Добро пожаловать в очередной выпуск рассылки «Основы дистанционного зондирования Земли» (Earth Observation Essentials) — бесплатного двухнедельного дайджеста от TerraWatch, освещающего ключевые события на рынке ДЗЗ, а также содержащего эксклюзивные аналитические материалы и комментарии.

Цикл хайпа внедрения наблюдения Земли в 2026 году – и почему он не очень полезен

Автор: Аравинд

Ключевые события в сфере наблюдения Земли

Испанский ДЗЗ-стартап Xoople привлёк $130 млн в рамках серии B для картографирования Земли под задачи ИИ, а также объявил о контракте с американской L3Harris Technologies на начало разработки сенсоров для спутниковой группировки Xoople.

Как я отметил в интервью TechCrunch, отличие Xoople в том, что «они проложили каналы дистрибуции до того, как получили собственный источник данных – интегрировавшись в Microsoft и Esri, две платформы, где уже находятся корпоративные клиенты, государственные структуры и большинство пользователей ГИС».

Starcloud привлёк $170 млн в серии A для создания центров обработки данных в космосе при оценке в $1.1 млрд. Компания также сообщила, что краткосрочная бизнес-модель будет заключаться в продаже вычислительных мощностей другим аппаратам на орбите – иными словами, в обеспечении периферийных вычислений для спутников ДЗЗ (подробнее ниже).

Это может преподноситься как ставка на орбитальные вычисления, но, если читать между строк, становится ясно: краткосрочная бизнес-модель опирается именно на ДЗЗ. Подобно тому, как государственные контракты стали якорным спросом, позволившим построить коммерческие группировки ДЗЗ, сейчас рабочие нагрузки ДЗЗ становятся якорным спросом, запускающим орбитальную вычислительную инфраструктуру.

Vantor анонсировал планы по запуску двух новых группировок малых спутников ДЗЗ: одна с разрешением 20 см, другая – 40 см высокой периодичностью съемки. Это сигнализирует, что даже лидер отрасли по разрешению теперь признаёт: рынок требует как высокой детализации, так и высокой частоты съёмки.

Администрация США предложила бюджет NASA на 2027 финансовый год в размере $18.8 млрд, что на 23% меньше, чем в 2026 году. При этом предполагается сокращение финансирования наук о Земле на 52% – с $2.15 млрд, утверждённых в 2026 году, до $1.02 млрд, запрошенных на 2027 год.

Помимо отмены нескольких научных миссий по изучению Земли (больше подробностей в моём посте в LinkedIn), бюджетное предложение также предусматривает «один последний спутник Landsat», выделяя $109 млн на поддержку перехода Landsat к коммерческому решению.

Ниже представлен субъективный взгляд на цикл хайпа внедрения ДЗЗ за 2026 год. Двадцать вариантов использования, расположенных на основе трёх критериев: готовность платить за коммерческие спутниковые данные, реальное состояние регулярной выручки и рост компаний за каждым вариантом использования.

Имейте в виду: не каждый вариант использования на этом графике достигнет плато – и не из-за провала продукта или внедрения. Для некоторых пользователей достаточно открытых данных Sentinel, Landsat и Copernicus. Коммерческие спутниковые данные добавляют точность, разрешение или оперативность, но для определённых кейсов бесплатной альтернативы уже достаточно. Эти варианты могут двигаться по кривой, но потолок для внедрения коммерческого ДЗЗ структурно ниже.

Первый: варианты использования, достигшие плато продуктивности, почти все «заякорены» в государственном секторе: оборона и разведка, реагирование на катастрофы, морская безопасность и картографирование. Эти вертикали не «пересекали пропасть» традиционным способом. Они были встроены в государственные операции с самого начала, финансировались из государственных бюджетов и двигались институциональными мандатами.

Второй паттерн столь же показателен: триггер инноваций пуст. Несмотря на волну новых спутниковых группировок с новыми сенсорами и стремительное появление ИИ и фундаментальных моделей для ДЗЗ – никаких действительно новых коммерческих вариантов использования ДЗЗ не формируется. Хотя эти достижения реальны и значительны, главный вывод таков: большинство из них улучшают и делают более жизнеспособными существующие кейсы. Гиперспектральные данные делают разведку полезных ископаемых более точной, высокодетальная радарная съемка улучшает мониторинг инфраструктуры, ИИ ускоряет аналитику во всех областях и так далее.

Проблема индустрии ДЗЗ – явно не в недостатке того, что она может делать; она в том, чтобы превратить то, что она уже умеет, в то, за что покупатели будут платить большие деньги и делать это регулярно.

На самом деле не так много. Цикл хайпа – это полезный снимок того, на чём сосредоточено внимание отрасли. Но как инструмент для понимания внедрения ДЗЗ у него есть фундаментальная проблема. Другими словами: показав вам график, я говорю, что он не очень полезен и совершенно недостаточен.

Цикл хайпа показывает вам, где находятся варианты использования. Чего он не может показать – почему они там находятся и что нужно, чтобы сдвинуть их с места.

Варианты использования, находящиеся в одной и той же позиции на кривой, могут оказаться там по совершенно разным причинам. Один может застрять, потому что его рынок рухнул. Другой – потому что продукт так и не вышел за рамки индивидуальной поставки под проект. Третий – потому что его целевые покупатели медленно внедряют новые технологии. Одинаковое положение, разные проблемы, разные пути вперёд.

То же самое верно для кейсов, набирающих обороты. Одни успешны, потому что заменяют что-то дорогое, что покупатель уже делал. Другие – потому что регулирование вынуждает к внедрению. Третьи – потому что несколько компаний поняли, как встроить продукт в существующий рабочий процесс покупателя. Одна и та же часть кривой – разные причины нахождения там.

Цикл хайпа говорит вам где, но не говорит почему. А без понимания почему вы не можете понять, что делать дальше – создаёте ли вы продукт на основе ДЗЗ, инвестируете ли в компанию ДЗЗ или пытаетесь внедрить ДЗЗ внутри своей организации.

Для этого нужна другая оптика. Та, которая объясняет механизм внедрения ДЗЗ и почему большинство того, что индустрия называет «вариантом использования», таковым не является.

Самый свежий аналитический материал – «Анатомия варианта использования ДЗЗ» – глубоко погружается в то, что составляет вариант использования ДЗЗ, какую роль играет ИИ в прохождении цикла, что общего у успешных кейсов и многое другое.

Одно визуальное решение с использованием ДЗЗ

NASA недавно разработало новый метод отслеживания потери тропических лесов, который выдаёт сигналы о вырубке более чем на три месяца быстрее, чем существующие методы. Хотя Landsat и Sentinel критически важны для мониторинга вырубки лесов, их ограничением являются облака.

Недавно запущенный спутник NISAR с РСА-инструментом L-диапазона способен улавливать детали, которые другие РСА-спутники пропускают или которые приводят к ложным срабатываниям. Использование комбинации оптики и РСА означает, что срубленные деревья можно фиксировать в реальном времени с повышенной точностью.

Изображение ниже от NASA демонстрирует это.