I løbet om at opfylde De Forenede Nationers ‘2030-mål for bæredygtig udvikling (SDGS) fremkommer Earth Observation (EO) satellitdata som en spiludveksler. Disse satellitter giver højfrekvent, ekspansive datasæt, der revolutionerer, hvordan vi overvåger miljømæssige skift, vurderer økosystemets sundhed og styrer naturressourcer. Nylige undersøgelser fremhæver, hvordan satellitdata fremmer synergier på tværs af flere SDG’er – for eksempel er Sentinel -satellitter samtidig med fremskridt i marine økosystemovervågning (SDG 14) og klimatilpasning (SDG 13).
Alligevel er rejsen mod at nå disse globale mål hindret af et kritisk datafrang – 35% af indikatorer for bæredygtig udvikling (SDGS) mangler tilstrækkelige data. Traditionelle dataindsamlingsmetoder kommer til kort, ude af stand til fuldt ud at fange kompleksiteten af fattigdom eller spore bæredygtige fremskridt.
Earth Observation (EO) satellitdata træder ind som en transformativ løsning og leverer granulær indsigt i socioøkonomiske forhold, der er essentielle for bæredygtig udvikling. Dette voksende potentielle understreger det presserende behov for dybere efterforskning i EO -dataapplikationer for at bygge bro over dette hul og fremskynde SDG -præstation.
En banebrydende undersøgelse fra Tsinghua University’s Department of Earth System Science, der for nylig blev offentliggjort i Journal of Remote Sensingdækker denne meget udfordring. Forskningen dissekerer publikationstendenser og anvender Remote Sensing Impact Factor (RSIF) til at afsløre en stigning i EO -dataapplikationer. De vigtigste satellitter – Landsat, MODIS og Sentinel – kan udgøre deres pivotale roller i at drive klimaforanstaltninger (SDG 13) og bevare biodiversitet (SDG 15).
Resultaterne afslører en imponerende stigning i EO -satellitdataforbrug i de sidste tre år. Sentinel- og Gaofen -satellitter har set en bemærkelsesværdig vækst i efterspørgslen, hvor Sentinel overgår MODI’er i de senere år. I mellemtiden er Landsat og MODIS fortsat hjørnestenene til miljøovervågning og historisk dataanalyse. Big Data Cloud-platforme som Google Earth Engine har yderligere accelereret databehandling og analyse, hvilket fremhæver den voksende betydning af åbne datapolitikker og tværplatformsamarbejde.
Undersøgelsen af artikler fra 2020 til 2023 rapporterer undersøgelsen et spring i EO-satellitrelaterede publikationer-fra 45.673 til 59.703. Open source-datasæt, især Landsat og MODIS, dominerer forskningslandskabet. Sentineldata har set en dramatisk stigning, med relaterede publikationer, der skyder fra 2.702 i 2020 til 7.231 i 2023 – et umiskendeligt tegn på dets ekspanderende videnskabelige relevans. Især har Kina overhalet De Forenede Stater til at blive den globale leder inden for EO -satellitdataundersøgelsesproduktion.
For at sikre omfattende indsigt kuraterede forskerteamet omhyggeligt litteratur om vidt anvendte EO -satellitter og sensorer fra Web of Science Core Collection. Ved at raffinere deres søgekriterier styrkede de nøjagtigheden og dybden af deres analyse. Avancerede bibliometriske værktøjer som Citespace og Vosviewer gjorde det muligt for teamet at kortlægge nye tendenser og nøgleudviklinger fra 2020 til 2023. RSIF -metrikken blev kalibreret til at inkorporere de nyeste data, hvilket gav et mere nøjagtigt mål for forskningspåvirkning.
Eksperter, der er involveret i undersøgelsen, understreger, at EO -satellitdata er uundværlige for at opnå SDG’erne. Ud over at støtte individuelle mål skaber disse datasæt kraftige synergier – Sentinel -satellitter hjælper både marine økosystemets sundhed og klimafriselighed, mens Landsat -data forbedrer fødevaresikkerhed og vandressourceforvaltning.
Når man ser fremad, er satellitter som Sentinel, Landsat, Modis, Gaofen og Alos klar til at forblive afgørende i EO -datalandskabet i de næste fem år. Efterhånden som teknologiske innovationer og nye satellitlanceringer udspiller sig, vil værdien af EO -data kun intensiveres, hvilket giver rigere, mere pålidelig indsigt til global miljøovervågning og bæredygtig udvikling. Desuden er fremskridt inden for kunstig intelligens, maskinlæring og samarbejdsrammer indstillet til at låse endnu bredere anvendelser af EO -data, hvilket fremdriver menneskeheden tættere på 2030 -bæredygtighedsmålene.