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地球观测的社会价值
本文以地球观测（EO）为例，探讨了评估高科技基础设施的社会经济影响的主要挑战。EO是太空经济的一个重要领域，为了解地球的自然和社会方面提供了宝贵的见解。随着国家机构对EO等高科技基础设施的投资，评估其社会经济回报（不要与财务回报混淆）的需求日益增长。然而，对于如何评估这种社会影响，并没有明确的共识。基于研究基础设施的社会成本效益分析和太空经济投资的社会经济影响这一新研究领域，我们提出了一个新的评估框架，该框架考虑了EO价值链上的各个利益相关者。这种方法可以用于评估其他高科技公共基础设施的社会经济回报，如望远镜、粒子加速器、基因组平台、同步加速器光源、超级计算机和云基础设施。
行政部门对地球观测的策略 - 出版物
随着组织面临日益增加的经济不确定性、资源限制、环境压力和错综复杂的运营风险，地球观测 (EO) 提供了几乎无与伦比的洞察力。随着温室气体 (GHG) 排放量的增加和全球气温的升高（2024 年超过 2023 年，成为有记录以来最热的一年），世界正走向更多极端天气事件，例如热浪、野火和干旱，这些事件扰乱了经济、摧毁了社区并给资源造成压力。冰盖融化和海平面上升威胁着沿海城市，而气候模式的变化则危及数百万人的食物和水供应。不作为的代价正在不断上升，迫使企业和政府都必须提高应变能力并迅速适应。
第四届地球观测的研究公告
1.2关于地球观测的第四次研究公告的概述…4 2。研究类别……………………………………………………………………………………8 2.1。地球观察研究计划…………………………………………8 2.2。JAXA卫星项目研究………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… GCOM-C…………………………………………………………………………………………………………………… Moli…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Instruction for responding to this EO-RA………………………………………68 3.1 Qualifications……………………………………………………………………68 3.2 Research agreement conclusion…………………………………………………68 3.3 Research period…………………………………………………………………68 3.4 Resource…………………………………………………………………………68 3.5 Obligations………………………………………………………………………69 3.6选择……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………” postponement…………………………………………………70 3.10 Important dates for selection of proposals………………………………………70 3.11 Proposal submission and contact point…………………………………………70 4.提案内容的指示……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………内容………………………………………………………………………………………………………………………Description of research agreement………………………………………………75 5.1 Contractual procedure…………………………………………………………75 5.2 Research agreement summary…………………………………………………75
用于地球观测的可解释人工智能
人工智能和机器学习在地球观测 (EO) 和遥感领域无处不在。与它们在计算机视觉领域的成功相一致，它们已被证明可以在 EO 应用中获得高精度。然而，在将复杂的机器学习模型用于特定应用之前，EO 专家还应考虑其弱点。其中一个弱点是复杂的深度学习模型缺乏可解释性。本文回顾了地球观测领域已发表的可解释 ML 或可解释 AI 示例。可解释性方法分为：内在解释与事后解释、模型特定与模型无关、全局解释与局部解释，并提供了每种类型的示例。本文还确定了社会科学和即将出台的联合国教科文组织人工智能伦理监管建议以及欧盟人工智能法案草案中的关键可解释性要求，并分析了这些限制在 EO 领域是否得到充分解决。研究结果表明，对于哪些模型可以被视为可解释或不可解释尚不明确。 EO 应用通常使用随机森林作为“可解释的”基准算法来与复杂的深度学习模型进行比较，尽管社会科学明确指出大型随机森林不能被视为可解释的基准算法。其次，大多数解释针对的是领域专家，而不是算法的潜在用户、监管机构或可能受算法决策影响的人。最后，出版物往往只是提供解释，而没有通过目标受众测试解释的实用性。鉴于这些社会和监管方面的考虑，我们提供了一个框架来指导选择合适的机器学习算法，该框架基于是否有具有高预测精度的更简单的算法以及解释的目的和目标受众。
2030 年地球观测的采用和影响...
卫星对地观测 (EO) 提供各种不同类型的环境信息，这些信息具有全球性、全面性、准确性、可重复性和及时性，是有效规划和实施发展援助活动的关键。此外，欧洲拥有世界领先的对地观测能力；无论是在太空任务方面（欧盟哥白尼、欧空局、欧洲气象卫星组织、欧洲国家任务），还是在下游地理信息部门提供的各种专业产品和服务方面。特别是，哥白尼标志着地球观测新时代的开始，现在正在发射的哨兵卫星是运营环境信息服务的基础，其数据量空前，数据将长期持续到 2030 年及以后。
非洲科学技术与创新观测的法规（Aosti）
召回执行委员会在2006年1月在苏丹喀土穆的八届普通会议上通过的决定ex.cl/dec.254（viii），认可了非洲的科学和技术巩固行动计划（CPA），并考虑了CPA的审查过程，并在十年的科学，技术，技术和Innoveration Innoveration Inneove策略中导致了CPA审查过程。
用于地球观测的量子计算 - M2GARSS 2024
https://www.quantinuum.com/news/quantinuum-h-series-quantum-computer-accelerates-through-3-more-performance-records-for-quantum-volume-217-218-and-219