Andrews Ata Kangah 是一位团队负责人和研究员，致力于使人工智能和人工智能解决方案民主化以解决环境问题。我们与他谈论了他的研究、参加深度学习 Indaba 的 AfriClimate AI 研讨会，以及是什么激发他从事人工智能和气候相关项目。你能先给我们讲一个 […]
35 Years of Harnessing the Power of Geospatial Data for Decision Making
CIESIN 的使命是使复杂的环境、社会和经济数据易于访问和使用，以便人们能够就气候变化、灾害响应和可持续发展等紧迫问题做出更好的决策。
Silent Signals: The Breakthrough Technology Powering Faster Space Data
在太空探索中，长距离光学链路现在能够使用光将图像、视频和数据从太空探测器传输到地球。然而，为了使这些信号不受干扰地传输整个距离，超灵敏的接收器和无噪声放大器是必不可少的。瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员现已开发出一种具有静音功能的系统 [...]
Top 5 Geospatial Data APIs for Advanced Analysis
探索 Overpass、Geoapify、Distancematrix.ai、Amadeus 和 Mapillary 以获得高级地图和位置数据继续阅读 Towards Data Science »
摘要：目前尚不存在使用浅层机器学习和低密度时间序列图像进行自动训练数据生成和土地覆盖分类的近全球框架。本研究提出了一种使用 Sentinel-2 颗粒的两个日期在七个国际站点绘制九类、六类和五类土地覆盖的方法。该方法使用一系列光谱、纹理和距离决策函数与修改后的辅助层相结合来创建二进制掩码，从中生成一组平衡的训练数据应用于随机森林分类器。对于土地覆盖掩码，对反射率、光谱指数值和欧几里得距离层应用了逐步阈值调整，评估了 62 种组合。计算了全球和区域自适应阈值。使用年度 95 和 5 百分位 NDVI 合成为决策函数提供时间校正，并将这些校正与原始模型进行比较。精度评估发现，两日期土地覆盖和时间校
Optimization Strategies for Geospatial Data on End-User Devices
摘要：快速向所有层级（尤其是战术边缘层级）传播地理空间数据的能力对于应对多域作战理论所描述的威胁至关重要。美国陆军工程兵研究与发展中心地理空间研究实验室 (ERDC-GRL) 正在研究优化地理空间产品的格式、数据模型、文件大小和质量，以供最终用户设备 (EUD) 使用。本报告描述了一种处理方法，包括定制软件和开源工具，以优化陆军地理空间企业标准可共享地理空间基础和行业认可的产品，以便在 EUD 上使用。重点介绍了综合视觉增强系统 (IVAS)，但也研究了其他设备，包括 Nett Warrior 和项目执行办公室 - 士兵瞄准系统。此外，我们还开发了一种压缩方法，可将三维模型数据的大小缩小 9
Feasibility study on space data centers
泰雷兹阿莱尼亚航天公司公布了 ASCEND 空间数据中心可行性研究的结果 戛纳，2024 年 6 月 27 日——泰雷兹阿莱尼亚航天公司是……
Crowdsourced Geospatial Data Will Mean A 'Seismic Shift'
众包地理空间数据将意味着“地震转变”天文学长期以来一直由专业业余爱好者主导，但随着互联网和智能手机的普及，地理空间数据无处不在，这不仅仅是曾经只能在纸质地图上找到的方向，现在还可以在手机上实时更新以考虑交通状况。它也在改变科学的关系。众包科学数据将从 15 年前晦涩难懂的折叠蛋白质折叠变成无处不在的相关数据。这种演变将继续由数据收集方式驱动。图片来源：埃默里大学 Xiao Huang 作者认为，城市规划、交通和环境监测尤其受到众包信息的影响，得益于用户生成的数据，“前所未有的实时视野和社区驱动的视角，往往导致更具响应性和适应性的决策过程”。同类型的数据也为商业部门提供信息，帮助他们制定更明智的
sparklyr.sedona: A sparklyr extension for analyzing geospatial data
我们很高兴地宣布 sparklyr.sedona 现已推出，这是一个 sparklyr 扩展，可让 Apache Sedona 库的地理空间功能从 R 轻松访问。
摘要：尺度或空间分辨率在解释遥感图像或其他地理空间相关数据的空间结构中起着关键作用。这些数据是在不同的空间尺度上提供的。确定最佳样本或像素大小可以有利于需要不同分辨率的多个数据集的信息提取的地理空间模型和环境算法。为了解决这个问题，对空间分辨率的多个比例因子进行了分析，以确定地理空间数据集的最佳样本大小。在 ERDC-GRL 的 NET-CMO 项目下，开发并实施了一种新方法，用于确定具有不同和异构空间结构的图像的最佳像素大小。局部空间色散的应用被研究为在重采样图像空间中优化的三维函数。图像被重新采样到逐渐变粗的空间分辨率并堆叠以创建一个图像空间，在该图像空间内映射像素级色散最大值。计算与局部
Kirill Solodskih, Co-Founder and CEO of TheStage AI – Interview Series
Kirill Solodskih博士是Thestage AI的联合创始人兼首席执行官，以及经验丰富的AI研究人员和企业家，拥有十多年的经验，可以优化用于现实世界业务应用的神经网络。 2024年，他共同创立了TETAGE AI，该机器人获得了450万美元的资金，以完全自动化任何硬件的神经网络加速度[…] TheStage AI - thestage AI - 访谈系列的联合创始人兼首席执行官Kirill Solodskih首次出现在Unite.ai上。 汽车行业是为了快速创新而进行的，因为它的道路，车辆和环境广泛可用的数据背景。两个关键领域脱颖而出：货运运输和机器人。这两个部门都为创新和
How Google’s Geospatial Reasoning Can Transform Crisis and Climate Response
汽车行业是为了快速创新而进行的，因为它的道路，车辆和环境广泛可用的数据背景。两个关键领域脱颖而出：货运运输和机器人。这两个部门都为创新和效率提供了独特的机会，因为数十年的积累解决方案终于进入了市场。让我们讨论每一个[…] AI后的AI和自动驾驶汽车的未来：通过机器人和货运物流转变汽车市场，首先出现在Unite.ai上。Google在地理空间人工智能（AI）方面的最新进步正在改变我们与空间数据的互动方式。通过将生成性AI与专门的地理空间模型集成，Google开发了一个框架，可以向其大型语言模型Gemini提出复杂的地理空间问题。这项创新使诸如紧急响应，城市规划和气候科学等领域的专业人员能够[…]
«Росгосстрах»: когда место имеет значение
RGS LAB AI项目的策展人Frank Shikhaliev关于实施机器学习模型的实施，这些模型允许考虑空间数据对事故率的影响。
Research Brief: ASV Optimization in Lakes Prine to Harmful Algal Blooms
自主水质抽样策略可以帮助研究人员在水体中收集高分辨率的空间数据。这样的方法包括使用无人机和其他自动型表面车辆（ASV）[...]研究概述：湖泊中的ASV优化对有害藻类开花，首先出现在湖泊科学家上。
Permafrost in Peril: The Arctic’s Hidden Climate Crisis
新研究揭示了北极地区、特别是西伯利亚、加拿大西北地区和阿拉斯加地区气候变化迅速且极端的模式，令人担忧。研究人员利用超过三十年的地理空间数据，确定了因气候变暖和干旱加剧而处于危险中的永久冻土带地区，而永久冻土带对全球气候至关重要，这凸显了对 [...]
欢迎阅读我们的每月文摘，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事，阅读最新消息，回顾最近发生的事件等等。本月，我们回顾了我们参加 NeurIPS 的一周，了解了使用机器学习和地理空间数据定位非法采矿地点的工作，并了解了一个团队如何 […]
科罗拉多矿业学院的采矿勘探与复垦科学发展中心 (CASERM) 与最近被 EarthDaily Analytics 收购的笛卡尔实验室政府 (DLG) 建立了开创性的合作伙伴关系。此次合作将为 CASERM 研究人员提供快速访问遥感和地理空间数据技术的途径，从而推动矿产勘探、资源测绘和可持续采矿实践的发展。
Spatial Index: Space-Filling Curves | by Adesh Nalpet Adimurthy | Jun, 2024
多维数据的空间索引和空间填充曲线 12 分钟阅读 · 2024 年 6 月 11 日 由于 Web 服务跟踪用户在何时何地做事，空间数据迅速增长（/正在增长）。大多数应用程序都会添加位置标签，并且通常允许用户在特定地点和时间签到。这种激增很大程度上归功于智能手机，文章空间索引：空间填充曲线 | 作者：Adesh Nalpet Adimurthy | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
