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narsha：开拓韩国微卫星星座，用于太空阳离子甲烷监测
甲烷（CH 4）是第二大最丰富的人为温室气体，贡献了全球变暖。在过去20年中，其全球变暖潜力估计是二氧化碳（CO 2）的80倍。要获得碳排放量为零的全球净净值，重要的是监视和管理全球甲烷排放的点源。我们介绍了第一个称为纳尔沙（Narsha）的第一个韩国太空传播甲烷监测平台开发项目。与NARA太空技术，首尔国立大学的气候实验室以及韩国天文学和太空科学研究所合作，Narsha项目旨在在2026年之前开发和推出标准微卫星。微卫星系统，称为韩国甲烷监测微卫星（K3M），设计为与16U立方体标准兼容，并配备了两个光学有效载荷。主要有效载荷是在短波红外（SWIR）范围内运行的高光谱成像仪，光谱分辨率在弱甲烷吸收带（1625-1670 nm）内的光谱分辨率高于1 nm，地面采样距离（GSD）在500 km的高度下为30米。辅助有效载荷VIS/NIR相机与高光谱成像仪集成在一起，以识别其场景中的云。两个有效载荷在500公里的高度上具有大于10公里的宽度，从而实现了局部水平的监视。敏捷和精确的态度控制系统可以在任务过程中改善SNR。此外，车载处理能力和高速通信有助于传递大量的原始数据，对于检测和定量甲烷李子所必需。该提出的系统将作为LEO星座运行，以获得具有高空间和时间分辨率的全局甲烷点源数据。该数据将极大地有助于跟踪和量化全球甲烷排放，并制定一种用于全球变暖的策略。在这项研究中，我们介绍了Narsha项目，并概述了微卫星系统的设计和用于太空播甲烷监测的星座。
遥感方法在农业中的应用 - Agrobiol
对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性，如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何（Huete 和 Justice 1999）最常用的指数是归一化差异植被指数（NDVI），由 Rouse 等人（1974 年）提出，计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射，植物的绿色部分在近红外区域反射强烈，并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光（Ayala-Silva 和 Beyl 2005）。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数（Wallace 等人，2004 年；Calvao 和 Palmeirim，2004 年），人们做出了许多努力，旨在开发进一步的指数，以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete（1988 年）提出的 SAVI（土壤调节植被指数）。另一个是 VARI 指数（可见大气抗性指数）（Gitelson 等人，2002 年），它大大降低了大气的影响。还有更多的指标被开发出来，来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异，从而表明植物缺水：MSI（水分胁迫指数）（Rock 等人，1986 年）、LWCI（叶片水分含量指数）（Hunt 等人，1987 年）、WI（水分指数）（Panuelas 等人，1993 年）、GVMI（全球植被水分指数）（Ceccato 等人，2002 年）和 SIWSI（MidIR，G）（短波红外水分胁迫指数）（Fensholt 和 Sandholt，2003 年）。反过来，植被指数，如 CWSI（作物水分胁迫指数）（Jackson 等人，1981 年）、ST（地表温度）（Jackson，1986 年）、WDI（水分亏缺指数）（Moran 等人，1994 年）和 SI（胁迫指数）（Vidal 等人，1994 年）描述了水分胁迫与植物热特性之间的关系。表 1 列出了文献中报告的用于特定农业应用的植被指数示例。
Excelitas技术展示光子学，成像创新
•具有Excelitas的X-Cite Xylis™II宽光谱LED照明系统的显微镜演示，用于常规和高级荧光成像应用的ARC灯更换，以及带有反向添加图像传感器的PCO.Edge 10 Bi Clhs摄像头，可提供多达85％的量子效率，可提供高达85％的宽度光谱。•多光谱技术，包括PCO.pixelfly™1.3 SWIR高性能机器摄像机，带有Ingaas图像传感器，在短波红外（SWIR）中敏感，近红外且可见的电磁谱系范围；除了具有模块化设计和无限校正光学的Optem®融合微成像系统，可在机器视觉，自动化光学检查和非接触式计量方面的最大多功能性。•光学相干断层扫描（OCT）演示展示了Excelitas的Axsun高速SS-OCT可调激光发动机的调音带宽，输出功率，扫描速度和连贯性长度，从而在下一代OCT系统中削减性能。Excelitas Photonics West Booth的其他演示将包括：•使用Excelitas'PCO.Edge®26CLHS SCMOS摄像机和NewLinos®Inspec.xInspec.x 5.6/105 Vis-nir镜头进行自动排序。此演示提供了由基于AI的图像处理驱动的快速响应分类，使用NVIDIA JETSON板，在图像数据流中•使用Excelitas的新PCO.DIMAX 3.6 ST高速相机和Linos D.Fine HR-M系列镜头在高速分析，分析和检查应用程序中使用高速对象识别。•固态激光雷达演示展示了带有单片4通道芯片的自定义16通道脉冲激光模块。低功率digipyro家族可以是ASIC集成驱动程序的芯片具有Excelitas高功率激光器（50 a的150 W /通道）的功能，以及CMOS SPAD（单个Photon Avalanche二极管）阵列，用于LIDAR系统应用。•具有Excelitas低功率Digipyro PYD 1598的实时运动检测演示，以1.8V供应电压为新的行业领先标准，供应电流大大降低。
Microsoft Word - GMES_Sentinel-3_MRTD_Iss-1_Rev-0-issued.doc
全球环境与安全监测 (GMES) 的成立是为了满足欧洲决策者日益增长的需求，即获取准确及时的信息服务，以便更好地管理环境、了解和减轻气候变化的影响并确保公民安全。必须具备适当的欧洲地球观测能力，以确保充满活力和有效的 GMES 服务组合的开发运营和可持续性。Sentinel-3 是一项欧洲地球观测卫星任务，旨在支持 GMES 的海洋环境服务，为陆地、大气紧急情况、安全和冰冻圈服务做出贡献。Sentinel-3 任务需要一系列卫星，承诺持续、长期收集质量均匀的数据，以可操作的方式生成和交付，用于数值海洋预测、海洋状态分析、预报和服务提供。测量要求已确定如下： 在全球海洋上获取海面地形 (SSH)、有效波高 (Hs) 和表面风速，其精度和精确度超过 Envisat RA-2。 增强沿海地区、海冰区域和内陆河流、其支流和湖泊的表面地形测量。 为全球海洋和沿海水域确定的红外和热红外辐射（“海陆表面温度”）的精度和精确度与 ENVISAT AATSR 目前在海洋上实现的精度和精确度相当，即<0.3 K），空间分辨率为 1 公里。 每 1 到 3 天通过光学仪器完成全球覆盖。 海洋和沿海水域的可见辐射（“海洋颜色”），其精度和精确度与 ENVISAT MERIS 和 AATSR 数据相当，可在 2 至 3 天内完全覆盖地球，空间分辨率同时为 ≤0.3 公里，并与 SST 测量值共同记录。 陆地表面（包括海冰和冰盖）的可见光、近红外、短波红外和热红外辐射（“陆地颜色和温度”），可在 1 至 2 天内完全覆盖地球，其产品至少与 ENVISAT MERIS、AATSR 和 SPOT Vegetation 以及它们的组合产品相当。Sentinel-3 任务概念的基本 GMES 操作要求是： 使用高倾角极地轨道，实现近乎完整的全球覆盖。 利用现有卫星高度计系统优化海洋表面地形测量覆盖范围。 光学仪器需要具有下降节点赤道穿越时间的太阳同步轨道，以补充现有平台测量及其长期序列，以减轻下午海洋热分层、太阳反光、早晨雾霾和云层的影响。 优化海面温度和海洋颜色测量的测量时间。 近实时数据处理和及时向运营用户提供所有处理产品的稳健交付 在 20 年的计划期限内，连续传输至少与 Envisat 交付质量相同的数据。 2013 年发射第一颗卫星（配备一系列平台以满足观测要求以及稳健、连续的运行数据提供要求）。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量在时间和空间上的限制，增强了大规模生物多样性监测，并可以同时评估多种植物性状。每个个体的全部性状及其随时间的变化都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。在空间和时间上连续测量同一物种个体之间的性状变异是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难用地面方法实现。如果能够建立光谱和遗传信息之间的充分联系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的欧洲山毛榉单株树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记得出的遗传差异关联起来。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在不同的波长区域和不同的环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了有关高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比研究反射数据（最大相关性：0.33）时更容易检测。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。这项研究突出了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量的时间和空间限制，增强了大规模生物多样性监测，并允许同时评估多种植物性状。整个性状集及其随时间的变化对于每个个体都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。连续测量同一物种个体在空间和时间上的性状变化是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难通过地面方法实现。如果可以建立光谱和遗传信息之间的充分关系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的单个欧洲山毛榉树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记的遗传差异相关联。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在波长区域和环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比反射数据（最大相关性：0.33）更容易检测。这项研究强调了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
通过深度热电冷却提高 Ho:YLF 能量增强器的增益和效率
强场物理中许多有趣的实验都需要产生长波长激光脉冲[1-4]。最近，在 1 kHz 或更高重复率下工作的少周期、载波包络锁相、mJ 级短波红外 (SWIR，1.4-3 µ m) 激光器方面取得了进展，推动了水窗口 (282 至 533 eV) 中阿秒 X 射线源的开发[5]。利用中波红外 (MWIR，3-8 µ m) 驱动激光器已经证明了光谱截止超过 1 keV 的高次谐波产生[6]。3.5-5 µ m 大气透射窗口内的高峰值功率 (100 千兆瓦级) 脉冲能够通过克尔透镜效应在空气中自聚焦形成细丝[7,8]；这种脉冲是国防应用的理想选择，因为它们可以以极高的精度和最小的衰减对目标造成最大伤害。由于在 MWIR 波长区域工作的增益介质有限，光参量啁啾脉冲放大（OPCPA）成为最佳方法。1 µ m 激光器泵浦的氧化物非线性晶体，如砷酸钛钾（KTA），能够在 3.9 µ m 波长下产生 30 mJ、80 fs、20 Hz 脉冲[9]。2 µ m 泵浦源使基本可能的上限转换效率翻倍，并且可以使用非线性度更大的非氧化物晶体，如 ZnGeP 2（ZGP），d 36 = 75 pm/V [10 – 12]。ZGP 的热导率为 36 W/(m·K)，是 KTA 的 20 倍，对于高重复率/高平均功率操作至关重要。在用 1.94 µ m Tm：光纤激光器泵浦时，Ho:YLF 能够将 2 µ m 皮秒脉冲放大到几十毫焦耳[13-15]。Ho 3 +的 5 I 8 和 5 I 7 流形分别包含 13 个和 10 个能级，如图 1 所示[16]。2.05 µ m 脉冲的放大归因于模拟的上激光能级 N 2 (在 5153 cm − 1 处)和下激光能级 N 1 (在 276 cm − 1 处)之间的发射跃迁。由于基态 N 0 (在 0 cm − 1 处)和下激光能级之间的能量差很小，Ho:YLF 被认为是准三能级增益介质。如图 1 所示，相关激光能级的粒子数随温度而变化，因此 Ho:YLF 等准三能级放大器的增益在很大程度上取决于温度。高能皮秒 Ho:YLF 激光器通常基于啁啾脉冲放大 (CPA)。在产生超过 20 mJ 能量的 2 µ m 皮秒 CPA 激光器中，前置放大器的脉冲由功率放大器增强。最终输出能量由输入脉冲能量和增强器的增益决定。最近，在 2016 年 11 月 1 日展示了一种使用再生放大器和两级增强器放大输出 56 mJ 的 Ho:YLF CPA 系统。