MODERN SPACE RADAR SYSTEMS OF EARTH MONITORING
Notice bibliographique
Résumé
This article explores brief overview of modern radar systems for imaging and monitoring the Earth from space. The operating radar systems are divided into four classes: large spacecraft with global monitoring SAR, medium-sized spacecraft with detailed observation SAR, small spacecraft with detailed observation SAR, and commercial mini-spacecraft with detailed observation SAR. Listed are the main representatives of each class. Such large satellites as: European – Sentinel-1 (A, B); Japanese – ALOS-2; Canadian company MDA – Radarsat-2; Argentine – SAOCOM-1A / 1B; Chinese – Gaofen-3. Representatives of the class of mid-size spacecraft with SAR: German Aerospace Center (DLR) and the leading European space company Airbus DS – TerraSAR-X, TanDEM-X; Spanish PAZ; the Italian constellation of Cosmo-SkyMed satellites of the first and second generation; Japanese group IGS-Radar; Korean – KOMPSAT-5; Russian satellites “Kondor”. The small class includes Israeli mission satellites – TecSAR, RISAT-2 (India), Ofeq-10; Japanese – ASNARO-2, German satellites SAR-Lupe, English – NovaSAR-1. The last class of mini-spacecraft includes American - Capella and Finnish – ICEYE. The article also presents spacecraft for radar imaging, planned for launch, namely: the second generation of Italian satellites COSMO-SkyMed – CSG-2; 8 ICEYE spacecrafts (Finland); an increase in the Capella constellation, X-band radar satellites of the SuperView constellation and radar satellites Zhuhai (China); ALOS-4 JAXA (Japan); KOMPSAT-6 (Korea), radar satellites of the IRS constellation (India), American satellites XpressSAR, PredaSAR, EOS SAR, satellites of the Russian design Obzor-R1 and KondorFKA, as well as the space complex planned by ROSKOSMOS, including an orbital constellation of 6 small spacecraft for radar surveillance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».