Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Как обнаружить пожары и наводнения: томские ученые рассказывают о возможностях мониторинга Земли из космоса

Как сообщает minobrnauki.gov.ru, с помощью космических снимков и их правильной расшифровки ученые Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН (ИОА СО РАН) могут оперативно обнаружить лесные пожары, наводнения, пыльные бури и сделать прогноз погоды.

Под космомониторингом понимается глобальное изучение состава и состояния атмосферы и земной поверхности с использованием спутниковых данных. На орбитах вокруг Земли летают сотни спутников, на которых размещены пассивные и активные (в их состав входят источники подсветки объектов наблюдения) приборы-зондировщики, в том числе работающие в оптическом диапазоне длин волн. Полученные с их помощью данные применяются для решения широкого круга задач: прогноз погоды, оценка состава и состояния растительности в интересах сельского хозяйства, определение состава воды, ее солености, загрязненности и так далее.

Анализ спутниковых данных осуществляется автоматически с помощью специального программного обеспечения, посмотреть на которое можно по ссылке: www.iao.ru/ru/activity/space. Оно создается по различным тематическим направлениям в зависимости от выбора объекта наблюдения. Каждый программный продукт проходит этап верификации: сравнение результатов интерпретации спутниковых данных и подспутниковых измерений наземными или бортовыми средствами. Качество этих программ обусловлено уровнем квалификации специалистов в объектных областях исследований. Например, в разработке средств обработки спутниковых изображений для анализа состояния и состава лесных массивов обязательно должны принимать участие биологи.

Подход к созданию и совершенствованию алгоритмов обработки спутниковых данных сибирских ученых отличается от зарубежного тем, что при формировании изображения учитывается многократное рассеяние света, отражение от соседних участков поверхности и другие оптические эффекты. Выполняется комплексная задача: по спутниковым измерениям создается модель атмосферы, формулируется задача теории переноса излучения и выделяется фоновое излучение. В результате работы алгоритмов получаются изображения земной поверхности, не искаженные атмосферой.

«Спутниковая информация необходима для создания и совершенствования математических моделей атмосферы, использующихся для прогнозирования погоды. По данным о температуре земной поверхности можно определить очаги лесных пожаров. Наш институт на протяжении десятка лет активно взаимодействовал с Авиационной базой охраны лесов Томской области. В настоящее время мы обновляем наше программное обеспечение, чтобы получать информацию с большего количества спутников для раннего обнаружения лесных пожаров и наводнений», — отметил старший научный сотрудник лаборатории распространения оптических сигналов ИОА СО РАН Михаил Тарасенков.

Создание программно-информационных средств атмосферной коррекции космических изображений дает еще один важный результат: мониторинг состояния сельскохозяйственных культур, занимающих обширные территории. Каждому фрагменту земной поверхности соответствуют определенные значения коэффициента отражения, в зависимости от длины световой волны. Чтобы узнать в каком состоянии находится растительность, нужно сравнить значения коэффициентов отражения в красном и инфракрасном диапазонах длин волн. Если на спутниковых изображениях мы наблюдаем низкий уровень отражения в красном диапазоне и очень высокий в инфракрасном, — значит, растительность на этом участке живая. Если наоборот, высокий коэффициент отражения в красном цвете и низкий в инфракрасном, то растительность находится не в лучшем состоянии.

Специальное программное обеспечение для коррекции изображений земной поверхности, получаемых со спутниковых систем дистанционного зондирования, создается в Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения РАН с 2017 года по заказу Российского космического агентства. В 2020 году ученые разработали программные средства атмосферной коррекции в видимом и ближнем ИК-диапазонах для произвольных оптико-геометрических ситуаций и видов подстилающих поверхностей. С использованием созданных в Институте алгоритмов осуществляется тематическая обработка изображений, получаемых со спутников Ресурс-П и Метеор-М (Россия), и Terra и Aqua (США).


См. также:
Каталог Организаций:
   - Институт оптики атмосферы СО РАН
Каталог Оборудования:
   - Ресурс-П (спутник ДЗЗ)***
   - Метеор-М №1
   - Aqua (EOS-PM1)*
   - Terra (EOS-AM1)*

Разделы, к которым прикреплен документ:
Страны и регионы / Россия / Сибирский ФО / Томская область
Тематич. разделы / ДДЗ
Организации
Данные
Оборудование
Новости
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/?ELEMENT_ID=35384
Цитирумость документа: 4
11:07:12 17.06 2021   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.020660161972046 sec, Question: 83