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利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算 (QC) 在地球观测和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和 QC 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为最初的创新，我们还估算了一些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
“赋能发展”JICA与新兴国家的宇宙合作
JICA 是各个领域卫星图像的用户。 - 不开发空间相关技术，但利用它们来实现发展中国家的可持续发展目标。 - 为各种社会经济活动做出贡献，包括森林和自然环境保护、灾害预防、城市发展以及农业、林业和渔业的发展。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
在哪里居住？陆地快速海冰形状皇帝企鹅栖息地周围
面对气候变化，预测物种生存需要了解影响其分布的驱动因素。皇帝企鹅（Aptenodytes forsteri）在Landfast Sea Ice上孵育和后小鸡，由于气候变化，其范围，动力学和质量预计将大大差异。直到最近，该物种的整个范围内的观察都稀缺，并且对其分布和栖息地有限的知识。卫星图像中的进步现在可以在高分辨率下观察和表征整个南极的栖息地。使用近似高分辨率卫星图像，独特的快速冰指标以及地理和生物学因素，我们确定了整个大陆上的企鹅栖息地，企鹅是否之间没有显着差异。在其定义栖息地特征方面有明确的菌落地理分区，表明在不同的群体之间可能行为可塑性。这与先前遗传研究中发现的地理结构共同融合。给定对该物种的准伸入2100种的预测，本研究为保护措施提供了必不可少的信息。
EO数据在农业统计中的操作应用
关键里程碑：•2017年：发表了有关EO数据使用的基础指南（“卫星图像和地理空间数据任务团队报告”）。•2020年：重组导致联合任务团队（UN-CEBD/UN-CEAG）将EO应用程序与更广泛的粮食安全和农业统计的优先级保持一致。
Statventures供应链挑战阶段第二赢家
第2阶段的提交由专家法官评估了整体质量，可行性，价值主张和创新。所选的想法有可能生成有关反供应链，制造供应链，电子商务和货运运动的新数据；更好地利用卫星图像；增加实时监控功能；整合供应链见解的气候和环境数据等等。
实施集成的作物啤酒管理系统
由美国国家航空航天局（NASA）和美国国际开发署（USAID）开发的免费，开源系统，由粮农组织（FAO）托管，用于查看和解释高分辨率卫星图像。用户可以收集与土地覆盖，土地使用，林业和农业有关的最新信息或进行进行的评估。