Дистанционное зондирование и геоинформатика

Роскосмос показал село Никольское на спутниковых снимках Роскосмос опубликовал спутниковые снимки российских территорий, на которых сохраняются традиции и культура коренных народов. Одним из представленных объектов стало село Никольское на Камчатке — административный центр и единственный населённый пункт Алеутского муниципального округа. Никольское расположено на северо-западе острова Беринга, крупнейшего из Командорских островов. Это место имеет особое значение для сохранения алеутской культуры: по данным, приведённым госкорпорацией, в России насчитывается 399 алеутов, и почти все они проживают именно в этом селе. В Роскосмосе также отметили историческое значение острова Беринга. Эта территория входила в прибрежные маршруты передвижения древних алеутов между Аляской, Чукоткой и Камчаткой. Спутниковая съёмка в данном случае позволяет не только получать изображения удалённых населённых пунктов, но и документировать географию территорий, имеющих историческое и культурное значение. 🔗 Источник

В Китае восстановили мангровые леса: площадь экосистем выросла на 166% За последние десятилетия Китай добился значительных результатов в восстановлении мангровых лесов. Ранее эти прибрежные экосистемы активно уничтожались ради строительства портов, развития аквакультуры и освоения территорий. К 1990-м годам страна потеряла около двух третей прежних мангровых зарослей. Масштабная программа восстановления позволила изменить ситуацию. За 22 года площадь мангровых лесов увеличилась на 166%, а количество зарегистрированных видов птиц в этих местах выросло почти втрое. При этом ученые отмечают, что расширение лесных территорий не обязательно одинаково благоприятно для всех видов животных. Чтобы оценить результаты природоохранных мероприятий, исследователи из университета Нинбо изучили изменения в пяти прибрежных провинциях Китая, а также в Гонконге и Макао. Для анализа использовали 13 308 спутниковых изображений Landsat, обработанных с помощью платформы Google Earth Engine. 🔗 Источник

В Ашхабаде изучили спутниковые методы обнаружения утечек метана 4–5 ноября в Ашхабаде прошел практический тренинг, посвященный применению спутниковых данных для обнаружения и анализа выбросов метана в нефтегазовом секторе. В мероприятии приняли участие более 35 технических специалистов государственных ведомств и профильных организаций Туркменистана. Обучение организовали Программа ООН по окружающей среде (ЮНЕП), Международная обсерватория по выбросам метана (IMEO) и компания Carbon Limits. Мероприятие было направлено на развитие практических навыков использования дистанционных методов экологического контроля. Программа включала работу с системой MARS, интерпретацию спутниковых снимков высокого разрешения, выявление и ранжирование крупных утечек метана. Отдельное внимание уделили сопоставлению спутниковой информации с наземными измерениями для оценки объемов выбросов. 🔗 Источник

Ученые ПНИПУ повысили точность нейросети для поиска несанкционированных свалок до 95% Исследователи Пермского Политеха разработали методику подготовки данных, которая позволила повысить точность автоматического обнаружения несанкционированных свалок по спутниковым снимкам с 56 до 95%. Разработка предназначена для совершенствования экологического мониторинга с использованием технологий искусственного интеллекта. Особенность подхода заключается в том, что нейросеть анализирует не только изображение самого участка, но и дополнительные геопространственные характеристики территории. Специальная программа автоматически собирает сведения о типе земного покрова, плотности населения и рельефе из открытых источников. Для обучения модели использовали более 100 тысяч спутниковых изображений различных российских территорий. В выборку включили не только свалки, но и карьеры, промышленные зоны и строительные площадки, которые могут быть ошибочно приняты нейросетью за места незаконного размещения отходов. По результатам проверки доля ложных срабатываний сократилась примерно в 24 раза. Разработка может быть полезна экологическим службам и надзорным органам для выявления нарушений и оперативного реагирования на них. 🔗 Источник

Новые лесопосадки увеличивают частоту природных пожаров на 26% Исследователи из Испании, Чили и Финляндии установили, что создание лесных насаждений на ранее открытых территориях может сопровождаться ростом пожарной активности. В среднем частота возгораний увеличивается на 26%, а площадь выгоревших территорий — на 23%. Для исследования ученые проанализировали спутниковые снимки 67 тысяч участков с новыми лесопосадками за период с 2001 по 2023 год. При обработке данных учитывались климатические условия, площадь насаждений и их транспортная доступность. Результаты показывают, что лесовосстановление требует учета не только экологических преимуществ, но и потенциальных пожарных рисков. Молодые леса меняют структуру растительности и характеристики горючей среды, что влияет на возникновение и распространение огня. Исследование демонстрирует значение спутникового мониторинга для оценки последствий природоохранных мероприятий и выявления изменений в состоянии территорий. 🔗 Источник

Ученые МГУ выяснили, как быстро разрушаются арктические дельты⚡️ 🌊Ученые географического факультета МГУ оценили скорость разрушения берегов крупнейших дельт Арктики за последние 40 лет. Результаты масштабного исследования, содержащего принципиально новые сведения о динамике 17 крупнейших арктических дельт, опубликованы в журнале «Водные ресурсы». 🌍Совместное исследование ученых географического факультета МГУ и Института водных проблем РАН охватывает дельты 17 крупнейших дельт рек, впадающих в арктические моря России: Северной Двины, Печоры, Оби, Надыма, Таза, Пура, Мессояхи, Пясины, Нижней Таймыры, Хатанги, Енисея, Оленёка, Лены, Омолоя, Яны, Индигирки и Колымы. 👩‍💻Чтобы оценить, как меняется положение проток в дельтах, был создан специальный ГИС-проект. За основу были взяты спутниковые снимки Landsat и Sentinel-2 за период 1980-2025 гг. Чтобы оценить роль климатических изменений, данные сопоставили с рядами температуры, осадков и солнечной радиации из реанализа Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды ERA5 за 1940–2025гг. 📈Полученные результаты позволили оценить интенсивность размыва берегов крупнейших дельт Арктики за последние 40 лет. Ученые выделяют реки с устойчивыми дельтами, у которых интенсивность разрушения берегов в год ≤0.05% площади русловой сети. К этой группе относятся дельты рек Северная Двина, Обь, Таз, Пясина, Нижняя Таймыра, Хатанга, Оленёк, Лена, Колыма. К неустойчивым дельтам, где ежегодно размываются участки > 0.1% площади русловой сети, отнесли дельты рек Печора, Надым, Мессояха, Омолой. 📲Подробнее. #геофакМГУ #исследования_учёных_факультета 🌏Географический факультет в MAX!

Earth Fire Alliance и Muon Space планируют кампанию по калибровке и валидации FireSat Earth Fire Alliance (EFA) и компания Muon Space планируют кампанию по калибровке и валидации спутниковой группировки FireSat, предназначенной для обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Первые три спутника, запущенные в июле 2026 года, находятся на этапе ввода в эксплуатацию и начальной орбитальной калибровки. К началу 2030-х группировка расширится до более чем 50 аппаратов. Цель кампании — предоставить научно валидированные данные для управления пожарами, моделирования и глобальных исследований. Калибровка преобразуют яркостную температуру в температуру поверхности и состоит из трех этапов: предстартовых лабораторных испытаний, орбитальной настройки по наземным целям (буям, факелам, солончакам) и кросс-калибровки с данными приборов MODIS, VIIRS и SLSTR (Sentinel-3). Валидация определит точность данных и буде проводиться на трех уровнях: наземные измерения при контролируемых выжиганиях, воздушная съемка с дронов и самолетов, а также сравнение со спутниковыми продуктами MODIS и VIIRS. Проверяются “горячие точки” (вероятность обнаружения, ложные срабатывания, скорость оповещения), периметр и распространение пожара, радиационная мощность, геолокация, влияние рельефа, растительности, дыма и атмосферы. Первые тестовые площадки находятся на Аляске и на юго-востоке США. На Аляске FireSat пролетает 15–20 раз в сутки, что позволяет отслеживать полный цикл контролируемого выжигания. В Джорджии ежегодно происходит около 5000 акров (более 2000 гектаров) лесных пожаров и 1,2–1,4 млн акров контролируемых выжиганий, что делает регион удобным для долгосрочных испытаний. В августе 2026 года EFA собрала почти 30 участников из федеральных агентств, исследовательских организаций и пожарных служб для разработки глобальных стандартов калибровки и валидации под руководством Министерства обороны США, Лесная служба США и FireWERX. 📖 Отчет, обобщающий результаты трех научных семинаров 2025 года опубликован здесь. Ближайшие эксперименты по валидации запланированы на 2027 год. Источник #LST #пожары #война

Московский физико-технический институт (МФТИ) создал новый Институт арктических технологий, основной задачей которого станет проведение исследований, разработок и испытаний инновационных наукоемких продуктов и перспективных технологий, а также выполнение индустриальных проектов в интересах развития Арктической зоны России. #арктика @carbonfree

DJI представила промышленный дрон Matrice 5T для работы в сложных условиях ▶️ Компания DJI выпустила Matrice 5T — беспилотник, предназначенный для поисково-спасательных операций, мониторинга инфраструктуры и картографирования. Аппарат рассчитан на эксплуатацию в темноте, при осадках и нестабильном сигнале GNSS. Дрон оснащён тепловизором с разрешением 1280 × 1024 пикселя и улучшенным режимом 2K. Широкоугольная камера позволяет получать цветное изображение в условиях недостаточной освещённости. За навигацию отвечают лидар, миллиметровый радар и система всенаправленного обнаружения препятствий. Корпус защищён по стандарту IP55, максимальное заявленное время полёта составляет 59 минут. 🔼Встроенный ИИ распознаёт более 20 типов объектов, помогая оператору быстрее находить цели и оценивать обстановку. Система связи O4 Enterprise поддерживает несколько режимов ретрансляции сигнала, что позволяет расширять зону передачи видео даже при наличии препятствий. ™️ Беспилот в Telegram | в MAX

🤖 Рынок ИИ в АПК может вырасти до 86 млрд рублей 🟩 К 2030 году объем рынка искусственного интеллекта в российском сельском хозяйстве может достичь 86 млрд рублей. Для сравнения, в 2020 году он оценивался всего в 4 млрд рублей. Однако пока большинство агрокомпаний только осваивают новые технологии. Согласно опросу «КОРУС Консалтинг», 56% предприятий внедряют ИИ в рамках пилотных проектов, а полностью интегрировали его в основные процессы лишь 3%. Наиболее востребованы ИИ-инструменты для прогнозирования, аналитики и обработки документов. #АПК #ИИ #сельскоехозяйство 💚 Аграрная наука в MAX | ВКонтакте | ДЗЕН

Пиксели и воксели: тренд в веб-картографии ❤️ В мае мы рассказывали про фрактальную изометрическую карту Парижа. В этом году появились и другие проекты с детальными городами, но с пиксельной эстетикой: всё началось с изометрического Нью-Йорка, а за ним последовали Лондон, Сан-Франциско и Жуан-Песоа. В отличие от Парижской карты, их авторы пользовались ИИ для обработки данных и для генерации кода и визуала. И даже иронично, что это тесно соседствует с ностальгичной эстетикой ранних технологий. А что если добавить 3D? Для зрителя эти пиксельные карты показывают город только с одной стороны. Но это можно решить переходом с пикселя на воксель, то есть 3D-пиксель. Недавно появившаяся воксельная карта Варшавы берет лидарные данные, OSM и данные с геопорталов и открытых баз данных, а потом превращает центр Варшавы в его 3D-версию из кубиков размером 1x1 м. И это впечатляет! Если смотреть на популярность проектов с пиксельными картами, можно предположить, что в будущем нас ждёт ещё больше вокселей 👀 А вообще предсказываем на 2027 больше эстетики компьютерных игр на картах 🍎 #cartetika_map

Арктика меняется. Беспилотники помогают это заметить ✅ Ледники отступают, меняются очертания берегов, а на поверхности появляются следы природных процессов, происходивших тысячи лет назад. Чтобы изучить эти изменения, ученые создают подробные цифровые модели рельефа. Такую работу участники экспедиции Русского географического общества провели на Земле Александры — острове архипелага Земля Франца-Иосифа. Исследователи обследовали 16 участков острова и выполнили геодезические измерения в 1418 точках. Шесть ключевых участков общей площадью около 12 км² сняли с беспилотников, в том числе с помощью аппарата Геоскана.❗️ Полученные данные помогут не только изучить особенности арктического ландшафта, но и в будущем оценить, как изменились береговые линии, русла водотоков и положение края ледника. Кстати, это не единственный остров, который недавно оказался в нашем поле зрения. Есть еще один — с совсем другим климатом. ➡️Как ученые исследуют один из труднодоступных островов российской Арктики — в материале.

🇮🇱 Анализ данных дрон-инспекций. Израиль Израильская компания Percepto представила Axion — «умную» платформу для анализа данных с дронов В октябре 2026 года компания Percepto запустила платформу Axion. Это программное обеспечение (ПО) помогает следить за состоянием сложных промышленных объектов - нефтегазовых вышек, линий электропередач и заводов. Платформа работает с данными от лидаров, RGB-камер, тепловизоров и систем OGI (оптической визуализации газов). Главная особенность Axion в том, что она не привязана к конкретному производителю дронов. Заказчики могут использовать любые летающие аппараты, а платформа соберет и обработает данные с них. Внутри системы работают более 160 специализированных ИИ-моделей. Чтобы они научились точно находить поломки, разработчики «скормили» им более 100 000 часов реальных записей с дронов, которые компания накапливала 10 лет. Платформа умеет читать показания разных датчиков: от обычных камер и тепловизоров до лидаров и приборов, распознающих утечки газа. Результаты обработки предназначены для использования в нескольких отраслях: добычу нефти и газа, передачу и распределение энергии, переработку и возобновляемую энергетику. Ранее Percepto представили программу для автономных инспекций и мониторинга AIM, используемую в связке с дронами Ranger и базовыми станциями Harbor. Новое ПО поддержит white-label-модели, позволяя любым производителям дронов использовать софт для автономных полетов. Тренды. Главным продуктом становится не само «железо» (дрон), а программное обеспечение, которое анализирует собранные данные. Поскольку компании теперь часто используют дроны разных брендов, побеждают те платформы, которые умеют работать с любым оборудованием. Кроме того, бизнес переходит от простого наблюдения (чтобы вовремя заметить аварию) к прогнозированию - чтобы предсказать поломку еще до того, как она случится. || ((изображение - компании Percepto)) ▷ подписаться: @ProUAV / Maкс

▶️ Китай вывел на орбиту три спутника серии Yaogan-51 для дистанционного зондирования Земли. Об этом сообщает CASC. Нынешний запуск стал 675-м для ракет серии Changzheng. Видео: ТАСС/Reuters/StringersHub ✔ Подпишись на ТАСС / Наука в "Максе"

«Автоматизация расчёта концентрации взвешенных наносов по снимкам Landsat и Sentinel-2 на основе программного комплекса TripleS» — 11 ноября на конференции в Институте Космических Исследований "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА" http://conf.rse.geosmis.ru/ будет представлен результат нашей многолетней работы по разработке методики определения мутности воды, картирования мутности и восстановления рядов мутности по космическим данным архивов Landsat и Sentinel-2. Эта работа началась еще 10 лет назад, когда для Селенги впервые апробировали возможности применения спутниковых снимков для расчета мутности воды. Дальше эта методика была применена для Верхней Ангары, Лены, Колымы, Оби… Сейчас состоялся переход к программному исполнению этой методики – создан программный комплекс TripleS (три S: Surface Suspended Sediment). Программный код, открытый в среде Google Earth Engine: (Авторы методики: д.г.н. С.Р. Чалов; П.П. Головлев, А.И. Иннокентьев). Альтернативная веб-реализация сейчас завершается на базе openEO и STAC-каталогов. Воспользоваться разработанным модулем может любой желающий. Созданная программа умеет: • подбирать десятки сцен для заданного участка по датам, месяцам и облачности; • рассчитывать поля мутности воды с осреднением по пикселям и переклассификацией в интервалы, удобные для гидрологической интерпретации; • создавать не единичные «моментальные» карты мутности, а поля средней мутности воды для разных состояний водного объекта по всему архиву доступных снимков; • восстанавливать ряды мутности для любой точки речной сети, формируя так называемый виртуальный гидропост мутности воды. Подробное описание программного комплекса TripleS и его применения приведены в принятой к печати статье в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». В ней рассмотрены ограничения реализации методики по разрешению снимков, вопросы точности методов и связи между мутностью и параметрами снимков. Ниже — визуализация, построенная по результатам расчётов программного комплекса: карты мутности дельты Оби при разном расходе воды (пост Салехард). #исследования_ЭПиРП

”Берег скелетов” ”Берег скелетов” на побережье Намибии — место, где густые туманы и опасные скалы стали причиной гибели множества судов. На снимках со спутников Planet SkySat видны останки трех из них: ❶ Бразильский балкер “Фротамерика” (Frotamerica) на снимке от 22 октября 2026 года (регион Карас, Намибия). В 2013 году, во время буксировки на металлолом, судно сорвалось с троса и его прибило к берегу. ❷ “Отави” (Otavi), потерпевший крушение в бухте Спенсер-Бей в 1945 году (снимок 22 октября 2026 года). ❸ Самое старое из затонувших судов — “Эдуард Болен” (Eduard Bohlen), севший на мель в 1909 году. По мере того как пустыня наступала на побережье, судно оказалось более чем в 300 метрах от кромки воды (снимок от 2 мая 2022 года; регион Хардап, Намибия). #снимки #planet

ICEYE и OroraTech создадут систему мониторинга лесных пожаров Компании ICEYE и OroraTech объявили о партнерстве по созданию интегрированной системы мониторинга лесных пожаров. Решение объединит тепловые спутниковые данные OroraTech с радарными данными ICEYE. Тепловая съемка OroraTech позволит начать мониторинг пожара на более ранней стадии, а также проследить за его распространением. В свою очередь, спутники ICEYE способные вести наблюдение сквозь дым, облака и в ночное время, что дает возможность непрерывно отслеживать пожар и оценивать ущерб от него на уровне отдельных зданий. Источник #iceye #LST #SAR

OlmoEarth v1.3 Allen Institute for AI (Ai2) выпустил OlmoEarth v1.3 — открытую геопространственную модель с ежегодными глобальными эмбеддингами. Каждый пиксель радарных данных Sentinel-1, а также мультиспектральных снимков Sentinel-2 и Landsat, собранных за год, сжат в 128-мерный вектор. Первые 64 измерения работают как самостоятельный, более компактный эмбеддинг. Пространственное разрешение данных — 10 м. Для работы с эмбеддингами, Ai2 выпустил OlmoEarth Embeddings Explorer, который работает в браузере и позволяет исследовать и настраивать карты эмбеддингов. 📥 OlmoEarth v1.3 Embeddings на Source Cooperative 📖 Методика Источник #данные #ИИ

MLVI-CNN: выявление стресса растений по гиперспектральным данным с использованием оптимизированных машинным обучением индексов и глубокого обучения Раннее выявление абиотического стресса сельскохозяйственных культур необходимо для устойчивого растениеводства. Традиционные индексы NDVI и NDWI обладают ограниченной чувствительностью к ранним изменениям водного режима и структуры растений. Авторы предложили два индекса: индекс растительности, оптимизированный средствами машинного обучения (MLVI), и гиперспектральный индекс стресса растительности (H_VSI). Информативные спектральные каналы NIR, SWIR1 и SWIR2 выбирались с помощью рекурсивного исключения признаков (RFE). Значения индексов использовались в одномерной свёрточной нейронной сети (1D-CNN), классифицирующей шесть уровней стресса. Сообщается о точности 83,40%, корреляции MLVI с эталонными показателями стресса r = 0,98 и обнаружении признаков стресса на 10–15 дней раньше по сравнению с традиционными индексами. Источник

Совместное использование гиперспектральных изображений с БПЛА и алгоритмов машинного обучения для мониторинга влажности почвы Влажность почвы (soil moisture content, SMC) является одним из определяющих факторов устойчивости сельскохозяйственного производства в аридных районах. В отличие от спутниковой съёмки, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) обеспечивают высокое пространственное разрешение и гибкость организации наблюдений. Исследование посвящено построению количественных моделей влажности пахотного слоя почвы на основе гиперспектральных изображений посевов озимой пшеницы, спектральных индексов и методов машинного обучения. Для площади приблизительно 2,5 га в районе города Фукан, Синьцзян, Китай, собраны 70 образцов поверхностной почвы (0–10 см). Гиперспектральные данные получены камерой Headwall Nano-Hyperspec в диапазоне 400–1000 нм. Источник