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    • 2022-10-06
      Aero LF/500/1000 机载探地雷达
    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
      ECT400/D052 机载回声测深仪
    • 2022-10-06
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-07
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    • 2022-10-07
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    • 2019-04-16
      LightShift 光场偏振成像光谱仪
    • 2019-04-16
      SOC710VP 高光谱成像光谱仪
    • 2025-02-25
      EM10 便携式红外发射率测量仪
    • 2025-02-25
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    • 2019-05-05
      410Vis-IR 便携式红外反射发射率仪
    • 2019-05-05
      410Solar 便携式红外反射率测量仪
    • 2022-10-02
      X20P-LIR 一体式激光雷达红外高光谱成像系统
    • 2022-10-02
      X20P-IR 一体式高光谱红外成像仪
    • 2022-10-03
      X20P-LV 一体式激光雷达高光谱成像系统
    • 2023-11-13
      AZ-UX20 机载高光谱仪
    • 2022-10-05
      AMS-10 超高分辨率10通道光谱成像仪
    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
      K6 科研级机载多光谱成像仪
    • 2022-10-05
      6X 机载多光谱成像仪
    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
      Agro 作物水分胁迫指数成像仪
    • 2019-04-12
      GIS-320 机载气体检测红外热像仪
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      V185 机载高速成像光谱仪
    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-06
      LiDAR X3 无人机激光雷达
    • 2022-10-06
      LiDAR 220N 无人机激光雷达
    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
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    • 2020-06-18
      M300 RTK 多旋翼无人机
    • 2019-04-16
      AZCW系列垂直起降固定翼无人机系统
    • 2022-10-07
      A6系列 大载重六旋翼无人机
    • 2019-04-16
      AM-IoT100 全天候自动化无人机监测系统
    • 2024-03-11
      ASR2500 高分辨率地物光谱仪
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    • 2019-09-25
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-27
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    • 2019-08-27
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    • 2019-08-27
      矿物地物光谱测量与分析
    • 2019-08-27
      植被地物光谱测量与分析
    • 2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf

      끂7889 305.87 KB
    • 2020-01-03 纳米材料反射率测量.pdf

      끂9011 1.85 MB
    • 2020-01-03 镜面薄膜反射率测量.pdf

      끂8329 2.96 MB
    • 2020-01-03 金属材料反射率测量.caj

      끂3334 8.89 MB
    • 2020-03-17
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    • 2020-03-17
      植被参数反演
    • 2020-03-17
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    • 2020-03-17
      遥感影像分类
    • 2019-08-26
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    • 2022-10-12
      X20P 机载高光谱光场成像仪
    • 2019-07-22
      425shark 机载高光谱成像仪
    • 2019-04-15
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-03-20
      德州农工大学利用SOC710分割海藻表面高光谱图像
    • 2019-03-20
      西南医大病变组织光谱数据分析
    • 2019-03-20
      《Nature》子刊发表日本国立自然科学院使用SOC710应用研究不同季节生物对颜色的感知能力
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱与高清数码相机技术的农作物参数评估对比研究
    • 2019-03-20
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 2019-03-20
      基于PSR-3500高性能地物光谱仪数据的土壤重金属研究
    • 2019-03-20
      S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感
    • 2022-10-12
      贵州大学清镇中华茶博园X20P机载高光谱飞行报告
    • 2022-10-12
      X20P光场成像高光谱 河南周口某冬小麦试验基地
    • 2021-01-14
      基于S185机载高光谱成像技术的小麦黄锈检测研究
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    • 2022-10-12
      江苏省环境监测中心兴盐河道X20P飞行案例
    • 2020-01-10
      上海市青浦区使用K6多光谱相机大面积水质反演案例
    • 2019-03-20
      机载高光谱成像仪海洋监测应用
    • 2022-10-12
      四川林业科学研究院--松树松材线虫高光谱X20P机载高光谱数据分析报告
    • 2022-10-12
      锡林浩特 X20P草原飞行数据报告
    • 2019-03-20
      河北师范资环学院用SOC710高光谱成像仪进行草地退化特征波段识别
    • 2019-03-20
      使用SOC710VP成像光谱仪快速识别苹果损伤区域
    • 2019-03-20
      清华大学SOC710烟叶品质高光谱成像系统
    • 2019-03-20
      基于SOC710高光谱成像仪提取苹果损伤区域的研究
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    • 2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf

      끂9575 810.49 KB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf

      끂8363 1.5 MB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于爆炸装置的伪装识别.pdf

      끂8618 4.33 MB
    • 2020-03-18
      文物等级鉴别
    • 2020-03-18
      文物涂料分析
    • 2020-03-18
      文物材料分类
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微高光谱成像仪的微囊藻与束丝藻两种蓝藻细菌特性研究
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微肾细胞研究--使用显微高光谱图像鉴别膜性肾病
    • 2019-12-31
      基于SOC710高光谱成像技术的烟草等级划分研究
    • 2019-12-31
      基于 SOC710高光谱成像仪的水下目标探测研究
    • 2020-01-02
      SR3500矿物分析带软件功能--印度前寒武纪时期岩石高光谱研究
    • 2020-01-02
      PSR3500植被指数研究--使用UNVI指数监测植被状态
    • 2020-01-02
      PSR3500森林生态系统研究--森林生态系统成像高光谱研究
    • 2019-05-30
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
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    • 2019-03-20
      内蒙古赤峰WIRIS 640机载热红外数据报告
    • 2019-03-20
      广州海岸带银叶树TC640热红外数据报告
    • 2019-03-19
      中国林科院河南济源核桃基地TC640数据报告
    • 2019-03-19
      长沙市郊FZ640热红外飞行报告
    • 2022-10-28
      X20P-LV机载高光谱与激雷达数据融合的4个典型案例
    • 2019-07-22
      北京师范大学塞罕坝林场S185+WIRIS Pro+CW10成功飞行验收
    • 2019-03-20
      安洲科技与成都纵横联合实验:S185机载高光谱成像仪+CW10垂起固定翼无人机成功首飞
    • 2019-03-20
      安洲科技与宁波市海洋与渔业执法支队联合验收实验——南沙山岛测量
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    • 2022-10-28
      X20P-LV机载高光谱与激雷达数据融合的4个典型案例
    • 2020-01-02
      大面积海岸带使用K6多光谱相机飞行数据报告
    • 2020-01-02
      中国农科院廊坊中试基地使用K6多光谱相机进行小麦飞行数据报告
    • 2020-01-02
      河南农业大学使用K6多光谱相机冬小麦飞行数据报告
    • 2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj

      끂3344 8.89 MB
    • 2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf

      끂8775 2.96 MB
    • 2020-01-03 美国纳米材料研究中心利用410Solar测量纳米材料反射率.pdf

      끂8694 1.85 MB
    • 2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf

      끂8790 305.87 KB
    • 2022-11-21
      徐州市农业科学院S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-11-02
      中国科学院成都生物研究所 S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-10-30
      大连理工大学S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-10-21
      助力贴息贷款科研设备申报--无人机多源遥感设备推荐
    • 2020-09-25
      安洲科技利用S185G机载高光谱成像仪参与宁夏贺兰山生态修复治理
    • 2020-08-27
      高光谱&激光雷达&倾斜摄影融合
    • 2020-08-19
      S185机载高光谱成像仪+固定翼无人机—— 松嫩平原西部湿地大面积高光谱影像调查
    • 2019-11-28
      安洲科技参与空天院东营黄河口地区联合观测实验
    • 2019-09-05
      安洲科技参与中国辐射基准场辐射特性无人机观测联合试验
    • 2019-08-05
      安洲科技参加2019年中国土壤学会联合学术研讨会
    • 2019-07-31
      安洲科技参加中美碳联盟(USCCC)第十六届年会
    • 2019-07-04
      安洲科技参加第六届全国积雪遥感学术研讨会
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    • 2019-06-02
      欧洲Sentinel-5P卫星聚焦空气污染问题
    • 2019-06-02
      激光在太空应用:地球任务测试新技术
    • 2019-06-02
      欧洲航天局拟在月球暗面建造人类居住地
    • 2019-06-02
      美国UCI大学科学家公布新的星基全球干旱强度指数
    • 2019-06-02
      NASA火星登陆器将进行火星地震研究
    • 2019-06-02
      海洋与天空相遇的地方:NASA进行新型雷达试验
    • 2019-06-02
      我国首颗碳卫星发射成功 可监测全球二氧化碳浓度
    • 2019-06-02
      人类探测器首次近距离飞过冥王星 传回高清照片
    • 2019-06-18
      借助多种手段研究大气颗粒物对气候的影响
    • 2019-06-18
      NASA构建大气污染监测传感网络
    • 2019-06-18
      欧盟启动大气污染物与气候变化相互作用研究项目
    • 2019-06-18
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    • 2019-06-18
      欧空局(ESA)发布地球探测新计划
    • 2019-06-18
      美国宇航局(NASA)2030年地球科学展望
    • 2019-06-18
      我国拥有了七种空间对地观测数据获取平台
    • 2019-06-18
      联合国推动全球海洋监测系统建设
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    • 2019-03-18 UAS sensors and data processing in agroforestry a review towards practical applications.pdf

      끂8478 4.78 MB
    • 2019-03-18 Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing for Field-Based Crop Phenotyping Current Status and Perspectives.pdf

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    • 2019-03-18 Retrieving Soybean Leaf Area Index from Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Remote Sensing Analysis of RF, ANN, and SVM Regression Models.pdf

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    • 2019-03-18 Influence of the Viewing Geometry Within Hyperspectral Images Retrieved from Uav Snapshot Cameras.pdf

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    • 2019-03-18 Estimation of Winter Wheat Above-Ground Biomass Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Snapshot Hyperspectral Sensor and Crop Height Improved Models.pdf

      끂9422 6.38 MB
    • 2019-03-18 Determining surface magnetic susceptibility of loess-paleosolsections based on spectral features Application to a UHD 185hyperspectral image.pdf

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    • 2019-03-18 Seasonal stability of chlorophyll fluorescence quantified from airborne hyperspectral imagery as an indicator of net photosynthesis in the context of precision agriculture.pdf

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    • 2019-03-18 Hyperspectral Imaging A Review on UAV-Based Sensors, Data Processing and Applications for Agriculture and Forestry.pdf

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    • 2022-11-21 安洲科技 无人机多源遥感产品册.pdf

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    • 2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf

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    • 2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf

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    • 2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf

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    • 2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf

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    • 2020-01-02
      热红外成像测温标准
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    • 2020-01-02
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    • 2020-01-02
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美国宇航局(NASA)2030年地球科学展望

NASA 2030年地球科学展望(Earth Science Vision ,ESV)建立了一个研究流程,即,先用一组国际地球观测系统进行地球系统的动态观测,然后用一组互动模式描述生物地球物理化学过程。这些模式包括地球所有主要系统组成:大气、海洋、 生物圈和固体地球方面的模式。观测完成后,地球信息系统将为系统相互作用进行定量预测,不断根据观测对系统相互作用做出评估。

1 概况
  NASA 2030年地球科学展望(Earth Science Vision ,ESV)建立了一个研究流程,即,先用一组国际地球观测系统进行地球系统的动态观测,然后用一组互动模式描述生物地球物理化学过程。这些模式包括地球所有主要系统组成:大气、海洋、 生物圈和固体地球方面的模式。观测完成后,地球信息系统将为系统相互作用进行定量预测,不断根据观测对系统相互作用做出评估。其关键特征如下:
  观测整个地球系统,这样就可以用来追踪测量任何组成系统的变化都对整体的影响;
  发展整个地球系统和所有组成部分的模式,以预测任何组成变化对地球系统的影响;
  不断发展完善对目前观测最佳描述的系统行为研究;
  形成具有量化不确定性的预测结果用于公共决策制定过程。

2 ESV的科学问题
  NASA地球科学事业的核心能力可以归纳在三大主要科学领域中:地球流体系统(包括大气和海洋)、生物圈、固体地球。我们主要概述在三大主题领域中的科学问题。每个领域地球预测能力的提高是科学理解重大突破的潜力的证明。这些突破将基于新的观测能力和预测模型,将完善新的地球系统预测能力。

  基本观测和建模能力的发展,在固体地球研究领域内开展海平面、海岸带变化预测以及利用地球表面和地下运动光谱的地震预报。 生物圈过程研究水作为全球资源的可用性、全球生物圈—气候相互作用以及人类对生物圈和气候产生的影响。

  为研究这些课题,必须发展新的全球观测能力。新的科学认识,源自观测和预测模型,将产生一个完整的地球系统概念框架。2030年展望报告假定许多基本现象和过程,目前正在研究或是近期内优先考虑的,可能提前到2015年。

3 ESV的实施
  地球科学2030年展望主要是为整个地球系统开发观测和预测能力,在未来的应用中,我们就可以运用我们的知识通过地球信息系统(EIS)来预测未来变化,并评估人类对这些变化的各种响应。

  地球科学2030年展望努力提供一个更远大的目标,这就需要基于新技术方法的新的观测能力。地球科学2030年展望的主题反映了地球科学组成部分之间的主要相互作用的特征,这必将为未来预测能力的提高提供必要的帮助。长期目标为使非常困难的科学目标的实现成为可能。

  NASA以其在地球科学、综合地球观测和建模系统的专长,将在地球信息系统的发展和实施中发挥重要作用。通过与政府机构、国际组织和世界各地研究人员的合作,NASA能够担负起提供所需技术能力的责任。鉴于其作为研究开发机构,NASA通过合并、协调许多组织的EIS目标将促进合作机构的一体化。结果将确保地球系统预测以实用的形式及时提交。

  由于预测变化间的相互关系更加明显,各交叉学科将越来越重要。预测模式必须更加耐用和立即反应,通过国际支持的建模和地球信息交流框架结合不同地球系统过程。新多传感器观测能力将提供基本测量记录给建模框架。观测系统的要素将回应动态模型预测,其中预测不确定性驱动数据需求。

  然后这些测量将提供给地球综合信息系统,这是一个运算能力庞大的国际保证。我们认为地球信息系统是庞大的、真正的国际性成果,但NASA在其中有很重要的作用,领导观察地球所有组成的新能力的发展,从而将科学知识纳入计算机预测模型,可预见未来地球的可变性和变化。NASA的任务将是提供观察地球所有组成的新能力的开发,并协助预测未来地球的变异和变化的高度,交互计算机数据的处理和建模能力。NASA 2030年地球测量模拟的部分测量要求和预测目标见表1,2,3,4。

表1 2030年地球测量和模拟系统要求的主要海平面预测目标

1

表2 作为2030年地球测量和模拟系统一部分要求的地震观测系统测量需求

2

表3 作为2030年地球测量和模拟系统一部分要求的海平面变化测量需求

3

表4 2030年地球测量和模拟系统要求的固体地球过程预测目标

4

4 结语
  NASA 2030年地球科学展望,是对现有NASA地球科学事业(ESE)使命的延伸:观测和理解地球环境;预测自然和人类活动变化;深入研究气候和天气、生物圈、固体地球、交叉科学课题(如化学、辐射、污染、人类的影响、水循环、碳循环以及地球信息系统的外延目标作为新的重点和方向);实现地球模拟能力和支持观测系统。

 

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