Спутниковые Снимки Высокого Разрешения: Надежные Данные Онлайн

Спутниковая программа Pléiades включает два спутника: Pléiades 1A и Pléiades 1B. Эти спутники используют оборудование для получения изображений с разрешением 0,5 м/пиксель, cинхронизированы на одной орбите и оснащены волоконно-оптическими гироскопами и гироскопами управления моментом, которые обеспечивают исключительную манёвренность Pléiades при крене, тангаже и вращении вокруг оси, а также увеличивают количество прохождений над определённой территорией. Программа поставляет как панхроматические, так и мультиспектральные изображения с одной из самых широких зон покрытия. Гибкость спутников Pléiades позволяет им быстро реагировать на запросы конечных пользователей, обеспечивая бесперебойное получение и передачу данных в рекордно короткие сроки.

Спутник SPOT-5 с разрешением 2,5 м/пиксель оснащён двумя оптическими устройствами: стереоскопическим прибором для картирования рельефа и прибором с низким разрешением, который обеспечивает непрерывность экологического контроля по всему земному шару. Благодаря улучшенному пространственному разрешению и ширине полосы захвата изображений в двухприборном режиме, SPOT-5 сохраняет идеальный баланс между высоким разрешением и широкой зоной покрытия. За один проход стереоскопического инструмента спутник собирает максимум стереоизображений с обширных участков. Снимки стереопары широко применяются в трёхмерном моделировании местности.

SPOT-6 и SPOT-7 — это два оптических спутника для наблюдения за Землёй с разрешением 1,5 м/пиксель, разработанных для продолжения миссии SPOT-5 по получению широкополосных изображений с высоким разрешением и предоставлению данных до 2023 года. Эта группа спутников оснащена двумя съёмными высокочувствительными сканерами и основана на технологии телескопа типа Korsch. Наряду с исключительной точностью определения местоположения в Reference 3D, эта технология позволяет пользователям получать высококачественные орто-изображения и широкополосные спутниковые снимки, дополняющие снимки Pléiades с ультравысоким разрешением. SPOT-6 и SPOT-7 вращаются на одной орбите с Pléiades 1A и Pléiades 1B, образуя созвездие из 4 спутников.

Спутник KOMPSAT-3 оснащён веерным устройством получения изображений, позволяющим делать снимки с максимальным пространственным разрешением в 0,5 м/пиксель. KOMPSAT-3 передаёт панхроматические оптические изображения и предоставляет спутниковые снимки с высоким разрешением для ГИС и таких смежных областей как сельское хозяйство, исследование окружающей среды, океанография и стихийные бедствия.

Спутник KOMPSAT-3A с разрешением 0,4 м/пиксель оснащён инфракрасным тепловым датчиком и двумя системами получения изображений. KOMPSAT-3A регистрирует данные в инфракрасной области спектра со средней длиной волны в 3-5 мкм с высоким пространственным и тепловым разрешением. Эти термочувствительные датчики могут помочь в мониторинге лесных пожаров, вулканической и сейсмической активности, а также водных течений и стихийных бедствий.

Спутник KOMPSAT-2 с пространственным разрешением 1,0 м/пиксель предназначен для получения снимков Корейского полуострова с высоким разрешением. Данный спутник способен передавать как панхроматические, так и мультиспектральные изображения и работает в полосовом режиме. Основными целями программы KOMPSAT-2 являются: предоставление изображений для оказания помощи в ликвидации крупных стихийных бедствий, получение изображений с высоким разрешением для ГИС, разработка цифровых карт, контроль за использованием природных ресурсов, управление лесным хозяйством, исследования и т.п.

Программа SuperView-1 включает в себя четыре китайских гражданских спутника для наблюдения за Землёй с пространственным разрешением 0,5 м/пиксель, которые предназначены для сбора мультиспектральных изображений с высоким разрешением. Основной целью данной инициативы является предоставление данных для обороны и разведки, управления земельными и лесными ресурсами, составления высокоточных карт, программ обеспечения безопасности и морских программ. В настоящий момент четыре спутника из группы SuperView-1 (1a, 1b, 1c, 1d) находятся на одной орбите. Группа довольно подвижна и работает в четырёх режимах сбора данных: стереоизображение, длинная полоса, комбинация нескольких полос, комбинация нескольких точечных целей.

Главная | BestMaps — спутниковые фотографии и карты всего мира онлайн

× полноэкранная
карта Карта Москвы Улицы Москвы

• Страны
• Города
• Регионы
• Места

Москва Санкт-Петер… Киев Минск Новосибирск Екатеринбур. .. Харьков Нижний Новг… Казань Челябинск Омск Самара Ростов-на-Д.

.. Уфа Красноярск Пермь Воронеж Волгоград Карта России (города)

Интересные места

Новосибирские Мальдивы. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Опасное место для селфи, взорвавшее интернет Самая большая в мире солнечная электростанция Африканский рынок в Танзании Самая большая в мире ЖД сортировочная станция Все места >

Спутниковые снимки

Гугл Яндекс Bing Космоснимки Esri Here

Карты

OSM Яндекс Гугл 2ГИС Викимапия

Карты OSM

Спутник OpenTopoMap H.O.T. Велокарта Акварель Ночная Интерактивный прогноз ветра Карта коронавируса Обратная
связь

• Страны
• Города
• Регионы
• Места

• Карта России
• Карта Украины
• Карта Москвы
• Карта СПб
• Карта Московской обл

• Обратная связь
• Вопросы и ответы
• Яндекс Карты
• Google Карты

2007 — 2021
BestMaps. ru
Спутниковые карты

5 источников бесплатных спутниковых снимков

На сайте www.geospatialworld.net размещен обзор, представленный компанией Earth Observing System (EOS), «5 free satellite imagery sources to drive insights on your own» (https://www.geospatialworld.net/blogs/5-free-satellite-imagery-sources-to-drive-insights-on-your-own….

Наступило время, когда спутниковые снимки становятся все более и более доступными для всех желающих. Такая тенденция фактически прослеживается в течение всего последнего десятилетия. Развитие этой ситуации все еще продолжается, появляются большие возможности для использования этих ценных данных и результатов их анализа в решении широкого круга задач.

Прямо сейчас, многие отрасли используют эту богатую жилу для понимания процессов, обеспечивая большой потенциал для прорывных инноваций. В основном, эта сфера предназначена для ГИС-специалистов, однако бесплатные спутниковые снимки, на самом деле, широко доступны для всех, кто хочет их использовать.

Вот, по мнению Earth Observing System, список лучших на сегодняшний день онлайн-ресурсов, которые можно использовать для решения собственных аналитических задач.

EarthExplorer от USGS

Среди своих конкурентов USGS (Служба геологической съёмки США) обладает старейшей коллекцией бесплатных разнообразных ГИС-данных. Доступ к ним можно получить посредством сервиса EarthExplorer (https://earthexplorer.usgs.gov), который работает через Google Maps.

Данные. EarthExplorer предлагает 40-летние всеобъемлющие спутниковые снимки, которые можно использовать для получения новых знаний. Все снимки получены со спутников USGS-NASA. Это Terra и Aqua MODIS, ASTER, VIIRS и многие другие. В сервисе имеются наборы данных с открытым исходным кодом, которые были получены в результате сотрудничества с Индийской организацией космических исследований (ISRO) и Европейским космическим агентством (ESA). Это данные со спутников Resourcesat-1, 2 и Sentinel-2.

Также имеется много данных с коммерческих спутников высокого разрешения, таких как IKONOS-2 OrbView-3 и исторических данных SPOT.

Поиск. Сервис EarthExplorer позволяет фильтровать результаты поиска по дате, проценту облачности и любому количеству сенсоров. Можно просматривать каждый тайл отдельно или все вместе в зависимости от предпочтений.

Интересно, что в EarthExplorer можно воспользоваться поиском по функциям. Это позволяет просматривать длинный список всех возможных функций и встречать очень любопытные объекты, такие как древняя дорога или кладбища. Все это в дополнение к стандартным параметрам области интересов, таких как адрес, загрузка файлов и многое другое.

Аналитика. Не доступна. Возможна только через стороннее программное обеспечение.

Экспорт. Загрузка снимков из USGS доступна через приложение массовой загрузки. Также можно загрузить множество продуктов с данными, включая уровни Level-1,2,3, снимки в естественных цветах, тепловизионные снимки и многое другое в зависимости от сенсора.

EarthExplorer является наиболее богатым источником бесплатных спутниковых снимков. Сервис отличает большоеколичество функций. Пользовательский интерфейс не самый удобный для пользователя, и требуется некоторый навык, чтобы привыкнуть к этому приложению.

 

LandViewer от EOS

LandViewer (https://eos.com/landviewer ) — это современный источник спутниковых данных и аналитики на основе AI. Сервис представлен EOS, одним из ключевых официальных дистрибьюторов спутниковых снимков высокого разрешения.

Данные. LandViewer охватывает огромное количество общедоступных библиотек. Это снимки со спутников CBERS-4, Sentinel-1, 2, MODIS / NAIP, Landsat-7, 8, а также Landsat-4, 5 для исторических снимков. Среди наборов снимков SPOT -5-7, Pleiades-1, Kompsat-2, 3, 3A, SuperView-1. Максимальное пространственное разрешение достигает 40 см на пиксель.

С учетом всего вышесказанного вы можете получить полный список спутниковых данных и приобрести крупные планы изображений сверхвысокого разрешения.

 

Поиск. Снимки легко найти, задав интересующую область с помощью огромного количества опций и загрузки файла. Выбирается тип сенсора и таймфрейм. Процент облачного покрова, высота над уровнем моря и процент покрытия AOI доступны в качестве условий поиска фильтра.

Кроме того, вы можете сохранить свою область интересов и подписаться на новые сцены, чтобы легко получить то, что вам понадобится в будущем.

Можно легко загрузить обработанный снимок, комбинацию каналов или рассчитанный индекс.

Аналитика. LandViewer сразу включает аналитические возможности визуализации выбранного снимка, что делает сервис уникальным среди многих других платформ. Предлагается более 20 стандартных комбинаций и индексов, в том числе: NDVI, NBR SAVI. Можно создать свой собственный пользовательский индекс, кластеризацию, анализ временных рядов и использовать множество других инструментов для адаптации снимков к заданным потребностям.

Экспорт. В хранилище LandViewer есть много всего. Можно скачать любой спутниковый снимок с широким спектром каналов или в естественныз цветах. Он может быть полным или обрезанным в формате JPEG, KMZ или GeoTIFF.

LandViewer —универсальный источник спутниковых снимков для ГИС-специалистов. Ему удается объединить огромный список аналитических функций в аккуратный пакет для исследований.

 

EO Browser и Sentinel Playground от Sentinel Hub

С помощью Sentinel Hub открытые спутниковые снимки доступны через два основных сервиса: EO Browser (https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser) и Sentinel Playground (https://apps.sentinel-hub.com/sentinel-playground)

Данные. В EO Browser можно получить снимки со средним и низким разрешением. К ним относятся неограниченные коллекции от всех миссий Sentinel, Landsat -5, 6, 7 и 8, Envisat, Meris, MODIS, GIBS и Proba-V.

Sentinel Playground, с другой стороны, может использоваться для мозаики снимков, полученных с Sentinel-2, Landsat-8, DEM и MODIS.

Поиск. EO Browser и Sentinel Playground обладают интуитивно понятным набором функций. Все, что нужно для исчерпывающего поиска снимков. Следует отметить одно важное ограничение: некоторые наборы данных ограничены рендерингом с определенного масштаба. Для Landsat он начинается только после увеличения на 20 км.

Аналитика. EO Browser может предложить значительную свободу с точки зрения прикладной аналитики. Для одного снимка можно применить как минимум 8 комбинаций каналов и даже добавить свои собственные. Временные ряды доступны, но не все используемые снимки могут быть визуализированы.

Экспорт. Sentinel Playground позволяет загружать в формате JPEG отдельные сегменты глобальной мозаики . EO Browser позволяет экспортировать снимки высокого разрешения в более широком наборе форматов, включая JPEG, GeoTIFF и KMZ, каналы и комбинации каналов.

EO Browser легко обозреть. Он предоставит вам доступ к хорошему выбору космических данных со средним разрешением с открытым исходным кодом и широкими возможностями визуализации. Sentinel Playground — отличное дополнение для глобальной мозаики снимков, которой можно поделиться.

 

Copernicus Open Access Hub

Еще одна замечательная коллекция снимков Sentinel — Copernicus Open Access Hub (https://scihub.copernicus.eu) — по-своему уникальна.

Данные. Ранее известный, как “Sentinels Scientific Data Hub”, это место для новейших снимков со всех спутников Sentinel: радарные снимки Sentinel-1, оптические мультиспектральные снимки Sentinel-2, а также данные о земной поверхности Sentinel-3 для совместного анализа окружающей среды с данными об атмосфере и качестве воздуха в Sentinel-5P.

Поиск. Интерфейс поиска очень минималистичен, и, тем не менее, он не является вершиной простоты. Загрузка файла через пользовательский AOI недоступна. Поиск координат работает через собственную внутреннюю базу данных операторов. Фильтр облачного покрова работает с помощью оператора шкалы от 0 до 5. Это очень полезно, но неудобно для более широкого круга специалистов.

Аналитика. Не доступна. Снимки можно просматривать только в режиме “Quicklook” с подробными метаданными.

Экспорт. Все снимки доступны для скачивания, будучи добавленными в «корзину».

Платформа является хорошим источником бесплатных снимков Sentinel, хотя и не является лучшим местом для получения данных Sentinel-1 и 2, учитывая ее ограниченные возможности.

 

Каталог снимков INPE

Одним из замечательных источников спутниковых снимков является INPE (Национальный институт космических исследований Бразилии), предлагающий собственный хороший каталог снимков (http://www.dgi.inpe.br). В каталоге снимков можно найти много коллекций для изучения земного покрова, мониторинга водных ресурсов, растительности и метеорологических данных.

Данные. Каталог снимков INPE превосходный, когда речь идет о Южной и Центральной Америке и Африке. Здесь можно воспользоваться данными следующих миссий: Aqua, DEIMOS, UK-DMC 2, Terra, Suomi-NPP, ResourceSat, Landsat-8, а также CBERS-4.

For those looking for some extra data on CBERS-2, Landsat 1, 2, 3, 5 and 7 their INPE cadastre is always out there.

Для тех, кто ищет дополнительные данные со спутников CBERS-2, Landsat -1, 2, 3, 5 и 7, их можно найти в кадастре INPE (http://www.dgi.inpe.br/CDSR).

Аналитика. Не доступна.

Экспорт. Загрузка осуществляется по FTP-ссылке, отправленной на электронную почту заказчика. Просто надо добавить выбранные снимки в «корзину» вместе с адресом.

Каталог снимков INPE — отличное место для получения снимков, если нужна Южная, Центральная Америка и Африка. Он не может помочь в получении данных по всему миру, но, исходя из вышесказанного, можно получить хороший опыт работы с многочисленными данными, которые можно обрабатывать в любой другой онлайн-среде или в десктопном режиме.

Спутниковые снимки больше не являются роскошью или эксклюзивной собственностью спецслужб. Каждый может получить их бесплатно и сделать полезными для себя. Все вышеперечисленное должно обеспечить множество способов получить соответствующую информацию из космических данных и принять обоснованные решения.

Бесплатные спутниковые снимки. Где можно найти бесплатные космические снимки?

Космическая съёмка в последнее время становится более доступной, некоторые данные свободно можно найти в Интернете. Бесплатные космические снимки широко применяются не только в образовательных и научных кругах, но и в коммерческом секторе. К бесплатным данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) относятся космоснимки с пространственным разрешением хуже 10 м, например, данные со спутниковых программ Sentinel и Landsat.

Многие люди до сих пор не знают, где можно найти бесплатные космические снимки. Представляем вам список сервисов, где любой желающий может подобрать необходимые снимки со спутников.

• Геологическая служба США (USGS)

  обладает старейшим и крупнейшим архивом бесплатных пространственных данных. Доступ к нему можно получить с помощью сервиса EarthExplorer. Сервис предоставляет доступ к данным со спутников USGS-NASA, а также открытые данные Индийской организации космических исследований (ISRO) и Европейского космического агентства (ESA). Также имеются архивные снимки с коммерческих спутников высокого разрешения IKONOS-2, OrbView-3 и Spot. Они имеют неполное покрытие и крайне ограниченный период и подходят больше для учебных целей. В сервисе можно фильтровать данные по дате, проценту облачности и количеству сенсоров, а данные можно скачать сразу с сайта с уровнем обработки Level-1, 2, 3. У USGS также есть дополнительный портал для скачивания материалов GloVis.

• Портал LandViewer

  ( https://eos.com/landviewer) представлен компанией EOS ― одной из ведущих компаний-дистрибьютеров космической съёмки. Сервис предоставляет доступ к бесплатным данным с оптических спутников CBERS-4, Sentinel-2, MODIS/NAIP, Landsat-7, 8, и со спутника радарной съёмки Sentinel-1. Они доступны для скачивания в виде «сырых» сцен и мозаик. Помимо бесплатных данных, на портале можно посмотреть данные коммерческих спутников сверхвысокого разрешения Kompsat-3, SuperView, GaoFen-2 и TripleSAT. Интерфейс портала более дружелюбный, чем у USGS. Дополнительно на портале доступна встроенная аналитика. Космические снимки можно визуализировать с помощью более 20-ти комбинаций и индексов, таких, как NDVI, NBR, SAVI и др.

• Sentinel Hub

  есть два портала для работы с бесплатными данными: EO Browser и Sentinel Playground. EO Browser даёт возможность просмотра, анализа и скачивания материалов со спутников среднего и низкого разрешения Sentinel, Landsat -5, 6, 7 и 8, Envisat, Meris, MODIS, GIBS и Proba-V. Портал Sentinel Playground позволяет просматривать и анализировать мозаики снимков, полученных с Sentinel-2, Landsat-8 и MODIS. Для каждого снимка можно применить от восьми комбинаций каналов.

• Коллекция снимков Sentinel

  хранится на портале Copernicus Open Access Hub. Портал предоставляет возможность поиска, просмотра и скачивания материалов со всей группировки спутников Sentinel. Интерфейс и функционал сервиса достаточно ограниченный, но зато в нём собраны самые свежие снимки со спутников.

Для получения актуальной информации о наличии космических снимков сверхвысокого и высокого пространственного разрешения и их подбора на интересующую Вас территорию присылайте техническое задание или координаты участка на e-mail: [email protected]. За консультацией обращайтесь по телефону: +7 (495) 245-04-24

Спутниковые карты высокого разрешения: лучшие приложения и сервисы

Согласитесь, здорово лежа на морском берегу, наблюдать за собственным двором с высоты птичьего полета. Или не выходя их дома изучать незнакомую местность, куда вам только предстоит поехать. Для этого нужно всего лишь… найти кого-то, кто согласится сделать для вас фотоснимки интересующих мест.

А можно поступить проще – воспользоваться спутниковой картой. Сегодня вашему вниманию – 10 лучших онлайн-сервисов и мобильных приложений для просмотра спутниковых карт высокого разрешения, а также интересных и необычных видов Земли из космоса.

Веб-сервисы

Bestmaps.ru – один из самых функциональных и удобных русскоязычных картографических сервисов. Здесь, помимо захватывающих видов со спутника, собрана масса крупномасштабных топографических карт и карт улиц (OSM) многих городов России и других стран.

Виды со спутника представлены следующими службами:

Спутниковые карты поддерживают разные режимы отображения – цветное, черно-белое, рельефное и т. д., в зависимости от возможностей служб, которые их предоставили.

Пользователь Bestmaps.ru может управлять масштабом, ставить на картах метки, добавлять локации в избранные и определять собственную геопозицию.

Satmaps.ru

Satmaps.ru – это большой сборник топографических и спутниковых карт, а также панорамных видов всех регионов и населенных пунктов России. Сервис удобен и прост в применении: для поиска любого объекта достаточно кликнуть по кнопке с названием области или края, где он расположен, затем нажать кнопку с названием города, а далее – улицы. Выбранная точка мгновенно отобразится на карте.

Виды со спутника здесь представлены только службой Яндекс.Карты.

Чтобы переключить вид карты с обычного на спутниковый, нажмите в ее верхнем правом углу кнопку «Слои» и выберите «Спутник». Для изменения масштаба используйте колесико мыши.

Satellite-maps.ru

Satellite-maps.ru представляет собой сборник спутниковых и топографических карт высокого разрешения всех регионов России, Европы и стран мира (более 260). Мелкомасштабные карты государств и регионов (например, Крыма) и крупномасштабные – населенных пунктов здесь сгруппированы по отдельности, что упрощает навигацию по сайту. Кроме того, списки частозапрашиваемых объектов – больших городов и некоторых стран (в частности, это США, Беларусь, Украина, Узбекистан, Казахстан и др.) вынесены на главную.

На страничке каждой страны, крупного города и области приведены описания с упоминанием климатических особенностей, культурно-значимых объектов и прочей информации, которая может заинтересовать туристов.

Виды со спутников на сервисе Satellite-maps.ru представлены службой Google maps. Для переключения формата карты (топографическая – спутниковая) используйте кнопку в нижнем левом углу, а для масштабирования – колёсико мыши и клавишу Ctrl или кнопки «плюс» и «минус».

Maps-online.ru

На Maps-online.ru собраны карты высокого разрешения всех областей и краев РФ. Как и везде –  спутниковые и топографические.

На главной странице сайта размещен список регионов нашей страны и графические миниатюры нескольких крупных городов – Волгограда, Екатеринбурга, Казани, Москвы, Нижнего Новгорода, Новосибирска, Санкт-Петербурга, Ростова-на-Дону, Тулы и Самары. Также здесь находится карта всей России.

На странице каждой конкретной области приведен кликабельный список ее районов и населенных пунктов. Щелчок по пунктам списка открывает крупномасштабные карты этих объектов. Разделы, посвященные отдельным областям и областным центрам, дополнены кратким описанием статистического характера.

Сервис Maps-online.ru использует картографические данные двух служб – Яндекс.Карты и Гугл мапс.

Mapquest.com

Англоязычный сервис Mapquest.com не слишком известен в нашей стране, зато очень популярен у жителей США и других стран западного полушария. Это не просто набор карт с нанесенными  географическим объектами, а подробный справочник с широким дополнительным функционалом, куда входит:

• Составление автомобильных маршрутов.
• Бронирование номеров в отелях.
• Поиск объектов POI («точек интереса» ) – магазинов, кофеен, супермаркетов, заправочных станций, мест, где можно поесть, остановиться на ночлег и прочего.
• Создание и добавление собственных карт, нанесение пользовательских меток и объектов.
• Возможность делиться картами и т. д.

По умолчанию Mapquest.com загружает территорию Соединенных Штатов, но при желании вы без труда переместитесь на область России. Улицы и крупные автотрассы нашей необъятной родины имеют подписи на русском языке.

Чтобы переключиться с обычного вида на спутниковый, нажмите кнопку «Satellite» с иконкой земного шара на панели, обведенной рамкой на скриншоте выше.

Бесплатные мобильные приложения для Android

GPS Earth Satellite Map & Street View

Англоязычное Андроид-приложение GPS Earth Satellite Map & Street View – не только спутниковая карта высокого разрешения в мобильном телефоне, но и карманный GPS-путеводитель с возможностью построения маршрутов. Возможно, как навигатор он уступает всенародно любимым Навителу и СитиГиду, но самые необходимые функции в нем есть. Среди них:

• Ландшафтные и гибридные карты местности.
• Быстрое построение оптимального маршрута между двумя выбранными точками.
• Определение собственного местонахождения.
• Картографический поиск разных объектов на выбранной территории.
• Панорамные 3D-виды (поддерживаются не для каждого населенного пункта).
• Пользовательский захват фрагмента карты и пересылка его другим людям.
• Просмотр трансляций уличных веб-камер в реальном времени.

Кнопка переключения на спутниковый вид обведена рамкой на скриншоте.

GPS Earth Satellite Map & Street View, как и все его конкуренты из сегодняшнего обзора, использует спутниковые виды Google maps.

Приложение требует обязательного включения функции геолокации, поэтому существенно ускоряет разрядку смартфона.

GPS Satellite & Live Navigation Route Map

Программа GPS Satellite & Live Navigation Route Map больше понравится тем, кто не слишком хорошо понимает английский. Она многоязычная, и среди доступных языков есть русский. Перевод на наш исконный, к сожалению, точностью не блещет, но понять назначение кнопок и пунктов меню вполне позволяет.

Функциональные возможности GPS Satellite & Live Navigation Route Map несколько богаче, чем у предшественника. С помощью этого приложения вы сможете:

• Просматривать спутниковые карты высокого разрешения.
• Определять свое местонахождение (живой адрес).
• Выстраивать автомобильные маршруты и просматривать карту движения.
• Пользоваться GPS-планировщиком поездок и путешествий.
• Использовать голосовую навигацию.
• Определять скорость движения с помощью спидометра.
• Определять расположение сторон света с помощью компаса.
• Узнавать мировое время.
• Просматривать панорамные виды с поворотом на 360° (не для каждой местности).
• Пользоваться картой автомобильных дорог.
• Находить на картах, в том числе на спутниковой, объекты POI – банкоматы, остановки общественного транспорта, автостоянки, медицинские учреждения, гостиницы, пункты, где можно поесть и т. д. (не в каждой местности).

Пользователи высоко оценивают возможности GPS Satellite & Live Navigation Route Map, однако не всем нравится, что разработчики редко обновляют карты.

Россия живая карта Земли – спутниковый вид

Мобильное приложение «Россия живая карта Земли – спутниковый вид» будто специально создано для нас – жителей РФ. Однако американские разработчики почему-то не учли, что в России говорят по-русски. Впрочем, не будем сильно придираться, ведь пользоваться их творением несложно даже в англоязычном варианте.

Набор возможностей приложения довольно стандартный для своего класса. В него входят:

• Живая (спутниковая) карта Земли в режиме реального времени плюс ландшафтная и гибридная.
• Вид на планету из космоса.
• Топографическая карта GPS с разрешением HD.
• Навигатор (обеспечивает поиск и построение маршрутов) с голосовым помощником.
• Просмотр изображения с уличных веб-камер.
• Точное определение своего местоположения.
• Нахождение объектов POI (поддерживается не в каждом населенном пункте)
• Определение сторон света по компасу.
• Панорамный 3D-обзор улиц (работает не в каждом населенном пункте).

Приложение имеет небольшой размер и экономно потребляет ресурсы мобильного устройства. Однако оно тоже не лишено недостатков. Главный из них – избыток рекламы, которая в нужный момент перекрывает весь экран.

Спутниковая карта Земли и GPS-навигация

«Спутниковая карта Земли и GPS-навигация» отличается от конкурентов крайне незначительно – скорее дизайном, чем функциональностью. И это закономерно, ведь все они используют одну и ту же картографическую службу – Google. Помимо живой картинки со спутников, здесь есть:

• Карты ландшафтного и гибридного вида.
• Функция определения геопозиции пользователя.
• Поиск и построение наилучших маршрутов – автоматически и вручную.
• Голосовая навигация по маршруту.
• Калькулятор расстояний и времени на дорогу.
• Панорамные виды улиц городов по всему миру с охватом 360°.
• Функция нахождения POI-объектов в непосредственной близости от вас: заправок, остановок транспорта, автостоянок, больниц, гостиниц, кафе и ресторанов (работает не в каждом городе).
• Просмотр изображения с уличных веб-камер.

Карты дорог и ландшафтов доступны в приложении без подключения к Интернету, но при условии, что они предварительно загружены на устройство. Однако эти карты не всегда передают текущее состояние местности, поскольку обновляются довольно редко. Иногда раз в полгода.

MKS on Live: HD Earth live | Chromecast

Приложение MKS on Live: HD Earth live | Chromecast радикально отличается от всего, что было рассмотрено выше. В качестве построителя маршрутов оно вам не пригодится. И рассчитать, сколько времени добираться до ближайшей кафешки, точно не сможет. Оно умеет другое – дарить возможность наблюдать за планетой с Международной космической станции real time. Его пользователи – люди, увлеченные космосом и астрономией.

Для отслеживания местоположения МКС программа использует карты Google. Спутник, местность и формат карты пользователь определяет сам.

Помимо поверхности матушки-земли с космических орбит, MKS on Live: HD Earth live показывает карту облаков всего мира, область текущего расположения космической станции и ее телеметрические данные: долготу, широту, высоту, скорость. Но это далеко не всё.

С помощью этого приложения можно увидеть много других интересных вещей. Например:

• Заглянуть во внутренние помещения МКС и ощутить причастность к происходящим там событиям, включая выход людей в открытый космос. Вы сможете наблюдать за различными экспериментами, техническими работами, мероприятиями, связанными с прибытием и отбытием экипажей, сеансами связи с Землей и т. д.
• Смотреть телепередачи и медиаканал NASA в прямом эфире.
• Любоваться восходом и закатом солнца на МКС.
• Получить уведомление о дне и часе прохода МКС над территорией выбранного региона.

Благодаря подсказкам MKS on Live: HD Earth live вы сможете своими глазами посмотреть прохождение космической станции над местом вашего проживания (в ясную погоду это видно без телескопа). А также наблюдать, как выглядит из космоса территория интересующей вас местности.

Приятных наблюдений!

Геоинформационный онлайн-сервис SecureWatch (MAXAR)

Для регулярного космического мониторинга и анализа изменений на любой, открытой для съемки территории, в высоком пространственном разрешении мы предлагаем нашим заказчикам оформить подписку на геоинформационный онлайн-сервис SecureWatch (MAXAR).

Сервис SecureWatch обеспечивает гибкий доступ к оптическим снимкам со спутников группировки MAXAR (активные спутники — WorldView-3, WorldView-2, WorldView-1, GeoEye-1; вышедшие из использования — IKONOS, Quickbird и Worldview-4). Пространственное разрешение снимков варьируется в диапазоне от 30 см до 1 м, в зависимости от спутника.

Все снимки сопровождаются метаданными, включая информацию о дате и времени съемки, угле съемки и облачном покрове, пространственном разрешении, уровне обработка снимка и др. Также в сервисе представлена информация от Google Maps, OpenStreetMap, Nightlight (NASA/NOAA), глобальная мозаика от TerraColor.

Как это работает?

Ключевые особенности:

• Просмотр и скачивание снимков на любую территорию по всему миру без ограничений
  
• Доступ к глобальной библиотеке спутниковых данных более чем за 18 лет, включая данные в диапазоне SWIR и стерео-данные
• Оперативное получение снимков в течение 48 часов после съемки
• Подбор данных до и после чрезвычайного события для оценки изменений / повреждений и убытков
• Доступны готовые к использованию мозаики высокого разрешения (Metro и Vivid)
• Автоматические уведомления при появлении новых снимков в зоне интереса
• Возможность интеграции с инструментами ГИС (API)

SecureWatch предлагает удобный и продуманный инструментарий, позволяющий проводить подбор и первичный анализ, оперативную навигацию и сравнение выбранных данных. В частности:

• Линейка масштабов отображения, включающая масштабы от низкого (78271 м/пикс) до крупного (0,15 м/пикс)
• Для отображения доступных снимков реализована функция “карусели” – отображение данных согласно их актуальности и прокрутка их
• Для просмотра изменений доступна функция тайм-лапса – легкий и наглядный способ визуального анализа
• Создание заметок к снимкам и настройка уведомлений о поступлении новых данных на указанную территорию интересов
• Доступны стандартные инструменты измерения объектов
• Возможность выгрузить требуемый снимок и сохранить его на жесткий диск

SecureWatch предназначен для решения широкого спектра геопространственных задач, в т.ч. для картографирования, мониторинга объектов, наблюдения за изменениями окружающей среды и экстренного реагирования в случаях чрезвычайных ситуаций.

В чем преимущества использования онлайн-сервиса SecureWatch?

1. Вы сокращаете время на получение снимков, не нужно ждать оформления и обработки заказа. Вы получаете оперативный доступ к геоданным в любое время из любой точки мира.
2. Подключиться к сервису можно из любого места, где есть Интернет, и с любого мобильного устройства. Есть возможность просмотра как через браузер, так и через интегрированные приложения (API). Сервис может быть интегрирован с Google Earth, RemoteView, Esri ArcGIS, QGIS, BAE Socket Set, ERDAS Imagine, ENVI, Apollo, and other GIS/CAD software.
3. Оформив подписку, вы получаете глобальный охват. Это значит, что Вы можете просматривать и скачивать изображения по любой территории мира, практически без ограничений. По желанию территория может быть ограничена.
4. Регулярные обновления снимков по наиболее популярным территориям. Есть возможность заказать дополнительно съемку неохваченных районов.
5. Вы получаете доступ ко всему архиву разновременных данных MAXAR (DigitalGlobe) за более чем 18 лет, включая данные в диапазоне SWIR, PAN, а также стерео снимки. Так же доступны мозаики на все территории Vivid и городские агломерации Metro.
6. Гибкие условия оформления подписки – на определенный срок пользования сервисом, по объему загружаемых данных или комбинированный вариант. Вы выбираете любой удобный вам вариант подписки, исходя из ваших задач и потребностей.

TerraLink является официальным дистрибьютором продуктов и сервисов компании MAXAR на территории России, Казахстан и стран СНГ.

Чтобы узнать подробнее о возможностях онлайн-сервиса SecureWatch или посмотреть «живую» демонстрацию, обращайтесь к нашим специалистам по почте [email protected] или заполнив форму ниже.

Спутниковый мониторинг экологических проблем: как я перестал бояться и полюбил карты NASA

Фото: NASA

О том, как устроена система спутникового мониторинга, об экологических проблемах, которые можно увидеть на космических снимках, и веб-сервисах, где каждый сможет самостоятельно найти необходимую достоверную информацию, рассказала младший научный сотрудник Научно-исследовательского центра космической гидрометеорологии «Планета» Анастасия Воронова на вебинаре «Спутниковый мониторинг экологических проблем», проведенном при поддержке общественной экологической организации «Мусора.Больше.Нет».

Как спутники видят Землю?

Спутники снимают планету, посылают данные экспертам, которые уже извлекают из снимков полезную информацию. Многие страны имеют собственные спутники, но специалисты по дистанционному зондированию Земли (ДЗЗ) предпочитают работать с данными NASA и ESA, так как они предоставляют снимки в высоком качестве, а информация доступна и открыта для каждого.

Анастасия отметила, что в своей практике сталкивалась с заблуждением, что для этих целем можно использовать Google Maps и Яндекс.Карты. Люди считают, что при их помощи можно увидеть актуальную информацию, но это не так, потому что эти сервисы «сшивают» снимки за разные даты: данные по крупным населенным пунктам обновляются примерно раз в год, а по другим территориям – раз в пять лет.

Спутниковые снимки могут быть разной детальности: высокого и низкого разрешения. Снимки высокого разрешения используют для мониторинга локальных проблем, например, зоны вырубки вблизи городов, а низкого разрешения – для большего охвата территории, например, зоны пожаров.

Спутниковые снимки могут быть выполнены как в видимой части спектра, так и в ультрафиолетовой, инфракрасной и других частях диапазона, таким образом при наложении снимков разного спектра можно увидеть различные детали и нюансы.

Благодаря спутникам можно получить данные о погоде, наводнениях, пожарах, осадках и многих других явлениях антропогенного и природного характера.

Концентрация мелкодисперсных частиц PM 2,5 в небе над Сибирью. 30 июня 2020 года Фото: Windy.com

Какие экологические проблемы можно увидеть из космоса?

Во время вебинара Анастасия Воронова рассказала, как при помощи сервисов, работа которых основана на анализе спутниковых данных, получить информацию по таким проблемам, как ландшафтные пожары, загрязнение воздуха, деградация лесов, загрязнение и пересыхание водоемов, изменение климата.

Ландшафтные пожары – это не только лесные, но и степные и другие виды пожаров. Для мониторинга пожаров есть сервис от компании «СКАНЭКС» и карта пожаров NASA.

Анастасия подчеркнула: «Если вы загуглите «лесные пожары» или «карта пожаров», скорее всего, первое, что вы увидите, – это карта пожаров СКАНЭКС… Часто скриншоты с этой карты появляются в новостях и разных пабликах».

Через спутник можно увидеть дымовой шлейф, определить очаги, посчитать расстояние до населенных пунктов, оценить динамику распространения пожара. Карта пожаров «СКАНЭКС» отображает и подписывает ООПТ, позволяет посчитать площадь зоны горения, а также классифицирует по характеру происхождения, деля их на природные и техногенные. Карта пожаров NASA не предлагает подобную классификацию, но зато охватывает всю территорию Земли, качество снимков значительно выше, а сами снимки хранятся в архиве больше года.

Данные по загрязнению воздуха можно получить, воспользовавшись порталом Windy.com. Он использует как спутниковые данные, так и результаты наземных измерений.

Windy.com позволяет узнать концентрацию в воздухе аэрозолей, парниковых газов, мелкодисперсных частиц, а специальный алгоритм, анализирующий направление движения воздушных масс, может предсказать направление переноса загрязняющих веществ.

Деградация лесов – это лесные пожары, вырубки, заболачивания и заболевания лесов. Веб-сервис Global Forest Watch позволяет проанализировать изменения площади лесов глобально и локально, показывая зоны, где за определенный период растительности стало больше или, наоборот, меньше.

Благодаря спутниковым снимкам также можно получить данные о загрязнении водоемов. Вспоминая о недавней ситуации с разливом нефтепродуктов под Норильском, например, можно провести мониторинг разлива нефтепродуктов, посчитать площадь загрязнения акватории.

Пожары в Сибири. 30 июня 2020 года Фото: Fires.ru

Спутниковые снимки позволяют оценить масштабы пересыхания водоемов. Самый наглядный пример – Аральское море. Оценить динамику и посчитать размеры усыхания можно через программу Google Earth Pro.

Для мониторинга изменения климата можно использовать данные сайта NASA, они не представлены просто спутниковыми снимками, а являются уже обработанными материалами.

Стоит отметить, что, например, при ландшафтных пожарах спутниковые снимки являются эталонным способом мониторинга, а если речь идет о загрязнении воды, то основа – наземные данные, а спутниковый мониторинг – вспомогательный инструмент.

Как спутниковый мониторинг работает в России?

Россия имеет собственные спутники, которые позволяют мониторить состояние окружающей среды, но доступ к ним ограничен, данными могут пользоваться лишь государственный структуры.

Однако граждане вольны самостоятельно оценивать ситуацию и доносить информацию до местных властей, используя открытые данные спутникового мониторинга, перечисленные выше. Например, по мнению спикера, спутниковые снимки могут быть доказательством в суде при борьбе с незаконной вырубкой леса.

Благодаря развитию технологий, сегодня каждый может отследить ситуацию в своем регионе или мире, понадобится только компьютер и Интернет, а полученные данные можно использовать для просвещения, проведения общественных кампаний или судебных разбирательств. Мир становится более открытым, и это внушает оптимизм.

Беларусь и Россия договорились о создании восьми спутников наблюдения Земли высокого разрешения

Впечатление художника от белорусского спутника наблюдения Земли БКА. Изображение предоставлено БелТА.

Беларусь и Россия подписали соглашение о совместном создании группировки из восьми спутников наблюдения Земли высокого разрешения, сообщают белорусские и российские СМИ.

Белорусские спутниковые инженеры уже завершили эскизный проект, и новая серия спутников будет оснащена камерой высокого разрешения, способной делать снимки с разрешением 35 сантиметров.Это сопоставимо с разрешением в два метра, которое в настоящее время соответствует возможностям спутника наблюдения Земли БКА-1, эксплуатируемого Беларусью.

Новая белорусско-российская группировка спутников наблюдения Земли, как предполагается, будет продолжением спутника БКА-1 и будет оснащена оптикой белорусской компании ОАО «Пеленг» и интегральными схемами Белорусского интегрального завода.

Ожидается, что первый спутник новой группировки будет называться БКА-2.

Сергей Золотой, главный конструктор группировки спутников наблюдения Земли из Беларуси, сказал о компонентах оптических и интегральных схем: «Такие устройства одобрены Европейским космическим агентством. В 2023 году планируется выпустить два устройства ».

«Есть планы защитить концептуальный проект второго спутника. После этого будет определена дата его запуска. Технические работы завершены. Однако все остановилось из-за глобальной ситуации, которую мы наблюдаем сегодня.Надеемся, что в ближайшее время ситуация изменится », — добавил Золотой.

Белорусские официальные лица не смогли предоставить подробную информацию о бюджете группировки или указать дату запуска первого из запланированных восьми спутников, но аналитики предполагают, что запуск следует ожидать в 2023 году.

«Эскизный проект выполнен. Скоро перейдем к рабочему дизайну. Второй спутник обеспечит нам конкурентное присутствие на мировом рынке космических технологий дистанционного зондирования Земли », — сказал руководитель аппарата Национальной академии наук Беларуси (НАНБ) Петр Витязь.

Ссылаясь на находящийся на орбите спутник наблюдения Земли БКА-1, запущенный в 2012 году, Золотой сказал: «Мы надеемся, что спутник будет служить нам долгое время».

Digital Earth в России | SpringerLink

Концепция Цифровой Земли естественным образом объединяет достижения в области исследования космоса, передовых технологий, перспективных областей фундаментальных научных исследований, создания соответствующей опорной сети инфраструктуры, а также социальных, промышленных и государственных требований.Необходимость пересмотра существующих принципов получения, накопления, обработки и использования геопространственных данных в соответствии с внутренней логикой научно-технического развития осознали себя в России в первом десятилетии ХХI века.

В России эта современная система состоит из ряда компонентов и национальных активов, таких как группировка спутников дистанционного зондирования, глобальная навигационная спутниковая система (ГЛОНАСС) и уникальный проект единой географически распределенной информационной системы удаленного доступа. зондирование (ETRIS DZZ).

23.7.1 Созвездие дистанционного зондирования

Возможности спутникового дистанционного зондирования являются фундаментальными для цифровой наземной информационной системы. Россия имеет долгую и яркую историю дистанционного зондирования, хотя нынешняя группировка и ее возможности весьма скромны. На начало 2019 года в его состав входили спутники высокого разрешения (лучше 1 м) семейства «Ресурс» и спутники среднего разрешения (2,5 м) семейства «Канопус-Б», метеоспутники «Метеор-М». »И« Электро-Л », а также гидрометеорологические и экспериментальные спутники.Увеличение количества спутников и емкости национальной группировки спутников дистанционного зондирования считается одной из основных национальных задач. Обнародован план увеличения количества национальных спутников дистанционного зондирования с 8 (2017 г.) до 20 к 2025 г. (Роскосмос.ру, 2017). Высоконадежные спутники «Канопус-Б» работают в общей группировке с идентичным белорусским спутником БКА. По состоянию на май 2019 года в общей группировке «Канопус-Б» находилось 7 спутников (6 российских спутников и 1 белорусский спутник).

23.7.2 Национальная глобальная навигационная спутниковая система

Глобальная навигационная спутниковая система (ГЛОНАСС) является ключевым национальным космическим ресурсом. Основным элементом ГЛОНАСС является космический сегмент, состоящий из 24 спутников, равномерно распределенных в 3-х орбитальных плоскостях (по 8 спутников в каждой плоскости). Как и GPS, ГЛОНАСС предоставлял два бесплатных навигационных сигнала по всему миру (L1 и L2). Развитие ГЛОНАСС было начато в 1976 году. Размещение первых экспериментальных спутников семейства «Ураган» началось в 1982 году.Система начала ограниченную эксплуатацию в 1993 году, развертывание полной группировки ГЛОНАСС (24 спутника) было успешно завершено в 1995 году, и началась полномасштабная эксплуатация системы. Однако система пришла в упадок из-за нехватки ресурсов и непоследовательной национальной космической политики.

Восстановление ГЛОНАСС было стимулировано федеральной целевой программой, инициированной в 2002 году. Благодаря этой программе орбитальный сегмент системы был в конечном итоге восстановлен, а в 2009 году ГЛОНАСС был повторно развернут и вернулся к полноценной эксплуатации в качестве второго глобального навигационного спутника. система для мира.Теперь орбитальный сегмент системы базируется на спутниках «Глонасс-М». Развитие ГЛОНАСС регулируется Постановлением Правительства РФ № 189 «О поддержке, развитии и использовании ГЛОНАСС на 2012–2020 годы» от 3 марта 2012 года. Разработка нового спутника «Глонасс-К2» с улучшенными техническими характеристиками, развертывание навигационных спутников с новыми планируются типы орбит, а также создание обширной системы аугментации.

В сочетании с другими навигационными системами, такими как GPS, BeiDou и GALILEO, ГЛОНАСС активно используется для создания новой цифровой инфраструктуры в России.Ярким примером является система ЭРА-ГЛОНАСС, предназначенная для быстрого получения информации об автомобильных происшествиях. С 1 января 2017 года все новые автомобили в России и других странах Евразийского таможенного союза должны быть оснащены автомобильными модулями ЭРА-ГЛОНАСС. Аналогичная система eCall была разработана в ЕС и будет технологически совместима с ЭРА-ГЛОНАСС.

23.7.3 Международная глобальная аэрокосмическая система (IGMAS)

Исторически первым предшественником современной системы Digital Earth Russia можно считать проект IGMAS (Международная глобальная аэрокосмическая система), предложенный в 2009 году (Меньшиков 2009).IGMAS был предложен как «специальная космическая система» или система систем, включающая космический, воздушный и наземный сегменты и предназначенная для «мониторинга астероидной и кометной опасности в реальном времени … возникновение природных и техногенных катастроф в глобальном масштабе, а также своевременное обнаружение астероидной и кометной опасности и доступность такой информации для широкого круга потребителей »(Кузьменко и др., 2010). Проект IGMAS остался нереализованным, но способствовал идее создания единой глобальной информационной системы, отвечающей требованиям Digital Earth.

23.7.4 Система ETRIS-DZZ

Проект «Цифровая Земля Россия», который разрабатывается Российским космическим агентством с 2017 года, включает в себя новую современную систему наземного сегмента в качестве ключевого элемента — a » единая географически распределенная информационная система дистанционного зондирования Земли »(ETRIS DZZ). Новая система, разработанная холдингом «Российские космические системы», успешно прошла испытания и рекомендована к эксплуатации в 2016 году (RussianSpaceSystems.ru 2016). ETRIS DZZ состоит из 13 центров, расположенных по всей России и за рубежом, в том числе в Арктике и Антарктике.По сравнению с существующим одноточечным приемом, развертывание системы с многоточечной организацией приема позволит значительно повысить эффективность использования существующих и планируемых российских спутников ДЗЗ за счет своевременной выгрузки накопленной информации из спутниковой памяти на большинстве орбитальные повороты.

23.7.5 Проект СФЕРА

Амбициозный проект СФЕРА был объявлен президентом России 7 июня 2018 года. Проект предусматривает развертывание обширной (примерно 640 спутников) группировки НОО, которая будет решать три основные задачи: связь доступ в Интернет, дистанционное зондирование, навигация и геолокация.Система включает три этапа развертывания: 2022 г., 2024 г. и 2028 г. (Kremlin.ru 2018). Технические характеристики будущей системы СФЕРА и информация о спутниках пока недоступны.

23.7.6 Услуги и приложения

Замечательная визуализация Земли с помощью современных компьютерных систем — важный аспект парадигмы цифровой Земли. Исторически сложилось так, что российское научное сообщество сосредоточилось на изучении Цифровой Земли как научной парадигмы, основанной на существующих практических реализациях (NASA WorldWind; Google Earth, ERDAS Titan и др.)). Кроме того, в России был разработан ряд паллиативных 2D-геопорталов, таких как Google Maps — Maps.Yandex.ru, Kosmosnimki.ru и т. Д. Однако ограниченные возможности картографических геопорталов очевидны, и потребность в реальных цифровых Земное решение сохраняется.

В 2010 году презентован «Геопортал Роскосмоса» (https://gptl.ru); он рекламировался как новаторское, обновляемое ежедневное глобальное освещение с использованием спутниковых изображений. Изображения с низким разрешением предоставляются бесплатно и доступны любому пользователю, изображения с более высоким разрешением можно приобрести.Стоимость разработки «Геопортала Роскосмоса» оценивалась примерно в 300 000 долларов США. Тем не менее необходимость создания полнофункциональной Цифровой Земли была очевидна из-за практических потребностей огромной страны.

Первым отечественным геопространственным продуктом, отвечающим требованиям парадигмы Цифровой Земли, стало программное обеспечение NeoGlobus, разработанное в Корпорации ВНИИЭМ, ведущем аэрокосмическом предприятии, специализирующемся на производстве спутников, в том числе спутников дистанционного зондирования семейств «Метеор» и «Канопус-Б». .В 2010 году NeoGlobus был представлен на седьмом международном промышленном форуме «GeoForm + 2010» как «инновационная среда для интеграции геопространственных данных», основанная на глобальной бесшовной мозаике спутниковых изображений (ВНИИЭМ 2010). NeoGlobus был предложен и реализован как среда для долгосрочного планирования и постановки задач для российских спутников дистанционного зондирования семейства «Канопус-Б», поэтому его рыночная ниша была ограничена.

Обновление парка спутников оптической разведки России

Ранняя концепция 2.Главное зеркало высотой 4 метра будет установлено на российских разведывательных спутниках нового поколения «Раздан». (Источник: журнал Kontenant) Барт Хендриккс Понедельник, 10 августа 2020 г. В настоящее время у России на орбите имеется только два действующих спутника оптической разведки, срок эксплуатации которых, возможно, уже истек. Они должны быть заменены более мощными спутниками с главным зеркалом примерно такого же размера, как те, которые, как предполагается, будут управляться на борту американских разведывательных спутников, но неясно, когда они будут готовы к полету.Экспериментальный спутник, запущенный в 2018 году, вероятно, является предшественником группировки гораздо меньших спутников-шпионов, которые улучшат изображения, предоставляемые большими спутниками. Спутник фоторазведки советских времен Большинство разведывательных спутников, летавших в советское время, возвращали пленку на Землю в капсулах. Спутники этого типа продолжали использоваться после распада Советского Союза, последний из которых был запущен в 2015 году. Они назывались «Зенит» (девять типов совершили более 600 вылетов в период с 1961 по 1994 год), «Янтарь» (пять типов совершили почти 180 вылетов). раз в период с 1974 по 2015 год) и Орлец (два типа совершили 10 полетов в период с 1989 по 2006 год).Все эти спутники были спроектированы и построены Центральным специализированным конструкторским бюро (ЦСКБ) и его дочерним заводом «Прогресс» в Куйбышеве (переименованный в Самару в 1991 году). Он был основан как филиал ОКБ-1 Сергея Королева в 1958 году и стал самостоятельным в 1974 году. Большинство разведывательных спутников, использовавшихся в советское время, возвращали пленку на Землю в капсулах. Спутники этого типа продолжали использоваться после распада Советского Союза, последний из которых был запущен в 2015 году. Недостатками спутников для возврата пленки были ограниченный запас пленки, которую они могли нести (и, следовательно, их ограниченный срок службы), и, что более важно, их неспособность своевременно возвращать изображения. В 1976 году Соединенные Штаты вывели на орбиту свой первый цифровой разведывательный спутник KH-11 / KENNEN, используя технологию CCD для отправки изображений на Землю в реальном времени. Запущено шестнадцать спутников этого типа, четыре из которых в настоящее время находятся на орбите. Считается, что несет телескоп с главным зеркалом 2.4 метра в диаметре, их сравнивают с космическим телескопом Хаббла, указывающим на Землю, а не на Вселенную, и имеют теоретическое разрешение на местности 0,15 метра. Спутники отправляют изображения на Землю через спутники ретрансляции данных на высокоэллиптических и геостационарных орбитах. Советский Союз не запускал свой первый оптико-электронный разведывательный спутник до декабря 1982 года. Он использовал автобус пленочных спутников «Янтарь» и традиционную камеру, не способную соответствовать разрешающей способности зеркального телескопа KENNEN.Кроме того, на нем была инфракрасная камера для ночных наблюдений. Спутники первого поколения (Янтарь-4КС1 или Терилен) с расчетным разрешением 1 метр с высоты 200 километров в период с 1982 по 1989 год запускались девять раз. Усовершенствованный спутник второго поколения (Янтарь-4КС1М или Неман) с В период с 1986 по 2000 год было выполнено 15 запусков с субметровым разрешением. Продолжительность полета постепенно увеличивалась с шести месяцев до более года, но даже это было намного короче, чем многолетние миссии, выполняемые американскими спутниками цифровой разведки.Спутники были способны отправлять изображения на Землю через военные спутники ретрансляции данных под названием Гейзер. Только в 1983 году советское правительство дало добро на разработку спутника, который по своим характеристикам был ближе к KENNEN. Для этого Ленинградскому оптическому институту ЛОМО было приказано построить оптическую систему 17В317 с телескопом с диаметром зеркала 1,5 метра. Предполагалось, что он будет летать на двух разных типах спутников.Один, называвшийся Сапфир, должен был быть построен ЦСКБ-Прогресс и выведен на низкие орбиты для полетов вблизи, а другой, получивший название Аракс (также известный как Аркон), будет произведен НПО им. Лавочкина и будет летать на гораздо более высокие орбиты в определенной области обзорные миссии. В конечном итоге «Сапфир» так и не поднялся на поверхность, а два спутника «Аракс», которые НПО Лавочкину удалось запустить в 1997 и 2002 годах, вышли из строя задолго до истечения расчетного срока службы. Персона После выхода из строя второго спутника «Аракс» в 2003 году Россия осталась без каких-либо цифровых разведывательных спутников на орбите и вынуждена была довольствоваться периодическими запусками спутников, возвращающих пленку, которые находились на орбите не более трех месяцев.Примерно на рубеже веков Министерство обороны объявило тендер на новый цифровой разведывательный спутник. НПО «Лавочкин» предложило уменьшенный вариант «Аракса», но 15 марта 2001 года контракт был заключен с ЦСКБ-Прогресс (в 2014 году переименован в Ракетно-космический центр «Прогресс» или «РКЦ Прогресс»). Контракт предусматривал строительство трех спутников под названием «Персона» («человек»), также известных под военным обозначением 14F137. После нескольких лет задержек 26 июля 2008 года первый спутник Persona был запущен как Космос-2441, но в сообщениях российской прессы в то время говорилось, что он был потерян всего два месяца спустя, потому что платы памяти в его бортовом компьютере пришли в негодность. заряженными частицами.Следующий спутник, Космос-2486, оснащенный усиленными электронными компонентами, вышел на орбиту 7 июня 2013 года. Предположения в российской прессе о том, что и с этим спутником вскоре возникли проблемы, были подтверждены судебными документами, опубликованными в 2017 году. — орбитальные испытания спутника были прерваны с августа 2013 г. по февраль 2014 г. из-за неуказанных проблем на борту и не были завершены до октября 2014 г. [1] Persona nr. 3 (Космос-2506) был запущен 23 июня 2015 года на орбиту, синхронизированную с орбитой второго спутника, чтобы обеспечить максимальное покрытие интересующих областей на Земле.Согласно тем же судебным документам, он также столкнулся с техническими проблемами во время первоначальных испытаний на орбите и не был объявлен работоспособным до ноября 2016 года. Несмотря на неудачный старт миссий Космос-2486 и Космос-2506, оба спутника, похоже, с тех пор работают нормально. Автобус «Персона», по всей видимости, эволюционировал из автобуса «Янтарь-4КС1М» и, как полагают, включает усовершенствования, которые значительно увеличили его эксплуатационный ресурс.В одной статье, опубликованной RKTs Progress в 2016 году, предположительно описывающей Persona, срок службы дизайна составляет пять лет [2]. Хотя Персона не упоминается по имени, в статье говорится о спутнике, вращающемся вокруг Земли по 730-километровой орбите под углом 98,3 ° к экватору, что является точными параметрами орбиты Персоны. Разрешающая способность оптической системы на местности составляет 0,5 метра. Оптическая система была разработана LOMO и была определена несколькими источниками как 17V321, хотя в судебных документах, опубликованных в 2012 году, она упоминается как 14M339M.[3] Презентация, сделанная ЛОМО в 2007 году, позволила определить, что он состоит из трехзеркального телескопа типа Корша с главным зеркалом диаметром 1,5 метра. [4] Русские никогда не публиковали рисунки или изображения Персоны, но нечеткая наземная фотография первого спутника Персоны, сделанная британским наблюдателем-любителем в 2008 году, дает хотя бы смутное представление о его внешнем виде. Это похоже на уменьшенную версию космического телескопа Хаббла с солнечными батареями, установленными параллельно телу спутника.Эта конфигурация солнечных панелей также рассматривается в патенте, описывающем механизм развертывания солнечных батарей Persona. [5] Изображение первого спутника Persona, полученное с земли, и впечатление художника. (кредит: Джон Локер) (указанный веб-сайт больше не работает) Гражданским порождением «Персоны» может стать «Ресурс-ПМ», который должен начать замену ныне действующих спутников дистанционного зондирования «Ресурс-П» в 2023 году. Объявленная для этих спутников орбита практически идентична орбите «Персоны».Автобус, скорее всего, очень похож, хотя солнечные батареи настроены иначе. Как и «Персона», «Ресурс-ПМ» будет использовать телескоп ЛОМО с 1,5-метровым главным зеркалом, но оптическая сборка будет другой, с использованием двухзеркального телескопа Ричи-Кретьена. Спутник дистанционного зондирования «Ресурс-ПМ». (кредит: РКЦ Прогресс) Несмотря на неудачный старт полетов «Космос-2486» и «Космос-2506», оба спутника, похоже, с тех пор работают нормально.Однако, если их проектный срок службы действительно составляет пять лет, оба уже превысили его. Хотя они вполне могут продолжать работать еще несколько лет, Россия не может позволить себе риск потерять возможности получения изображений с высоким разрешением, предлагаемые этими спутниками, и активно работает над обновлением своего парка спутников-шпионов. Раздан В августе 2016 года российская газета «Коммерсантъ» сообщила о существовании замены «Персоне» под названием Раздан (название реки в Армении, протекающей через столицу страны Ереван) (два ранее использовавшихся российских цифровых разведывательных спутника, Неман и Аракс, также были назван в честь рек в бывших советских республиках.Ссылаясь на «два информированных отраслевых источника», а также на общедоступную закупочную документацию, газета сообщила, что первые три спутника «Раздан», как ожидается, будут запущены в 2019, 2022 и 2024 годах, а третий будет первым, на котором будет установлена ​​оптическая система. Красногорского завода Зверева (ПАО КМЗ, далее — КМЗ) с диаметром зеркала более двух метров [6]. Больше подробностей о проекте в российской прессе после публикации статьи «Коммерсантъ» не появлялось.Однако значительный объем информации о проекте можно получить из различных российских онлайн-источников. Из общедоступных документов о закупках следует, что проект официально стартовал 19 июня 2014 года с подписанием контракта между Министерством обороны и РКЦ «Прогресс». Второй контракт по проекту был заключен теми же двумя сторонами 26 сентября 2016 года. Возможно, первоначальный контракт предусматривал только завершение предварительного проектирования спутника, а второй заключался в фактическом строительстве спутников.Это объясняет, почему сразу после подписания контракта 2014 года проектирование некоторых систем было поручено нескольким субподрядчикам, очевидно, на конкурсной основе. В то время как отдельные спутники обозначаются военным кодовым названием 14F156, кодовое название всего проекта («космическая система» в российской терминологии) — 14K046. Как видно из онлайн-документа «Прогресс РКЦ», проектирование спутника происходит в отделении № 1032 РКЦ «Прогресс» под руководством главного конструктора Олега Г.Федоренко. [7] Оптическая нагрузка Раздана (так называемый «электрооптический комплекс» или ОЭК) названа Севаном, в честь армянского озера, из которого берет начало река Раздан. В июле 2014 года РКЦ Прогресс подписал контракты на эскизный проект Севана с двумя производителями телескопов — КМЗ и ЛОМО [8]. Однако в более поздних документах по Севану нет никаких следов ЛОМО, что указывает на то, что КМЗ был выбран в качестве единственного поставщика. В отличие от ЛОМО, КМЗ входит в мощный холдинг «Швабе», объединяющий несколько десятков организаций, составляющих ядро ​​оптической отрасли России.Возможно, это помогло ей получить престижный контракт на Севан, в то время как ЛОМО пришлось довольствоваться контрактом на телескоп Ресурс-ПМ, который в некотором смысле является повторением работы, которую он проделал ранее для Persona. Несмотря на заявление «Ъ» о том, что телескоп КМЗ будет установлен только на третьем спутнике «Раздан», гораздо более вероятно, что все спутники будут нести одну и ту же оптическую нагрузку. Похоже, что КМЗ начал разработку технологии оптической полезной нагрузки Раздана еще до того, как проект официально стартовал.В декабре 2013 года он выиграл тендер, организованный Роскосмосом под названием «Зеркало-КТ» («зеркало» — «зеркало», «КТ» — «космический телескоп»). Цель этого была описана как «разработка технологии производства легких главных зеркал для современных крупногабаритных космических телескопов с очень высоким разрешением для дистанционного зондирования Земли» [9]. Все это означает, что размер главного зеркала Севана равен размеру того, которое, как считается, было установлено на американских спутниках KH-11 / KENNEN еще в 1976 году. Цель заключалась в разработке зеркала диаметром до 2,5 метров, а также композитной конструкции для размещения зеркала. Они должны быть способны продержаться на орбите не менее семи лет. Судя по документации, «Зеркало-КТ» было преждевременно завершено в феврале 2015 года, но из других источников очевидно, что КМЗ продолжал работу над системой в последующие годы. Возможное объяснение этого заключается в том, что «Зеркало-КТ» начиналось как гражданский проект, финансируемый Роскосмосом, и что космическое агентство остановило денежный поток в начале 2015 года, когда зеркало стало частью проекта Министерства обороны «Раздан».Чертеж зеркала, задуманного в рамках «Зеркало-КТ», был опубликован в статье в конце 2014 года (см. Рисунок вверху статьи) [10]. Как можно понять из онлайн-закупочных документов, КМЗ получил окончательное разрешение на разработку Севана 30 сентября 2016 года, через четыре дня после того, как Министерство обороны и РКЦ Прогресс подписали свой второй контракт на Раздан. Ожидается, что в качестве поставщика полезной нагрузки КМЗ будет выступать в качестве субподрядчика для РКЦ «Прогресс», но вместо этого он получил контракт непосредственно от Министерства обороны, которое, очевидно, хочет передать разработку Севана под свой непосредственный контроль. В то время как КМЗ отвечает за интеграцию оптической нагрузки, зеркала производятся Лыткаринским заводом оптического стекла (ЛЗОС). ЛЗОС уже объединился с КМЗ для проекта «Зеркало-КТ» в 2014 году, возможно, еще до утверждения Раздана. [11] По крайней мере, две публикации ЛЗОС подтверждают свою причастность к Раздану [12]. В некоторых выпусках корпоративного журнала компании «Спектр» явно упоминаются зеркала Севана, но сам проект не упоминается. Речь идет о «комплекте специальной оптики», состоящей из 2 шт.4-метровое главное зеркало, асферическое вторичное зеркало 0,54 метра и асферическое внеосевое третичное зеркало. [13] Скорее всего, это означает, что телескоп Раздана представляет собой трехзеркальный анастигмат Корша. В других выпусках «Спектра» упоминается контейнер, необходимый для перевозки 2,35-метрового зеркала, которое должно быть точным диаметром главного зеркала (2,4 метра — округленное число) [14]. Это подтверждают закупочные документы, которые могут быть связаны с Севаном и содержат чертежи всех трех зеркал внутри их контейнеров.Исходя из этого, диаметр третичного зеркала можно оценить примерно в 0,40 метра [15]. Чертежи главного, вторичного и третичного зеркал Севана в транспортных контейнерах. (кредит: сайт госзакупок России) Все это означает, что размер главного зеркала Севана равен размеру того, которое, как считается, было установлено на американских спутниках KH-11 / KENNEN еще в 1976 году. Оно также имеет почти точно такой же диаметр, как и два основных зеркала, которые использует Национальная разведка США. Офис передан НАСА в 2012 году для использования на борту астрономических спутников (один из которых будет летать на римском космическом телескопе Нэнси Грейс, ранее известном как Wide Field Infrared Survey Telescope).Это было запасное оборудование, оставшееся от проекта шпионского спутника NRO. Сообщалось, что подаренные зеркала были частью сборки из трех зеркал, но третье зеркало не было включено в пожертвование. Подобный диаметр главного зеркала Севана не обязательно означает такое же разрешение на местности, которое достигается американскими спутниками-шпионами. Другие факторы, которые имеют значение, — это качество зеркала и датчиков изображения. Материал, из которого изготовлено главное зеркало (а также, предположительно, и другие) — СО-115М, также известный как Ситалл или Астроситалл.Это кристаллический стеклокерамический материал, разработанный еще в советские времена и использовавшийся для многих российских космических зеркал, в том числе 1,5-метровых зеркал на Араксе и Персоне. Публикации LZOS подтверждают, что такие материалы, как карбид кремния (используемый в обсерваториях ESA Herschel и Gaia) и бериллий (используемый космическим телескопом Джеймса Уэбба), имеют лучшие характеристики, но они указывают на относительно низкую стоимость Sitall и его сверхнизкий коэффициент теплового расширения. [16] Датчики изображения ПЗС, которые будут использоваться Севаном, были определены как Кем-ПХ (для панхроматической визуализации) и Кем-МС (для многоспектральной визуализации).[17] Кемь — это название реки в Республике Карелия на северо-западе России. Датчики производятся на НПП «Элар», которая также производит ПЗС-матрицы для других российских спутников съемки Земли, включая «Персона», «Ресурс-П» и «Ресурс-ПМ». В статьях, опубликованных НПП Элар, указан размер пикселя 9×9 мкм² для Кем-ПК и размер пикселя 18×18 мкм² для Кем-МС. Одинаковые размеры пикселей ПЗС наблюдаются для системы панхроматической визуализации высокого разрешения Ресурс-ПМ и многоспектральной системы визуализации среднего разрешения, что свидетельствует об общности конструкции.[18] В главной силовой установке Раздана используется жидкотопливный двигатель разработки КБ Химмаш, входящего в состав Центра им. Хруничева [19]. Судя по имеющимся данным, это была модифицированная версия двигательной установки, летавшей на спутниках «Ресурс-П». Спутники также будут нести электрическую силовую установку. Производитель не может быть определен с уверенностью, но известно, что компания под названием НИИМаш получила задание построить ксеноновые баки для системы. [20] Согласно одному из документов НИИМАш, система будет использоваться для точной корректировки орбиты и позволит повысить наземную разрешающую способность бортового оптического комплекса.[21] Это, скорее всего, означает, что перигей Раздана будет, по крайней мере, периодически опускаться до высот, где требуется электрическая двигательная установка для противодействия атмосферному сопротивлению. Это напоминает испытания, проведенные в 2017–2019 годах Японией с экспериментальным спутником для получения изображений под названием Tsubame или сверхмалым испытательным спутником, в котором для борьбы с аэродинамическим сопротивлением при падении на высоту до 167 километров использовались ионные двигатели на ксеноновом топливе. Предположительно, спутники «Раздан» будут летать по эллиптическим орбитам, аналогичным тем, которые используются американскими цифровыми разведывательными спутниками, а не по круговым 730-километровым орбитам, используемым «Персоной». Также на борту будут гироскопы управления моментом, которые позволят спутникам ориентироваться без расхода топлива. Их предоставляет Научно-исследовательский институт командных приборов (НИИКП) в Санкт-Петербурге. Названные СГК-250, они имеют те же характеристики, что и гироскопы на спутниках «Ресурс-П» и «Персона», а также будут установлены на «Ресурс-ПМ» [22]. Еще одним субподрядчиком Разданского проекта является Научно-исследовательский институт точной механики (НИИ ТМ), который разрабатывает так называемую «Систему устранения информации» (SLI).[23] Это определено на веб-сайте компании как автономная операционная система, которая может стирать информацию (включая так называемую «закодированную информацию») в случае, если определенные параметры «превышают допустимые пределы», и, по-видимому, содержит набор специализированных датчиков для непрерывного мониторинга различных бортовые системы. Хотя оптическая нагрузка «Раздана», вероятно, тяжелее, чем у «Персоны», спутники должны оставаться в пределах пусковой мощности «Союз-2-1б», самой мощной ракеты в семействе ракет-носителей «Союз», которая также использовалась для запуска спутников «Персона».Более тяжелая масса спутника может быть компенсирована использованием эллиптической, а не круговой орбиты. Пуски будут осуществляться с военного космодрома Плесецк. В своем блоге в конце 2016 года разработчик ВНИИЭМ сказал, что отличные изображения, полученные первым спутником SkySat в 2013 году, побудили российские компании (включая МКС Решетнева) начать разработку планов создания аналогичных малых спутников в 2014 году. В закупочной документации говорится, что в настоящее время строятся два спутника «Раздан».В документации, опубликованной в сентябре 2017 г., указаны возможные даты запуска в конце 2020 г. и в конце 2021 г., но с тех пор эти даты, вероятно, сдвинулись. [24] Помимо возможных технических проблем, Раздан, как и многие другие российские космические проекты, вполне мог столкнуться с задержками как из-за бюджетных проблем, так и из-за введенных Западом санкций, которые усложнили поставку электронных компонентов иностранного производства для российской космической отрасли. Сейчас ведутся работы над гораздо меньшим типом шпионского спутника, который предположительно должен гарантировать постоянный доступ к изображениям высокого разрешения для российских военных, даже если спутники Persona выйдут из строя на орбите до того, как Раздан будет готов к запуску. ЕМКА и Разбег 29 марта 2018 года Россия запустила небольшой военный спутник из Плесецка с помощью космического корабля «Союз-2-1в», облегченного варианта ракеты-носителя «Союз» без четырех накладных ускорителей. Объявленный как «Космос-2525», он был выведен на орбиту размером примерно 320 на 350 километров с наклонением 96,64 °. Онлайн-тендеры на транспортировку спутника в Плесецк определили его как ЕМКА и связали с Всероссийским научно-исследовательским институтом электромеханики (ВНИИЭМ), производителем спутников дистанционного зондирования Земли и метеорологических спутников.В документах прослеживается история проекта до контракта, подписанного между Министерством обороны и ВНИИЭМ 23 октября 2015 г. [25] В годовом отчете ВНИИЭМ за 2016 год EMKA расшифровывается как «экспериментальный малый спутник», добавляя, что он будет служить основой для «космического комплекса дистанционного зондирования Земли», явно используемого здесь как прикрывающий термин для военной фоторазведки [26]. ЕМКА, вероятно, тот же спутник, который упоминался в нескольких статьях ВНИИЭМ в 2014–2015 годах как «Звезда».Один из них описал его как 150-килограммовый экспериментальный предшественник чуть большего 250-килограммового спутника (MKA-V), который может делать изображения с высоким разрешением как для гражданских, так и для военных целей. MKA означает «малый спутник», а «V» — «высокое разрешение». В статье сравнивается «Звезда» и МКА-V с первым из серии американских коммерческих спутников для съемки Земли SkySat-1 с максимальным разрешением 0,9 метра в панхроматическом режиме. На нем также есть рисунок MKA-V, показывающий, что он имеет такое же разрешение и по конструкции очень похож на SkySat.[27] Спутник МКА-В. (кредит: ВНИИЭМ) SkySat-1. (кредит: Planet Lab) Звезда также упоминается на сайте компании SKTB Plastik, у которой есть чертежи корпуса камеры, который она построила для спутника. [28] Форма и размер корпуса точно соответствуют форме и размерам камеры высокого разрешения, описанной в двух статьях, опубликованных в 2015 году, в которых говорилось, что это полезная нагрузка для другого небольшого спутника высокого разрешения под названием ISS-55, предложенного в то время ISS. Решетнев, наиболее известный как производитель спутников связи и навигации.[29] Камера, созданная белорусской оптической компанией ОАО «Пеленг», имеет максимальное разрешение 0,9 метра в панхроматическом режиме, идентичное разрешению SkySat-1. В своем блоге в конце 2016 года конструктор ВНИИЭМ сказал, что отличные изображения, полученные с первого спутника SkySat в 2013 году, побудили российские компании (включая МКС Решетнева) начать разработку планов создания аналогичных малых спутников в 2014 году [30]. Камера высокого разрешения, предназначенная как для спутников «Звезда», так и для МКС-55.(кредит: Труды МАИ) Из всего этого с достаточно высокой степенью уверенности можно сделать вывод, что первые запуски спутников SkySat в 2013 и 2014 годах вдохновили ВНИИЭМ и МКС Решетнева на создание небольших спутников дистанционного зондирования высокого разрешения (Звезда и МКС-55) с идентичной оптической системой. полезная нагрузка ОАО «Пеленг». Первоначально они могли быть предложены Роскосмосу в качестве гражданских спутников дистанционного зондирования, но также привлекли внимание Министерства обороны, которое в конце 2015 года выбрало спутник «Звезда» для дальнейшей разработки, переименовав его в EMKA.Это также объясняет, почему после 2015 года в открытой литературе больше нет описаний Звезды. Космос-2525 все еще находится в рабочем состоянии, продолжая выполнять регулярные ожоги, чтобы защитить свою орбиту от распада. Одной из целей миссии было наблюдение за наземными оптическими калибровочными целями, разработанными в Московском политехническом университете [31]. Рисунок из патента, показывающий калибровочные мишени, вероятно, используемые на спутнике EMKA / Kosmos-2525. Цели функционируют как глазковая диаграмма. Наименьшая группа полосок, которую можно разрешить, обозначает предел разрешения для используемого оптического инструмента. Подобные калибровочные мишени можно увидеть в нескольких местах в США (например, на базе ВВС Эдвардс), но новизна новых мишеней заключается в том, что они нарисованы не на асфальте, а на складных полимерных листах, которые можно использовать на разнообразие локаций. Оперативный преемник «Космоса-2525», вероятно, разрабатывается в рамках проекта, обозначенного в закупочной документации как «Разбег» («разбег»), переданного ВНИИЭМ Министерством обороны 1 ноября 2016 года.[32] Доступные документы только показывают, что Разбег является небольшим спутником, а также предполагают, что он разделяет некоторые конструктивные особенности с ЕМКА, указывая на то, что это тот же спутник, который был назван МКА-V в ранее упомянутой публикации ВНИИЭМ. Скорее всего, Разбег — это созвездие небольших спутников для получения изображений, которые при необходимости могут преодолеть разрыв между Персоной и Разданом и, в конечном итоге, дополнить изображения, предоставляемые большими спутниками-шпионами. Точно так же Национальное разведывательное управление США дополняет изображения, полученные с его собственных спутников, фотографиями с более низким разрешением, полученными от операторов коммерческих спутников дистанционного зондирования. Спутники ретрансляции данных Ключевым компонентом любой системы спутниковой съемки в реальном времени является сеть спутников ретрансляции данных, которая может передавать изображения с разведывательных спутников в течение длительных периодов времени, когда они не находятся в поле зрения наземных станций. Спутники Persona работали вместе с двумя военными спутниками ретрансляции данных под названием Garpun («гарпун»), также известными как 14F136. Построенные на МКС имени Решетнева, они были запущены в сентябре 2011 и декабре 2015 года после многолетних задержек (проект был начат в 1993 году).Второй спутник, как известно, использовался для экспериментов по лазерной связи с третьим спутником Persona с использованием бортового лазерного терминала LT-150. Всего было изготовлено два спутника Гарпун, и их расчетный срок службы неизвестен. Для обеспечения постоянного покрытия потребуется группировка не менее трех спутников. Еще больше усложняет ситуацию то, что в настоящее время у России нет спутников для получения радиолокационных изображений (ни гражданских, ни военных), способных видеть сквозь облачный покров и проводить наблюдения в ночное время. МКС Решетнев в настоящее время работает над новыми спутниками связи военного назначения под названием «Геракл» («Геркулес») и «Исполин» («гигант»), которые будут нести большие антенны, разрабатываемые компанией. Самый большой из них имеет диаметр 48 метров, хотя доподлинно неизвестно, предназначен ли он для любого из этих спутников. Геракль был описан одним источником как спутник ретрансляции данных и, вероятно, был преемником Гарпуна. [33] Проект «Геракль» начался в 2014 году, но нет никаких признаков того, что он приближается к запуску своего первого спутника.Спутники должны будут вывести на орбиту ракета «Ангара-А5», которая должна возобновить свои испытательные полеты из Плесецка в конце этого года после шестилетнего перерыва. У России также есть три спутника ретрансляции данных «Луч-5» на геостационарной орбите, но они были заказаны Роскосмосом, и неясно, используются ли они для ретрансляции информации со спутников Министерства обороны. МКС имени Решетнева недавно получила контракт на усовершенствованную версию этих спутников под названием Луч-5ВМ, запуск которой ожидается не ранее 2024 года.Специального упоминания о возможности ретрансляции военных спутников в технических характеристиках «Луч-5ВМ» нет. Outlook Россия полагается на два стареющих спутника Persona для получения изображений с высоким разрешением в интересах Министерства обороны. Оба, похоже, функционируют нормально после преодоления значительных проблем во время начальных испытаний на орбите. Однако нет никаких гарантий, что они будут продолжать работать до тех пор, пока не будут готовы спутники нового поколения «Раздан».Это может быть причиной того, что было принято решение разработать гораздо меньший и более простой тип спутника-шпион (Разбег), который мог бы помочь преодолеть разрыв до Раздана и в конечном итоге дополнить изображения, предоставляемые большими спутниками. Вероятный экспериментальный предшественник этих спутников (EMKA / Kosmos-2525) достиг стартовой площадки всего через 2,5 года после утверждения, что позволяет предположить, что действующие спутники также могут быть готовы к запуску относительно скоро. И все же разрешение, предлагаемое меньшими спутниками, не будет соответствовать разрешению Раздана.Министерство обороны также эксплуатирует два четырехтонных спутника наблюдения под названием Барс-М (запущен как Космос-2503 и 2515), но они используются для получения картографических изображений с низким разрешением. Еще больше усложняет ситуацию то, что в настоящее время у России нет спутников для получения радиолокационных изображений (ни гражданских, ни военных), способных видеть сквозь облачный покров и проводить наблюдения в ночное время. НПО им. Лавочкина работает над серией специализированных военных спутников для получения радиолокационных изображений под названием Аракс-Р, но неизвестно, когда они полетят.Новое поколение специализированных военных спутников для ретрансляции данных, необходимых для поддержки программы разведывательных спутников, также может быть через некоторое время не введено в эксплуатацию. Короче говоря, можно с уверенностью сказать, что нынешние возможности России в области космической разведки намного уступают таковым США и Китая. В худшем случае Министерство обороны России может даже оказаться в зависимости исключительно от изображений с более низким разрешением, полученных с российских гражданских спутников дистанционного зондирования Земли, пока его новый флот разведывательных спутников не будет готов к запуску в небо. Подробнее читайте в ветках Раздана, ЕМКА и Разбега на форуме NASA Spaceflight Forum. Они обновляются новой информацией по мере ее поступления. Список литературы Документы, опубликованные в 2017-2018 гг., Описывающие судебное дело между РКЦ «Прогресс» и НИИ ТП. Статья опубликована РКЦ «Прогресс» и Самарским национальным исследовательским университетом в «Вестнике Самарского государственного аэрокосмического университета», 2016/2. Документы (на русском языке), опубликованные в 2012-2013 гг., Описывающие три судебных процесса (1, 2, 3) между ЛОМО и НИИ ТМ. Презентация ЛОМО в 2007 г. Патент , опубликованный ЦСКБ-Прогресс в 2011 г. Статья опубликована в «Коммерсанте» 28 июля 2016 г. Документ о прогрессе РКЦ, опубликован в 2018 г. Закупочная документация (на русском языке), опубликованная в 2014 году, содержащая контракты на Севан, подписанные с ЛОМО и КМЗ. Тендерная документация на Зеркало-Т опубликована в 2013 г. Статья в журнале «Контенант», 2014/4, с. 27-40. См. Годовые отчеты ЛЗОС за 2014 и 2015 годы. Статья в журнале «Спектр», апрель-май 2018 г., с. 29; Материалы конференции, организованной ЛЗОС в октябре 2019 г., с. 14. Статья в журнале «Спектр», сентябрь-октябрь 2018 г., с. 4. статей в журнале «Спектр» за июнь-август 2018 г. (с.4), сентябрь 2019 г. (с. 5). Тендерная документация на перевозку первичных, вторичных и третичных зеркал Севана. М. Абдулкадыров, А. Семенов, “Современные способы производства астрономических и космических зеркал”, Фотоника, 2015/3. Статья о закупочной документации РКЦ, 16 октября 2016 г. Доклады, представленные НПП Элар на конференциях по дистанционному зондированию в 2018 г. (с. 74) и 2019 г. (с. 78). Закупочная документация (на русском языке) опубликована в июне 2015 года. Закупочная документация (на русском языке) опубликована в апреле 2015 года. Закупочная документация опубликована в декабре 2016 года. Закупочная документация опубликована в мае 2019 года. Документация о закупке (на русском языке) опубликована в декабре 2014 года. Закупочная документация опубликована в сентябре 2017 года. Закупочная документация опубликована в ноябре 2017 года. Годовой отчет ВНИИЭМ за 2016 год, стр.8, 10. Статья ВНИИЭМ опубликована в «Вопросы электромеханики», 2014/4. Страница на сайте СКТБ Пластик. Статья И.С. Решетнева опубликована в «Труды МАИ», №1. 81, 2015; А. Шевырногов и др. Система спутникового мониторинга территории Красноярского края на основе использования малых спутников, Вестник Сибирского федерального университета, 2015/8. Блог Александра Хромова из ВНИИЭМ, запись от 5 декабря 2016 г. резюме двух сотрудников Московского политехнического университета; Патент в соавторстве с одним из исследователей, опубликован в 2017 г. См., Например, эту закупочную документацию, опубликованную в ноябре 2017 года. Статья опубликована в журнале «Труды Кольского научного центра РАН», 2014/5, с. 44. Барт Хендрикс — давний наблюдатель российской космической программы. Примечание. Мы временно модерируем все отправленные комментарии, чтобы предотвратить всплеск спама.

Рассекреченный архив фильмов EROS показывает изменения в землепользовании после бедствий

Анимация изменения золотого рудника в европейской / азиатской стране Грузии, сделанная с использованием рассекреченных спутниковых данных CORONA за 1960-е годы и изображения Landsat 8 за август 2019 года.

Делая именно это, дистанционно измеренные временные ряды показали ему, где леса заменили заброшенные фермерские поля на севере России после распада Советского Союза.Где трава процветала среди неразорвавшихся мин, которые до сих пор усеивают границу между Арменией и Азербайджаном. Где призрачные земли в зоне отчуждения, окружающей Чернобыль, изобилуют лесами и богатым биоразнообразием, даже в отсутствие человечества.

Такие взгляды на прошлое и настоящее позволяют этому профессору экологии дикой природы Университета Висконсин-Мэдисон спрогнозировать, как будущие бедствия могут изменить растительный покров и землепользование.

«Все это очень полезно, потому что помогает нам понять, может быть, меньше того, что происходит после взрыва электростанции, не дай бог, но больше того, что происходит во время таких социально-экономических потрясений, как этот», — сказал Раделофф.«Когда случаются большие спады или революции любого рода, которые случаются чаще … мы можем лучше прогнозировать, как изменения в землепользовании, секвестрация углерода и так далее могут произойти в будущем из-за этих событий».

Landsat играет важную роль в этом исследовании; Фактически, Раделофф является членом научной группы Landsat. Но в его арсенале есть еще один бесценный ресурс — тысячи рассекреченных снимков со спутников-шпионов, которые хранятся в архиве фильмов в Центре наблюдения и науки за ресурсами Земли (EROS) недалеко от Су-Фолс, SD.

Более 900 000 таких изображений, которые в настоящее время рассекречены, были получены спутниками разведки США с кодовыми именами, такими как CORONA, ARGON и LANYARD в период с 1960 по 1984 год. Официально одобренные президентом Дуайтом Д. Эйзенхауэром, CORONA, например, работала в разгар холода. Война, сбор сотен тысяч изображений в запрещенных районах Восточной Европы и Азии.

Используя телескопическую камеру для съемки фотографий, CORONA загрузила экспонированную пленку в спасательные капсулы и выбросила их в воздух, пролетая мимо самолета.Оригиналы документов, связанных с фильмами и технической миссией, были рассекречены в 1995 году и сегодня хранятся в Национальном управлении архивов и документации. EROS имеет дублирующие источники фильмов, к которым имеет доступ сообщество специалистов по дистанционному зондированию.

Раделофф сказал, что его интерес к изображениям CORONA возник после просмотра документальных фильмов о программе. Он считал, что это потенциально полезно для работы, которую он делал в Восточной Европе, где он рассматривал такие вещи, как отказ от сельского хозяйства и его экологические последствия, а также эффективность охраняемых территорий после окончания Второй мировой войны и позже. , распад СССР.

График, показывающий рассекреченные спутниковые данные CORONA, собранные над Кавказским горным регионом.

«С учетом этой работы я знал, что изображения шестидесятых будут действительно важны», — сказал он. «Я знал, что мы можем заказать (изображения CORONA) через Национальный архив. Когда они начали заказывать еще, добавил он, они узнали, что у EROS есть еще и удобная копия, и что сканирование можно проводить в Центре.

Во время встречи научной группы Landsat в EROS в июне 2019 года Раделофф действительно смог увидеть операцию сканирования в Центре и просмотреть архивы.«Это очень впечатляет», — сказал он. «Он огромен и так аккуратно организован. Ясно, что фильм там в надежных руках ».

Поскольку EROS может отслеживать показатели распределения, он знает, что есть интерес к рассекреченным данным, «со стороны различных ученых, занимающихся временными данными из-за временных рамок, которые охватывают коллекции данных, а также доступного разрешения», — сказал Райан Лонгенри, Data Менеджер проекта по управлению и доставке информации в EROS.

Это определенно объясняет его интерес, согласился Раделофф.Хотя изображения CORONA являются черно-белыми, «они имеют очень высокое разрешение, примерно два метра (шесть футов), поэтому мы можем видеть много деталей о том, где находятся дома, где находятся сельскохозяйственные поля и характер землепользования в той эпохи », — сказал он. «И это важно, потому что, когда в игру вступили изображения Landsat, это был уже конец Советского Союза, и все начало меняться в середине восьмидесятых или около того. С данными 1970-х годов мы зафиксировали пик советской эпохи ».

Когда разведывательные снимки были обнародованы в феврале 1995 года, тогдашний вице-президент Эл Гор отметил, что спутники-шпионы дали U.С. уверенность в выполнении соглашений о контроле над вооружениями с Советской Россией, что в конечном итоге привело к резкому сокращению количества ядерного оружия и средств его доставки. Но Гор также признал, что CORONA также запечатлела экологическую историю Земли, которая предшествовала будущим спутникам наблюдения Земли как минимум на десятилетие.

Раделов не упускает из виду значение этого.

CORONA позволил ему изучить стратегически важный горный регион Кавказа между Турцией, которая является членом НАТО, и Советской Россией.Как изменилось землепользование с 1970-х годов до распада Советского Союза. Как сказал Раделофф, как войны, разразившиеся после ухода сильной руки Москвы, повлияли на землепользование.

После распада Советского Союза в 1991 году валовой внутренний продукт Советского Союза / России сократился вдвое. По словам Раделофф, последовавшие за этим социально-экономический шок и заброшенность земель видны на изображениях, полученных с помощью дистанционного зондирования. «Совершенно очевидно, что когда в какой-то области происходит много конфликтов, фермеры не так склонны сажать семена в землю», — сказал он.

Раделофф считает столь же интересным, что социально-экономический шок и заброшенность земель на Украине, последовавшие за распадом Советского Союза в 1991 году, были столь же серьезными, как и последствия аварии на Чернобыльской АЭС.

Графический список типов рассекреченных изображений в архиве USGS EROS.

«Уровень заброшенности был таким же за пределами зоны отчуждения после 1991 года», — сказал он. «Это было настолько экстремально».

Такая информация может быть спроецирована на будущие изменения земного покрова и землепользования в случае катастрофических политических событий и катастроф, которые еще не произошли на планете, сказал Раделофф.И спутниковые снимки, заархивированные в EROS, могут сыграть не менее важную роль в информировании этих прогнозов, добавил он.

Если есть один потенциальный барьер для такой возможности, так это тот факт, что рассекреченные изображения теперь стоят 30 долларов за сканирование, сказал Раделофф. По его словам, хотя он не считает это чрезмерным, это может стать препятствием для финансируемых проектов, которым придется покрывать эти затраты.

«Я втайне надеюсь, что в какой-то момент Геологическая служба США сделает с данными CORONA то, что было сделано с данными Landsat…. отсканируйте весь архив и сделайте его бесплатным », — сказал Раделофф. «Я думаю, это изменит то, как его использует сообщество».

Он мог быть прав, сказал Лонгенри. Однако на данный момент для оцифровки всех этих изображений требуются затраты и труд. Declass включает в себя очень большие коллекции. Изображения сканируются с высоким разрешением, чтобы захватить всю информацию, содержащуюся в пленке. Вдобавок ко всему, каждый кадр изображения требует двух или более отдельных сканирований, что снижает способность EROS систематически сканировать целые рулоны, сказал Лонгенри.

«При этом, — добавил он, — в NGA (Национальном агентстве геопространственной разведки) проводятся потенциальные мероприятия, которые могут сделать доступ ко всем рассекреченным данным реальностью в ближайшие пять-восемь лет».

Справочник по заказу и анализу спутниковых изображений высокого разрешения

Введение
О спутниках
Оценка проекта
Определение интересующей области
Поиск и идентификация изображений
A. Поиск изображений в Google Earth
B.Поиск изображений DigitalGlobe
C. Поиск изображений GeoEye
D. Поиск изображений ImageSat
Заказ изображений
Анализ изображений
A. Подготовка изображения
B. Оценка повреждений
Создание отчета
Заключение

Введение

Спутниковые снимки с высоким разрешением можно использовать для документации, мониторинга и защиты прав человека. Изображения особенно полезны для оценки масштабов насильственного конфликта, насильственного перемещения и других проблем с правами человека в отдаленных, недоступных или иным образом жестко контролируемых регионах мира, таких как Бирма и Шри-Ланка.По мере того как с годами развивались возможности спутниковой съемки с высоким разрешением, также появилась возможность анализировать влияние конфликта на инфраструктуру и другие особенности, которые можно идентифицировать по изображениям. Кроме того, снижение стоимости геопространственных технологий и увеличение доступности геопространственных данных сделали анализ изображений с высоким разрешением жизнеспособным исследовательским инструментом для правозащитных организаций.

Проекты анализа спутниковых изображений обычно включают документирование ущерба, нанесенного территории после того, как произошло событие.Например, в 2009 году AAAS изучило изображения Зоны гражданской безопасности (CSZ) в Шри-Ланке после того, как правительственные войска победили тамильских тигров. Сравнение снимков местности до и после того, как было объявлено, что CSZ обнаружил свежие воронки от бомб и снарядов, а также повреждения крыш. Этот тип сбора доказательств полезен для подтверждения рассказов НПО и очевидцев о событиях на местах, и это было сделано в Бирме, Зимбабве и других местах.

Анализ изображений также может использоваться для мониторинга недоступных или запрещенных областей, где событие еще не произошло, но вероятность конфликта высока.В этих приложениях интересующая область отслеживается путем постоянного сбора и обновления изображений. «Взгляд на Дарфур», совместный проект AAAS и Amnesty International, является одним из примеров проекта активного мониторинга. На сайте есть изображения дарфурских деревень, уязвимых для нападений, и он продолжает регулярно обновляться по мере необходимости, добавляя новые изображения для оценки недавних произошедших изменений. Хотя мониторинг потенциальной зоны конфликта путем получения новых спутниковых снимков на постоянной основе является идеальным вариантом, это может быть довольно дорогостоящим.

Eyes on Darfur также показывает, как изображения могут служить эффективным инструментом пропаганды, наглядно демонстрируя воздействие вооруженных нападений на гражданское население. Спутниковые изображения также хорошо подходят для публикации новостными организациями, отчетов о расследованиях и даже судебных разбирательств, поскольку они могут объективно подтвердить показания очевидцев и другие сообщения. Помимо насильственных конфликтов, изображения могут также использоваться для оценки других проблем, от вырубки лесов до земельных прав коренных народов.Хотя проведение анализа изображений может показаться сложным, это руководство предназначено для разбивки процесса идентификации, получения и анализа изображений на краткие этапы с упором на минимизацию затрат.

О спутниках

Большинство коммерческих изображений с высоким разрешением поступает со спутников DigitalGlobe, GeoEye и ImageSat International. Каждая компания эксплуатирует спутники с панхроматическим (черно-белым) разрешением менее одного метра, а некоторые из них также имеют мультиспектральное (цветное) разрешение менее двух метров.Например, спутник WorldView-2 компании DigitalGlobe имеет панхроматическое разрешение 50 сантиметров (см) и мультиспектральное разрешение 1,84 метра. Это фактически означает, что спутник будет обнаруживать объекты размером более 50 см. Каждое изображение, создаваемое спутником, состоит из миллионов пикселей, каждый из которых представляет собой квадратную поверхность земли размером 50 см на 50 см. Этот уровень разрешения идеален для анализа конфликтных зон, где небольшие дома и другие строения часто разрушаются в результате насилия. Однако большинство современных спутников не могут захватывать отдельных людей, потому что их размеры, если смотреть сверху, меньше, чем разрешение большинства изображений.Иногда видны изображения, на которых люди или, что более вероятно, их тени видны как отдельные пиксели, но это скорее исключение, чем норма. Знание пределов возможностей спутниковой съемки будет полезно для определения того, подходит ли проект для этого типа анализа.

Оценка проекта

Многие вопросы прав человека, но не все, могут выиграть от использования спутниковых изображений правозащитными группами. События, связанные с насилием между людьми, не подходят для анализа изображений из-за неспособности большинства спутников запечатлеть людей на земле.Однако более масштабные события, во время которых сжигаются дома, используются артиллерия или бомбы или вырываются большие могилы, более подходят для анализа изображений. Некоторые примеры ситуаций, в которых спутниковые снимки оказались полезными, можно найти на странице тематических исследований SHRP. Вот несколько простых вопросов, которые исследователь может задать, чтобы определить, могут ли быть полезны спутниковые снимки:

1. Вносило ли рассматриваемое событие значительные изменения в здания, дороги, растительный покров, транспортные средства или другие объекты площадью более 2–3 квадратных метров?
2. Известно ли точное место происшествия, о котором идет речь, или его можно определить?
3. Дата события известна или ее можно определить?
4. Произошло ли это событие после 1999 года, когда был запущен первый коммерческий спутник высокого разрешения?

Если ответы на все вышеперечисленные положительные, возможно, проект по правам человека подходит для анализа изображений.Затем исследователям необходимо будет проработать процесс определения областей интереса, поиска и определения местоположения соответствующих спутниковых изображений, а также получения и анализа этих изображений. Эти шаги более подробно описаны ниже.

Определение интересующей области

В качестве первого шага в любом аналитическом проекте необходимо определить границы интересующей области. Для этого исследователи должны искать названия городов, рек, достопримечательностей и других объектов в источниках, описывающих рассматриваемые события.Следует сосредоточить внимание на тех областях, где событие наиболее вероятно произошло, и установить временные рамки его наступления. Эти топонимы, определяющие интересующую область, будут использоваться для поиска и заказа изображений и должны быть связаны с конкретными географическими координатами. Этот процесс, известный как «геокодирование», может быть выполнен с использованием Интернета, традиционных карт, Google Планета Земля ». нечеткие сопоставления, «отображение, внесенное пользователем» и другие методы, как описано ниже.

Интересующая область может быть определена точкой или многоугольником.Определение области как точки с использованием одной пары координат полезно, когда место небольшое и точное, например, в секретной тюрьме. Но если был сожжен весь город или несколько деревень подверглись обстрелу, создание многоугольного контура области (в виде файла Google Earth KML или GIS-совместимого шейп-файла) более полезно. Поскольку анализ изображений может занимать много времени, а цены основаны на количестве приобретенных квадратных километров, обычно полезно минимизировать, насколько это возможно, размер интересующей территории.

Google Планета Земля (GE) — это бесплатное автономное настольное приложение, которое предоставляет спутниковые снимки большей части мира и полезно для определения интересующей области. Чтобы определить координаты области, увеличьте масштаб области с помощью колеса прокрутки мыши или ползунка в правой части окна карты. Как вариант, введите название места в поле «Перелететь к» на панели поиска, и во многих случаях Google Планета Земля найдет эту область автоматически. Затем убедитесь, что строка состояния, отображающая широту, долготу и высоту, отображается вдоль нижнего края окна карты.Если это не так, щелкните Просмотр <Строка состояния. Полоса отображает положение курсора мыши на глобусе. Если интересующее местоположение небольшое, например, отдельное здание, увеличьте насколько возможно и запишите широту и долготу в строке состояния. Этот пункт можно использовать для поиска в архивах спутниковых компаний.

Если интересующая область большая и неточная, исследователь может счесть полезным создать ее контур, что можно сделать, выбрав «Многоугольник» в меню «Добавить» или нажав кнопку «Добавить многоугольник» в Google. Панель инструментов Земли.Затем появится диалоговое окно, позволяющее пользователю создать многоугольник, щелкнув для создания новых вершин. Когда многоугольник будет завершен, нажмите ОК в диалоговом окне. Если пользователь желает отредактировать многоугольник, просто щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Свойства», чтобы внести изменения. После создания интересующей области сохраните многоугольник как KML, щелкнув правой кнопкой мыши элемент на панели «Метки» и выбрав «Сохранить место как». В появившемся диалоговом окне измените «Тип файла» на KML и нажмите «Сохранить». Файлы KML можно использовать для поиска в архивах GeoEye.Для поиска в архивах DigitalGlobe в интересующей области файл KML необходимо преобразовать в шейп-файл. Преимущество создания многоугольника интересующей области по сравнению с простой записью центральной точки заключается в том, что поиск изображений ограничен выделенной областью. Дополнительная информация о поиске в архивах приведена ниже в разделе «Поиск и идентификация изображений».

Если название места не может быть обнаружено с помощью Google Планета Земля, рассмотрите возможность использования нечеткого сопоставления. Этот инструмент выполняет поиск в большой базе данных любых названий мест, которые совпадают или очень похожи на введенное название места.Затем отображаются широта и долгота каждого совпадения. Используя топонимы из сервера имен GEOnet Names Server Национального агентства геопространственной разведки США, топографические карты России, неправительственные организации и другие источники, нечеткие сопоставители могут определять местоположение даже в самых отдаленных районах.

Когда при использовании вышеуказанных методов не удается определить местоположение, поиск в Интернете часто дает полезные результаты из новостных статей и сообщений в блогах. Картографические сайты, созданные пользователями, такие как Wikimapia и OpenStreetMap, также могут предоставлять географическую информацию.Села, которые слишком малы для того, чтобы их можно было идентифицировать с помощью Google Планета Земля, и нечеткие сопоставления иногда идентифицируются участниками этих сайтов.

Поиск и идентификация изображения

После определения географических координат интересующей области начинается поиск доступных изображений. Чтобы задокументировать событие, исследователю, как правило, необходимо получить два изображения, одно сделанное до события, а второе — после него. Иногда требуется больше изображений, чтобы показать изменения за более длительные периоды времени, а иногда и одно изображение — все, что нужно.

При поиске изображений важно отметить, что некоторые спутники делают панхроматические изображения, а другие — как панхроматические, так и мультиспектральные изображения. В общем, покупка немного более дорогого мультиспектрального изображения, которое включает панхроматическое изображение, предпочтительна из-за дополнительной информации о цвете, которая предоставляется. Однако для некоторых проектов может потребоваться наилучшее возможное разрешение, которое в зависимости от наличия может потребовать приобретения только с панхроматического спутника.

Одним из недостатков мультиспектральных изображений является то, что они имеют гораздо более низкое разрешение, чем панхроматические изображения. GeoEye-1, например, имеет мультиспектральное разрешение 1,65 метра, но панхроматическое разрешение 0,5 метра. Это можно исправить с помощью «панорамирования резкости», при котором информация о цвете мультиспектрального изображения применяется к черно-белому изображению той же области. В результате получается мультиспектральное изображение с разрешением панхроматического изображения. Хотя это не дает того же изображения, что и 0.Мультиспектральный сенсор на 5 метров был бы, он примерно один.

Мультиспектральные изображения различаются по количеству полос. Трехканальные изображения содержат красные, зеленые и синие полосы, составляющие цветное изображение. Четырехполосные мультиспектральные изображения включают красный, зеленый, синий и ближний инфракрасный диапазоны. В ближнем инфракрасном диапазоне очень легко распознается растительность, что позволяет отличать деревья от строений и других элементов. Покупка этого дополнительного ремешка может быть выгодна в зависимости от текущего проекта.При покупке мультиспектрального изображения необходимо указать желаемое количество полос, три или четыре.

Имея в виду эту информацию, изображения можно найти, выполнив поиск в архивах коммерческих спутниковых изображений, а иногда и в Google Earth. Как правило, первым шагом в процессе поиска является поиск любых бесплатных изображений с высоким разрешением в Google Планета Земля.

A. Поиск изображений в Google Earth

Чтобы начать поиск, введите координаты или название целевой области в поле «Перелететь» или просто увеличьте масштаб до нужного географического экстента в Google Планета Земля.Если доступно изображение с высоким разрешением, дата его создания будет отображаться в нижней части окна просмотра. Пользователь может проверить наличие старых изображений, щелкнув Просмотр <Исторические изображения или нажав значок Исторические изображения на панели инструментов. Ползунок, который появляется вверху, позволяет пользователю просматривать более старые изображения интересующей области, если таковые имеются. Для областей, не охваченных снимками с высоким разрешением, могут быть доступны снимки Landsat с низким разрешением. Хотя Landsat обычно не подходит для анализа прав человека, изображения могут оказаться полезными в зависимости от проекта.Для поиска имеющихся в продаже изображений от DigitalGlobe можно перейти на панель «Слои» и выбрать «Больше <Покрытие DigitalGlobe». Этот метод более подробно обсуждается в разделе DigitalGlobe ниже.

Когда изображение найдено, снимок можно сохранить, выбрав Файл <Сохранить <Сохранить изображение. Этот процесс наиболее эффективен, если интересующая область небольшая, хотя несколько небольших изображений можно сшить вместе с другим программным обеспечением, чтобы охватить более широкие области. Для получения изображения большой площади с высоким разрешением может потребоваться Google Планета Земля Про.GE Pro позволяет пользователю сохранять изображения с более высоким разрешением (4800 пикселей), чем в стандартной версии. Необходимо приобрести лицензию на программу, а GE Pro включает возможность измерения площади, интеграции данных GPS и импорта шейп-файлов.

Если для использования в программе географических информационных систем (ГИС) требуется качественный спутниковый снимок с географической привязкой, тогда потребуется покупка или получение исходного изображения иным образом. Для этого пользователю нужно будет выполнить поиск в архивах крупных спутниковых компаний.Список коммерческих спутников высокого разрешения приведен ниже:

.

Спутник	Компания	Разрешение (метры)	Ввод в эксплуатацию	Банкноты
QuickBird	DigitalGlobe	0,61 сковорода, 2,4 мульти	2001
WorldView-1	DigitalGlobe	0,4 противень	2007	Только правительство США.Гражданское разрешение ухудшилось до 0,5 м.
WorldView-2	DigitalGlobe	0,46 противень, 1,84 мульти	2009	Гражданское разрешение ухудшено до 0,5 м.
IKONOS	GeoEye	0,82 противень, 4 м, мульти	1999
GeoEye-1	GeoEye	0,41 противень, 1,65 мульти	2008	Гражданское разрешение ухудшено до 0,5 м.
ЭРОС-Б	ImageSat International	0,7 противень	2006

В онлайн-архивах коммерческих компаний можно искать, указав точку координат, нарисовав интересующую область с помощью их картографических интерфейсов или загрузив шейп-файл или KML. Конкретная информация о спутниках, изображениях и процессах поиска DigitalGlobe, GeoEye и ImageSat International подробно описана ниже.

Б.Поиск изображений DigitalGlobe

ImageFinder — это доступный для поиска архив изображений DigitalGlobe со спутников QuickBird, WorldView-1 и WorldView-2 (см. Таблицу), который позволяет пользователю сузить поиск по дате, углу отклонения от надира и облачности. Области интереса можно определить в ImageFinder путем ввода координат, загрузки шейп-файла или рисования области интереса, как описано ниже. Дополнительную помощь можно найти по этой ссылке.

Метод 1: введите координаты центральной точки

1. В ImageFinder перейдите к Polygon
2. Введите широту и долготу в десятичных или шестидесятеричных (DMS) градусах. Чтобы ввести координаты многоугольника, щелкните вкладку «Координаты углов» вверху.
3. Укажите размеры поиска.

Метод 2. Загрузить шейп-файл

1. В ImageFinder выберите Многоугольник <Загрузить файл формы
2. Прикрепите сжатый (заархивированный) шейп-файл.

Метод 3: начертить интересующую область

1. Используя панель инструментов ImageFinder, увеличьте масштаб до интересующей области.
2. Используйте «Нарисовать многоугольник с помощью поля перетаскивания» или «Нарисовать многоугольник с помощью точки и щелкнуть», чтобы определить интересующую область.

После этого ImageFinder отобразит интересующую область красным контуром на динамической карте. Широта, долгота и квадрат области интереса появятся справа в поле состояния карты. Обратите внимание, что минимальный размер заказа архивных изображений DigitalGlobe составляет 25 квадратных километров, что часто бывает достаточно для целей исследования прав человека.

Дополнительные критерии поиска можно указать, нажав кнопку «Изменить фильтр» в поле «Фильтр поиска». Установите Максимальный облачный покров на 100% и «Максимальный угол отклонения от надира» на 45 градусов, чтобы просматривать все полученные изображения области. При нажатии кнопки «Поиск» откроется новое окно с результатами запроса. Список можно отсортировать по любому столбцу в таблице, щелкнув соответствующий заголовок. Изображения можно предварительно просмотреть либо в новом окне (щелкнув ссылку «просмотр» в любой записи таблицы), либо на карте (установив флажок, расположенный под заголовком «просмотреть изображение»).

После определения подходящего изображения запишите идентификатор изображения и дату получения для использования при заказе у торгового посредника. Также потребуется шейп-файл интересующей области. Выбрав Download

изображений DigitalGlobe также можно искать с помощью Google Планета Земля. На боковой панели «Слои» нажмите «Еще <Покрытие DigitalGlobe». Это отобразит следы всех доступных изображений в области, как показано на скриншоте ниже.

C. Поиск изображений GeoEye

GeoFUSE — это онлайн-архив GeoEye изображений, полученных со спутников IKONOS и GeoEye-1. Используя этот интерфейс, интересующую область можно указать несколькими способами, как описано ниже. Дополнительную помощь можно найти здесь.

Метод 1: введите координаты центральной точки

1. На домашней странице GeoFuse прокрутите вниз и щелкните Расширенные параметры поиска. На следующей странице щелкните По запросу геометрии.
2. Введите широту и долготу в десятичных или шестидесятеричных (DMS) градусах.Чтобы ввести координаты многоугольника, щелкните вкладку По координатам ограничивающего прямоугольника.
3. Укажите радиус поиска, если применимо, и нажмите «Буфер точки обработки».
4. Укажите диапазон дат и максимальную облачность и нажмите «Открыть постоянную ссылку».

Метод 2. Загрузить шейп-файл / KML / KMZ

1. На домашней странице GeoFuse прокрутите вниз и щелкните Расширенные параметры поиска. На следующей странице нажмите «Загрузив файл».
2. Прикрепите сжатый (заархивированный) шейп-файл, KML или KMZ и щелкните Обработать файл.
3. Укажите диапазон дат и максимальную облачность и нажмите «Открыть постоянную ссылку».

Метод 3: начертить интересующую область

1. На домашней странице GeoFuse щелкните Онлайн-карты. Используя доступные инструменты, увеличьте масштаб и очертите интересующую область.
2. Используйте инструмент «Канцелярская кнопка» или «Многоугольник», чтобы определить интересующую область.

Получившаяся карта покажет интересующую область и контуры изображений, которые соответствуют указанным критериям. Щелчок по значку «Настройки поиска» позволяет пользователю изменить максимальный размер облачности и диапазон дат.После настройки критериев результаты поиска можно загрузить в виде файла SHP, KMZ, CSV (Excel) или HTML, щелкнув значок загрузки данных внизу. Обратите внимание, что для изображений GeoEye необходимо заказывать минимальную площадь 49 квадратных километров. Для удобства пользователя на нижней панели окна карты отображается приблизительная квадратная площадь интересующей области.

Изображение можно предварительно просмотреть, установив флажок рядом со значком посадочного места на панели результатов каталога изображений.Это отобразит изображение прямо на карте. Изображение также можно предварительно просмотреть, выбрав «Подробности», затем нажав «Просмотреть метаданные полного изображения» во всплывающем окне и, наконец, прокрутив страницу до «URL-адрес файла изображения» в новом окне.

Архив

GeoEye также доступен для поиска в Google Планета Земля, загрузив файл KML, который взаимодействует с серверами GeoEye. После открытия файла KML появится на панели «Места» Google Планета Земля. Щелчок по появившемуся логотипу «Поиск в каталоге изображений GeoEye» откроет окно, содержащее доступные параметры облачности, показанные ниже.

После завершения поиска диапазон дат можно изменить с помощью ползунка, который появляется в верхней части окна карты. Затем на карте будут отображаться контуры любых изображений, соответствующих критериям поиска. При нажатии на значок изображения отображается подробная информация о сцене, а также возможность предварительного просмотра изображения.

Предварительный просмотр изображения полезен для определения наличия облаков над интересующей областью. Если результаты поиска дают полезное изображение, следует указать источник изображения, дату сбора и идентификатор заказа для упорядочивания.

GeoEye также предлагает панель инструментов GeoFUSE для ESRI ArcMap GIS, которая позволяет выполнять простой поиск доступных изображений. Использование панели инструментов аналогично онлайн-интерфейсу в том, что пользователь должен указать интересующую область либо с помощью значений координат, рисования многоугольника или выбора объекта. Результаты поиска также могут быть уточнены по облачности, углу отклонения от надира и дате съемки. Панель инструментов предназначена для тех, кто знаком с приложениями ГИС.

D. Поиск изображений ImageSat

Еще один источник изображений — ImageSat International, который управляет спутником EROS-B с 0.Панхроматическое разрешение 70 метров. В отличие от двух других коммерческих поставщиков, о которых говорилось ранее, ImageSat не имеет доступного для поиска архива изображений в Интернете. Чтобы запросить просмотр доступных изображений, пользователи должны отправить координаты и временные рамки по адресу [email protected].

Порядок изображений

Когда изображение было идентифицировано, AAAS обращается к стороннему торговому посреднику для отправки заказа. Связь с этими торговыми посредниками происходит в основном по электронной почте, в которой заказываемая область указывается вложениями шейп-файлов, совместимых с WGS-1984, в географической проекции.Это, вместе с идентификатором каталога, платформой обработки изображений и датой приобретения, составляет более чем достаточно информации для отправки заказа. Обработка обычно занимает от одного до трех дней, после чего запрошенные данные доставляются в электронном виде через FTP.

В случае отсутствия архивных изображений высокоприоритетной цели спутнику может быть поручено получить новое изображение по запросу пользователя. Этот вариант значительно дороже, чем заказ изображений из архивов, но процесс во многом тот же, с шейп-файлами или KML-файлами соответствующей области, отправляемыми торговому посреднику, вместе с запрошенными параметрами, касающимися угла обзора и облачности.Обратите внимание, что реселлеры изображений также часто помогут вам решить любые проблемы с размещением или заказом изображений, поэтому не стесняйтесь обращаться к ним со своими вопросами. Список авторизованных реселлеров DigitalGlobe находится здесь, а GeoEye — здесь. Ниже представлена ​​диаграмма с указанием цены за квадратный километр и минимального размера заказа для каждого спутника.

Компания	Спутник	Минимальный заказ	Цена (в архиве)	Цена (Новая коллекция)
DigitalGlobe	QuickBird	25 км 2	$ 17 / км 2	$ 23 / км 2
DigitalGlobe	WorldView-2	25 км 2	$ 17 / км 2	$ 23 / км 2
DigitalGlobe	WorldView-1	25 км 2	$ 14 / км 2	$ 20 / км 2
GeoEye	GeoEye-1	49 км 2	$ 12.50 / км 2 (старше 90 дней)	$ 25 / км 2
GeoEye	IKONOS	49 км 2	$ 10 / км 2 (старше 90 дней)	$ 20 / км 2
ImageSat International	ЭРОС-Б	49 км 2	$ 10 / км 2	$ 14 / км 2 (оценка)

После заказа изображений храните квитанции и записи в порядке, чтобы их можно было использовать в будущем.Скорее всего, заказ будет выполнен в виде электронного письма со ссылкой на FTP-сайт, с которого можно загрузить изображения. В зависимости от типа подключения к Интернету загрузка может занять до нескольких часов из-за размера передаваемых файлов изображений.

Анализ изображений

A. Подготовка изображения

После выполнения заказа и получения изображения исследователь должен начать просмотр изображения в соответствующем программном пакете. Существуют различные варианты просмотра изображений, от программ ГИС, таких как ESRI ArcMap и бесплатная Quantum GIS, до программного обеспечения, предназначенного для анализа изображений, например ERDAS Imagine, Opticks и MultiSpec.Если эти программы недоступны, файлы изображений TIFF можно даже прочитать в средствах просмотра изображений, таких как Paint или Adobe Photoshop. Однако программы ГИС и анализа изображений, безусловно, являются предпочтительным вариантом, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами географической привязки, включенной в изображение.

Когда изображения загружены в соответствующее программное обеспечение, аналитик должен визуально просканировать каждое из них, чтобы определить, подходит ли оно для анализа (т.е. правильное местоположение, облачный покров, разрешение и т. Д.). Обратите внимание, что многие спутниковые изображения состоят из нескольких полос, которые указывают длины волн отраженного света, захваченного спутниковым датчиком.Полное обсуждение этого аспекта анализа спутниковых изображений здесь невозможно, но читатели могут ознакомиться с другими источниками информации по дистанционному зондированию и анализу изображений. Как правило, для мультиспектральных изображений комбинация красно-зелено-синих полос дает естественно окрашенное изображение, что позволяет легко интерпретировать изображение. В других случаях предпочтительным является выделение растительности, и ближний инфракрасный диапазон может отображаться как основной цвет, что позволяет отображать ложные цвета, что делает растительность легко различимой, как показано ниже.

Изображения любезно предоставлены http://rangeview.arizona.edu/Tutorials/intro.asp

Слева — изображение естественного цвета с красной, зеленой и синей полосами. Изображение справа является цветным инфракрасным, и на нем показаны ближняя инфракрасная, красная и зеленая полосы. Инфракрасный диапазон помогает легко идентифицировать растительность.

Для всех изображений, особенно панхроматических, обычно требуется применить растяжение, чтобы изображение было лучше всего отображено. Хотя тип растяжения будет варьироваться в зависимости от изображения, обычно наиболее идеальные результаты дает растяжение со стандартным отклонением или максимальное-минимальное растяжение.Эти растяжки могут применяться ко всему растровому изображению или только к визуальному экстенту фрейма данных. Результаты часто сильно различаются между двумя степенями, поэтому оба должны быть проверены. Важно, чтобы зритель изображения знал о корректировках, которые вносятся в изображение. Слишком большое количество изменений может ввести в заблуждение, в то время как недостаточная точная настройка может скрыть важные детали изображения.
Если используется несколько изображений, определите, хорошо ли привязаны изображения друг к другу или требуется совместная регистрация.Другими словами, дом на одном изображении должен находиться в том же месте, что и дом на другом изображении. Несколько метров в одном направлении — обычное дело, но изображения с перекосом на 15 и более метров могут отрицательно повлиять на анализ. Географическая привязка изображений — важная подтема дистанционного зондирования, и из-за различных факторов, таких как вибрация спутника и угол обзора, почти всегда есть некоторая ошибка, которую необходимо преодолеть. Чтобы исправить это, программы ГИС и анализа изображений будут иметь инструменты георективации, которые позволят пользователю вручную выравнивать изображения, отмечая точки отсчета.Объяснение процесса для ArcMap можно найти здесь. Правильная привязка изображения уменьшит количество ошибок и приведет к более эффективному анализу, хотя идеальная совместная регистрация нескольких изображений обычно невозможна.

B. Оценка ущерба

В начале анализа исследуйте каждое изображение, чтобы понять его индивидуальные характеристики. Изображения могут иметь разное разрешение, цвет или четкость. Обращение к этим различиям не позволит исследователю отметить изменение там, где оно фактически не произошло.Например, структура, которая выглядит размытой на остаточном изображении, может быть результатом сцены с более низким разрешением, временного облака пыли или влаги или какого-либо другого фактора, а не повреждения.

AAAS в первую очередь использует ERDAS Imagine для анализа повреждений. С помощью этой программы два изображения могут быть отображены в соседних окнах и «привязаны» таким образом, что при прокрутке изображения одновременно прокручивается и другое. Это позволяет проводить параллельный анализ без необходимости включать и выключать слои. Использование двух мониторов еще больше упрощает процесс анализа, позволяя отображать максимальную площадь изображений до и после.Однако из-за стоимости программы и дополнительного монитора ERDAS может быть не подходящим вариантом для всех. Другие программы ГИС, такие как ArcMap и Quantum GIS, также хорошо подходят для анализа изображений. Поскольку в этих программах слои изображений складываются, исследователь должен будет включать и выключать слои для проведения анализа. Таким образом можно использовать даже Google Планета Земля, хотя сначала необходимо преобразовать изображения в наложения KML.

При сравнении изображений создайте шейп-файл или другой файл данных, чтобы отметить, где на последующем изображении произошло изменение.Точечный шейп-файл полезен при подсчете количества поврежденных отдельных структур. Однако при представлении результатов анализа аудитории может быть полезен шейп-файл многоугольника; это очертит затронутые области, не закрывая обзор изображения, как многие точки. Создав шейп-файл, начните оценку с одного угла изображения и прокручивайте в одном направлении, пока не встретите другой край изображения. Прокрутка должна продолжаться вперед и назад до тех пор, пока не будет покрыто все изображение, все время отмечая изменения как новые точки в шейп-файле.Этот метод гарантирует, что ни одна часть сцены не останется незамеченной. Во время первого раунда сравнения изображений отметьте любые возможные изменения, которые произошли между изображениями до и после. Во втором раунде уточните эти области, отметив только те, в которых произошло наиболее очевидное изменение, с учетом возможных сезонных колебаний, различий в направлении солнца и других факторов окружающей среды.

Обязательно используйте все подробности происшествия, полученные из отчетов очевидцев, чтобы сфокусировать анализ на определенной области изображения.Если интересующая вас область нечеткая, то лучше всего использовать метод прокрутки, описанный выше. Кроме того, использование инструмента измерения в ArcMap, Google Earth или другой программе анализа поможет оценить расстояния и площади, необходимые для выявления изменений.

При проведении анализа повреждений следует учитывать несколько моментов. Отсутствие или присутствие растительности может зависеть от сезона, в котором было получено изображение. Поскольку получение изображений в одно и то же время года не всегда возможно, имейте в виду, что деревья могут терять листья, листья могут менять цвет, а реки могут приливаться и отливаться в зависимости от сезона.Понимание этого поможет исследователю отличить растительность от жилых построек. На 4-полосном изображении (красный, зеленый, синий и ближний инфракрасный) назначение ближнего инфракрасного диапазона каналу красного цвета сделает здоровую растительность красной. Различить жилище и растительность на панхроматическом изображении не так четко. Дерево обычно выглядит размытым по периметру и имеет мягкие края по сравнению с острыми краями жилищных конструкций. Более глубокое знание концепций дистанционного зондирования, обсуждаемых в этом руководстве НАСА, может помочь в анализе некоторых проектов.

Понимание обычаев, экономики и истории региона также может способствовать хорошему анализу. В Дарфуре, например, многие дома представляют собой кольцевые хижины из глиняных стен. Если поджечь, соломенная крыша хижины сгорает полностью, оставляя очертания кольца (глиняные стены), которые видны на спутниковых снимках. Эта информация полезна для идентификации разрушенных домов, подобных тем, которые изображены на изображениях до и после ниже.

Изображения © 2007 DigitalGlobe Inc.

На этих снимках около Ишмы, Южный Дарфур, Судан, видно, что все строения и ограждения были разрушены в результате нападения с целью расчистки дорог. Снимок «до» слева был сделан 25 декабря 2004 г., а снимок «после» справа — от 10 февраля 2007 г. Обратите внимание, что дома на последнем снимке выглядят как кольцеобразные конструкции без крыш, которые сгорели.

Также важно отметить, что население региона Загава в Дарфуре кочует, путешествуя в поисках пищи и воды в зависимости от сезона.Таким образом, изменения в жилищной структуре не обязательно сигнализируют об ущербе, а вместо этого могут отражать движение всего сообщества. Использование этой информации помогло в исследовании AAAS региона Дарфур. <>

Тип среды, в которой происходит событие, может сильно повлиять на видимость повреждений. В Шри-Ланке песчаный пляж на северо-восточном побережье был таким, что помогал указывать на попадания минометных снарядов, артиллерийские огневые точки и отдельные могилы, оставшиеся после конфликта 2009 года. Мягкий песок легко уступает место ударам снаряда, как показано на изображении ниже.Напротив, районы с сильными дождями, где грязь и грязь постоянно перемешиваются, будут отрицательно влиять на местность и способность видеть большие изменения на земле. Например, черная сажа и обугленная земля, образовавшаяся в результате сгоревших построек, могут не сохраняться из-за постоянно меняющегося ландшафта. Несмотря на то, что изображения различаются, а местная среда меняется, важно сохранять единообразие в маркировке повреждений на протяжении всего анализа.

Изображения © 2009 DigitalGlobe Inc.
На этом снимке 2009 года показаны две воронки, образовавшиеся в результате удара снарядов, выпущенных в непосредственной близости от гражданских районов в Шри-Ланке.Кратеры, а также окружающие их разрозненные выбросы хорошо очерчены в песчаном грунте.

Создание отчета

Проанализировав наборы изображений, создайте первоначальный отчет в виде документа, плаката или веб-страницы для распространения среди пользователей. При сообщении результатов оценки следует сообщить методологию, которая решает любые вопросы, которые могли возникнуть в ходе анализа. Расположите изображения до и после рядом друг с другом и используйте стрелки, чтобы указать на повреждение, где это необходимо, стараясь не закрывать изображение слишком сильно.Также не забудьте присвоить изображения, которые используются, соответствующей спутниковой компании. Поскольку целые изображения обычно слишком велики, чтобы их можно было легко распространить, используйте для отчета небольшие снимки поврежденных областей. Это можно сделать, увеличив масштаб соответствующей области и либо сделав снимок экрана, либо используя функцию «Экспорт карты» для создания уменьшенного изображения в формате TIFF или JPEG в ArcMap, или используя Компоновщик печати в Quantum GIS. Плакаты можно создавать с помощью ArcMap, переключившись в вид компоновки.Для этого выберите View

Заключение

Этот документ предназначен для предоставления инструментов, необходимых для начала использования спутниковых изображений для решения проблем, связанных с правами человека. AAAS поддерживает любые усилия по использованию геопространственных технологий и ответит на любые дальнейшие запросы, которые могут возникнуть в процессе.Для использования в конфликтных ситуациях, тематические исследования AAAS могут оказаться ценным ресурсом.

(PDF) Спутниковые снимки из России в высоком разрешении

AARGnews 11 (сентябрь 1995 г.)

31

Прочие продукты

Продукт под названием DD-5 доступен от Nigel Press Associates Ltd. изображения отсканированы с продуктов нескольких спутников с разрешением земли

2-5м. Приблизительная стоимость составляет 8 фунтов стерлингов за 1 км2 при минимальной площади 10 x 10 км.

Покрытие

Архивная база данных российских снимков высокого разрешения описана в литературе по продажам как

как «обширная», продукты доступны на территориях со всех частей мира

, за исключением России. Каждый год запускается от трех до четырех новых миссий, и есть возможность запросить снимки определенных областей.

Для Британских островов наиболее обширное покрытие с высоким разрешением в настоящее время обеспечивается снимками

, полученными с датчиков KVR-1000 (разрешение 3-4 м) и KFA-1000 (разрешение 5 м).Более 50% из

суши Великобритании и Ирландии в настоящее время покрыто этими продуктами (рис. 1а

и b), причем для некоторых областей доступны несколько изображений. Для сенсора

KFA-3000 номинально более высокого разрешения (разрешение 2-3 м) в настоящее время нет крышки. Покрытие мультиспектральным датчиком MK-4

(разрешение 6-8 м) в настоящее время ограничено северо-восточной Шотландией и

частью южной Англии (рис. Lc).Аналогичным образом, покрытие датчика

KATE-200 с более низким разрешением (разрешение 15–30 м) ограничено Восточной Британией (рис. Ld). В то время как текущее покрытие

можно лучше всего охарактеризовать как «неоднородное», ожидается, что наборы данных

будут расширяться в ближайшие годы по мере выполнения новых полетов.

Благодарности

Автор благодарит Nigel Press Associates Ltd, Worldmap International Ltd и Национальный центр дистанционного зондирования

Ltd. за предоставленную информацию для использования при составлении этой заметки.

Ссылки

Бакстер, Дж. П., 1991. «Советские спутниковые снимки». Mapping Awareness 5 (4), 30-33.

Фаулер, М.Дж.Ф., 1994. «Обработка спутниковых изображений для археолога». Археологический

Информационный бюллетень вычислительной техники 39, 2-8.

Фаулер, М.Дж.Ф., 1995. Обнаружение археологических особенностей на многоспектральных спутниковых снимках ».

Динамика перигляциальной растительности в Арктике России: десятилетний анализ восстановления тундры при оползнях с использованием спутниковых снимков временного ряда

Быстрое изменение продуктивности арктической растительности с 1980-х годов, обычно называемое «озеленением Арктики», было связано с потеплением климата и изменения протяженности морского льда (Бхатт и др. 2010 г., Дютриё и др. 2012 г., Майерс-Смит и др. 2020 г., Бернер и др. 2020 г.).Самыми сильными наблюдаемыми ответами было увеличение кустарникового покрова и высоты, особенно в зоне тундры Низкой Арктики, где растительность очень чувствительна к температуре воздуха и почвы в течение вегетационного периода (Эпштейн и др. 2004, Macias-Fauria и др. 2012). Увеличение кустарникового покрова снижает альбедо поверхности земли, что может вызвать положительную климатическую обратную связь (Blok et al 2011), поскольку более темная поверхность поглощает больше тепла. Однако величина и направление реакции растительности на изменение климата сильно различаются в пространстве и времени (Эпштейн и др. 2013, Бернер и др. 2020).Уменьшение зеленого цвета растительности — так называемое «потемнение» — было связано, например, с увеличением влажности поверхностных вод и тундры в некоторых регионах (Lara et al 2018), а также с более ранним таянием снега (Gamon et al 2013).

Большинство дистанционных оценок «озеленения» или «потемнения» Арктики основывались на изменениях в нормированном разностном индексе растительности (NDVI), полученном с помощью спутниковых датчиков, таких как усовершенствованный радиометр сверхвысокого разрешения (AVHRR, 1981 — настоящее время) ( Walker и др. 2009 г., Бхатт и др. 2010 г., Forbes и др. 2010 г.) или спектрорадиометр изображения среднего разрешения (MODIS, 2000 г. — по настоящее время) (Dutrieux и др. 2012 г., Miles and Esau 2016).Грубое пространственное разрешение этих датчиков (от 250 м до ~ 12,5 км) не позволяет различать различные факторы изменения NDVI на уровне ландшафта (Myers-Smith et al 2020). Например, Walker и др. (2009) обнаружили незначительные изменения AVHRR GIMMSg NDVI с 1982 по 2007 год на полуострове Ямал, Западная Сибирь, Россия (рис. эрозионные овраги, оползни, оленеводство и инфраструктура.Аналогичным образом, Bhatt и др. (2010) обнаружили, что GIMMSg NDVI был относительно стабильным на Ямале с 1982 по 2008 год, что они связали с отсутствием положительной тенденции в индексе летнего тепла (сумма положительных среднемесячных температур) и / или с широко распространенным явлением. оленеводство.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 1. Расположение изучаемого района Морды-Яха на Центральном полуострове Ямал. (a) и (b): изображения Landsat TM в искусственных цветах до и после оползня 1989 г. (c) и (d): наклон оползня, изображенный с воздуха (дрон) и с уровня земли (отмечен белым овалом на рисунке 1 (b) )).Климатические данные, использованные в этом исследовании, были получены с метеорологической станции Марре-Сале. Фото: Паси Корпелайнен.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Для решения проблемы пространственно-временной неоднородности продуктивности растительности необходимы долгосрочные наборы данных спутниковых изображений среднего и высокого разрешения, такие как Landsat (1972 — настоящее время). Оценка тенденций Landsat NDVI в 1999–2014 гг. На арктической прибрежной равнине на севере Аляски показала, что доминирующими факторами, контролирующими экологию, были геоморфология и региональное изменение климата (Lara et al 2018).Анализ тенденций изображений Landsat показывает большой потенциал для обнаружения изменений ландшафта и объяснения изменений конкретными факторами, такими как разрастание кустарников (Fraser et al 2012, Brooker et al 2014). Однако короткий вегетационный период, постоянная облачность и потеря данных из-за отказа корректора линии сканирования на Landsat ETM + (Enhanced Thematic Mapper Plus) (USGS 2019a) ограничивают количество используемых изображений и могут привести к слишком разреженным временным рядам для надежного анализа тенденций. во многих арктических регионах.Кроме того, различия в обозначенной ширине спектральной полосы у Landsat TM (Thematic Mapper) и ETM + и, тем более, между шириной полосы Landsat OLI (Operational Land Imager) по сравнению с предыдущими датчиками Landsat (таблица 1), создают дополнительные проблемы для оценка многолетних тенденций в Landsat NDVI (Flood 2014).

Таблица 1. Ширина полосы (мкм) данных Landsat и VHR, используемых в этом исследовании, в видимом и ближнем инфракрасном (NIR) спектре. (TM = Thematic Mapper, ETM + = Enhanced Thematic Mapper Plus, OLI = Operational Land Imager, QB = QuickBird, WV = WorldView).

784 Синий

	TM	ETM +	OLI	QB-2	WV-2 и 3
0,45–0,52	0,45–0,52	0,45–0,51	0,45–0,52	0,45–0,51
Зеленый	0,52–0,60	0,52–0,60	0,53–0,59	0,52–0,60	0,51–0.58
Красный	0,63–0,69	0,63–0,69	0,64–0,67	0,63–0,69	0,63–0,69
NIR	0,76–0,90	0,77–0,90	0,85–0,88	0,76–0,90	0,77–0,895

Склоновые процессы, включая оползни и последующее усиление роста прямостоячей ивы, являются важными факторами, влияющими на NDVI на Ямале (Walker et al 2009).Криогенные оползни, такие как отрыв активного слоя (ALD) и (регрессивные) оползни, обнажают морские отложения (Украинцева и Лейбман, 2007), что приводит к несколько более высокой солености грунтовых вод по сравнению с фоновыми значениями (Хитун и др. 2015). Это обеспечивает колонизацию растений питательными веществами, тем самым улучшая восстановление и восстановление почв. Кроме того, это способствует разрастанию ив ( Salix sp .), Которые также получают выгоду от более глубокого активного слоя (сезонного оттаивания и промерзания слоя над вечной мерзлотой) и более толстого снежного покрова во впадинах, образованных оползнями (Leibman et al 2015).Когда оползни удаляют поверхностный слой, они обнажают вечную мерзлоту и при этом изменяют температуру почвы (Loranty et al 2018), гидрологию (Kokelj and Lewkowicz 1998) и содержание питательных веществ (Украинцева и Лейбман 2007). Затем обнаженная вечная мерзлота может оттаять и высвободить ранее замороженное органическое вещество почвы для разложения (Abbott and Jones 2015, Olefeldt et al 2016). Измененные почвенные условия могут стимулировать как фотосинтез, так и дыхание, тем самым влияя на углеродный баланс в зоне поражения (Abbott and Jones 2015).Поскольку оползни, особенно оттепели, часто происходят рядом с водоемами (Abbott et al 2015), а из-за множества озер, прудов и рек в центральной части полуострова Ямал осадки и органическое вещество, вероятно, будут переноситься дальше. от фактического оползня.

Последний крупный оползень на Ямале произошел в конце лета 1989 года, когда тысячи оползней, в основном, оползней, произошли в северо-западной части полуострова. Считается, что эти оползни возникли в результате высокого порового давления, вызванного обильными осадками зимой и летом в сочетании с довольно теплыми летними температурами (Лейбман и Егоров, 1996).Помимо естественных спусковых механизмов, оползни на Ямале могут быть результатом антропогенной деятельности, такой как строительство инфраструктуры и движение внедорожников. На полуострове Ямал были обнаружены крупнейшие в России месторождения природного газа, и за последние несколько десятилетий его разработка быстро расширилась (Kumpula и др. 2010, 2012). Криогенные оползни также создают потенциальную угрозу инфраструктуре добычи углеводородов. На полуострове также проживает около 1000 полностью кочевых ненецких семей, ок.Всего 330 000 оленей (Управление муниципального образования Ямальского района, 2017). Олени являются основными крупными травоядными в этом районе, и их привлекают обширные, открытые от ветра участки с открытой поверхностью в периоды сильного притеснения насекомых (Skarin et al 2010, 2020). Эти животные могут препятствовать восстановлению растительности после беспокойства из-за выпаса скота и вытаптывания (Kumpula et al 2010), однако масштабы и степень воздействия оленей на развитие оползней неизвестны.

Хитун и др. (2015) изучали восстановление растительности на ALD в Центральном Ямале in situ . Их внимание было сосредоточено на ботанических исследованиях и фитосоциологических исследованиях оползней, произошедших в 1989 г., в середине 1970-х и 1950-х гг. 1000-летние древние оползни и их окрестности. По их наблюдениям, в первой растительности преобладали злаки, которые встречались на сдвиговых поверхностях в течение первых 10–15 лет. Первые ивы появляются примерно через 15 лет после обрушения поверхности, а переход к осоково-ивовой растительности происходит еще через 35–40 лет.Cannone и др. (2010) проследили за колонизацией растительностью отрядов активного слоя на острове Элсмир в канадской высокой Арктике. Там потребовалось более 50 лет, чтобы развить флористическую композицию, подобную окружающим сообществам, но прошедшего времени было еще недостаточно, чтобы походить на первоначальный растительный покров. В Канаде анализ тенденций тренда Tasseled Cap из стека изображений Landsat также использовался Brooker и др. (2014) для изучения активности и эволюции регрессивных спадов оттепелей в Северо-Западных территориях.Они определили стабилизацию оползней на основе увеличения значений зеленого цвета Tasseled Cap. Другие примеры подходов дистанционного зондирования для оценки состояния растительного покрова после нарушения поверхности оползнями относятся к горной и тропической среде (Лин и др. 2005 г., Ян и др. 2018 г.). Например, Лин и др. (2005) использовали индекс скорости восстановления растительности, рассчитанный по разновременным изображениям NDVI, для оценки изменений на поверхности оползней после крупномасштабного оползня в 1999 году в районе гор Джоу-Джоу, Тайвань.Они использовали спутниковые снимки двух последовательных лет, в течение которых скорость восстановления растительности достигла почти 60%. Однако темпы восстановления растительного покрова в Арктике значительно ниже, и поэтому требуются гораздо более длинные временные ряды.

Коммерческие оптические спутниковые изображения очень высокого разрешения (VHR; от 1 до 5 м), например, со спутников IKONOS, QuickBird и WorldView, могут дать более подробное представление о динамике ландшафта; однако он использовался в меньшей степени из-за высокой стоимости.Изображения VHR широко использовались для оценки растительного покрова после лесных пожаров (Mitchell and Yuan 2010, Mitri and Gitas 2013, Chu et al 2016, Fang et al 2019), но в отношении нарушений склонов приложения в основном заключаются в обнаружении и картирование оползней (Лу и др. 2011 г., Руди и др. 2013 г., Мурильо-Гарсия и др. 2015 г., Аматия и др. 2019 г.), а не анализ растительного покрова. Насколько нам известно, никакие методы дистанционного зондирования ландшафта не использовались, чтобы связать динамику восстановления растительного покрова на оползнях с местными и региональными моделями NDVI.

Целью этого исследования была оценка восстановления растительности с использованием NDVI со спутников среднего и очень высокого пространственного разрешения в районе, пострадавшем от большого количества оползней. Мы оцениваем применимость временных рядов спутниковых изображений Landsat для оценки восстановления растительного покрова оползневых сдвиговых поверхностей за 30-летний период. Мы использовали Google Earth Engine (Gorelick и др. , 2017 г.) в сочетании с новым подходом для перекрестной калибровки данных от различных датчиков (Бернер и др. 2020 г.) для создания надежных временных рядов NDVI.Мы также использовали три спутниковых изображения VHR для более детального анализа изменения NDVI в пределах нашего района исследований на Центральном Ямале. В частности, мы рассмотрели: (1) как восстановление растительности при оползнях влияет на динамику NDVI на уровне ландшафта в низких арктических тундрах; и (2) как пространственное разрешение влияет на полезность оптических многоспектральных спутниковых данных при обнаружении факторов уровня ландшафта, влияющих на региональный NDVI.

2.1. Район исследования

Полуостров Ямал, Западная Сибирь (рис. 1), имеет протяженность около 700 км и ширину 150 км с непрерывной, часто богатой льдом, вечной мерзлотой.Преобладающая ландшафтная топография довольно плоская с отметками только до прибл. 80 м над уровнем моря (над уровнем моря), преобладают песчаные гряды, болота и водно-болотные угодья, пруды, озера, реки и речные долины. На рис. 1 показан район исследований Морды-Яха (70 ° 10ʹN, 68 ° 31ʹE) ок. 35 км ² , выбранный для детального исследования. Наша команда провела обширные полевые работы и интервью с местными ненецкими оленеводами в этом регионе за последние пару десятилетий (Forbes et al 2009, Kumpula et al 2012, Skarin et al 2020), таким образом предоставив ценную информацию, которая дополняет наш текущий анализ дистанционного зондирования.

Форма исследуемой территории была определена протяженностью двух комплексов хребтов / оползней, которые считаются репрезентативными для Центрального Ямала (Лейбман, Егоров, 1996). Территория состоит из одного большого, ок. Хребет с севера на юг протяженностью 9 км и еще один хребет поменьше, протяженностью 3 км. Максимальная высота составляет ок. 60 м над уровнем моря Отложения мелкозернистые, песчано-глинистые, морские и аллювиально-морские. Оползни происходят: (1) на склонах, примыкающих к вершинам песчаных хребтов, где глина над вечной мерзлотой перекрывается песком, составляющим большую часть активного слоя; и (2) на склонах, прилегающих к глинистым вершинам хребтов с более глинистым составом всего активного слоя (Лейбман, Егоров, 1996).

Район исследования относится к биоклиматической подзоне D Растровой Циркумполярной карты растительности Арктики, в то время как G3 (некишковидная осока, кустарник, моховая тундра) и S1 (прямостоячая карликово-кустарниковая тундра) являются основными объектами карты в рамках исследования. области (Raynolds et al 2019). Карликовая кустарниково-мохово-лишайниковая растительность занимает хорошо дренированные песчаные вершины и склоны хребтов, не подверженные оползням. Глинистые части вершин хребтов в основном покрыты осоковыми и сфагновыми болотами и плоскими полигональными торфяниками.Спустя почти 30 лет после первого оползня в растительности на пораженных склонах преобладают травы и невысокие кустарники ивы высотой около 10 см. В долинах и старых оползневых цирках, где зимой скапливается снег, обычно преобладают высокие ивы высотой до 150 см.

2.2. Климатические условия

Ближайшей метеостанцией с доступными данными была Марре-Сале (рис. 1), которая расположена на побережье Карского моря примерно в 80 км к юго-западу от района нашего исследования.Впервые доступ к данным был получен через ежедневные сводки Национального центра климатических данных (NOAA 2018). Некоторые пробелы в данных об осадках были заполнены данными для той же станции, доступной на сайте rp5.ru (https://rp5.ru/Weather_archive_in_Marresale). На рисунке 2 показана средняя годовая температура воздуха (MAAT), которая увеличилась на 0,06 ° C в год ⁻¹ в период с 1960 по 2017 г. (P <0,001, r ² = 0,29), увеличившись со среднего значения −8,4 ° C (1961 г. –1990) до –6,2 ° C (1988–2017).Среднее годовое количество осадков за тот же период составило 312 ± 54 мм в год ⁻¹ (± 1 стандартное отклонение), из которых примерно половина выпала в виде снега, а половина — в виде дождя (Leibman et al 2015). Линейная регрессия показывает, что годовое количество осадков увеличивалось на 1,1 мм в год ⁻¹ , или примерно на 11 мм за десятилетие (P = 0,011, r ² = 0,124), хотя значительно варьировалось в разные годы (рисунок 2).

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 2. Средняя годовая температура воздуха (MAAT) и годовое количество осадков, измеренные на метеостанции Марр-Сале с 1960 по 2017 год. Обратите внимание, что были годы, когда данные о температуре и / или об осадках не были доступны. Пунктирными линиями показаны линейные тренды.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

2.3. Разметка оползней

Для определения оползней 1989 года мы провели поиск на сервере Earth Explorer Геологической службы США (https: // earthexplorer.usgs.gov/) для одновременных сцен со спутника Landsat без облаков, теней и артефактов. Мы использовали два высококачественных изображения примерно во время пика озеленения (Landsat 4 TM от июля 1988 г. и 5 TM от июля 1990 г. (таблица 2)) и загрузили их как продукты уровня 1 (USGS 2019b). Значения пикселей всех изображений были преобразованы из яркости в коэффициент отражения от верхних слоев атмосферы (TOA). При обработке спутниковых данных использовались программы ArcMap версии 10.5 (ESRI, Inc., США) и ERDAS IMAGINE 2016 (Hexagon Geospatial, США).

Таблица 2. Набор данных оптического спутникового изображения, использованный в этом исследовании, за исключением данных, проанализированных в Google Earth Engine. (TM = Thematic Mapper, ETM + = Enhanced Thematic Mapper Plus, SPOT = Satellite Pour l’Observation de la Terre).

KIS00

Датчик	Дата съемки	ID сцены Landsat	Multispec. рез. (м)
Landsat TM	8.7.1988	LT41670101988220XXX04	30
Landsat TM	20.7,1990	LT516701019
30
Landsat TM	15.7.1994	LT51670101994196KIS00	30
Landsat ETM +	10.8.2003	LE71660112003222ASN01	30
Landsat ETM +	15.7.2017	LE71660112017196NPA00	30
ПЯТНО	29.7.1993		20
QuickBird-2	15.7.2004		2,44
WorldView-2	21.7.2013		1,85
WorldView-3	21.7.2017		1,24

Мы очертили протяженность оползней 1989 г. на основе изменений в NDVI между изображениями Landsat TM с 1988 и 1990 гг. NDVI — широко используемый индекс зелености растительности (Pettorelli et al 2005, Guay et al 2014), которая коррелирует с продуктивностью тундровых растений (Boelman et al 2003, Street et al 2007) и надземной биомассой (Jia et al 2003, Berner et al 2018).Индекс рассчитывается путем деления разницы отражения в ближнем инфракрасном и красном диапазонах на их сумму (Rouse et al 1974, Laidler and Treitz 2003). Пиксели с изменением 0 — (- 0,35) были преобразованы в векторные многоугольники, из которых были удалены визуально определенные ненарушенные (не оползневые) пиксели, а оставшиеся многоугольники скорректированы на основе изображения Satellite Pour l’Observation de la Terre (SPOT) 1993 года. , который имел более высокое пространственное разрешение, чем Landsat TM (таблица 2). Эти многоугольники использовались в последующем анализе изменения NDVI на поверхностях сдвига и окружающих незатронутых областях.

2.4. Временной ряд Landsat NDVI

Мы оценили воздействие оползней и последующее восстановление растительного покрова, используя временные ряды Landsat NDVI как для нарушенной, так и для прилегающей ненарушенной тундры. Во-первых, это включало создание 500 участков случайной выборки, равномерно разделенных между нарушенными и близлежащими ненарушенными участками, идентифицированными с помощью полигонов оползней. Чтобы избежать создания участков выборки, которые пересекали границу между этими областями, мы преобразовали полигоны оползней в полилинии, буферизовали полилинии на 30 м в каждом направлении, а затем удалили буферные области из более широкой области интереса.Мы создали образцы сайтов с помощью пакета SpaceEco (Evans 2019) в статистическом программном обеспечении R (R Core Team 2018), а затем загрузили в виде шейп-файла в Google Earth Engine (GEE), платформу облачных вычислений для планетарного масштаба. анализ дистанционного зондирования (Gorelick et al 2017).

Данные об отражательной способности поверхности Landsat были собраны для каждого участка отбора проб и затем использованы для оценки того, как летние NDVI менялись во времени в районах, затронутых оползнями и не пострадавших от оползней. В частности, мы загрузили данные об отражательной способности поверхности Landsat 5, 7 и 8 Collection 1 (уровень 1) с мая по сентябрь (1985–2018 гг.) (Masek и др. 2006 г., Vermote и др. 2016 г.) для каждого участка отбора проб, используя GEE Python API.Затем мы исключили наблюдения, затронутые снегом, водой, облаками и тенями облаков, используя флаги качества CFmask (Zhu et al 2015), с дополнительной маскировкой воды на уровне пикселей на основе глобального набора данных о поверхностных водах, полученных со спутника Landsat (Pekel et al 2016). Мы также исключили наблюдения из сцен с высокой облачностью (> 80%) или тех, которые были получены под высоким зенитным углом Солнца (> 60 °). Затем мы вычислили NDVI для каждого оставшегося наблюдения в ясном небе, а затем провели перекрестную калибровку NDVI с Landsat 5 и 8 с Landsat 7, используя алгоритм машинного обучения случайного леса (Breiman 2001), ранее обученный измерениям Landsat из тундровых экосистем вокруг Арктики (Berner и др. 2020).Мы наблюдали, что NDVI на этих участках обычно достигал пика каждое лето в начале июля, а затем оставался стабильным в течение августа, а затем снижался осенью. Поэтому мы рассчитали годовой летний NDVI для каждого участка путем усреднения NDVI наблюдений, полученных в течение июля и августа.

2,5. Спутниковые данные с очень высоким разрешением

Набор данных VHR включал изображения QuickBird-2 (2004 г.), WorldView-2 (2013 г.) и WorldView-3 (2017 г.), далее называемые QB-2, WV-2 и WV-3. Эти данные были получены как продукты Ortho Ready Standard Imagery 2A (DigitalGlobe Inc.Лонгмонт, Колорадо, США). Все изображения VHR были ортотрансформированы на основе 12-метровой цифровой модели рельефа TanDEM-X (Немецкий аэрокосмический центр, DLR). Географическая привязка QB-2 была скорректирована для согласования с более геометрически точными изображениями WV (RMSE 1,46 м). После геометрической коррекции значения пикселей всех трех изображений были преобразованы из яркости в коэффициент отражения TOA. Даты съемки и пространственное разрешение показаны в таблице 2. Слои NDVI из QB-2, WV-2 и WV-3 были разделены на 20 классов с использованием естественных разрывов для определения значений, представляющих голую или полуобнаженную поверхность земли в пределах полигонов оползней 1989 года. .Такие значения NDVI составляли 0,01–0,25, 0,04–0,29 и 0,03–0,22 для 2004, 2013 и 2017 годов соответственно. Значения немного различаются в разные годы из-за различий в датчиках (таблица 2), а также, возможно, из-за разницы в температуре и влажности в разные годы. Также были рассчитаны изменения NDVI в 2004–2013 гг., 2013–2017 гг. И 2004–2017 гг. Новые оползни, в основном оползни вдоль берегов небольших озер и прудов, были вручную оцифрованы из всех изображений VHR путем визуальной интерпретации.

3.1.Определение границ оползней и оценка их воздействия с помощью Landsat

Примерно 65 новых оползней появилось в районе нашего исследования в 1989 г., что вызвало заметное снижение озеленения тундры (NDVI) (рисунки 3 и 4). Эти оползни варьировались от ок. От 0,2 га до ок. 16 га, большая часть (80%)

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 3. Временной ряд Landsat : ложный цвет (верхний ряд) и NDVI (нижний ряд).Оползни 1989 года все еще хорошо видны в 1994 году, но постепенно исчезают, так что их трудно отличить от изображения Landsat в искусственных цветах 2017 года.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 4. Оползень в 1989 году вызвал заметное снижение озеленения тундры (NDVI), которое затем постепенно увеличивалось в последующие десятилетия, хотя в 2018 году оставалось ниже, чем в районах, не пострадавших от оползней.Сплошные линии отображают среднегодовое значение среднего летнего NDVI для участков случайной выборки (n = 250), расположенных либо на территориях, затронутых оползнями, либо на территориях, не затронутых оползнями, с заштрихованными полосами, охватывающими одно стандартное отклонение NDVI между участками отбора проб каждый год. Годы с наблюдениями менее чем на 80% участков выборки были исключены.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

меньше пяти гектаров. Всего поверхностное нарушение затронуло ок. 300 га в пределах исследуемой территории.Средние летние временные ряды NDVI Landsat для 500 выборочных участков показывают снижение NDVI в пределах полигонов оползней после 1989 г. и восстановление растительности в течение следующих десятилетий (рис. 4). Участки, на которых впоследствии произошли оползни, имели немного более низкий средний показатель NDVI с 1985 по 1988 год (0,572 ± 0,034 NDVI), чем участки без изменений (0,597 ± 0,033 NDVI) (t-критерий; t = 8,05, P <0,001). После оползней разница в средних значениях NDVI между пораженными и незатронутыми территориями составила 0,338 ± 0,009 в 1990 г., при этом разница постепенно сужалась до 0.065 ± 0,003 к 2018 году. Среднее значение NDVI в нарушенных районах увеличивалось со скоростью 0,009 NDVI в год ⁻¹ с 1990 по 2013 год (P <0,001, r ² = 0,77), хотя несколько снизилось, хотя и незначительно, с 2013 года. к 2018 г. (P = 0,23, r ² = 0,16). В нетронутых районах не наблюдалось тенденции к среднему NDVI с 1985 по 2018 год (P = 0,58), хотя NDVI снижалось со скоростью −0,008 NDVI в год ⁻¹ с 2013 по 2018 год (P = 0,025, r ² = 0,78).

3.2. Активность оползней и восстановление растительности, нанесенные на карту с данными VHR

Поверхности сдвига оползней все еще можно было легко обнаружить с помощью QuickBird-2 и даже изображений WorldView-2 и WorldView-3, несмотря на количество времени, прошедшее с момента нарушения поверхности (15, 24). и 28 лет соответственно).Тем не менее, было трудно оценить растительность по данным оптического спутника VHR с помощью визуальной интерпретации, поскольку относительная разница в пространственном разрешении была значительной (таблица 2). Десять новых оползней, в основном обрыв склонов, прилегающих к озерам и прудам, были идентифицированы на основе снимков QB-2 2004 года, в то время как 44 новых оползня были идентифицированы на снимках WV-2 2013 года и девять — на снимках WV-3 2017 года (рис. Эти оползни были значительно меньше, чем ALD 1989 года; ок. 65% оползней были меньше 0.1 га, а самый крупный — около 1,6 га. Они затронули около 0,05%, 0,23% и 0,22% территории исследуемого региона в 2004, 2013 и 2017 годах соответственно. Девять из новых оползней, очевидных в 2004 году, визуально увеличились по площади к 2013 году (медиана = 87,3%, минимум = 2%, максимум = 644,8%), но только четыре из них также увеличились в период с 2013 по 2017 год. Двадцать четыре из 44 новые оползни с 2013 г. увеличились по площади к 2017 г. (медиана = 50,7%, минимум = 8,3%, максимум = 714,4%). Из тех оползней, которые произошли в период с 2004 по 2013 год на берегу небольшого озера, пруда или ручья, 87% увеличились по площади к 2017 году, в то время как только 20% тех, которые произошли «на суше», увеличились за тот же период.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 5. Новые оползни, в основном небольшие оттепели, обнаруженные с помощью визуальной интерпретации изображений 2004 QB-2, 2013 WV-2 и 2017 WV-3. (a) Типичные оползни на небольших берегах озера, свежие оползни 2004 г. зарастают к 2013/17 г. (б) Еще одна оттепель в нижней части склона. Здесь спад 2004 года отступил более чем на 50 метров к 2013 году, а к 2017 году в основном был восстановлен.c) спад оттепели произошел в период с 2004 по 2013 год; оползень изменил форму пруда и был частично восстановлен к 2017 г. Кратер с выбросами газа (GEC), обозначенный красной звездой, появился в южной части нашего района исследований осенью 2012 г. (см. GEC-2 в Kizyakov et al (2020) для получения дополнительной информации).

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Согласно классификации данных VHR NDVI, оползни в пределах исследуемой территории имели небольшой растительный покров или его отсутствие на 1.03 км ² в 2004 г., 0,58 км ² в 2013 г. и 0,48 км ² в 2017 г. (площади в пределах оползневых полигонов с NDVI 0,01–0,25, 0,04–0,29 и 0,03–0,22 соответственно). Исходя из этих значений, восстановление растительности продвинулось на 0,45 км ² за девятилетний период 2004–2013 гг. (0,05 км ² года ⁻¹ ) между снимками QB-2 и WV-2, и на 0,1 км ² (0,025 км ² год ⁻¹ ) между изображениями WV-2 и WV-3. Растительность оползневых поверхностей сдвига четко выделяется в изменении NDVI между 2004 QB-2 и 2013 WV-2 (рисунок 6), несмотря на различия в спектральном и пространственном разрешении между двумя соответствующими датчиками (таблицы 1 и 2).В 2017 году значения NDVI в районе исследования в целом были ниже, чем в 2013 году, особенно в термоэрозионных оврагах и небольших каналах на склонах, пострадавших от оползней 1989 года. Наибольший рост значений NDVI в период с 2013 по 2017 год произошел в пределах тех же или прилегающих территорий по сравнению с теми, которые демонстрировали наиболее выраженное снижение в период 2004–2013 годов. Некоторые из этих мест, по-видимому, были стоянками оленеводов, на что указывает небольшая, сильно вытоптанная территория, а также наличие жилищ пастухов и загонов для оленей (рис. 7).Это сильное вытаптывание затронуло около 0,22% в 2013 году и 0,25% в 2017 году от общей площади суши в нашем исследуемом регионе. Метеорологические записи за эти три года (таблица 3) показывают, что количество осадков до получения изображений WV-2 было почти вдвое больше, чем до изображений QB-4 и WV-3, в то время как в 2017 г. было наименьшее количество осадков и наибольшее количество осадков. количество дней с оттепелью (сумма положительных температур) до получения изображения.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 6. Изменение NDVI между соответствующими периодами получения изображений с очень высоким разрешением, охватывающих 2004–2013, 2013–2017 и 2004–2017 годы.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 7. Локальное краткосрочное нарушение растительного покрова стадами северных оленей, видимое на спутниковых снимках с очень высоким разрешением в искусственных цветах.(а) В 2013 г. image ненецкие оленеводы располагали летним лагерем с 3 хижинами, или «чумами» (типи, диаметром 6 м) на гребне. Светло-зеленый цвет указывает на наиболее сильно вытоптанную область. К 2017 году на снимке больше не будет видно следов вытаптывания. (б) На другом участке, похожем на (а), видна вытоптанная территория зеленоватого цвета (изображение 2013 г.), хотя пастухи изменили расположение лагеря к моменту получения изображения. Нарушение растительного покрова, связанное с вытаптыванием, исчезло к 2017 году.(c) На изображении 2017 года изображены 4 жилища и отчетливое потемнение, связанное с интенсивным вытаптыванием на местном уровне (т. е. голая земля, ср (Rees et al 2003)). Кроме того, хорошо видно сгруппированное стадо северных оленей.

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Таблица 3. Градус оттепели в днях (сумма положительных температур воздуха) и количество осадков на момент получения QB-2 (2004 г.), WV-2 (2013 г.) и WV-3 (2017 г.). Максимальные значения выделены жирным шрифтом. Осадки рассчитывались с первого дня с температурой выше 0 ° C в 2013 году (131 дойки, 11 мая).

	15.7.2004	21.7.2013	21.7.2017
Степень таяния дней (° C)	281,6	265,1	327,4
Суммарное количество осадков от DOY 131 (мм)	20,9	44,7	15,7

Наш анализ показал, что массивные оползни в 1989 г. вызвали заметное сокращение местного растительного покрова и что на этих территориях постепенно восстановилась растительность, но не полностью восстановились до уровней, существовавших до возмущения, в течение следующих трех десятилетий.Исследование Хитуна, и др., (2015) показало, что в течение первых 10–15 лет поверхности оползней Центрального Ямала заселяются пионерской растительностью, в которой преобладают галофитные злаки, мохообразные и травы. Первые всходы ивы появились через 15–17 лет, и ок. 50–55 лет после оползня. Наше исследование демонстрирует, что обширные оползни отрывов активного слоя оставались четко видимыми на снимках Landsat в течение приблизительно десяти лет, хотя через 20 лет поверхности оползневых сдвигов стали почти неотличимыми от окружающего ландшафта (рис. 3), особенно если у интерпретатора нет почвы. уровень знаний.Это означает, что даже пионерной растительности и молодых ив достаточно, чтобы сделать оползни едва заметными при визуальном анализе данных Landsat. Тем не менее, NDVI все еще был на ~ 10% ниже фоновых значений почти через 30 лет после первоначального возмущения, что позволяет нам различать районы, затронутые и не затронутые оползнями 1989 года. По состоянию на 2018 год средний NDVI на поверхности сдвига ALD составлял 0,533 ± 0,048 по сравнению с 0,589 ± 0,035 в ненарушенных областях. Разница в NDVI между поперечными и невозмущенными поверхностями не сильно изменилась в течение последнего десятилетия нашего временного ряда.Тем не менее, восстановление растительности продвинулось достаточно, чтобы поддерживать низкорослые ивы, как это наблюдается в поле. Временные ряды Landsat не выявили тенденции в NDVI в окрестностях с 1985 по 2018 год; однако в период с 2013 по 2018 год NDVI снизился как на поверхности оползней, так и на прилегающих территориях. Большая межгодовая изменчивость NDVI на поверхностях оползней может быть связана с различием в температуре поверхности и гидрологии.

Снимки VHR отображали растительность оползневых поверхностей гораздо более подробно, чем Landsat, и позволили нам не только идентифицировать небольшие оползни, но и количественно оценить постепенную смену растительности от голых и полуобнаженных поверхностей почвы к более закрытому растительному покрову.Однако следует проявлять осторожность при исследовании динамики NDVI только по нескольким изображениям с очень высоким пространственным разрешением, поскольку потенциальный эффект годовых климатических колебаний выше, чем в более плотных временных рядах. Основываясь на значениях NDVI данных VHR, голые и полуобнаженные оползневые поверхности в ключевой исследуемой области уменьшились на 44% (0,45 км ² ) за девять лет между 2004 и 2013 годами. Июль 2017 года был намного суше, чем в 2013 году. , а значения NDVI упали в период с 2013 по 2017 год, особенно там, где они выросли в 2004–2013 годах.Walker и др. (2009) отметили, что динамика NDVI на Ямале зависит от взаимодействия экологических и социальных факторов. В нашем районе исследования некоторые из «горячих точек» изменения NDVI были стоянками оленеводов, где сотни оленей собрались на небольшой территории и сильно вытаптывали растительность, на которой травяной покров восстановился в течение следующего года (лет).

Изображения VHR показали обильную зеленую растительность в 2013 году по сравнению с 2004 и 2017 годами. Кроме того, NDVI летом 2017 года в целом был ниже, чем в 2013 году, как на снимках WV, так и на снимках Landsat.На полуострове Ямал в июле 2016 г. был рекордно продолжительный, теплый и засушливый период, и аналогичный теплый и засушливый период предшествовал получению изображений WV-3 и Landsat в июле 2017 г. Волна тепла и засуха, вероятно, привели к особенно засушливым условиям на море. глинистые поверхности сдвига и способствовали дренажным каналам, показывающим более сильное снижение NDVI по сравнению с окружающей тундрой. Это говорит о том, что экстремальные внутрисезонные и межгодовые климатические колебания могут способствовать или замедлять рост растительности.Жаркие и засушливые условия также способствовали замедлению роста кустарников в Гренландии (Gamm et al 2018) и эпизодам низкого роста деревьев вдоль экотона лесотундры на северо-востоке Сибири (Berner et al 2013). Важность влажности почвы для роста кустарников также подчеркивалась Myers-Smith и др. (2015). Если летние периоды жары и засухи станут более обычным явлением, то вероятным результатом станет то, что поверхности сдвига и региональная тундровая растительность в целом станут менее продуктивными.Дальнейшие исследования, включая дистанционное зондирование, полевые исследования и местные (местные) знания, необходимы, чтобы определить, является ли снижение NDVI, наблюдаемое в нашей изучаемой области, сигналом «потемнения» тундры, как это наблюдалось, например, на севере Аляски (Lara ). et al 2018), а также будет ли этот сдвиг иметь последствия для регионального поглощения углерода и кормов для северных оленей.

Несмотря на то, что с 1989 года на территории нашего исследования не наблюдалось новых крупномасштабных ALD, произошло много новых спадов оттепелей, особенно в период с 2004 по 2013 год, тогда как в период с 2013 по 2017 год появилось меньше новых слайдов.Однако масштабы большинства ранее существовавших оттепелей, особенно вдоль берегов небольших озер, прудов и ручьев, увеличивались по мере продолжения таяния грунтового льда. Это согласуется с наблюдениями Хомутова и др. (2017). Они отметили, что количество и площадь оттепелей на Центральном Ямале увеличились с 2012 года, в то время как преобладающие метеорологические условия, скорее всего, предотвратили появление дополнительных НОП. Отслоение активного слоя обычно требует образования ледяного переходного слоя у основания активного слоя.Условия потепления способствовали более глубокому оттаиванию, которое привело к таянию грунтового льда в переходном слое, что предотвратило возникновение ALD (Хомутов и др. 2017). Относительно теплое лето 2012 и 2013 годов, вероятно, привело к тому, что сезонное оттаивание достигло верхних слоев пластового грунтового льда, что привело к увеличению количества просадочных оттепелей, которые мы смогли наблюдать на снимке WV-2. Регулярный мониторинг оползней важен не только для понимания происходящих изменений в окружающей среде Арктики, но и для сведения к минимуму потенциальных воздействий на инфраструктуру (Nelson et al 2001), которые могут иметь крупномасштабные негативные (социально) экологические последствия в этой области. чувствительная среда тундры (Forbes et al 2014).С 1988 года в регионе наблюдается быстрое расширение деятельности по добыче углеводородов и соответствующей инфраструктуры (Kumpula et al 2012). Например, гигантское газовое месторождение Бованенково находится всего в 20 км к северу от нашего района исследований.

Проанализированные здесь процессы не уникальны для Севера России. Например, о широко распространенных АПД сообщалось с острова Эллермир, Канада (Lewkowicz 1990). Другие исследования показали усиление деградации богатой льдом вечной мерзлоты (термокарста) в некоторых частях северной Канады (Lantz and Kokelj 2008, Lantuit and Pollard 2008, Kokelj et al 2017, Lewkowicz and Way 2019) и на Аляске (Jorgenson et al ). 2006) за последние полвека.В Северной Америке деградация вечной мерзлоты, особенно в форме регрессивного оседания оттаивания, была связана с широким распространением погребенного ледникового льда (Segal et al 2016) и массивных ледяных клиньев (Jorgenson et al 2006), которые пострадали. за счет повышения температуры воздуха с 1980-х гг. О широкомасштабной деградации ледяного клина в Арктике также сообщили Liljedahl et al (2016). Продолжающееся потепление Арктики (Пост и др. 2019), вероятно, приведет к увеличению числа и объемов оттепелей.Изменение микроклимата и почвенных условий в сочетании с потеплением климата может усилить рост растительности на территориях, пострадавших от оттепелей (Lantz и др. 2009 г.), что аналогичным образом наблюдалось для НЗО в Центральном Ямале (Хитун и др. 2015 г.). Степень, в которой деградация вечной мерзлоты влияет на спутниковые наблюдения за зеленением и потемнением в Арктике, остается важным вопросом без ответа.

Целью данного исследования была оценка восстановления растительности на оползневых склонах в зоне тундр Нижней Арктики на Ямале, Западная Сибирь, где широко распространены отрывы активного слоя и регрессивные оползни протаивания.Анализ временных рядов Landsat показал, что восстановление растительности на сдвиговых поверхностях быстро прогрессировало в течение первых двух десятилетий после последнего крупного оползня в 1989 г .; однако по состоянию на 2018 год NDVI был все еще ниже в районах, пострадавших от оползней, что указывает на то, что растительность не полностью восстановилась через ~ 30 лет. Для восстановления исходного уровня состава, покрытия и продуктивности может потребоваться еще несколько десятилетий. Анализ временных рядов Landsat также показал, что NDVI снизился в 2013–2018 годах как на оползневых, так и на незатронутых территориях, возможно, из-за высоких летних температур и стресса засухи.Это недавнее снижение NDVI требует дальнейшего расследования.

Используемые здесь изображения с очень высоким разрешением представляют метеорологически контрастирующие вегетационные сезоны, что затрудняет отделение общей тенденции NDVI от межгодовой изменчивости. Однако использование таких высокодетализированных изображений позволило обнаружить « горячие точки » изменения NDVI, указывающие на временное снижение продуктивности растительности, а также выявить новые и расширяющиеся просадки от таяния, которые слишком малы, чтобы их можно было обнаружить с помощью среднего разрешения. спутниковые данные, такие как Landsat.Ожидается, что просадки из-за оттаивания станут более обычным явлением по мере того, как богатая льдом вечная мерзлота деградирует, в то время как арктический климат продолжает нагреваться, но они с меньшей вероятностью существенно повлияют на региональный NDVI из-за их относительно небольшого размера по сравнению с более обширными, часто массивными, отрывами активного слоя. Криогенные оползни широко распространены в районах вечной мерзлоты и оказывают заметное воздействие на местную растительность, что может способствовать спутниковым наблюдениям как за зеленением, так и за потемнением в Арктике.

М.V., B.C.F и T.K. были профинансированы Академией Финляндии Решения No. 256991, нет. 330319, JPI Климат. 291581, Европейская комиссия RIA № 869471 и Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (гранты НАСА: NNG6GE00A, NNX09AK56G и NNX14AD90G). L.T.B. был поддержан экспериментом НАСА по арктической бореальной уязвимости (ABoVE) и грантом на поездку от сети координации исследований G2P2POP, финансируемой отделом интегративных систем организма Национального научного фонда (награда № 1656063).