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GCRI · 우주와 지구관측

지구 관측 센서

Earth observation sensors measure reflected sunlight, emitted heat, radar echoes and laser returns from orbit. Each sensor type sees some things well and others not at all: optical sensors are blocked by cloud, radar sees through it, thermal sensors measure heat. This page sets out how the main sensor types work, how their resolution and revisit shape what they can detect, and what evidence serves the users choosing data for a task.

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01목차

Earth observation sensors in seven parts.

이 자료집 안에서7개 부분
  1. 01질문Earth observation sensors: how the risk develops
  2. 02영역 전반Each sensor answers questions in specific domains
  3. 03지표측정되는 것과 그 정확도
  4. 04출처근거의 출처
  5. 05결정누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지
  6. 06핵심 질문전문가가 묻는 것
  7. 07메커니즘과 동인What each sensor sees
02질문

Earth observation sensors: how the risk develops.

Optical, radar, thermal and hyperspectral methods. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Optical sensors need light and clear skies

Multispectral and hyperspectral sensors measure reflected sunlight in many bands, revealing vegetation, water and materials. Cloud and darkness block them.

메커니즘

Radar sees through cloud

Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and records echoes, day or night and through cloud, sensing surface roughness, moisture and movement.

메커니즘

Resolution trades against coverage

Spatial, spectral and temporal resolution compete. Very high resolution images cover small areas; wide-swath sensors revisit often but see less detail.

메커니즘

Orbits set revisit

Sun-synchronous orbits give consistent lighting; constellations of many small satellites shorten revisit times but vary in calibration.

03지리

북극의 지구 관측.

NASA GIBS의 북극 토지 피복과 식생. 각 레이어에는 고유한 날짜가 있습니다.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 2

이 페이지의 지구 관측

이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 지수, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-13
해결
약 250 m 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간의 위성 식생 지수로, 서식지 상태의 지표이며 종이나 생물다양성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 지수, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-13
해결
약 250 m 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간의 위성 녹지 지수로, 작물과 목초지 상태의 지표이며 수확량 추정이나 식량 안보 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

북극을 중심으로 본 지구 관측.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 지난 1년 일별 기온과 일조(NASA POWER): 이 데이터는 NASA 지구과학/응용과학 프로그램의 지원을 받은 NASA 랭글리 연구센터(LaRC) POWER 프로젝트에서 얻었습니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 향상된 식생 지수, 이동 8일: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 식생 녹색도(NDVI), 이동 8일: MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적

04영역 전반

Each sensor answers questions in specific domains.

Sensor evidence is designed for the 관측소 신호 시리즈. Copernicus and Landsat provide open data; CEOS Analysis Ready Data sets processing expectations.

  • Calibration and validation data.
  • Field reference observations.
05모니터링

지구 관측 임무와 산출물.

팀이 이 주제를 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.

지구 관측 촬영 요청과 산출물

Earth observation sensors · Flood basin AOI · Activation ACT-815

신속 지도 제작GCRI · 우주와 지구관측

해당 지역 상공 통과

next 7 passes

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4관심 지역 위의 관측 폭N

획득

P-1레이더n/a처리됨
P-2광학84구름 많음
P-3레이더n/a다운링크 중
P-4광학30예정됨

제품 사슬

  1. 작업AOI
  2. 획득레이더
  3. 다운링크관측소 2
  4. 절차ARD
  5. 홍수 지도화변경
  6. 검증표본
  7. 제공사용자 기관
EO tasking and products: the screen’s structure, terms and states for Earth observation sensors.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.
06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Spatial resolutionmetres per pixelper sensorMission specifications신고됨
Revisit interval일per mission or constellationMission specifications신고됨
Cloud-free observation frequencyobservations per monthper locationArchive analysis관측
Radiometric calibration uncertaintypercentper sensorCalibration reports보고됨
Spectral bands건수per sensorMission specifications신고됨
Data latencyhours from acquisition to availabilityper productData provider records관측
07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model earth observation sensors as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 기후 리스크 표준: the hazards it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

재해

  • 해수면 상승
  • Coastal flood (하류에서 유발)
  • 폭풍해일 (하류에서 유발)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-1 사회를 움직이는 UNI 와 산출물 카탈로그(문법 v0.2: 영역, 부문, 지역, 환경 구간)
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-3b 데이터셋 및 제품 메타데이터 프로파일(STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H65 재해 계열: 행성 경계 초과(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 재해 계열: 지질 시대 및 우주적 대재앙(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 재해 유형: 정신건강 위기(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 재해 계열: 기후 민감성 질환(NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 재해 계열: 대규모 순환 이상(NHS-1 atmo.climate-mode)

관측

  • ERA5 재분석(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
  • CMIP6 기후 전망(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
  • NGFS Scenario Explorer(참고용으로 게재)
  • INFORM Risk Index(참고용으로 게재)
  • 인구 100,000명당 재난으로 인한 사망자, 실종자 및 직접 피해자 수
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실

예시 지리

  • 태평양 도서국: 150개 육각형 셀
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
Copernicus Sentinel missions (ESA and European Commission)Radar, optical, ocean and atmospheric dataFree and open, Copernicus terms
Landsat archive (USGS and NASA)Optical and thermal imagery since the 1970sPublic domain, US government data
CEOS Missions, Instruments and Measurements databaseCharacteristics of Earth observation missionsPublic, CEOS terms
WMO OSCAR databaseObserving system capabilities and requirementsPublic, WMO terms
NASA EarthdataMODIS, VIIRS, GEDI and other mission dataOpen, NASA data policy
09방법과 근거

How earth observation sensors is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

지구관측 체인

How a satellite or sensor record becomes evidence on earth observation sensors, and where each step adds uncertainty.

  1. 01 · 획득궤도, 센서, 재방문 주기불확실성: 구름과 궤도로 인한 공백
  2. 02 · 보정방사 및 기하 보정불확실성: 센서 드리프트
  3. 03 · 정정대기와 지형불확실성: 에어로졸 및 경사 가정
  4. 04 · 검색 또는 분류변수 또는 등급불확실성: 모형 및 학습 오차
  5. 05 · 검증실측 자료 대비불확실성: 표본 설계와 크기
  6. 06 · 발행오차 막대와 계통 포함불확실성: 명시하고, 숨기지 않음
CEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) 의미의 처리 사슬로, 각 단계는 수치를 그리기 전에 불확실성을 기록합니다. 일반적인 구조이며 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
10결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Agencies and analysts using EOWhich sensors and products suit a taskSensor selection guides; coverage analyses
Space agenciesWhich missions and instruments to fund nextGap and continuity evidence
Procurement bodiesWhen commercial data add value over free dataResolution and revisit comparisons

이 주제가 생산하는 산출물

  • Sensor selection guides by application
  • Cloud-free coverage analyses by region
  • Calibration and accuracy summaries
  • Evidence notes on mission continuity
11핵심 질문

전문가가 묻는 것.

Remote-sensing scientists approach any application with a set of sensor questions.

  • Which physical property does the question require: reflectance, roughness, moisture, temperature or composition?
  • What spatial, temporal and spectral resolution does the application need, and what trade-offs follow?
  • How are sensors calibrated and cross-calibrated so that records from different missions can be combined?
  • How do clouds, atmosphere, terrain and illumination affect the measurement?
  • When does combining sensors add information, and when does it add error?
12메커니즘과 동인

What each sensor sees.

Optical sensors record reflected sunlight in visible and infrared bands, revealing vegetation, water, soils and built surfaces. They need daylight and clear skies. Thermal sensors record emitted heat, useful for surface temperature, fires and urban heat. Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and measures the return, so it works day and night and through cloud; it is sensitive to surface roughness, structure and moisture, and interferometric techniques can measure ground movement of very small magnitude.

Hyperspectral sensors record many narrow bands, allowing identification of minerals, plant stress and water quality, at the cost of large data volumes and often coarser coverage. Every sensor involves trade-offs between spatial detail, revisit frequency, spectral range and swath width. No single sensor answers every question.

13방법과 데이터

근거가 구축되는 방식과 그 한계.

  1. 01

    Radiometric calibration

    Converting raw signals to physical units using onboard references and ground sites, grounded in 물리학. Calibration drifts over a mission’s life.

  2. 02

    Atmospheric correction

    Removing atmospheric effects to estimate surface properties. Errors are largest over water, in haze and in mountainous terrain.

  3. 03

    Radar processing

    Speckle filtering, terrain correction and interferometry, within 지구 관측. Interpretation of radar signals needs specialist expertise.

  4. 04

    Sensor fusion

    Combining data from multiple sensors. Mismatched timing and resolution can introduce artefacts.

14방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 지구 관측과 원격탐사질문에 맞는 센서 선택 · 시간에 따른 변화 탐지 · 파생 산출물 검증이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 물리학과 양자과학대기 보정을 위한 복사 전달 · 마이크로파 산란 · 궤도 결정이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 우주 시스템과 위성 서비스임무 연속성 분석 · 우주 부문 회복력 · 잔해 규정 준수 평가이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  4. 고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅기록 보관소 옆에서의 분석 · 재현 가능한 처리 체인 · 국가 데이터 큐브이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

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16연결됨

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17질문

질문과 답변.

What is the difference between optical and radar satellites?
Optical sensors measure reflected sunlight and need clear skies and daylight; radar sends its own signal and works through cloud and at night.
What does spatial resolution mean?
The size of the smallest area represented by one pixel, which limits the smallest feature a sensor can detect.
Is satellite data free?
Much public data, such as Copernicus and Landsat, is free and open. Commercial very high resolution data usually require purchase and have licence limits.
Why use radar if optical images are easier to interpret?
Because radar sees through cloud and at night, which matters for floods, storms and tropical regions. It also measures properties, such as surface deformation, that optical sensors cannot.
Is higher resolution always better?
No. Finer detail usually means narrower coverage and less frequent revisits. For many questions, frequent moderate-resolution data is more useful than occasional very fine data.
Can records from old and new satellites be compared?
Yes, with cross-calibration. Without it, apparent trends may reflect sensor differences rather than real change.
보고서기여하기

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보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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