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Anbieter von Komplettlösungen für kommerzielle Satellitenanlagen
Branchenführer im Bereich hyperspektrale Fernerkundung

Wir engagieren uns für den Aufbau ChinasGrößte, umfangreichste und benutzerfreundlichste Satellitenkonstellation mit den meisten Funktionen und der größten PraktikabilitätHyperspektrale Fernerkundungskonstellation

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Branchenführer im Bereich hyperspektrale Fernerkundung

Wir engagieren uns für den Aufbau ChinasGrößte, umfangreichste und benutzerfreundlichste Satellitenkonstellation mit den meisten Funktionen und der größten PraktikabilitätHyperspektrale Fernerkundungskonstellation

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Unternehmensprofilüber uns

Die Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD wurde im Januar 2021 gegründet. Sie ist ein kommerzielles Raumfahrtunternehmen, das eigenständig hyperspektrale Satelliten entwickelt und Fernerkundungsdatendienste anbietet. Das Unternehmen wird durch die Xi'an Xiguang Industrial Development Co., Ltd. vertreten, einer hundertprozentigen Tochtergesellschaft des Xi'an Instituts für Optik und Feinmechanik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften.
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1

Landwirtschaftliche Anwendungsplattform


Berechnung der Pflanzfläche
Wachstumsüberwachung
Produktionsschätzungen
Schädlings- und Krankheitsüberwachung und Frühwarnung
Bewertung von Katastrophenschäden
jxjf-case-more
2

Forstwirtschaftliche Anwendungsplattform


Überwachung der Vegetationsbedeckung
Klassifizierung der Waldbaumarten
Waldgesundheitsüberwachung
Waldgebietsüberwachung
Identifizierung illegaler Abholzung
jxjf-case-more
3

Wasseranwendungsplattform


Überwachung der Oberflächenwasserqualität
Grundwasserressourcenüberwachung
ökologische Wiederherstellung von Feuchtgebieten
Extraktion aus dem Überschwemmungsgebiet
jxjf-case-more
4

Plattform für Mineralienanwendungen


Mineralienidentifizierung und -verteilung
Überwachung des illegalen Bergbaus
Bewertung der ökologischen Wiederherstellung
Überwachung von Abraumleckagen
Bergbauaufsicht
jxjf-case-more
5

Dual Carbon Anwendungsplattform


Methanlecküberwachung
Bewertung der Kohlenstoffsenke im Wald
Überwachung städtischer Kohlenstoffemissionen
jxjf-case-more

UnternehmensnachrichtenNACHRICHT

Alle Neuigkeiten
Unternehmensnachrichten
Branchentrends
Kolumne zu hyperspektralen Anwendungen
Ein Überblick über die Klassifizierung hyperspektraler Bilder: Von CNN und Transformer bis hin zu Mamba
01

Ein Überblick über die Klassifizierung hyperspektraler Bilder: von CNN, ...

Datum: Jul30,2026 30.07.2026
Diese Arbeit zeichnet die vollständige Entwicklung der hyperspektralen Bildklassifizierung nach, vergleicht die Vor- und Nachteile traditioneller maschineller Lernverfahren, Convolutional Neural Networks, Transformer- und Mamba-Zustandsraummodelle, stellt gängige öffentliche Datensätze vor und analysiert Beispieldaten...
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Die hyperspektrale Kompression darf nicht allein anhand der „Ähnlichkeit“, sondern muss auch anhand der „Trennbarkeit“ beurteilt werden.
02

Die hyperspektrale Kompression kann nicht allein anhand der "Ähnlichkeit" beurteilt werden...

Datum: Jul24,2026 24.07.2026
Um zwischen den beiden Bewertungskriterien des hyperspektralen Kompressionsrekonstruktionsfehlers und der Landbedeckungsklassifizierung zu differenzieren, analysiert diese Studie die Veränderungen der F1-Werte der Landbedeckungsklassifizierung unter verschiedenen Kompressionsverhältnissen auf der Grundlage von Experimenten mit mehreren Algorithmen, darunter PCA, KPCA, ICA, AE und DAE.
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Der Satellit Xiguang-2 01 wurde erfolgreich gestartet und erreichte seine Umlaufbahn. Er dominierte die Schlagzeilen im Internet, und auch die Mainstream-Medien konzentrierten sich weiterhin darauf.
03

Der Satellit Xiguang-2 01 wurde erfolgreich gestartet und sorgte im Internet für großes Aufsehen...

Datum: Jul24,2026 24.07.2026
Am 22. Juli wurde der Satellit Xi'an Optics-Electronics-2 01 (Caiyun Hyperspectral 01) von Xi'an Optics-Electronics Aerospace erfolgreich gestartet. CCTV, die Nachrichtenagentur Xinhua, die vier größten Wertpapierzeitungen, die offiziellen Medien der Provinz und Stadt sowie Fachmedien für Wissenschafts- und Technologie-Venture-Capital berichteten umfassend über den Start.
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Die erste Charge hyperspektraler Bilder wurde erfolgreich übertragen! Der Satellit Xi'an Guangming-2 01 hat offiziell seinen neuen „Tagesberechnungsmodus“ gestartet.
04

Die erste Charge hyperspektraler Bilder wurde erfolgreich übertragen! Xi'an Optics Valley...

Datum: Jul23,2026 23.07.2026
Am 22. Juli übermittelte der Satellit Xi’an Optics-Electronics-2 01 (Caiyun Hyperspectral 01), der an Bord des Satelliten Gravity-1 in die Umlaufbahn gebracht wurde, erfolgreich seine erste Ladung hochauflösender Hyperspektralbilder. Dies markiert den Start von Chinas erstem interferometrischen Hyperspektralsatelliten.
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Der Satellit Xiguang-2 01 wurde erfolgreich gestartet und erreichte seine Umlaufbahn. Er dominierte die Schlagzeilen im Internet, und auch die Mainstream-Medien konzentrierten sich weiterhin darauf.
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Der Satellit Xiguang-2 01 wurde erfolgreich gestartet und sorgte im Internet für großes Aufsehen...

Datum: Jul24,2026 24.07.2026
Am 22. Juli wurde der Satellit Xi'an Optics-Electronics-2 01 (Caiyun Hyperspectral 01) von Xi'an Optics-Electronics Aerospace erfolgreich gestartet. CCTV, die Nachrichtenagentur Xinhua, die vier größten Wertpapierzeitungen, die offiziellen Medien der Provinz und Stadt sowie Fachmedien für Wissenschafts- und Technologie-Venture-Capital berichteten umfassend über den Start.
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Die erste Charge hyperspektraler Bilder wurde erfolgreich übertragen! Der Satellit Xi'an Guangming-2 01 hat offiziell seinen neuen „Tagesberechnungsmodus“ gestartet.
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Die erste Charge hyperspektraler Bilder wurde erfolgreich übertragen! Xi'an Optics Valley...

Datum: Jul23,2026 23.07.2026
Am 22. Juli übermittelte der Satellit Xi’an Optics-Electronics-2 01 (Caiyun Hyperspectral 01), der an Bord des Satelliten Gravity-1 in die Umlaufbahn gebracht wurde, erfolgreich seine erste Ladung hochauflösender Hyperspektralbilder. Dies markiert den Start von Chinas erstem interferometrischen Hyperspektralsatelliten.
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Chinas erster quantitativer hyperspektraler intelligenter Computersatellit ist erfolgreich in die Umlaufbahn eingetreten. Die CAS Xi'an Optics & Technology Co., Ltd. präsentiert dabei ihre Hardware- und Softwarelösungen im Wettlauf um die „Weltraumrechenleistung“.
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Chinas erster quantitativer hyperspektraler intelligenter Computersatellit wurde erfolgreich gestartet...

Datum: Jul22,2026 22.07.2026
Am 22. Juli wurde der von Xiguang Aerospace eigenständig entwickelte Satellit Xiguang-2 01 (Caiyun Hyperspectral 01) erfolgreich an Bord des Satelliten Gravity-1 gestartet. Es handelt sich um Chinas ersten interferometrischen hyperspektralen intelligenten Rechensatelliten, der einen Hardware-Durchbruch in der Rechenleistung im Orbit erzielt hat.
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Herzlichste Glückwünsche an Genosse Hu Xin zur Ernennung zum herausragenden Mitglied der Kommunistischen Partei der Xi'an Airport New City im Jahr 2026.
04

Herzlichste Glückwünsche an Genosse Hu Xin zur Verleihung des Titels „Mitglied der Luftwaffe des Neuen Bezirks Xi'an-Xianyang“...

Datum: Jul17,2026 17.07.2026
In der neuen Flughafenstadt Xi’an, im neuen Stadtbezirk Xixian, fand eine Ehrungsveranstaltung für herausragende Parteimitglieder und fortschrittliche Parteiorganisationen statt. Hu Xin, Leiter des Satellitenprojekts Xiguang-2 01 von Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD, wurde für sein großes Engagement in der Satellitenentwicklung und Bahnsteuerung als herausragendes Mitglied der Kommunistischen Partei ausgezeichnet.
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Ein bahnbrechender Durchbruch bei der Wiederverwendbarkeit von Raketen markiert den Beginn der zweiten Phase der kommerziellen Raumfahrt.
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Ein bahnbrechender Durchbruch bei der Wiederverwendbarkeit von Raketen, der die kommerzielle Raumfahrt voranbringt...

Datum: Jul17,2026 17.07.2026
Am 10. Juli gelang der Trägerrakete Langer Marsch 10B die weltweit erste kontrollierte Bergung ihrer ersten Stufe auf See. Dies senkte die Startkosten erheblich und überwand Kapazitätsengpässe. Damit endete die erste Phase des Hardware-Wettbewerbs in der Branche und eine neue Ära der Wertschöpfung für hyperspektrale Fernerkundungssatellitenanwendungen begann.
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Countdown zur Hochschulaufnahmeprüfung: Wissen als Wellenband nutzen, um das Spektrum Ihres Lebens zu zeichnen
02

Countdown zur Hochschulaufnahmeprüfung: Ein Bild zeichnen mit Wissen als Wellenlänge...

Datum: Juni05,2026 05.06.2026
Wir wünschen allen Kandidaten viel Erfolg bei der Hochschulaufnahmeprüfung und eine glänzende Zukunft!
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Taibo Think Tank veröffentlicht Panoramakarte der Wertschöpfungskette der Weltraumrechenleistungsindustrie (2026)
03

Taibo Think Tank veröffentlicht einen Überblick über die Wertschöpfungskette der Weltraum-Rechenleistungsindustrie...

Datum: Beschädigen06,2026 06.03.2026
Mit Fokus auf die Entwicklung der Weltraumrechenleistungsbranche veröffentlichte der Taibo Think Tank offiziell die „Panoramakarte der Wertschöpfungskette der Weltraumrechenleistungsbranche (2026)“. Diese Studie, basierend auf Brancheneinblicken und detaillierten Umfragen, analysiert die Kernverbindungen und wichtigsten Akteure in den vorgelagerten, mittleren und nachgelagerten Sektoren.
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Ein historischer Sprung nach vorn! Die beiden Sitzungen im Jahr 2026 geben den Ton an: Die Luft- und Raumfahrtindustrie wird offiziell zu einer nationalen „aufstrebenden Säulenindustrie“ werden.
04

Ein historischer Sprung nach vorn! Die beiden Sitzungen im Jahr 2026 geben den Ton an: ...

Datum: Beschädigen06,2026 06.03.2026
Am 5. März wurde die vierte Sitzung des 14. Nationalen Volkskongresses in der Großen Halle des Volkes eröffnet, wo Ministerpräsident Li Qiang den Regierungsbericht vorstellte. Dieser Bericht befasste sich mit der wirtschaftlichen Lage bis 2026 und sogar mit dem gesamten Zeitraum des 15. Fünfjahresplans.
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Ein Überblick über die Klassifizierung hyperspektraler Bilder: Von CNN und Transformer bis hin zu Mamba
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Ein Überblick über die Klassifizierung hyperspektraler Bilder: von CNN, ...

Datum: Jul30,2026 30.07.2026
Diese Arbeit zeichnet die vollständige Entwicklung der hyperspektralen Bildklassifizierung nach, vergleicht die Vor- und Nachteile traditioneller maschineller Lernverfahren, Convolutional Neural Networks, Transformer- und Mamba-Zustandsraummodelle, stellt gängige öffentliche Datensätze vor und analysiert Beispieldaten...
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Die hyperspektrale Kompression darf nicht allein anhand der „Ähnlichkeit“, sondern muss auch anhand der „Trennbarkeit“ beurteilt werden.
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Die hyperspektrale Kompression kann nicht allein anhand der "Ähnlichkeit" beurteilt werden...

Datum: Jul24,2026 24.07.2026
Um zwischen den beiden Bewertungskriterien des hyperspektralen Kompressionsrekonstruktionsfehlers und der Landbedeckungsklassifizierung zu differenzieren, analysiert diese Studie die Veränderungen der F1-Werte der Landbedeckungsklassifizierung unter verschiedenen Kompressionsverhältnissen auf der Grundlage von Experimenten mit mehreren Algorithmen, darunter PCA, KPCA, ICA, AE und DAE.
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Pixelgenaue Identifizierung und Extraktion von Mohnblumen anhand multitemporaler und multispektraler Fernerkundungsbilder
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Mohnblumen basierend auf multitemporalen und multispektralen Fernerkundungsbildern...

Datum: Jul17,2026 17.07.2026
Diese Studie nutzt 17 Phasen multitemporaler Sentinel-2 L2A-Bilder als Datenquelle und integriert mehrdimensionale Merkmale wie spektrale Dichte, Vegetationsindex, phänologische Zeitreihen und die Textur der Blütezeit. Random Forest, Gradient Boosting und SVM wurden zur Konstruktion verwendet…
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Warum ist hyperspektrale Kompression wichtig? Von Hunderten von Bändern zu wenigen Merkmalen (Teil 1)
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Warum ist Hyperspektralkompression wichtig? Aus Hunderten von...

Datum: Jul10,2026 10.07.2026
Hyperspektrale Bilddaten weisen zahlreiche Spektralbänder und erhebliche Datenredundanz auf. Durch Dimensionsreduktion lassen sich hochdimensionale Spektralmerkmale komprimieren, während gleichzeitig wichtige Informationen zur Bodenbedeckung erhalten bleiben. Diese Arbeit bietet einen systematischen Überblick über lineare PCA, nichtlineare KPCA, unabhängige Komponentenanalyse (ICA), Deep Learning und weitere Methoden.
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