8.2.1 在哪里可以找到有关最新版本处理的资料? ...................................................................... 48 8.2.2 如何找到用于处理单个产品的版本? ...................................................................... 48 8.2.3 如何获取有关过去异常或事件的信息? ...................................................................... 48 8.2.4 为什么热通道图像中有时会出现空白区域? ...................................................................... 49 8.2.5 如何从连接点插值到图像网格? ...................................................................................... 49 8.2.6 如何计算 L1/L2 图像中任意像素的采集时间? ...................................................................... 50 8.2.7 如何计算卫星与太阳之间的相对角度? ............................................................................. 50 8.2.8 如何在 1 级产品中将亮温转换为辐射度? ................................................................ 50 8.2.9 如何在 1 级产品中将辐射度转换为反射率? ................................................ 51 8.2.10 如何找到 SLSTR 光谱响应函数? ...................................................................................... 51 8.2.11 如何找到影像中条带的中心? ...................................................................................... 51 8.2.12 什么是填充? ............................................................................................................. 51 8.2.13 什么是孤立像素,它们有用吗? ...................................................................................... 52 8.2.14 为什么影像两侧有一排未填充的像素? ............................................................................. 52 8.2.15 1 级产品中不同云罩之间有什么区别? ............................................................. 53 8.2.16 如果指向标志升起,这意味着什么? ............................................................................. 53 8.2.17 如何在产品清单中查找质量信息? ............................................................................. 54 8.2.18 如何计算 1 级的每像素不确定度? ........................................................... 55 8.3 如果您有疑问 ................................................................................................................ 55
UCP 正在与其他用户社区、行业、服务提供商和研发部门合作,汇集不同应用领域的专业知识和见解,分享经验,并通过鼓励跨学科合作来加强欧盟创新者网络
后现代开口ISSN:2068-0236 | E-ISSN:2069-9387涵盖:Web of Science(WOS); ebsco; Erih+; Google Scholar;哥白尼索引;想法重复; econpapers; socionet; ceeol; Ulrich Proquest; Cabell,Journalseek; scipio; Philpapers; Sherpa/Romeo存储库; kvk;世界猫; Crossref; Crosscheck 2021,第12卷,第2期,第433-449页| https://doi.org/10.18662/po/12.2/316 Interdisciplinary Educational Technology based on the Concept of Human Brain Functional Asymmetry Alexander VOZNYUK 1 , Sergey GOROBETS 2 , Serhii KUBITSKYI 3 , Victoriia DOMINA 4 , Natalia HUTARIEVA 5 , Maxim ROGANOV 6 , Ihor Bloshchynskyi 7 1 1英语和主要ELT方法论,Zhytomyr Ivan Franko州立大学,10008,Zhytomyr,乌克兰,乌克兰,Alexvoz@ukr.net,orcid.net,orcid.0000-0000-0000-- 0000- 0002-2-44458-2386
CMEMS 的发展与最终用户现有和未来的需求紧密相关。但是,用户需求不会直接转化为观测需求;它们必须经过服务的增值链;为此,需要考虑地球观测、数值建模和数据处理技术领域的新科学和技术进步,以定义正确发展服务所需的要求。CMEMS 服务发展战略及其相关的研发重点 [3] 引入了一套总体目标和相关行动以及研发重点,以将服务从初始状态发展为成熟、先进、领先和创新的哥白尼服务。需要进行重大发展,特别是要对海洋进行精细监测和预报,并改善对沿海地区的监测。这对于海上安全、海上运输、搜索和救援、污染监测和海上作业等关键应用至关重要。CMEMS 还必须提高其监测和预测海洋生物地球化学状态的能力(例如海洋碳吸收、酸化、脱氧、富营养化、水质、生物生产力)。这是海洋战略框架指令 (MSFD) 所要求的,以指导政府和行业的决策和行动,并为海洋资源(渔业、水产养殖)的管理提供信息。现场观测系统的未来发展需要与这些目标保持一致。
我们现在面临的挑战之一就是理解卫星定期传送的这些 PB 级数据,并将它们与地球上收集的其他数据(例如通过地面基础设施、连接传感器或互联网和社交媒体上的开放数据)联系起来。因此,这里的重点实际上是从这些大数据中提取相关的“信息”和“情报”。用肉眼观察不再是一种选择。数据太多,类型也太多。仅哨兵卫星每天就传送了 TB 级的数据,而人类操作员需要几百年才能查看卫星传来的数据,所以我们需要机器来完成这项工作。这就是人工智能发挥作用的地方。它是一种非常强大的工具,提供了一种新的、自动化的、可扩展的方式来完成这项工作。人工智能和地球观测卫星真的是天作之合。
○使用ISO 19115元数据记录标准互操作的可互操作○OGC服务,例如CSW(目录服务)可查找 /可访问的数据,○用于数据产品 /使用DOIS可查找 /可访问 /可访问 /可访问的全球和欧洲数据标准(WMO OAI-PMH / EU Inspire)(
• 自然遗产:自然地貌,由物理和生物构造或此类构造群组成,从美学或科学角度来看具有突出的普遍价值;地质和地貌构造以及明确划定的区域,构成从科学或保护角度来看具有突出的普遍价值的濒危动植物物种的栖息地;自然遗址或明确划定的自然区域,从科学、保护或自然美景的角度来看具有突出的普遍价值。此外,研究重点包括陆地和水下文化遗产。
更新了 ARA 的定义 36.5 GHz 信道 ARA 放宽至 0.75K,以与总不确定度计算 (MRD-240) 保持一致。MRD 中提供的总体不确定度计算定义 1-sigma 限制适用于稳定性要求 MRD-250、MRD-260、MRD-270 增加了关于极端海风中 L 波段测量操作使用的部分。更新了微波成像任务以包括 COWVR 任务。表 MRD-2 更新了 36.5 GHz 信道的新 ARA 值 0.75 K。完全修订了空间采样要求。MRD-190 和 MRD-200 进行了澄清和相应修改。添加了沿扫描和跨扫描定义 澄清了到海岸的距离定义 添加了瞬时视场 (IFOV) 定义 添加了仰角定义 添加了方位角定义 澄清了足迹和足迹椭圆的定义 添加了全波束定义 添加了旁瓣定义 澄清了宽波束效率定义
中间用户是哥白尼卫星图像与最终用户社区之间的主要纽带。也被指定为下游提供商,他们通常是增值服务提供商,将原始数据处理成可供最终用户利用的信息。2018 年,哥白尼在下游市场的收益估计在 1.25 亿至 1.5 亿欧元之间,高于 2015 年的 5400 万欧元(这些收益是针对本报告涵盖的 10 条价值链进行评估的)。预计到 2020 年,它们的复合年增长率将达到 15% 左右。这些市场增长的主要驱动力是最终用户对定制产品的特定需求与其当前产品之间的差距,以及可再生能源等某些行业逐步采用基于 EO 的解决方案。
对于自然灾害保险,哥白尼系统给中间用户带来的收益估计很低,因为(再)保险公司非常具体的需求与市场上可用的 EO 产品之间仍然存在差距。结果是,EO 原始数据要么由能够负担得起基础设施的最终用户在内部处理,要么根本不使用卫星图像,因为它们被视为非关键数据来源。指数产品代表了中间用户的潜在市场,但哥白尼星座尚未建立足够长的时间以进行利用。鉴于自然灾害保险涉及的金额非常大,最终用户的收益可能会高得多。然而,迄今为止,(再)保险公司在采用哥白尼系统方面观察到的巨大差异使得很难对准确的总体价值进行评估。