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尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除
虚拟现实作为手动航天器对接的培训援助
可以在太空任务期间手动将航天器对接到空间站的能力对于宇航员至关重要。基于计算机的自学习程序6DF是一个抽象的对接模拟，用于习得和维护基础技能，以控制六个自由度。这项复杂任务的困难之一是仅基于二维信息来构建空间中自己位置和方向的心理表示。为了促进这一点，并可能进一步改善了学习过程，测试了该程序的新的三维（3D）立体声范围内显示。这项研究调查了与标准2D呈现相比，3D演示的学习进度是否更快。24个与ESA（AGBRESA）的人工重力床REST研究的参与者参加了6DF对接实验。他们每个人完成了20次培训课程，持续了大约45分钟，每周进行两次。学习计划是自给自足的，并适应了个人学习速度。一半的参与者被呈现基于统一的立体声镜头可视化对接的范围可视化，而另一半则使用了学习程序6DF的标准2D版本。学习进度是作为达到目标任务所需的任务数量的。结果总体表明，使用3D技术时的学习进度略高，但没有长期的性能优势。较小的好处可能无法证明使用价格更高且在操作上限制3D系统的使用是合理的。