Развитие мониторинговых спутников в последние годы совершило огромный скачок вперед. Новые типы оптических сенсоров и активное внедрение радаров с синтезированной апертурой (SAR) позволили значительно расширить поле зрения спутников наблюдения. Преимущества сразу почувствовали многие сферы деятельности, использовавшие мониторинговые спутники и раньше: от природоохранной до военной.
Новые типы сверхчувствительных спутниковых сенсоров для экологического мониторинга, инновационные методы обработки полученного изображения с помощью алгоритмов ИИ, внедрение глобальных сервисов по космической осведомленности (SSA). Сегодня предлагаем вам рассмотреть, как эволюционировал сектор спутникового наблюдения за Землей в последние годы.
Новые типы спутниковых сенсоров для экологического мониторинга
Совсем скоро в Национальном управлении океанических и атмосферных исследований (NOAA) могут появиться новые типы спутниковых датчиков для анализа состава атмосферы (ACX). В этом году NASA заключило контракт на $365 млн с английской компанией BAE Systems, которой предстоит разработать сенсор для спутников NOAA.
Спутниковый сенсор, разрабатываемый BAE Systems, будет представлять собой сверхчувствительную гиперспектральную камеру, способную к наблюдениям сразу в нескольких спектральных диапазонах, от ультрафиолетового до видимого нашему глазу света. Внедрение нового прибора позволит значительно расширить способность к выявлению выбросов озона, диоксида азота, формальдегида, глиоксаля и диоксида серы, что станет важным дополнением к уже имеющемуся у NOAA инструментарию по экологическому мониторингу нашей планеты.
Сенсор ACX предназначен для новых спутников созвездия NOAA — Geostationary Extended Observations (GeoXO). Это малочисленное созвездие, состоящее сейчас всего из трех аппаратов на геостационарных орбитах. Среди других разработок BAE Systems, которыми обзаведутся новые спутники, следует выделить эхолот GeoXO Hyperspectral IR Sounder — устройство для измерения содержания влажности в атмосфере, трекинга ураганов и прогнозирования погоды.
Функционал созвездия дополняется возможностями сенсоров, установленных на GXI Vis/IR Imager (наблюдение в инфракрасном спектре в режиме реального времени), LMX Lighting Mapper (картографирование молний через оптический датчик) и OCX Ocean Colour Instrument (гиперспектральный прибор для измерения ультрафиолета с помощью встроенного ближнего инфракрасного пассивного радиометра).
Источник: nesdis.noaa.gov
Новые типы чувствительных гиперспектральных сенсоров для мониторинга уровня выброса парниковых газов в высоком разрешении появятся и у спутников группировки GHGSat. За их разработку отвечает компания ABB, ранее уже сконструировавшая семь аппаратов для указанного мониторингового созвездия.
Ожидается, что новые типы гиперспектральных сенсоров установят на четырех спутниках созвездия, которые планируют запустить в конце 2024 года. В августе 2024-го мировой лидер по мониторингу уровня выбросов парниковых газов GHGSat заключил контракт со Space Flight Laboratory на строительство еще двух дополнительных спутников для контроля состояния загрязненности воздуха. Таким образом общее количество мониторинговых спутников на орбите уже совсем скоро должно возрасти до 13 активных наблюдателей.
Космический анализ уровня выброса парниковых газов, которые проводит GHGSat, помог снизить вредные выбросы в атмосферу на 5,6 млн тонн CO2 в период с 2021 до 2024 года. Скорое расширение созвездия GHGSat призвано еще больше сократить загрязнение атмосферы углекислым газом крупными промышленными предприятиями. Самым большим плюсом от использования именно спутникового мониторинга при оценке уровня выбросов CO2 является беспристрастность этого метода наблюдения: спутник либо видит опасные выбросы, либо фиксирует чистый воздух. Таким образом промышленные гиганты лишаются возможности скрыть или же преуменьшить данные по выбросам парниковых газов с собственных производств.
Внедрение алгоритмов ИИ в процесс распознавания спутникового изображения
Новые типы сенсоров — не единственная вещь, прямо влияющая на усиление распознавательной способности спутников наблюдения за земной поверхностью. На прошедшем в этом году Всемирном экономическом форуме был представлен доклад под названием: «Каталитический потенциал искусственного интеллекта для наблюдения за Землей», где говорится, что новые модели на базе алгоритмов машинного обучения, активно внедряемые в последние годы на этапе постобработки спутникового изображения, в разы повышают степень распознавания объектов на снимках, при этом значительно экономя человеческий ресурс, ранее задействованный для такого типа задач. Оператору-человеку теперь нужно лишь проверять предоставленную ИИ информацию, изымая неверно идентифицированные объекты.
Использование ИИ в процессе спутникового мониторинга, в том числе, все чаще охватывает объединение разнородных наборов данных в единую общую картину. Это способствует более целостному и беспристрастному анализу ситуации, наиболее точно описывающему положение вещей на Земле. Среди других преимуществ внедрения нейросетей в процессы распознавания — машинное обучение (ML), когда с увеличением циклов обработки изображений нейросеть постепенно уменьшает процент неверно идентифицированных объектов. Благодаря этому последовательному процессу обучения ИИ становится способным не только различать объекты на спутниковых снимках, но и точно определять источники их происхождения, что особенно важно при экологическом мониторинге, выявлении причин выбросов метана, образования свалок и тому подобного. Уровень прогнозирования значительно улучшил и функционирование спутников, ориентированных на климатические и метеонаблюдения.
Машинное обучение с привлечением широкого спектра спутниковых данных позволяет создавать базовые модели (также известные как фундаментальные), чтобы анализировать большие объемы информации по запросу пользователя. Подобные базовые модели позволяют избежать многомесячного создания и обучения нейросети для распознавания с нуля, ранее требовавшего значительного ресурса технических специалистов.
Новое время также весьма облегчило работу со спутниковыми данными посредством существенного упрощения интерфейса пользователя (UI), что позволяет оперировать данными спутникового наблюдения не только подготовленным техническим специалистам, но и обычным бизнесменам, используя для этого лишь свой смартфон или ПК.
Источник: eos.com
Такой подход дает значительный толчок к созданию бизнес-моделей, за счет чего каждый год рынок спутникового мониторинга и обработки данных постоянно пополняется новыми игроками. Способность к масштабированию, которую предлагают новые клиентоориентированные сервисы, и внедрение в процесс распознавания ИИ на сегодня остаются главным фактором, влияющим на рост всего сектора спутникового наблюдения за Землей.
Привлечение ИИ в процесс обработки спутниковых изображений к тому же делает процесс распознавания более прозрачным и незаангажированным, что в свою очередь сказывается на привлечении клиентов и появлении новых компаний, стремящихся предоставлять подобные услуги.
Свой бенефит получают и военные. В прошлом году Агентство передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA) США выступило с запросом на внедрение ИИ в процесс распознавания данных, полученных с помощью американских военных спутников. Результатом этого стал контракт на $7 млн, который DARPA заключило с уже упомянутой выше BAE Systems. К реализации проекта будут привлечены еще две компании, специализирующиеся на разработке ИИ-систем: OmniTeq и Apogee Research і Systems & Technology Research.
Привнесение автоматизации в процесс постобработки спутниковых снимков оказывается особенно важным, когда заходит речь о развертывании крупных спутниковых созвездий военного назначения. Ранее обработка столь большого массива данных требовала привлечения широкого круга наземных операторов, которые с внедрением систем машинного обучения все чаще будут ограничиваться ролью наблюдателей в этом процессе. Новое программное обеспечение планируется интегрировать с различными типами спутниковых сенсоров, от оптических до радиочастотных.
Первая фаза программы DARPA продлится 15 месяцев, в течение которых компаниям надлежит представить новый тип программного обеспечения и протестировать его в земных условиях. Далее стартует вторая фаза, предусматривающая развертывание спутников на орбите. Сенсоры, которые будут работать на базе алгоритмов ML, предлагается установить на наблюдательные спутники Агентства космического развития (SDA), занимающиеся отслеживанием и трекингом новых типов маневренных гиперзвуковых ракет.
Космические силы США (USSF) продолжают работать с компаниями над улучшением точности уже имеющихся сенсоров. Одним из решений в этом направлении может стать постобработка уже полученных изображений с помощью нейросетей, и искусственное повышение их разрешения. Эта возможная альтернатива, впрочем, еще требует совершенствования, поскольку иногда при улучшении качества полученного изображения ИИ способен и исказить его при обработке, ведь технология все еще на начальном этапе внедрения.
Лазерная межспутниковая связь: новые возможности в трансфере данных в космическом пространстве
Еще один большой шаг вперед в индустрии спутникового мониторинга связан с появлением и активным внедрением технологии оптической связи в свободном космосе (FSO), или лазерной спутниковой связи.
Новая технология ретрансляции спутникового сигнала (от спутника к спутнику, или от спутника к наземной станции) положительно повлияла на скорость обмена данными, к тому же сделала передачу больших объемов информации значительно более защищенной за счет использования узких (в сравнении с радиочастотными) и сфокусированных лазерных лучей. Лазерные лучи оказались еще и менее чувствительными к существующим системам электромагнитного и радиочастотного перехвата.
Кроме повышенного уровня защищенности сигнала и возможности передавать огромные объемы данных на большой скорости, FSO значительно уменьшила и требования к энергопотреблению космического аппарата, необходимые для трансфера данных. Это в свою очередь должно непосредственно повлиять на размеры будущих спутников, сделав их компактными и более дешевыми в производстве.
На сегодняшний день технология лазерной межспутниковой передачи данных уже демонстрировалась в космических миссиях кубсатов SOTA от японского NICT (где максимальная скорость передачи данных составила 10 Мбит/с), кубсатов OSIRISv2 от немецкого DLR (показавших 1 Гбит/с) и OCSD от американского NASA (первый высокоскоростной лазерный нисходящий канал связи).
Источник: dlr.de
Уже спустя несколько лет нам предстоит увидеть активное внедрение технологии лазерной связи на подавляющее большинство околоземных мониторинговых спутников гражданского и военного назначения. Так, новые SDA смогут передавать данные по 3-5 каналам лазерной связи, с помощью которых военные спутники связываются не только с наземными станциями, но и с самолетами, кораблями, а также другими спутниками, что поможет создать разветвленную многоуровневую архитектуру спутникового телекома.
На текущем этапе развития технология лазерной связи еще переживает трудности, среди которых главной является значительная зависимость качества связи от состояния погодных условий (атмосферное затухание может отклонять либо глушить оптические волны). Плюс проблематичность наведения, получения и отслеживания, поскольку технология требует большой точности наведения лазерного излучения на приемный сенсор, и относительно высокая на данный момент стоимость начальной настройки приборов.
Эволюция в сервисах космической осведомленности (SSA)
Клиентоориентированные сервисы космической осведомленности расширяют и ускоряют систематизацию информации, полученной с различных спутников, подключенных к единой сети. Данные типы сервисов предлагают своим клиентам услуги по отслеживанию, мониторингу земной поверхности, орбитальному контролю и тому подобное. Как часть единой архитектуры SSA-спутники по запросу могут быстро предоставить необходимый перечень данных о ситуации на Земле. Это оказывается особенно полезным в случае экстренного реагирования на чрезвычайные ситуации природного и техногенного характера, или же при необходимости быстрой реакции относительно решения вопросов национальной и глобальной безопасности.
Сервисы SSA предоставляют пользователю информацию о движении и возможностях тысяч космических аппаратов, которые каждый день пролетают у нас над головами. Поэтому большинство сервисов космической осведомленности служат своеобразным космическим радиолокатором, способным предложить клиенту сверхчувствительные типы оперативной информации об обстановке на Земле и в космосе. И в последние годы игроков на этом поле стало больше.
Одним из них является спутниковая компания Beyond Gravity (ранее RUAG Space), предлагающая клиентам доступ к своему сервису SSA, база данных которого содержит информацию с более 10 000 спутников. Ее можно получить и в режиме реального времени.
SSA оказывается чрезвычайно востребованным в вопросах стратегических решений в ограниченный промежуток времени. Именно поэтому сервисы космической осведомленности пользуются большим спросом среди военных. Так, Итальянское национальное управление вооружений (NAD) изъявило желание приобрести три новых наземных датчика SSA, с помощью которых страна планирует усилить собственный уровень осведомленности о космической среде.
Новая система, в которой нуждается NAD, должна состоять из двух оптических сенсоров, возможности которых будет дополнять сверхчувствительная радарная станция. Работая вместе, они предоставят итальянским военным полную информацию о космических объектах размером до 15 см на низкой околоземной орбите (LEO), и объектов менее 35 см на средней околоземной орбите (MEO) на участках неба, где осуществляется наблюдение. Новый итальянский сервис SSA также будет способен локализовать объекты и на высших типах орбит, вроде GEO, однако пока неизвестно, какого размера они должны быть, чтобы попасть в поле зрения новой системы.
Первый оптический сенсор, с помощью которого итальянские военные стремятся улучшить собственную космическую осведомленность, разработан компанией OHB Italia и называется Flyeye. Этот наземный оптический сенсор, высотой 6,5 м и шириной 4 м, внешне напоминает широкоугольный телескоп, постоянно направленный в небо. Возможности Flyeye в обнаружении космических объектов дополнит второй наземный оптический телескоп, не столь мощный и меньший по размеру, а также наземная радарная станция, которая будет улавливать радиослед, оставляемый космическими аппаратами, путешествующими по орбите.
Прогнозируется, что SSA для NAD сможет классифицировать типы обнаруженных объектов, отличая, например, спутники от обломков мелкого орбитального мусора или небольших астероидов, которые курсируют по орбите Земли.
Источник: ohb-italia.it
Италия собирается развернуть пробную версию новой SSA в течение 2027 года, а с 2029-го система должна начать работать на полную мощность. США также стремятся обновить собственный ресурс SSA. Весной этого года Космические силы США (USSF) заявили о намерении развернуть новое спутниковое созвездие космической осведомленности на геостационарной орбите. Сейчас USSF уже имеет возможности космической осведомленности благодаря своей программе Geosynchronous Space Situational Awareness Program (GSSAP), спутники которой способны не только наблюдать за потенциальными соперниками США на Земле (конечно, речь идет в основном о китайцах и россиянах), но и совершать орбитальное рандеву, приближаясь к недружественным спутникам и передавая на Землю данные о них.
Несмотря на то, что группировка GSSAP насчитывает всего пять спутников (шестой деактивирован в прошлом году), специфика их орбиты (35 000+ км) позволяет им охватывать почти весь земной шар. Основная цель пополнения существующего созвездия GSSAP новыми спутниками заключается в расширении их эксплуатационного срока за счет установки порта для орбитальной дозаправки топливом, которым не обладают уже действующие члены группировки. Учитывая, что сама технология орбитальной дозаправки по состоянию на сегодня пребывает в зародыше, вероятнее всего, новые спутники GSSAP появятся на орбите лишь к концу 2020-х годов.
В целом уже сейчас можно увидеть, как сервисы космической осведомленности становятся все более эффективными и мощными, прежде всего благодаря прогрессу именно в компьютерных технологиях распознавания, многие из которых работают с привлечением алгоритмов машинного обучения. С другой стороны, новые типы оптических сенсоров и высокомощные радарные системы влияют на улучшение качества и скорости обнаружения даже очень малых орбитальных аппаратов.
Последний большой скачок в развитии SSA заключается во внедрении новых методов стандартизации программного обеспечения, с помощью которых системы космической осведомленности разных стран можно объединить в аналог единой сети, что значительно ускоряет время обнаружения и предоставляет больший процент точности в наблюдении путем совмещения ресурса оптических сенсоров и радаров.
Новые возможности спутниковой спектрометрии
Одной из важных миссий мониторинговых спутников остается наблюдение за биоразнообразием и экосистемами на Земле. Соответствующее научное исследование еще в 2022 году провела Анна Швайгер из лаборатории дистанционного зондирования Географического факультета Цюрихского университета (UZH) вместе с Этьеном Лалиберте из Монреальского университета.
Целью исследования «Бета-разнообразие растений в биомах, полученное с помощью спектроскопии изображений» было определение биоразнообразия земной флоры из космоса с помощью новых типов спутниковых спектрометров. Исследование поможет отслеживать динамику изменения биоразнообразия растений в масштабах всей планеты, начиная от тропических джунглей и заканчивая арктической тундрой.
Основным критерием получения данных методами спутниковой спектрометрии остается коэффициент отражения света от тех или иных типов растений. Поскольку каждая разновидность земной флоры имеет разную химическую структуру и плотность растительного покрова, они отражают солнечный свет по-разному. Этот аспект позволяет классифицировать растения по типу и проводить дальнейшие наблюдения за ними, оценивая динамику их состояния много лет подряд.
Измерения спектрометрии проводятся в различных диапазонах электромагнитного спектра: от коротких инфракрасных волн до света большей длины, который может увидеть наш глаз. Измерение отраженного света позволяет построить ряд соответствующих индексов, указывающих на разновидность и текущее состояние растения, насыщенность региона, где оно произрастает, влагой и тому подобное.
Новое исследование было проведено с помощью спутниковых данных, предоставленных Национальной сетью экологических обсерваторий (NEON) со сверхвысоким пространственным разрешением, где пиксель равен 1×1 м. Для других типов исследований этот показатель был уменьшен до 20×20 м на один пиксель. Последние шаги ведущих космических агентств Европы (ESA) и США (NASA) свидетельствуют, что изучать изменения растительных экосистем можно даже с помощью спутников, предлагающих разрешение, равное 30×30 м на один пиксель изображения, если сбор данных осуществляется по крайней мере раз в 16 суток. Именно такие системы сейчас разрабатываются в обоих агентствах, и прогнозируется, что в будущем их используют для выявления динамики изменения экосистем.
По принципам спутниковой спектрометрии работают спутники EOS SAT от компании EOS Data Analytics (EOSDA) — первого аграрного спутникового созвездия в мире, основной целью которого является наблюдение за посевными землями крупных фермерских хозяйств, а также мониторинг состояния лесов и других типов флоры. Сейчас на орбиту выведен только один спутник (EOS SAT-1) будущего агросозвездия. Впоследствии компания увеличит их количество, чтобы на низкой околоземной орбите (LEO) постоянно оперировали семь спутников. Общая суточная площадь охвата будущего созвездия должна составить 12 млн км2.
Наращивание сотрудничества с коммерческим сектором
Все чаще военные ведомства приглашают коммерческий аэрокосмический сектор к сотрудничеству в получении и обработке спутниковых изображений. Цифры красноречивы: $4 млрд из $30-миллиардного бюджета Космических сил на 2024 год направят именно на развитие коммерческих возможностей, которые военные все активнее привлекают в процессы разведки и космической осведомленности.
Недавнее создание новых коммерческих космических офисов (Commercial Space Office) в структуре USSF указывает на то, что в дальнейшем сотрудничество между военными и частным сектором будет лишь крепнуть. И речь идет не только о привлечении частных спутниковых компаний к военным операциям — им также по силам предоставлять сведения спутниковых наблюдений для локализации катастроф техногенного и природного характера. Коммерческий сектор могут пригласить и к реализации миссии по инфракрасному наблюдению, он способен предлагать военным альтернативные возможности позиционирования, навигации и времени, которые значительно расширят текущие возможности Космических сил, достигаемые посредством парка собственных военных спутников.
Новые спутниковые датчики и сервисы по осведомленности в космическом пространстве за последнее десятилетие экспоненциально повысили количество коммерчески доступных данных по наблюдению за Землей. По приблизительным подсчетам, весь коммерческий сектор спутникового наблюдения сегодня генерирует до нескольких сотен терабайт данных в сутки, и этот показатель прогнозируемо вырастет в последующие годы, поскольку количество мониторинговых спутников на орбите (особенно от коммерческого сектора) только увеличивается.
Сейчас главной преградой на этом пути остается отсутствие единых стандартов программного обеспечения, которые бы позволяли американским коммерческим спутниками напрямую связываться с военными аппаратами для ретрансляции сигнала. До сих пор этот нюанс значительно тормозит космическое взаимодействие между военными ведомствами и коммерческим сектором. Впрочем, процесс отхода USSF от стратегии закупки собственных спутников к стратегии приобретения услуг уже действующих коммерческих спутников по состоянию на середину 2024 года уже является свершившимся фактом.
