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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >3Cat-3/MOTS Nanosatellite Mission for Optical Multispectral and GNSS-R Earth Observation: Concept and Analysis
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3Cat-3/MOTS Nanosatellite Mission for Optical Multispectral and GNSS-R Earth Observation: Concept and Analysis

机译：用于光学多光谱和GNSS-R地球观测的3Cat-3 / MOTS纳米卫星任务：概念和分析

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The 3Cat-3/MOTS (3: Cube, Cat: Catalunya, 3: 3rd CubeSat mission/Missió Observació Terra Satèl·lit) mission is a joint initiative between the Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya (ICGC) and the Universitat Politècnica de Catalunya-BarcelonaTech (UPC) to foster innovative Earth Observation (EO) techniques based on data fusion of Global Navigation Satellite Systems Reflectometry (GNSS-R) and optical payloads. It is based on a 6U CubeSat platform, roughly a 10 cm × 20 cm × 30 cm parallelepiped. Since 2012, there has been a fast growing trend to use small satellites, especially nanosatellites, and in particular those following the CubeSat form factor. Small satellites possess intrinsic advantages over larger platforms in terms of cost, flexibility, and scalability, and may also enable constellations, trains, federations, or fractionated satellites or payloads based on a large number of individual satellites at an affordable cost. This work summarizes the mission analysis of 3Cat-3/MOTS, including its payload results, power budget (PB), thermal budget (TB), and data budget (DB). This mission analysis is addressed to transform EO data into territorial climate variables (soil moisture and land cover change) at the best possible achievable spatio-temporal resolution.
机译：Cats-3 / MOTS（3：立方体，猫：加泰罗尼亚，3：3rd CubeSat任务/MissióObservacióTerraSatèl·lit）的任务是由加泰罗尼亚地质研究所（CartogràficiGeològicde Catalunya）联合发起的ICGC）和加泰罗尼亚理工大学-巴塞罗那科技大学（UPC）共同开发基于全球导航卫星系统反射法（GNSS-R）和光学有效载荷的数据融合的创新地球观测（EO）技术。它基于6U CubeSat平台，大约为10 cm×20 cm×30 cm平行六面体。自2012年以来，使用小型卫星（尤其是纳米卫星，尤其是遵循CubeSat规格的卫星）的发展趋势迅速。小卫星在成本，灵活性和可伸缩性方面具有比大型平台固有的优势，并且还可以以可承受的成本实现星座，火车，联盟或基于大量单个卫星的分段卫星或有效载荷。这项工作总结了 3 Cat-3 / MOTS的任务分析，包括其有效载荷结果，功率预算（PB），热预算（TB）和数据预算（DB）。这项任务分析的目的是以最佳的时空分辨率将EO数据转换为区域气候变量（土壤湿度和土地覆盖变化）。

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