Open Source спутниковая интерферометрия PyGMTSAR (Python InSAR)
С тех пор, как я рассказывал на хабре про мой открытый проект спутниковой интерферометрии PyGMTSAR (Python InSAR библиотека) для обработки и анализа радарных данных спутников Sentinel-1, прошло много времени и сегодня PyGMTSAR представляет собой наиболее мощный инструмент среди всех открытых InSAR. Притом, PyGMTSAR действительно общедоступен, поскольку не требует скачивать огромные данные, устанавливать программное обеспечение и так далее — достаточно просто открыть ссылки на Google Colab в браузере и посмотреть и запустить готовые примеры или адаптировать их для своей территории и области интереса. Предлагаемые Google Colab примеры включают в себя создание отдельных интерферограмм для анализа результатов сейсмических событий (землетрясений) и наводнений, создание рельефа, анализ серий интерферограмм для мониторинга оползней и проседаний грунта. И все эти возможности доступны в один клик онлайн на Google Colab и в Docker контейнерах. Для профессионалов предоставляется полностью программируемая среда для выполнения InSAR задач и интерактивной 3D визуализации, доступная на Google Colab, в Docker контейнерах, на GitHub Action runners, и, конечно, на локальных компьютерах и на облачных хостах.
Интерактивные InSAR примеры
Ниже приведены PyGMTSAR примеры, доступные на https://InSAR.dev. Там же вы найдете ссылки на GitHub, DockerHub и AI ассистента. Нажмите на иконку «Open in Colab» чтобы открыть интерактивные примеры в вашем браузере. Каждый пример можно скачать в виде Jupyter ноутбука или скрипта Python.
Интерферограмма землетрясения: CENTRAL Türkiye Mw 7.8 & 7.5 Earthquakes Co-Seismic Interferogram, 2023. Open in Colab
Извержение вулкана: Pico do Fogo Volcano на Cape Verde’s Fogo Island, 2014. Open in Colab
Извержение вулкана: La Cumbre Volcano, 2020. Open in Colab
Интерферограмма замлетрясения: Iran–Iraq, 2017. Open in Colab
Imperial Valley SBAS анализ, 2015. Open in Colab
Карта наводнения: Kalkarindji, NT Australia, 2024. Open in Colab
PyGMTSAR SBAS и PSI анализ: Golden Valley, CA. Open in Colab
PyGMTSAR SBAS и PSI анализ: Lake Sarez Landslides, Tajikistan. Open in Colab
PyGMTSAR модель рельефа: Erzincan, Türkiye. Open in Colab
Заключение
В настоящее время, не существует русскоязычного InSAR комьюнити, поэтому всю информацию я публикую только на английском языке. Но вам не нужно в совершенстве владеть английским языком, чтобы воспользоваться всеми представленными примерами — все примеры сопровождаются многочисленными графиками и картами, которые говорят сами за себя. Если же вы знакомы с языком программирования Python вы легко сможете разобраться и адаптировать примеры для себя. Кроме того, основанный на ChatGPT4 PyGMTSAR AI aссистент https://insar.dev/ai доступен почти на любом языке и может рассказать вам про теорию и практику спутниковой интерферометрии и сопровождать вас в работе над PyGMTSAR проектами, в том числе, писать и проверять Python код по вашему запросу и исправлять возникающие в работе ошибки по тексту ошибки и даже по скриншотам.
Несмотря на огромные возможности, PyGMTSAR создан и остается наиболее эффективной системой InSAR анализа, именно это дает возможность даже на устаревшем базовом ноутбуке выполнять анализ, недоступный другим InSAR пакетам на мощнейших рабочих станциях. Технически это реализовано с использованием распределенных вычислений с планировщиком Dask, так что разработчики найдут для себя примеры решения сложнейших технических задач в коде PyGMTSAR. Благодаря полному распараллеливанию даже создания единственной интерферограммы, для простых задач требуется менее минуты на выполнение всех вычислений и отображение интерактивной 3D интерферограммы, что для многих пользователей после многочасовой обработки в другом софте кажется больше похожим на магию. А еще PyGMTSAR AI aссистент на основе ChatGPT4 https://insar.dev/ai поможет вам в теории и практике и InSAR программировании на любом языке.
Более сложные примеры для многолетнего мониторинга, выделение сигнала в условиях сильных атмосферных помех и многие другие доступны на пользователей платного (около 10$/месяц) Google Colab Pro сервиса. Также я публикую статьи и примеры на моем Patreon, как общедоступные, так и для платных подписчиков.
