Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 5. С. 195-207
Оценка длительности функционирования малого космического аппарата с гиперспектральной аппаратурой дистанционного зондирования Земли на сверхнизкой орбите
И.С. Ткаченко 1 , В.В. Волоцуев 1 , В.В. Салмин 1 , О.Д. Жалдыбина 1 , М.А. Иванушкин 1, 2 , В.В. Майоров 1 1 Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия
2 Институт систем обработки изображений РАН ― филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия
Одобрена к печати: 11.08.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-5-195-207
Рассматривается задача повышения пространственного разрешения гиперспектральной съёмочной аппаратуры малых космических аппаратов дистанционного зондирования Земли. Показано, что снижение высоты рабочей орбиты с традиционных 500–700 до 200–300 км позволяет достичь пространственного разрешения порядка 7 м/пиксель без увеличения массы и габаритов оптической системы. Проведён анализ современных требований к гиперспектральным данным для решения задач точного земледелия, экологического мониторинга и детекции техногенных выбросов. Обоснован выбор орбиты 250–300 км. Разработана конструктивно-компоновочная схема малого космического аппарата формата кубсат 8U. Проведён анализ требований к двигательной установке малого космического аппарата на основе абляционного импульсного плазменного двигателя с тягой 0,205 мН и запасом рабочего тела 200 г. Выполнено моделирование циклов коррекции орбиты и расхода рабочего тела при разных уровнях солнечной активности. Предложенный подход позволяет поддерживать высоту рабочей орбиты в течение 270–320 сут. при циклическом включении двигателя. Полученные результаты подтверждают возможность создания малого космического аппарата с гиперспектральной аппаратурой на сверхнизкой околоземной орбите, сопоставимого по массогабаритным характеристикам с существующими аналогами.
Ключевые слова: малый космический аппарат, сверхнизкая околоземная орбита, гиперспектральная полезная нагрузка, дистанционное зондирование Земли, абляционный импульсный плазменный двигатель
Полный текстСписок литературы:
- Ахметжанов Р. В., Богатый А. В., Дьяконов Г. А. и др. Электрические ракетные двигатели нового поколения для малых космических аппаратов // Изв. Российской акад. наук. Энергетика. 2019. № 3. С. 3–13. DOI: 10.1134/S0002331019030038.
- Богатый А. В., Дьяконов Г. А., Нечаев И. Л. Абляционный импульсный плазменный двигатель с разделенным механизмом ионизации и ускорением рабочего тела // Тр. МАИ. 2012. № 52. 11 с.
- Салмин В. В., Волоцуев В. В., Петрухина К. В. и др. Анализ характеристик низкоорбитальной системы космического зондирования Земли на основе двухзеркальной оптической схемы Ричи–Кретьена // Компьютер. оптика. 2025. Т. 49. № 6. С. 1236–1242. DOI: 10.18287/COJ1836.
- Фирсов Н. А., Подлипнов В. В., Ивлиев Н. А. и др. Ансамбли спектрально-пространственных сверточных нейросетевых моделей для задачи классификации типов почв на гиперспектральных изображениях // Компьютер. оптика. 2023. Т. 47. № 5. С. 795–805. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1260.
- Шахматов Е. А., Салмин В. В., Волоцуев В. В. Проектирование низкоорбитальных малых космических аппаратов с оптической аппаратурой наблюдения и корректирующей электрореактивной двигательной установкой // Вестн. Самарского ун-та. Аэрокосм. техника, технологии и машиностроение. 2025. Т. 24. № 1. С. 72–84. DOI: 10.18287/2541-7533-2025-24-1-72-84.
- Akhmetzhanov R. V., Bogatyi A. V., Kashirin D. A. et al. Low-power ion thrusters. State of development at Research Institute of Applied Mechanics and Electrodynamics, MAI // IOP Conf. Ser.: Materials Science and Engineering. 2020. V. 927. No. 1. Article 012075. 7 p. DOI: 10.1088/1757-899X/927/1/012075.
- Asner G. P., Martin R. E. Airborne spectranomics: Mapping canopy chemical and taxonomic diversity in tropical forests // Frontiers in Ecology and the Environment. 2009. V. 7. No. 5. P. 269–276. DOI: 10.1890/070152.
- Berthoud L., Hills R., Bacon A. et al. Are Very Low Earth Orbit (VLEO) satellites a solution for tomorrow’s telecommunication needs? // CEAS Space J. 2022. V. 14. No. 2. P. 609–623. DOI: 10.1007/s12567-022-00437-0.
- Caporusso G., Lopinto E., Lorusso R. et al. The hyperspectral Prisma mission in operations // IGARSS 2020 — 2020 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. IEEE, 2020. P. 3282–3285. DOI: 10.1109/IGARSS39084.2020.9323301.
- Crisp N. H., Roberts P. C.E., Livadiotti S. et al. The benefits of very low Earth orbit for Earth observation missions // Progress in Aerospace Sciences. 2020. V. 117. Article 100619. DOI: 10.1016/j.paerosci.2020.100619.
- Fujita K., Noda A. Aerodynamics of satellites on a super low Earth orbit // AIP Conf. Proc. 2008. V. 1084. P. 772–777. DOI: 10.1063/1.3076580.
- Gaidel A. V., Podlipnov V. V., Ivliev N. A. et al. Agricultural plant hyperspectral imaging dataset // Computer Optics. 2023. V. 47. No. 3. P. 442–450. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1226.
- Garulli A., Giannitrapani A., Leomanni M., Scortecci F. Autonomous low-Earth-orbit station-keeping with electric propulsion // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2011. V. 34. No. 6. P. 1683–1693. DOI: 10.2514/1.52985.
- Guo F., Feng Q., Yang S., Yang W. Estimation of potato canopy nitrogen content based on hyperspectral index optimization // Agronomy. 2023. V. 13. Article 1693. 15 p. DOI: 10.3390/agronomy13071693.
- Hurley S., Horney M., Drake A. Using hyperspectral imagery to detect water stress in vineyards // Proc. SPIE. Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping IV. 2019. V. 11008. Article 1100807. 12 p. DOI: 10.1117/12.2518660.
- Ilehag R., Leitloff J., Weinmann M., Schenk A. Urban material classification using spectral and textural features retrieved from autoencoders // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2020. V. V-1-2020. P. 25–32. DOI: 10.5194/isprs-annals-V-1-2020-25-2020.
- Ivliev N., Podlipnov V., Petrov M. et al. 3U CubeSat-based hyperspectral remote sensing by Offner imaging hyperspectrometer with radially-fastened primary elements // Sensors. 2024. V. 24. No. 9. Article 2885. 21 p. DOI: 10.3390/s24092885.
- Mulla D. J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps // Biosystems Engineering. 2013. V. 114. No. 4. P. 358–371. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.
- Novikov I., Makarov A., Pirogov A. et al. Analysis of hyperspectral images of river waters // Optical Memory and Neural Networks. 2024. V. 33. P. S386–S397. DOI: 10.3103/S1060992X24700668.
- Salmin V., Volotsuev V., Safronov S. et al. Conceptual design of a small, low-orbit Earth observation spacecraft with electric propulsion thrusters // Aerospace. 2025. V. 12. No. 12. Article 1100. DOI: 10.3390/aerospace12121100.
- Shimoni M., Haelterman R., Perneel C. Hyperspectral imaging for military and security applications: Combining myriad processing and sensing techniques // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2019. V. 7. No. 2. P. 101–117. DOI: 10.1109/MGRS.2019.2902525.
- Ustin S. L., Gamon J. A. Remote sensing of plant functional types // New Phytologist. 2010. V. 186. No. 4. P. 795–816. DOI: 10.1111/j.1469-8137.2010.03284.x.