2022年8月

第824号

地球観測センサの小型化ビジョン
東京大学大学院

工学系研究科

宇宙航空研究開発機構

研究開発部門川島

高弘・岩崎晃木村俊義・水谷忠均

過去10年間で多岐にわたる質量約100kg以下の地球観測用超小型衛星が実現された。
一方で多くの超小型衛星はデモンストレーション段階に留まり本来の目的であるコンステレーション観測に至っていない。理由として小型軽量化が強調される一方で、従来型センサと比較したセンサ性能の優劣が体系だって整理されておらず、結果として各超小型衛星の位置づけが曖昧となっている点があげられる。本稿では代表的な超小型衛星について汎用的なセンサモデルに基づくシミュレーションによりセンサ性能を検証するとともに、従来型センサと比較して維持、あるいは低下を許容する性能を整理した。その過程で小型軽量化を実現する主要技術も抽出した。分析結果に基づき各種超小型衛星を、従来型衛星との共存型、補完型、先行技術実証型に類型化し位置づけを明確にした。最後にこれら実例に基づく分析フローを地球観測センサの小型化ビジョンとして一般化した。

1. はじめに化が強調される一方で、従来型センサと比較過去10年間に超小型衛星に搭載された地球したセンサ性能の優劣が体系だって整理され観測センサの技術は飛躍的に向上し、種類もておらず、結果として従来型衛星に対する超高分解能光学イメージャ、雲・降雨レーダ、小型衛星の位置づけが曖昧である点があげら合成開口レーダ等多岐にわたる。第1表にセれる1）。

ンサ種類ごとに地球観測センサ技術の実現性

本稿では第1表に示した中で Planet Dove、の推移を示す 。2012年時点では実現性があ

TEMPEST-D、RainCube、Capella X-SARの4るセンサは赤外サウンダや海色分光計等、一つの代表的な超小型衛星について、汎用的な部に限られていたが2019年時点ではライダー

センサモデルに基づくシミュレーションをを除くすべての種類のセンサが実現可能と行いセンサ性能を検証するとともに、従来型なった。なお、本稿における超小型衛星とはセンサと比較して維持、あるいは低下を許容総質量が約100kg以下の衛星と定義される。

する性能を整理することにより従来型衛星

各種超小型衛星のデモンストレーションフ

に対する超小型衛星の位置づけを明確にす

1）ライトが実現された一方で、超小型衛星の最る。

大のメリットであるコンステレーション観測による実用化の段階に進んだ超小型衛星は

2. 検討の手法

Planet DoveシリーズやCapella X-SARなどわ超小型衛星に搭載された地球観測センサのずかにとどまっている。理由として小型軽量性能と、中大型衛星に搭載された従来型の地1

トピックス第1表
センサ種類

超小型地球観測衛星の実現性1）
プロジェクト名（ ）は打上げ年

2012年

2019年

大気化学センサ△〇

PICASSO（2020）

赤外サウンダ〇〇CIRAS（開発中）

雲・降雨レーダ×〇

RainCube（2018）

地球熱輻射計〇〇RAVAN（2016）, CSIM-FD（2018）,
PREFIRE（開発中）

高分解能
光学イメージャ×〇

Planet Dove（2013～）

合成開口レーダ×〇

Capella X-SAR（2020）, ICEYE（2018）

マルチ・ハイパー
スペクトルセンサ△〇

AstroDigital Landmapper（2017）

マイクロ波放射計・サウンダ△〇

TEMPEST-D（2018）, TROPICS（2021）

ライダー

×

△

TOMCAT（構想中）

海色分光計

〇〇

SeaHawk（2018）

レーダ高度計×〇

SNoOPI（開発中）

レーダ散乱計×〇CYGNSS（2016）

記号の意味 : 〇 実現性有り（Feasible）、△ 課題がある（Problematic）、× 実現性なし（Infeasible）
球観測センサの性能を比較検討する際の手法

クリティカル要素や小型化にあたって主要なを述べる。文献等の公知情報に基づいた異な技術を抽出することが可能となる。第1図に、るセンサ間の性能比較は、前提条件や算出方受動／能動センサ、光学／電波センサに適用法等が異なるため公平に論じることが難しい可能な信号の流れに沿った汎用的な機能ブ場合が多い。

ロ ッ ク を 示 す。本 稿 で は こ れ を シ グ ナ ル

本稿では、公平を期すために比較対象のセチェーンと呼ぶ。以降、シグナルチェーンをンサを汎用的なセンサモデルに基づき、入射各センサ方式に従い具体化して性能シミュ輝度等の前提条件を揃えて設計パラメーターレーションを実施する。なお、センサ性能をのみ変更することによりセンサ性能のシミュ導出する数式は本稿の範囲外であるため省略レーションを行なう手法を採用した。センサする。

性能とセンサハードウェアの関係を示すにあたり最も直感的な方法は、観測信号の入出力
Transmitter

Freq.
Conver-sion.

Oscill-ator

Receiver

Freq.
Separa-tion

Detec
-tor

シグナルチェーン

SignalController
Processor

2

第1図

Scanning
Systemとによりセンサ性能を実現するにあたってのSatellite
Pointing

センサモデルを構築することである。このこ

Atmosphere

る各要素を一連の機能ブロックセットとしてLand
Ocean

フローに従ってセンサハードウェアを構成す2022年8月

第824号

3. 各センサ方式における性能検討結果
3. 1

高分解能光学イメージャ 超小型衛星に搭載された高分解能光学イメージャの代表
例は、Planet Doveシリーズの第二世代として2018年以降に打ち上げられているDove-Rであり、対応する従来型センサの例は2011年打上

第2図げのPleiades/High Resolution Imager（HiRI）とした。Pleiades/HiRIの質量は228kgである一方、Planet Dove-Rの衛星全体の質量は約5kgである。衛星全体では1/100程度の大幅な軽量化が実現された。第2図に両センサの外観図を示す。第3図に両センサの観測ジオメトリを示す。走査方法に関し、Pleiadesではリニアアレ

Pleiades/HiRI
Payload: 228kgされた。さらに、信号対雑音比（SNR）を向上 す る た め 通 常 運 用 モ ー ド で 13 段 の Time

PlanetD ove-R
SatelliteTDI
Altitude:
694km

イ検出器を衛星進行（Along Track : AT）方向に走査するプッシュブルームスキャンが採用

Pleiades（左）とPlanet Dove-R（右）の外観図

Aperture:0.65m

Altitude:
475km

CTAT

GSD:0.7m Swath: 20km

GSD3 .7m

Aperture :0.09m
CTAT
Swath: 24km

第3図 高分解能イメージャの観測ジオメトリ
左 : Pleiades、右 : Planet Dove-R

Delay Integration（TDI）機能を有するカスタ
ム メ イ ド の 検 出 器 が 用 い ら れ た 2）。一 方、Planet Dove-Rでは、民生品として一般的な2次元アレイ検出器を用いたプッシュフレームス

Planetキャンが採用されている。Planet Dove-Rの詳

PleiadesPlanetPleiades

細な設計情報は公開されていないが、SNRを高めるために衛星の移動を考慮して9個の画像を地上処理で加算していると推定される3）。
第4図（左）に、シミュレーションに基づく地上サンプリング距離（GSD）と有効開口径の関係を示す。便宜上、GSDは集光光学部の回折限界によって決定される地上の分解能と同じであると想定した。このためGSDは有第4図

シミュレーションに基づく設計曲線
左：GSDと開口の関係、
右：SNRとGSDの関係

効 開 口 径 に 反 比 例 す る。Pleiades と Planet
Dove-Rで設計曲線が異なる理由は衛星高度第4図（右）は、SNRとGSDの関係を示す。の違いに起因する。前者が高度694kmに対し前述の通り有効開口径はGSDに反比例すると後者は高度475kmである。設計曲線上の丸印想定した。有効開口径増大とGSD縮小の効果が そ れ ぞ れ の セ ン サ の 設 計 点 を 示 し、が相殺した結果、入射光子数は積分時間に比Pleiades で は 口 径 0.65m に 対 し GSD は 0.7m、例する。積分時間はGSDを衛星対地速度でPlanet Dove-Rは口径0.09mに対しGSDは3.7m割った値である。SNRは入射光子数の平方根である。にほぼ等しいとみなされるため、結果として3トピックス

第4図（右）に示すようにSNRはGSDの平方収 ま っ て い る。上 記 の 事 実 は、第 7 図（左）根にほぼ比例する。PleiadesとPlanet Dove-Rに示すシミュレーションに基づくフットプリの設計曲線の違いは、主に検出器ピッチの違ントサイズと開口の設計曲線にも示されていいによる光学系全体のスケールの違いとTDIる。両センサの設計曲線の違いは高度の違い段数（あるいはデジタル加算数）の違いに起に起因する。なお、TEMPEST-Dでは衛星高因する。検出器ピッチはPleiadesの場合の13度が低いため刈幅（swath）は825kmとMHSのμmに対しPlanet Dove-Rの場合5.5μm であり2180kmに対し1/2～1/3である。この点は地表ほぼ1/2である。第4図（右）よりPleiadesの場面のカバー率低下、ひいては時間分解能の低合はTDIにより、Planet Dove-Rの場合はデジ下につながる。

タル加算によりいずれもSNRは100以上と満走査方法に関し、第6図に示す通りMHS、たすよう設計されていることがわかる。な

TEMPEST-Dともに衛星進行方向と直交する

お、Planet Dove-Rの場合、デジタル加算前の方向にアンテナを回転させるクロストラッ

2次元画像の膨大な容量のデータを地上にダ

ク ス キ ャ ン 方 式 を 採 用 し て い る。MHS は、ウンリンクする必要がある。このことが低軌

視線方向が地球方向を指向している間、ア道衛星としてはほぼ最速である1.7Gbpsのダ

ン テ ナ を 低 速 に 走 査 し て い る 5）。一 方、ウンリンクレート4）が実現された動機の一つ

TEMPEST-Dは等速走査と推定される。そのと考える。

結果、TEMPEST-Dでは1フットプリント当たり可能な積分時間（τ）は5msであり、MHS

3. 2

マイクロ波サウンダ 超小型衛星に搭の積分時間18msの3分の1未満である6）。この載されたマイクロ波サウンダの代表例は2018

ことはTEMPEST-Dでは等価雑音温度差（NE年に打ち上げられたTemporal Experiment forΔT）が大幅に増加する要因となり得る。たStorms and Tropical Systems – Demonstration

だし、TEMPEST-Dでは雑音指数が3.4dBと低（TEMPEST-D）であり、対応する従来型センノ イ ズ の 個 体 増 幅 器 を 採 用 し 7）、周 波 数

サ の 例 は 2006 年 打 上 の M e t e o r o l o g i c a l

89GHzで使用されるマイクロ波放射計の標準

Operational Satellite Program of Europe（MetOp）的な雑音特性から推定されるMHSの5.2dBよに 搭 載 さ れ た Microwave Humidity Sounder

り大幅に小さい。このためTEMPEST-Dでは（MHS）とした。第5図に両センサの外観図を

積分時間増大によるNEΔTの劣化は雑音指数

示 す。M H S の 質 量 は 63k g で あ る 一 方 での改善により相殺され、NEΔTは2.0KとMHSTEMPEST-Dの衛星質量は約14kgでありMHSの1.5Kとほぼ同程度である。第7図（右）にの1/5程度である。第6図に両センサの観測ジシミュレーション結果に基づくNEΔTと積分オメトリを示す。TEMPEST-Dのアンテナサ時間の設計曲線を示す。両センサの設計点

イズは0.07mでありMHS の0.22mの約1/3であも上記の事実を示している。なお、両センる。また、TEMPEST-Dの衛星高度は400kmでサの設計曲線の違いは雑音指数の違いに起あり、MHSの高度820kmの約1/2である。アン因する。

テナ小型化に伴うビーム幅の拡大と高度低下に伴うフットプリントサイズ縮小の効果が相殺され、TEMPEST-Dの直下フットプリントサイズは25kmと、MHSの18kmの1.5倍以下に42022年8月

3. 3

降雨レーダ

第824号

超小型衛星に搭載された降雨レーダの代表例は2018年に打ち上げられたRaincubeであり、対応する従来型センサの例は2014年に打ち上がった全球降水観測計画（GPM）主衛星に搭載された二周波降水レーダ（DPR）とした。第8図に両衛星の外観図
第5図

MHS（左）とTEMPEST-D（右）の外観図を示す。DPRは降雨強度に応じてKaバンド（35.5GHz帯）とKuバンド（13.6GHz帯）の2
種 類 の レ ー ダ で 構 成 さ れ て い る。一 方、

MHS
Payload: 63kg

RaincubeはKaバンドのみであり強い降雨にはTempest-D
Satellite: 14kg対応していない。DPRのKaバンドレーダ質量は302kgである一方、RainCubeの衛星全体質

fastslow
τ=18ms
Altitude:
820km

Aperture:0 .22m

CTFootPrint:
18km

第6図

Aperture:0 .07m

τ=5ms

第9図に両センサの観測ジオメトリを示す。
RainCubeには主要な小型化技術として直径0.5mの展開型アンテナが搭載された。アンテ

Altitude:
400km

CT

AT

Swath: 2180km FootPrint:
25km

量は5.5kgであり、DPRの約1/50であった。

AT
Swath: 825km

MHS（左）とTEMPEST-D（右）の観測ジオメトリ

ナサイズが1.4m×1.1mであるDPR（Kaバンドレーダ）より小さいものの超小型衛星搭載用アンテナとしては比較的大きなサイズである。このためビーム幅の広がりも比較的抑えられRainCubeのフットプリントサイズは7.9kmとDPRの5kmに較べ約1.5倍に収まっている。但し、DPRはフェーズドアレイアンテナを用いて刈幅125kmにわたり電子走査を行う

TEMPEST-D:
400km

TEMPEST-D:
3.4dB
MHS: 5.2dB

MHS:
820km

クロストラックスキャン機能を備えている。
一方、RainCubeには走査機能自体がなく衛星直下方向のみの観測である。この点は地表面のカバー率低下、ひいては時間分解能の大幅な低下につながる。
RainCubeのレーダ送信出力は消費電力の制
約 か ら10Wで あ り、DPRの レ ー ダ 送 信 出 力
140Wの1/10以下である。このため検出可能な最小Z因子（min Ze）が大幅に増大し降雨検出精度が低下する要因となり得る。対策と

第7図 シミュレーションに基づく設計曲線
左 : フットプリントサイズと開口の関係、
右 : NEΔTと積分時間の関係

して、RainCubeでは低い送信電力を補うために送信継続時間（τ）を166μsとし 8）、DPRの3.2μsと比較し大幅に拡張されている。この結果、RainCubeのmin Zeは第10図（左）に5トピックス示すようにDPRとほぼ同じ15dBのmin Zeを実現した。なお、両者の設計曲線の違いはレーダ送信出力の違いに起因する。

RainCube10W

一方、送信継続時間が長いほど鉛直分解能（ΔZ）は低下する。このためRaincubeの場合、合成開口レーダで通常使用されるパルス圧縮技術を降雨レーダに適用し継続時間の増大とDPR
RainCube

DPR140W

高い鉛直分解能を両立した 8）。この結果、第10図（右）に示すようにRainCubeでは鉛直分解能250mを実現した。これはDPRの鉛直分解 能 500m と 同 等 か そ れ 以 上 で あ る。な お、両者の設計曲線の違いは通常のパルス信号か、あるいはパルス圧縮に対応したチャープ信号か、といった出力信号方式の違いに起因

第10図 シミュレーションに基づく設計曲線
左 : 送信継続時間と検出可能な最小Z因子（min Ze）の関係、
右 : 送信継続時間と鉛直分解能（ΔZ）の関係

する。
3. 4

合成開口レーダ（SAR） 超小型衛星に搭載されたSARの代表例は、Capella X-SARであ り、対 応 す る 従 来 型 セ ン サ の 例 はTerraSAR-Xとした。第11図に両衛星の外観図を示す。TerraSAR-Xのペイロード質量394kgに対してCapella X-SARの衛星全体質量は約
第8図

GPM主衛星（左）とRainCube（右）の外観図112kgであり、TerraSAR-Xの1/3未満である。
第12図に両センサの観測ジオメトリを示す。
Capella X-SARの帯域幅は500MHzであり 9）、TerraSAR-Xの帯域幅300MHzより広い。このDPR
RainCubeKa-bands ensor: 302kg Satellite: 5.5kg
Phased arraya ntenna
Aperture:1.4m×1.1m

ためCross Track（CT）方向の地上分解能はDeployment antenna
Aperture:0.5m0.5mと向上している。上記の事実は、第13図（左）のチャープ帯域幅と地上分解能（CT方向）

Altitude
407kmの関係に示されている。なお、両衛星の高度

Altitude
400km
CT
Swath:
125km
ATはほぼ等しいため設計曲線もほぼ一致する。
AT

FootPrint:7.9km

FootPrint:5km

第9図

TerraSAR-Xの0.85mに対しCapella X-SAR では

GPM主衛星（左）とRainCube（右）の観測ジオメトリ

Capella X-SARでは直径3.2mの展開型アンテナを搭載しアンテナの大型化と軽量化を両立した。Capella X-SARのアンテナ面積は8m2とTerraSAR-Xの3.8m2と比較して2倍以上大きい。一方でCapella X-SARのレーダ送信出力は 消 費 電 力 の 制 限 に よ り 600W と、
TerraSAR-Xの2260Wの約1/4である。雑音等

62022年8月

第824号

価後方散乱係数（NESZ）の観点では大きなアンテナ面積と小さなレーダ送信出力が相殺され、Capella X-SARのNESZは約-20dBとほぼTerraSAR-Xに等しい。上記の事実は第13図（右）のアンテナ面積とNESZの関係に示されている。なお、両者の設計曲線の違いは主にTerraSAR-X

Capella600W

Capellaレーダ送信出力の違いに起因する。

TerraSAR-X
2260W

第12図に示した通りCapella X-SARのアンテナ形状は円形であり、CT方向に短い矩形のアンテナ形状を有するTerraSAR-Xと較べて CT 方 向 の ビ ー ム 幅 は 狭 い。こ の た め
Capella X-SARのストリップマップモードにおける刈幅は20kmとTerraSAR-Xの30kmより狭い。さらに、TerraSAR-Xは電子走査が可

第13図 シミュレーションに基づく設計曲線
左 : チャープ帯域幅と地上分解能（CT方向）の関係、
右 : アンテナ面積と雑音等価後方散乱係数（NESZ）の関係

能なフェーズドアレイアンテナを採用したためビームをCT方向に走査するスキャンSAR

4. 各センサの特徴モードがあり刈幅100kmを実現した。一方、第3章で述べた分析により明らかとなった

Capella X-SARはスキャンSARモード自体が各超小型衛星搭載センサの特徴を述べる。第

実装されていない。この点は地表面のカバー

14図は各超小型衛星搭載センサの性能と質量率低下、ひいては時間分解能の低下につながを、対応する従来型センサと比較して相対的る。

なスコアとして示したレーダチャートである。
Planet Dove-R : 空間分解能を中程度の3.7mに設定し、細ピッチ検出器を用いて光学システ
ム全体を縮小することにより大幅な小型化・質量低減を実現した。2次元画像を高速にダ
第11図 TerraSAR-X（左）とCapella X-SAR（右）の外観図

ウンリンクし地上におけるデータ処理によりデジタル加算するプッシュフレーム撮像を実現した。このことによりSNRを従来型センサ

CapellaX -SAR
Satellite: 112kg

TerraSAR-X
Payload: 394kg

Phased arraya ntenna

4.8m by 0.8m
Ae:3.8m2

Deployable antenna
Swath:10km(SPot light)
D: 3.2m
30km(StripMap)
Ae:8m2100km(SCanSAR)
ATAltitude
515km
Resolution：
0.2(AT)×0.85m(CT)並みに維持した。これまでのところ、PlanetCT

Altitude
500km
Resolution：0.3(AT)×0.5m(CT)

第12図 TerraSAR-X（左）とCapella X-SAR（右）の観測ジオメトリ

AT
Swath:5km(SP)
20km(SM)CT

Doveシリーズは300機を超えるコンステレー
ション観測により、3.7m空間分解能で全球陸域のあらゆる箇所の画像を毎日取得可能という独自のポジションを確立している。いわば従来衛星との共存型である。
TEMPEST-D : 対応する従来型センサと質量・センサ性能ともに比較的近い。アンテナ小型
7トピックス

Pleiades .vs. Planet Dove-R
PleiadesTime
resolution
or swath

543210MHS .vs. Tempest-D
MHS

Planet Dove-R

WeightSpatialresolution Swath543210Tempest-D

WeightSpatialresolution

Constellation

WavelengthregionSNR

TerraSAR-X .vs. CepellaX -SAR

DPR .vs. RainCube
DPRSwath

Ze543210

Frequency
regionNEΔT

RainCube

TerraSAR-X

Weight543210Spatialresolution Swath

Capella-2

WeightFrequency
regionNESZ
Verticalresolution

Spatialresolution
Frequency
region

第14図 超小型衛星搭載センサの特徴
スコアの意味 : 対応する従来センサの性能に対する相対値。
0 : 機能無、1 : 1/10以下で劣る、2 : 1/10～1/2の範囲で劣る。
3 : 1/2～2倍の範囲、4 : 2倍～10倍の範囲、5 : 10倍以上優れる。

化と衛星高度低下といったシステム最適化によびNESZを優先するシステム最適化を行っよる空間分解能の維持、プリアンプ低雑音化

た。特定の関心領域の撮像を重視するといっといった漸進的な技術改良によるNEΔTの維

た独自のポジションを確立し、Planet Dove-Rと持を実現した。対応する従来型センサと観測同じく従来衛星との共存型といえる。

方式も似ているためデータの親和性も高く、従来型センサとの異種コンステレーション等が想定される。いわば従来衛星の補完型といえる。

5. 小型化ビジョン
第4章まで超小型衛星の実例を分析し、センサ性能の検証と小型化技術の抽出を行い、各衛星の類型化を行った。上記の分析フロー

RainCube : 展開アンテナやパルス圧縮技術なを遡ることにより第15図に示すような小型化

ど、他の分野で開発された技術を降雨レーダビジョンとして一般化することが可能であに新規導入することにより、大幅な軽量化と、る。すなわち、最初のミッションコンセプト

従来型センサに匹敵する空間・垂直分解能おを確立する段階で従来衛星と共存型／補完型よび検出可能な最小Z因子を実現した。一方、／先行技術実証型といった位置づけを明確に走査機能が削除され時間分解能は大幅に低下し、リソース制約下で維持あるいは低下を許した。観測手法を従来型センサから革新した

既存衛星
開発実績

ことから将来の実用衛星への技術移行を指向した先行技術実証型といえる。
Capella X-SAR : 展開アンテナの導入による軽量化を実現する一方、刈幅より空間分解能お8

ミッション
コンセプト

リソース.vs.品質

第15図

システム
最適化
要素技術

デモンスト
レーション

品質確保

コンステ
レーション

社会実装

地球観測センサの小型化ビジョン

2022年8月

第824号

容するセンサ性能仕様（品質）を決定する。

Meteorological Society, 101, 3, E274-285仕様を実現すべく従来衛星の開発実績を利活

2）G . B l a n c h e t e t a l . , P L E I A D E S - H R

用しながらシステム最適化を行い、必要に応INNOVATIVE TECHNIQUES FOR

じて小型化のための新規要素技術を導入す

RADIOMETRIC IMAGE QUALITYる。そしてデモンストレーションフライトにCOMMISSIONING, International Archives ofよりセンサ性能を実証（品質確保）し、コン

the Photogrammetry, Remote Sensing andステレーション観測により社会実装を実現すSpatial Information Sciences, vol. XXXIX-B1,

る。このようにミッション構想段階において2012

社会実装まで見越した戦略を立てることが超3）Aati, S. et al., 2020. Optimization of Optical

小型衛星を地球観測の体系に組み込むにあImage Geometric Modeling, Application to

たって重要である。

Topography Extraction and Topographic
Change Measurements Using PlanetScope and6. まとめSkySat Imagery. Remote Sens., 12, pp. 3418.

本稿では代表的な超小型衛星に搭載された

4）Devaraj, K., The Cubesat With One Of The

地球観測センサの性能について汎用的なセンWorld’s Fastest Satellite Radios, B14, 2019

サモデルに基づくシミュレーションにより検https://www.planet.com/pulse/b14-the-

証し従来型センサと比較した。その結果、従cubesat-with-one-of-the-worlds-fastest-

来型センサと比較し維持あるいは低下を許容

satellite-radios/するセンサ性能が明らかとなった。また、上5）ESA, 2006. MHS scanning principle, https://記の過程で小型化を実現する主要技術も抽出

www.esa.int/ESA_Multimedia/

した。分析結果に基づき各種超小型衛星を、Images/2006/06/MHS_scanning_principle

従来型衛星との共存型、補完型、先行技術実6）Berg W. et al., Calibration and Validation of

証型に類型化し位置づけを明確にした。最後

the TEMPEST-D CubeSat Radiometer, inにこれら実例に基づく分析フローから、超小IEEE Transactions on Geoscience and Remote型衛星を社会実装するにあたっての小型化ビSensing, 59, 6, pp. 4904-4914, 2021

ジョンとして一般化した。

7）S . P a d m a n a b h a n e t a l . , T E M P E S T - DRadiometer: Instrument Description and謝辞
本研究は国立研究開発法人連携講座フロンティア宇宙工学研究拠点（地球観測センサ科

Prelaunch Calibration, in IEEE Transactions
on Geoscience and Remote Sensing, 59, 12,
pp. 10213-10226, 2021

学研究拠点）の資金で実施した。本講座の運8）Peral E. et al., RainCube: the ﬁrst ever radar

用および支援を頂いている関係各位に深謝のmeasurements from a CubeSat in space, J. of

意を表する。

Applied Remote Sensing, 13（3）, 032504,
2019

参考文献

9）CAPELLA SPACE, 2020. SAR SYSTEM

1）Stephens, G. et al., 2020. The EmergingPERFORMANCE, ver.2.0, https://vekom.

Technological Revolution in Earth

com/wp-content/uploads/2020/12/Capella_

Observations, Bulletin of the American

Space_SAR_System_Performance.pdf
9