地球观测技术和先进的数据处理正在彻底改变气候情报，为积极行动提供前所未有的见解。
由于数据量大且复杂，系统挑战历来阻碍了将DEO数据完全整合到气候解决方案中。卫星和传感器技术的快速进步正在与新的开放人工智能算法、机器学习技术和先进的数据可视化平台一起解决这些系统问题。这些协同技术可以几乎实时地处理大量数据，在几分钟内将原始卫星图像转化为可操作的气候见解。推动这些进步的因素包括：
比以往任何时候都更有洞察力的数据：最近卫星EO传感器的进步提高了全球覆盖范围，分辨率，精度和更广泛的可观测测量。
前所未有的数据处理速度：复杂的人工智能和机器学习算法可以在几小时或几分钟内完成更详细的气候影响评估。当使用传统模型或现场检查时，这项任务可能需要数周时间。在现有数据上训练的基于气候模型能够以传统模型大约1000倍的速度做出同样的预测。这些数据处理速度的提高使及时决策成为可能，这在需要真实或接近实时洞察力的情况下尤其重要。
大型和小型EO卫星的发展：EO卫星系统在两个相反的方面取得了进展。小型卫星的兴起和EO传感器技术的小型化使更多的国家和中小型企业能够发射自己的卫星，增加了公开可用的EO数据量。
更高分辨率的气候预报：基于气候模型和基础模式将气候和天气预报模式的分辨率提高了12倍。这些增强的天气预报有助于社区和决策者制定有针对性的缓解和适应战略，以提高气候适应能力。
最终用户需求的上下文数据：通过增强现实和虚拟现实进行的数据沉浸正在将复杂的EO数据集转换为交互式模型，帮助用户理解数据和直观的视觉洞察力，从而改善决策。
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