See the Sea

На сайте конференции выложен сборник материалов конференции

02.12.2024

На сайте конференции выложен сборник материалов  22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» с реальной нумерацией страниц.

Поздравляем Лупяна Е.А. и Барталева С.А. с присуждением премии Правительства России

28.11.2024

27 ноября 2024 г. в Доме Правительства состоялась торжественная церемония вручения премий Правительства России. Лауреатами стали зав. отделом Лупян Е.А. и проф. Барталев С.А. в составе коллектива авторов за работу "Разработка и применение интеллектуальных мультиспектральных систем дистанционного мониторинга природной  и техногенной среды для отраслей цифровой экономики". Поздравляем!

Вышла статья, посвященная обнаружению возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков

21.11.2024

В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"  (Т.21, № 5) вышла статья  Е.С. Ёлкина, Д.Е. Плотников, Е.А. Дунаева "Обнаружение возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков".

В сообщении описаны выявленные информативные признаки распознавания орошаемых земель Республики Крым по данным оптических и тепловых каналов спутника Landsat-8 и результаты классификации на основе модели Random Forest.

Вышла статья, посвященная оценке эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях

20.11.2024

В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"  (Т.21, № 5) вышла статья Д.Е. Плотников, Ю.Ш. Бойматов, Е.С. Ёлкина, Е.В. Щербенко, А.С. Плотникова "Оценка эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях".

В работе оценивались возможности ансамблевых методов машинного обучения Random Forest и XGBoost для распознавания озимых культур на больших территориях. Были проведены эксперименты по сравнению эффективности мультисезонных и односезонных моделей указанных архитектур, оценка результатов экспериментов проводилась для более 94% посевных площадей озимых Российской Федерации. В этой задаче мультисезонная модель Random Forest показала себя эффективнее и стабильнее, чем XGBoost, улучшение RMSE по сравнению с опорными картами достигало 35%. В сравнении с односезонными моделями мультисезонная модель Random Forest продемонстрировала ошибку распознавания озимых F-score в 1.32 – 2.02 раз меньше, а среднее значение F-score для любой разносезонной модели находилось в диапазоне 0.75-0.79, в то время как для мультисезонной модели достигало значения 0.84

Вышла статья, посвященная использованию данных спутниковой альтиметрии для оценки условий наблюдения на радиолокационных изображениях выносов из Калининградского и Куршского заливов

19.11.2024

В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"  (Т.21, № 5) вышла статья М.В. Врублевский, О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Н. Якушева "Использование данных спутниковой альтиметрии для оценки условий наблюдения на радиолокационных изображениях выносов из Калининградского и Куршского заливов".

Целью данной работы стала разработка метода оценки условий наблюдения выносов на радиолокационных изображениях на основе данных спутниковой радиолокационной альтиметрии исследуемых заливов и Балтийского моря. В работе приводятся результаты сопоставления наблюдений зарегистрированных выносов с соотношением уровня заливов и моря, а также даётся оценка применимости предложенной методики и анализ возможности её расширения с помощью использования данных о расходе рек, впадающих в исследуемые заливы.

Вышла статья, посвященная исследованию возможностей определения структурных характеристик растительных сообществ с доминированием тростника по данным спутниковой съёмки высокого разрешения, наземных измерений и БПЛА

18.11.2024

В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"  (Т.21, № 5) вышла статья С.С. Шинкаренко, С.А. Барталев, Н.В. Литвинова "Исследование возможностей определения структурных характеристик растительных сообществ с доминированием тростника по данным спутниковой съёмки высокого разрешения, наземных измерений и БПЛА".

В статье рассмотрен опыт определения фитомассы и высоты тростниковой растительности в дельте Волги на основе их аллометрических соотношений, фотограмметрической обработки данных аэросъемки БПЛА, спутниковых данных Sentinel-2 и метода непараметрической регрессии Random Forest.

Уважаемые пользователи, обращаем Ваше внимание! В связи со сбоем оборудования и проведением технологических работ могут происходить временные перебои в работе сервиса с частью данных.

Спутниковый сервис SEE THE SEA (STS) – это информационная система, ориентированная на работу с данными спутниковых наблюдений для решения междисциплинарных задач исследования Мирового океана. Особое внимание в системе уделяется возможностям работы с данными спутниковой радиолокации (в основном, данными, получаемыми со спутника ENVISAT). В то же время, система позволяет проводить комплексный анализ данных различных спутниковых систем наблюдения Земли. В системе используются данные спутников Terra, Aqua, NOAA, LANDSAT и др. Система обеспечивает возможность работы как с ежедневно получаемыми спутниковыми данными, так и с многолетними архивами данных, накопленных в Институте космических исследований российской академии наук (ИКИ РАН) в ходе выполнения различных научных проектов.

Система призвана обеспечить специалистам, работающим в области исследования Мирового океана, возможность одновременной работы с различными видами спутниковой информации и удобный инструментарий, позволяющий проводить ее комплексный анализ. Совместное использование различных спутниковых данных предоставляет возможности глубокой и качественной интерпретации спутниковой информации и построения объективной картины сложного взаимодействия гидродинамических, метеорологических и биологических факторов.

В рамках системы развиваются различные сервисы, ориентированные на возможность выделения и описания различных процессов и явлений в океане и атмосфере над ним (вихревые процессы, поверхностные проявления внутренних волн, течения, поверхностные загрязнения, процессы, связанные с взаимодействием океана и атмосферы и др.), а также на ведение долговременных баз данных таких описаний.

Система создавалась и развивается в рамках различных проектов, выполняемых в ИКИ РАН и при поддержке грантов РФФИ 11-07-12025-офи-м-2011, РФФИ 13-07-12017-офи-м. Используется при выполнении работ по грантам РФФИ и гранта РНФ № 14-17-00555.