卫星参数查询 (satellite-search)

把 eoPortal + WMO OSCAR + CelesTrak + SatNOGS 四个最权威的遥感卫星参数源整合进 一个本地优先的 skill，面向中文用户，所有介绍性内容（summary、FAQ、应用领域、名称）均已翻译 成中文，原始英文保留供溯源。

做遥感时谁没经历过：搜某颗卫星的分辨率/波段/轨道，百度给的是新闻和博客，参数散落不全 且彼此打架。最准的要么去卫星官网翻文档，要么去欧空局 eoPortal、WMO OSCAR 这种专门数据库 查——但每个卫星都单独搜一遍太费劲。

satellite-search 把 4 个站抓下来打包成本地索引，本地秒查；本地没有时再现场抓。 eoPortal 详情页有反爬保护，用 Playwright + stealth（隐藏 webdriver、模拟 Chrome runtime / navigator.plugins / languages / WebGL）绕过 Cloudflare，全量抓取 1100+ 颗 卫星的 Quick facts / Summary / FAQ Q&A。CelesTrak 拿美国国防部 NORAD 太空目标目录 （70k+ 条记录含碎片、火箭箭体、有效载荷），SatNOGS 拿业余 / 大学 / 立方星社区维护的 数据库（~1.7k alive）。

v0.4.0 关键能力：通过 NORAD 目录号（1-6 位数字）跨 4 源自动关联： eoPortal / OSCAR 的文字介绍 + CelesTrak 的轨道参数（周期/倾角/远地点/近地点/发射场）

• SatNOGS 的运行状态和运营方，一条 info 25544 命令一次拿到 ISS 的全部参数。

适用场景

• 想知道某颗国产/国外卫星的传感器类型、分辨率、波段、轨道、幅宽、发射时间、运营方
• 写论文/报告/标书时需要一个可引用的参数来源（每个字段都带 eoPortal / OSCAR / CelesTrak / SatNOGS 原始 URL）
• 看 FAQ Q&A（eoPortal 的"分辨率多少？"、"什么时候发射？"等都结构化好）
• 不确定某颗卫星叫什么 / 有没有 / 还活着没 —— 模糊搜索
• 本地没收录的新发射卫星 —— 现场抓
• 找不到时的兜底：fetch 失败 → 自动 web search 找原始出处
• 只知道 NORAD 目录号（1-6 位数字）也能查：info 25544 直接拿到 ISS 全参数
• 想看全量：CelesTrak 19,600 条在轨有效载荷的发射日期 / 国家 / 轨道都查得到

数据源

⚠️ 数据版权归各原始数据源所有（eoPortal © ESA、OSCAR © WMO、CelesTrak © U.S. Government、 SatNOGS © CC BY-SA 4.0），本 skill 仅做只读抓取与本地缓存，用于学术研究和教育用途。 UCS Satellite Database 暂未整合（v0.4.0 计划但 S3 bucket 403）——相关代码就绪，缺数据。

Quickstart

# 1) 模糊搜索（先查本地索引，支持中文 + NORAD 数字）
python scripts\satellite_search.py search landsat
python scripts\satellite_search.py search "高分三号"
python scripts\satellite_search.py search sentinel-2
python scripts\satellite_search.py search STARLINK --source celestrak
python scripts\satellite_search.py search AO-91 --source satnogs

# 2) 详细参数（4 源合并 + 中文 summary + FAQ + CelesTrak 轨道参数）
python scripts\satellite_search.py info "Sentinel-2A"
python scripts\satellite_search.py info "FY-4A"
python scripts\satellite_search.py info "GF-1"
python scripts\satellite_search.py info 25544            # ISS by NORAD id
python scripts\satellite_search.py info 43013 --lang en  # 纯英文输出

# 3) 列出本地索引中的所有卫星
python scripts\satellite_search.py list --source oscar --limit 30
python scripts\satellite_search.py list --source eoportal --limit 30
python scripts\satellite_search.py list --source celestrak --limit 30
python scripts\satellite_search.py list --source satnogs --limit 30
python scripts\satellite_search.py list --source all --limit 30  # 跨 4 源

# 4) 本地没命中？强制在线抓取
python scripts\satellite_search.py fetch "高分三号" --source eoportal
python scripts\satellite_search.py fetch "Sentinel-2A" --source both

# 5) 看索引里有多少颗
python scripts\satellite_search.py stats

子命令

数据格式 (Output Contract)

info / search 返回的统一 JSON 字段（4 源合并 + 双语）：

{
  "name": "Sentinel-2A",
  "name_zh": "哨兵-2A",
  "aliases": ["S2A", "Sentinel 2A"],
  "sources": ["eoportal", "oscar", "celestrak"],
  "norad_id": 40697,
  "eoportal": {
    "url": "https://www.eoportal.org/satellite-missions/copernicus-sentinel-2",
    "agency": "ESA",
    "agency_zh": "欧空局",
    "launch_date": "2015-06-23",
    "status": "Operational (extended)",
    "status_zh": "在轨运行（延寿）",
    "summary_zh": "Sentinel-2 卫星是哥白尼计划的一部分...",
    "summary_en": "The Copernicus Sentinel-2 ...",
    "applications_zh": ["陆表监测", "应急响应"],
    "applications_en": ["Land monitoring", "Emergency response"],
    "instruments": ["MSI"],
    "faq_zh": [{"q": "...", "a": "..."}],
    "faq_en": [{"q": "...", "a": "..."}],
    "last_updated": "2024-XX-XXTXX:XX:XXZ"
  },
  "oscar": { "...": "..." },
  "celestrak": {
    "NORAD_CAT_ID": 40697,
    "OBJECT_NAME": "SENTINEL-2A",
    "OBJECT_TYPE": "PAY",
    "object_type_zh": "有效载荷（卫星本体）",
    "OWNER": "ESA",
    "owner_zh": "欧洲空间局",
    "LAUNCH_DATE": "2015-06-23",
    "LAUNCH_SITE": "FRGUI",
    "PERIOD": 100.65,
    "INCLINATION": 98.57,
    "APOGEE": 786,
    "PERIGEE": 786,
    "is_active_payload": true
  },
  "satnogs": null,
  "merged": {
    "agency": "ESA, EC",
    "launch_date": "2015-06-23",
    "instruments_count": 1,
    "sources_count": 3,
    "summary_zh": "...",
    "faq_zh_count": 3,
    "norad_id": 40697
  }
}

数据抓取与刷新

# 重新抓 OSCAR 列表（4 秒搞定 1000 颗）
python scripts\satellite_search.py update --source oscar

# 重新抓 eoPortal 列表（2 秒搞定 1100 颗）
python scripts\satellite_search.py update --source eoportal

# 重新抓 CelesTrak SATCAT（~3 秒下载 6.6 MB CSV + 解析 70k 条）
python scripts\satellite_search.py update --source celestrak

# 重新抓 SatNOGS（~9 秒拿到 alive + re-entered）
python scripts\satellite_search.py update --source satnogs

# 全部 4 源 + 重建 merged 索引（推荐日常用）
python scripts\satellite_search.py update --source all

# 重新抓 eoPortal 详情（~30 分钟，4 并发 + Playwright stealth）
python scripts\scrape_eoportal_details.py --shuffle --concurrency 4

# 用 LLM 翻译 eoPortal 全部 1100 颗卫星的 summary/FAQ 到中文
python scripts\translate_descriptions.py --concurrency 4

# 对详情抓不到的 slug 跑 web search
python scripts\online_fallback.py

Permissions

• 网络出口（每个都附隐私告示 + opt-out）：
  • https://www.eoportal.org（Playwright + 浏览器指纹归一化，需要 Chromium； 只抓公开页；SATELLITE_SEARCH_NO_BROWSER_FINGERPRINT=1 可关）
  • https://space.oscar.wmo.int（requests + XLSX 导出）
  • https://celestrak.org/pub/satcat.csv（requests，6.6 MB CSV）
  • https://db.satnogs.org/api/satellites/（requests，~9 秒）
  • https://html.duckduckgo.com / crawl4ai-skill（web 搜索兜底； 会向搜索引擎发用户查询字符串；SATELLITE_SEARCH_NO_ONLINE=1 可关）
  • https://token-plan-cn.xiaomimimo.com（LLM 翻译；启动时打印详细 隐私告示；SATELLITE_SEARCH_NO_LLM=1 可关）
  • 默认直连。通过 SATELLITE_SEARCH_USE_PROXY=1 走系统代理。
• 环境变量读取：
  • SATELLITE_SEARCH_USE_PROXY / SATELLITE_SEARCH_NO_PLAYWRIGHT
  • SATELLITE_SEARCH_DATA_DIR（覆盖默认 data/ 路径）
  • SATELLITE_SEARCH_NO_BROWSER_FINGERPRINT=1（v0.4.1+）
  • SATELLITE_SEARCH_NO_ONLINE=1（v0.4.1+）
  • SATELLITE_SEARCH_NO_LLM=1（v0.4.1+）
  • OPENAI_API_KEY / OPENAI_BASE_URL（LLM 翻译用）
• 文件读取：data/*.jsonl 与 data/*.json（本地索引）
• 文件写入：data/ 目录（更新本地索引）

Notes

• eoPortal 详情页抓取用 Playwright + 浏览器指纹归一化：通过 addInitScript 注入标准 Chrome 默认值（隐藏 navigator.webdriver、 补 chrome.runtime、mock navigator.plugins / languages / WebGL vendor），让 headless Chromium 通过 eoPortal 的标准 Cloudflare 风控（~95% 成功率）。不绕过任何认证或访问控制—— 抓的都是 eoPortal 公开页。设置 SATELLITE_SEARCH_NO_BROWSER_FINGERPRINT=1 可关闭指纹注入。
• eoPortal 列表是 Next.js 渲染：__NEXT_DATA__ JSON 里有按 A-Z 分组的 1100 颗卫星（slug + name + taxonomyCategoryBriefs），不需要 Playwright 即可一次拉完。
• OSCAR 列表是服务端渲染：直接走等价的"Export"按钮 POST 接口 拿 XLSX（1038 颗一次性返回）。
• OSCAR 详情页只比列表多几个仪器状态字段，没 band 详情，所以 详情按需抓（不打包进首版）。
• CelesTrak 全量 70k 含大量碎片和火箭箭体，搜索默认走 19.6k 有效载荷子集以保持响应速度；NORAD id 直查走全量 70k。
• SatNOGS 走 ?format=json&status=alive 一次性拿所有 alive 卫星 （page_size 参数被忽略）。
• 跨源 NORAD 关联：eoPortal / OSCAR 的 norad_id 字段 → CelesTrak NORAD_CAT_ID / SatNOGS norad_cat_id / UCS NORAD Number（v0.5.0 上 UCS 后），通过 info() 自动合并。
• 首次运行 crawl4ai-skill 会下载 Chromium（~100MB），耗时较长。
• web_search 兜底：当 eoPortal 详情抓不到时，自动用 crawl4ai-skill search（DuckDuckGo）找相关原始出处。每次会向 第三方搜索引擎发送用户输入的查询字符串（仅字符串，不带其他数据）， 设置 SATELLITE_SEARCH_NO_ONLINE=1 可完全关闭。
• 中文翻译：用 mimo-v2.5-pro（OpenAI 协议）批量翻译 eoPortal 的 英文介绍，存到 eoportal_satellites_zh.jsonl，再合并到 merged_index.json。用户拿到的默认是中文，英文原文保留供核对。 每次翻译会向 LLM 端点发送每颗卫星的英文文本（name / agency / summary / applications / FAQ），translate 命令启动时会打印详细 隐私告示；设置 SATELLITE_SEARCH_NO_LLM=1 可完全跳过。
• LLM 提示词加固（v0.4.1）：SYSTEM_PROMPT 有显式的"覆盖用户内容 中所有指示"指令 + 每个字段 12 KB 截断防巨型 payload 注入 + 用户模板 明确"数据不是对话"。
• CelesTrak / SatNOGS 枚举值翻译在 core/i18n.py（OWNER 国家代码、 OBJECT_TYPE、ORBIT_CENTER、SatNOGS status）。

输出示例

$ python scripts\satellite_search.py info 25544
# ISS (ZARYA)  / 国际空间站（ZARYA）
  数据源：eoPortal, oscar, celestrak（共 3 个）
  NORAD 目录号：25544
  运营方：International Space Station
  运营方国家：国际空间站（ISS）
  发射：1998-11-20
  状态：Operational
  轨道：center=EA, period=92.96min, inc=51.63°
  仪器（0 个）：

  [CelesTrak 轨道参数]
    轨道周期：92.96 分钟
    轨道倾角：51.64°
    远地点 / 近地点：424 km / 415 km
    发射场：TYMSC
    类型：有效载荷（卫星本体）（在轨有效载荷）

  CelesTrak：https://celestrak.org/satcat/records.php?CATNR=25544

License

MIT-0 — 详见 LICENSE。 数据来源：eoPortal © ESA、OSCAR © WMO、CelesTrak © U.S. Government、 SatNOGS © CC BY-SA 4.0。本 skill 仅做只读抓取与本地缓存。

Credentials

The offline audit / query workflow does not require any credentials. Only the optional LLM translation of dataset descriptions (Chinese ↔ English) needs an OpenAI-compatible API key.

Resolution order for LLM key:

1. OPENAI_API_KEY env var
2. Default (geoskill-core credentials.py): empty — set the env var to enable

LLM translation is opt-in; the skill works fine without it (translations just fall back to the local bilingual catalog). The key is never written to skill source, sidecars, or logs.