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Aprenda como imagens de satélite monitoram mudanças ambientais ao longo do tempo.

Melhorando a conectividade de satélites com comunicação entre satélites e novas tecnologias.

O CubeSat LIGHT-1 melhora nosso estudo dos flashes de raios gama durante tempestades.

A impressão digital de rádio aumenta a segurança dos satélites contra ataques de spoofing e replay.

O dataset THRawS oferece imagens de satélite brutas pra ajudar na detecção de desastres.

Novos sistemas se concentram em enviar apenas mudanças críticas dos satélites.

Um olhar sobre as órbitas dos satélites e as complicações de prever seus caminhos.

Combinando dados de satélite pra melhorar o mapeamento de enchentes e o planejamento de resposta.

Satélites tão mudando a computação com capacidades de processamento em tempo real no espaço.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de umidade do combustível de incêndios florestais.

Combinar aprendizado federado e MIMO melhora a privacidade e a eficiência em sistemas sem fio.

Novo modelo melhora a análise de imagens de satélite para classificação de uso do solo.

Um modelo melhora imagens de satélite preenchendo lacunas causadas por nuvens.

A missão Cassini revelou como suas emissões afetaram a ionosfera de Saturno.

O satélite AGILE rastreia erupções solares, fornecendo dados essenciais sobre a atividade solar.

Uma visão geral das fronteiras de isotropia e seus efeitos na precipitação de elétrons.

Um novo sistema integra comunicação e navegação por satélite pra uma cobertura global melhor.

Entendendo como o WMC afeta o comportamento dos elétrons na magnetosfera da Terra.

Redes não-terrestres melhoram os serviços de localização, especialmente com a chegada da tecnologia 5G.

Estudo revela como os dados NTL acompanham o desenvolvimento urbano e as mudanças de forma eficaz.

Novos métodos de aprendizado de máquina melhoram as previsões de atividade solar para o gerenciamento de satélites.

Novos métodos melhoram a classificação das fontes de metano usando aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem resolve a falta de dados ópticos no mapeamento urbano por satélite.

Os processos ETL ajudam a organizar e analisar dados de satélite para ter melhores ideias científicas.

Usando técnicas avançadas de imagens de satélite pra prever o desmatamento na Amazônia.

Treinar modelos no espaço pode melhorar a análise de dados e as capacidades de previsão.

Explorando a gestão do tráfego de satélites e o fluxo de dados da Starlink.

Analisando os efeitos da difusão caótica em satélites de navegação.

Combinar dados de satélite ajuda a entender melhor os tipos de nuvem e seu impacto no clima.

Estudo avalia a precisão dos mapas de uso da terra para monitoramento agrícola na África Subsaariana.

SSL4EO-L oferece 5 milhões de imagens para estudar a Terra usando satélites Landsat.

Usar imagens de satélite de antes da desgraça ajuda a perceber melhor os impactos das catástrofes.

A QUVIK quer observar e analisar kilonovas e outros eventos cósmicos transitórios.

Uma olhada na AEKF e MEKF para orientação de satélites.

A pesquisa foca em melhorar a detecção de nuvens usando Alinhamento de Kernel-Target.

A IA melhora o processamento de dados de satélites pra tomadas de decisão mais rápidas e inteligentes no espaço.

Combinar dados de pesquisa e imagens de satélite melhora a precisão na medição das taxas de pobreza.

Observações de satélites mostram novas informações sobre partículas do Sol tranquilo.

O satélite TaiJi-1 melhora a precisão na medição de ondas gravitacionais através de técnicas de calibração.

Os satélites Starlink emitem radiação que afeta as observações de radioastronomia.