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公司的力量和地形太阳能 - ASX版本
在AGL中，我们认为能量使生活变得更好，并热衷于为澳大利亚人的生活，移动和工作提供动力。自豪地澳大利亚人已有185多年的历史，AGL提供约450万台能源，电信和Netflix客户服务。agl致力于为我们的客户提供简单，公平和易于访问的基本服务，因为他们脱碳并使他们的生活，工作和移动方式振奋。AGL在国家电力市场上运营澳大利亚最大的私人发电投资组合，包括煤炭和燃气发电，可再生能源，例如风能，水力和太阳能，电池，电池以及其他限制技术以及存储资产。我们是我们的历史，是澳大利亚领先的可再生能源私人投资者之一，现在将过渡业务带到较低的排放，负担得起和智能的能源的未来，这符合我们气候过渡行动计划的目标。我们将继续创新能源和其他基本服务，以增强澳大利亚人的生活方式，并帮助将我们周围的世界保存在后代。
多环境自适应地形检测和导航机器人
摘要：此摘要总结了针对外星探索的地形检测机器人的设计，开发和功能的详细探索。该机器人的主要目的是通过使它们能够在不损坏的情况下驾驶各种地形来提高空间探针的安全性和效率。该文档详细介绍了机器人的设计，并结合了通过应用力和反馈机制进行自适应运动的创新功能，例如地面硬度检测。已参考了重大研究强调机器人适应从沼泽到沙漠的各种地面类型的能力，由于其复杂的表面，这通常会对移动性构成重大风险。例如，诸如概率神经网络和支持向量机之类的技术用于表面分类，该技术基于使用诸如局部二进制模式和加快稳健特征的方法提取的纹理特征。机器人的结构包括具有铝合金组件的稳健机械结构和适用于各种天体的不同引力拉力的高振动电动机。机器人的关键特征是它可以重新定位本身的能力，而不是在遇到不可能的地形时反转，这是由独特的车轮设计和复杂的控制系统促进的。本文档还讨论了为空间探索设计机器人系统的实践挑战和理论含义，包括对模拟外星表面的耐用性测试以及高级传感器和AI的集成以改善导航决策。文档的结论中概述的业务模型提出了一种将该技术商业化用于太空探索应用的战略方法。
机载激光扫描用于亚马逊地形建模...
很少有研究致力于了解亚马逊森林的数字地形模型 (DTM) 的创建。当使用机载激光扫描估算植被生物量时，DTM 具有特殊而重要的作用。我们研究了脉冲密度、空间分辨率、滤波算法、植被密度和坡度对 DTM 质量的影响。使用机载激光扫描测量了三个亚马逊森林地区，并根据随机重采样过程将每个原始点云的目标减少到每平方米 20、15、10、8、6、4、2、1、0.75、0.5 和 0.25 个脉冲。通过逐像素计算偏差并通过均方根误差 (RMSE) 进行汇总，将重采样云的 DTM 与原始 LiDAR 数据生成的参考 DTM 进行比较。还评估了重采样云的 DTM，考虑了与参考 DTM 的一致性水平。我们的研究表明，回波密度和水平分辨率之间存在明显的权衡。森林冠层密度越高，要求回波密度越高或 DTM 分辨率越低。
FSF ALAR 简报 5.2 — 地形 | 飞行安全基金会
美国联邦航空管理局 (FAA)。联邦航空法规 (FAR)。91.3“机长的责任和权限”，91.119“最低安全高度：一般规定”，91.121“高度计设置”，91.123“遵守空中交通管制的许可和指示”，91.155“基本目视飞行规则最低天气要求”，91.157“特殊目视飞行规则最低天气要求”，91.175“在仪表飞行规则下起飞和降落”，91.185“仪表飞行规则操作：双向无线电通信故障”，97“标准仪表进近程序，子部分 C – TERPS 程序”，121.97“机场：所需数据”，121.117“机场：所需数据”，121.135“内容”，121.315“驾驶舱检查程序”，121.443“机长资格：航线和机场”， 121.445“机长机场资格：特殊区域和机场”，121.542“飞行机组人员职责”。2000 年 1 月 1 日。
用于军事模拟的地理特定地形建模
特定地理地形模型是用于创建现有现实世界环境的军事模拟的地理空间信息来源。这些模拟用于在不踏上地面的情况下获得态势感知并用于任务演练。特定地理地形模型由仅表示裸地高程的数字地形模型 (DTM)、正射影像层和基本要素层（如建筑物足迹、森林、水和基础设施）组成。鉴于任务和行动的时间性质，重要的是通过开发半自动特定地理地形建模流程尽可能缩短特定地理地形模型的生产周期。考虑到不同数据精度、货币和比例之间的相关性，从各种来源的现有数据创建特定地理地形模型具有挑战性。此外，从更常见的数字表面模型 (DSM) 中推导出 DTM 仍然是一个反复研究的课题，该模型仍然包括所有地面物体，例如建筑物和森林，并且没有灵丹妙药。在创建外国领土上的地理特定地形模型时，卫星图像是唯一保证准确和最新信息的来源，因为它是商业上可用且几乎覆盖全球的。因此，研究使用 WorldView-2 卫星提供的最先进的立体卫星图像作为推导所有必需的地理特定地形模型层的单一输入源。
完整的格陵兰冰盖融化的地形控制临界点
摘要。人为气候变化的主要影响是临界点的穿越，这可能具有严重的序列，例如格陵兰冰盖的完全质量损失（GRIS）。目前，GRIS以加速速率损失质量，这主要是由于其表面质量平衡急剧下降（SMB；雪积聚和从熔体和相关径流中降雪和表面消融之间的平衡）。先前关于Gris完全熔体阈值的大小和性质的工作仍然存在争议。在这里，我们探索了GRIS完整融化的潜在SMB阈值；表面熔体和冰川等静态式（GIA）在确定该阈值时的影响和相互作用； GRIS是否表现出通常与临界点相关的特征，例如对外部强迫的敏感性。为此，我们通过在多个高程类中循环不同的SMB气候来迫使社区冰盖模型V.2（CISM2）迫使社区地球系统模型v.2（CESM2）在高度的CESM2 – CESM2 – CISM2瞬时全球气候和GRIS在高CO下的近距离模拟。CESM2中的SMB计算已通过现代观测和高分辨率建模进行了评估，其中包括对表面熔体和雪 - 烟雾过程的高级代表。我们发现了完全GRIS熔体为230±84 Gtyr -1的正阈值，对应于
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
在Omniverse中创建一个模拟的月球地形
•随机月球地形产生，具有大的（陨石坑，山丘）和小（迷你陨石坑，岩石）伪影。•其他地形样品是手工制作或缩放的NASA高分辨率地形。•许多可自定义的参数设置火山口，地形大小和特征。•培训数据收集的大面积，可为更广泛的唯一数据范围提供。
欧洲空中航行安全组织地形和障碍物数据手册
附录 B 要素捕获指南 ................................................................................................ 165 B.1 简介 ...................................................................................................................... 165 B.2 使用案例 ................................................................................................................ 165 B.2.1 带范围的点障碍物 ............................................................................................. 166 B.2.2 障碍物分组 ............................................................................................................. 168 B.2.3 带电缆的障碍物 ............................................................................................. 170 B.2.4 移动障碍物 ............................................................................................................. 172 B.2.5 带复合结构的建筑物 ............................................................................................. 175 B.2.6 植被 ............................................................................................................................. 176 B.3 捕获方法 ............................................................................................................. 177 B.3.1 自动化 ............................................................................................................. 177 B.3.2 检测细小物体 ............................................................................................................. 178 B.3.3 使用现有地籍数据................................................................ 179 B.3.4 成本效益.............................................................................................. 179