Даты II этапа по некоторым профилям могут отличаться. С точными сроками проведения этапа можно ознакомиться в Личном кабинете участника на платформе «Талант».
Вода в опасности! Участникам профиля «Анализ космических снимков и геопространственных данных» предстоит стать супергероями, чтобы спасти ее.
Профиль подходит для школьников, которые хотят больше узнать о водных объектах нашей планеты, работать с реальными космическими снимками, научиться находить на них скрытые загрязнения и спасать водных обитателей от пластика.
Кроме того, олимпиада — это не только про знания. Благодаря НТО я познакомился с классными ребятами со всей страны, с которыми нас объединяет интерес к науке и технологиям. А ещё мы побывали на экскурсиях в Москве, увидели, как работают ведущие исследовательские и технологические центры, и узнали много полезного о поступлении в вузы и о профессиях, о которых раньше только мечтали.
Для меня НТО стала не просто олимпиадой, а шагом к осознанному выбору будущего. Спасибо организаторам за этот шанс!»
Артём Арефьев. 2024. Призёр
«Сам финал был очень интересным и продуктивным для меня. Мне понравилось абсолютно всё: организация, задания, командная работа и другие финалисты. Думаю, самое важное, что дала мне олимпиада — это опыт работы в таких условиях и с таким большим объемом заданий, а также множество новых знакомств. Обидно, что не получилось дотянуть до БВИ, но это всё равно было очень круто!»Анатолий Мухортов. 2024. Финалист
«В этом году мы участвовали в олимпиаде в третий раз, но впервые именно такой командой: Юля и Соня из Благовещенска, а я с Артёмом из Челябинска. Познакомились мы после того, как нас случайно распределили в одну команду на конкурсе в Обнинске по тематике дистанционного зондирования Земли.
Формат второго тура и финала олимпиады мне очень нравится. Каждый раз всё проходит напряженно, но когда заканчиваешь задачу на втором туре или завершаешь день на финале, встаёшь с ощущением, что тебе по-настоящему нравится то, чем ты занимался. Даже если что-то не получалось.
Мы только закончили 10 класс, и олимпиада дала нам ценный опыт. Теперь я точно знаю, что хочу развиваться в этом направлении. Надеюсь, в следующем году получится добиться БВИ!»
Артём Янцен. 2024. Победитель
«Участие в олимпиаде позволило мне отточить навыки и углубить знания в интересующей сфере, а также приобрести новый опыт как в работе со снимками, так и в командной деятельности. Задачи были увлекательными, и особенно ценно было решать их вместе с сокомандником. Этот опыт оказался крайне полезным, и я с радостью поучаствовал бы в этом профиле снова в следующем году.
Финальный этап запомнился теплой атмосферой: было весело, приятно общаться с разными людьми, а вечером всем вместе отдохнуть. Такая дружелюбная обстановка помогала и сосредоточиться на решениях, и вовремя расслабляться».
Фёдор Шпилевой. 2024. Призёр
Участникам предстоит решать два тура: инженерный и предметный.
Во время I этапа участники получат основополагающие знания и умения, а также подготовятся к решению задач следующего этапа.
Для решения задач II этапа необходимо собрать команду.
Участники продолжат знакомство с космическими снимками и основными подходами к их обработке и интерпретации. Они узнают, как работать в специализированном программном обеспечении, а также освоят основы программирования для обработки пространственных данных.
Работа над задачами второго этапа и изучение образовательных материалов профиля помогут участникам подготовиться к финалу.
Финалисты столкнутся с инженерной задачей по созданию цифрового защитника водоёмов. Участники смогут внести реальный вклад в сохранение природы, ведь им предстоит:
Начиная со II этапа участникам необходимо объединиться в команды. Тем, у кого команды нет, организаторы профиля помогут её найти (подробнее о командообразовании и том, как искать команду).
Чем больше компетенций в команде, тем выше её эффективность.
Участникам понадобятся следующие компетенции:
Владение простейшими приёмами работы с пространственными данными в геоинформационных системах, включая загрузку и визуализацию наборов векторных и растровых данных, редактирование векторных данных, работа с каналами и гистограммами космических снимков, расчет площадей и простейшая геообработка векторных данных (обрезка, пересечение, объединение).
Базовые знания прямых и косвенных дешифровочных признаков.
Владение базовыми навыками программирования на одном или нескольких языках. Рекомендуется Python.
Для участия во II и заключительном этапах понадобится команда из 3–4 человек.
Роль 1. Специалист по дешифрированию снимков
Работа с космическими снимками, принятие решений о предварительной обработке снимков, выбор оптимального варианта синтеза цветного изображения под конкретные задачи, визуальное (по прямым и косвенным дешифровочным признакам) и автоматизированное (с помощью специализированного программного обеспечения) дешифрирование.
Роль 2. Картограф
Работа с картографическими проекциями. Подготовка векторных слоев согласно требованиям задач. Проверка топологической корректности разработанных слоев. Оформление макетов карт.
Роль 3. Программист/Аналитик данных
Создание программного обеспечения для автоматизации процессов предварительной обработки векторных и растровых данных и самого дешифрирования.
