Снимки карты со спутника: Sorry, this page can’t be found.

Спутниковые снимки любых мест Земли доступны каждому: Интернет и СМИ: Lenta.ru

Трудно сказать, насколько человечество осознало тот факт, что с запуском в публичном режиме сервиса Google Maps и последовавшим за ним выходом в конце июня программы Google Earth мир изменился. Каждый пользователь Интернета с более-менее мощным компьютером и более-менее современным браузером может взглянуть на любую точку планеты с той или иной высоты. Теперь люди могут «видеть весь мир», и каждый владелец бесплатной копии Google Earth может составить себе представление о том, как же этот мир все-таки тесен или же, наоборот, с другой точки зрения, — огромен.

Под словами «с той или иной высоты» подразумевается то, что единая база спутниковых снимков, лежащая в основе как Maps, так и Earth, состоит из фотографий разного разрешения — большинство территории представлено в низком разрешении, на этих снимках можно опозновать лишь относительно крупные объекты (города, реки, горы, лесные массивы), но территории, представляющие особый интерес, показаны в высоком разрешении, и на снимках при максимальном приближении можно различать отдельные автомобили.

«Особый интерес» представляют, как правило, различные населенные местности. На «общих» картах детальные снимки выглядят как своеобразные «квадраты» или их скопления — это означает, что данный фрагмент местности можно «приближать» с помощью прилагающихся навигационных инструментов и в итоге увидеть дома и дороги. Участки с низким разрешением при сильном приближении дают просто размытые пятна (в Eatrh) или (в Maps) сообщение о том, что снимков данного «уровня приближения» (zoom level) в распоряжении Google нет.

Различные спутниковые технологии в Интернете применяются давно, и подробные спутниковые снимки, попавшие в частные руки, в тех же США — самое обычное дело. Существует несколько коммерческих компаний, которые оперируют фотографирующими спутниками и торгуют подобного рода снимками, а некоторые из них могут провести съемку выбранной местности на заказ. Сегодня на рынке подобная услуга стоит несколько сотен долларов и доступна любому частному лицу — достаточно лишь разместить в одной из фирм соответствующий запрос и указать нужные географические координаты.

Времена, когда на Земле можно было спрятать какой-либо крупный объект, не замаскировав его «сверху», давно прошли. Все секретные оборонные сооружения СССР давно и подробно отсняты американскими военными, и наоборот.

Это произошло еще до широкого распространения Интернета, а сегодня спутниковые снимки — такое же общественное достояние, как, например, карты городов, или открытки с их видами. Увлекающиеся пользователи Интернета в разных странах уже далеко не первый год вовсю наслаждаются видами планеты из космоса и применяют эти данные в личных целях. Но до появления общедоступной базы Google Maps работа с такими снимками была в основном уделом фанатов или различных специалистов, которые «знали места» и ориентировались в их специфике.

Собственно, база, выставленная Google, является базой картографической компании Keyhole, сотрудники которой издавна собирали и компилировали снимки и торговали доступом к ним. Осенью прошлого года Google эту компанию выкупила и стала раздавать снимки даром. Сначала долгое время доступна была только территория США, причем спутниковые снимки были «привязаны» к картографическим данным — на них были нанесены обозначения всех дорог, населенных пунктов и других объектов, вплоть до ресторанов и парковок. И это не говоря о том, что любое место можно привязать к географическим координатам и использовать эти данные при работе с системой глобального позиционирования GPS, которая позволяет с помощью специального спутникового приемника узнавать свои географические координаты. Ею сегодня многие пользуются как в мире, так и у нас в стране (включая российскую военно-транспортную авиацию, представитель которой год назад признался, что если контролирующий систему GPS Пентагон вдруг ее отключит, военно-транспортная авиация России останется без спутниковой навигации, несмотря на построение отечественной системы ГЛОНАСС).

Материалы по теме

18:01 — 4 февраля 2004

Homo GPS

Системы глобального позиционирования встраивают не только в ракеты и телефоны, но и вживляют под кожу людям

Google Maps — чисто «браузерный» сервис, Google Earth необходимо скачивать и устанавливать в виде отдельной программы. В ней также реализована возможность «трехмерного» отображения снимков — они накладываются на данные о рельефе местности (весь планетный рельеф также давно измерен и задокументирован), и на выходе получается этакий виртуальный глобус, который можно вращать по своему усмотрению и глядеть на поверхность под разными углами, наблюдая возвышенности и низины. Для некоторых американских городов существуют даже базы трехмерных моделей отдельных домов, и там можно просто «гулять по улицам», а включив различные описательные «слои», можно узнать, что где находится и куда ведет та или иная дорога.

Все эти чудеса — плоды разработок всевозможных научных центров, и их достижения не являются исключительно заслугой Google. Издавна просветительскую деятельность в этой сфере знаний ведет агентство NASA, которое поддерживает много просветительских сайтов наподобие Visible Earth, и трехмерный глобус с моделированием рельефа у нее также имеется, правда за деньги и без картографической привязки — это World Wind (однако стоит отметить, что до выведения на экран компьютера спутниковой картинки «в реальном времени» технология все же не дошла, хотя такие мысли посещают многих узнавших о Google Earth).

Трехмерное моделирование в Google Earth

Lenta.ru

Компания Google просто-напросто вновь оказалась проворнее конкурентов и выпустила наиболее качественный продукт, цель которого не только способствовать осознанию членами мирового сообщества своего места в этом мире, но и банально привлечь на свои сайты множество посетителей, чтобы повысить таким образом свой коммерческий оборот (Google — крупнейшая по сумме капитализации медиакомпания мира, зарабатывающая многие миллионы долларов в год). У бесплатной Google Earth есть коммерческие версии — Plus и Pro, которые позволяют, например, осуществлять синхронизацию с GPS-приемниками и делать всякого рода другие немыслимые ранее вещи (впрочем, измерять расстояния между объектами можно в бесплатной версии, а это крайне полезная функция). Нельзя не отметить, что картографические детали с ресторанами и мотелями присутствуют только на картах США и Великобритании — это первичная аудитория, привлекаемая Google. Население других стран пока довольствуется только подписями к населенным пунктам и обозначениями железных и автомобильных дорог (впрочем, весьма подоробными). Однако наблюдатели подозревают, что в базе будут впоследствии появляться подробные данные по другим странам.

Конкуренты, которые знали о таком способе привлечения аудитории, кусают локти и пытаются предложить альтернативные услуги. В конце июля свою версию «Виртуальной Земли» обнародовала и Microsoft, но с великолепно проработанной продукцией Google ее коммерциализированный и местами даже нецветной продукт (у Microsoft другие источники картографических данных) сравнивать даже как-то неинтересно. Впоследствии стоит ожидать работ в этой же области и от других участников мирового интернет-рынка.

Когда в базе Google появились снимки России и, в частности, подробнейшие снимки Москвы (их давность варьируется в пределах от нескольких месяцев до нескольких лет, но все равно они еще довольно свежие), специалисты сразу озадачились вопросом, что скажут на это государственные российские власти. Обладание информацией такого рода противоречит действующему российскому законодательству и требует наличия специального разрешения на работу с подобными материалами. Ранее обладатели разрешений могли покупать снимки у отечественных поставщиков за внушительные деньги. А тут вдруг — любой желающий и бесплатно.

Красная площадь в Москве на сайте Google Maps

Lenta.ru

Сторонники конспиративных теорий ожидали резких выпадов российского Министерства обороны в адрес Google с требованиями «замазать» все неположенное, особенно после того, как интернет-энтузиасты оживленно начали искать на снимках российские секретные объекты. Предсказывалось, например, запрещение заходов на Google Maps с российких IP-адресов и прочая несуразица. В принципе, такое развитие событий никого бы не удивило, но здравый смысл, кажется, возобладал, и власти обновленной России не стали активно противиться распространению очередной прогрессивной технологии, существенно облегчающей жизнь и способствующей интеллектуальному развитию нации.

Ранее российское государство столь же благоразумно не стало чинить препятствия развитию в России мобильной связи, хотя с советских времен отечественный радиоэфир жестко контролировался, и на первых порах на каждый мобильный телефон необходимо было получать разрешения. Вместе с тем, до сих пор юридически незаконными являются GPS-приемники без искуственного «загрубления» точности до разрешенных значений. Однако точные приемники можно вполне беспроблемно купить в розничной сети.

Нельзя не отметить, что всякого рода «параноидальность» — особенность не только российских государственных органов. Неизвестно, как бы Google отреагировала на требования о «замазывании», например, Кремля или ядерных верфей на Кольском полуострове, но выдвинуть компании схожие требования тянется рука у многих чиновников различных госструктур в разных странах.

В минувший уикэнд «рука дрогнула» у австралийского агентства по атомной энергетике ANSTO. Глава этого учреждения, видимо, долго державшийся, заявил, что намерен попросить американскую компанию не так откровенно показывать единственный в Австралии атомный реактор близ Сиднея, хотя он и недостроенный и увидеть то же самое можно, отправившись на прогулку по окрестностям Сиднея на частном самолете. А еще можно найти исчерпывающую информацию на эту тему на разных сайтах в Интернете. Глава ANSTO даже подчеркнул, что понимает все это, но все равно ему не очень приятно, что на его реактор вот так запросто могут посмотреть всякие люди, среди которых нет-нет, да и могут оказаться международные терррористы. Впрочем, в этот же день ядерщика одернуло собственное правительство, которое уточнило, что застойное мышление ему не свойственно, со свободой информации ему все понятно, а пускать пыль в глаза глупо.

Так что посетители Google Maps, во имя принципов Первой поправки к американской конституции, могут вволю разглядывать все, до чего смогут «доприближаться». За исключением двух объектов — резиденции президента США и здания американского парламента.

Сергей Рублёв

Как создаются карты / Блог компании Mail.ru Group / Хабр

Нарисованная от руки карта в Массачусетском музее современного искусства

Современным картографам гораздо проще, чем их коллегам из прошлого, создававшим далекую от идеала схему с весьма приблизительными расчетами местоположения объектов. До начала XX века картография менялась медленно и, хотя белых пятен к тому моменту почти не осталось, точностью карты похвастаться не могли.

С началом эры аэросъемки местности картографы получили отличный инструмент, позволявший составить детальный план любой территории. Спутниковая съемка должна была, по идее, завершить тысячелетнюю работу по созданию идеального инструмента ориентирования, но картографы столкнулись с новыми проблемами.

Как инструмент решения картографических проблем и ошибок, появился проект OpenStreetMap (OSM), на основе данных которого существует наш сервис MAPS.ME. В OSM огромное количество данных: не только обрисованные спутниковые снимки, но и информация, которую знают только местные жители. Сегодня мы подробнее расскажем, как оцифровывается и становится картой реальный мир.

Фотофиксация местности

Возраст этой карты — 14 000 лет

Первые карты появились еще в период первобытной истории. Изгибы рек, гребни, овраги, скалистые пики, звериные тропы — все объекты обозначалось простыми насечками, волнистыми и прямыми линиями. Последующие карты недалеко ушли от первых схематичных рисунков.

Изобретение компаса, телескопа, секстанта, других приборов морской навигации, и последовавший вслед за этим период Великих географических открытий, привели к расцвету картографии, но карты все еще оставались недостаточно точными. Использование различных приборов и математических методов не могло стать решением проблемы — в конце концов, карты рисовал человек, используя описание или схемы, созданные на натуре.

Новый этап в развитии картографии начался с топографической съемки. Впервые наземные съемочные работы для изготовления топографических карт начали выполняться в 16 веке, а первые аэрофототопографические съемки труднодоступных территорий были выполнены в 1910-е годы. В России как кадастровые, так и пресловутые «карты генштаба», точность и покрытие которых на тот момент времени оказались беспрецедентными, создавались топографами с помощью теодолита.

Пример дешифрования середины прошлого века

После аэросъемки необходим длительный и сложный этап дешифрования. Объекты на снимке нужно выявить и распознать, установить их качественные и количественные характеристики, а также зарегистрировать результаты. Метод дешифрования основывается на закономерностях фотографического воспроизведения оптических и геометрических свойств объектов, а также на взаимосвязях их пространственного размещения. Проще говоря, учитываются три фактора: оптика, геометрия изображения и пространственное размещение.

Для получения данных о рельефе используются контурно-комбинированный и стереотопографический методы. При первом методе непосредственно на местности с помощью геодезических приборов определяют высоты важнейших точек поверхности и затем на аэрофотоснимки наносят положение горизонталей. Стереотопографический метод подразумевает частичное перекрытие друг другом двух снимков таким образом, чтобы на каждом из них изображался один и тот же участок местности. В стереоскоп этот участок выглядит как трехмерное изображение. Далее по этой модели с помощью приборов определяют высоты точек местности.

Спутниковая съемка

Пример стереопары со спутника WorldView-1

Схожим образом, создавая стереоизображение, работают и спутники. Информацию по рельефу (и многие другие данные, включая радарную интерферометрию — построение цифровых моделей местности, определение смещений и деформаций земной поверхности и сооружений), предоставляют радарные и оптические спутники дистанционного зондирования Земли.

Спутники сверхвысокого разрешения фотографируют не все подряд (бескрайние сибирские леса не нужны в высоком разрешении), а по заказу для определенной территории. К таким спутникам относятся, например, Landsat и Sentinel (на орбите находятся Sentinel-1, ответственный за радарную съемку, Sentinel-2, ведущий оптическую съемку поверхности Земли и изучение растительности, и Sentinel-3, наблюдающий за состоянием мирового океана).

Изображение Лос-Анджелеса, снятое спутником Landsat 8

Спутники присылают данные не только в видимом спектре, но и в инфракрасном (и еще нескольких других). Данные из невидимых для глаза человека диапазонов спектра позволяют анализировать типы поверхности, следить за ростом сельскохозяйственных культур, выявлять пожары и многое другое.

Изображение Лос-Анджелеса включает в себя полосы частот электромагнитного спектра, соответствующие (в терминологии Landsat 8) диапазонам 4-3-2. Landsat обозначает красный, зеленый и синий сенсоры как 4, 3 и 2 соответственно. Полноцветное изображение появляется при комбинации изображения с этих сенсоров.

Принимают и обрабатывают данные владельцы спутников и официальные дистрибьютеры — DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defence and Space и другие. В нашей стране основными поставщиками спутниковых снимков являются «Российские космические системы», «Совзонд» и «Сканэкс».

Множество сервисов создано на основе наборов данных Global Land Survey (GLS) от US Geological Survey (USGS) и NASA. GLS получают данные преимущественно от проекта Landsat, создающего спутниковые фотоснимки всей планеты в реальном времени с 1972 года. С помощью Landsat можно получить сведения обо всей земной поверхности, а также об ее изменениях за последние десятилетия. Именно этот проект для всех публичных картографических сервисов остается главным источником данных дистанционного зондирования Земли по мелким масштабам.

Багамские острова с точки зрения MODIS

Сканирующий спектрорадиометр среднего разрешения MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) расположен на спутниках Terra и Aqua, являющихся частью комплексной программы NASA EOS (Earth Observing System). Разрешение получаемых изображений грубее результатов большинства других спутников, но охват позволяет получать ежедневную глобальную коллекцию снимков практически в режиме реального времени.

Мультиспектральные данные полезны для анализа земной поверхности, океана и атмосферы, позволяя в оперативном режиме (буквально за несколько часов) изучать изменения облаков, снега, льда, водных объектов, состояние растительности, отслеживать динамику наводнений, пожаров и т.д.

«Living Atlas of the World» — атлас, содержащий карты и данные, посвященные множеству тем: населению, бизнесу, ландшафту, климату, транспорту и др.

Геопортал Роскосмоса — бесплатный (частично) источник данных. Спутниковые снимки предоставлены Роскосмосом и NASA, картографические данные — OpenStreetMap и Росреестром, средства поиска — GeoNames и OpenStreetMap Nominatim.

Кроме спутников есть еще одно перспективное направление «вертикальной» съемки — получение данных с дронов. Так компания DroneMapper отправляет дроны (редко — квадрокоптеры) для съемок фермерских угодий — получается экономичнее, чем использовать спутник или самолет.

Спутники предоставляют огромное количество разнообразной информации и могут сфотографировать всю Землю, но компании заказывают данные только для нужной им территории. В связи с дороговизной спутниковой съемки, компании предпочитают детализировать территории крупных городов. Все, что считается малонаселенной местностью, обычно снимается в самых общих чертах. В регионах с постоянной облачностью спутники делают новые и новые снимки, добиваясь четкого изображения и повышая затраты. Впрочем, некоторые IT-компании могут позволить себе закупать снимки целыми странами. Например, Bing Maps.

На базе спутниковых снимков и замеров на местности создаются векторные карты. Обработанные векторные данные продают компаниям, печатающим бумажные карты и/или создающим картографические сервисы. Рисовать карты самостоятельно по спутниковым снимкам дорого, поэтому многие компании предпочитают купить готовое решение на базе Google Maps API или Mapbox SDK и доработать собственным штатом картографов.

Проблемы спутниковых карт

В простейшем случае, чтобы нарисовать современную карту, достаточно взять снимок со спутника или его фрагмент и перерисовать все объекты в редакторе или в каком-нибудь сервисе online interactive map creator. На первый взгляд в примере выше из OSM все отлично — дороги выглядят, как и должны выглядеть. Но это только на первый взгляд. На самом деле эти цифровые данные не соответствуют реальному миру, так как они искажены и сдвинуты относительно реального расположения объектов.

Спутник фотографирует под углом на большой скорости, время фотографирования ограничено, снимки склеиваются… Ошибки накладываются друг на друга, поэтому для создания карт стали использовать фото- и видеосъемку на местности, а также геотрекинг автомобилей, который является очевидным доказательством существования определенного маршрута.

Пример снимка, на котором возникла проблема из-за плохой орторектификации: у воды треки легли отлично, а на горе справа — съехали

Рельеф, условия съемки и тип камеры влияют на появление искажений в снимках. Процесс устранения искажений и преобразования исходного снимка в ортогональную проекцию, то есть такую, при которой каждая точка местности наблюдается строго вертикально, называют орторектификацией.

Перераспределение пикселей на изображении в результате ортокоррекции

Использовать спутник, который снимал бы только над заданной точкой, затратно, поэтому съемка ведется под углом, который может достигать 45 градусов. С высоты в сотни километров это приводит к значительным искажениям. Для создания точных карт качественная орторектификация жизненно необходима.

Карты быстро теряют актуальность. Открыли новую парковку? Построили объездную дорогу? Магазин переехал по другому адресу? Во всех этих случаях устаревшие снимки территории становятся бесполезны. Не говоря уже о том, что множество важных деталей, будь то брод на реке или тропа в лесу, не видны на снимках из космоса. Поэтому работа над картами — это процесс, в котором невозможно поставить финальную точку.

Как делают карты OpenStreetMap

Изображение

OpenStreetMap — некоммерческий картографический проект, в котором сообщество пользователей со всего мира создает открытую, бесплатную географическую карту. Для создания карт применяют данные с персональных GPS-трекеров, аэрофотографии, видеозаписи, спутниковые снимки, а также знания человека. Ближайший проект, с которым можно сравнить OSM — это Википедия. Аналогичным образом в OSM любой пользователь редактирует карту, а данные проекта распространяются на условиях свободной лицензии.

В OpenStreetMap используют в качестве основы для карт GPS-треки, записанные пользователями, и спутниковые снимки от компаний Bing, Mapbox, DigitalGlobe. Карты коммерческих компаний, например Google и Яндекса, нельзя использовать из-за юридических ограничений.

Снимки привязываются к местности автоматически на этапе получения. Сканы также можно привязать с помощью опорных точек с известными координатами, полученными из треков либо ассоциированными с пунктами геодезической сети.

При редактировании карт снимки со спутников в OSM всегда сдвигаются так, как показывают записанные на земле треки, компенсируя большинство ошибок. Есть масса приложений, позволяющих записывать GPS-треки и делиться ими, например, Geo Tracker, Strava (Android) и GPX Tracker (iOS).

Создатель карты на спутниковом снимке первым делом рисует дороги, используя данные треков. Поскольку треки описывают перемещение в географических координатах, по ним легко определить, где именно проходит дорога. Затем наносятся все остальные объекты. Недостающие и площадные объекты создаются по снимкам, а подписи, указывающие на принадлежность объектов либо дополняющие их справочной информацией, берутся из наблюдений или реестров.

Чтобы создать карту, наполненную различной информацией, используют географическую информационную систему (ГИС), предназначенную для работы с геоданными — для их анализа, преобразования, аналитики и печати. С ГИС можно создать свою собственную карту с визуализацией любых данных. В ГИС для карт можно добавить данные Росстата, муниципальных образований, министерств, ведомств — все так называемые геопространственные данные.

Откуда берутся геоданные

Итак, спутниковые снимки сдвинуты относительно реальности в несколько десятков метров. Чтобы сделать действительно точную карту, нужно вооружиться навигатором (GPS приемником) или обычным телефоном. А затем с помощью приемника или приложения в телефоне записать максимальное количество точек трека. Запись осуществляется вдоль линейных объектов, расположенных на земле — подойдут реки и каналы, тропинки, мосты, ж/д и трамвайные пути и т.д.

Одного трека никогда не бывает достаточно для любого участка — сами они тоже записываются с определенным уровнем погрешности. В дальнейшем спутниковая подложка выравнивается по множественным трекам, записанным в разное время. Любая другая информация берется из открытых источников (или дарится провайдером данных).

Трудно представить карты без информации о различных компаниях. Сбор локальных данных об организациях с привязкой к GPS-позиции делают Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2ГИС и другие. Сообщество (включая непосредственно представителей локального бизнеса) самостоятельно вносит данные на OpenStreetMap и Google Maps. Не все большие сети хотят сами заморачиваться с добавлением информации, поэтому обращаются к компаниям (Brandify, NavAds, Mobilosoft и другие), помогающим размещать филиалы на картах и следить за актуальностью данных.

Иногда информация об объектах реальной местности добавляется на карты через мобильные приложения — сразу, в полевых условиях человек имеет возможность точно актуализировать картографические данные. В MAPS.ME для этого есть встроенный редактор карт, через который уточненные данные поступают напрямую в базу OpenStreetMap. Достоверность информации проверяют другие участники OSM-сообщества. В «обратную сторону» данные из OSM поступают в MAPS.ME в «сыром» виде. Прежде чем оказаться на экране смартфона пользователя, они обрабатываются и упаковываются.

Будущее: нейросети-картографы

В Facebook рассказали, что они использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы найти дороги на спутниковых снимках. Но фактчекинг уже делали люди, которые проверяли дороги и «склеивали» их с данными OSM.

Сервис для обмена фотографиями с геометками Mapillary в прошлом году добавил функцию, которая обеспечивает семантическую сегментацию изображений объектов. Фактически они смогли разделить изображения на отдельные группы пикселей, соответствующие одному объекту с одновременным определением типа объекта в каждой области. Люди делают подобное очень легко — например, большинство из нас могут идентифицировать и находить автомобили, пешеходов, дома на изображениях. Однако компьютерам тяжело было ориентироваться в огромном массиве данных.

Используя глубокое обучение на свёрточной нейронной сети, в Mapillary смогли в автоматическом режиме выявить 12 категорий объектов, которые чаще всего встречаются в дорожной сцене. Их метод позволяет добиться прогресса и по другим задачам машинного зрения. Игнорируя совпадения между движущимися объектами (например, облаками и транспортными средствами) можно значительно улучшить цепочку процессов преобразования исходных данных в двухмерную или стереоскопическую картинку. Семантическая сегментация Mapillary позволяет получить приблизительную оценку плотности растительности или наличия тротуаров на некоторых территориях городов.

Юго-Запад Москвы нейросеть поделила на зоны в зависимости от типа застройки

В проекте CityClass проводится анализ типов городской застройки при помощи нейросети. Делать карту функционального зонирования города долго и однообразно, но можно обучить компьютер отличать промышленную зону от жилой, а историческую застройку от микрорайона.

Группа ученых из Стэнфорда натренировала нейросеть предсказывать уровень бедности в Африке по дневным и ночным спутниковым снимкам. Сначала сетка находит крыши домов и дороги, а потом сопоставляет с данными об освещенности территорий в ночное время.

Сообщество продолжает следить за первыми шагами в области автоматического создания карт, и уже использует машинное зрение для рисования некоторых объектов. Трудно сомневаться в том, что будущее будет принадлежать картам, создаваемым не только людьми, но и машинами.

Спутниковый мониторинг экологических проблем: как я перестал бояться и полюбил карты NASA

Фото: NASA

О том, как устроена система спутникового мониторинга, об экологических проблемах, которые можно увидеть на космических снимках, и веб-сервисах, где каждый сможет самостоятельно найти необходимую достоверную информацию, рассказала младший научный сотрудник Научно-исследовательского центра космической гидрометеорологии «Планета» Анастасия Воронова на вебинаре «Спутниковый мониторинг экологических проблем», проведенном при поддержке общественной экологической организации «Мусора.Больше.Нет».

Как спутники видят Землю?

Спутники снимают планету, посылают данные экспертам, которые уже извлекают из снимков полезную информацию. Многие страны имеют собственные спутники, но специалисты по дистанционному зондированию Земли (ДЗЗ) предпочитают работать с данными NASA и ESA, так как они предоставляют снимки в высоком качестве, а информация доступна и открыта для каждого.

Анастасия отметила, что в своей практике сталкивалась с заблуждением, что для этих целем можно использовать Google Maps и Яндекс.Карты. Люди считают, что при их помощи можно увидеть актуальную информацию, но это не так, потому что эти сервисы «сшивают» снимки за разные даты: данные по крупным населенным пунктам обновляются примерно раз в год, а по другим территориям – раз в пять лет.

Спутниковые снимки могут быть разной детальности: высокого и низкого разрешения. Снимки высокого разрешения используют для мониторинга локальных проблем, например, зоны вырубки вблизи городов, а низкого разрешения – для большего охвата территории, например, зоны пожаров.

Спутниковые снимки могут быть выполнены как в видимой части спектра, так и в ультрафиолетовой, инфракрасной и других частях диапазона, таким образом при наложении снимков разного спектра можно увидеть различные детали и нюансы.

Благодаря спутникам можно получить данные о погоде, наводнениях, пожарах, осадках и многих других явлениях антропогенного и природного характера.

Концентрация мелкодисперсных частиц PM 2,5 в небе над Сибирью. 30 июня 2020 года

Фото: Windy.com

Какие экологические проблемы можно увидеть из космоса?

Во время вебинара Анастасия Воронова рассказала, как при помощи сервисов, работа которых основана на анализе спутниковых данных, получить информацию по таким проблемам, как ландшафтные пожары, загрязнение воздуха, деградация лесов, загрязнение и пересыхание водоемов, изменение климата.

Ландшафтные пожары – это не только лесные, но и степные и другие виды пожаров. Для мониторинга пожаров есть сервис от компании «СКАНЭКС» и карта пожаров NASA.

Анастасия подчеркнула: «Если вы загуглите «лесные пожары» или «карта пожаров», скорее всего, первое, что вы увидите, – это карта пожаров СКАНЭКС… Часто скриншоты с этой карты появляются в новостях и разных пабликах».

Через спутник можно увидеть дымовой шлейф, определить очаги, посчитать расстояние до населенных пунктов, оценить динамику распространения пожара. Карта пожаров «СКАНЭКС» отображает и подписывает ООПТ, позволяет посчитать площадь зоны горения, а также классифицирует по характеру происхождения, деля их на природные и техногенные. Карта пожаров NASA не предлагает подобную классификацию, но зато охватывает всю территорию Земли, качество снимков значительно выше, а сами снимки хранятся в архиве больше года.

Данные по загрязнению воздуха можно получить, воспользовавшись порталом Windy.com. Он использует как спутниковые данные, так и результаты наземных измерений.

Windy.com позволяет узнать концентрацию в воздухе аэрозолей, парниковых газов, мелкодисперсных частиц, а специальный алгоритм, анализирующий направление движения воздушных масс, может предсказать направление переноса загрязняющих веществ.

Деградация лесов – это лесные пожары, вырубки, заболачивания и заболевания лесов. Веб-сервис Global Forest Watch позволяет проанализировать изменения площади лесов глобально и локально, показывая зоны, где за определенный период растительности стало больше или, наоборот, меньше.

Благодаря спутниковым снимкам также можно получить данные о загрязнении водоемов. Вспоминая о недавней ситуации с разливом нефтепродуктов под Норильском, например, можно провести мониторинг разлива нефтепродуктов, посчитать площадь загрязнения акватории.

Пожары в Сибири. 30 июня 2020 года

Фото: Fires.ru

Спутниковые снимки позволяют оценить масштабы пересыхания водоемов. Самый наглядный пример – Аральское море. Оценить динамику и посчитать размеры усыхания можно через программу Google Earth Pro.

Для мониторинга изменения климата можно использовать данные сайта NASA, они не представлены просто спутниковыми снимками, а являются уже обработанными материалами.

Стоит отметить, что, например, при ландшафтных пожарах спутниковые снимки являются эталонным способом мониторинга, а если речь идет о загрязнении воды, то основа – наземные данные, а спутниковый мониторинг – вспомогательный инструмент.

Как спутниковый мониторинг работает в России?

Россия имеет собственные спутники, которые позволяют мониторить состояние окружающей среды, но доступ к ним ограничен, данными могут пользоваться лишь государственный структуры.

Однако граждане вольны самостоятельно оценивать ситуацию и доносить информацию до местных властей, используя открытые данные спутникового мониторинга, перечисленные выше. Например, по мнению спикера, спутниковые снимки могут быть доказательством в суде при борьбе с незаконной вырубкой леса.

Благодаря развитию технологий, сегодня каждый может отследить ситуацию в своем регионе или мире, понадобится только компьютер и Интернет, а полученные данные можно использовать для просвещения, проведения общественных кампаний или судебных разбирательств. Мир становится более открытым, и это внушает оптимизм.

Поставщик «Яндекс.Карт» покупает в США снимки 1/3 всей суши Земли


, Текст: Наталья Лаврентьева


Российская компания «Сканэкс», поставляющая спутниковую подложку для «Яндекс.Карт», заключила «многомиллионный» контракт с американской GeoEye на поставку снимков 50 млн км² поверхности Земли. Российские спутники не способны удовлетворить внутренний спрос в снимках, говорят в компании.

Инженерно-технологический центр «Сканэкс» подписал соглашение о поставке снимков высокого разрешения со спутника IKONOS с американской компанией GeoEye, одним из крупнейших мировых поставщиков геопространственной информации. Как сообщает GeoEye, контракт с россиянами является «многолетним и многомиллионным», а снимки предназначены для коммерческих заказчиков. Точную сумму контракта стороны не разглашают.


«Сканэкс» разрабатывает и производит системы для приема и обработки космической информации, ПО для приема, обработки и хранения спутниковых снимков, оказывает веб-картографические сервисы и услуги. В клиентах у компании числится Mail.ru, для которого «Сканэкс» разрабатывал движок проекта «Карты», а также картографический сервис «Яндекс», для которого компания сделала всю спутниковую подложку.


Контракт с GeoEye в «Сканэкс» называют одним из крупнейших по площади покрытия Земли за все время своей работы. В общей сложности американцы поставят россиянам снимки 50 млн км² поверхности Земли. Это составляет примерно треть всей поверхности суши планеты (149 млн км²). С GeoEye россияне сотрудничают с 2009 г. Предыдущий контракт с ней подразумевал поставку снимков 2 млн км².


Как рассказал CNews генеральный директор «Сканэкс» Владимир Гершензон, использование снимков востребовано в различных отраслях: например, для мониторинга соблюдения сроков строительства, состояния дорожной, нефтегазовой инфраструктуры, при обновлении топографических материалов, ликвидации последствий локальных ЧС.


Представитель «Сканэкс» Надежда Пупышева пояснила, что столь большой объем детальных снимков требуется в том числе, чтобы удовлетворить текущие потребности ведомственных и специализированных геосервисов, а также сделать эти данные еще более доступными для российских пользователей.




Спутниковую подложку для «Яндекс.Карт» сделал «Сканэкс»

По ее словам, предусмотрены различные варианты приобретения этих данных: от локальной поставки до абонентской подписки, а заказать их сможет любое заинтересованное лицо. С «Яндексом» компания работает «в плановом порядке», а для их задач используются, в том числе, и данные со спутника IKONOS.


Стоит отметить, что сейчас, несмотря на использование снимков с зарубежных спутников, карты «Яндекса» за пределами России по детализации значительно уступают Google Maps. Mail.ru, закупающий снимки у поставщиков «Геоцентр Консалтинг» и Collins Bartholomew, демонстрирует значительно меньшую детализацию в сравнении с Google даже в России. «В последние годы отмечается тенденция ускоренного роста спроса на детальные и высокодетальные спутниковые снимки, а с ним – и потребность в повышении оперативности их получения», — говорит Гершензон.


Что нового предлагает VMware для управления большим парком разных виртуальных машин?

Инфраструктура

В «Яндексе» заявили CNews, что работают со «Сканэксом» как с техническим партнером, который предоставляет поисковику снимки, в том числе, и со спутника IKONOS. Эти снимки составляют существенную часть покрытия карт «Яндекса», отметили в компании.

«Что касается охвата суши спутниковыми снимками на Яндекс.Картах – в принципе ими охвачена вся Земля, вопрос в масштабе. А общая площадь самых подробных спутниковых снимков, с разрешением от 0,8 до 0,5 метров на пиксель, составляет 230 тыс. кв.м. При этом мы постоянно расширяем покрытие», — заявила CNews представитель поисковика Татьяна Комарова.


«Сканэкс» сотрудничают и с другими зарубежными поставщиками снимков. По словам гендиректора компании, российские космические аппараты снимки аналогичного качества не предоставляют. «Сейчас Россия располагает тремя спутниками дистанционного зондирования земли: «Электро-Л», «Метеор-М» и «Ресурс-ДК1». Из них только последний аппарат обеспечивает съемку с разрешением от 1 м до 3 м в зависимости от режима, говорит Гершензон.


Даже если не заострять внимание на качестве снимков и регламентации подачи заявок на съемку, отмечает он, данные с «Ресурс-ДК1» распространяются в первую очередь уполномоченными организациями, а получают их в основном государственные структуры. Таким образом, при условии использования данных «Ресурс ДК1», архивные и новые данные с аппарата физически не смогут покрыть тот спрос на детальные спутниковые снимки, который существует, говорит гендиректор «Сканэкса».


Стоит отметить, что в планах российских властей уже давно существует запуск дополнительных спутников дистанционного зондирования Земли. К примеру, новый спутник «Канопус-В» планировалось запустить уже в мае 2011 г. Об этом в марте заявлял замруководителя Роскосмоса Анатолий Шилов. Но впоследствии запуск спутника перенесли на сентябрь.

По словам Пупышевой, в архивах «Сканэкс», которые ведутся с середины 90-х гг., сегодня находится более 300 ТБ разновременных космических снимков, в первую очередь, территории России и прилегающих стран.

Геоинформационный онлайн-сервис SecureWatch (MAXAR)


Для регулярного космического мониторинга и анализа изменений на любой, открытой для съемки территории, в высоком пространственном разрешении мы предлагаем нашим заказчикам оформить подписку на геоинформационный онлайн-сервис SecureWatch (MAXAR).

Сервис SecureWatch обеспечивает гибкий доступ к оптическим снимкам со спутников группировки MAXAR (активные спутники — WorldView-3, WorldView-2, WorldView-1, GeoEye-1; вышедшие из использования — IKONOS, Quickbird и Worldview-4). Пространственное разрешение снимков варьируется в диапазоне от 30 см до 1 м, в зависимости от спутника.

Все снимки сопровождаются метаданными, включая информацию о дате и времени съемки, угле съемки и облачном покрове, пространственном разрешении, уровне обработка снимка и др. Также в сервисе представлена информация от Google Maps, OpenStreetMap, Nightlight (NASA/NOAA), глобальная мозаика от TerraColor.

Как это работает?

Ключевые особенности:

  • Просмотр и скачивание снимков на любую территорию по всему миру без ограничений
  • Доступ к глобальной библиотеке спутниковых данных более чем за 18 лет, включая данные в диапазоне SWIR и стерео-данные
  • Оперативное получение снимков в течение 48 часов после съемки
  • Подбор данных до и после чрезвычайного события для оценки изменений / повреждений и убытков
  • Доступны готовые к использованию мозаики высокого разрешения (Metro и Vivid)
  • Автоматические уведомления при появлении новых снимков в зоне интереса
  • Возможность интеграции с инструментами ГИС (API)

SecureWatch предлагает удобный и продуманный инструментарий, позволяющий проводить подбор и первичный анализ, оперативную навигацию и сравнение выбранных данных. В частности:

  • Линейка масштабов отображения, включающая масштабы от низкого (78271 м/пикс) до крупного (0,15 м/пикс)
  • Для отображения доступных снимков реализована функция “карусели” – отображение данных согласно их актуальности и прокрутка их
  • Для просмотра изменений доступна функция тайм-лапса – легкий и наглядный способ визуального анализа
  • Создание заметок к снимкам и настройка уведомлений о поступлении новых данных на указанную территорию интересов
  • Доступны стандартные инструменты измерения объектов
  • Возможность выгрузить требуемый снимок и сохранить его на жесткий диск

SecureWatch предназначен для решения широкого спектра геопространственных задач, в т. ч. для картографирования, мониторинга объектов, наблюдения за изменениями окружающей среды и экстренного реагирования в случаях чрезвычайных ситуаций.

В чем преимущества использования онлайн-сервиса SecureWatch?

  1. Вы сокращаете время на получение снимков, не нужно ждать оформления и обработки заказа. Вы получаете оперативный доступ к геоданным в любое время из любой точки мира.
  2. Подключиться к сервису можно из любого места, где есть Интернет, и с любого мобильного устройства. Есть возможность просмотра как через браузер, так и через интегрированные приложения (API). Сервис может быть интегрирован с Google Earth, RemoteView, Esri ArcGIS, QGIS, BAE Socket Set, ERDAS Imagine, ENVI, Apollo, and other GIS/CAD software.
  3. Оформив подписку, вы получаете глобальный охват. Это значит, что Вы можете просматривать и скачивать изображения по любой территории мира, практически без ограничений. По желанию территория может быть ограничена.
  4. Регулярные обновления снимков по наиболее популярным территориям. Есть возможность заказать дополнительно съемку неохваченных районов.
  5. Вы получаете доступ ко всему архиву разновременных данных MAXAR (DigitalGlobe) за более чем 18 лет, включая данные в диапазоне SWIR, PAN, а также стерео снимки. Так же доступны мозаики на все территории Vivid и городские агломерации Metro.
  6. Гибкие условия оформления подписки – на определенный срок пользования сервисом, по объему загружаемых данных или комбинированный вариант. Вы выбираете любой удобный вам вариант подписки, исходя из ваших задач и потребностей.

TerraLink является официальным дистрибьютором продуктов и сервисов компании MAXAR на территории России, Казахстан и стран СНГ.

Чтобы узнать подробнее о возможностях онлайн-сервиса SecureWatch или посмотреть «живую» демонстрацию, обращайтесь к нашим специалистам по почте [email protected] или заполнив форму ниже.

Американский спутник заснял Новосибирск 55-летней давности

Снимки Новосибирска, сделанные американским спутником KH-7 Gambit полвека назад, обнародовали в интернете. На чёрно-белом изображении 55-летней давности можно увидеть, как раньше выглядел наш город, и при желании даже найти свой дом.

Новосибирские новости

16:34, 02 Марта 2020



Рассекреченные снимки российских городов с американских спутников выложены на тематическом ресурсе Spymaps.space.


На одном из снимков есть и Новосибирск. Дата съёмки — 4 октября 1965 года.


В описании к снимкам на сайте поясняется, что они были сделаны американскими военными спутниками видовой разведки, которые назывались Кey Hole («Замочная скважина»).  



В те времена такая аппаратура предназначались для съёмки особо важных объектов на территории СССР и Китая. Спутники этого типа запускались с июля 1963 года по июнь 1967 года с авиабазы Ванденберг.


Снимки рассекречивались порциями в 1996, 2002 и 2013 годах. С 2010-х они стали доступны для загрузки на сервере геологической службы США.


Скриншот: spymaps.space


Рассматривая чёрно-белые снимки, можно в реальном времени сравнить, как изменился Новосибирск в период с 1965 года до наших дней. Качество карты 55-летней давности настолько хорошее, что при желании можно отыскать свой дом. 







#Авиа
#История
#Городская история

Подписывайтесь на наши соц. сети

как_определить_номер_текущей_версии_карт_или_снимков [SAS.Wiki]

как_определить_номер_текущей_версии_карт_или_снимков

Главная страница

Некоторые картографические сервисы ведут постоянную работу по обновлению и дополнению картографической информации. С разной периодичностью выходят новые версии карт и спутниковых снимков, например, на Google Maps и Яндексе. Чтобы всегда быть в курсе событий, нужно уметь определять номер текущей версии карт и снимков. Покажем это на примере спутниковых снимков Google Maps.

Итак, спутник Google Maps. Заходим на http://maps.google.ru/. По умолчанию открывается карта.

Но нам нужен спутник. Поэтому щёлкаем по иконке, на которой написано «Спутник».

Получаем следующую картину:

Как видно, на спутниковый снимок наложены названия географических объектов. Это слой гибрида. Но нам ведь нужен «чистый» спутник, поэтому слой гибрида нужно отключить.

Получаем изображение только спутникового снимка.

Правой кнопкой мыши щёлкаем на любом месте снимка. Появляется контекстное меню.

В этом меню уже виден номер текущей версии снимка. Можно воспользоваться также пунктами «Копировать адрес изображения» и «Свойства изображения».

Однако

При настройках браузера Opera по умолчанию JavaScript будет перехватывать щелчки правой кнопки мыши, и вместо показанного контекстного меню мы будем видеть совсем другое:

Чтобы настроить браузер «правильно», заходим в Инструменты → Общие настройки (или Ctrl+F12) → Расширенные → Содержимое → Настроить JavaScript

Появляется окно, в котором нужно снять галку с пункта «Позволить контролировать правую кнопку мыши».

После чего нажимаем OK и наслаждаемся.

Но время не стоит на месте

С некоторых пор описанный выше способ не работает на картах Яндекса. Однако, благодаря разработчикам Оперы, мы имеем мощный инструмент DragonFly, который позволяет отслеживать запросы браузера и ответы сервера. Данный инструмент универсален, он подойдёт для любого картсервиса, присылающего тайлы, и пригоден не только для уточнения текущей версии карт, но и для создания zmp.

Итак, возьмём для примера Яндекс. Откроем гибрид какого-нибудь места. Как видно, контекстное меню не содержит пункта, позволяющего посмотреть адрес запроса тайла.

Зато оно имеет пункт «Проинспектировать элемент». Нажмём его. Или есть другой способ: Инструменты → Дополнительно → Opera DragonFly (Ctrl+Shift+I).

Снизу появилась панель DragonFly. На ней есть закладка «Сеть». Она-то нам и нужна. Жмём её. Появляется предложение перезагрузить страницу.

Жмём кнопку, страница перезагружается, и появляется таблица с запросами на ресурсы страницы.

Находим в этой таблице запрос на какой-нибудь тайл.

Здесь мы видим и URL запроса, и номер версии, и координаты тайла. Более подробная информация появляется при нажатии строки с запросом.

Здесь мы видим заголовок (header) запроса, ответ сервера и собственно изображение. Удобно, не правда ли?

Для Mozilla Firefox

В браузере Mozilla Firefox также необходимо отключить возможность хозяйничать Java скриптам. Для этого заходим в Инструменты → Настройки → Содержимое → Использовать JavaScript → Дополнительно → Дополнительные параметры JavaScript (или на латинице Tools → Options → Content → Use JavaScript → Advanced → JavaScript Advanced Parameters) и убираем галку с пункта Отключать или заменять контекстные меню (Disable or replace context menus).

Что делать с полученным номером

Есть два способа:

  • Неудобный, но надёжный — открыть текстовым редактором файл params.txt и вписать номер в параметр DefURLBase:
  • Удобный, но ненадёжный — открыть в SAS.Планете окно Параметры → Параметры карты (Ctrl+Alt+P) и вписать номер в поле URL:

Нужно иметь в виду, что если вы по каким-либо причинам удалите файл maps. ini, то программа воссоздаст его автоматически, и в нём версии карт будут взяты из соответствующих файлов params.txt, а там они могут быть далеко не последними. Хотя и редко, но такой случай возможен. И тогда первый способ будет работать на вас, второй же, наоборот, против вас. Но, поскольку версии существуют у небольшого количества карт, страшного тут ничего нет, на форуме всегда можно посмотреть номера последних версий. Выбери свой способ!

Как составляются спутниковые карты планеты Земля

Для каждой конкретной задачи, связанной с фотографированием местности, требуются определенные спутники.
Например, фотографировать весь океан или всю тайгу с высоким разрешением нецелесообразно.
Для этого достаточно снимков земной поверхности, снятых камерой с разрешением 23 м или 188 м,
И с этой задачей может справиться аппарат индийских спутников IRS.

Но когда заказываются спутниковые снимки того или иного мегаполиса, нужны снимки с высоким разрешением.Для этого используется оборудование коммерческих спутников серии WordView-1 компании DigitalGlobe, а также спутников IKONOS, QuickBird (QuickBird-2);
эти спутники могут делать фотографии с разрешением менее 1 м.

Спутниковые снимки всей планеты занимают огромное количество цифровой информации,
который измеряется в терабайтах, и чем выше разрешение конкретного изображения, тем больше места оно занимает на электронном носителе.Поэтому спутниковые камеры не фотографируют всю поверхность Земли, а начинают фотографировать только при выполнении поставленной задачи и
в определенных координатах.

Затем изображения передаются и обрабатываются на Земле.
Если качество изображения, полученного со спутника, соответствует требованиям, съемка прекращается, в противном случае съемка местности продолжается.
как только спутник вылетит по своей орбите над выбранной точкой на поверхности Земли.

Неблагоприятными факторами для спутниковой съемки Земли могут быть: сильная облачность, заснеженная земля, своеобразный ландшафт местности, часы темноты или особенности атмосферы.

Как только изображение получено, оно помещается в базу данных спутниковых карт с указанием его местоположения на карте и совмещения с соседними спутниковыми изображениями.
Полученные изображения уменьшаются в размерах для представления пользователю в виде спутниковых снимков с различными уровнями масштабирования.При минимально допустимом масштабе карты пользователь может увидеть исходный спутниковый снимок, а при увеличении изображение будет уже представлено в сжатом виде,
и вместе со смежными изображениями, которые также будут представлены в уменьшенном виде. Скачивая любую область на спутниковой карте, вы наверняка заметили, что изображение появляется в квадратах.
Это связано с тем, что все спутниковые изображения фактически разделены на квадраты размером 256 на 256 пикселей, которые называются плитками, для более быстрой загрузки карты.

Аэрофотоснимки местности также используются для создания спутниковых карт. Такой способ заполнения баз данных спутниковых карт такими изображениями очень дорог,
но отличается изображениями местности с высоким разрешением и позволяет смотреть изображение на спутниковой карте земной поверхности под углом 45 градусов.
При масштабировании это изображение на карте заменяется спутниковым. Вы также можете переключиться на реальные спутниковые изображения, отключив опцию «вид под углом 45 градусов» в меню карты.

Если вам удалось увидеть на спутниковой карте летящий самолет, то наверняка вы заметили, что это изображение двойное.
На одном из них сам самолет, а рядом — его цветной «след».

Почему это так? Ответ прост: спутниковая камера делает два снимка за один временной интервал. Первый снимается в черно-белом режиме, а второй — в цветном.
И за те несколько микросекунд между кадрами самолет успевает пролететь некоторое расстояние и поэтому на спутниковой карте появляется копия.

Почему нужно делать две фотографии вместо одной?

Второе (цветное) изображение имеет меньшее разрешение и соответственно меньше.
Эти два изображения вместе будут меньше по размеру, как если бы это была только одна цветная фотография поверхности Земли с разрешением камеры, как если бы была сделана черно-белая фотография.
Цветная фотография растягивается и накладывается на черно-белую, которая является основой спутниковых карт.

изображений и карт | fis.uni-bonn.de

Спутниковый снимок = карта?

В чем разница между картой и изображением? Взгляните на сравнение различных типов карт и спутникового изображения, проведенного ниже, чтобы узнать. И карта, и изображение показывают город Крефельд.

Изображение содержит слишком много информации, чтобы уловить ее с первого взгляда. Если вы, например, хотите посмотреть только на поселения, вы получите много информации, не имеющей отношения к вашему вниманию, поскольку вам, например, не нужно знать количество и формы отдельных домов.
Чтобы направить этот информационный взрыв, создаются карты. Они предоставляют обобщенную версию реальности и, таким образом, облегчают вашу интерпретацию. Для этой цели некоторая информация должна быть опущена, поэтому карты, как правило, менее точны, чем изображения.
Область картографии отвечает за создание карт. Картографы стремятся изобразить наши пространственные знания о поверхности Земли таким образом, чтобы их было легко понять. При этом ключевыми вопросами являются: «Что где?» и «Сколько из… это здесь?».

Свайп слева показывает спутниковый снимок и тематическую карту; свайп с правой стороны показывает спутниковый снимок и топографическую карту. Вы заметите какие-то различия? (Изображения любезно предоставлены ЕКА, карты любезно предоставлены городом Билефельдом)

Проведите пальцем по экрану вверху, чтобы увидеть два разных типа карт. Карта справа — это топографическая карта. Топографическая карта предоставляет очень точную информацию о формах на поверхности земли: вы можете видеть размеры гор, долин или улиц, а также определять их высоту, площади, местоположения и расстояния.
Карта слева является тематической и выглядит иначе. Как видно из названия, этот тип карты предназначен для выделения конкретных тем, относящихся к определенной теме. В этом случае вы познакомитесь с различными типами землепользования в Крефельде.

В приведенном ниже примере показана общая связь между дистанционным зондированием и картографией: спутниковый снимок снабжен типичными элементами карты (символы, названия улиц, названия мест и названия зданий). Вы, вероятно, знаете об этой связи из таких программ, как Google Earth или Google Maps.Эти программы предоставляют интерактивные инструменты для создания индивидуальных карт-иллюстраций. Можете ли вы увидеть церковь Дионисия в Крефельде на изображении ниже?

Пример совмещения спутниковых снимков и карт в Google Maps (город Крефельд) (© Google Maps).

От изображения к карте

Как видите, цифровые спутниковые изображения и карты — это не одно и то же. В то время как спутниковые изображения отображают каждую часть информации о поверхности Земли, полученную со спутника в определенный момент времени, карты предоставляют только избранную информацию.В приведенном ниже примере показан конкретный тип тематической карты: карта земного покрова. Такая карта показывает растительный покров определенного региона — в данном случае Бонн / Рейн-Зиг. Помимо прочего, на карте различаются «лес», «город» и «вода». Он основан на спутниковом снимке, наиболее важная информация которого была «отфильтрована» для карты.

Карта растительного покрова региона Бонн / Рейн-Зиг на основе спутникового изображения (обработано по программе USGS / NASA Landsat).

Каждый цифровой спутниковый снимок состоит из отдельных ячеек растра: так называемых «пикселей». Вы уже знаете, что каждый пиксель представляет значения спутниковой полосы (например, красной полосы). Этот диапазон будет обнаруживать красный диапазон электромагнитного спектра, «синий» диапазон — синий диапазон, «зеленый» диапазон — зеленый диапазон, а «инфракрасный» диапазон — инфракрасный диапазон электромагнитного спектра.
Каждая полоса создает так называемые полутоновые изображения, с которыми вы уже знакомы.Если вы посмотрите на полутоновое изображение красной полосы в красном, зеленой полосы в зеленой и синей полосы в синем, вы получите истинное цветное изображение.

Схематическое отображение растрового изображения. Наведите указатель мыши на пиксели, чтобы узнать, на какой тип земного покрова вы смотрите и из каких цветов он состоит. Вы могли догадаться по цвету?

В истинно цветном изображении каждый пиксель содержит смесь трех полос: пиксель, который кажется зеленым, в основном состоит из зеленого цвета, но также из меньшего количества красного и синего цветов.Напротив, коричневый пиксель частично состоит из всех трех цветов. Если пиксель содержит сто процентов всех трех цветов, он белый. Если ни один из трех цветов не включен, пиксель черный.
Наведите указатель мыши на пиксели на изображении выше, чтобы увидеть, как цвета пикселей состоят из трех основных цветов!

Чтобы превратить спутниковые изображения в тематические карты, вам необходимо обобщить различную информацию, содержащуюся в таком изображении. Человеческий мозг делает это автоматически, поэтому мы можем различать воду и лес, а также лес и поля, глядя на спутниковое изображение.Однако компьютер не может сделать это самостоятельно; ему нужна небольшая помощь. Вам необходимо указать, какие «классы» следует назначить отдельным пикселям.

С помощью контроллера отрегулируйте предел допуска и наведите указатель мыши на пиксели. Вы собираетесь увидеть, сколько пикселей (в зависимости от настроенного вами подобия) может принадлежать одному классу.

Компьютер делит пиксели на классы в соответствии со сходством значений цвета.Сначала вы выбираете пиксель, в классе которого вы уверены. На следующем этапе компьютер ищет все пиксели, похожие на выбранный пиксель.
Попробуйте следующее: наведите указатель мыши на изображение выше. Пиксели, которых коснулась мышь, станут синими. Однако иногда выделяется более одного пикселя. Эти дополнительные пиксели выделяются, потому что они напоминают выбранный пиксель. Теперь вы можете включить «подобие» контроллера вверх. Если сейчас навести указатель мыши на изображение, будет выделено больше пикселей, чем раньше.Теперь компьютер расширяет определение подобия, чтобы сгруппировать больше пикселей в один «класс»

Обработанный спутниковый снимок города Кельн. Это изображение можно использовать в качестве карты рисков (изображения любезно предоставлены программой USGS / NASA Landsat).

Свайп выше показывает спутниковый снимок города Кельн и карту растительного покрова «карнавальной столицы». Карта земного покрова была создана на основе сходства пикселей на спутниковом снимке.
Но учтите, что компьютер далеко не безупречный: если вы сравните карту со спутниковым изображением, вы можете обнаружить некоторые несоответствия. Это потому, что в этом случае компьютер обрабатывал только видимый свет (красный, зеленый и синий). Если компьютер включает, например, инфракрасный свет, он может различать области гораздо точнее. Однако это никогда не будет стопроцентным!

Вывод:

Количество лесных площадей в Германии уменьшилось или увеличилось за последние десять лет? Был ли значительный разброс по поселениям? На такие вопросы можно ответить с помощью спутниковых снимков и компьютерной классификации.К сожалению, в некоторых случаях полностью автоматическая классификация недостаточно точна, поэтому ошибки необходимо исправлять на втором этапе. Тем не менее, дистанционное зондирование может давать новые карты через короткие промежутки времени. Никакой землеустроитель за этим не угнаться!

Карты на основе спутниковых изображений: научный вывод или красивые картинки?

Лесная служба США
Уход за землей и служение людям

Министерство сельского хозяйства США

  1. Карты на основе спутниковых изображений: научный вывод или красивые картинки?

    Автор (ы): Рональд Э.McRoberts
    Дата: 2011
    Источник: Дистанционное зондирование окружающей среды. 115 (2): 715-724.
    Серия публикаций: Научный журнал (JRNL)
    Станция: Северная исследовательская станция
    PDF: Скачать публикацию
    (508,53 КБ)

    Описание

    Научный метод охарактеризован как имеющий два различных компонента: открытие и обоснование. Открытие делает упор на идеях и творчестве, сосредотачивается на выдвижении гипотез и построении моделей и обычно считается не имеющим формальной логики.Обоснование начинается с гипотез и моделей и заканчивается достоверным научным выводом. В отличие от Discovery, Justification имеет формальную логику, правила которой должны строго соблюдаться, чтобы производить достоверные научные выводы. В частности, когда выводы основаны на выборочных данных, правила логики обоснования требуют оценок систематической ошибки и точности. Таким образом, карты на основе спутниковых изображений, в которых отсутствуют такие оценки параметров популяций, изображенных на картах, могут быть мало полезны для научных выводов; по сути, это могут быть просто красивые картинки.Подходы на основе вероятностей и моделей объясняются, проиллюстрированы и сравниваются для получения выводов для параметров популяции с использованием карты, изображающей три класса почвенного покрова: нелесный, хвойный и лиственный лес. Карты были построены с использованием данных инвентаризации лесов и изображений Landsat. Хотя для классификации изображений использовалась полиномиальная модель логистической регрессии, методы оценки систематической ошибки и точности можно использовать с любым методом классификации. Для вероятностных подходов использовалась оценка разницы, а для вывода на основе модели использовался подход бутстрапа.

    Примечания к публикации

    • Посетите веб-сайт Северной исследовательской станции, чтобы запросить печатную копию этой публикации.
    • Наши онлайн-публикации сканируются и записываются с помощью Adobe Acrobat.
    • В процессе захвата могут возникнуть опечатки.
    • Пожалуйста, свяжитесь с Шэрон Хобрла, [email protected], если вы заметите какие-либо ошибки, которые делают эту публикацию непригодной для использования.
    • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и прикрепить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
    • Эта статья была написана и подготовлена ​​государственными служащими США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

    Citation

    McRoberts, Ronald E. 2011. Карты на основе спутниковых изображений: научный вывод или красивые картинки ?. Дистанционное зондирование окружающей среды. 115 (2): 715-724.

    Процитировано

    Ключевые слова

    Вывод на основе вероятностей, Вывод на основе модели, Инвентаризация лесов, Точность, Смещение, Прецизионность, Полиномиальная логистическая регрессия

    Связанный поиск


    XML: Просмотр XML

Показать больше

Показать меньше

https: // www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/46147

Как получить старые спутниковые изображения на Google Maps | by The Geospatial

Старые изображения в основном используются для обнаружения изменений во времени для определенного региона. В зависимости от ваших требований и уровня точности вы можете получить старые спутниковые снимки на каждой из нескольких платформ, включая Google Earth.

Чтобы получить старые спутниковые снимки, вам потребуется настольная версия Google Планета Земля. Хотя Google Планета Земля отображает текущие изображения автоматически, вы также можете видеть, как изображения менялись с течением времени, и просматривать предыдущие версии карты.Просто зайдите в Google Планета Земля и введите местоположение в строке поиска. Нажмите «Просмотр», а затем «Исторические снимки», чтобы увидеть нужное изображение за определенное время.

Существует возможность увеличения / уменьшения масштаба, чтобы изменить даты начала и окончания, которые были охвачены вашей временной шкалой. При желании вы даже можете импортировать GPS-треки за определенное время.

Включите функцию солнечного света, чтобы увидеть влияние солнца и солнечного света на ландшафт, и, нажав на «солнечный свет», вы получите уровень солнечного света в вашем текущем местоположении.Перетащите ползунок времени влево или вправо, чтобы изменить часовой пояс. Для получения дополнительной помощи посмотрите это видео.

Google Планета Земля наиболее проста для доступа, но есть много других источников, которые предоставляют изображения на основе даты и времени без какой-либо платы и данные, подобные подписке USGS. Вы также можете использовать изображения с низким и средним разрешением из других источников, таких как Landsat или Sentinel. Они обновляются чаще. Вы также можете попробовать портал NASA Earthdata, чтобы получить множество изображений Landsat.

Другие источники старых спутниковых изображений

«Возвращение Esri в Атлас» — отличный источник спутниковых снимков прошлого.Хотя он находится на начальной стадии, он добавил хороший объем изображений.

USGS Land look, в котором собрано около 7 миллионов отсканированных исторических изображений, а также предоставляется пошаговое руководство по загрузке изображений из USGS Earth Explorer. В USGS Land Look есть изображения Sentinel-2 и Landsat, датируемые 1999 годом. После получения необходимого изображения его можно экспортировать в формат JPG, GeoTIFF или PNG.

NASA Worldview, еще одно имя в списке, имеет 600 слоев глобальных спутниковых изображений с полным разрешением.Отрегулируйте дату с помощью ползунка времени, чтобы вернуться к нужному году.

В Planet Labs работает команда бывших ученых НАСА. Для получения изображений они используют недорогие и легкие микроспутники. Вы можете получить изображения 2009 года для интересующей вас области.

Google Планета Земля содержит огромную коллекцию исторических изображений, которые доступны бесплатно. Попробуйте указанные выше источники и узнайте, какой из них дает вам наилучшие результаты. Более подробную информацию можно найти на сайте www.thegeospatial.in

Спутниковые снимки и изменения во времени

1.Обсудите различные способы получения изображений Земли сверху.

Обсудите с классом, как можно делать снимки Земли сверху. Спроецируйте спутниковый снимок Нью-Йорка и аэрофотоснимок Лакросса, штат Висконсин. Спросите: Какие технологии используются для получения изображений Земли сверху? Напишите на доске идеи студентов; это могут быть самолеты, вертолеты, воздушные змеи или воздушные шары с камерами и спутники.

2. Изучите изменения в Лас-Вегасе, Невада, и его окрестностях.

Сообщите учащимся, что они будут наблюдать за изменениями с течением времени в разных местах на Земле, используя спутниковые снимки. Спроецируйте изображение Лас-Вегаса, штат Невада, «Рост в пустыне» в 2007 году и сверните подпись. Предложите добровольцам указать на разные области изображения, как вы будете использовать подсказки ниже. Спросите:

  • Где находится город?
  • Какие узоры вы видите в городе? (Прямые линии — это улицы; план представляет собой сетку с несколькими диагональными дорогами.)
  • Как выглядит земля за пределами города? (бурный, горный, как пустыня)
  • Какие формы рельефа вы видите? (горы, озера)

Укажите, что черная область к востоку от города — это озеро Мид, водохранилище, образовавшееся в результате перекрытия реки Колорадо.

Затем покажите бок о бок изображения Лас-Вегаса, Невада, в 1984 и 2007 годах и уменьшите заголовок. Попросите учащихся подсчитать количество лет между двумя (23). Спросите:

  • Что изменилось в Лас-Вегасе, штат Невада, с 1984 года? (Город вырос.)
  • Как вы думаете, насколько город вырос: вдвое, втрое или вчетверо? (Площадь городской застройки в 2007 году выглядит более чем в четыре раза больше, чем в 1984 году.)
  • Как изменилось озеро Мид? (В 2007 году он был меньше, чем в 1984 году.)
  • Как вы думаете, почему город вырос? Что могло бы привлечь новых жителей? (Ответы могут быть разными, но могут включать изобилие рабочих мест, растущую экономику, доступное жилье и привлекательный климат.)

Предложите добровольцу прочитать вслух подписи к парным изображениям. Объясните, что население города Лас-Вегас выросло с примерно 160 000 в 1970 году до 600 000 в 2010 году. Округа, окружающие город Лас-Вегас, также выросли в населении, так что вся городская территория распространилась; это называется разрастанием городов.Это большое население потребляет много воды, поэтому уровень воды в озере Мид за это время тоже упал. Более низкий уровень осадков, чем обычно, также привел к снижению уровня воды в озере.

3. Анализируйте изменения зеленых насаждений.

Покажите студентам два изображения района Ла-Риоха, Аргентина, в 1984 и 2013 годах (с разницей почти в 30 лет) и уменьшите подпись. Найдите город и гористую местность, называемую горным хребтом Сьерра-дель-Веласко. Обсудите, как земля изменилась с 1984 по 2013 год.Спросите:

  • Чем отличаются две карты? (В 2013 году город был больше, в 1984 за его пределами стало больше зеленых насаждений.)
  • В каком направлении происходил рост с течением времени, на восток или запад? Почему это могло быть так? (Рост идет на восток, потому что в горах строить труднее, чем на равнине.)
  • Как вы думаете, что такое зеленые насаждения? Как ты думаешь, почему они такие зеленые? (Это районы сельского хозяйства; орошение приносит воду в эти районы.)

Предложите добровольцу прочитать вслух подписи к парным изображениям. Попросите учащихся сравнить информацию в подписи с ответами класса.

4. Обсудите ценность спутниковых снимков мест прошлого и настоящего.

Обсудите, чем могут быть полезны эти изображения. Спросите: Кто может использовать эти изображения? У студентов могут быть самые разные идеи; научите их осознать, что люди, которые управляют изменениями в городах — как правительство, так и бизнес, — могут быть лучше осведомлены о широко распространенных изменениях в области с такими взглядами.Люди могут использовать эти изображения для планирования будущего сельского хозяйства, строительства и защиты земель. Они также могут отслеживать погоду и климат, а также опасные природные явления, такие как пожары, извержения вулканов, наводнения и многое другое.

Неформальная оценка

Предложите учащимся просмотреть дополнительные прошлые и настоящие пары спутниковых изображений из галереи Landsat, например, Манила на Филиппинах или Сан-Антонио, штат Техас. Попросите их работать независимо или в парах, чтобы проанализировать два изображения и создать двухколоночную диаграмму с примерами изменений в городе, которые можно наблюдать с помощью спутниковых снимков.Пусть они озаглавят диаграмму названием места, а в каждом столбце — датой.

Использование искусственного интеллекта для обогащения цифровых карт | MIT News

Модель, изобретенная исследователями из Массачусетского технологического института и Катарского вычислительного исследовательского института (QCRI), в которой используются спутниковые изображения для маркировки дорожных объектов на цифровых картах, может помочь улучшить GPS-навигацию.

Отображение водителям более подробной информации об их маршрутах часто может помочь им ориентироваться в незнакомых местах.Например, счетчик полос может позволить системе GPS предупреждать водителей о расходящихся или сливающихся полосах движения. Включение информации о парковочных местах может помочь водителям планировать работу наперед, а нанесение велосипедных полос на карту может помочь велосипедистам передвигаться по оживленным городским улицам. Предоставление обновленной информации о дорожных условиях также может улучшить планирование оказания помощи при стихийных бедствиях.

Но создание подробных карт — дорогостоящий и трудоемкий процесс, выполняемый в основном крупными компаниями, такими как Google, которые рассылают автомобилей с камерами, прикрепленными к их капотам, для съемки видео и изображений дорог местности.Комбинируя это с другими данными, можно создавать точные и актуальные карты. Однако, поскольку этот процесс дорогостоящий, некоторые части мира игнорируются.

Решение состоит в том, чтобы использовать модели машинного обучения на спутниковых снимках, которые легче получать и регулярно обновлять, чтобы автоматически отмечать дорожные объекты. Но дороги могут быть закрыты, скажем, деревьями и зданиями, что затрудняет выполнение этой задачи. В документе, представленном на конференции Ассоциации по развитию искусственного интеллекта, исследователи MIT и QCRI описывают «RoadTagger», который использует комбинацию архитектур нейронных сетей для автоматического прогнозирования количества полос и типов дорог (жилые дома или шоссе) позади. препятствия.

При тестировании RoadTagger на перекрытых дорогах по цифровым картам 20 городов США модель подсчитала номера полос с точностью 77%, а предполагаемые типы дорог — с точностью 93%. Исследователи также планируют позволить RoadTagger предсказывать другие особенности, такие как места для парковки и велосипедные дорожки.

«Самые последние цифровые карты взяты из мест, которые больше всего волнуют крупные компании. Если вы находитесь в местах, о которых они не особо заботятся, вы находитесь в невыгодном положении с точки зрения качества карты », — говорит соавтор Сэм Мэдден, профессор кафедры электротехники и информатики (EECS). и научный сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL).«Наша цель — автоматизировать процесс создания высококачественных цифровых карт, чтобы они были доступны в любой стране».

Соавторы статьи — аспиранты CSAIL Сонтао Хэ, Фавьен Бастани и Эдвард Парк; Студентка бакалавриата EECS Сатват Джагвани; Профессора CSAIL Мохаммад Ализаде и Хари Балакришнан; и исследователи QCRI Санджай Чавла, Софиан Аббар и Мохаммад Амин Садеги.

Объединение CNN и GNN

Катар, где базируется QCRI, «не является приоритетом для крупных компаний, создающих цифровые карты», — говорит Мэдден.Тем не менее, он постоянно строит новые дороги и улучшает старые, особенно в рамках подготовки к чемпионату мира по футболу 2022 года.

«Во время посещения Катара у нас были случаи, когда наш водитель Uber не мог понять, как добраться, куда он едет, из-за того, что карта сильно сбита», — говорит Мэдден. «Если в навигационных приложениях нет нужной информации о таких вещах, как слияние полос, это может расстроить или даже хуже».

RoadTagger основан на новой комбинации сверточной нейронной сети (CNN), обычно используемой для задач обработки изображений, и графической нейронной сети (GNN).GNN моделируют отношения между подключенными узлами в графе и стали популярными для анализа таких вещей, как социальные сети и молекулярная динамика. Модель является «сквозной», что означает, что в нее загружаются только необработанные данные, а результат автоматически выдается без вмешательства человека.

CNN принимает в качестве входных данных необработанные спутниковые изображения целевых дорог. GNN разбивает дорогу примерно на 20-метровые сегменты, или «плитки». Каждая плитка представляет собой отдельный узел графа, соединенный линиями вдоль дороги. Для каждого узла CNN извлекает особенности дороги и делится этой информацией со своими ближайшими соседями.Информация о дорогах распространяется по всему графу, при этом каждый узел получает некоторую информацию об атрибутах дороги в каждом другом узле. Если определенная плитка закрыта на изображении, RoadTagger использует информацию со всех плиток вдоль дороги, чтобы предсказать, что стоит за окклюзией.

По словам исследователей, эта комбинированная архитектура представляет собой более похожую на человеческую интуицию. Скажем, часть четырехполосной дороги перекрыта деревьями, поэтому на некоторых плитках отображаются только две полосы. Люди могут легко предположить, что за деревьями скрыта пара переулков.Традиционные модели машинного обучения — скажем, просто CNN — извлекают особенности только отдельных плиток и, скорее всего, предсказывают, что закрытая плитка является дорогой с двумя полосами движения.

«Люди могут использовать информацию из соседних плиток, чтобы угадать количество полос в закрытых плитках, но сети не могут этого сделать», — говорит он. «Наш подход пытается имитировать естественное поведение людей, когда мы получаем локальную информацию из CNN и глобальную информацию из GNN, чтобы делать более точные прогнозы».

Учебные веса

Для обучения и тестирования RoadTagger исследователи использовали набор данных реальных карт под названием OpenStreetMap, который позволяет пользователям редактировать и курировать цифровые карты по всему миру.Из этого набора данных они собрали подтвержденные атрибуты дорог на 688 квадратных километрах карт 20 городов США, включая Бостон, Чикаго, Вашингтон и Сиэтл. Затем они собрали соответствующие спутниковые изображения из набора данных Google Maps.

Во время обучения RoadTagger изучает веса — которые присваивают разную степень важности функциям и соединениям узлов — CNN и GNN. CNN извлекает признаки из пиксельных паттернов плиток, а GNN распространяет изученные признаки по графику.На основе случайно выбранных подграфов дороги система учится предсказывать особенности дороги на каждой клетке. При этом он автоматически узнает, какие функции изображения полезны и как распространять эти функции по графику. Например, если целевая плитка имеет нечеткую разметку полос, но соседняя плитка имеет четыре полосы с четкой разметкой полос и имеет одинаковую ширину дороги, то целевая плитка, вероятно, также будет иметь четыре полосы. В этом случае модель автоматически узнает, что ширина дороги является полезной функцией изображения, поэтому, если две соседние плитки имеют одинаковую ширину дороги, у них, вероятно, будет одинаковое количество полос.

Учитывая дорогу, которую не видели при обучении из OpenStreetMap, модель разбивает дорогу на плитки и использует полученные веса для прогнозирования. Задача модели — прогнозировать количество полос в закрытом тайле, модель отмечает, что соседние тайлы имеют совпадающие шаблоны пикселей и, следовательно, с высокой вероятностью обмениваются информацией. Итак, если на этих плитках четыре полосы, на закрытой плитке также должно быть четыре полосы.

В другом результате RoadTagger точно спрогнозировал номера полос в наборе данных синтезированных, очень сложных дорожных нарушений.В качестве одного примера, путепровод с двумя полосами движения перекрыл несколько плиток целевой дороги с четырьмя полосами движения. Модель обнаружила несовпадающие пиксельные рисунки эстакады, поэтому она проигнорировала две полосы над покрытыми плитками, точно предсказав, что под ними находятся четыре полосы.

Исследователи надеются использовать RoadTagger, чтобы помочь людям быстро проверять и утверждать постоянные модификации инфраструктуры в наборах данных, таких как OpenStreetMap, где многие карты не содержат подсчет полос или других деталей. По словам Бастани, особый интерес представляет Таиланд, где дороги постоянно меняются, но в наборе данных очень мало обновлений, если они вообще есть.

«Дороги, которые когда-то считались грунтовыми, были заасфальтированы, поэтому по ним лучше ехать, а некоторые перекрестки полностью застроены. Каждый год происходят изменения, но цифровые карты устарели », — говорит он. «Мы хотим постоянно обновлять такие атрибуты дорог на основе самых последних изображений».

спутниковых карт и изображений | Красивые карты Arial

Спутниковые карты и изображения предлагают уникальные виды Земли с воздуха из космоса.

Спутниковые карты или «аэрофотоснимки» предлагают уникальную географическую перспективу: вид с воздуха на спутник, вращающийся вокруг Земли буквально на сотни миль в космическом пространстве.

В наших спутниковых картах используются спутниковые снимки и данные, полученные со спутников НАСА, что позволяет получить точные изображения земли, как она есть на самом деле из космоса. Наши спутниковые снимки с высокой детализацией (города и другие небольшие регионы) также очень актуальны. Большая часть исходных спутниковых снимков была сделана всего несколько месяцев назад.

В отличие от других спутниковых карт, наши спутниковые изображения добавляют трехмерное затенение местности для получения поразительных аэрофотоснимков с большой глубиной, позволяющих сделать горы и местность намного более заметными, чем на традиционных «плоских» спутниковых картах.

Узнайте больше о технических деталях этих спутниковых карт.

Спутниковые карты мира

Спутниковые изображения Земли в космосе

Спутниковые карты континента

Спутниковые карты стран

Государственные спутниковые карты

Городские аэрофотоснимки

Аэрофотоснимки — Города США

Аэрофотоснимки международных городов

Пользовательские спутниковые карты и аэрофотоснимки

Не беспокойтесь, если вы не видите спутниковую карту, доступную для вашей страны, города, округа или даже города.Мы можем изготовить любую спутниковую или аэрокарту по индивидуальному заказу и сделать ее доступной для покупки.

Свяжитесь с нами и расскажите о карте, которую вы хотите, чтобы мы создали.

Технические характеристики спутниковых карт

Есть два основных источника наших данных для спутниковых карт:

1. NASA Landsat

Программа спутниковых изображений NASA Landsat (Landsat 7 и Landsat 8) позволяет получать аэрофотоснимки Земли со спутников, вращающихся вокруг Земли с расстояния примерно 438 миль. Спутники обращаются вокруг Земли каждые 99 минут и непрерывно делают снимки с разрешением до 15 метров на пиксель.

2. Голубой мрамор НАСА: новое поколение

Название «Голубой мрамор» происходит от этого знаменитого изображения, сделанного миссией Аполлон-17 в 1972 году:

Эта фотография является наиболее распространенным изображением планеты Земля и одной из самых распространенных и просматриваемых фотографий в истории.

Проект «Голубой мрамор НАСА: новое поколение» представляет собой серию спутниковых снимков, сделанных ежемесячно в течение 2004 года.