Уникальную систему оперативного дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) на основе интеллектуальной обработки и тематической классификации гиперспектральных данных разрабатывают в Самарском университете им. С.П. Королева. Макет малого космического аппарата (МКА) «АИСТ-3», который войдет в состав системы, демонстрируется в экспозиции Международного авиационно-космического салона 2021.
В основе системы – линейка малых космических аппаратов на базе платформы «АИСТ», созданных Самарским университетом им. С.П. Королева в сотрудничестве с РКЦ «Прогресс» – одной из крупнейших отечественных космических фирм, для которой университет служит кузницей кадров. Её использование может стать важнейшей технологией российской федеральной целевой программы «Сфера», подразумевающей унификацию платформ для построения многоспутниковых группировок различного назначения. Особую выгоду такой подход обещает там, где число спутников в группировке исчисляется десятками и сотнями.
Эволюция космического зрения
Но важно не только количество, но и качество. К примеру, американская компания Planet Labs сегодня располагает группировкой из 200 спутников массой от 5 до 120 кг размером от обувной коробки до холодильника, способных делать фотографии земной поверхности с разрешением от 5 до 0,5 м. В 2017 году компания объявила, что способна раз в сутки получать полное изображение поверхности Земли.
Российским ответом на подобные технологические вызовы должна стать «Сфера», позволяющая обеспечить мониторинг любой точки России с периодичностью 30 минут и любой точки мира один раз в сутки. Согласно текущим планам в составе «Сферы» будет лишь 98 спутников оперативного ДЗЗ. Можно ли при куда меньшем, чем у той же Planet Labs, количестве спутников получить больше информации? Проект Самарского университета им. С.П. Королева позволяет на это надеяться.
Человеческий глаз видит цвет потому, что у него есть три вида «сенсоров» – колбочек, которые воспринимают три разных диапазона света: синий, красный и зеленый. Смешение этих красок в «вычислителе» под названием человеческий мозг дает всю цветовую палитру видимого нами мира.
Современные электронные сенсоры научились воспринимать не три, а 100 и более различных «красок» – каналов электромагнитного излучения. Такая съемка называется гиперспектральной. Она позволяет не просто различать отдельные предметы, но и определять, к примеру, виды растений, сорта почв, состав воды, даже заглядывать под землю, чтобы контролировать трубопроводы. К каждому пикселю изображения привязан спектр характеризующих его электромагнитных характеристик в разных каналах. Такое математическое построение называется гиперкуб – многомерное пространственно-спектральное изображение, в котором каждый элементарный участок изображения характеризуется собственным энергетическим спектром.
«Студенческие» спутники на орбите
Для развития этой технологии в Самарском университете им. С.П. Королева реализуется проект «Разработка теоретических основ, методического и программного обеспечения для решения задач оперативного мониторинга Земли на основе интеллектуальной обработки и тематической классификации гиперспектральных данных с использованием линейки малых космических аппаратов на базе платформы "АИСТ"».
Над проектом работает более 50 человек: научные сотрудники, инженеры, лаборанты, аспиранты, студенты. В сферу ответственности кафедры космического машиностроения входят задачи, связанные с проектированием малых космических аппаратов серии «АИСТ» на базе унифицированных платформ. Специалисты кафедры технической кибернетики и кафедры суперкомпьютеров и общей информатики занимаются вопросами разработки методов интеллектуального анализа гиперспектральных данных, получаемых с малых космических аппаратов.
Общее руководство проектом осуществляет академик РАН, президент Самарского университета им. С.П. Королева Виктор Александрович Сойфер.
«Наращивание орбитальной группировки космических аппаратов мониторинга Земли и увеличение ее производительности обусловливает значительное увеличение объёмов принимаемых и обрабатываемых в системе данных, – поясняет заведующий кафедрой технической кибернетики Самарского университета, директор инжинирингового центра «Большие данные» Александр Викторович Куприянов. – В этой связи возникает необходимость проектирования оптимальной информационной системы в части приема, обработки, хранения и распространения данных дистанционного зондирования Земли, в первую очередь гиперспектральных».
Гиперспектральный взгляд
На обычных снимках, которые предоставляет тот же сервис Planet Labs, два пикселя могут ничем не отличаться друг от друга, но на гиперспектральном кадре у них найдется отличие. Привязать эти отличительные характеристики к каким-то реальным свойствам объекта, выделять эти отличия из массива данных в виде обработанных изображений, где показаны нужные конкретному заказчику свойства поверхности, научиться правильно «смешивать» не три, как человеческий мозг, а 100 каналов излучения, причем все это в автоматическом режиме – сложнейшая математическая задача, которую и призван решить проект.
Недаром его финансируют в рамках даже не прикладных, а фундаментальных исследований. Это наука самой высшей пробы. Даже чтобы найти оптимальное количество спутников, необходимых для решения определенной задачи в условиях ограниченных ресурсов, необходима серьезная математика. И она тоже разрабатывается в рамках этого проекта. Только за счет такого подхода российская «Сфера» при меньшем числе КА ДЗЗ в спутниковой группировке может оказаться куда более информативной, чем тот же Planet Lab или любой другой зарубежный конкурент.
Источник информации и фото: пресс-офис проекта «Инжиниринг и инновации в России»
