微软将NASA卫星数据集成至Azure云平台

微软已将NASA的Landsat和Sentinel-2协调数据集（HLS）通过其行星计算机平台在Azure上提供服务。

这似乎是Azure容量的绝佳应用——用户可以通过API或直接通过Azure存储访问全球环境数据的PB级信息。微软表示："这种灵活的科学环境允许用户对数据提出问题，既可以构建应用程序，也可以在平台之上使用应用程序。"

HLS数据集是来自地球监测航天器的庞大数据档案，包括NASA的Landsat 8和9号卫星以及欧洲航天局的Sentinel-2卫星。对于研究气候变化、土地利用变化、农业应用等领域的研究人员来说，这是一个宝贵的工具。

Landsat 8卫星于2013年发射，现在已经有些老化。2021年Landsat 9加入其行列。名为Landsat Next的后续卫星是否会实现，取决于NASA科学项目的最终预算。欧洲航天局目前已发射了Sentinel-2A、B和C。Sentinel-2C于2024年进入轨道，Sentinel-2D将在未来几年发射。与2C结合，它将取代老化的Sentinel-2A和B航天器。

HLS项目是2016年卫星需求工作组的重要成果。据NASA介绍，Landsat可以在16天重访周期内收集30米空间分辨率的观测数据。Sentinel提供10到20米空间分辨率，重访周期为5天。通过HLS的结合，可以每2到3天获得30米空间分辨率的观测数据，卫星数据呈现为一个统一的集合。

NASA为HLS数据集提供资金。该机构目前受到美国政府停摆的影响，在包括大幅削减科学项目在内的预算提案最终确定之前，资金是否会继续提供尚不明确。微软没有回应关于是否可能介入填补任何资金缺口的问题。

考虑到大量计算资源用于AI应用，这似乎是Azure资源的良好用途。然而，微软还为研究人员提出了一些Copilot和AI建议。

微软建议研究人员可能希望使用Azure OpenAI服务"创建增强地球观测分析的智能应用程序"。

或者可以使用NASA地球Copilot原型和自然语言查询来生成地理空间数据的洞察。

微软列出了HLS数据和Azure AI可以使用的方式，包括土地分类和植被监测的自动化、森林砍伐趋势以及环境模式预测。

奇怪的是，作为研究主题，它没有提到专门用于AI应用数据处理的所有数据中心的环境影响。我们无法想象为什么会这样。

Q&A

Q1：HLS数据集包含什么内容？

A：HLS数据集是NASA的Landsat和Sentinel-2协调数据集，包含来自NASA的Landsat 8、9号卫星和欧洲航天局Sentinel-2卫星的地球监测数据，是研究气候变化、土地利用变化、农业应用等领域的重要工具。

Q2：微软Azure如何处理这些卫星数据？

A：微软通过其行星计算机平台在Azure上提供HLS数据集服务，用户可以通过API或直接通过Azure存储访问全球环境数据的PB级信息，还可以结合Azure AI服务进行数据分析和应用开发。

Q3：Landsat和Sentinel卫星的观测能力有什么区别？

A：Landsat可以在16天重访周期内收集30米空间分辨率的观测数据，而Sentinel提供10到20米空间分辨率，重访周期为5天。通过HLS的结合，可以每2到3天获得30米空间分辨率的观测数据。