Заметки инженера - исследователя
Космонавтика без гламура.
Интересы, социальные тенденции, идеологические течения, в которые она вписана.
Сословный долг ученого - осмысление происходящего. Поэтому тематика канала резко шире чем только космонавтика.
Обратная связь: @IngeniumNotes_bot
Интересы, социальные тенденции, идеологические течения, в которые она вписана.
Сословный долг ученого - осмысление происходящего. Поэтому тематика канала резко шире чем только космонавтика.
Обратная связь: @IngeniumNotes_bot
Рейтинг TGlist
0
0
ТипПубличный
Верификация
Не верифицированныйДоверенность
Не провернныйРасположениеРосія
ЯзыкДругой
Дата создания каналаOct 05, 2020
Добавлено на TGlist
Sep 03, 2024Прикрепленная группа
Рекорды
10.04.202523:59
844Подписчиков01.11.202423:59
200Индекс цитирования25.12.202423:59
245Охват одного поста25.12.202423:04
377Охват рекламного поста22.02.202523:59
16.67%ER07.09.202423:59
28.53%ERRpost.reposted:
РНФ
10.04.202506:54
👕 Ученые из Института прикладной физики имени А.В. Гапонова-Грехова РАН и ВНИИФТРИ предложили использовать отраженные радиосигналы от спутников GPS и ГЛОНАСС для мониторинга ледяного покрова в Арктике и Антарктике. Новый подход позволяет точно различать лед и открытую воду даже при облачности и в условиях сложной метеообстановки — что особенно важно для климатических исследований и безопасного судоходства.
➡️ В основе исследования — сигналы спутников в L-диапазоне (1–2 ГГц), отражающиеся от поверхности океана и фиксируемые спутником-приемником. В зависимости от того, отражается ли сигнал от воды или от льда, его частотный спектр меняется: за счет доплеровского эффекта формируются характерные спектральные кривые, которые можно «прочитать» как тип поверхности.
Ученые выяснили:
✔️ Морской лед отражает сигнал как плоская поверхность — спектр узкий с резким пиком;
✔️ Открытая вода, даже при полном штиле, создает волны — спектр широкий и пологий;
✔️ Дополнительно учитывались данные в Ku-диапазоне (12–18 ГГц), что повысило точность и позволило «увидеть» структуру поверхности в деталях.
🔵В результате обработки массива экспериментальных измерений был разработан алгоритм, способный автоматически различать тип поверхности по двум параметрам спектра: дисперсии и эксцессу.
Модель протестировали на данных из Охотского моря и южной Атлантики — результаты подтвердили высокую точность даже в неблагоприятных метеоусловиях.
📌 Результаты опубликованы в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
📰 Подробнее — на сайте ТАСС Наука
#новостинауки_РНФ #наукиоЗемле
➡️ В основе исследования — сигналы спутников в L-диапазоне (1–2 ГГц), отражающиеся от поверхности океана и фиксируемые спутником-приемником. В зависимости от того, отражается ли сигнал от воды или от льда, его частотный спектр меняется: за счет доплеровского эффекта формируются характерные спектральные кривые, которые можно «прочитать» как тип поверхности.
Ученые выяснили:
✔️ Морской лед отражает сигнал как плоская поверхность — спектр узкий с резким пиком;
✔️ Открытая вода, даже при полном штиле, создает волны — спектр широкий и пологий;
✔️ Дополнительно учитывались данные в Ku-диапазоне (12–18 ГГц), что повысило точность и позволило «увидеть» структуру поверхности в деталях.
🔵В результате обработки массива экспериментальных измерений был разработан алгоритм, способный автоматически различать тип поверхности по двум параметрам спектра: дисперсии и эксцессу.
Модель протестировали на данных из Охотского моря и южной Атлантики — результаты подтвердили высокую точность даже в неблагоприятных метеоусловиях.
«Предложенный способ может использоваться для картографирования ледяного покрова в Арктике и Антарктике, в том числе для наблюдения за климатом Земли и для нужд Северного морского пути. При этом метод можно реализовать с помощью существующих спутниковых систем и перспективных российских разработок, благодаря чему его внедрение можно считать экономически выгодным», — рассказывает участник коллектива из ИПФ РАН, соисполнитель проекта,поддержанного грантом РНФ, Юрий Титченко, кандидат физико-математических наук, заместитель заведующего отделом по научной работе отдела радиофизических методов в гидрофизике ИПФ РАН
📌 Результаты опубликованы в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
📰 Подробнее — на сайте ТАСС Наука
#новостинауки_РНФ #наукиоЗемле
post.reposted:
Госкорпорация «Роскосмос»
10.04.202506:49
Роскосмос и Курчатовский институт будут сотрудничать при реализации ядерной космической программы
Соглашение о стратегическом сотрудничестве подписали глава Роскосмоса Дмитрий Баканов и президент НИЦ «Курчатовский институт» Михаил Ковальчук.
Курчатовский институт возьмет на себя научное руководство ядерной космической программой — новым федеральным проектом «Космический атом».
Главная цель — формирование научно-технических заделов на базе фундаментальных исследований и прикладных разработок.
Это поможет развитию ядерных космических технологий, а также ускоренному промышленному освоению и выводу на рынок таких заделов.
Также стороны договорились о создании Объединенного совета по стратегическому развитию.
Подобнее — на сайте
Соглашение о стратегическом сотрудничестве подписали глава Роскосмоса Дмитрий Баканов и президент НИЦ «Курчатовский институт» Михаил Ковальчук.
Курчатовский институт возьмет на себя научное руководство ядерной космической программой — новым федеральным проектом «Космический атом».
Главная цель — формирование научно-технических заделов на базе фундаментальных исследований и прикладных разработок.
Это поможет развитию ядерных космических технологий, а также ускоренному промышленному освоению и выводу на рынок таких заделов.
Также стороны договорились о создании Объединенного совета по стратегическому развитию.
Подобнее — на сайте
post.reposted:
Спутник ДЗЗ
10.04.202514:22
Aerospace Corp. установила двухстороннюю оптическую связь между своими кубсатами
Вслед за Spire Global, об успехе орбитального эксперимента по оптической межспутниковой связи между кубсатами объявила компания Aerospace Corp.
Aerospace объявила, что их кубсаты использовали серийные компоненты в сочетании с специально разработанным оптическим терминалом. На расстоянии 560 км они обеспечили двустороннюю передачу данных со скоростью 312,5 Мбит/с без коррекции ошибок и 25 Мбит/с — при полностью безошибочной передаче.
“Как только мы окончательно убедимся, что системы наведения работают корректно, мы сможем сузить луч — это позволит увеличить дальность и скорость передачи”, — отметил Даррен Роуэн (Darren Rowen), директор отдела малых спутников в Aerospace.
Источник
#oisl
Вслед за Spire Global, об успехе орбитального эксперимента по оптической межспутниковой связи между кубсатами объявила компания Aerospace Corp.
Aerospace объявила, что их кубсаты использовали серийные компоненты в сочетании с специально разработанным оптическим терминалом. На расстоянии 560 км они обеспечили двустороннюю передачу данных со скоростью 312,5 Мбит/с без коррекции ошибок и 25 Мбит/с — при полностью безошибочной передаче.
“Как только мы окончательно убедимся, что системы наведения работают корректно, мы сможем сузить луч — это позволит увеличить дальность и скорость передачи”, — отметил Даррен Роуэн (Darren Rowen), директор отдела малых спутников в Aerospace.
Источник
#oisl
post.reposted:Спутник ДЗЗ
08.04.202514:21
Gao J. Quantitative Remote Sensing: Fundamentals and Environmental Applications. CRC Press, 2024
Книга посвящена измерениям параметров окружающей среды при помощи дистанционного зондирования в наземных, биосферных, гидросферных и атмосферных исследованиях. Приведено множество примеров реальных расчетов, показывающих как количественная информация об объекте исследования может быть получена тем или иным методом дистанционного зондирования.
Краткое содержание:
PART I FUNDAMENTALS
1 Introduction
1.1 Quantitative Remote Sensing
1.2 Field Data Collection
1.3 Common Predictor Variables
1.4 Accuracy of Quantified Results
1.5 Challenges Facing Quantification
2 Sensing Platforms and Data
2.1 Sensing Platforms
2.2 Earth Observation Satellite Data
2.3 Atmospheric Satellite Data
2.4 Meteorological and Oceanographic Satellites
2.5 Hyperspectral Data
2.6 Active Sensing Data
3 Radiometric Correction
3.1 Radiation Interactions
3.2 Physical Models of Correction
3.3 Semi-Analytical Methods
3.4 Image-Based Methods
3.5 Correction Over Complex Waters
3.6 Computing Platforms
3.7 Comparative Assessment
3.8 Topographic Correction
4 Analytical Methods
4.1 Non-Parametric Methods
4.2 Non-Linear Non-Parametric Methods
4.3 Kernel-Based Methods
4.4 Miscellaneous Methods
PART II ENVIRONMENTAL APPLICATIONS
5 Quantification in the Terrestrial Sphere
5.1 Surface Physical Parameters
5.2 Soil Biochemical Qualities
5.3 Debris Thickness and Volume
5.4 Surface Movement
6 Quantification in the Biosphere
6.1 Vegetation Spectral Behavior and Indices
6.2 Physical and Semi-Physical Models
6.3 Biophysical Variables
6.4 Leaf Area Index
6.5 Chlorophyll Content
6.6 Bio-Quality Variables
6.7 Aboveground Biomass (Carbon)
6.8 Crop Yield Estimation
6.9 Wild Fire Parameters
7 Quantification in the Hydrosphere
7.1 Fundamentals
7.2 Water Clarity and Bathymetry
7.3 Water Surface Features
7.4 In-Water Inorganic Parameters
7.5 In-Water Biochemical Constituents
8 Atmospheric Quantification
8.1 Principle of Quantification
8.2 Useful Satellite Data
8.3 Meteorological Parameters
8.4 Atmospheric Impurities
8.5 Solid Particulates
8.6 Gaseous Components
#книга
Книга посвящена измерениям параметров окружающей среды при помощи дистанционного зондирования в наземных, биосферных, гидросферных и атмосферных исследованиях. Приведено множество примеров реальных расчетов, показывающих как количественная информация об объекте исследования может быть получена тем или иным методом дистанционного зондирования.
Краткое содержание:
PART I FUNDAMENTALS
1 Introduction
1.1 Quantitative Remote Sensing
1.2 Field Data Collection
1.3 Common Predictor Variables
1.4 Accuracy of Quantified Results
1.5 Challenges Facing Quantification
2 Sensing Platforms and Data
2.1 Sensing Platforms
2.2 Earth Observation Satellite Data
2.3 Atmospheric Satellite Data
2.4 Meteorological and Oceanographic Satellites
2.5 Hyperspectral Data
2.6 Active Sensing Data
3 Radiometric Correction
3.1 Radiation Interactions
3.2 Physical Models of Correction
3.3 Semi-Analytical Methods
3.4 Image-Based Methods
3.5 Correction Over Complex Waters
3.6 Computing Platforms
3.7 Comparative Assessment
3.8 Topographic Correction
4 Analytical Methods
4.1 Non-Parametric Methods
4.2 Non-Linear Non-Parametric Methods
4.3 Kernel-Based Methods
4.4 Miscellaneous Methods
PART II ENVIRONMENTAL APPLICATIONS
5 Quantification in the Terrestrial Sphere
5.1 Surface Physical Parameters
5.2 Soil Biochemical Qualities
5.3 Debris Thickness and Volume
5.4 Surface Movement
6 Quantification in the Biosphere
6.1 Vegetation Spectral Behavior and Indices
6.2 Physical and Semi-Physical Models
6.3 Biophysical Variables
6.4 Leaf Area Index
6.5 Chlorophyll Content
6.6 Bio-Quality Variables
6.7 Aboveground Biomass (Carbon)
6.8 Crop Yield Estimation
6.9 Wild Fire Parameters
7 Quantification in the Hydrosphere
7.1 Fundamentals
7.2 Water Clarity and Bathymetry
7.3 Water Surface Features
7.4 In-Water Inorganic Parameters
7.5 In-Water Biochemical Constituents
8 Atmospheric Quantification
8.1 Principle of Quantification
8.2 Useful Satellite Data
8.3 Meteorological Parameters
8.4 Atmospheric Impurities
8.5 Solid Particulates
8.6 Gaseous Components
#книга
post.reposted:
Первая космическая инициатива|First Space
09.04.202509:52
Что Россия может предложить миру в космосе? #ЛевЗеленый #космизм
https://youtu.be/Sf-RLylTIyw?si=rdEBlUuKNVW0zb2p
https://youtu.be/Sf-RLylTIyw?si=rdEBlUuKNVW0zb2p
Войдите, чтобы разблокировать больше функциональности.
