Towards a second-generation robotic telescope mount for the air-LUSI instrument
Notice bibliographique
Résumé
Earth observation satellites, such as those responsible for monitoring the effects of climate change, require rigorous calibration protocols to account for on-orbit sensor degradation. An increasingly dependable method to address this issue uses the Moon as a reference light source for in-situ calibration. The airborne lunar spectral irradiance (air-LUSI) mission aims to improve the utility of the Moon as an on-orbit calibration target for remote sensing instruments, by tying the currently accepted lunar model to the SI and establishing lunar irradiance on an absolute scale. To this end, air-LUSI collects SI-traceable measurements of lunar irradiance at visible to nearinfrared wavelengths with unprecedented accuracy. A non-imaging telescope is flown at an altitude of 21 km, aboard NASA’s high-altitude ER-2 aircraft, which places the instrument above 95% of the Earth’s atmosphere for clean, minimally obstructed lunar spectra. To fix the optical axis on the Moon during flight, an autonomous control system is required to compensate for aircraft motion and track the Moon across its celestial transit. In this paper, we present an overview of the robotic subsystem used to track the Moon on more than ten high-altitude flights, and the valuable lessons learned from those campaigns. From this insight, a preliminary design for a second-generation robotic telescope mount is presented. Referred to as the HAAMR, it will supplant the current robotics system on future air-LUSI Operational Flight Campaigns, with the nearest field deployment slated for January 2024. We show how this new system is poised to offer a more reliable, accurate, and responsive platform for the air-LUSI instrument to continue collecting data that will ultimately help to improve our understanding of the Earth’s climate.
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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 | 0,000 |
| 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 ».