摘要 精准农业的核心概念是管理田间土壤和作物生长的变化,以更有效地利用农业投入。自 20 世纪 80 年代中后期农业技术开始发展以来,遥感一直是精准农业不可或缺的一部分。地面平台、载人飞机、卫星以及最近的无人机上搭载的各种类型的遥感器都已用于精准农业应用。自 20 世纪 70 年代以来,最初的卫星传感器(如 Landsat 和 SPOT)已广泛用于大面积地理区域的农业应用,但由于其空间分辨率相对较粗且重访时间较长,因此在精准农业中的应用有限。高分辨率卫星传感器的最新发展大大缩小了卫星图像和机载图像之间的空间分辨率差距。自 1999 年第一颗高分辨率卫星传感器 IKONOS 发射以来,已有许多商用高分辨率卫星传感器问世。这些成像传感器不仅可以提供高空间分辨率的图像,还可以重复查看同一目标区域。高重访频率和快速数据周转时间,加上其相对较大的空中覆盖范围,使高分辨率卫星传感器对包括精准农业在内的许多应用具有吸引力。本文将概述市售的高分辨率
Pléiades 双星是分辨率极高的卫星,标准配置是提供 50 厘米正射影像产品。SPOT 6 和 SPOT 7 旨在将 SPOT 5 的成功扩展到 1.5 米产品系列。该卫星群位于同一轨道上,具有前所未有的反应能力,可在同一天重访地球上的任何地方。每天的多个任务计划可实现无与伦比的数据收集优化:可以考虑不可预见的天气变化以及最后一刻的请求,以提供一流的服务。
OHB-ITARIA S.P.A领导的财团正处于土星B期(合成孔径雷达立方体形成飞行)的B期,这是意大利航天局(ASI)计划的一部分,促进了下一代意大利立方体的发展。土星是一个示范任务,该任务采用了多个输入 - 型号输出(MIMO)技术,该技术应用于配备合成孔径雷达(SAR)进行地球观察的一群立方体。MIMO基于合作的主动传感器,每个传感器都会传输信号并接收与整个群体相关的照明的公共区域反向散射,从而增加了测量性能,趋势近似于传感器数量的平方。完整的土星星座具有16个迷你群(3个立方体中的每一个),分布在4个SSO上,同样间隔了3个小时的当地时间。星座旨在提供1.5 h的平均重访时间和全球1天的干涉重访时间。该演示任务的目的是验证在3个立方体的小型sar上应用于SAR的MIMO技术,在低地的底部朝阳同步轨道上紧密地形成。使用OHB-I的M 3多任务模块化平台,配备了Aresys S.R.L.开发的小型SAR仪器和空中客车意大利S.P.A.,我们的任务能够在30 km的缝隙中实现5x5 m的分辨率。
过去,具有足够成像能力的卫星解决方案对于许多行业来说成本过高,而且无法提供真正有用的持久覆盖范围。L3Harris 长期以来一直生产一些最值得信赖的太空“眼睛”,它通过重新设计其高端光学器件、专利结构和出色的图像质量产品来满足这一需求,从而生产出 SpaceView 系列高性能成像有效载荷。SpaceView 系统专为小型卫星群量身定制,以实惠的价格实现更快的重访率和更大的覆盖范围——同时仍能提供关键情报。
OpenConstellation 是一个互助卫星基础设施,彻底改变了数据访问和信息共享。共享太空资产可大幅降低成本并简化数据访问,无需政府或组织资助自己的卫星星座。借助扩展的卫星网络,每个成员可以访问多达三倍的数据,从而缩短重访时间并扩大覆盖范围。优先任务可确保成员在其感兴趣的区域获得数据和专有权,而 Open Cosmos 全面的全任务管理涵盖从概念设计到制造、发射、运营和宝贵数据洞察的各个方面。
Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加,并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此,目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。
Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加,并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此,目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。
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Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新的软件和处理算法正在提供具有完全地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加,并导致 SAR 用户社区的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此,目前可用的培训材料不能很好地满足他们的信息需求。