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World File Search System卫星数据
对审稿人的回应（Zelinka等，2024）
云辐射反馈和快速调整（气候模型不确定性的主要来源）在气候模型中越来越多地诊断出使用云辐射核（CRK）技术。通常如何应用CRK的局限性是它们依赖于被动卫星数据或模型输出，该数据模仿了被动卫星数据，无论哪种情况，这些数据都可以对低云行为产生误导性表示，因为被动感知的高云掩盖了下层级别的变化。同样，当观察/模拟器歪曲低云状态时，非低云辐射变化可能会被误解。此技术说明解决了此问题，为尽可能最好地克服此问题提供了指南和代码。然后，它证明了这种模糊效应可以在多大程度上偏向低和非低云反馈（或调整）的大小（在某些情况下符号）。此手稿写得很好，非常抛光和及时，因为被动卫星模拟器需要在模型图中应用此方法以在即将到来的CMIP7中发挥重要作用。我希望作者可以解决下面的一些评论，但是否则该手稿的出版物良好。我们感谢评论者仔细阅读手稿并提供这些有用的评论，这些评论依次在下面解决。
基于物联网、无人机和人工智能的农业监测发展
该项目有三重目标。第一部分是培训 SC 社区的学生掌握物联网、人工智能和无人机技术领域的知识，使他们具备技术技能，为行业就业和创业做好准备。其次，这项工作旨在利用物联网、人工智能 (AI) 和无人机系统开发智能农业系统。该模型将使用无人驾驶飞机 (Drone) 监测农田，其中部署了不同类型的传感器，如土壤水分、湿度、压力和温度传感器等。传感器收集的数据将通过物联网发送到 AI 服务器。除此之外，卫星数据也将被视为 AI 系统的输入。然后，AI 将分析传感器和卫星数据，并优先考虑无人机对农作物的监测需求。现在，无人机将优先监测农作物状况，并将信息发送到 AI 服务器。最后，AI 将分析原因和问题，并将解决方案传递给相关人员进行纠正。除此之外，我们还将在 2.4 GHz 和 5.8 GHz 上进行无人机空对地信道测量，以评估无人机到网关链路的高数据速率通信能力的潜力。该项目的第三部分是培训当地社区（农民）使用项目中要开发的技术，并让他们熟悉如何通过拟议的技术提高作物的生产力和质量。愿意生产/使用和营销调查的生产机构名称：
主题 1：印度空间研究组织在农村发展中的作用
印度空间研究组织对空间技术的创新使用，通过提高农业生产力、水资源管理、灾害准备和连通性，显著促进了农村发展。这些努力有助于实现可持续增长，缩小城乡差距，增强农村社区的能力。通过将地理空间工具和卫星数据整合到各种政府计划中，印度空间研究组织继续成为印度农村发展历程中的一股变革力量。
Prashant Kumar博士
Prashant Kumar博士正在数值天气预测（NWP）模型中的卫星数据应用。他定制并实施了WRF（天气研究和预测）模型及其用于操作天气预报的三维变异数据同化方法。此预测在操作上从MOSDAC，空间应用中心，ISRO传播。他为ISRO的Share发射的卫星发射提供了重要的天气预报。他在国际同行评审期刊和各种SAC/ISRO科学报告中发表了54个出版物。
foretrex®801/901弹道版所有者手册
在使用GPS导航功能之前，您必须获取卫星信号。第一次打开导航器时，可能需要几分钟才能获取卫星信号。打开导航器时，GPS接收器必须收集卫星数据并建立当前位置。获取卫星信号所需的时间根据几个因素而变化，包括您是否清楚地看到了天空，已经使用了多长时间以及您距离上次使用导航器的位置有多远。1打开导航器。2等待导航器找到卫星。
7 拉丁美洲和加勒比地区
左图：AEP 的工作人员正在分析卫星数据。下图：JICA、JAXA 和 AEP 在日本-巴拉圭商业论坛上宣布将于 2024 年 5 月签署合作备忘录。照片从左至右依次为巴拉圭总统圣地亚哥·培尼亚、AEP 总裁奥斯瓦尔多·阿尔米隆·里维罗斯、JICA 总裁田中昭彦、JAXA 总裁山川浩和日本首相岸田文雄。
案例研究 - OECD
区域当局需要有关森林状况的详细地理参考信息，以确保可持续的森林管理。森林资源清查受到资源密集型实地工作的限制，而遥感 (RS) 则提供快速、可靠且可复制的数据收集和处理。近年来，结合机载激光扫描 (ALS) 数据和合成孔径雷达 (SAR) 数据的研究活动有所增加。本研究的总体目标是结合机载激光雷达数据、光学卫星数据和雷达卫星数据来估计位于中欧的异质森林的立木量。对综合森林管理单位 FMU Vígľaš（斯洛伐克）进行了案例研究。具体而言，机载和星载数据集的组合包含以下步骤：（1）基于 ALS 的建模 - 基于 ALS 的冠层高度模型的指标与测量的立木蓄积量，（2）基于 ALS 的测绘 - 使用基于 ALS 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量，（3）基于 SAT 的建模 - 基于 SAT 的数据集的指标与基于 ALS 的立木蓄积量估计值，（4）基于 SAT 的测绘 - 使用基于 SAT 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量，（5）精度评估 - 将 ALS 和 SAT 估计的立木蓄积量与 45 个异质测试地块内的地面参考数据进行比较。基于 ALS 的立木蓄积量是基于以平均冠层高度为预测因子的简单线性回归模型估算的。该模型实现了
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。
EFUNDJA：安哥拉防洪地理空间项目
EFUNDJA 诞生于对安哥拉南部库内内省浅层地下水补给进行调查的过程中，该调查从 PERSIANN（加州大学水文气象和遥感中心）以及 TRMM（美国国家航空航天局）获取了 37 个水文年（1983/1984 年至 2019/2020 年）的卫星日降水数据。从两颗卫星获得的数据分辨率均为 0.25 度，并已提交皮尔逊相关系数测定，以确保两颗卫星数据可以一起用于进一步解释。
CORECI 2 有效载荷
空中客车防务与航天公司是高性能固态大容量存储器领域的全球领导者，其在轨成功运行的装置超过 30 台，自 2008 年以来一直率先开发和验证用于卫星数据存储的闪存技术。随着 2012 年 SPOT 6 号的首次飞行，CORECI 第一代产品证明了闪存技术在太空环境中的可行性，没有出现 SEFI、闩锁或无法纠正的错误，并且在低地球轨道上的性能与地球相同！