R&D- специалисты АО «НК «Қазақстан Ғарыш Сапары» продвигают космические снимки через портал «Sunkarsat»

Команда креативных, молодых ребят ежедневно решает задачи, требующие фундаментальных знаний и нестандартного мышления с применением самых передовых и перспективных технологий и разработок.   Например, одним из важных разработок специалистов «ҚҒС» на сегодняшний день является собственный портал по продвижению космических снимков – «Sunkarsat», расположенный по адресу eo.gharysh.kz.
Как рассказал нам директор данного департамента Артур Мұқанов, инструмент создан для развития применения данных ДЗЗ, получаемых с отечественных спутников. Подробнее в нашем интервью:
- Артур, снимки на этот портал попадают в ручном режиме?
- Нет, нами разработан полный автоматизированный цикл от приема снимка на антенны, которые расположены на территории Национального Космического центра до получения клиентом готового обработанного снимка уровня L2+RPC, то есть годного к использованию снимка, имеющего радиометрическую коррекцию и правильную географическую привязку.
- Расскажите, какие этапы обработки проходит снимок?
- Вначале снимок поступает в «сыром» виде уровня L0 (нечитаемый набор байтов). После этого он попадает на наш сервер для обработки и расчета процента облачности и каталогизации. Далее на портале «Sunkarsat» можно найти интересуемый снимок по дате съемки, территории съемки, а также можно задать процент облачности, для того чтобы система выдала безоблачные или малооблачные снимки.

IMG-20210520-WA0026 (1).jpg
- Получается, расчет процента облачности у вас тоже автоматизирован?
- Да, мы разработали нейронную сеть, которая в автоматическом режиме определяет контура облаков на снимках, что позволяет конечным потребителям выбирать снимки с заданным процентом облачности.
- Происходит ли дополнительная обработка космических снимков для применения в различных областях экономики?
- Конечно, мы автоматизировали ряд задач с целью получения полезной информации с космических снимков. Одна из них, это контроль посевной и уборочной компании на полях сельскохозяйственного назначения, что особо востребовано в сельском хозяйстве.  Сейчас мы разработали и запустили в опытную эксплуатацию нейронную сеть, которая ежедневно мониторит ситуацию на всех сельскохозяйственных угодьях северного региона Казахстана. Параллельно проводится обучение нейронной сети для решения данной задачи по всей стране.
- Интересно, а как раньше происходил данный процесс?
-  Ранее компания нанимала специалистов, которые в ручном режиме ежедневно анализировали данные с космических снимков. Необходимо отметить, что без предварительной ручной обработки и накопления соответствующих данных невозможно построить качественную работу нейронной сети.


IMG-20210520-WA0025 (1).jpg
 
IMG-20210520-WA0022 (1) (1).jpg


-  Какие задачи вам еще удалось автоматизировать?
- Нам удалось автоматизировать процесс мониторинга пастбищных угодий.
- Кто пользуется результатами данной работы?
- В конечном итоге, все обработанные данные публикуются на наших геосервисах, которые доступны сотрудникам государственных органов.
- Можете поделиться дальнейшими планами по автоматизации?
- Задач очень много. К примеру, несколько из них: автоматический мониторинг мест стихийных бедствий - наводнений, пожаров, а также автоматический поиск мест несанкционированных свалок, оценка лесного фонда, вырубки и т.д.
- Какую пользу принесет автоматизация данных задач для населения?
- В первую очередь, это повышение эффективности производственного процесса с целью увеличения охвата площади космического мониторинга, а также его оперативности и сокращения срока выявления и обнаружения стихийных бедствий, свалок и др. А также увеличение производительности труда - оперативное реагирование на стихийные бедствия. Это откроет новые возможности для обеспечения эффективного управления ресурсами.
- Спасибо за интервью. Успехов в работе!

 

                                                                                                                                                              Пресс-служба
Сапары» АО «НК «Қазақстан Ғарыш
 
 

Comments 0

Login to leave a comment