Constellr، وهي شركة ناشئة ألمانية، أصدرت صورًا أولية في 17 مارس من Skybee-1، أول قمر صناعي لها للتصوير الحراري. باستخدام بيانات Skybee-1، أنتجت الشركة خريطة مفصلة تُظهر توزيع الحرارة في طوكيو عبر المباني والمتنزهات والممرات المائية. قال Max Gulde، الرئيس التنفيذي لشركة Constellr، لـ SpaceNews: "إن درجة الحرارة هي المتغير البيئي الرئيسي لتحديد النشاط البشري. بالنظر إلى طوكيو، يمكنك تحديد على الفور كيف تبرد الأنهار عندما تخرج من المدينة. يمكنك تحديد النشاط الصناعي. يمكنك رؤية سلامة البنية التحتية، وهو أمر بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بالصيانة التنبؤية وتخطيط المدن".
Skybee-1، وهو القمر الصناعي الأول في كوكبة High-precision Versatile Ecosphere (HiVE) التابعة لـ Constellr، تم إطلاقه في 14 يناير عبر مهمة مشاركة SpaceX Falcon 9. من المقرر إطلاق قمر Skybee ثانٍ هذا الصيف. يمتاز Skybee-1 بدقة تبلغ 30 مترًا مربعًا لكل بكسل، ويُعلن عن "عصر جديد للاستخبارات الحرارية"، وفقًا لـ Gulde. "أنا على قناعة بأن الاستخبارات الحرارية ستلعب دورًا كبيرًا في قيادة القرارات التجارية".
لسنوات، احتكرت الحكومات الأقمار الصناعية للتصوير الحراري. ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، حصلت العديد من الشركات الناشئة على تمويل، وطورت تقنيات، وبدأت في إطلاق أقمار صناعية لتوفير البيانات الحرارية للعديد من العملاء، بما في ذلك المزارعون، رجال الإطفاء، الوكالات الحكومية، والكيانات التجارية. في عام 2023، منحت المفوضية الأوروبية ووكالة الفضاء الأوروبية Constellr عقدًا للتصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء. منحت وكالة الفضاء الألمانية DLR أيضًا Constellr عقدًا متعدد السنوات في سبتمبر.
صرحت Peggy Fischer، مديرة مهمات أطراف ثالثة في وكالة الفضاء الأوروبية ومهام مساهمة Copernicus: "إن التقاط درجة حرارة سطح الأرض بهذا المستوى من التفاصيل سيكون ذا قيمة كبيرة لمراقبة الحرارة الحضرية، والإجهاد المائي، والقدرة على الصمود أمام تغير المناخ. يُظهر هذا الإنجاز إمكانات البيانات الحرارية عالية الدقة لدعم مجموعة واسعة من التطبيقات البيئية والمناخية".
ستستخدم Constellr Skybee-1 لالتقاط صور حرارية للمناطق الاستوائية كل أربعة أيام. سيُضاعف قمر Skybee الثاني القادم من معدل الزيارة هذا. إلى جانب بيانات الأقمار الصناعية الخاصة بها، تعمل Constellr على تطوير نموذج رقمي مزدوج للأرض. شرح Gulde: "يمكننا أخذ البيانات العامة منخفضة الدقة، ومعايرتها مقابل بياناتنا وعيناتها الفائقة، حتى نحصل على تمثيل مستمر وعالي الدقة لهذا النموذج الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. يُقلل هذا بشكل كبير من تكلفة نقطة البيانات المنتجة، لأننا يمكننا الاستيفاء بين نقاط البيانات".