Fire Localisation And Mitigation Emergencies Satellites:A Constellation of CubeSats in LEO for Monitoring Wildfires in Near Real-Time
Notice bibliographique
Résumé
The effects of global warming are already taking a toll on our planet. According to the US congressional research service an average of > 7 million acres are being burnt every year in the USA alone. The European Commission's “European Forest Fire report” has shown that the deforestation rates are increasing at an alarming rate and with hotter years and drier climates the amount of burnt land is only expected to increase. The paper outlines the Fire Localisation And Mitigation Emergencies Satellites (FLAMES), a constellation of 16 CubeSats (6U) in Low Earth Orbit (LEO) designed to monitor wildfires in near real-time with the ability of having worldwide coverage 24/7. The constellation consists of 8 High Field Of View (FOV)-Low Resolution satellites and 8 Low FOV-High Resolution satellites observing in the thermal infrared spectrum. The mission is designed to be launched by a single Vega-C rocket making use of the Small Spacecraft Mission Service (SSMS) platform and placed into a single plane Sun-synchronous orbit (SSO). FLAMES is a Phase 0 mission designed by university students during ESA Academy's CubeSat Summer School 2022 in the Training and Learning Facility at ESEC-Galaxia, Belgium. This mission study was a deliverable of the Concurrent Engineering Workshop guided by ESA System Engineers. The students were divided into several disciplines, each group dedicated to a different subsystem and worked together, making use of the Concurrent Model-based Engineering Tool (COMET) and supervised by ESA System Engineers. As a result, each different group showed a detailed analysis of their respective subsystem and reported on the lessons learnt during the Concurrent Engineering process. This paper provides an overview of the preliminary design of FLAMES and the Concurrent Engineering process applied during ESA Academy's CubeSat Summer School 2022 to develop this mission.
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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 | 0,001 |
| 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 ».