Hiperspektrālā attēlveidošana piekrastes okeāniem (HICO) un atmosfēras un jonosfēras attālās uzrādes sistēma (RAIDS)
Zemes attēli no kosmosa ir ne tikai skaisti un iedvesmojoši, bet arī sniedz vērtīgu informāciju zinātnei un tirdzniecībai, ko nevar iegūt nekādā citā veidā. HICO un RAIDS eksperimentālā iekraušana ir saņēmusi īpaši vērtīgus attēlus par kritisko planētas daļu - tās piekrastes zonām.
Piecu gadu ilgā ISS projekta laikā bija iespējams savākt aptuveni 10 000 šādu rāmju, apvienojot divus eksperimentālos sensorus HICO un RAIDS. Zinātnieki izmantoja šos attēlus, lai novērtētu veselīgas un kaitīgas fitoplanktona koncentrāciju, noteiktu kaitīgo aļģu ziedēšanu dzeramā ūdens rezervuāros un novērtētu ūdens kvalitāti. HICO piedalījās arī humānās palīdzības pasākumu plānošanā un īstenošanā. Turklāt, veicot naftas izplūdi cauruļvadu trūkumu dēļ, tika veikta identifikācija.
HICO spēja novērot piekrastes okeānus ir būtiska planētu vajadzībām. Hyperspectral aptaujas sniedz vairāk informācijas par vidi nekā parastie attēli.
Attēls no HICO, kurā 2011. gadā parādās aļģu ziedēšana Erie ezerā (Ohio)
2009. gadā HICO tika instalēts Japānas eksperimentālā moduļa (JEM-EF) ārpusē. Unikālā telpa orbītā paver skatu, kas atšķiras no tradicionālajiem satelītiem, ļaujot jums iegūt ārkārtas skatu uz piekrastes okeānu un Lielo ezeru. HICO ir uzstādījis pilnu viļņu garumu diapazonu no redzamās līdz tuvu infrasarkanajam starojumam. RAIDS bija iesaistīts jonosfēras un termosfēras blīvuma, temperatūras un sastāva mērīšanā (augstumā 59-186 jūdzes). Pirmajā darbības gadā HICO izpildīja visus misijas galvenos uzdevumus. Tad NASA un Jūras pētniecības birojs atbalstīja turpinājumu. 2014. gada septembrī HICO dators saņēma spēcīgu starojuma triecienu no saules vētras un neatguva. 2018. gada 14. jūnijā apkalpes locekļi oficiāli izslēdza instrumentu.
HICO attēls, kurā redzami malu gar Jaunzēlandes piekrasti
Pētnieki turpina izmantot attēlu kolekciju zinātnisko rakstu publicēšanai, kā arī aļģu ziedēšanas izplatības izpēti. Mantojums ietver arī tālākās hiperspektrālās uztveres un svarīgu inovāciju attīstību, piemēram, uzlabotus algoritmus piekrastes zonu attēlu analīzei un lielu informācijas apjomu apstrādei.
