Implementing a Small Satellite Information Enterprise Using a Modular Open Architecture Approach Based on International Standards
Notice bibliographique
Résumé
Today each Small Satellite system has a “stove pipe” approach to exposing their requests for tasking and sensor observations / products to the end user. This approach is cost effective from the satellite operator perspective but from an end user perspective the costs can get very expensive when integrating multiple satellite systems, airborne and in-situ sensors. The Group on Earth Observations (GEO) disaster management mission space is an example where multiple sensor systems are needed and integrating the data is critical piece for mission success. GEO and the Small Satellite community can utilize an existing Open Geospatial Consortium (OGC®) Sensor Web Enablement (SWE) international standard, started in 1999, to address and reduce integration costs with new and legacy end-user systems. The OGC® mission is “To serve as a global forum for the collaboration of developers and users of spatial data products and services, and to advance the development of international standards for geospatial interoperability.” This paper makes recommendations for moving forward and provides details on how to reduce costs of implementing the OGC® SWE though government and commercial open software efforts. For additional interoperability improvements we also seek to advance the OGC® SWE standards to meet mission requirements. Encourage the use of OGC® SWE standards over proprietary solutions throughout the Small Satellite Community to expose their sensor observations, request collection, provide feasibility analysis, and collection request tracking to new and legacy systems, thus enabling a federated Small Satellite information enterprise.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».