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World File Search System观察卫星
secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
BSK-RL：航天器任务的模块化，高保真增强学习环境
强化学习（RL）是一个高度适应性的框架，用于在广泛的问题领域中产生自主代理。虽然RL已成功地应用于高度复杂的现实世界系统，但大量文献研究了抽象和理想化的问题。尤其是航天器任务领域的情况，在这种情况下，即使是传统的预备方法也倾向于使用高度简化的航天器动力学和操作模型。当在全面模拟中测试简化的方法时，它们通常会导致保守的解决方案，这些解决方案是不可行的次优或侵略性解决方案。因此，需要高保真的航天器仿真环境来评估基于RL的和其他任务算法。本文介绍了BSK-RL，BSK-RL是一种开源Python软件包，用于为航天器任务问题创建和自定义加固学习环境。它结合了Basilisk（一种高速和高保真的航天器仿真框架）与RL环境的标准体育馆API包装器中的卫星任务和操作目标的抽象相结合。该软件包旨在满足RL和航天器操作研究人员的需求：环境参数易于重现，可自定义和随机化。环境是高度模块化的：可以指定卫星状态和操作空间，可以定义任务目标和奖励，并且可以配置卫星动力学和飞行软件，并隐式地引入操作限制和安全限制。可以为考虑沟通和协作的更复杂的任务场景而创建异质的多机构环境。使用包装的培训和部署用于具有资源限制的地球观察卫星。
预先一项研究澳大利亚发展的研究...
澳大利亚和全球合作伙伴使用的地球观察卫星。o开发澳大利亚太空领域的途径，包括制造业。•这项工作代表了在UNSW堪培拉太空的澳大利亚国家并发设计设施进行的第12项研究的第二项版本，并在Geoscience澳大利亚，澳大利亚航天局和CSIRO的支持下进行。•从2020年12月到2021年8月，共有21个组织的74个人进行了咨询或参与研究。•NASA/USGS（国家航空和太空管理局/美国地质调查局）Landsat计划为澳大利亚提供了关键的数据集。澳大利亚用户还与外国政府计划和商业运营商的数据一起越来越多地使用这些数据。本研究探讨了提高澳大利亚能力并为美国土地成像计划做出贡献的机会，同时改善了光学卫星的校准。•研究发现SCR在技术上和编程上是可行的。虽然整个系统中都不存在架子（COTS）选项的商业选择，但可以主要来自澳大利亚太空领域内的定制元素和所选元素的组合。•存在与NASA的Clarreo Pathfinder Mission的时间表保持一致，以最大程度地提高SCR探路者任务的结果，该任务于2023年底发射。但是，如果不可能，任务仍然会产生预期的效果。要与Clarreo保持一致，需要在2021年内启动SCR探路。•该研究确定了任务所需的四个特定卫星系统，这些系统今天不是COTS产品。这些系统的开发是澳大利亚发展支持SCR任务并保持出口潜力的能力的机会。•该研究确定了将在两个不同阶段发生的发展方法：
全球气候变化Pogil答案Quizlet
天气描述了特定位置之外的当前状况。例如，如果现在正在下雨，那是描述当今天气的一种方式。天气事件包括雨，雪，风，飓风和龙卷风。气候是关于一个地区随着时间的预期天气模式。不仅是一两个雨天；气候描述了典型的条件，例如通常是冷热的。一个地区的气候是通过观察其天气多年（通常30年或更长时间）来确定的。例如，凤凰城的沙漠气候干燥，尽管现在可能正在下雨。气候变化是指较长时间（例如温度和降雨）的平均状况变化。地球的气候一直在变化，但是科学家最近观察到了异常变化。在过去的150年中，地球的平均温度迅速升高。地球的某些部分的变暖速度比其他地区快，但是在过去的100年中，在全球范围内的温度升高了约2度。过去五年是几个世纪以来最温暖的。随着气候的温暖，预计飓风等风暴期间的降雨将增加。干旱和热浪也将变得更加激烈。整个地球的变暖一两个程度可能会对动植物健康产生重大影响。人类活动是气候变化的主要原因，这是由于大气中某些气体阻止热量逃脱的原因。人类影响很重要？温室效应是指大气中某些气体如何捕获热量，类似于使植物温暖的玻璃温室。人类活动（例如为工厂燃烧燃料和车辆）正在改变这种自然过程，从而导致更多的热量被困和较温暖的星球。答案是肯定的，因为从海洋到阳光的能量的一切都会影响我们的全球气候，这是一个相互联系的系统。科学家使用NASA的地球观察卫星来跟踪大气，水和土地的变化，从而使他们能够了解这些系统如何相互作用并相互影响。通过研究这些信息，研究人员可以看到小变化如何导致对地球气候的更大影响。
LEO卫星轨道轨道通过闭环机器学习，并应用于机会性导航
摘要 - 提出了通过闭环机器学习的低地球轨道（LEO）卫星轨道预测的框架。通过改进地面车辆的导航，与使用简化的一般扰动4（SGP4）Orbit Orbit Expagator相比，使用“非合作” LEO卫星信号来证明该框架的功效，并通过“非合作” LEO卫星信号导航。该框架称为LEO-NNPON（具有机会性导航的NN预测），假定以下三个阶段。（i）LEO卫星第一通过（跟踪）：具有其位置提取物测量值的陆地接收器（伪造，载波相位和/或多普勒）从接收到的Leo卫星的信号中，使其能够估算到达的时间。LEO卫星的状态用SGP4传播的两行元素（TLE）数据初始化，随后在卫星可见性期间通过扩展的Kalman滤波器（EKF）估算。（ii）未观察的LEO卫星（预测）：在估计的ephemerides上对具有外源输入（NARX）NN的非线性自回归进行了训练，并用于传播Leo卫星的轨道，以期在此期间不观察卫星。（iii）LEO卫星第二通道（导航）：配备LEO接收器的地面导航器（例如，车辆），从Leo卫星的下链路信号中提取导航可观察到可观察到的可观察到的可观察到的可观察到的导航器。这些导航可观察物用于以紧密耦合的方式（例如，通过EKF）以紧密耦合的方式帮助导航器安装的惯性测量单元（IMU）。LEO卫星状态是从NN预测的胚层获得的。提出了装有工业级IMU导航4.05 km的地面车辆的实验结果，并提供了来自两个Orbcomm卫星的信号。比较了三个车辆导航框架，所有车辆导航框架都用全球导航卫星系统（GNSS） - 惯性导航系统（INS）位置和速度解决方案进行初始化。 （ii）使用SGP4传播的Leo Esphemerides的Leo-Aided Ins； （iii）与狮子座的狮子座。独立的三维（3-D）位置根平方（RMSE）为1,865 m，而SGP4的Leo Aided INS为175.5 m。 Leo-Nnpon的Leo Aided Ins为18.3 m，证明了拟议框架的功效。
final_rocket Lab Step介入为日本启动卫星 -
在加利福尼亚州的Electron Long Beach上响应迅速发射。2023年8月17日 - 火箭实验室（Rocket Lab USA，Inc。）（NASDAQ：RKLB）（“火箭实验室”或“ Company”）是发射服务和太空系统的全球领导者，今天宣布已签署了一项交易，以在Q-Shu Pioneers of Space of Space，Inc.（iqps of Space，Iqps）的Electron上发起地球观察卫星，iqp。IQP最初表现在另一辆发射车上，但IQP现已选择Rocket Lab将QPS-SAR-5推出，以专用于电子任务来加快部署。该发布计划不早于2023年9月，将iQPS的QPS-SAR-5（名为“ Tsukuyomi-i”）带入轨道上，从新西兰Mahia的Rocket Lab Punchent Complect进行专用的电子任务中。该任务被称为“月亮上帝唤醒”，在日本神的日本神Tsukuyomi承认。“这正是一种使Electron设计并一次又一次地交付的Mission Electron - 一位客户紧急寻求专门的发射到快速时间表上的独特轨道。我们很高兴将这种能力交付给IQP的新合作伙伴，并按计划继续他们的任务。“ IQPS的SAR技术可以在预防灾难，海洋监测，基础设施管理，农业等中发挥至关重要的作用。我们非常感谢Rocket Lab和我们的团队在安排这份新的发布合同方面的所有努力，因为对于我们来说，将卫星快速部署到轨道上并建立一个36 QPS-SAR星座非常有意义，这将在世界上几乎可以实现我们目标的世界任何地方。他们的航天器越早在轨道上，这些功能就可以交付得更快，因此我们很高兴有机会通过可靠的发射服务使IQPS的任务成为可能。” IQPS首席执行官Shunsuke Onishi博士评论说：“我们很高兴在6月成功的QPS-SAR-6发布后宣布QPS-SAR-5的新发布计划，尽管自从我们宣布QPS-SAR-5于去年5月宣布合同以来的状态变化延迟。我们认为，与QPS-SAR-5的Rocket Lab合作将发展我们的SAR图像数据服务并扩大我们的业务。”QPS-SAR-5是一种合成孔径雷达（SAR）卫星，它将在Orbit中QPS-SAR-6之后加入一个星座。IQPS的卫星是小型，高性能的SAR卫星，使用轻巧，大，可容纳的天线来收集地球高分辨率的图像，即使是通过云和不利天气条件。最终，IQPSstellation计划具有36个卫星，能够每10分钟监视地球上的特定固定点。