За Землей наблюдают свыше тысячи спутников. Но вот данные с них добираются до ученых с задержками. Из-за помех некоторые снимки и вовсе оказываются непригодными. Российская наука нашла способ изменить качество представлений о будущем планеты.
Точный прогноз
Для суперкомпьютеров, на которых моделируют динамические процессы на Земле, очень важны непрерывные и однородные потоки измерений. Обеспечить ими машины зачастую сложно. Данные с орбитальных аппаратов должны пройти огромные расстояния, при этом еще и столкнувшись с атмосферными явлениями или внешними сигналами.
Ученые Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН создали новый математический подход к обработке «неидеальных» данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы позволяют строить устойчивые математические модели даже по запоздавшей и неполной информации. Разработка меняет фундаментальный подход к исследованию Земли из космоса: больше не нужно «подгонять» реальность под требования компьютера – он сам начинает понимать реальность во всей ее сложности.
Стандарт современной метеорологии
Данные дистанционного зондирования Земли имеют самое широкое применение. Их используют в картографии, сельском и лесном хозяйствах, мониторинге чрезвычайных ситуаций, экологической обстановки. Со многими задачами способен справиться российский перспективный космический комплекс «Обзор-Р». Он может передавать большой объем цифровой информации о земной поверхности и различных объектах на ней. Причем радиолокационный спутник ведет наблюдение круглосуточно и в любую погоду, выдавая фото в высоком разрешении. Детальные снимки станут основой для научных, экологических и инженерных приложений, а также для создания цифровых моделей рельефа.
Олег Скуфинский - руководитель Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр)За периметром 2025 года мы целимся в применение технологии дистанционного зондирования Земли из космоса за счет планируемого создания отечественной группировки ДЗЗ высокого разрешения. У нас сейчас выстраивается долгосрочная программа взаимодействия по данному вопросу с Роскосмосом, и мы планируем достаточно ритмично замещать технологии пилотируемой авиации на технологию ДЗЗ из космоса
Заглянуть в будущее, но только в плане погоды, может компания Google, создавшая GraphCast. Это модель обучена на данных со станций и спутников. Используя искусственный интеллект, она составляет 10-дневные прогнозы точно и быстро. Российский метод является уникальным. Он фактически снимает базовую «характеристику» спутникового наблюдения – неполноту картины – и становится стандартом современной метеорологии.
Рост возможностей
Точность прогноза погоды, понимание климатических изменений зависят от качества данных. Вполне возможно, что новые алгоритмы помогут предсказать разрушительный ураган на день раньше или точнее рассчитать траекторию лесного пожара. Метод также применим для мониторинга чрезвычайных ситуаций, будь то наводнения или сейсмическая активность, где данные часто поступают в условиях хаоса и помех. Разработка ориентирована на интеграцию с данными российских орбитальных платформ, включая перспективные проекты Роскосмоса.
В 2023 году размер рынка ДЗЗ составил 25,6 миллиарда рублей, удвоив темпы роста с 12,5% до 21,5% и увеличившись в 1,6 раза по сравнению с 2019 годом. В 2030 году он может достичь 100 миллиардов рублей. Рост рынка обеспечивается, в том числе за счет развития инфраструктуры сбора данных. К 2030 году планируется развернуть группировки из 410 спутников. В 2024 году их было 23.