在美国内布拉斯加州,立方体卫星被用于测量地面水的蒸发量,分辨率达到 3 米。立方体卫星产生的数据与地面气象塔的地面数据进行了比较。尽管这些地面塔也可以成为测量水蒸发量并利用数据预测和检测干旱的解决方案,但使用立方体卫星更为可行。农民维护地面设备并不断检查的成本将高于使用立方体卫星。这些立方体卫星还显示出与地面数据(来自地面仪器)的高度相关性。下面的数据显示了内布拉斯加州三个不同田地的每日蒸发率,以及卫星数据和地面塔数据(红线和蓝线)的相关性。如果将地面塔数据视为可接受值,则卫星数据的 r^2 为 0.86–0.89,平均绝对误差在 0.06 至 0.08 毫米/小时之间。 (Aragon 等人,2021 年),从而展示了如何使用立方体卫星数据来取代这些传统的气象塔。:
500,000卫星巨型构造低地球轨道(LEO)卫星巨型构造,例如SpaceX的Starlink,有望更快地提供卫星互联网连接的技术。1这项技术使用的卫星比地球上的卫星更靠近地球表面,而对地静止的卫星为GPS或较慢的卫星Internet连接等电力技术。距地球表面的距离较近,也意味着需要更多的设备来提供一致和快速的连接。2一个估计将到2030年推出的额外卫星数量为58,000。3 Starlink提议的巨型构造范围从30,000至40,000颗卫星,随着较旧的卫星的到期,不断补充。4个研究人员在亚马逊项目Kuiper,OneWeb等的多个竞争星座中追踪了500,000多个卫星的国际建议。5美国卫星发射的指数增长许可证是从联邦通信委员会授予的,并免于联邦环境审查。 65美国卫星发射的指数增长许可证是从联邦通信委员会授予的,并免于联邦环境审查。6
Visvesvaraya技术大学(VTU),以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案,于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育,研究,创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维,为了平稳的行政活动,在班加罗尔(Muddenahalli),Mysuru,Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维,被恰当地称为“ Jnana Sangama”,“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上,具有现代的建筑优雅和美丽。
地球同步赤道轨道(GEO)是许多重要空间资产的所在地,例如远程通讯和导航卫星。GEO中监视居民空间对象(RSO)是实现空间情境意识(SSA)和保护批判空间资产的关键方面。然而,由于目标的极端距离以及包括云的缘故,大气/天气效应,光污染,传感器噪声/缺陷和恒星闭合,因此基于地面的地理对象进行了挑战。Kelvins Spotgeo挑战旨在确定来自低成本地面望远镜的图像在多大程度上可用于检测GEO和近Geo RSO,仅来自没有任何其他元数据的光度信号。同时,Spotgeo数据集还解决了有关卫星检测问题的计算机视觉观点中缺乏公开可用的数据集;通过组装和释放这样的数据集,我们希望在光学检测RSO上付出更多的努力,并为现有方法和将来的方法提供客观的台式标记。在这项工作中,我们介绍了Spotgeo数据集开发,Challenge设计,评估指标和结果分析的详细信息。
8025 - 8400 联邦地球探测卫星服务(非联邦视具体情况而定)(非联邦授权需视具体情况进行电磁兼容性分析)
近年来,太空行业的两个主要主题是向月球任务的复兴,促进了人类在太阳系中的扩展以及立方体发射的迅速增长。月球任务将在可持续太空探索中发挥重要作用。路线图概述了当前和下一代探险家的下一步,并重申了14个太空机构返回月球的兴趣。在过去的十年中,一种更大胆的空间创新方法和低成本小卫星的扩散邀请了商业化,随后加速了微型技术的发展,并大大降低了与立方体相关的成本。在这种情况下,越来越多的立方体被视为低地球轨道以外的开创性任务的平台。本文描述了向月球进行的3U纳米卫星任务,该任务设计为UKSEDS卫星设计竞赛的一部分,能够捕获和分析月球环境的细节。为了实现主要的任务目标,已经包括一个相机和红外光谱仪,以将有关历史悠久的月球标志的信息转移到地球上。该设计的开发是与Open Cosmos的OpenKit集成的,并由SSPI领域的专家进行了审查。本文包括对当前微型工具状态的详细评估以及通过Lunar Cubesat Mission可以实现的科学回报质量。这是对月球群体的整体可行性研究,讨论与立方体技术相关的当前局限性和挑战的讨论以及未来任务的框架。
摘要。本文提出了一种建模方法,旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像(高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射),以及来自全球(1 o)数据集的历史气候(每月温度和降水量)和土壤属性(质地、C 和 N 含量)作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行,以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•,最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自