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会议出席者 - noaa/nesdis
● 当前 GC ○ 已发布 7 个，2 个正在开发中 ○ 美国人员/运营 ■ “运营”、“人员”、“美国人员” ○ 关联公司/子公司 ■ “子公司”和“关联公司”的定义 ○ RGIQE ■ 用于比较 SAR 系统的方程式定义 ○ 任务保证 ■ “任务保证”的定义和确定豁免的方法 ○ 数据提交（第 3 层评估） ■ 概述与 TLC 时钟启动相关的第 3 层数据的评估流程 ○ 网络安全 ■ 概述 CRSRA 对必需和推荐的网络安全实践的看法 ○ 地面站分类（正在开发中） ■ 地面站类型、用途和许可要求的定义 ○ 仪器分类和分层（正在开发中） ■ 使用 FWHM 定义仪器类型、用途和许可要求 ● ACCRES 工作讨论的方向 ○ CRSRA 还应为新的/额外的 GC 考虑哪些其他主题？○ 对现有 GC 的变更有何建议？
MIIDAPS-AI - noaa/nesdis/star
摘要 — 在本文中，我们利用最先进的人工智能 (AI) 技术，通过微波和红外传感器，在全天候、全地表条件下对温度、湿度、表面和云参数进行卫星遥感。多仪器反演和数据同化预处理系统，人工智能版本，简称 MIIDAPS-AI，适用于极地和地球静止微波和红外探测器和成像仪，以及组合红外和微波探测器对。该算法可生成温度和湿度的垂直剖面以及表面温度、表面发射率和云参数。高光谱红外传感器的其他产品包括选定的痕量气体。从微波传感器，可以从初级产品中获得降雨率、第一年/多年海冰浓度和土壤湿度等其他产品。与传统的操作探测算法相比，MIIDAPS-AI 算法效率高，准确度没有明显下降。这种深度学习算法自动生成的雅可比矩阵可以提供可解释性机制，以建立算法的可信度，并量化算法输出的不确定性。计算增益估计为两个数量级，这为以下两种情况打开了大门：1）处理大量卫星数据，或 2）在处理相同数量的数据的情况下，提高及时性并显着节省计算能力（从而节省成本）。在这里，我们概述了 MIIDAPS-AI 的实现，讨论了它对各种传感器的适用性，并为选定数量的传感器和地球物理参数提供了初步性能评估。
遥感网络安全 - noaa/nesdis
• 定义 • 俄罗斯-乌克兰冲突和太空网络漏洞 • 太空系统面临的一般网络威胁 • 卫星通信：与遥感的关系 • 遥感特定的网络漏洞 • 示例 1：能源部门 • 示例 2：食品和农业部门 • 缓解 • 问答
NESDIS 地面企业研究 NGES
REQ-004 NESDIS 将确保由 NOAA、美国和全球观测系统的数据组成的国家历史传感器、环境和模型数据档案的质量、准确性、可靠性、保存性、可发现性和可访问性。
NESDIS 影响简报：NOAA 的人工智能
2023 年 1 月至 9 月期间，美国经历了 18 起天气和气候灾害，每起灾害造成的损失都超过 10 亿美元。飓风多拉引发的毁灭性野火摧毁了夏威夷毛伊岛的历史名镇拉海纳。大火造成 97 人死亡，数千所房屋、车辆和企业被毁。为此，NOAA 正在结合先进的卫星产品、燃料、地形和火灾天气数据来训练机器学习模型，以预测极端火灾行为，并将有助于改善野火事件的准备和响应。有关更多信息，请参阅 NESDIS 影响简报火灾天气故事和 NESDIS 影响简报极端事件故事。
什么是 AI-Ready 开放数据？ - noaa/nesdis/star
• 完整性（空间 / 时间 / 人口统计） • 一致性（数据集内的一致性） • 无偏见（无系统性“倾斜”） • 及时性（数据发布速度） • 出处与完整性（与可信来源无任何变化） 访问文档
NOAA NESDIS空间天气数据试验项目
■闪烁是指电离层状态中的快速，局部，强烈的波动■闪烁会影响通过电离层传播的无线电信号的功率和相位■可以显着破坏基于GNSS的定位和卫星导航应用（例如信号的丢失）○TEC和闪烁指数从GNSS伪造，载波阶段和信噪比（SNR）测量值（SNR）测量值○最大每日中位延迟30分钟30分钟●NOAA国会方向：
ATMS SDR辐射校准ATBD -NOAA/NESDIS/Star
Acronyms ADC A nalog-to- D igital C onverter AIRS A tmospheric I nfra r ed S ounder AMSU A dvanced M icrowave S ounding U nit ATBD A lgorithm T heoretical B asis D ocument ATMS A dvanced T echnology M icrowave S ounder CCA C ircuit C ard A ssembly DN D ata N umber DPLX D i pl e x er EDR E nvironmental D ata R ecord EOS E arth O bserving S ystem EU E ngineering U nit EUMETSAT E uropean O rganization for the E xploitation of M eteorological S atellites GEO GEO location HAMSR H igh A ltitude M MIC S ounding R adiometer HIRS H igh resolution I nfrared R adiation S ounder HKPG H ouse K ee P in G IF I ntermediate F requency IMAS I ntegrated M ultispectral A tmospheric S ounder IMF I nstantaneous M easurement F requency IDPS I nterface D ata P rocessing S egment IR I nfra r ed LO L ocal O scillator LNR L ow- N oise R eceiver MHS M icrowave H umidity S ounder MMIC M onolithic M icrowave I ntegrated C ircuit MSU M icrowave S ounding U nit MUX MU ltiple X er MW M icro W ave MXR M i X e R NASA N ational A eronautics and S pace A dministration NEDT N oise- E quivalent D ifferential T emperature NGES N orthrop G rumman E lectronic S ystems NOAA N ational O ceanic and A tmospheric A dministration NPOESS N ational P olar-orbiting O perational E nvironmental S atellite S ystem NPP N POESS P reparatory P roject PLLO P hase L ocked L ocal O scillator POES P olar-orbiting O perational E nvironmental S atellite PRT P latinum R esistance T图仪质量计q quality a sessment qc q otaly c introl rdr rd a a a a rf ecord rf rf r adio fre ffe rfe r adimeter f ront e nd s s urface s urface a coustict w ave
CSIB 调查 7.15.2022_PDF 版本.xlsx - 人口普查局
美国商务部工业和安全局 (BIS) 技术评估办公室与美国国家航空航天局 (NASA)、行政长官办公室和美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、国家环境卫星、数据和信息服务 (NESDIS) 合作，正在对 NASA、NOAA-NESDIS 和更广泛的美国民用航天工业基地 (CSIB) 附属组织进行调查和评估。由此产生的数据将有助于确定参与 CSIB 的组织的结构和相互依赖关系，并确定其相关的供应链。这项工作还将有助于 NASA 和 NESDIS 理解和应对供应链缺陷的能力，例如供应链中断和制造来源减少和材料短缺 (DMSMS)、外国采购和依赖、财务绩效、网络安全事件、关键矿物和材料的使用、COVID-19 大流行的影响以及 CSIB 面临的其他挑战。
