Планета станет массивом данных. А что потом?

Фото: Shutterstock

Спутниковый снимок внешне похож на фотографию: на нём видны реки, дороги, поля, кварталы и лесные массивы. Но прибор на орбите регистрирует не готовые сведения о том, что происходит на территории, а электромагнитное излучение в определённых диапазонах. Полученные измерения превращаются в цифровые данные, которые затем обрабатывают и используют для создания карт и аналитических продуктов. Поэтому один и тот же участок земной поверхности может выглядеть по-разному в зависимости от прибора, диапазона спектра и задачи наблюдения.

Количество таких данных растёт вместе с числом аппаратов и способов их использования. «Терра Тех» сообщает, что за пять лет в рамках проекта «Цифровая Земля» обработала более 650 млн кв. км космических данных по территории России, а в компании применяются около ста нейросетей и более тысячи наборов данных для их обучения. Автоматический анализ позволяет искать поля, изменения землепользования и другие объекты на больших территориях, однако результаты в платформе для региональных органов власти проходят экспертную проверку. Компания отдельно указывает, что юридические документы, лицензии и часть ведомственной информации находятся уже за пределами спутниковой аналитики.

Руководитель отдела спутникового мониторинга Института космических исследований РАН Евгений Лупян связывает дальнейшее развитие дистанционного зондирования не только с увеличением количества снимков. Для регулярных прикладных задач, по его словам, необходимы однотипные и сопоставимые данные, причём информационное поле со временем должно всё меньше зависеть от конкретного аппарата, который выполнил съёмку. Спутники выводятся из эксплуатации и заменяются новыми, приборы меняются, а пользователю требуется продолжительный ряд наблюдений, который можно сравнивать во времени.

Как прибор на орбите превращает поверхность Земли в числовые массивы, почему максимальная детализация нужна не для каждой задачи, где заканчиваются возможности нейросети и какие специалисты превращают спутниковые измерения в прикладную информацию, рассказываем в рамках проекта «Как это работает?», реализуемого при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Что спутник получает вместо фотографии

Дистанционное зондирование позволяет получать сведения об объектах без непосредственного контакта с ними. Наблюдения выполняются не только из космоса: приборы могут размещаться на самолётах и беспилотных летательных аппаратах. Спутники отличаются возможностью регулярно получать данные о крупных территориях, включая районы, в которых сеть наземных наблюдений ограничена. Европейское космическое агентство относит к преимуществам космических наблюдений большой территориальный охват и возможность сопоставлять сведения, полученные одним и тем же прибором в разные моменты времени.

Оптические системы регистрируют отражённое от поверхности солнечное излучение. Прибор при этом может работать не только с красным, зелёным и синим диапазонами, из которых составляется привычное глазу изображение, но и с инфракрасными участками спектра. Разные материалы и типы поверхности по-разному отражают излучение на разных длинах волн, поэтому многоспектральная информация используется для исследования растительности, земного покрова и других объектов. Отдельные приборы регистрируют тепловое излучение самой Земли и позволяют получать информацию о температурных характеристиках поверхности.

Оптическая съёмка зависит от условий наблюдения. Плотная облачность закрывает поверхность в видимом диапазоне, а съёмка отражённого солнечного света невозможна ночью. Радиолокационный прибор работает иначе: он сам посылает к поверхности микроволновый сигнал, а затем регистрирует его отражение. Поэтому радиолокационные спутники способны вести наблюдения независимо от солнечного освещения и через облачность, а полученные данные используются, например, для исследования земной поверхности, наводнений и ледовой обстановки.

Радиолокационное изображение также не является фотографией в обычном смысле. Его яркость связана с тем, как поверхность рассеивает посланный прибором сигнал, а результат зависит в том числе от её структуры и геометрии наблюдения. Для получения пригодного изображения исходные радиолокационные данные требуют значительной вычислительной обработки. Различие между оптическим и радиолокационным наблюдением поэтому заключается не в цвете готовой картинки, а в физическом способе получения информации.

Почему самый подробный снимок нужен не всегда

Пространственное разрешение показывает размер участка поверхности, который соответствует элементу изображения. Чем меньше этот участок, тем более мелкие детали можно различить. Однако повышение пространственной детализации обычно связано с другими параметрами системы наблюдения — например, с шириной полосы съёмки и частотой, с которой один аппарат способен возвращаться к нужной территории. ESA указывает, что инструменты с более высоким разрешением обычно охватывают меньшую площадь, поэтому при выборе данных необходимо учитывать одновременно детализацию и территориальный охват.

Максим Болтачев в интервью 2026 года приводит диапазон разрешения спутниковых данных от 0,3 м до нескольких километров на пиксель. Для анализа границ леса, по его словам, могут использоваться данные с разрешением в десятки метров, тогда как при мониторинге строительства требуется детализация от десятков сантиметров до нескольких метров. Выбор определяется размером объекта и тем изменением, которое необходимо обнаружить. Более подробная информация при этом стоит дороже, поэтому максимальное разрешение не является универсальным требованием к любой задаче.

Частота наблюдений создаёт отдельное ограничение. Болтачев отмечает, что большинство спутников ДЗЗ не находятся постоянно над одной территорией, а проходят над ней в определённые временные окна. Практически непрерывное наблюдение возможно при развитии группировок и совместном использовании нескольких систем, однако в 2026 году эксперт характеризует такой режим как слишком дорогой и избыточный для значительной части существующих задач. Для медленно меняющегося объекта может быть достаточно периодической съёмки, тогда как быстро развивающееся событие предъявляет более высокие требования к оперативности.

У беспилотника и спутника в этой системе разные возможности. Дрон можно направить к относительно небольшой территории и получить данные с очень высокой детализацией, тогда как спутниковая съёмка позволяет охватывать большие площади и использовать архив наблюдений за предыдущие годы. «Терра Тех» поэтому рассматривает их совместное применение: космические данные помогают обнаружить изменение на большой территории, после чего беспилотное средство может выполнить более подробное обследование нужного участка. Компания сообщала и об испытании нейросетевой обработки непосредственно на борту беспилотника.

Почему снимок необходимо проверять на Земле

Сам факт регистрации сигнала ещё не означает, что его физический смысл известен с требуемой точностью. Для получения количественной информации спутниковые измерения проходят калибровку и валидацию, в том числе с использованием наземных наблюдений. Такие процедуры применяются в крупных программах наблюдения Земли: Copernicus прямо указывает, что наземные эталонные измерения необходимы для оценки точности и надёжности продуктов, получаемых по спутниковым данным. Аналогичные полевые программы используются NASA для проверки данных спутниковых миссий.

Евгений Лупян также связывает достоверность спутникового продукта с сопоставлением результатов наблюдения и данных, полученных непосредственно на поверхности. Такая проверка проводится не один раз перед запуском рабочего метода: её необходимо периодически повторять, чтобы подтверждать точность используемого продукта. После калибровки космические наблюдения позволяют получать однородную информацию для больших территорий, где организовать столь же плотную сеть наземных измерений практически невозможно.

— Необходимо откалибровать спутниковые измерения по наземным данным, чтобы точно знать, что находится внизу, — пояснил Евгений Лупян.

Особенно хорошо граница между измерением и интерпретацией видна на примере растительности. Один из широко применяемых показателей — NDVI — рассчитывается по отражению в красном и ближнем инфракрасном диапазонах и используется для количественной оценки зелёной растительности. Сам индекс при этом не содержит информации о конкретной причине изменения растения: снижение показателя характеризует изменение спектрального отклика, а определить его происхождение можно только с привлечением дополнительных сведений. Поэтому данные о погоде, состоянии почвы, агротехнологии и результаты полевых наблюдений остаются необходимыми при интерпретации состояния конкретного поля.

Что меняется, когда снимков становится слишком много

Ручной просмотр каждого изображения плохо масштабируется при регулярной обработке больших территорий. В «Терра Тех» для прикладных задач используются нейросетевые модели, обученные на размеченных данных. По информации компании на май 2026 года, таких моделей было около ста, а число наборов данных для обучения превышало тысячу. Отдельные модели создаются под конкретные задачи, поскольку один и тот же класс объектов может заметно различаться в разных регионах.

На примере сельскохозяйственных земель компания объясняет эту проблему различием геометрии полей. В южных регионах они могут иметь относительно регулярные очертания, тогда как в других частях страны границы становятся существенно сложнее. В обучающие данные приходится включать такие варианты, а также учитывать облачность и дымку. По оценке самой компании, точность используемых нейросетей составляет 85–99% в зависимости от конкретной задачи, поэтому эту цифру нельзя переносить на любую обработку спутниковых изображений как единый показатель качества ИИ.

При работе платформы «Цифровая Земля» автоматическое распознавание не является последним этапом перед передачей результата пользователю. «Терра Тех» сообщает, что аналитические отчёты для региональных органов власти перед размещением проверяются экспертами. Такая схема используется потому, что полученные сведения могут становиться основанием для решений государственного уровня, а ошибка автоматического распознавания должна быть выявлена до передачи продукта заказчику.

— Руками работать медленнее, чем с помощью нейросети. Автоматические сервисы повышают оперативность и уменьшают ручной труд, — рассказал Максим Болтачев.

Евгений Лупян описывает применение ИИ с другой стороны — через необходимость учитывать физическую природу наблюдаемого процесса. По его словам, машинное обучение наиболее эффективно там, где разработчики понимают саму задачу и используют алгоритмы вместе с существующими моделями и знаниями о явлении. Поиск статистической связи сам по себе не устанавливает физическую причину происходящего. Поэтому ИКИ РАН развивает методы глубокого машинного обучения именно для тех направлений, где можно соединить алгоритмическую обработку с предметной моделью.

Почему обнаруженное изменение ещё не является нарушением

Космическая съёмка хорошо подходит для фиксации физического изменения территории. На снимках можно увидеть появление строительной площадки, изменение лесного покрова или другое заметное преобразование поверхности. Но изображение само по себе не показывает правовой статус произошедшего: из него нельзя определить, получено ли разрешение на работы, кому принадлежит участок или соответствует ли деятельность условиям лицензии. Для этого космические наблюдения необходимо соединить с другими информационными системами.

Болтачев прямо описывает такую границу на примере «Цифровой Земли». Компания формирует аналитическую информацию о территориях, а сотрудники региональных органов власти затем сопоставляют её с лицензиями на рубку леса, добычу полезных ископаемых и другими юридически значимыми документами, к которым сама «Терра Тех» доступа не имеет. Эксперт относит медленную межведомственную интеграцию и разрозненность кадастровых, налоговых и разрешительных сведений к ограничениям для создания полностью автоматизированных геосервисов.

Росреестр в 2026 году решает близкую задачу на уровне государственной пространственной инфраструктуры. Основой Национальной системы пространственных данных является Единая электронная картографическая основа — государственная цифровая карта, для создания которой используются в том числе данные ДЗЗ из космоса. Ведомство сообщало, что доля космических данных в картографировании растёт, а завершение создания ЕЭКО запланировано до конца 2027 года. К апрелю 2026 года обеспеченность этой основы данными составляла 87,8%.

Одновременно Росреестр и Роскосмос запустили работу по автоматизированному мониторингу изменений местности. В апреле стороны подписали дорожную карту, предусматривающую пилотный проект на основе космических данных, а летом 2026 года межведомственная группа начала апробацию разработок с применением искусственного интеллекта. При этом задача сформулирована именно как обнаружение изменений и ускорение обновления картографического материала. Правовой статус объекта по-прежнему определяется сведениями соответствующих государственных систем и работой уполномоченных специалистов.

Почему радиолокационные данные особенно нужны в Арктике

Для высоких широт оптическое наблюдение ограничивается облачностью и продолжительностью светового дня. Радиолокационные спутники могут получать изображения ночью и через облачный покров, поэтому такие данные применяются при наблюдении за морским льдом. Радар фиксирует отражение собственного микроволнового сигнала, а параметры обратного рассеяния позволяют различать особенности поверхности, в том числе участки льда и открытой воды.

На практике спутниковое наблюдение уже входит в систему гидрометеорологического обеспечения судоходства. НИЦ «Планета» Росгидромета в 2026 году продолжает ежедневный спутниковый мониторинг ледовой обстановки дальневосточных и арктических морей и выпускает ледовые карты. В этих материалах фиксируются положение кромки льда, его сплочённость, возраст и характер ледовых образований. Сравнение данных за разные даты позволяет отслеживать изменения ледовитости и перемещение ледяного покрова.

Для Северного морского пути данные ДЗЗ имеют и нормативно закреплённое значение. Правила плавания в акватории СМП предусматривают использование дистанционного зондирования Земли наряду с судовыми и авиационными радиолокационными средствами как данных объективного контроля при оценке ледовых условий. На сайте Главного управления Северного морского пути в 2026 году публикуются гидрологические бюллетени и долгосрочные ледовые прогнозы, которые используются участниками судоходства.

Спутниковое изображение при этом описывает состояние поверхности на момент наблюдения, а судну требуется информация о том, что произойдёт дальше. Поэтому в навигационной работе спутниковые сведения используются вместе с гидрометеорологическими прогнозами, данными судов и другой оперативной информацией. Действующие правила СМП прямо предусматривают получение оценок ледовых условий из нескольких источников, а не принятие решения по одному космическому кадру.

Зачем хранить снимки десятилетиями

Архивы дистанционного зондирования позволяют сравнивать одну и ту же территорию в разные годы. «Терра Тех» сообщает, что её коммерческий архив начинается с 2000 года, при этом существуют и более ранние материалы советских и зарубежных аппаратов. Такие ряды используются для наблюдения за многолетними изменениями — например, динамикой ледников, многолетней мерзлоты и регулярно затапливаемых территорий. По мере накопления наблюдений геоаналитика может переходить от фиксации уже произошедшего события к статистической оценке вероятности его повторения.

Сопоставимость длинного ряда не появляется автоматически. За десятилетия меняются спутники, сенсоры, пространственное и спектральное разрешение, поэтому продукты разных миссий необходимо согласовывать по методике. Лупян называет одной из долгосрочных задач отрасли создание стабильного информационного поля, которое продолжает существовать независимо от замены отдельных космических аппаратов. В такой системе пользователь работает не с «историей конкретного спутника», а с последовательным рядом наблюдений определённого явления.

Эта задача уже учитывается и в международных программах. NASA и Copernicus проводят калибровочные и валидационные кампании для сопоставления спутниковых продуктов с наземными эталонами, а линейки продуктов наблюдения растительности специально строятся с расчётом на продолжение временных рядов между разными поколениями приборов. Например, продукты VIIRS по растительным индексам создавались с учётом преемственности серии MODIS.

Увеличение группировок при этом не означает, что любой участок Земли необходимо наблюдать каждую секунду. Частота обновления определяется скоростью самого процесса и назначением продукта. Болтачев в 2026 году характеризовал практически непрерывное спутниковое наблюдение как технически возможное направление, которое пока слишком дорого для значительной части прикладных задач. В качестве дальнейшего этапа он также описывал обработку снимков нейросетью непосредственно на борту спутника с передачей пользователю уже подготовленного результата, однако в интервью эта схема обозначена как перспективная, а не как действующая архитектура современной «Цифровой Земли».

Кто превращает космические данные в информацию

Дистанционное зондирование объединяет несколько профессиональных направлений ещё до того, как данные попадут к конечному пользователю. Инженеры создают космический аппарат и его целевую аппаратуру, специалисты по радиотехнике занимаются радиолокационными и другими измерительными системами, а сотрудники наземного комплекса обеспечивают приём информации. После этого к работе подключаются специалисты по обработке изображений, геоинформатике и машинному обучению. На прикладном этапе данные используют уже эксперты предметных областей — например, сельского или лесного хозяйства, гидрометеорологии и территориального управления.

Максим Болтачев среди университетов, готовящих профильные кадры, называет МИИГАиК, Сибирский государственный университет геосистем и технологий и МГУ. В МИИГАиК в 2026 году действует бакалавриат 21.03.03 «Геодезия и дистанционное зондирование», в том числе профиль «Исследование природных ресурсов методами дистанционного зондирования». Отдельно университет ведёт программу «Картография и геоинформатика», связанную уже с обработкой и представлением пространственной информации.

В СГУГиТ на 2026 год также утверждён учебный план бакалавриата «Геодезия и дистанционное зондирование». На уровне магистратуры действует программа «Геопространственные платформы и технологии для цифровой экономики», рассчитанная на два года очного обучения. В МГУ работает магистерская программа «Методы и технологии дистанционного зондирования Земли», где практические занятия проводятся с использованием действующих систем дистанционного мониторинга. Эти образовательные траектории подходят прежде всего тем, кто планирует заниматься получением, обработкой и интерпретацией геопространственных данных.

Для разработки самих приборов существует другая специализация. В МАИ в наборе 2026 года представлена программа 11.05.01 «Радиолокационные системы и комплексы», где изучаются цифровая обработка радиолокационных сигналов и изображений, математическое моделирование и проектирование радиолокационных систем. В дополнительном профессиональном образовании университета действует также отдельный курс «Радиолокационное дистанционное зондирование Земли». Поэтому в ДЗЗ можно входить как со стороны геоинформатики и анализа данных, так и со стороны разработки измерительной аппаратуры.

Как войти в ДЗЗ из программирования и искусственного интеллекта

В августе 2026 года МАИ объявил о запуске дополнительной образовательной программы «Прикладные методы искусственного интеллекта для обработки целевой информации, получаемой с малых космических аппаратов». Первый поток должен начать обучение 1 сентября. Слушатели будут работать с Python и Keras, создавать специализированные нейросети для обработки снимков и изучать одновременно математическое моделирование, устройство малых космических аппаратов и основы орбитального движения. По завершении не менее 50 лучших выпускников планируется направить на стажировки в организации космической отрасли и ИКИ РАН.

Программа рассчитана не только на людей с профильным инженерным образованием. МАИ прямо указывает, что наличие такой подготовки не является обязательным и вступительное тестирование не предусмотрено. При этом действует другое ограничение: бесплатно пройти обучение могут учащиеся или сотрудники организаций, подведомственных Министерству науки и высшего образования России. Это конкретное условие доступа к данной программе, а не общее ограничение для работы в дистанционном зондировании.

И. о. заведующего кафедрой 604 «Системный анализ и управление» МАИ Александр Старков связывает роль специалиста не только с созданием самой модели. Люди формируют размеченные наборы данных, оценивают качество исходной информации и проверяют результаты автоматической обработки. Такой набор задач совпадает с практикой, которую описывает и «Терра Тех»: автоматизация ускоряет обработку, но итоговый продукт для ответственных применений проходит экспертную верификацию.

— Эксперты ДЗЗ проверяют качество данных, валидируют результаты и создают размеченные наборы данных для обучения и настройки нейросетей, — пояснил Александр Старков.

Отдельной верхней возрастной границы для поступления на рассмотренные программы МИИГАиК, СГУГиТ и магистратуру МГУ в опубликованных правилах не установлено. Путь зависит от имеющегося образования и выбранной части отрасли: после школы можно поступать на бакалаврские и специализированные программы, после первого высшего образования — в магистратуру или дополнительное профессиональное образование. Для программиста ключевой дополнительной областью становится физика получения спутниковых данных и геоинформатика, а специалисту по географии или природным процессам требуются навыки обработки больших массивов информации и работы с цифровыми инструментами.

К августу 2026 года разные звенья этой системы уже развиваются параллельно. «Терра Тех» использует нейросетевую обработку и экспертную проверку в геоаналитических продуктах, Росреестр готовит автоматизированный мониторинг изменений территории на основе космических данных и ИИ, ИКИ РАН развивает методы спутникового мониторинга и машинного обучения, а университеты расширяют подготовку специалистов по ДЗЗ, геоинформатике и обработке космической информации. При этом каждый следующий уровень зависит от предыдущего: качество аналитического продукта определяется качеством исходных измерений и их проверки, а управленческое решение требует дополнительно связать геопространственные данные с отраслевой, правовой или инженерной информацией.