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World File Search System光探测
激光雷达技术、数据和应用简介
光探测和测距 (lidar) 测绘是一种公认的方法，可以生成有关地球形状和表面特征的精确且直接的地理参考空间信息。lidar 测绘系统及其支持技术的最新进展使科学家和测绘专业人员能够以前所未有的准确性、精确度和灵活性在广泛的范围内检查自然环境和人造环境。过去五年发布的几份国家报告强调了 lidar 数据的价值和迫切需求。国家增强高程评估 (NEEA) 调查了 200 多个联邦、州、地方、部落和非政府组织，以更好地了解它们如何使用增强高程数据，例如 lidar 数据。由此产生的 400 多项功能活动被分为 27 种预定义的业务用途，以进行汇总和成本效益分析 (NDEP, 2012)。其中一些活动将在本文档的应用部分中更详细地描述。
使用机载激光雷达探测和绘制喀斯特天坑地图
摘要。天坑会导致许多交通基础设施资产下沉和坍塌。因此，交通基础设施管理机构投入了大量的时间和金钱来检测和绘制天坑地图，作为其资产管理计划的一部分。传统上，天坑是通过区域侦察来检测的，包括对场地进行目视检查以确定现有的天坑，或对场地进行设备检查以确定潜在的天坑或以前填满的天坑。另一种检测天坑的方法是通过查看地图，例如地质图。这些方法既昂贵又耗时，而且劳动强度大。遥感技术的最新进展，尤其是机载光探测和测距 (LiDAR)，可以准确、快速地检查地球表面海拔的变化。本研究的重点是开发一个使用机载 LiDAR 检测和绘制天坑的概念框架。这个概念框架为未来将机载 LiDAR 用于天坑检测和绘制奠定了基础。
使用机器学习和
近年来，在人工智能和四轮驱动无人机开发领域已完成了许多工作。神经网络和人工智能培训由于其在人类生活中的几乎无限的应用而引起了研究人员的极大兴趣。一个主要目标是通过促进人与计算机之间的自然交流方法使人们每天处理的机器更容易访问。此外，在过去的几十年中，商业和消费级无人机以及光探测和范围（LIDAR）技术已经大大发展。今天，空中机器人在环境扫描，娱乐和军事行动等地区发现了许多用途。该小组希望将这两种令人印象深刻的技术结合在一起。使用机器学习和激光雷达技术来创建可以检测一组给定目标的四轮驱动器。无人机具有使用传感器飞行和检测几个不同对象的功能。我们的无人机具有四轮驱动器的标准设计，该项目的焦点是用于其视觉和感官分析的机器学习软件。第二个主要重点是
文章 用于浅水测深评估的创新海上无人系统和卫星解决方案
摘要：浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域的重要研究课题。本研究介绍了几种使用海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法，该系统集成了先进和创新的传感器，例如光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES)。此外，本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。每种技术都从其实施和结果数据方面进行了全面概述，然后对其准确性、精确度、快速性和操作效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前，使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对调查方法的每次评估中，都会进行全面的评估，解释每种方法的优点和局限性，从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是作为“使用海上无人系统 23 的机器人实验和原型设计”（REPMUS23）多国演习的一部分进行的，该演习是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
研究沿海生态系统的遥感技术
传感器设计和数据分析技术的进步使遥感系统变得实用，并可用于研究和管理沿海生态系统，如湿地、河口和珊瑚礁。多光谱和高光谱成像仪可用于绘制沿海土地覆盖图、有机/无机悬浮颗粒浓度以及沿海水域溶解物质。热红外扫描仪可以准确绘制海面温度图并绘制沿海洋流图，而微波辐射计可以测量海洋盐度、土壤湿度和其他水文参数。雷达成像仪、散射仪和高度计提供有关海浪、海风、海面高度和沿海洋流的信息，这些信息对沿海生态系统有重大影响。使用机载光探测和测距系统，即使在中等浑浊的沿海水域也可以绘制水深图。由于沿海生态系统具有很高的空间复杂性和时间变化性，因此经常必须从卫星和飞机上对其进行观察，以获得所需的空间、光谱和时间分辨率。需要使用船舶、浮标和现场仪器以及有效的采样方案来校准和验证遥感信息，从而实现可靠的现场数据收集方法。本文的目的是概述可用于沿海生态系统研究的实用遥感技术。
用于浅水测深评估的创新海上无人系统和卫星解决方案
摘要：浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域关注的重点课题。本研究介绍了几种使用集成了光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES) 等先进创新传感器的海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法。此外，本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。详细介绍了每种技术的实施和所得数据，然后对其准确性、精确度、快速性和运行效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前，使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对每一种调查方法进行评估时，都会进行全面的评估，解释每种方法的优点和局限性，从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是使用海上无人系统 23 进行机器人实验和原型设计（REPMUS23）多国演习的一部分，而该演习又是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
高分辨率森林碳储量和排放量...... - 图像
通过减少毁林和退化造成的排放 (REDD) 来缓解气候变化的努力取决于对大片地理区域内热带森林碳储量和排放的测绘和监测。通过综合使用卫星成像、机载光探测和测距以及实地样地，我们绘制了秘鲁亚马逊 430 万公顷土地上 0.1 公顷分辨率的地上碳储量和排放图，该面积是哥斯达黎加所有森林面积的两倍，以揭示森林碳密度的决定因素并证明绘制碳排放图以进行 REDD 的可行性。我们发现了以前未知的基于地质基质和森林类型的多种尺度碳储量变化。从 1999 年到 2009 年，土地利用产生的排放占整个区域现有碳总量的 1.1%。森林退化（例如选择性砍伐造成的）使区域碳排放量比毁林本身增加了 47%，而次生林再生抵消了总排放量的 18%。超高分辨率监测减少了 REDD 计划碳排放的不确定性，同时揭示了森林碳储存的基本环境控制及其与土地利用变化的相互作用。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用更粗略的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
支持进行空气传播光检测
1.01 加勒比共同体气候变化中心（简称“中心”）已向加勒比开发银行（CDB）申请赠款，用于建立收集光探测和测距（LiDAR）数据的能力，并代表其借款成员国（BMC）开展 LiDAR 最终用户培训。拟议的技术援助（TA）符合 CDB 支持包容性和可持续增长与发展的战略目标。1.02 它还符合 CDB 的以下目标：(a) 促进环境可持续性、气候变化（CC）适应力、环境管理和灾害风险管理（DRM）的共同优先事项。(b) 气候适应力战略。1.03 该技术援助与特别发展基金第九周期的主题相一致，即通过加强区域和国家机构改善环境和自然资源管理的能力，支持环境可持续性和推进 CC 议程。 1.04 TA 的直接受益者是中心，将负责协调和实施该项目。该项目的间接受益者是 CDB 的 BMC，他们将能够访问 LiDAR 数据以改善其自然灾害和气候风险管理的决策。1.05 该项目的预计成本为 271.9 万 965 万美元（USD2,719,965 百万美元）。CDB 的贡献将来自特别资金资源 (SFR) 的赠款，金额不高于