Дистанционное зондирование что это
Общедоступные данные дистанционного зондирования Земли: как получить и использовать
Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — наблюдение поверхности Земли наземными, авиационными и космическими средствами, оснащёнными различными видами съемочной аппаратуры [википедия]. Поговорим о возможностях, предоставляемых бесплатными и общедоступными данными. Всего не перечислить, поэтому расскажу только о том, с чем я сам работаю, все примеры кода и картинки мои собственные. Исходный код по ссылкам представлен на языке Python 3 в виде Jupyter Notebooks на GitHub.
Картинка ниже показывает смещение поверхности Земли относительно спутника (красным цветом обозначено смещение вверх и синим — вниз) в результате землетрясения (6.5 баллов) — как видим, горы «подросли» (на 20-30 см) и долины углубились (на 15-20 см). Можно ли это замерить локально? Да, с помощью сети наземных приемников GPS, для которых местоположение можно вычислить с очень высокой точностью, но это дорого и сложно, а точность спутниковых наблюдений уже превосходит наземные. Кстати, показанная интерферограмма вычислена за пару часов на обычном лаптопе с помощью Open Source утилит GMTSAR (фактически, это расширение для знаменитых в области наук о Земле утилит GMT).
Как растут горы — спутниковая интерферограмма землетрясения магнитудой 6.5 баллов в Монте Кристо, Невада, США
Где брать данные ДЗЗ
Данные спутниковых аппаратов по отдельности доступны в каталогах управляющих спутниками организаций, а еще существуют открытые каталоги, включающие множество датасетов, особенно интересен каталог Google Earth Engine Datasets, все данные из которого могут быть бесплатно обработаны с помощью системы Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. Каталог включает амплитудные радарные снимки, но не фазовые (поскольку операции усреднения и другие для них не имеют смысла, из них нельзя построить композит на всю территорию планеты и в глобальном каталоге они бесполезны). Для получения оптических и радарных снимков со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 удобна Python библиотека SentinelSat, для скачивания рельефа SRTM 30м и 90м существует Python библиотека Elevation. Смотрите также продукты в виде GeoTIFF или NetCDF файлов на сайтах:
Примеры данных ДЗЗ
Спутники на удивление много всего умеют измерять, и часто с поразительной точностью, а главное, многие собранные данные бесплатны и легко доступны. Что интересно, десятилетие назад точность и количество данных дистанционного зондирования, разумеется, уступали современным, но скорее количественно (доступное разрешение выросло в несколько раз, частота получения данных увеличилась, орбиты спутников стали известны точнее и это улучшило качество обработки результатов измерений и т.п.), чем качественно. Перечислим некоторые популярные и открыто доступные данные:
Compare Spectrograms of Hyperspectral and Multispectral Satellite Missions
Что еще можно узнать о Земле по данным ДЗЗ
Результаты прямых дистанционных измерений не только широко используются сами по себе, но и служат основой для получения многих других результатов, включая:
Перечисленные глобальные модели очень полезны, например, решением обратной задачи гравики можно восстановить соответствующее распределение гравитационных потенциалов, то есть построить модель (аномалий) геологической плотности:
Геологическая модель островов Фого (справа) и Брава (слева), Кабо-Верде
А кроме того, для детального изучения территорий существует множество способов локального улучшения разрешения данных.
Пример: создание локальных гравитационных карт высокого разрешения
Можно построить детальные гравитационные карты, используя спутниковую гравиметрию и детальный рельеф (30м и точнее) или космические снимки (10м). Здесь и далее подразумевается вертикальная компонента гравитационного поля.
Что интересно, многие отечественные геофизики не понимают, как это возможно (преобразование Фурье явно «прошло» мимо них), хотя методики построения глобальных гравитационных моделей (доступны только в оригинале, то есть, на английском языке) WGM2012, Sandwell & Smith Gravity, GGM plus 2013 общедоступны. Впрочем, совсем не обязательно их читать целиком, поскольку основой служит простой и легко проверяемый факт. Посмотрим вот эти графики корреляции (в некоторых источниках используется термин когерентность, хотя сами вычисления аналогичны) между гравитационным полем и рельефом:
[https://www.linkedin.com/pulse/computing-coherence-between-two-dimensional-gravity-grids-pechnikov/](Spectral Coherence between Gravity and Bathymetry Grids)
Здесь слева показано значение корреляции между гравитационными данными и батиметрией (рельефом дна), сдвиг от нуля вправо по оси абсцисс объясняется тем, что гравитационные данные измерены на поверхности, а батиметрия (очевидно) на дне, при этом глубина изучаемой территории составляет 3-4км. Справа показан график, аналогичный полученному в известной статье от НАСА (включена в сборник рецептов для батиметрии GEBCO, в статье по ссылке описано подробнее), где также есть аналогичное смещение от нуля по оси абсцисс. Длина волны означает характерный размер неоднородности; как видим, мы можем вычислить значение гравитации по батиметрии (рельефу дна). Разумеется, на суше все аналогично, просто оригинальная статья относится именно к данным батиметрии. Подробности и исходный код доступны по ссылке выше.
Ключевым моментом является линейная связь спектральных компонент гравитационного поля и рельефа — для каждой длины волны (характерного размера неоднородностей) отношение спектральных компонент постоянно. Однако, поскольку это отношение является функцией длины волны, линейная связь между непосредственно гравикой и рельефом отсутствует! Замечу, что характер этой связи известен (да, в общем, и очевиден — амплитуда компонент должна быстро уменьшаться, чтобы энергия поля была конечной) и по нему можно вычислять геологическую плотность через индекс фрактальности, но это, как говорится, совсем другой разговор, ограничусь просто ссылкой на статью и программный код: The Density-Depth Model by Spectral Fractal Dimension Index
Пример вычисления локальной гравики высокого разрешения по данным рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):
Build Super-resolution Gravity from GGMplus Free-Air Gravity Anomaly (200m) enhanced by SRTM topography (30m)
Аналогично можно использовать и ортофотоснимки или космоснимки для улучшения детальности рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):
В каждом случае, перед вычислениями необходимо строить коррелограмму, как описано выше, и проверять наличие высокой корреляции между спектральными компонентами. При отсутствии такой корреляции исходные данные некорректны и качества результатов окажется непредсказуемым. Причинами отсутствия корреляции могут быть ошибки позиционирования данных друг относительно друга (существенное смещение координат) или плохое качество снимка (заметные облака или невидимая глазом облачная дымка), а также некорректность используемой в качестве основы гравики на выбранной территории (например, качество модели гравики GGM plus 2013 хорошее на территории Индонезии и плохое в Южной Америке).
Заключение
Существует еще множество вариантов использования данных дистанционного зондирования Земли и при наличии общедоступных и бесплатных платформ для их облачной обработки, таких, как Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis каждый может попробовать свои силы. Google Earth Engine (GEE) предоставляет также множество примеров скриптов, в том числе, для визуализации каждого доступного набора данных. Аналогично, Open Source утилиты GMTSAR сопровождаются множеством примеров и обширной документацией.
Дистанционное зондирование
Преимущества дистанционного зондирования
Дистанционным зондированием называют получение информации об объектах без вхождения с ними в физический контакт. Однако это определение является слишком широким.
Поэтому введем некоторые ограничения, позволяющие конкретизировать особенности понятия «дистанционное зондирование», и в частности, важного для обеспечения безопасности авиации понятия дистанционного зондирования атмосферы. Во-первых, предполагают, что информацию получают с помощью технических средств.
Во-вторых, речь идет об объектах, находящихся на значительных расстояниях от технических средств, что принципиально отличает ДЗ от других научно-технических направлений, таких как неразрушающий контроль материалов и изделий, медицинская диагностика и т. п. Добавим, что ДЗ использует косвенные методы измерения.
Дистанционное зондирование включает исследования атмосферы и земной поверхности, в последнее время развились и подповерхностные методы ДЗ. Применение методов и средств дистанционного неконтактного получения информации о состоянии и параметрах тропосферы способствует безопасности авиации.
Дистанционное зондирование стоит довольно дорого, особенно космическое. Несмотря на это, сравнительный анализ затрат и получаемых результатов доказывает высокую экономическую эффективность зондирования. Кроме того, использование данных зондирования, в частности, метеорологических спутников, наземных и бортовых радиолокационных средств, сохранило тысячи человеческих жизней за счет предупреждения стихийных бедствий и избежания опасных метеорологических явлений. Поэтому научно-исследовательская. экспериментальная, конструкторская и оперативная деятельность в области ДЗ, которая интенсивно развивается в ведущих странах мира, является полностью оправданной.
Объекты и применение дистанционного зондирования
Основными объектами ДЗ являются:
погода и климат (осадки, облака, ветер, турбулентность, излучения);
элементы окружающей среды (аэрозоли, газы, электричество атмосферы, перенос, т. е. перераспределение в атмосфере той или иной субстанции);
океаны и моря (морское волнение, течения, количество воды, лед);
земная поверхность (растительность, геологические исследования, изучения ресурсов, высото-метрия).
Информация, получаемая средствами ДЗ, необходима для многих отраслей науки, техники и экономики. Количество потенциальных потребителей этой информации постоянно растет.
С целью обеспечения безопасности полетов ДЗ используется:
метеорологией, климатологией и физикой атмосферы (оперативные данные для прогноза погоды, определения профиля температуры, давления и содержания водяного пара в атмосфере, измерения скорости ветра и т. п.);
спутниковой навигацией, связью, в радиолокационных наблюдениях и радионавигации (эти области требуют данных об условиях распространения радиоволн, которые оперативно получаются средствами ДЗ);
авиацией, например, прогноз метеоусловий в аэропортах и на авиатрассах, оперативное обнаружение опасных метеорологических явлений, таких как град, гроза, турбулентность, сдвиг ветра, микровзрыв и обледенение.
Кроме того, важными являются такие области, в которых летательные аппараты используются в качестве носителей средств ДЗ:
гидрология, включая оценку и управление водными ресурсами, прогнозирование таяния снегов, предупреждения о паводках;
аграрные области (прогноз и управление погодой, контроль типа, распространения и состояния растительного покрова, построение карт типов грунтов, определение влажности, предупреждение градобитий, прогноз урожая);
экология (контроль загрязнения атмосферы и земной поверхности);
океанография (например, измерение температуры морской поверхности, исследования океанических течений и спектров морского волнения);
гляциология (например, отображение распространения и движения ледовых щитов и морского льда, определения возможности морского судоходства в ледовых условиях);
геология, геоморфология и геодезия (например, идентификация типа горных пород, локализация геологических дефектов и аномалий, измерение
параметров Земли и наблюдение тектонического движения);
топография и картография (в частности, получение точных данных о высоте и привязке их к данной системе координат, производство карт и внесение изменений в них);
контроль стихийных бедствий (в том числе контроль объема паводков, предупреждение о песчаных и пылевых бурях, лавинах, оползнях, определение маршрутов лавин и т. п.);
планирование в других технических приложениях (например, инвентаризация землепользования и контроль изменений, оценка земельных ресурсов, наблюдение за движением транспорта);
военные применения (контроль передвижения техники и воинских формирований, оценка местности).
Системы и методы дистанционного зондирования
Классификация систем ДЗ основывается на привычных для специалистов по радиолокации отличиях между активными и пассивными системами. Активные системы облучают исследуемую среду электромагнитным излучением (ЭМИ), которое обеспечивает система ДЗ, т. е. в этом случае средство ДЗ генерирует электромагнитную энергию и излучает ее в направлении исследуемого объекта. Пассивные системы воспринимают ЭМИ от исследуемого объекта естественным образом. Это может быть, как собственное ЭМИ, возникающее в самом объекте зондирования, например, тепловое излучение, так и рассеянное ЭМИ какого-либо естественного внешнего источника, например, солнечного излучения. Преимущества и недостатки каждого из двух указанных типов систем ДЗ (активные и пассивные) определяются рядом факторов. Например, пассивная система практически неприменима в тех случаях, когда отсутствует достаточно интенсивное собственное излучение исследуемых объектов в заданном диапазоне длин волн. С другой стороны, активная система становится технически невыполнимой, если излучаемая мощность, необходимая для получения достаточного отраженного сигнала, оказывается слишком большой.
В ряде случаев для получения необходимой информации желательно знать точные параметры излучаемого сигнала, чтобы обеспечить какие-то специальные возможности анализа, например, измерение доплеровского сдвига частоты отраженного сигнала для оценки движения цели по отношению датчика (приемника) или изменения поляризации отраженного сигнала относительно зондирующего сигнала. Как и любые информационно-измерительные системы, которые используют ЭМИ, системы ДЗ различаются по диапазонам частот электромагнитных колебаний, например, ультрафиолетовые, видимого света, инфракрасные, миллиметровые, сантиметровые, дециметровые.
В первом случае излучение от заданного известного источника (передатчика) поступает на вход приемника после того, как оно прошло через исследуемый объект. Оценивается величина ослабления излучения на трассе распространения от передатчика к приемнику, при этом предполагается, что величина потерь электромагнитной энергии при прохождении через объект связана со свойствами этого объекта. Причиной потерь может быть поглощение или комбинация поглощения и рассеяния, что лежит в основе получения информации об объекте. Много методов ДЗ по сути основаны на таком подходе.
Во втором случае, когда источник сам является источником излучения, обычно возникает задача измерения инфракрасной или/и микроволновой эмиссии, что используется для получения информации о тепловой структуре атмосферы и других ее свойствах. Кроме того, такой подход характерен для исследования молниевого разряда на основе его собственного радиоизлучения и для обнаружения грозы на больших расстояниях.
Активная система ДЗ может быть моно-статической, когда передатчик и приемник средства ДЗ размещаются на одной позиции, бистатической, или даже мульти-статической, когда система состоит из одного или нескольких передатчиков и нескольких приемников, расположенных в разных позициях.
Классификация не будет достаточно полной, если не указать основные технические средства ДЗ: радиолокаторы, радиометры, лидеры и другие устройства или системы, используемые в качестве датчиков ДЗ.
Изучение атмосферы с помощью ДЗ включает использования приборов, устанавливаемых на искусственных спутниках Земли и орбитальных станциях, самолетах, ракетах, воздушных шарах, а также средствами, размещенными на земле. Чаще всего носителями средств ДЗ являются спутники, самолеты и платформы наземного базирования.
Обратные задачи
Рассмотрим простой пример, который относится к пассивному зондированию атмосферы. Предположим, что поглощающий газ в атмосфере характеризуется собственным излучением, зависящим от температуры газа. Это излучение воспринимается датчиком, расположенным на спутнике. Предположим также, что существует связь между длиной волны излучения и температурой, а температура зависит от высоты слоя атмосферы. Тогда знание взаимосвязи между интенсивностью излучения, длиной волны излучения и температурой газа дает способ оценки температуры атмосферного газа как функции длины волны и, следовательно, высоты. На самом деле ситуация намного сложнее по сравнению с описанным идеальным случаем. Излучение на заданной длине волны не исходит из одного слоя на соответствующей высоте, а распределено по толще атмосферы, поэтому нет взаимно однозначного соответствия между длиной волны и высотой, как это предполагалось для идеального случая, что вызывает размытость этой связи. Этот пример является типичным для многих обратных задач, где границы интегрирования зависят от особенностей конкретной задачи. Это уравнение известно, как интегральное уравнение Фредгольма первого рода. Оно характеризуется тем, что границы интеграла фиксированные, появляется только в подынтегральном выражении. Функция называется ядром или функцией ядра уравнения.
Разные задачи ДЗ сводятся к уравнению или к подобным уравнениям. Для решения таких задач необходимо выполнить обратное преобразование, чтобы по результатам измерений g. получить распределение. Такие обратные задачи называются некорректными, или некорректно поставленными задачами. Их решение ассоциировано с преодолением трех следующих трудностей. В принципе решение некорректной задачи может оказаться математически несуществующим, неоднозначным или неустойчивым. Отсутствие решения
С точки зрения ДЗ, опасные метеорологические явления (ОМЯ) можно рассматривать как объемно распределенные объекты, которые занимают определенные пространственные зоны в облачности или в безоблачной атмосфере (ясном небе). Физические признаки внешнего проявления ОМЯ, как правило, описываются параметрами, характеризующими интенсивность ОМЯ и которые в принципе можно измерять, например, параметры скорости ветра, напряженности электрического и магнитного полей, интенсивность осадков. Физические параметры ОМЯ рассмотрены.
Районы атмосферы, в которых параметры, характеризующие интенсивность ОМЯ, превышают некоторый заданный уровень, называются зонами ОМЯ. Процесс обнаружения ОМЯ и отнесение их зон к определенным пространственным координатам в заданное время на основании результатов ДЗ называется локализацией зон ОМЯ.
Таким образом, в процессе локализации средствами микроволнового ДЗ атмосферы обнаруживают зоны ОМЯ и определяют их местоположение в заданной системе координат. В ряде случаев можно оценить также степень интенсивности ОМЯ.
Дистанционное зондирование что это
В последние десятилетия одним из наиболее эффективных инструментов получения объективной информации о состоянии земной поверхности является дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) с помощью атмосферных и космических летательных аппаратов. ДЗЗ позволяет изучать природные и искусственные объекты как на суше, так и на поверхности водоемов, а также заниматься исследованиями атмосферных явлений. Успешность и эффективность использования технологий дистанционного зондирования подтверждена результатами трудов множества ученых. Технологии ДЗЗ активно развиваются, с их помощью решается широкий спектр фундаментальных и прикладных задач. В частности, Всемирная метеорологическая организация приводит данные, согласно которым 82 % от всех данных, используемых для прогнозирования погоды, получены с помощью космических аппаратов.
В последние годы перед потребителями и поставщиками информации ДЗЗ остро стоит проблема оценки эффективности используемых технологий. Эффективность – это способность объекта давать полезные эффекты при его использовании по прямому назначению. Оценка эффективности является важным этапом подготовки к внедрению и эксплуатации различных технологий. Она позволяет обосновать целесообразность инвестиций, спланировать затраты и результаты, выбрать оптимальные параметры использования технических систем.
Цель настоящей статьи – сформировать представление о методологии и проблемах оценки эффективности технологий дистанционного зондирования Земли из космоса.
Материалы и методы исследования
Стратегия исследования состоит в том, чтобы собрать, проанализировать и интерпретировать информацию из различных источников по вопросам технической, экономической и социальной эффективности технологий ДЗЗ.
Методологическую основу исследования составляет системный подход. В работе применялись общенаучные методы: анализ и синтез, индукция и дедукция, восхождение от абстрактного к конкретному.
Результаты исследования и их обсуждение
Дистанционным зондированием принято называть получение данных об объектах без установления с ними физического контакта. Однако данное определение необходимо конкретизировать. Прежде всего, подразумевается, что при использовании технологий ДЗЗ информация собирается при помощи технических средств. Кроме того, объекты находятся на значительном расстоянии от технических средств. В этом заключается основное отличие ДЗЗ от других методов бесконтактных исследований, таких как медицинская диагностика, неразрушающий контроль различных материальных объектов и т.д. Следует отметить также, что при дистанционном зондировании Земли активно используется инструментарий косвенных измерений [1].
Помимо исследований объектов на поверхности суши и водоемов, а также атмосферных исследований, в последнее время интенсивно развиваются подповерхностные исследования с использованием технологий ДЗЗ. Применение технологий дистанционного изучения характеристик тропосферы позволяет повысить безопасность авиационного сообщения.
Основным преимуществом ДЗЗ является высокая скорость получения информации о значительных площадях земной поверхности или объемах атмосферы. Кроме того, дистанционное зондирование позволяет исследовать объекты, изучение которых другими методами невозможно или крайне затруднительно. Дистанционное зондирование Земли может использоваться совместно с другими технологиями. Например, для оценки состояния верхних слоев атмосферы параллельно с традиционными методами, основанными на использовании шаров-зондов, применяются сложные методики дистанционного зондирования.
В число объектов, мониторинг которых осуществляется с помощью ДЗЗ, входят:
— атмосферные явления (облачность, осадки, потоки воздушных масс, излучения, аэрозоли, атмосферное электричество);
— водоемы (морские течения, ледовая обстановка, уровень воды);
— поверхность суши (рельеф, растительность, искусственные объекты).
Данные, получаемые при помощи технологий ДЗЗ, используются в различных отраслях народного хозяйства. Объемы рынка данных ДЗЗ стабильно растут [2].
Технологии ДЗЗ требуют высоких затрат, особенно это относится к зондированию с помощью космических аппаратов. Тем не менее данные технологии позволяют получать значительный экономический эффект. Также важно, что дистанционный мониторинг Земли дает возможность сохранять человеческие жизни за счет своевременного прогнозирования опасных природных явлений, стихийных бедствий и техногенных катастроф. Таким образом, вложение значительных финансовых, материальных и человеческих ресурсов в развитие отрасли ДЗЗ является оправданным.
Системы ДЗЗ используются для сбора и обработки информации, имеющей заранее определенные пространственные, временные и спектральные параметры. Эта информация служит для получения всевозможных эффектов (результатов), в том числе:
— экономического эффекта (рост доходов и оптимизация издержек хозяйствующих субъектов и территориальных образований: городов, регионов, стран);
— социального эффекта (создание рабочих мест, мониторинг природной среды, метеорологические исследования, прогнозирование и минимизация негативных последствий стихийных бедствий и катастроф);
— технического эффекта (оптимизация технологий получения и обработки информации).
Существуют прямые эффекты технологий ДЗЗ, которые возникают непосредственно в результате решения проектных задач, и косвенные, возникающие в связи с влиянием этих технологий на смежные сферы деятельности. Также эффекты можно классифицировать на внутриотраслевые и внешние. При этом вторые могут быть гораздо более значимыми, чем первые. На основе анализа возникающих эффектов выделяются критерии эффективности и задаются соответствующие шкалы оценок.
Технические критерии эффективности позволяют оценить технико-технологические характеристики ДЗЗ, сформировать представление о качестве, релевантности и объеме получаемых и обрабатываемых данных.
Социальные критерии позволяют охарактеризовать влияние используемых технологий на уровень жизни населения, его занятость и доходы, на уровень социального обеспечения и безопасности.
С помощью экономических критериев оценивается влияние технологий ДЗЗ на снижение затрат и уровень доходов в народном хозяйстве, а также на итоговые финансовые результаты хозяйствующих субъектов с учетом фактора времени и возможностей альтернативного вложения денежных средств.
На практике достаточно сложно разграничить факторы, определяющие экономическую, техническую и социальную эффективность использования технологий ДЗЗ в связи с тем, что данные факторы тесно связаны между собой. Выделяют потенциальную и реальную эффективность, которые определяются, исходя из поставленных задач, наличия необходимых данных и используемых методик оценки.
К наиболее важным критериям технической эффективности технологий дистанционного зондирования Земли из космоса относятся производительность съемки и периодичность наблюдений.
Производительность съемки характеризует информативность снимков и объем данных, получаемых с помощью космических аппаратов. Спутники, оснащенные современным оптико-электронным оборудованием, могут осуществлять следующие виды съемки:
— зондирование объектов на поверхности суши или водоемов;
— съемка определенных площадей земной поверхности;
— стереоскопическая съемка маршрутов.
В качестве критериев производительности спутниковой ДЗЗ-съемки используется количество отснятых объектов наблюдения и площадь отснятой земной поверхности за период активной эксплуатации спутника [3]. При использовании космического аппарата необходимо оптимально подбирать параметры съемочной аппаратуры для максимизации производительности за один оборот спутника вокруг Земли.
При эксплуатации спутника ДЗЗ на производительность съемки оказывают влияние надежность космического аппарата и атмосферные условия (облачность). Надежность спутника определяется надежностью бортовых систем и их отдельных компонентов в различных режимах функционирования с учетом эффективности систем резервирования [4]. В случае проблем в работе бортовых систем процесс съемки осложняется или прекращается, в результате чего снижается производительность.
Значимым критерием технической эффективности космических технологий дистанционного зондирования является периодичность наблюдения. Этот критерий определяется как период времени между двумя смежными (соседними) съемками одного объекта наблюдения. Периодичность является стохастической величиной, в связи с чем она оценивается с использованием законов распределения. Для оценки периодичности наблюдения применяются следующие количественные показатели: математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, доверительные интервалы и т.д. Периодичность наблюдения также может оцениваться с использованием вероятностных критериев. В частности, может определяться вероятность снижения периодичности за пределы определенного уровня.
На периодичность космической съемки со спутников дистанционного зондирования Земли влияет множество факторов, среди которых следует выделить:
— характеристики орбиты и параметры съемочного оборудования (предельные углы отклонения оптической оси от надира, ширина полосы обзора);
— географическая широта, на которой находится объект наблюдения, расположение объекта в световом пятне или за его пределами;
— характер использования различных видов съемки для целей ДЗЗ, параметры маршрутов съемки, циклограммы работы бортового и наземного оборудования
В число критериев оценки социальной эффективности технологий дистанционного зондирования Земли входят:
— увеличение численности рабочих мест в народном хозяйстве, которое, в свою очередь, определяет рост добавленной стоимости;
— рост занятости в космической отрасли и смежных отраслях;
— повышение уровня квалификации специалистов (оценивается как количество специалистов, прошедших дополнительное обучение и подтвердивших повышение своей квалификации через различные оценочные процедуры) [5];
— вклад в развитие малого и среднего предпринимательства (МСП) определяется как количество субъектов МСП, обеспечивающих использование технологий дистанционного зондирования Земли, а также как количество отраслей, привлекательных для малого бизнеса и связанных с ДЗЗ.
— информационное обеспечение общественных организаций, занимающихся популяризацией науки (количество проведенных лекций и семинаров, количество распространенных информационных материалов и т.д.);
— повышение качества жизни и укрепление здоровья населения (прогнозирование погоды и стихийных бедствий, мониторинг окружающей среды);
— вклад в развитие системы образования (численность выпускников специальных учебных заведений, численность молодых ученых и т.д.).
Одним из наиболее важных вопросов при внедрении технологий ДЗЗ в бизнесе является оценка экономической эффективности, которую компании стремятся выразить количественными показателями. Однако, учитывая, что эффективность бизнеса зависит от множества факторов, дать ее количественную оценку достаточно сложно.
Для оценки экономической эффективности технологий дистанционного зондирования можно использовать одну из множества существующих в настоящее время методик оценки эффективности информационных технологий, после соответствующей адаптации. Выделим следующие типы методик [6]:
1) затратные методики оценки, основывающиеся на методе определения совокупной стоимости владения (ССВ, TCO – Total Cost of Ownership), а также производные от этого метода, такие как истинная стоимость владения (RCO – Real Cost of Ownership), совокупная стоимость владения приложениями (TCA – Total Cost of Application);
2) классические методики оценки инвестиционных проектов, в рамках которых определяются такие показатели, как чистый дисконтированный доход (NPV – Net Present Value), внутренняя норма доходности (IRR – Internal Rate of Return), срок окупаемости (Payback), экономически добавленная стоимость (EVA – Economic Value Added);
3) комплексные методики оценки набора финансовых и нефинансовых ключевых показателей эффективности (KPI – Key Performance Indicators), например, сбалансированная система показателей (BSC – Balanced Scorecard) и ее производные (модель «Stakeholder», пирамида результативности Линча и Кросса).
В качестве примера приведем расчет экономической эффективности проекта по разработке и внедрению программного комплекса (ПК) обработки данных дистанционного зондирования Земли для мониторинга ледовой обстановки на морях IceView. Инициатором проекта является компания «Сателлит Софт».
В ходе анализа определялись следующие величины:
— капитальные затраты на осуществление проекта;
— доходы от реализации продуктов ДЗЗ.
Финансирование капитальных вложений осуществляется за счет собственных средств. Инвестиции осуществлены в январе – марте 2021 г.
Расчет текущих затрат осуществляется в рамках применения методики совокупной стоимости владения. Эта методика позволяет учитывать как прямые, так и косвенные затраты на проект. Для определения статей затрат использовались мнения экспертов (сотрудников отдела разработки ПО), а также опыт других компаний по реализации подобных проектов.
Прогнозные данные по движению денежных потоков (платежей и поступлений) от реализации проекта представлены в табл. 1.