CISAR

CISAR (Combined Inversion of Surface and AeRosol) er en avansert matematisk algoritme utviklet av Rayference som samtidig henter ut overflate-refleksjon, aerosol optisk tykkelse og skyens enkeltspredningsegenskaper fra observasjoner innhentet av passive rombaserte og dronebårne bildesensorer som opererer i det synlige og nær-infrarøde spekteret.

Bygget på inversjon av FASTRE, en rask radiativ overføringsmodell, ved bruk av en Optimal Estimeringsramme, gir den usikkerhetspropagering på pikselnivå uten behov for forhåndsberegnede oppslagstabeller eller en ekstern skymaske. Algoritmen er sensor-agnostisk — anvendelig på enhver passiv optisk sensor som tar minst én observasjon hver 1–2 dag — og har vært operasjonelt brukt på Sentinel-3A/SLSTR og PROBA-V-data innen ESA-prosjekter (Aerosol_cci+, PV-LAC ATMO).

Nøkkelfunksjoner:

• Samtidig overflate- og atmosfærehenting: Henter samtidig ut overflate-refleksjonsparametere (RPV-modell), aerosol optisk tykkelse og aerosol-/skyens enkeltspredningsegenskaper som essensielle klimavariabler.
• Grundig usikkerhetskvantifisering: Optimal estimeringsinversjon gir usikkerheter per piksel som er propagerte fra både input- og inversjonsrelaterte feilkilder.
• Sensor- og overflateagnostisk: Fungerer over alle overflatetyper (land, vann, lyse eller mørke overflater) og er utvidet til drone-målinger for overflate-refleksjonsinnhenting i feltmålestokk.
• Integrasjon for vurdering av solressurser: Hentede data mates inn i 3D-scene-simuleringspipelines for å forbedre estimering av solinnstråling for komplekse fotovoltaiske applikasjoner (f.eks. SATRISE-prosjektet).
• Prosjekt- og konsulentleveranser: Implementert med teknisk støtte og integrasjon i ESA- og industriprosjekter, med utdata tilpasset kundens arbeidsflyter innen klimamonitorering, atmosfærisk korreksjon og energiapplikasjoner.