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Miras 示范试点项目 - 面向 SMOS
系统部门表示，为了演示 MIRAS 等分布式系统的技术，必须对整个仪器的代表性部件进行面包板测试和端到端测试。也就是说，我们必须超越子系统制造，进入系统级别，真正巩固孔径合成辐射计的技术，包括校准。这不仅是为了证明电气性能，也是为了证明机械设计和信号线束。因此，建议建立 MIRAS 演示试点项目 (MDPP-1) 活动，以制造整个臂段，以及位于平台轮毂中的一些其他单元，以完成系统。因此，MDPP-1 包括： – SMOS 参数任务设计 – 完整段的 STM，包括部署机制 – 四个 LICEF 天线接收器 – 为整个段和完整轮毂服务的 CAS 系统 – 为整个段或完整轮毂服务的 MOHA。
Miras 演示试验项目 - 面向 smos
系统部门表示，为了展示像 MIRAS 这样的分布式系统的技术，必须将整个仪器的代表性部分放在面包板上并进行端到端测试。也就是说，我们必须超越子系统制造，进入系统级别，真正巩固孔径合成辐射计的技术，包括校准。这不仅是为了证明电气性能，也是为了证明机械设计和信号线束。因此，建议建立 MIRAS 演示器试点项目 (MDPP-1) 活动，以制造整个臂段，以及位于平台轮毂中的其他一些单元，以完成系统。因此，MDPP-1 包括： – SMOS 参数任务设计 – 完整段的 STM，包括部署机制 – 四个 LICEF 天线接收器 – 为整个段和完整轮毂提供服务的 CAS 系统 – 为整个段或完整轮毂提供服务的 MOHA。
法国空间碎片活动更新
• 最接近接近时间 (TCA)：2023/02/15 10:31:19 • 首次检测到风险：TCA 前 5 天，• 仅由美国传感器跟踪的非常小的碎片，美国国防部提供的 CDM 不确定性非常大 • TCA 前 1 天：• PoC 仍高于机动阈值 • 碰撞平面上的 SMOS 姿态已知 SMOS 半径从 5m 减小到 4.2m，但 PoC 仍略高于阈值
地图室 - AMS 期刊 - 美国气象学会
摘要：联合台风警报中心 (JTWC) 在制作官方 2019 年最佳路径数据集时，利用新的太空环境监测 (SBEM) 数据和传统数据来调整 JTWC 热带气旋 (TC) 强度和结构估计。来自先进微波扫描辐射计-2 (AMSR2)、土壤湿度主被动 (SMAP) 和土壤湿度和海洋盐度 (SMOS) 辐射计、合成孔径雷达 (SAR) 等多个平台的强度估计，以及客观的 Dvorak 和卫星共识算法，不仅有助于暴风雨后最佳路径 (BT) 过程，而且还提供了支持实时分析和预报的可靠数据。本摘要试图与 TC 社区沟通这些新数据对 2019 年官方 BT 数据的影响程度，JTWC 如何在暴风雨后 BT 过程中利用这些新数据，并提供这些数据如何实时影响预报员决策的示例。本文并未尝试验证这些方法（SAR、SMAP/SMOS 或 AMSR2）的风速估计的准确性，也未概述 JTWC 确定 TC 强度的整个过程，但简要概述了这些新数据集对最终 JTWC BT 强度估计和实时分析的影响。这些方法是数据稀疏的责任区内气旋强度估计的宝贵来源，在许多情况下，它们提供了传统方法无法单独获取的关键数据，本摘要将进一步详细介绍这些数据。
通过使用L波段缩放参考
摘要 - 建造土壤水分（SM）的气候数据记录（SM）需要通过合并板载不同卫星的传感器的检索来计算长时间序列，这意味着在原始时间序列上执行偏见校正或重新缩放。由于它们的长时间跨度和高时间频率，模型数据可以用作重新缩放的常见参考。但是，某些应用程序需要避免观察性气候数据记录中的模型依赖性。在本文中，讨论了从L -band传感器之一专门设计用于测量SM的L-带传感器之一的参考遥感数据的可能性。高级微波扫描辐射计2 SM时间序列通过将其累积分布函数（CDF）与土壤水分和海洋盐度（SMOS），土壤水分积极被动（SMAP）和全球土地数据同化系统（GLDAS）Noah Noah模型时间序列相匹配，从而重新缩放。CDF计算作为时间序列的函数进行了批准，从四年到九年中发现了显着差异。通过空间差异代替时间不允许我们从短时间序列中计算出更好的CDF。重新定义的时间序列显示高相关性（r> 0。8）相对于参考，原始的偏差（<0.03 m 3·m -3）。还对使用几个SMO或SMAP数据集进行重新缩放的时间序列也针对原位测量进行了评估，并显示出类似于或使用模型GLDAS重新缩放的表演。评估了观察数据的随机误差和差距对重新恢复的影响。这些结果表明，实际上可以将L-带数据用作来自其他传感器的Rescale时间序列的参考来构建SM的长时间序列。
Bayanat 继续保持强劲势头，2024 年第一季度财务业绩...
阿联酋阿布扎比——2024 年 5 月 14 日——Bayanat (ADX: BAYANAT) 是一家在 ADX 上市的上市公司，也是领先的 AI 驱动地理空间解决方案提供商，今天公布了其 2024 年第一季度的业绩。%D\DQDW¶V 财务亮点：Bayanat 2024 年第一季度的收入达到 1.13 亿迪拉姆，同比增长 12%。收入增加主要归因于其市场影响力的扩大以及其强大的产品范围和服务产品。该公司仍然专注于为其客户部署世界一流的 AI 解决方案和增强的地理空间服务。2024 年第一季度的毛利润达到 3200 万迪拉姆，毛利率为 28%。利润主要来自 Bayanat 对关键细分市场的持续关注，即智能运营解决方案 (SOPS)、智能移动解决方案 (SMOS) 和智能地理空间解决方案 (SGS)。旨在提供独特用例的 HAPS 技术由 Bayanat 和 UAVOS 的合资企业 Mira Aerospace 开发，该公司的 AI 和地理空间解决方案是本季度业绩的另一个主要推动力。EBITDA 达到 800 万迪拉姆，利润率为 7%。Bayanat 在研发和人才招聘方面投入了大量精力。这些战略举措虽然对 EBITDA 产生了短期负面影响，但将有助于扩大公司的产品组合和未来收入增长，这与其 IPO 战略相一致。
入伍人员管理
NGR 600-200 入伍人员管理 本出版物已进行大量修订。o 修订适用性声明（标题页 i）。o 修订 ARNG 办公室符号（整个出版物）。o 用 ARNG 入伍选项标准 (AOC) 替换对过时的入伍标准备忘录 (ECM) 的引用-（整个出版物）。o 添加新的 PME 课程语言（整个出版物）。o 为行政分离添加新的法定权力（第 1-5c 和 1-5d 段）。o 为入伍前申请宗教住宿添加了新程序（第 1-10 段）。o 增加了有关特殊报告守则 09R、09S 和 09W 的澄清指导（第 2-8 段）。o 将进入州军官候选人学校的士兵的薪级改为 E5（第 2-8e 段）。o 增加了根据 SMOS 或 AMOS 授予 PMOS 的澄清指导（第 2-12h 段）。o 从第 3 章中删除了现在在 AR 350-1 中概述的宽松跳伞政策。 o 增加了将女兵纳入所有军事职业技能的权力（第 3-5b 段）。o 删除了有关 79T 职业领域的指导（第 3-10 段）。o 澄清战场晋升（SGT/SSG）不会因职位空缺不足而减少（第 3-11f 段）。o 增加了对军事性犯罪者的分配限制（第 4-3 段）。o 增加了被判定犯有性暴力罪行的士兵禁止进入的 MOS 职业领域清单（表 4-1）。o 修订了女兵分配指南（第 4-5 段）。o 修订了授予 SQI M 的 1SG 资格（第 4-6 段）。o 更新了一级军士的选拔程序（第 4-6c 段）。o 澄清了填补 NCO 空缺的选拔程序（第 4-10 段）。
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，
nh0530684.pdf
应用。土壤水分含量会影响生物圈的生理生物成分，并通过表面能和水分通量将地球表面与大气联系起来。SM 是大气的水源，通过陆地的蒸散，包括植物蒸腾和裸土蒸发。此外，SM 条件可以通过控制土壤的渗透能力和将降雨分配到径流来影响陆地表面的水文模式。生态水文学侧重于植被 - 水 - 气候关系之间的联系，已发现其对 SM 动态可用性具有复杂的依赖性（Garcia-Estringana 等人2013 年；Mulebeke 等人2013 年）。所有这些过程都高度体现了 SM 的非线性行为和复杂的反馈机制。因此，SM 的量化条件是建模农业、水文气候和气象属性的重要输入。一组成分以不同的时间和空间尺度控制陆地表面 SM 的动态。因此，天气和气候的变化都受到 SM 条件的影响。Reynolds (1970) 将 SM 分为静态（例如土壤质地和地形）和动态（例如降水和植被）控制要素。对 SM 的评估取决于相关变量的状况。这些元素中的许多都是相互关联的，并且在空间和/或时间上各不相同，这使得识别 SM 模式及其驱动变量之间的关系变得复杂。2021 )。景观要素，包括地形、植被和土地利用，是 SM 的空间和时间控制要素。SM 的空间变化与地形特征（例如坡度、海拔和地形湿度指数）密切相关。因此，在以前的一些研究中，地形属性被用于通过回归、地理空间和水文建模来估计 SM 模式的参数（例如，参见 Western 等人。1999 、2004 ；Adab 等人。2020 ；Li 等人。此外，各种研究都注意到了植被覆盖（例如类型和分布）对 SM 变化的影响。此外，空间属性对植被的影响（通常从遥感图像中解释）也被用于生成 SM 模式（Mohanty 等人。2000 ；Hupet & Vanclooster 2002 ）。通常，SM 的长期时间序列可以在空间上检测到与天气或水文条件。在较大的研究区域中，网络和测量 SM 的种类仍然受到限制，此外，由于过度变化和参数之间缺乏相关性，从现场测量中获得可靠的近似值是一项具有挑战性的任务。在 SM 的几个应用中，各种各样的卫星产品都有可能帮助水文学家测量大面积的 SM 状况。由于遥感器无法直接测量 SM 含量，因此需要提取可以解释测量信号和 SM 含量之间关系的基于数学的方法来解释测量信号和 SM 含量之间的关系。2021 ; Zhu 等人。2021 ）。自 20 世纪 70 年代以来，已经开发出一些遥感技术，通过测量从光学到微波领域的电磁波谱特定区域来分析和绘制 SM（Musick & Pelletier 1988；Engman 1991；Wang & Qu 2009）。微波遥感技术包括 Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统 (AMSR-E)（自 2002 年起）、土壤湿度和海洋盐度卫星（SMOS，自 2009 年起）、多频扫描微波辐射计（MSMR，自 1999 年起）和土壤湿度主动被动 (SMAP)（自 2015 年 1 月起），目前正在运行，每天在全球范围内生成卫星记录。虽然这些方法提供了许多测量大规模 SM 的技术，但它们的分辨率几乎很低（通常约为 25 公里），不再适用于小集水区或学科尺度。光学/热红外遥感记录被称为表面温度/植被指数法，可提供更高的分辨率（约 1 公里）。最近，Zhang & Zhou（2016）提出了一种新方法，可以通过光学/热遥感进行 SM 估计，该方法特别依赖于 SM 与表面反射率和温度或植被指数之间的关联。该领域的检索策略，如热惯性，强调土壤热特性或三角测年技术，表明 SM、归一化差异植被指数 (NDVI) 和给定区域的陆地表面温度 (LST) 之间的联系正在不同的应用中使用。然而，由于缺乏足够的空间数据（包括地形或低密度植被覆盖图和数据），它们的应用受到限制。用于估计 SM 的遥感植被指数（例如，NDVI、归一化差异水指数 (NDWI) 和归一化多波段干旱指数 (NMDI)）是合适的替代方案；然而，SM 的分布不能通过单一参数和通过计算出特定地表坡向强度之间的参数修改来预测。人们已经做出了大量努力，通过建立遥感 LST 与植被指数之间的联系来利用卫星图像估计 SM（例如，Dari 等人。遥感图像的实际优势之一是，除了地形数据外，还可以通过图像获得具有高空间分辨率（30 米至 1 公里）的植被和 LST 参数。利用从遥感图像中提取的结构化景观因素而不是现场测量来预测 SM 状况，可以快速实时地跟踪 SM 状况。