С момента ввода в эксплуатацию первого спутника Sentinel-1A в 2014 году эффективность программы «Коперникус» наблюдается не только в отрасли промышленности, где приносит экономические, социальные, экологические и стратегические выгоды производствам, а также в более широком сообществе конечных пользователей. Ощутимые примеры снижения затрат, получения дополнительных доходов или улучшения состояния окружающей среды - отличные иллюстрации того, какой вклад программа «Коперникус» может внести как для разработчиков приложений для дистанционного зондирования, так и для некосмических рынков.
Сельское хозяйство
Данные, предоставляемые программой «Коперникус» в сфере точного земледелия, составляют 13% от общего объема использованных данных дистанционного зондирования Земли.
|
Применение: сезонное картирование посевных площадей, управление водными ресурсами, поддержка контроля программ субсидирования. |
Пример: 26% снижение затрат на услуги по управлению орошением в Австрии. 54% фермеров готовы заплатить за такой сервис . |
Лесное хозяйство
Программа ООН под названием СВОД (сокращения выбросов, связанных с обезлесением и деградацией) является важным компонентом глобальных мер по смягчению последствий изменения климата. СВОД обязывает получать высокоточные данные дистанционного наблюдения за лесами. Данные программы
«Коперникус» составляют 12% от используемых в лесном хозяйстве данных дистанционного зондирования Земли.
|
Применение: картографирование лесов, обнаружение и мониторинг лесных пожаров. |
Пример: картографирование лесов Мексике площадью 200 000 км². Данные Sentinel-2 значительно улучшают качество картирования леса с точки зрения идентификации видов деревьев. |
Мониторинг городской среды
Данные дистанционного зондирования Земли играют ключевую роль на растущем рынке умных городов.
|
Применение: мониторинг роста городов и движения поверхности Земли, построение трехмерных моделей, составление транспортных маршрутов. |
Пример: с помощью приложения для мониторинга хода работ строительные компании экономят 6000 евро в год. |
Страхование
Данные дистанционного зондирования Земли позволяют разрабатывать индексированные продукты страхования, и, следовательно, выходить на новые рынки.
|
Применение: прогнозирование маршрутов циклонов и ураганов, раннее предупреждение о наводнениях, индексирование страховых полисов. |
Пример: прогнозируемый европейский рынок страхования пастбищ от стихийных бедствий – 172 млн. евро (с 2025 года) . |
Мониторинг океана
Мониторинг океана включает в себя многочисленные области, такие как картографирование рыболовных зон и морских охраняемых территорий, добыча полезных ископаемых. Программа «Коперникус» адаптируется к быстро меняющимся параметрам океана, предоставляя точные и часто обновляемые данные. Sentinel-3 внесет значительный вклад в сектор мониторинга океана.
|
Применение: измерение качества воды, мониторинг цветения водорослей и прибрежных территорий, картирование зон рыболовства и морских охраняемых зон. |
Пример: повышение продуктивности рыбоводства на 5% за счет мониторинга ядовитого цветения водорослей. |
Выполняется совместный анализ данных дистанционного зондирования Земли и других источников информации (беспилотные летательные аппараты, наземное наблюдение и т.д.) для предоставления геоинформационных продуктов и услуг.
|
Применение: поддержка разведки, бурения, транспорта, логистики и безопасности с помощью карт и измерений. |
Пример: Нидерланды ежегодно экономят 18 млн. евро благодаря системе управления трубопроводом. От 50 тыс. евро до 140 тыс. евро экономия бюджета для компаний за счет замены платных спутниковых снимков данными Sentinel для сферы управления подземными трубопроводами. |
Возобновляемая энергия
Данные дистанционного зондирования Земли особенно полезны для таких источников энергии как биомасса и солнце.
|
Применение: выбор площадки, проектирование установок и сооружений, обслуживание солнечных и ветровых электростанций, прогнозирование производства. |
Пример: увеличение на 2% доходов производителей фотоэлектрической энергии за счет улучшения прогнозов производства. |
Качество воздуха
Данные дистанционного зондирования Земли для мониторинга качества воздуха могут быть используются в основном экологическими и метеорологическими агентствами или организациями, финансируемыми государством. Конечными пользователями данных качества воздуха являются государственные органы с возрастающими обязательствами по отчетности в сфере охраны окружающей среды.
|
Применение: прогнозирование состояния качества воздуха, отслеживание потоков загрязняющих веществ, обнаружение горячих точек. |
Пример: Урбан Эйр (Urban Air) приложение, использующее данные «Коперникус» для обеспечения высокого качества воздуха. Приложение использует 10% данных, полученных от «Коперникус», и на них приходится 90% данных, используемых для анализа загрязнения. Программа «Коперникус» повышает точность анализа загрязнителей, поступающих в результате трансграничных перевозок, на 60% . |
Спутниковые снимки Программы «Коперникус» активно используются в России в самых различных областях:
1) Мониторинг наводнений
В рамках исследований по разработке и тестированию системы оперативного прогнозирования речных наводнений, базирующейся на комплексном применении наземных и спутниковых данных, использовались материалы съёмки с российских КА ДЗЗ «Ресурс-П» и «Канопус-В», а также семейства Sentinel и RADARSAT-2. Разработанная система апробирована в ходе весеннего половодья 2014-2018 гг. на участке русла реки Северная Двина от г. Великий Устюг до г. Котлас. Использование данных ДЗЗ позволило не только оценить качество моделирования, но и дать дополнительную информацию о ледовой обстановке и уникальные данные о специфических явлениях, вызванных местными условиями.
2) Мониторинг растительного покрова
В рамках исследований по прогнозированию показателей состояния растительного покрова Крайнего Севера разработана технология мониторинга состояния растительности тундры на примере пастбищ северных оленей, основанная на комплексной обработке разновременных материалов много- и гиперспектральной космической съемки и данных геоботанического описания территории. Принимая во внимание, что оптико-электронная много- и гиперспектральная космическая съемка территории Крайнего Севера связана с объективными ограничениями, при решении задач мониторинга выполнена совместная обработка и анализ данных с космических аппаратов «Ресурс-П», Sentinel-2 и Hyperion (рисунок 8). Полученные результаты позволили проанализировать устойчивость и динамику развития экологических систем тундры под влиянием различных факторов.
3) Мониторинг морского льда
На основе открытых спутниковых радиолокационных данных поставляемых с аппаратов семейства Sentinel-1 разработан подход к организации комплексной системе мониторинга морского льда с применением автоматизированных алгоритмов классификации морского льда, вычисления плотных полей его дрейфа и обнаружения айсбергов на открытой воде. Для решения задачи автоматического получения полей дрейфа льда высокого разрешения в ходе исследований разработан оригинальный алгоритм обработки космических радиолокационных изображений. Разработанный алгоритм апробирован на 4-х различных районах Северного Ледовитого океана.
Список использованных источников
1. Результаты исследования Agriculture. URL:https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%203.pdf ;
2. Результаты исследования Forestry. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%204.pdf;
3. Результаты исследования Urban Monitoring. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%205.pdf;
4. Результаты исследования Natural Disaster Insurance. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%206.pdf;
5. Результаты исследования Ocean Monitoring URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%207.pdf;
6. Результаты исследования Oil and Gas. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%208.pdf;
7. Результаты исследования Renewable Energies. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%209.pdf;
8. Результаты исследования Air Quality. URL: https://www.copernicus.eu/sites/default/files/2018-11/10%20FACTSHEETS_Socio-economic_V3%2010.pdf;
9. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю., Пономаренко М.Р. Использование данных космического радиолокационного зондирования при анализе зон затопления в половодье // Инженерные изыскания. 2018. Том XII. № 7–8. С. 54–60.
10. Мочалов В.Ф., Григорьева О.В., Лавриненко И.А., Петров А.Н., Пиманов И.Ю. Определение состояния растительности тундры на основе комплексной обработки материалов много и гиперспектральной космической съемки и геоботанического описания территории // Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – Москва, ИКИ РАН, 13-17 ноября 2017 г.
11. Демчев Д.М., Волков В.А., Хмелева В.С., Казаков Э.Э. Восстановление полей дрейфа морского льда по последовательным спутниковым радиолокационным изображениям методом прослеживания особых точек // Проблемы Арктики и Антарктики, 2016. — № 3 (109). — С. 5-19.
Источник: IT-World