La couche moyenne et supérieure de l'atmosphère, en tant que composante importante de l'atmosphère terrestre, est influencée conjointement par la couche inférieure de l'atmosphère et l'environnement spatial, présentant des processus dynamiques, chimiques et de transfert radiatif multi-échelles importants. La télédétection limbique par satellite peut fournir des données mondiales de profils de la couche moyenne et supérieure de l'atmosphère, ce qui est d'une grande importance pour une meilleure compréhension de la physique et de la chimie de cette couche. Cet article donne un aperçu du développement des satellites de profilage de la couche moyenne et supérieure de l'atmosphère, résumant de manière complète les paramètres techniques des charges utiles des satellites. Depuis les années 1980, des satellites dédiés au profilage de cette couche atmosphérique ont été lancés à l'étranger, développant des charges utiles pour l'observation au sol, l'occultation stellaire et l'observation limbique, avec une couverture spectrale allant de l'ultraviolet extrême aux micro-ondes, améliorant considérablement la compréhension scientifique de cette couche. La recherche chinoise sur les charges utiles des satellites de détection de la couche moyenne et supérieure de l'atmosphère a commencé plus tard et manque encore de pratique technique. En tirant parti des avantages de l'observation limbique, cet article présente brièvement le satellite chinois « Tianlu-1 » dédié à la détection limbique de la couche moyenne et supérieure de l'atmosphère, équipé d'un détecteur hyperspectral de profils de température et de composition atmosphérique, d'un détecteur de profils de densité atmosphérique et d'un imageur Doppler différentiel du vent. Les recommandations pour le développement des charges utiles des satellites de profilage atmosphérique et les tendances futures sont discutées, fournissant une référence pour la planification des missions futures en Chine. Par ailleurs, les données de détection constitueront une base importante pour établir un ensemble complet de données de réanalyse de la couche moyenne et supérieure, développer de manière autonome des modèles numériques de prévision ainsi que des grands modèles, au service des prévisions météorologiques, de la recherche climatique et de nombreux autres domaines.

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