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World File Search System反照率
云在热木星WASP-43 B
上下文。热木星是潮汐锁定的气态系外行星，表现出巨大的白天温度对比。正如许多观察结果所暗示的那样，他们凉爽的夜晚被认为是托管云。然而，这些云的确切性质，它们的空间分布以及它们对大气动力学，热结构和光谱的影响仍然不清楚。目标。我们研究了WASP-43 B的大气，这是最近与James Webb空间望远镜（JWST）观察到的短期热木星，以了解云对大气循环和热结构的辐射和动态影响。我们旨在了解具有各种尺寸和大气金属性的不同种类的冷凝物的影响。方法。，我们使用了一个3D全球气候模型（GCM），该模型具有新的温度依赖性云模型，其中包括辐射反馈以及水动力整合，以研究WASP-43 b的大气特性。我们从GCM模拟中产生了可观察到的物品，并将它们与光谱相曲线进行了比较，从各种观察结果到对大气特性的限制。结果。我们表明云具有净变暖效果，这意味着由云引起的温室效应比反照率冷却效果强。我们表明，云的辐射效应对黄蜂的动力学和热结构有各种影响。取决于冷凝水的类型及其尺寸，辐射动力反馈将改变水平和垂直温度梯度并降低风速。对于超极性金属气氛，大气中形成的云层较少，导致反馈较弱。与HST，Spitzer和JWST观察到的光谱相曲线的比较表明，Wasp-43 B的夜间夜间浑浊，排除了Sub-Micron Mg 2 Sio 4云颗粒作为主要不透明源。区分多云的太阳能和多云的超极性金属气氛并不简单，需要进一步观察反射的光和热发射。
关于生物多样性变化，气候变化和人类福祉之间联系的地下视角
图2气候 - 智能土壤（Paustian等人2016）。对土壤过程，测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成，涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者，通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体（GHG）指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策，包括CAP和贸易系统，“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略，同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此，气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率，减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成，并改变反照率（有关这些机制的更多详细信息，请参见主要文本）。根据Paustian等人的说法。（2016）有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程，研究测量网络，土壤监测网络，高级温室气体网络以及遥感，空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少，生物炭管理，土地修复，改善农作物轮作，有机修正，营养管理，覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划，温室气体偏移和生态系统服务市场，农业产品供应链管理，决策 - 支持系统和土地用户参与。
关于生物多样性变化，气候变化和人类福祉之间联系的地下视角
图2气候 - 智能土壤（Paustian等人2016）。对土壤过程，测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成，涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者，通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体（GHG）指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策，包括CAP和贸易系统，“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略，同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此，气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率，减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成，并改变反照率（有关这些机制的更多详细信息，请参见主要文本）。根据Paustian等人的说法。（2016）有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程，研究测量网络，土壤监测网络，高级温室气体网络以及遥感，空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少，生物炭管理，土地修复，改善农作物轮作，有机修正，营养管理，覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划，温室气体偏移和生态系统服务市场，农业产品供应链管理，决策 - 支持系统和土地用户参与。
微观结构的演变和表面散射层融化，水平北极海冰的反射率
在冰/海洋系统中反射和吸收事件的阳光如何反射和吸收的融化北极海冰覆盖的最高部分的微观结构有效地影响，有效地散射层（SSL）散射太阳辐射（SSL）太阳能辐射，并与冰冰相比与冰冰相比与Sss sss sss sss相比相比相比将冰的表面固定相对较高。反照率的测量提供了有关如何通过SSL划分传入的短波辐射的信息，并且对改善气候模型参数化的关键是至关重要的。但是，SSL的物理和光学特性之间的关系仍然受到限制。到目前为止，辐射传输模型一直是推断SSL微结构的唯一方法。在2 0 19–2 0 2 0的马赛克探险中，我们采集了样品，并首次使用X射线微型计算的层析成像直接测量了裸海冰上SSL的微观结构。我们表明，SSL具有高度各向异性，粗糙和多孔的结构，表面的光学直径和密度较小，随着深度的增加。随着熔融表面消融，SSL会再生，在整个熔体季节中保持其微观结构的某些方面。我们使用辐射转移模型的微结构测量值来提高我们对85 0 nm波长下物理性质与光学性质之间关系的理解。When the microstructure is used as model input, we see a 1 0 –15% overestimation of the reflectance at 85 0 nm.This comparison suggests that either a) spatial variability at the meter scale is important for the two in situ optical measurements and therefore a larger sample size is needed to represent the microstructure or b) future work should investigate either i) using a ray-tracing approach instead of explicitly solving the radiative transfer方程或II）使用更合适的辐射转移模型。
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。