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World File Search System观测数据
IR-08-048 班达亚齐——地球观测数据的价值...
2004 年 12 月 26 日，印度尼西亚班达亚齐遭遇了人类历史上最严重的自然灾害之一。由于灾害性质极端，政府提供了大量资金和支持，规模之大前所未有。根据 RAN（亚齐 - 尼亚斯恢复）数据库 (http://www.rand.brr.go.id/RAND/)，截至 2008 年 1 月 10 日，共有 490 个机构承诺提供 38 亿美元 (USD)。在这笔巨额支持中，有各种类型的地球观测数据（即正射影像、卫星场景以及成立一个小组 — 空间信息和测绘中心 (SIM-Centre) 来管理这些数据）。收集最新的地理信息并为规划援助计划奠定基础，对于有效利用紧急援助资金以及随后的基础设施重建（道路、港口、桥梁等）至关重要（BlomInfo，2006 年）。
使用量子技术对地球观测数据进行分类...
随着遥感技术的进步，地球观测 (EO) 已进入大数据时代，但在使用复杂的机器学习模型分析获得的 EO 数据时，所需的计算能力成为一个障碍。量子机器学习 (QML) 可能有助于在未来应对这一挑战，因为量子计算的主要期望是有效地解决计算任务。然而，QML 是否优于其经典对手仍未得到充分研究。关于使用 QML 进行 EO 数据分类，一些研究使用了量子退火器 [1, 2]。此外，应用量子电路分析 EO 图像也引起了广泛关注。到目前为止，一些研究依靠经典特征工程算法来获取关键特征，并使用量子电路进行特征转换和分类。Gawron 等人 [3] 提出了一种用于土地覆盖分类的量子神经网络，该网络依靠主成分分析 (PCA) 算法从多光谱图像中获取关键特征。除了特征工程算法外，本文还研究了使用经典深度学习算法进行特征提取。Sebastianelli 等人 [4] 使用经典 CNN 从图像中提取高级特征，并使用量子电路进行最终预测。
案例研究：CloudFerro 为地球观测数据构建高可靠性公共云
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利用地球观测数据进行森林碳动态评估的为期一周的在线课程
森林吸收了大量的碳，在全球气候系统中发挥着至关重要的作用。因此，量化森林生物量和碳通量对于碳预算核算、碳通量监测以及了解森林生态系统对气候变化的反应至关重要。估算森林生物量/碳储量不仅有助于减少毁林和森林退化造成的排放 (REDD) 计划，也有助于森林的可持续管理。遥感数据与森林清单相结合已成为一种有效的方法，可以结合涡流协方差观测来估算森林生物量/碳储量和通量研究。在联合国 REDD+ 和可持续发展目标 (SDG) 目标 15.2 的背景下，空间技术在测绘和监测应用中的作用得到了明确强调。随着新传感器的发展，空间、光谱、辐射和时间分辨率的提高，EO 数据可以在森林生物量/碳和碳通量的测绘和监测中发挥重要作用。还需要更好的数据集成方法来准确、空间明确地估计森林生态系统的碳动态。
2020-2028 空间技术应用部门研发长期计划
• 制定地球观测数据开放数据政策 • 制定支持政策，建立菲律宾数据立方体作为地球观测数据开放数据平台 • 制定对地观测数据收集、分发和使用的规定 • 与国际机构建立合作伙伴关系，共享和利用对地观测数据，并采用全球政策和标准 • 与私营部门制定计划，共同投资对地观测资源，从而在 5 年内为菲律宾带来外来资本投资，并使行业收入达到每年 100 亿菲律宾比索
下一代测绘信息技术：创新解决方案路线图
• 制定地球观测数据开放数据政策 • 制定支持政策，建立菲律宾数据立方体作为地球观测数据开放数据平台 • 制定对地观测数据收集、分发和使用的规定 • 与国际机构建立合作伙伴关系，共享和利用对地观测数据，并采用全球政策和标准 • 与私营部门制定计划，共同投资对地观测资源，从而在 5 年内为菲律宾带来外来资本投资，并使行业收入每年达到 100 亿菲律宾比索
地球观测
正是在这种背景下，IN-SPACe 发布的印度《印度太空经济十年愿景与战略》报告预测，2033 年对地观测的市场潜力将达到 80 亿美元，增长率为 28%。1 印度严重依赖对地观测数据来满足各种关键需求，包括天气监测、气候变化监测、农业部门应用、城市规划、交通、基础设施以及最重要的国家安全。建立主权能力以确保能够获得对地观测数据对于印度的国家利益至关重要。这包括增强气候监测、灾害管理、农业规划和国防行动的能力。除此之外，基础设施、能源和采矿、金融和保险等其他各个行业都可以从基于对地观测数据的应用中受益匪浅。在未来十年内，在国家内部发展专业知识以满足这些需求至关重要。在这方面，本思想领导力详细介绍了基于 EO 的应用的关键价值主张。它还深入探讨了 EO 平台如何支持数据的获取、处理和分析。建立这样的平台将实现下游能力，同时也支持印度的主权需求，加强国际关系，并促进社会经济发展。
星云：深空计算云的拟议操作概念
成功。然而，我们从仪器收集观测数据的能力和将这些观测数据传回地球的能力之间存在着根本的不平衡。下行链路带宽受 1 r 2 关系支配，随着航天器进一步向太阳系外移动，下行链路带宽会迅速减少，但仪器能力却不会下降。这是太空探索的第二个专制方程，仅次于著名的火箭方程，也是太阳系科学发现的长期问题：我们身处地球，我们需要有关“外面”的情况的数据，以便为我们的仪器定位提供信息，设计我们的任务目标，并总体上做出我们的发现。尽管有其他因素，但这种数据密集型过程导致对外行星和海洋世界的任务节奏较低，并且由于每年的数据回报低于地球、月球或火星任务等而加剧了这种情况。
PEOS：太空地球观测平台 - MEET - INGV
PEOS 旨在实现一个空间地球观测数据和产品的通用平台，这是灾害评估和缓解领域最有前途的科学学科之一中一项重要且具有挑战性的努力。PEOS 简介
NOAA 低地球轨道环境监测更新...
管理（火灾、洪水等）以及了解全球气候变化的影响。 – 提供一套全面的全球地球观测数据 – 为最多的地球科学产品和应用做出贡献 • 低地球轨道卫星对数值天气预报 (NWP) 模型影响最大，