r2weather - Открытые метеоснимки из космоса

В последнее время я очень много писал про r2weather. В том числе про различные технические особенности реализации. В этой же статье я хочу описать общую схему работы.

Введение

За Зёмлей наблюдает множество метеорологических спутников. Основная их задача - получение различных метеосников поверхности Земли. Эти данные используются в различных моделях. Например, чтобы предсказывать погоду, таяние полярных льдов или плотность распределения плактона в прибрежных водах.

Одним из таких спутников является Метеор-М №2. Помимо множества разных камер, на нём установлена камера МСУ-МР. Главная её особенность в том, что данные с неё передаются в открытом международном формате LRPT. С помощью недорогого оборудования каждый желающий может получить метеоснимки.

Уже много лет энтузиасты со всего мира получают метеоснимки с пролетающего над ними спутника. Однако, никто не объединяет эти данные в единую картину. Они хранятся у каждого локально, в различных форматах.

r2weather - это как раз тот сервис, который объединяет данные Метеор-М №2 со множества станций по всему миру. Каждый желающий может получить метеоснимки со спутника и отправить в r2weather. Затем сервис обработает данные и отобразит на карте мира.

Принцип работы

Принцип работы достаточно простой:

  • спутник пролетает над приёмной станцией и передаёт изображение на Землю
  • станция декодирует сигнал и передаёт результат в сервис r2weather.ru
  • сервис обрабатывает изображение и отображает на карте

Поскольку формат LRPT открытый, то каждый может собрать приёмную станцию и поучавствовать в проекте. Такую станцию можно разработать с нуля или взять уже готовую. Существует несколько популярных станций.

SatNOGS

Наиболее популярная сеть станций - satnogs. В официальной документации описано несколько типовых конфигураций и способы сборки. Станция satnogs поддерживает различные антенны и приёмные устройства. Большинство из них можно купить в магазине и собрать как конструктор.

Из недостатков то, что прямой интеграции между станцией satnogs и r2weather.ru нет. Поэтому придётся программировать отправку данных со станции в сервис.

r2cloud

Ещё одна сеть станций - r2cloud. Это моя собственная разработка. Она не такая популярная как SatNOGS и поддерживает меньшее количество приёмников. Тем не менее она максимально простая и идеально подходит новичкам. В ней есть интеграция с r2weather.ru через промежуточный сервис r2server.ru.

Более детальную информацию можно найти в официальной документации.

Пересылка данных вручную

Этот способ скорее подходит для специалистов или одноразового добавления данных. Есть несколько разных инструкций от happysat, Les Hamilton и r4uab.

После того, как данные в сыром виде получены, можно их отправить с помощью следующей команды:

gzip -c 2020_04_15_LRPT_06-03-15.s | curl -X PUT -H "Content-Type: application/octet-stream" -H "Authorization: xxx" \ -H "Content-Encoding: gzip" "https://r2weather.ru/api/v1/lrpt/soft?receptionTime=2020_04_15_LRPT_06-03-15" -v --data-binary @-

Обработка изображений

После получения изображения, сервис r2weather.ru делает несколько преобразований:

  • геокодирование данных. Он сопоставляет каждому пикселю координаты широты и долготы.
  • восстановление геоместрии снимка. Камера снимает в широкоугольном формате, поэтому нужно восстановить пропорции изображения по краям.

После всех преобразований сервис “разрезает” изображение на кусочки, чтобы отобразить на карте.

Аналоги

Идея r2weather не нова, и многие крупнейшие космические агенства имеют похожие сервисы. Например, у европейского космического агенства есть программа copernicus. В рамках этой программы они предоставляют доступ к данным со спутников Sentinel.

У NASA есть сервис world weather, где доступны данные MODIS, SUOMI NPP, NOAA и другие.

У роскосмоса также есть похожий сервис - геопортал данных, там можно получить метеоснимки со спутников Канопус, Метеор-М и Ресурс-П.

Все эти сервисы предоставляют доступ к своим данным всем желающим и совершенно бесплатно. Тем не менее, данных с камеры МСУ-МР нет ни на одном из этих сервисов. r2weather как раз и призван восполнить этот недостаток.

Заключение

r2weather готов и работает стабильно уже несколько месяцев. Тем не менее сервис есть куда улучшать. Вот несколько идей:

  • отфильтровывать ночные снимки. Камера недостаточно чувствительна, поэтому ночью изображение просто серое. Оно не несёт никакой информации и может быть отфильтровано. Сюда же входят изображения сумерек и рассвета.
  • “отрезать” левые и правые границы метеоснимков. Из-за особенности камеры изображение получается сильно растянутым по краям. Если его накладывать рядом с более чётким, то видны небольшие ошибки обработки.
  • добавить разные слои для разных каналов. Сейчас все каналы объединяются в одно изображение. Для более детального анализа подходят разные длины волн и разные каналы.
  • добавить метод API для получения данных в формате GeoTIFF. Это позволит учёным и исследователям использовать данные в своих работах.