Ranniku ookeanide (HICO) ja atmosfääri- ja ionosfääri kaugseire süsteemi (RAIDS) hüperspektraalne pildistamine
Maast pärit pildid kosmosest ei ole mitte ainult ilusad ja inspireerivad, vaid pakuvad ka väärtuslikku teavet teadusele ja kaubandusele, mida ei saa muul viisil saada. HICO ja RAIDSi eksperimentaalne laadimine on saanud eriti väärtuslikke pilte planeedi kriitilisest osast - rannikualadest.
ISSi viieaastase projekti käigus oli võimalik koguda umbes 10 000 sellist kaadrit, ühendades kaks eksperimentaalset andurit HICO ja RAIDS. Teadlased kasutasid neid pilte tervisliku ja kahjuliku fütoplanktoni kontsentratsiooni hindamiseks, määravad kahjulike vetikate õitsemise joogivee reservuaarides ja hindasid vee kvaliteeti. HICO osales ka humanitaarabioperatsioonide planeerimisel ja rakendamisel. Lisaks tegeleb torujuhtmete lünkade tõttu lekkinud õli identifitseerimisega.
HICO võime jälgida ranniku ookeane on planeetide vajaduste seisukohast otsustava tähtsusega. Hüperpektraalsed uuringud annavad keskkonna kohta rohkem teavet kui tavalised pildid.
Pilt HICOst, mis näitab vetikate õitsemist Erie järves (Ohio) 2011. aastal
2009. aastal paigaldati HICO Jaapani eksperimentaalse mooduli (JEM-EF) välisküljele. Unikaalne ruumi orbiidil avaneb vaade, mis erineb traditsioonilistest satelliitidest, võimaldades teil saada erakordseid vaateid ranniku ookeanile ja Suurte järvedele. HICO on koostanud kogu lainepikkuste vahemiku nähtavast kuni infrapunaühenduseni. RAIDS osales ionosfääri ja termosfääri tiheduse, temperatuuri ja koostise mõõtmisel (59-186 miili kõrgusel). Esimese tegevusaasta jooksul täitis HICO kõik missiooni peamised ülesanded. Siis toetasid NASA ja Naval Research Office järge. 2014. aasta septembris sai HICO arvutil päikese tormist tugeva kiirgusešoki ja ei taastunud. 14. juunil 2018 lülitasid meeskonnaliikmed instrumendi ametlikult välja.
HICO kujutis, mis näitab Eddia Uus-Meremaa rannikut.
Teadlased kasutavad jätkuvalt teaduslike artiklite avaldamiseks piltide kogumist ning vetikate õitsengute leviku uurimist. Pärand hõlmab ka kauges hüperspektraalse taju ja oluliste uuenduste arengut, näiteks parendatud algoritme rannikualade kujutiste analüüsimiseks ja suurte andmemahtude töötlemiseks.
