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World File Search SystemEarthCARE
EarthCARE – 地球云和气溶胶辐射探测器
EarthCARE 的数据将改善天气预报和气候预测。它将使人们更好地了解云和气溶胶在将入射太阳辐射反射回太空和捕获地球表面发射的红外辐射方面所起的作用。它将通过测量云滴、冰晶以及天然和人造气溶胶的垂直分布来实现这一目标。除了直接影响地球的能量平衡外，气溶胶还影响云的生命周期。气溶胶和云之间的相互作用是我们对气候系统理解中最显著的差距之一。因此，对它们进行测量将更准确地观察地球的能量预算。EarthCARE 将运行在与太阳同步的 393 公里极地轨道上，在午后穿越赤道以优化日照条件。
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
未来的地球观察计划未来呼吁...
作为其未来地球观察计划（FutureEO-1）段2的一部分，欧洲航天局（ESA）宣布了ESA成员国1地球观察（EO）社区的科学家的机会，以及加拿大，加拿大，立陶宛，斯洛伐克或斯洛伐克的机会，以准备将提议评估为潜在地球探险者的提议，以备被评估为潜在的地球探索者。这些任务将提供在EO领域进行研究的数据和/或证明与科学和面向应用程序的用户社区相关的新创新EO技术的潜力。未来的研究任务要素包括一系列解决关键地球科学问题的任务。To-date, ten Earth Explorer missions have been selected for implementation, namely GOCE (Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer), Aeolus (Atmospheric Dynamics Mission), CryoSat (polar ice monitoring), SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), Swarm (Earth's magnetic field and environment), EarthCARE (Clouds, Aerosols and Radiation Explorer), Biomass (Forest Carbon mission), FLEX （荧光资源管理器），论坛（对行星的辐射预算和气候的新见解）以及和谐（在地球表面或附近发生的精细运动）。此外，目前正在第0阶段（Cairt，Nitrosat，Seastar和Wivern）研究四个地球探险家11候选人。此外，未来的研究任务要素还包括与ESA成员国以外的太空机构合作开发的机会任务，以及基于小型卫生馆的侦察任务的更敏捷的开发，与地球探险家的呼吁分开。目前正在实施两个基于卫星的小型卫星任务（CUBEMAP和HYDROGNS），而下一代重力任务（NGGM）正在准备与NASA合作的机会，以实现联合质量变化和地球科学国际星座（魔术）。此呼吁背后的动机是该机构希望尽可能地与科学界的联系，以确定和推进未来-1的内容。地球观察策略并伴随着未来的挑战（请参阅ESA的地球观察科学策略：科学进步和社会利益的新时代，
3D云通过地理空间意识到的蒙版自动编码器
swath（1.4 km）。此外，凭借其太阳同步轨道，Cloudsat在同一当地时间经过赤道，将观察结果限制为在一天中的特定时间内“快照”。相比之下，成像仪器在更广泛的视野和更高的时间分辨率上进行测量，但它们仅提供“自上而下”的视角，并且不会直接测量大气曲线。但是，将不同光谱通道中的图像与大气轮廓重叠的测量结合在一起，可以推断雷达轨道以外的垂直轮廓。Barker等。[3，4]通过强度像素匹配，开发了一种将地球保健曲线扩展到3D的算法。最近的工作[5，6，7]使用了基于ML的方法（例如U-NET，CGAN，线性回归，随机森林，XGBoost），以从“自上而下”的测量中估算垂直云信息。特别是Brüning等人。[5]从MeteoSat第二代（MSG）旋转增强的可见和红外成像仪（Seviri）的卫星图像进行了训练，并具有Cloudsat Cloud Cloud Radar（CPR）反射率，重建3D云结构。对于所有方法，模型训练需要数据源之间的精确空间和时间对齐。由于雷达卫星的立交桥有限（图1b），轮廓测量值少于可用的图像（为了进行比较，MSG/Seviri每年产生40 TB的图像数据，而CPR每年产生150 GB）。然后，我们使用匹配的图像profile对进行了3D云重建任务的预训练模型。自我监督学习（SSL）的最新进展（SSL）在大型未标记数据集的训练前模型中表现出了希望，但它们在云研究中的应用仍然不足。在这项工作中，我们将SSL方法（MAE，MAE，[8]）和GeoSpatemance Authewawe AutoCododers（基于Satmae，[9]）应用于2010年的多光谱MSG/SEVIRI数据。我们的结果表明，预训练始终提高此任务的性能，尤其是在热带对流带等复杂地区。具有地理空间意识的预训练模型（即时间和坐标编码），尤其是胜过随机初始化的网络和更简单的U-NET体系结构，从而改善了重建结果。该代码将在接受后提供。