摘要 本文总结了 Landsat 的政策历史,并研究了其在陆地遥感科学发展、与土地使用相关的实际应用和市场中的地位。特别是,它确定了为遥感陆地数据和信息产品的商业市场奠定基础的关键步骤。本文进一步分析了政府政策与遥感技术发展之间的相互作用。它得出结论,地球观测数据市场发展的主要力量之一是信息技术的创造,包括功能强大的个人计算机、地理信息系统 (GIS) 软件、CD-ROM 和互联网。这些技术和其他技术正在创建将遥感数据纳入更广泛的信息市场所需的基础设施。
加入 INNOspace Masters 的梅赛德斯-奔驰 car2space 挑战赛。创造您自己的 car2space 创新:› 探索自动驾驶汽车高清地图中的地球观测数据或发明供应链监控解决方案› 为混合电信设备(地面 x 轨道)设计颠覆性的自组织网络› 创建新的空间业务服务以增强自动驾驶汽车的导航› 利用虚拟现实、增强现实、混合现实 (VR/AR/MR)、AI/ML、传感器、模拟和数字孪生等尖端技术进行创新› 或基于生命使能技术开发创新,以实现自给自足的系统(能源、水、氧气、材料)
随着太空领域参与者数量的不断增加,以及可能出现的大量数据和产品,峰会需要解决“空间数据可访问性 4 可持续发展 - SDA4SD”问题。G-20 完全有能力发挥领导作用,并有能力设计必要的融资机制,以实现这一总体愿景,通过政府和私营企业之间的多边合作,及时向每个人提供及时、高复杂度、可操作的地球观测数据和信息,这些数据和信息具有适当的空间、光谱和时间分辨率。因此,我们提出了以下由 G20-B20 可持续发展空间工作组提出的可操作建议。
几十年来,研究人员开发了基于物理的海洋和大气模型来模拟环境过程——这项工作对促进我们对天气模式和气候变化的理解起到了重要作用。但即使有了最新的基于物理的模型,这些模型由大量数据集提供数据并在先进的计算机上运行,由于涉及的过程极其复杂和/或缺乏观测数据,仍然很难预测偏远地区(通常在欠发达国家)的极端事件或气候变化影响。然而,有了基于人工智能的模型,我们有可能迅速推进最难预测现象的预测技术。例如,深度学习已经被探索作为一种改善降雨预测和短期天气预报的方法。
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外,这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改(如正则化)。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
太空技术已经发展出了奇怪的探索,以解决地球上的现实生活问题。它在现代社会的有效运作及其经济发展中起着越来越重要的作用。空间有能力在大规模上解锁高度影响力的解决方案,并直接影响数十亿人类的生命。SpaceTech提供了应对全球挑战的新方法,并包括卫星,太空站,地面站,监视和跟踪中心,下游分析以及AI,软件等。卫星提供了一种具有成本效益的方式,即使在最遥远的位置,也可以为地球观察,通信和导航服务增强能力。基于卫星的地球观测数据是必不可少的,可靠的和准确的,其有效使用可以支持企业和政府的数据驱动决策。
13. 支持加强原子能机构以下工作:(a)在国家、欧洲和国际层面与绿色转型利益相关方接触,鼓励他们加入绿色未来空间加速器并为其合作机制做出贡献,包括扩大绿色转型信息工厂等种子计划的规模;(b)利用地球观测数据,包括通过数字孪生技术,开发新仪器、任务和举措,以进一步了解地球系统以及从地方到全球的缓解和适应行动;并支持利益相关方参与果断应对欧洲面临的危机,通过快速和有弹性的危机应对加速器做出贡献并向成员国提供全面的差距分析;
地球面临着多种与水有关的威胁,包括水资源短缺、洪水和污染。卫星和机载传感技术正在迅速发展,以改善对地表水的观测和预测,从而预防自然灾害。虽然技术发展需要大量的研究和资金,但它们的成本要低得多,因此比灾难恢复和补救更为重要。因此,我们的研究问题是“我们能否随时随地以 (i) 高精度、(ii) 高空间分辨率和 (iii) 合理的成本获取内陆地表水体的水力观测数据?”。无人驾驶飞行器 (UAV) 及其小型化组件可以解决这一挑战。事实上,它们可以监控危险或难以到达的区域并提供实时数据。此外,它们还能以有限的成本和高度的灵活性确保监测地表水体的高精度和空间分辨率。