थर्मल अड़चनें: ईओ मिशनों को आकार देने वाली शांत शक्ति

ज़्यादातर लोग पृथ्वी अवलोकन उपग्रहों को उनके द्वारा देखे जाने वाले दृश्यों के रूप में देखते हैं – बादल, जंगल, फसलें, शहर। लेकिन हर छवि के पीछे एक वास्तविक हार्डवेयर संबंधी बाधा है जिस पर अक्सर ध्यान नहीं दिया जाता: ऊष्मा। अंतरिक्ष में, ऊष्मा को दूर ले जाने के लिए हवा नहीं होती, और इलेक्ट्रॉनिक्स को ठंडा करने के लिए पानी भी नहीं होता। जितने ज़्यादा सेंसर लगाए जाते हैं – और जितना ज़्यादा ऑनबोर्ड प्रोसेसिंग करने की कोशिश की जाती है – उतना ही सुरक्षित रूप से उपकरणों को चलाना मुश्किल होता जाता है। फिर भी, तेज़, स्मार्ट और ज़्यादा विस्तृत अंतरिक्ष अवलोकन डेटा की मांग लगातार बढ़ रही है। तो टीमें इस समस्या का समाधान कैसे कर रही हैं? और इसमें एज एआई की क्या भूमिका है? आइए इसे विस्तार से समझते हैं।.

कक्षीय ईओ अवसंरचना में थर्मल प्रबंधन एक प्रमुख बाधा क्यों है?

उपग्रहों को ठंडा रखना महज़ एक इंजीनियरिंग संबंधी पहलू नहीं है – यह किसी भी गंभीर पृथ्वी अवलोकन (ईओ) प्रणाली के लिए सबसे बड़ी डिज़ाइन सीमाओं में से एक है। अंतरिक्ष में काम करते समय, गलती की कोई गुंजाइश नहीं होती। गर्मी चुपचाप आपके सेंसर की सटीकता को नष्ट कर सकती है, आपके हार्डवेयर का जीवनकाल कम कर सकती है, या बीच में ही महत्वपूर्ण प्रणालियों को बंद कर सकती है। आइए विस्तार से देखें कि यह क्यों महत्वपूर्ण है – और ईओ प्लेटफॉर्म बनाने वाली टीमें बार-बार इसी समस्या का सामना क्यों करती हैं।.

अंतरिक्ष में चीजों को आसानी से ठंडा करना संभव नहीं होता।

पृथ्वी पर, गर्मी से छुटकारा पाना लगभग बहुत आसान है। हवा, पानी, पंखे – ये सब आपके लिए लगभग सारा काम कर देते हैं। लेकिन कक्षा में हवा नहीं होती, और पानी आधारित शीतलन प्रणालियाँ वहाँ काम नहीं आतीं। उपग्रह विकिरण पर निर्भर करते हैं – यानी सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए पैनलों के माध्यम से अंतरिक्ष में गर्मी विकीर्ण करते हैं। लेकिन इस तरीके की भी कुछ सीमाएँ हैं। रेडिएटर जगह घेरते हैं, तापमान में अचानक वृद्धि पर तुरंत प्रतिक्रिया नहीं दे सकते, और उच्च-शक्ति वाले सेंसर या प्रोसेसर जोड़ने पर इनकी क्षमता पर्याप्त नहीं रहती।.

जितना ज्यादा डालोगे, उतना ही ज्यादा तीखा होता जाएगा।

आधुनिक अंतरिक्ष यान मिशन केवल तस्वीरें खींचने तक सीमित नहीं हैं। इनमें सिंथेटिक एपर्चर रडार, मल्टीस्पेक्ट्रल स्कैनर, इन्फ्रारेड सेंसर और कुछ मामलों में ऑनबोर्ड एआई (आरटीआई) जैसी तकनीकें भी शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक प्रणाली तापीय भार बढ़ाती है – और ये सभी एक ही समय पर चरम पर नहीं पहुँचतीं। कुछ सेंसर निरंतर उपयोग के दौरान गर्म हो जाते हैं (जैसे एसएआर), जबकि अन्य केवल ऑनबोर्ड संपीड़न या वस्तु पहचान करते समय ही गर्म होते हैं। किसी भी स्थिति में, जितनी अधिक क्षमता आप इसमें समाहित करेंगे, उतना ही आपको इसे ठंडा रखने की योजना बनानी होगी – अन्यथा कक्षा के मध्य में प्रदर्शन धीमा होने का खतरा रहता है।.

स्मार्ट बनने की छिपी हुई कीमत गर्मी है

आजकल स्मार्ट सैटेलाइट्स की ओर रुझान बढ़ रहा है – ऐसे सैटेलाइट्स जो इमेज को डाउनलिंक करने से पहले ही प्री-प्रोसेस, एनालाइज़ या क्लासिफाई कर सकें। यह तरीका कुशल तो है, लेकिन इसकी कुछ कमियां भी हैं। सीपीयू और एज एआई चिप्स तेज़ी से गर्मी पैदा करते हैं, और सैटेलाइट्स हमेशा इतनी जल्दी गर्मी को बाहर नहीं निकाल पाते। अगर आप जंगल की आग, बाढ़ या फसलों को हुए नुकसान का रियल-टाइम में पता लगाने के लिए सैटेलाइट पर ही कोई मशीन लर्निंग मॉडल चला रहे हैं, तो हार्डवेयर को उस वर्कलोड को झेलना होगा – और लगातार काम करते रहना होगा। यह हमेशा संभव नहीं होता, खासकर जब बिजली सीमित हो और थर्मल डिज़ाइन सख्त हो।.

यह सिर्फ सुरक्षा के बारे में नहीं है - यह डेटा की गुणवत्ता के बारे में भी है

अत्यधिक गर्मी से न केवल इलेक्ट्रॉनिक्स को नुकसान पहुँचने का खतरा होता है, बल्कि डेटा भी गलत हो सकता है। ज़्यादा गर्म होने पर सेंसर कैलिब्रेशन खो सकते हैं, उनमें विचलन आ सकता है या वे ऐसा शोर उत्पन्न करना शुरू कर सकते हैं जिसे बाद में साफ़ करना मुश्किल हो जाता है। यदि आप वनस्पति में सूक्ष्म परिवर्तनों की निगरानी कर रहे हैं या बुनियादी ढांचे को हुए नुकसान का वर्गीकरण करने का प्रयास कर रहे हैं, तो इस प्रकार का शोर सटीकता को कम कर देता है। इसलिए, चीज़ें खराब होने से पहले ही प्रदर्शन में गिरावट आने लगती है। यही कारण है कि थर्मल प्रबंधन कोई मामूली बात नहीं है - यह सीधे तौर पर निर्धारित करता है कि उपग्रह क्या देख सकते हैं और कितनी विश्वसनीयता से देख सकते हैं।.

संक्षेप में कहें तो, जगह की कमी के कारण गलतियों की गुंजाइश बहुत कम होती है – न ही हवा के प्रवाह की। जैसे-जैसे ईओ प्लेटफॉर्म कम ज़मीनी संपर्क में रहकर अधिक काम करने के लिए विकसित होते हैं, ठंडा रहना केवल विनिर्देशों में उल्लिखित बात नहीं रह जाती, बल्कि यह एक डिज़ाइन संबंधी चुनौती बन जाती है। यह उन अदृश्य समस्याओं में से एक है जो चुपचाप यह परिभाषित करती है कि क्या संभव है – जब तक कि कोई इसका समाधान नहीं ढूंढ लेता।.

अत्याधुनिक पृथ्वी अवलोकन को स्वचालित बनाना: फ्लाईपिक्स एआई की भूमिका

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एज वर्कफ़्लो की अपनी सीमाएँ होती हैं, जैसे कंप्यूटिंग बजट और समय की कमी। हमने FlyPix AI को हल्का और व्यावहारिक बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया है। इसका पायलट प्रोजेक्ट शुरू करना आसान है, इमेज पर एनोटेशन करना तेज़ है, और मॉडल के काम करने के बाद इसे स्केल करना सरल है।.

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पृथ्वी अवलोकन के ऐसे उपयोग के मामले जो तापीय सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं

सभी पृथ्वी अवलोकन मिशन उपग्रहों पर एक समान दबाव नहीं डालते। कुछ मिशन दिन में कुछ बार चुपचाप डेटा एकत्र करते हैं। वहीं, अन्य मिशन लगभग लगातार चलते रहते हैं, ऊर्जा की खपत करते हैं, गर्मी उत्पन्न करते हैं और त्रुटि की गुंजाइश बहुत कम छोड़ देते हैं। ये वे उदाहरण हैं जो कक्षा में पृथ्वी अवलोकन अवसंरचना के डिजाइन को निर्धारित करते हैं।.

1. सिंथेटिक एपर्चर रडार और ऑलवेज-ऑन इमेजिंग

तापीय दृष्टि से, SAR मिशन सबसे अधिक चुनौतीपूर्ण होते हैं। ऑप्टिकल सेंसरों के विपरीत, रडार सिस्टम सक्रिय रूप से सिग्नल उत्सर्जित करते हैं और वास्तविक समय में प्राप्त डेटा को संसाधित करते हैं। इसका अर्थ है निरंतर बिजली की खपत और लगातार ऊष्मा उत्पादन, जो अक्सर कक्षा के लंबे समय तक चलता है।.

यहां की आम चुनौतियों में निम्नलिखित शामिल हैं:

• लंबे इमेजिंग सेशन जिनमें ठंडा होने के लिए बहुत कम समय मिलता है
• भारी ऑनबोर्ड सिग्नल प्रोसेसिंग
• बिजली की सीमित उपलब्धता के कारण सक्रिय शीतलन के विकल्प सीमित हो जाते हैं।

बाढ़, भू-विकृति, बर्फ की गति और बुनियादी ढांचे की स्थिरता की निगरानी के लिए एसएआर (SAR) आवश्यक है। लेकिन यह थर्मल सिस्टम को उनकी चरम सीमा तक पहुंचा देता है, खासकर जब इसे उच्च पुनरावृत्ति दरों के साथ जोड़ा जाता है।.

2. उच्च-रिज़ॉल्यूशन ऑप्टिकल और मल्टीस्पेक्ट्रल पेलोड

ऑप्टिकल सेंसरों की तीक्ष्णता बढ़ने के साथ-साथ ऊष्मा की समस्या भी धीरे-धीरे बढ़ती जाती है। उच्च रिज़ॉल्यूशन का अर्थ है अधिक डेटा, तेज़ पठन और ज़मीन पर डेटा भेजने से पहले अधिक प्रसंस्करण। मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल उपकरण एक अतिरिक्त परत जोड़ते हैं, जो प्रति पास दर्जनों या सैकड़ों बैंड कैप्चर करते हैं।.

इससे ये होता है:

• सबसे अधिक डेटा कैप्चर करने के दौरान सेंसर का तापमान बढ़ जाता है
• डाउनलिंक की तैयारी के दौरान संक्षिप्त लेकिन तीव्र तापीय उछाल
• तापमान में अत्यधिक उतार-चढ़ाव होने पर अंशांकन में विचलन हो सकता है।

इन प्रणालियों का व्यापक रूप से कृषि, वानिकी, शहरी नियोजन और पर्यावरण निगरानी में उपयोग किया जाता है। डेटा समृद्ध होता है, लेकिन केवल तभी जब सेंसर स्थिर रहे।.

3. वास्तविक समय में आपदा निगरानी और आपातकालीन प्रतिक्रिया

जंगल की आग, बाढ़, भूस्खलन और औद्योगिक दुर्घटनाएँ अनुकूल तापीय परिस्थितियों का इंतजार नहीं करतीं। आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए तैनात ईओ प्लेटफार्मों को अक्सर डेटा की इमेजिंग, प्रोसेसिंग और ट्रांसमिशन जितनी जल्दी हो सके, करने की आवश्यकता होती है, कभी-कभी कम समय में कई कक्षाओं में भी।.

तापीय दृष्टि से इसका अर्थ यह है:

• इमेजिंग सेशन के बीच बहुत कम रिकवरी समय।
• लोड के तहत ऑनबोर्ड प्राथमिकता और प्रीप्रोसेसिंग
• गति कम होने या जबरन बंद होने का खतरा अधिक होता है।

इन परिस्थितियों में गति जीवन बचाती है, लेकिन इसकी एक थर्मल कीमत चुकानी पड़ती है जिसके लिए पहले दिन से ही योजना बनानी पड़ती है।.

4. ऑनबोर्ड एआई और एज प्रोसेसिंग

यहीं पर थर्मल सीमाएँ विशेष रूप से स्पष्ट हो जाती हैं। ऑर्बिट में AI मॉडल चलाने से लेटेंसी और डाउनलिंक वॉल्यूम कम करने में मदद मिलती है, लेकिन प्रोसेसर तेजी से गर्मी उत्पन्न करते हैं। यदि कार्यभार को सावधानीपूर्वक प्रबंधित नहीं किया जाता है, तो अपेक्षाकृत कॉम्पैक्ट एज कंप्यूट यूनिट भी पैसिव कूलिंग को प्रभावित कर सकती हैं।.

सामान्य दबाव बिंदु निम्नलिखित हैं:

• आने वाली छवियों पर निरंतर अनुमान
• कक्षा में मॉडल अपडेट या पुनः प्रशिक्षण
• सेंसर और कंप्यूटर के बीच बिजली साझा करना

जैसे-जैसे अधिक से अधिक ईओ मिशन ऑनबोर्ड विश्लेषण की ओर बढ़ रहे हैं, थर्मल डिजाइन तेजी से यह निर्धारित कर रहा है कि उपग्रह पर कितनी जानकारी मौजूद हो सकती है।.

5. सघन तारामंडल और उच्च पुनरावलोकन दरें

एकल उपग्रह एक चक्कर के बाद ठंडा हो सकते हैं। उपग्रहों के समूह अक्सर ऐसा नहीं कर पाते। जब एक ही क्षेत्र की बार-बार इमेजिंग करने के लिए कई प्लेटफॉर्म डिज़ाइन किए जाते हैं, तो प्रत्येक उपग्रह पर कुशलतापूर्वक, बार-बार और न्यूनतम निष्क्रिय समय के साथ काम करने का दबाव होता है।.

इस में यह परिणाम:

• मिशन की पूरी अवधि में औसत तापीय भार अधिक होता है।
• शीतलन अवधियों की अनुसूची बनाने में कम लचीलापन
• हार्डवेयर की खराबी के लिए कम गुंजाइश

कॉन्स्टेलेशन परिवर्तन का पता लगाने और लगभग वास्तविक समय की निगरानी जैसे शक्तिशाली उपयोग के मामलों को अनलॉक करते हैं, लेकिन वे सिस्टम में हर थर्मल कमजोरी को बढ़ा देते हैं।.

व्यवहार में, ये उपयोग के उदाहरण परिभाषित करते हैं कि पृथ्वी अवलोकन अवसंरचना कक्षा में व्यावहारिक रूप से क्या संभाल सकती है। तापीय सीमाएँ केवल हार्डवेयर की जीवन अवधि को ही प्रभावित नहीं करतीं। वे मिशन डिज़ाइन, सेंसर चयन, ऑनबोर्ड इंटेलिजेंस और यहाँ तक कि अंतर्दृष्टि कितनी तेज़ी से ज़मीन तक पहुँच सकती है, को भी प्रभावित करती हैं। जैसे-जैसे पृथ्वी अवलोकन प्लेटफॉर्म सीमांत स्तर पर अधिक ज़िम्मेदारी लेते हैं, ताप प्रबंधन एक तकनीकी विवरण से अधिक एक रणनीतिक निर्णय बन जाता है।.

हार्डवेयर की वास्तविकताएँ: तापीय, विकिरण और अतिरेक

पृथ्वी अवलोकन के लिए हार्डवेयर डिज़ाइन करना केवल विशिष्टताओं के बारे में नहीं है - यह उसकी कार्यक्षमता के बारे में है। एक बार उपग्रह कक्षा में स्थापित हो जाने के बाद, उसके प्रत्येक घटक को चरम स्थितियों का सामना करना पड़ता है। पृथ्वी पर ऊष्मा का व्यवहार पृथ्वी जैसा नहीं होता। विकिरण निरंतर मौजूद रहता है, जो धीरे-धीरे चीजों को नष्ट करता रहता है। और अगर सिस्टम क्रैश हो जाए तो उसे रीबूट करने के लिए वहां कोई आईटी विभाग भी नहीं होता। यदि हार्डवेयर सबसे खराब स्थिति के लिए तैयार नहीं है, तो वह टिक नहीं पाएगा।.

तापीय अवरोध अंतर्निहित हैं

हर चीज़ की शुरुआत गर्मी से होती है। चाहे वह सिंथेटिक एपर्चर रडार से हो, हाई-रिज़ॉल्यूशन कैमरों के सेट से हो, या मॉडल को तुरंत चलाने वाले छोटे एआई प्रोसेसर से हो – यह तेज़ी से बढ़ती है। और सूक्ष्म गुरुत्वाकर्षण में, यह कहीं नहीं जाती जब तक कि आपने रेडिएटर न बनाए हों जो इसे अंतरिक्ष में निकाल सकें।. 

समस्या यह है कि रेडिएटर जगह और वजन दोनों घेरते हैं। इसीलिए अधिकांश मिशन समस्या को हल करने के लिए केवल अधिक शीतलन व्यवस्था नहीं करते – उन्हें इसके लिए वैकल्पिक व्यवस्था करनी पड़ती है। इसका अर्थ है बेहतर लोड संतुलन, तापमान-आधारित शेड्यूलिंग, और कभी-कभी एक ही समय में चलने वाले उपकरणों की संख्या को सीमित करना।.

विकिरण हर चीज को नष्ट कर देता है।

फिर विकिरण की बात आती है। ब्रह्मांडीय किरणें, सौर ज्वालाएं, वैन एलन बेल्ट में फंसे कण - ये सब इलेक्ट्रॉनिक्स पर बुरा असर डालते हैं। अगर स्टैंडर्ड चिप्स विकिरण को झेलने के लिए नहीं बनाए गए हैं, तो उनमें गड़बड़ी हो सकती है, डेटा खराब हो सकता है या वे हमेशा के लिए खराब हो सकते हैं। लेकिन विकिरण-प्रतिरोधी पुर्जे महंगे होते हैं - कभी-कभी तो हद से ज्यादा महंगे।.

पूर्ण रूप से विकिरण-प्रतिरोधी प्रोसेसर की कीमत आमतौर पर 147 करोड़ रुपये से 13 करोड़ रुपये (मात्रा, कॉन्फ़िगरेशन और आपूर्तिकर्ता के आधार पर) के बीच होती है। इसलिए अधिकांश टीमें सोच-समझकर निर्णय लेती हैं: जो चीज़ें बिल्कुल भी विफल नहीं हो सकतीं, उन्हें ही विकिरण-प्रतिरोधी बनाया जाता है, और बाकी के लिए त्रुटि सुधार या अतिरेक का उपयोग किया जाता है।.

अतिरेक वैकल्पिक नहीं है – यह नियम है

अंतरिक्ष में गड़बड़ होना लाज़मी है। यह कोई जोखिम नहीं, बल्कि एक निश्चित बात है। इसीलिए बैकअप सिस्टम कोई विलासिता नहीं, बल्कि बुनियादी ढांचा है। इसका मतलब यह हो सकता है कि एक ड्राइव के खराब होने की स्थिति में दो अलग-अलग स्टोरेज सिस्टम हों, हैंडओवर लॉजिक वाले दो कंप्यूटिंग बोर्ड हों, या कक्षा में रहते हुए किसी व्यस्त सबसिस्टम को बंद करके किसी कम व्यस्त सबसिस्टम पर स्विच करने की क्षमता हो। यह निरंतरता के बारे में भी है। पृथ्वी अवलोकन प्लेटफॉर्म केवल तस्वीरें नहीं खींचते, बल्कि वे समय-समय पर डेटा इकट्ठा करते हैं। अगर कोई सैटेलाइट बैकअप के बिना खराब हो जाता है, तो आप ऐसा डेटा खो देते हैं जिसे दोबारा नहीं बनाया जा सकता।.

इनमें से कोई भी बाधा नई नहीं है – लेकिन अब ये पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं। जैसे-जैसे उपग्रह अधिक स्मार्ट होते जा रहे हैं और ईओ मिशन ऑनबोर्ड प्रोसेसिंग पर निर्भर होते जा रहे हैं, हार्डवेयर को कम संसाधनों के साथ अधिक काम करना होगा। और इसका मतलब है कि प्रत्येक थर्मल लोड, विकिरण स्पाइक और बैकअप सिस्टम को पहले से ही ध्यान में रखना होगा – बाद में नहीं, बल्कि मिशन की मूल संरचना के हिस्से के रूप में।.

ईओ इंफ्रास्ट्रक्चर का भविष्य क्या है: अधिक स्मार्ट, अधिक नज़दीकी और अधिक स्वायत्त

पृथ्वी अवलोकन का पुराना मॉडल कुछ इस तरह था: उपग्रह कच्चा डेटा इकट्ठा करते थे, उसे डाउनलिंक करते थे और बाकी का काम जमीनी टीमें संभालती थीं। लेकिन अब यह प्रक्रिया बहुत व्यस्त और धीमी हो गई है। बेहतर सेंसर, अधिक उपग्रह समूह और तुरंत जानकारी प्राप्त करने की बढ़ती मांग के साथ, हम पहले से ही एक बदलाव देख रहे हैं। पृथ्वी अवलोकन अवसंरचना का भविष्य डेटा प्रोसेसिंग को वहीं ले जा रहा है जहां से डेटा उत्पन्न होता है: कक्षा में। यहां जानिए क्या बदल रहा है और इसका हमारे निर्माण के तरीके पर क्या प्रभाव पड़ेगा:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता जमीन पर ही नहीं टिकी रहेगी: डेटा ट्रांसमिशन से पहले उसका पता लगाने, उसे छांटने और टैग करने के लिए उपग्रह ऑनबोर्ड मॉडल चला रहे हैं, जिससे जमीनी टीमों पर बोझ कम हो रहा है।.
• तारामंडल वितरित प्रणालियों की तरह काम करते हैं: मिशनों में समन्वय लगातार बढ़ता जा रहा है – उपग्रह जिम्मेदारियां साझा करते हैं और वास्तविक समय में समायोजित होते हैं।.
• भंडारण और प्रसंस्करण की सुविधा जहाज पर ही स्थानांतरित की जा रही है: प्रत्येक चक्कर में अधिक डेटा उत्पन्न होने के साथ, उपग्रह इसे स्थानीय रूप से कैश करना और संसाधित करना शुरू कर रहे हैं, यहां तक कि कक्षीय डेटा सेंटर अवधारणाओं का भी पता लगा रहे हैं।.
• तापीय और विद्युत सीमाएं डिजाइन को निर्देशित करती हैं: वास्तविक कंप्यूटिंग आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए सिस्टम बनाए जा रहे हैं - जिनमें एआई के प्रदर्शन और ऊष्मा एवं ऊर्जा संबंधी बाधाओं के बीच संतुलन स्थापित किया जा रहा है।.

ईओ का भविष्य केवल हाई-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग तक सीमित नहीं है – बल्कि यह एक ऐसी स्मार्ट अवसंरचना है जो तेज़ी से प्रतिक्रिया करती है और भार साझा करती है। प्रोसेसिंग डेटा के आरंभिक बिंदु के करीब पहुंच रही है, और यह वास्तविक समय की भू-स्थानिक बुद्धिमत्ता की दिशा में एक बड़ा कदम है।.

निष्कर्ष

थर्मल डिज़ाइन महज़ एक तकनीकी पहलू नहीं है – यह एक ऐसी निर्णायक सीमा है जो पृथ्वी अवलोकन मिशनों की क्षमताओं को निर्धारित करती है। जैसे-जैसे उपग्रह वास्तविक समय में आपदाओं की निगरानी से लेकर ऑनबोर्ड इमेज विश्लेषण तक, अधिक जटिल भूमिकाएँ निभाते हैं, वैसे-वैसे ताप प्रबंधन प्रणालियों पर दबाव बढ़ता जाता है। जोड़ा गया प्रत्येक सेंसर, कक्षा में चलने वाला प्रत्येक कोड, तापीय भार को बढ़ाता है। और अंतरिक्ष में, इस संतुलन को बिगाड़ने की गुंजाइश बहुत कम होती है।.

साथ ही, पृथ्वी अवलोकन (EO) का बुनियादी ढांचा स्पष्ट रूप से विकसित हो रहा है। हम निष्क्रिय छवि संग्रह से हटकर ऐसे सिस्टम की ओर बढ़ रहे हैं जो डेटा के जमीन पर पहुंचने से पहले ही उसका विश्लेषण, प्राथमिकता निर्धारण और कार्रवाई करते हैं। लेकिन यह सब तभी संभव है जब हार्डवेयर इसके अनुरूप काम करे, ठंडा रहे और स्थिर बना रहे। आज असली अड़चनें यहीं हैं – और इन्हें हल करना ही पृथ्वी अवलोकन के अगले दशक को आकार देगा।.

सामान्य प्रश्न