Спутниковые данные в мониторинге окружающей среды

Содержание

Слайд 2

Что такое дистанционное зондирование Земли?

Дистанционное зондирование представляет собой процесс, посредством которого собирается

Что такое дистанционное зондирование Земли? Дистанционное зондирование представляет собой процесс, посредством которого
информация об объекте, территории или явлении без непосредственного контакта с ним. К дистанционному зондированию относят все виды неконтактных съемок, которые проводятся с различных измерительных платформ: летательных воздушных и космических аппаратов (самолетов, вертолетов, космических кораблей, спутников и т. д.), судов и подводных лодок, наземных станций.

Слайд 3

Принцип реализации дистанционного зондирования Земли

https://www.researchgate.net/publication/253129924_A_CIESIN_Thematic_Guide_to_Social_Science_Applications_of_Remote_Sensing

Принцип реализации дистанционного зондирования Земли https://www.researchgate.net/publication/253129924_A_CIESIN_Thematic_Guide_to_Social_Science_Applications_of_Remote_Sensing

Слайд 4

Некоторые характеристики спутников ДЗЗ

Некоторые характеристики спутников ДЗЗ

Слайд 5

Российские спутники ДЗЗ

Российские спутники ДЗЗ

Слайд 6

Спектральные характеристики некоторых спутников Landsat-8

Спектральные характеристики некоторых спутников Landsat-8

Слайд 7

Спектральные характеристики некоторых спутников Sentinel-2A

Спектральные характеристики некоторых спутников Sentinel-2A

Слайд 8

Глобальный мониторинг погоды

Глобальный мониторинг погоды

Слайд 9

Карта распределения индекса засушливости (NDMI)
по районам Саратовской области

Карта распределения индекса засушливости (NDMI) по районам Саратовской области

Слайд 10

Карта распределения индекса засушливости (NDMI) по районам республики Башкортостан

Карта распределения индекса засушливости (NDMI) по районам республики Башкортостан

Слайд 12

Карты распределения индекса засушливости на территории Саратовской области (а), Белгородской области (б)

Карты распределения индекса засушливости на территории Саратовской области (а), Белгородской области (б)
и Северо-Кавказского федерального округа (Ставропольский край и Карачаево-Черкессия) (в)

а

б

в

Слайд 13

Карта влияния степени засушливости регионов на остаточную аккумуляцию пестицидов в почве

Карта влияния степени засушливости регионов на остаточную аккумуляцию пестицидов в почве

Слайд 15

Оценка гигиенического состояния водоисточников на территориях, различающихся по засушливости

Карта распределения индекса NDMI

Оценка гигиенического состояния водоисточников на территориях, различающихся по засушливости Карта распределения индекса
по районам Саратовской области (а) и
республики Башкортостан (б)

а

б

Слайд 16

Сравнительная градиентная карта соотношения засушливости по районам Саратовской области и Республики Башкортостан

Сравнительная градиентная карта соотношения засушливости по районам Саратовской области и Республики Башкортостан (градиентный переход RdYlBu)
(градиентный переход RdYlBu)

Слайд 17

Индекс аридности NDMI (Normalized Difference Moisture Index)

Данный индекс рассчитывается по

Индекс аридности NDMI (Normalized Difference Moisture Index) Данный индекс рассчитывается по формуле:
формуле:
NDVI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR),
где NIR – коэффициент отражения в ближней ИК-области (near infrared, 0,845—0,885 мкм); SWIR – коэффициент отражения в ближней ИК-области (shortwave infrared, 1,560—1,660 мкм). Увеличение засушливости приводит к уменьшению доли NIR-компоненты и увеличению доли SWIR-компоненты в спектре отражения растительности. Это обусловлено различием в характере отражения растительным и почвенным покровами. Снижение величины NDMI соответствует возрастанию степени аридности территории.

Слайд 19

Радиолокационная топографическая миссия шаттла «Индевор»(SRTM) собрала данные о рельефе Земли (2000).
Активное

Радиолокационная топографическая миссия шаттла «Индевор»(SRTM) собрала данные о рельефе Земли (2000). Активное
дистанционное зондирование поверхности нашей планеты из космоса с помощью лидара позволило составить цифровую модель карты высот планеты Земля.

Слайд 20

3D-модель Саратова, полученная на основе SRTM-данных

2021 (с) Kosarev A.V., Komleva N.E., Raikova

3D-модель Саратова, полученная на основе SRTM-данных 2021 (с) Kosarev A.V., Komleva N.E.,
S.V., Dolich V.N., Zaikina I.V. Hygienic health risk distribution due to atmospheric air pollution in low-lying cities //E3S Web of Conferences, 2021.Vol. 282.-06008.-8p.

Слайд 21

Отслеживание пожаров

fires.ru

Отслеживание пожаров fires.ru

Слайд 22

Применение ДЗЗ для оценки состояния сельхозугодий

Карта засоления почв методом управляемой классификации спутникового

Применение ДЗЗ для оценки состояния сельхозугодий Карта засоления почв методом управляемой классификации спутникового снимка ALOS (http://gis-terra.kz/tematicheskaya-obrabotka/)
снимка ALOS
(http://gis-terra.kz/tematicheskaya-obrabotka/)

Слайд 23

ДЗЗ В ЭПОХУ ПАНДЕМИЙ
Изменения в активности вокруг города Ухань, Китай, в период

ДЗЗ В ЭПОХУ ПАНДЕМИЙ Изменения в активности вокруг города Ухань, Китай, в
с 19 января по 4 февраля 2020 года, наблюдаемые при ночном освещении. Источник: Центр космических полетов имени Годдарда НАСА (GSFC) и Ассоциация космических исследований университетов (USRA).

Слайд 24

Корреляция между плотностью населения и передачей кори в Нигере (Западная Африка) по

Корреляция между плотностью населения и передачей кори в Нигере (Западная Африка) по
данным ДЗЗ (наблюдение освещенности ночного города)

Оценки сезонных эпидемий кори напрямую связаны с пространственно-временными изменениями плотности населения, измеряемыми антропогенными световыми выбросами.