Abstrakt
Hyperspectral imaging has become a mature technology which brings exciting possibilities in various Earth observation applications in a plethora of fields, including precision agriculture, forestry, event detection and tracking, and more. However, high dimensionality is an important obstacle in its effective transfer from a satellite back to Earth for further processing. To tackle it and enable faster adoption of the hyperspectral technology in practice, the on-board data processing has become critical, as it allows to substantially reduce the data dimensionality before transferring it, and to extract value from raw data. In this paper, we present Leopard - a CubeSat standard compliant Data Processing Unit (DPU) which enables mission designers to apply Artificial Intelligence solutions in space.
| Język oryginału | angielski |
|---|---|
| Czasopismo | Proceedings of the International Astronautical Congress, IAC |
| Tom | 2020-October |
| Status publikacji | Opublikowano - 2020 |
| Wydarzenie | 71st International Astronautical Congress, IAC 2020 - Virtual, Online Czas trwania: 12 paź 2020 → 14 paź 2020 |
Cele SDG ONZ
Ten wynik przyczynia się do realizacji następujących celów zrównoważonego rozwoju
-
Cel 2 Zero głodu
Obszary tematyczne ASJC Scopus
- Inżynieria lotnicza i kosmiczna
- Astronomia i astrofizyka
- Nauka o kosmosie i planetach
Fingerprint
Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Leopard: A new chapter in on-board deep learning-powered analysis of hyperspectral imagery”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.Cytowanie
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver