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太空中囚禁离子原子钟的演示
原子和离子的捕获和冷却方法对原子钟产生了革命性的影响，因为它们可以减少甚至消除主要的系统频率偏移 [1]、[2]、[3]。捕获原子/离子光学钟的性能比其前代产品提高了几个数量级，并已成为国家计量实验室研究项目的关键组成部分 [4]、[5]。基于捕获离子的连续运行原子钟已经存在了几十年，但迄今为止仅限于地面应用 [6]。本文介绍了 NASA 的深空原子钟 (DSAC)，它于 2019 年发射，成为第一台在太空中运行的捕获离子原子钟 [7]。DSAC 的设计不包括低温技术、灵敏的微波腔或激光器。相反，它在接近室温的温度下运行，使用简单的行波微波元件，并使用等离子体放电深紫外光源。这些元件都具有很高的成熟度和强大的可操作性，使其能够发射到太空并在太空中运行。在地面上，DSAC 展示了 1.5x10 -13 /t 1/2 的短期分数频率稳定度 [8]。在太空中，它运行了 2 年，实现了每秒 1.5x10 -13 的分数频率稳定度，超过一天的平均时间的长期稳定性为 3x10 -15，23 天内的时间偏差仅为 4 纳秒（未消除漂移），估计漂移为每天 3.0(0.7)x10 -16。在目前使用的最稳定的空间时钟中，每个时钟都建立了至少一个数量级的新空间时钟性能标准 [9]，[10]，[11]。由于对辐射、温度和磁场变化的敏感度低，DSAC 时钟也适用于太空环境。预计这种级别的空间时钟性能将实现单向导航，即在现场测量信号延迟时间，从而实现近实时深空探测器导航 [12 ] 。在本文中，我们将描述 DSAC 在太空中的性能及其环境敏感性、该技术的主要应用以及未来发展方向。
对 SSMIS 高空探测 (UAS) 的评估...
实现空间NWP能力的主要障碍是缺乏近实时的中间大气状态测量来同化。在中层中唯一可用的气象观测来源是国防气象卫星计划（DMSP）特殊传感器微波成像仪/声音器（SSMIS）仪器的上部空气响料（UAS）通道提供的。 迄今为止，此数据已经未被充分利用，因为：1）典型的全局NWP模型不会跨越所需的垂直范围（表面至100 km），因此不包括中层； 2）在数据同化系统中使用的快速辐射转移（RT）模型缺乏对Zeeman效应对氧气分子与高于40 km高度的微波磁场范围内的氧气相互作用的明确处理。 社区辐射转移模型（CRTM）的版本2已实施了UAS通道所需的Zeeman分拆光谱计算。 在此海报中，我们评估了通过使用一致的剑术温度概况将辐射与CRTM计算进行比较，评估了UAS（UPP-UAS）通道新开发的SSMIS统一统一前处理器的实用性。 我们还展示了使用海军全球环境模型（NAVGEM）的示例UAS同化分析。在中层中唯一可用的气象观测来源是国防气象卫星计划（DMSP）特殊传感器微波成像仪/声音器（SSMIS）仪器的上部空气响料（UAS）通道提供的。迄今为止，此数据已经未被充分利用，因为：1）典型的全局NWP模型不会跨越所需的垂直范围（表面至100 km），因此不包括中层； 2）在数据同化系统中使用的快速辐射转移（RT）模型缺乏对Zeeman效应对氧气分子与高于40 km高度的微波磁场范围内的氧气相互作用的明确处理。社区辐射转移模型（CRTM）的版本2已实施了UAS通道所需的Zeeman分拆光谱计算。在此海报中，我们评估了通过使用一致的剑术温度概况将辐射与CRTM计算进行比较，评估了UAS（UPP-UAS）通道新开发的SSMIS统一统一前处理器的实用性。我们还展示了使用海军全球环境模型（NAVGEM）的示例UAS同化分析。
基于X- ...
摘要。对参与物质的化学组成（PM）的了解对于理解其源分布，确定有毒元素的潜在健康影响以及发展有效的空气污染策略至关重要。传统方法用于分析PM组合的方法，例如在过滤器底物上的收集和频率分析的亚分析方法，例如，感应性耦合的血浆质谱法（ICP-MS）是耗时的，并且由于多个准备型的步骤而导致的测量误差，并且易于测量误差。基于非破坏性能量分散X射线荧光（EDXRF）的新兴近实时技术提供了连续监测和源代码的优势。这项研究通过应用直接的性能评估（包括）（a）检测极限（lod），（b）对不确定来源的识别和量化，以及（c）测量和比较的识别和比较，对三分之二的卢克斯（Luxem trast）的研究结果（c）， 。 我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。 在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。 观察到更高的LOD的较轻元素（例如， al，si，s，k，ca）。 对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到。 我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。 在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。 观察到更高的LOD的较轻元素（例如， al，si，s，k，ca）。 对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到。我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。观察到更高的LOD的较轻元素（例如，al，si，s，k，ca）。对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到
在...
精确农业（PF）是一种管理方法，侧重于（近实时）观察，测量和对农作物，田野和动物变异性的反应；它可以帮助提高农作物产量和动物绩效，降低成本，包括人工成本并优化过程投入；所有这些都可以帮助提高盈利能力；同时，PF可以提高工作安全性并减少农业和农业实践的环境影响，从而有助于农业生产的可持续性[1]。通过承担越来越多的任务[2]，[3]在改善配备有增强低功率监控传感器技术[4]和人工智能（AI）技术[5]，[6]，[6]，[7]的智能控制系统下，车辆变得越来越自动化。自主无人驾驶汽车（UAVS）（A-UAV），作为飞行的自主机器人，具有自我学习和自我决定的能力，通过执行非平凡的事件序列，这些事件的序列具有分解级别的准确性，基于一系列规则，使用动态的飞行计划，涉及动态的飞行计划，将其限制为单位，而不是自主行动，而不是自治的范围，而不是自治的计划。 [8]，[9]，[10]，[11]完成各种自动化任务[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[17]，[18]。PF是最有前途的应用之一，显示了使用无人机的好处[19]，在农业行业中缺乏人类因素正在变得明显[20]。这项研究表明，与无人机高度集成的技术如何帮助农业行业克服具有挑战性的问题。智能无人机可以超越某些劳动密集型任务来执行PF。例如，使用物联网（IoT）无人机的远程监视是安全的，具有成本效益的，并且可以轻松且经常重复，从而提供有关牲畜人口规模及其即时位置和与健康相关的问题的及时信息[21]，[22]，[23]。中央兰开夏郡大学（UCLAN）一直在发展智能的物联网无人机，以在各种学科（https://wwwww.uclan.ac.uk/business/archive/lidz/lidz）中执行许多任务，以期在所有事物的自动化概念（AOE（AOE）和Interniquique of Everysique and Interique（IOE）[25] [25] [25] [25] [25] [25] [25] [25] [] [25] [27]，[28]。与物联网和传感器驱动技术嵌入的无人机集成到农业中[28]可以通过节省大量成本来提高生产率。用AI技术灌输的物联网技术可以导致在大型农场进行日常工作的自动化方式。 在这种情况下，在这种情况下，展示了由UCLAN开发的几个基于PF的物联网无人机的示例。用AI技术灌输的物联网技术可以导致在大型农场进行日常工作的自动化方式。在这种情况下，在这种情况下，展示了由UCLAN开发的几个基于PF的物联网无人机的示例。
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器：从机载平台改进野火观测 V. Ambrosia a, *, J. Myers b , E. Hildum b a 加州州立大学 - 蒙特利湾 / 美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 - vincent.g.ambrosia@nasa.gov b 大学附属研究中心 (UARC)，美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德。– jeffrey.s.myers@nasa.gov, edward.a.hildum@nasa.gov 摘要 - 美国宇航局自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器是一种机载 16 波段线扫描仪，其通道位于 VIS-IR-MIR-TIR 光谱区域。四个 AMS 热通道复制了两个拟议的 NPOESS VIIRS 通道的光谱带通区域，并可以更好地辨别野火情况。AMS 已在一系列有人驾驶和无人驾驶飞机上运行，包括 NASA Ikhana UAS。机载处理器允许从光谱数据中获取近实时的 2 级产品，并通过卫星链路发送给地面调查人员。自 2006 年以来，AMS- Wildfire 仪器已在美国西部广泛飞行，为灾害管理人员提供实时火灾产品，这些产品可定义热点、活跃火灾、阴燃和火灾后情况。在 2007-2010 年的活动期间，AMS 通过在野火事件上同时收集 MODIS 数据来支持卫星校准和验证工作。这些测量提高了人们对卫星观测的理解，并重新将重点放在 AMS 传感器上，作为一种能够得出关键火灾参数的仪器，以便更好地推断野火的热特性。借助 AMS 仪器的高空间、时间和辐射测量能力，可以更好地辨别火灾特性。机载平台提供的“持续”能力允许对火灾特性进行时间观察，而不是卫星系统提供的单一观察。将重点介绍 AMS 的运营、成功的任务以及未来用于支持火灾科学界和灾害管理界的计划。1 关键词：NASA、AMS、UAS、野火、VIS-IR-MIR-TIR 1.简介 自主模块化扫描仪 (AMS) - WILDFIRE 传感器是一种多用途 NASA 设施传感器系统和模块化 UAS 系统，供科学和应用界使用。AMS 扫描仪由具有三个配置光学头的 Daedalus AADS-1268 扫描系统组成。该配置主要在 NASA ER-2 高空飞机平台上飞行。其中一种配置是专题制图模拟器 (TMS)，用于土地覆盖研究，也用于野火成像。新的 AMS 被重新配置为具有类似扫描头的全功能 UAS 兼容传感器 * 通讯作者。
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）。
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器：从机载平台改进野火观测 V. Ambrosia a, *, J. Myers b , E. Hildum b a 加州州立大学 - 蒙特利湾 / 美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 - vincent.g.ambrosia@nasa.gov b 大学附属研究中心 (UARC)，美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德。– jeffrey.s.myers@nasa.gov, edward.a.hildum@nasa.gov 摘要 - 美国宇航局自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器是一种机载 16 波段线扫描仪，其通道位于 VIS-IR-MIR-TIR 光谱区域。四个 AMS 热通道复制了两个拟议的 NPOESS VIIRS 通道的光谱带通区域，并可以更好地辨别野火情况。AMS 已在一系列有人驾驶和无人驾驶飞机上运行，包括 NASA Ikhana UAS。机载处理器允许从光谱数据中获取近实时的 2 级产品，并通过卫星链路发送给地面调查人员。自 2006 年以来，AMS- Wildfire 仪器已在美国西部广泛飞行，为灾害管理人员提供实时火灾产品，这些产品可定义热点、活跃火灾、阴燃和火灾后情况。在 2007-2010 年的活动期间，AMS 通过在野火事件上同时收集 MODIS 数据来支持卫星校准和验证工作。这些测量提高了人们对卫星观测的理解，并重新将重点放在 AMS 传感器上，作为一种能够得出关键火灾参数的仪器，以便更好地推断野火的热特性。借助 AMS 仪器的高空间、时间和辐射测量能力，可以更好地辨别火灾特性。机载平台提供的“持续”能力允许对火灾特性进行时间观察，而不是卫星系统提供的单一观察。将重点介绍 AMS 的运营、成功的任务以及未来用于支持火灾科学界和灾害管理界的计划。1 关键词：NASA、AMS、UAS、野火、VIS-IR-MIR-TIR 1.简介 自主模块化扫描仪 (AMS) - WILDFIRE 传感器是一种多用途 NASA 设施传感器系统和模块化 UAS 系统，供科学和应用界使用。AMS 扫描仪由具有三个配置光学头的 Daedalus AADS-1268 扫描系统组成。该配置主要在 NASA ER-2 高空飞机平台上飞行。其中一种配置是专题制图模拟器 (TMS)，用于土地覆盖研究，也用于野火成像。新的 AMS 被重新配置为具有类似扫描头的全功能 UAS 兼容传感器 * 通讯作者。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN - 用于演示估计的测试站点...
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以实现遥感数据的自动数据处理。空间段和地面段的必要开发和实施已经取得进展。将开发用于获取增值产品的自动处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），这是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。试验场 DEMMIN 是位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近的一个密集使用的农业区（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与德明利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 延伸至北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家有限和股份制农业公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该景观属于上一个更新世时期形成的北德低地（Pommersches 体育场）。其特点是冰川河流和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地形中的冰碛。年平均气温从 7.6 到 8.2°C 不等。例如，这些是土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑块或粘土区域交替出现。测试场地的海拔范围约为 50 米，测试场地东南部 Tollense 河沿岸有一些坡度相当大的山坡（12°）。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。种植的主要作物是冬季作物，覆盖了该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的研究提供了重要信息。数字准静态数据作为土壤图、地块图或数字动态数据作为产量图和应用图。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了一个农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
ipb军队的4个步骤
IPB：一种系统的理解战场IPB的系统方法是一个连续的过程，涉及分析特定地理区域中的威胁和环境，以支持员工的估计和军事决策。 它由四个步骤组成，每次进行IPB时都会执行：定义战场环境，描述其效果，评估威胁并确定威胁的行动方案。 在进行操作之前，进行了IPB来确定战场的关键特征，例如地形，天气和后勤基础设施。 G2/S2识别这些特征，并建立了关注领域（AOI）的限制，以集中分析工作。 此步骤有助于集中命令的初始情报收集工作，并确保IPB流程的其余部分集中于重要领域。 G2/S2还确定了当前情报持有物中的空白，并与其他分支机构进行了协调，以开发填补这些空白的建议。 定义战场环境有助于确定需要特定情报的领域，这对于明智的决策至关重要。 IPB是一个连续的过程，涉及对威胁和环境的持续分析和评估。 只要产品在整个任务中得到指挥官的完成并为下一个操作做准备，该过程就必须有效。 智能过程首先确定命令的初始要求，这些要求是由环境和威胁情况塑造的。 这些模型用于决策和定位过程。IPB：一种系统的理解战场IPB的系统方法是一个连续的过程，涉及分析特定地理区域中的威胁和环境，以支持员工的估计和军事决策。它由四个步骤组成，每次进行IPB时都会执行：定义战场环境，描述其效果，评估威胁并确定威胁的行动方案。在进行操作之前，进行了IPB来确定战场的关键特征，例如地形，天气和后勤基础设施。G2/S2识别这些特征，并建立了关注领域（AOI）的限制，以集中分析工作。此步骤有助于集中命令的初始情报收集工作，并确保IPB流程的其余部分集中于重要领域。G2/S2还确定了当前情报持有物中的空白，并与其他分支机构进行了协调，以开发填补这些空白的建议。定义战场环境有助于确定需要特定情报的领域，这对于明智的决策至关重要。IPB是一个连续的过程，涉及对威胁和环境的持续分析和评估。只要产品在整个任务中得到指挥官的完成并为下一个操作做准备，该过程就必须有效。智能过程首先确定命令的初始要求，这些要求是由环境和威胁情况塑造的。这些模型用于决策和定位过程。第2步评估环境对友好和威胁力的影响，考虑到一般能力，地形，天气和地理位置。此评估重点介绍了整体情况，直到在此过程中稍后开发行动方案为止。分析包括对基础设施，人口统计，政治和当地人口的检查，及其对运营的影响。此步骤中的产品可能包括人口状态叠加，天气分析矩阵和集成产品（例如改良的组合障碍覆盖物）。步骤3涉及分析情报控股，以了解威胁通常如何组织战斗并在类似情况下进行操作。G2/S2使用历史数据并开发了威胁模型来描绘威胁的正常行为，通常通过图形模板，矩阵或简单的叙述来描绘。在面对新的或不太知名的威胁时，可能需要同时发展智能数据基础和威胁模型。在步骤4中，通过开发描述威胁可用选项的敌方行动模型，将上一步的结果集成到有意义的结论中。G2/S2还准备事件模板和矩阵，以将情报集的重点集中在识别威胁将执行的过程中。G2/S2无法有效地产生这些模型来预测威胁的行动方案，除非他充分分析了友好任务，并确定了物理限制，并考虑了所有可能影响整个过程中运营的环境特征。战场环境是综合生产过程（IPB）的关键方面，它指导美国陆军各个级别的决策。为了使IPB有效，它必须在前三个步骤中建立坚实的基础，以确保敌方COA模型有效且相关。虽然单位成员可以非正式地应用IPB，如步枪手对地形和天气的考虑所证明的那样，正式IPB需要更详细的分析，并生产有价值的产品，例如地形分析报告和威胁评估。随着单位大小的增加，IPB中所需的细节水平会显着扩展。部门工作人员可以生产诸如气候摘要，详细的威胁分析和COA模型之类的全面产品，而较小的单位只能对敌人的可能行动产生欣赏。G2/S2对命令级IPB负有主要责任，但是每个指挥官和工作人员都必须理解并应用IPB来支持决策。有效的IPB确定了有关战场和威胁的关键事实和假设，并告知员工计划和战争过程。指挥官和参谋长必须考虑环境因素如何影响友好和敌人的行动。为了履行其职责，每个官员都应准备与其功能领域相关的量身定制的IPB产品，例如电子战或工程。它涉及确定假设并分析敌人发展行动方案（COA）的能力。IPB过程包括五个步骤：任务分析，敌方COA，友好的COA，分析和比较COAS，并开发行动方案。IPB的重点转移到物流支持，增强污染策略IPB过程改进了敌方COA模型，告知NBC侦察支持计划的情报准备战场（IPB）过程是军事行动决策过程的至关重要组成部分。每个步骤都建立在上一个步骤上，最终结果是被整合到操作计划或订单中的选定COA。IPB流程是动态且连续的，需要持续适应战场上不断变化的情况。指挥官的初始规划指南为IPB流程设定了阶段，这有助于确定知识中的关键差距并确定情报要求。IPB过程的第一步是任务分析，工作人员评估了有关战场环境的事实，并假设友好和敌军的互动方式。此分析确定了对潜在友好COA的限制，并揭示了隐含的任务。第二步涉及评估敌人的能力和脆弱性，以告知友好的COA开发。在此步骤中开发的敌方COA模型为制定潜在友好的COA提供了基础。在行动阶段的发展过程中，工作人员使用IPB的结果来创建友好的COA，以利用环境和威胁情况提供的机会。分析和比较COAS步骤涉及在一场战斗会议上与敌人的COA进行“战斗”，以评估其有效性。智能估算中传达的IPB产品是此过程的重要元素。最后，在结论阶段，工作人员总结了战场环境对友好和敌方COA的影响，列出了可能的威胁COA，并确定了可剥削的脆弱性。在整个过程中，指挥官和员工都使用决策框架来选择COA并制定实现其实现的操作计划或订单。IPB流程针对潜在的友好COAS IPB流程涉及分析每个潜在的友好COA针对敌方COA模型，以识别支持友好COA的高付费目标（HPTS）。 这是通过战斗会议来实现的，该会议将选定的HVT精制成HPT。 定位过程需要特定的信息要求，指挥官通过在命令COA的每个阶段同步收集工作来计划。 如果需要BDA来支持COA，则收集计划会相应调整。 馆藏经理会在可能的情况下直接将目标智能从收集者到定位单元或相关的FSE进行直接传播。 提供可行的情报，IPB结构分析，使G2/S2能力向指挥官和消防人员提供指挥官执行轮胎支撑计划。 有关对目标过程的全面理解，请咨询FM 6-20-10。 收集管理协调组织和系统的活动，为指挥官提供COA和针对性努力的必要情报。 在IPB期间，指挥官根据任务分析过程中确定的关键差距确定了他的初始情报要求。 IPB在决策中起关键作用。IPB流程针对潜在的友好COAS IPB流程涉及分析每个潜在的友好COA针对敌方COA模型，以识别支持友好COA的高付费目标（HPTS）。这是通过战斗会议来实现的，该会议将选定的HVT精制成HPT。定位过程需要特定的信息要求，指挥官通过在命令COA的每个阶段同步收集工作来计划。如果需要BDA来支持COA，则收集计划会相应调整。馆藏经理会在可能的情况下直接将目标智能从收集者到定位单元或相关的FSE进行直接传播。提供可行的情报，IPB结构分析，使G2/S2能力向指挥官和消防人员提供指挥官执行轮胎支撑计划。有关对目标过程的全面理解，请咨询FM 6-20-10。收集管理协调组织和系统的活动，为指挥官提供COA和针对性努力的必要情报。在IPB期间，指挥官根据任务分析过程中确定的关键差距确定了他的初始情报要求。IPB在决策中起关键作用。员工战斗通过模拟敌方COA并确定每个决定所需的特定情报来完善这些要求。选择了友好的COA时，指挥官批准并优先考虑支持情报要求。IPB通过确定哪些活动满足每个要求以及预期发生的时间/时间来支持进一步的需求开发。事件模板查明NAI位置，而事件矩阵描述了相关的指示器和发生时间。这些工具构成了有效的情报收集计划的基础。此外，IPB有助于员工同步工具开发，例如DSTS和BOS同步矩阵（图1-4）。由此产生的ISM（图1-5）说明了COA支持的收集策略。有效的智能同步超出了单纯的系统操作；它涉及指导情报系统，处理信息，产生有价值的情报并及时传播它以支持指挥官决策。FM 34-2提供了有关智能同步和收集管理的详细讨论。IPB将G2/S2配备了用于快速评估传入信息和有效定位工作的工具。与命令的集成系统模型（ISM）和数据驱动策略（DST）有关，这有助于执行持续操作（COA）期间指挥官的决定，并实现迅速验证或否定COA开发过程中使用的假设。在参与期间，指挥官和员工监视DST和ISM反对即将到来的报告。当他们接近每个决策点（DP）时，他们会咨询G2/S2以支持情报以告知该决定。偶尔，这场战斗可能会以最初的计划，简报和游戏（IPB）和战争制定的意外方向发展。对手正在遵循他自己的时间表；因此，员工必须利用IPB，战争和智能同步作为动态工具而不是单一事件。随着行动的进展和敌人的意图，请根据需要重新启动IPB和决策过程。这需要关键工作人员从事“迷你沃格梅”或“ huddling”，以审查和完善初始的IPB。G2/S2然后进行战争制定，以根据最新的IPB预测确定最佳的友好响应或先发制人的措施。新的决策和COA会导致更新和完善收集计划，智能同步和新的决策支持工具。集成计划是智能周期的重要组成部分。IPB产品至关重要，因为它们会极大地影响员工计划工作。G2/S2利用IPB产品来处理系统智能系统（ISO）的大量信息。这些产品还使员工通过聚焦收集系统来利用现代ISO技术来利用现代的ISOS技术，从而提供了直接定位的近实时准确性。指挥官监督IPB的工作，而全体员工执行了这项工作。MI单位指挥官支持其命令的IPB，但也支持其在其控制下的ISOS资产来满足独特的计划要求。