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Enregistrement W2185874832

The Origin, Evolution and Legacy of SEASAT

2003· article· en· W2185874832 sur OpenAlexaboutno aff
William Samuel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeronauticsMeteorologyNavyCruiseSatelliteRemote sensingGeographyEngineeringAerospace engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the morning of June 26, 1978 a satellite was launched into earth orbit from Vandenburg Air force Base near Lompoc, California. The Satellite, opened a new age of space remote sensing using active radar to image and probe planetary processes. began as a rough theme to use an array of active and passive microwave technologies, largely untried in space, to remotely sense synoptic ocean properties. This challenging prospect was the dream of scientists, aligned as the NASA sanctioned SEASAT Users Working Group, that had worked for more than five years to develop the appropriate sensor technologies and experiments for SEASAT. This group had staunchly championed the program throughout the approval and development process. This paper describes the epic mission from its origin as an idea in 1972 until it became a reality collecting global ocean data in 1978. The path of the program is traced step-by-step through: definition studies performed by NASA Centers and the Navy Applied Physics Laboratory; establishment of the NASA Program Office in 1974 to develop the plan to secure mission level status and funding; identity as an approved new program in 1975; the selection of an industry team to implement under the guidance of the Jet Propulsion Laboratory; International expansion of the program with scientific participation and mission contributions (data collection stations, tracking sites, experiments) from Canada, Europe and Australia; the successful launch of in June, 1978 initiating a host of scientific demonstration and validation experiments; and the unexpected demise of after 110 days in space. The paper concludes with a view of SEASAT's heritage expressed in terms of the derivative missions that have followed. I. ORIGINS Remote sensing of earth surface phenomena was first accomplished from space in the 1960's on military and NASA satellites using mostly cameras and camera-like imaging devices (passive radiometers). These early remote sensors in space were used to collect and discriminate radiated and reflected electromagnetic energy largely in the visible or infrared spectra (roughly 0.4-micron to 20-micron wavelengths). In 1973, the NASA Earth Resources Technology Satellite (ERTS-1) later renamed the LandSat satellite, initiated a series of missions featuring fine resolution (10's of meters) optical imagers with many visible and infrared channels that were thematically associated with specific land applications. Although these radiometers are capable of providing fine surface spatial resolution and excellent multi-spectral details, they were inhibited by clouds and depend on sun illumination, and are thus limited to daylight observation. The limitations of clouds and darkness can be overcome by moving to the microwave portion of the spectrum. Microwaves are capable of passing through the clouds and permitting unobstructed observations of the earth's surface, including day or night detection. was based on the premise that microwave sensors, active and passive, were more attune to the needs of the ocean and arctic scientific community. Oceanic and ice observations are ideally suited to space-based radar due to: the vast geographic scale and ever changing nature of the subjects. The ability of radar to penetrate persistent cloud cover over regions important to transport and other commerce have produced improvements in nowcasts, forecasts and climatological analyses because diurnal and seasonal variances can be monitored. Since SEASAT, microwave application candidates extend well beyond oceanic and ice observation to include such things as crop and forest monitoring, land management and development, hydrology, disaster management, and an ever growing list of applications important to science and commerce.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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