость полога измеряют в процентах или в долях от единицы.
В GFC есть слой treecover2000 (TC) — процентное содержание древесного покрова в пикселе, на 2000 год. Информация о горизонтальной плотности древесного покрова — “изюминка” GFC, в других картах #LULC подобного слоя нет.
ТС примерно соответствует сомкнутости полога. Нам неизвестны публикации, где давалась бы оценка точности такого соответствия, поэтому здесь нужно быть осторожным.
Потеря леса (loss) определяется как замена деревьев другим классом земной поверхности и оценивается по годам (lossyear). Прирост деревьев (gain), напротив, представляет собой переход от любого класса поверхности к деревьям. Прирост фиксируется суммарно, по итогам наблюдений за двенадцать лет (2001–2012).
Примерный алгоритм создания маски леса на основе GFC:
1. Задать район интереса.
2. Задать порог TC (tc). Например, 30%.
3. Задать минимальную площадь леса в пикселях. Напомним, что по определению FAO минимальная площадь леса составляет 0,5 га или 9 пикселей Landsat.
4. Создать маску древесного покрова, объединяя следующие маски
* (TC > tc) и loss = 0
* gain = 1 и loss = 0
* gain = 1 и loss = 1 и lossyear < 13
Код примера
В примере не учитывается прирост леса.
В заключение, два замечания:
1. GFC как маска леса в масштабе страны, как правило, недостаточно точна. Ее можно использовать для более крупных регионов или для оценки горизонтальной структуры леса.
2. Было бы интересно сравнить потери древесного покрова по GFC с потерями класса деревьев маски ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022)
#лес #GEE
Процесс создания маски леса на основе GFC требует некоторых пояснений. Начнем с теории.
Пологом леса (forest canopy) называют совокупность крон сомкнувшихся деревьев, размещающихся в одном или нескольких ярусах леса. На снимках среднего пространственного разрешения (Sentinel-2, Landsat) мы наблюдаем именно полог леса, не различая отдельные деревья.
Сомкнутость полога (canopy cover) — отношение суммы площадей горизонтальных проекций крон деревьев (без учета площади их перекрытия) к общей площади участка леса. Сомкнутость полога измеряют в процентах или в долях от единицы.
В GFC есть слой treecover2000 (TC) — процентное содержание древесного покрова в пикселе, на 2000 год. Информация о горизонтальной плотности древесного покрова — “изюминка” GFC, в других картах #LULC подобного слоя нет.
ТС примерно соответствует сомкнутости полога. Нам неизвестны публикации, где давалась бы оценка точности такого соответствия, поэтому здесь нужно быть осторожным.
Потеря леса (loss) определяется как замена деревьев другим классом земной поверхности и оценивается по годам (lossyear). Прирост деревьев (gain), напротив, представляет собой переход от любого класса поверхности к деревьям. Прирост фиксируется суммарно, по итогам наблюдений за двенадцать лет (2001–2012).
Примерный алгоритм создания маски леса на основе GFC:
1. Задать район интереса.
2. Задать порог TC (tc). Например, 30%.
3. Задать минимальную площадь леса в пикселях. Напомним, что по определению FAO минимальная площадь леса составляет 0,5 га или 9 пикселей Landsat.
4. Создать маску древесного покрова, объединяя следующие маски
* (TC > tc) и loss = 0
* gain = 1 и loss = 0
* gain = 1 и loss = 1 и lossyear < 13
Код примера
В примере не учитывается прирост леса.
В заключение, два замечания:
1. GFC как маска леса в масштабе страны, как правило, недостаточно точна. Ее можно использовать для более крупных регионов или для оценки горизонтальной структуры леса.
2. Было бы интересно сравнить потери древесного покрова по GFC с потерями класса деревьев маски ESRI 10m Annual Land Use Land Cover (2017–2022)
#лес #GEE
Запущены пять спутников “Хэдэ-3”
14 августа 2023 года в 05:32 UTC с космодрома Сичан выполнен пуск ракеты-носителя "Куайчжоу-1А" с пятью спутниками "Хэдэ-3" (HEAD-3A/B/C/D/E). Спутники предназначены для слежения за судами/трафиком АИС*. Пуск успешный, космические аппараты выведены на околоземную орбиту.
Спутники разработаны и принадлежат частной компанией Head Aerospace Technology со штаб-квартирой в Пекине. Они являются часть группировки по отслеживанию кораблей, получающих сигналы АИС.
Параметры орбиты и характеристики аппаратуры не сообщаются. Исходя из возможностей ракеты-носителя, это низкая околоземная орбита, а масса аппаратов не превышает 40–50 кг.
*Автоматическая идентификационная система (АИС) — система, служащая для идентификации судов, их габаритов и курса.
#китай
14 августа 2023 года в 05:32 UTC с космодрома Сичан выполнен пуск ракеты-носителя "Куайчжоу-1А" с пятью спутниками "Хэдэ-3" (HEAD-3A/B/C/D/E). Спутники предназначены для слежения за судами/трафиком АИС*. Пуск успешный, космические аппараты выведены на околоземную орбиту.
Спутники разработаны и принадлежат частной компанией Head Aerospace Technology со штаб-квартирой в Пекине. Они являются часть группировки по отслеживанию кораблей, получающих сигналы АИС.
Параметры орбиты и характеристики аппаратуры не сообщаются. Исходя из возможностей ракеты-носителя, это низкая околоземная орбита, а масса аппаратов не превышает 40–50 кг.
*Автоматическая идентификационная система (АИС) — система, служащая для идентификации судов, их габаритов и курса.
#китай
Визуализация морских путей по снимкам Sentinel-1
На снимке 1️⃣ Sentinel-1 показаны морские пути в Балтийском море в окрестности российского порта Усть-Луга.
Поверхность моря отражает сигнал радара зеркально, в результате к радару возвращается лишь небольшая часть излученной им энергии. Напротив, металлический корпус корабля при освещении радаром дает сильный обратный сигнал. Поэтому корабль на радарном снимке выглядит как яркое пятно на фоне почти черной поверхности моря. Контраст между яркостями корабля и поверхности моря мы используем для визуализации морских путей.
Простейший способ визуализации морских путей — вычислить максимум каждого пикселя во временном ряду снимков Sentinel-1. В Google Earth Engine такой композит можно получить с помощью функции
Композит построен по данным одной относительной орбиты (7, нисходящая), для того чтобы все снимки были сделаны в одно и то же время и имели один и тот же угол падения. Таким образом, композит дает моментальный снимок плотности движения судов в момент пролета Sentinel-1 в 04:25 UTC. Взяв другие относительные орбиты, мы можем получить оценки плотности движения судов в другие моменты времени.
На рисунке 2️⃣ показан укрупненный фрагмент снимка 1️⃣. Видно, что металлические конструкции в порту “светятся” не хуже кораблей. Желтым цветом выделен участок железной дороги, с сильным обратным сигналом от вагонов и локомотивов. Особенно хорошо видна сортировочная станция, где в момент съемки находится много поездов.
Код примера
#SAR #вода #GEE
На снимке 1️⃣ Sentinel-1 показаны морские пути в Балтийском море в окрестности российского порта Усть-Луга.
Поверхность моря отражает сигнал радара зеркально, в результате к радару возвращается лишь небольшая часть излученной им энергии. Напротив, металлический корпус корабля при освещении радаром дает сильный обратный сигнал. Поэтому корабль на радарном снимке выглядит как яркое пятно на фоне почти черной поверхности моря. Контраст между яркостями корабля и поверхности моря мы используем для визуализации морских путей.
Простейший способ визуализации морских путей — вычислить максимум каждого пикселя во временном ряду снимков Sentinel-1. В Google Earth Engine такой композит можно получить с помощью функции
ee.ImageCollection.max(). Снимок 1️⃣ как раз и представляет собой максимальный композит данных Sentinel-1 IW GRD с 1 января 2018 года по 1 января 2022 года (поляризация VH, логарифмический масштаб).Композит построен по данным одной относительной орбиты (7, нисходящая), для того чтобы все снимки были сделаны в одно и то же время и имели один и тот же угол падения. Таким образом, композит дает моментальный снимок плотности движения судов в момент пролета Sentinel-1 в 04:25 UTC. Взяв другие относительные орбиты, мы можем получить оценки плотности движения судов в другие моменты времени.
На рисунке 2️⃣ показан укрупненный фрагмент снимка 1️⃣. Видно, что металлические конструкции в порту “светятся” не хуже кораблей. Желтым цветом выделен участок железной дороги, с сильным обратным сигналом от вагонов и локомотивов. Особенно хорошо видна сортировочная станция, где в момент съемки находится много поездов.
Код примера
#SAR #вода #GEE