XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpaceborne
全球激光雷达系统的要求：覆盖墙到墙的星载激光雷达
激光雷达是测量植被下方裸地高程和结构的最佳技术。因此，机载激光扫描 (ALS) 被广泛应用于各种应用。然而，由于单位面积成本高，ALS 无法在全球范围内使用，也不经常更新。星载激光雷达可以绘制全球地图，但能量需求限制了现有的星载激光雷达只能进行稀疏采样任务，不适合许多常见的 ALS 应用。本文推导出计算激光雷达卫星在给定一组特性（开源发布）下可以实现的覆盖范围的方程式，然后使用云图确定在一定时间范围内实现连续全球覆盖所需的卫星数量。利用现有在轨技术的特性，单个激光雷达卫星在生成 30 米分辨率地图时可以具有 300 米的连续扫描宽度。因此，每 5 年需要 12 颗卫星来生成连续地图，而 5 米分辨率则需要 418 颗卫星。建造 12 个目前在轨的激光雷达系统可能成本过高，因此本文讨论了降低全球激光雷达系统 (GLS) 成本的技术发展潜力。一旦这些技术达到足够的准备水平，就可以经济高效地实现 GLS。
星载 SAR 研究：LDRD '92 最终报告 - KU ITTC
由桑迪亚国家实验室发布，由桑迪亚公司为美国能源部运营。注意 本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性作任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务？披露的产品或流程，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府、其任何机构或其任何承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的观点和意见不一定代表或反映美国政府、其任何机构或其任何承包商的观点和意见。
对全球星载激光雷达的极低地球轨道 (VLEO) 进行调查
摘要 极低地球轨道 (VLEO) 已被提议作为一种有益的太空任务模式，因为它们倾向于提高仪器的空间分辨率并降低单位质量的发射成本。然而，对于目视仪器来说，这些好处是以仪器扫描宽度减小为代价的。这种减少导致地球上某些区域的重访时间更长，实现全球覆盖的时间也更长。相反，光检测和测距 (激光雷达) 作为一种主动遥感技术，由于信噪比的提高，可以从较低海拔的较大扫描宽度中受益。对这种关系的研究表明，激光雷达扫描宽度与海拔的平方成反比，因此，提供所需激光雷达覆盖所需的航天器数量也与海拔的平方成反比。对合适推进系统的研究表明，尽管推进剂质量和维持轨道所需的推进器数量随着海拔的降低而增加，但由于所需航天器数量较少，整个系统的质量以及发射成本通常会随着海拔的降低而降低。对于给定的任务、航天器平台和推进系统，可以确定一个 VLEO 高度，从而实现最低的总任务成本。
星载 SAR 研究：LDRD '92 最终报告 - KU ITTC
由桑迪亚国家实验室发布，由桑迪亚公司为美国能源部运营。注意 本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性作任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务？披露的产品或流程，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府、其任何机构或其任何承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的观点和意见不一定代表或反映美国政府、其任何机构或其任何承包商的观点和意见。
具有空间连续全球覆盖的星载激光雷达任务的航天器和光学设计考虑因素
a 应用空间技术实验室（ApSTL），电子电气工程系，思克莱德大学，204 George St, Glasgow, G1 1XW，英国 b 空间系统研究组，工程学院，曼彻斯特大学，Oxford Rd, Manchester, M13 9PL，英国 c 爱丁堡大学地球科学学院，爱丁堡，EH9 3FF，英国 d 英国天文技术中心（UKATC），科学与技术设施委员会（STFC），爱丁堡皇家天文台，Blackford Hill, Edinburgh, EH9 3HJ，英国 e Space Flow Ltd，51/3 Warrender Park Road, Edinburgh, EH9 1EU，英国 f Sylvera Ltd.，20 Chiswell St, London, EC1Y 4TW，英国 g 科学与环境研究所，坎布里亚大学，The Barn, Rydal Rd, Ambleside LA22 9BB，英国
先进星载热发射和反射辐射计 (aster) 概述 - 地球科学和遥感，IEEE 论文集
摘要— 先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 是由日本东京国际贸易和工业部 (MITI) 提供的研究设施仪器，将于 1998 年发射到 NASA 的地球观测系统早晨 (EOS-AM1) 平台上。ASTER 在可见近红外 (VNIR) 中有三个光谱波段，在短波红外 (SWIR) 中有三个波段，在热红外 (TIR) 区域有五个波段，地面分辨率分别为 15 米、30 米和 90 米。VNIR 子系统有一个后视波段，用于沿轨道方向的立体观测。由于数据将具有广泛的光谱覆盖范围和相对较高的空间分辨率，我们将能够区分各种表面材料并减少由混合像素导致的一些低分辨率数据中的问题。 ASTER 将首次提供高空间分辨率的轨道多光谱热红外数据以及所有 EOS-AM1 仪器中空间分辨率最高的表面光谱反射温度和发射率数据。ASTER 任务的主要科学目标是提高对发生在地球表面和低层大气上或附近的局部和区域尺度过程的理解，包括地表-大气相互作用。科学调查的具体领域包括：1) 陆地表面气候学；2) 植被和生态系统动态；3) 火山监测；4) 灾害监测；5) 大气
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集
ESA 公报 103 - MERIS - 欧洲航天局
科学原理 随着 70 年代大规模光学成像星载传感器的出现，人们发现了一种工具，可以定性但概括性地观察和监测地球表面。这些传感器的最大优点是覆盖范围广、重复率高，其中最突出的例子是高级甚高分辨率辐射计 (AVHRR)，能够及时观察不断变化的大规模现象。随着 1986 年美国沿海区域彩色扫描仪任务 (CZCS) 的结束，科学海洋学界要求一种新的太空海洋颜色观测系统，以便更准确地测定海洋成分，例如叶绿素、悬浮物和腐烂的有机物，从而提供
合成孔径雷达教程 - CORE
摘要 — 合成孔径雷达 (SAR) 已广泛用于地球遥感 30 多年。它为众多应用提供高分辨率、昼夜和不受天气影响的图像，包括地球科学和气候变化研究、环境和地球系统监测、二维和三维测绘、变化检测、四维测绘（空间和时间）、安全相关应用直至行星探索。随着 90 年代雷达技术和地理/生物物理参数反演建模的进步，使用来自多个机载和星载系统的数据，发生了从技术推动到用户需求拉动的范式转变。今天，有超过 15 个星载 SAR 系统正在运行，用于无数应用。本文首先介绍 SAR 原理和理论，然后概述