cavsiopy: a Python package to calculate and visualize spacecraft instrument orientation
Notice bibliographique
Résumé
Spacecraft attitude plays an important role in the observations of various atmospheric, planetary, and terrestrial parameters and phenomena that are of interest to the scientific community. Precise measurements from imagers, particle sensors, and antennas require accurate knowledge of instrument orientation. cavsiopy is an easy-to-install and use, light-weight open-source Python package for researchers who need to consider instrument pointing direction and observation geometry. cavsiopy contains the coordinate transformation routines and the corresponding rotation matrices from the spacecraft orbital reference frame (ORF) to any of the geocentric equatorial inertial for epoch J2000 (GEI J2K)/International Celestial Reference Frame (ICRF), Earth-centered, Earth-fixed (ECEF), International Terrestrial Reference Frame (ITRF), geodetic north-east-down, and geocentric north-east-center coordinate systems. Additionally, cavsiopy includes routines for importing Swarm-E ephemeris and generic two-line-element (TLE) data files; for the calculation of spacecraft azimuth, elevation, and orbital parameters; as well as for the 2D/3D visualization of the geometry between the instrument and the target. Functionality and utilization of cavsiopy for research problems are demonstrated with examples and visualizations for the Radio Receiver Instrument (RRI) and the Fast Auroral Imager (FAI) of e-POP/Swarm-E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,034 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».