XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System地理信息
地理信息系统中的树木生长模拟
城市必须随着城市热量和CO 2排放迅速扩大而进行可持续转型。带有详细数字双胞胎的城市发展对于管理这种多层变速箱至关重要。本文提出了一种整合这种数字双胞胎中城市树增长的方法。通过将地理信息系统（GIS）与树木生长模型耦合，我们的方法论可以预测树木的生长20年。这允许从树木中对未来生态系统服务进行本地评估，并支持其长期管理。CityTree模型用于模拟德国慕尼黑500,000 m 2个案例研究区的树木生长。在ArcGI中实施了衍生的冠直径和高度增量，以评估对太阳辐射的影响。20年的树木生长使地面上的太阳辐射降低了6.1％，而在建筑屋顶上，减少了1.0％。由于树木生长而引起的冷却能量的增加超过了建筑物屋顶的可用太阳能的减少近50倍。GIS中3D树生长预测的方法论可为城市树管理节省监控资源，并提高数字双胞胎模型的准确性。
用于灾害管理的空间地理信息 nrsc
空间技术在支持印度灾害风险管理方面具有巨大能力，可应对各个阶段的所有自然灾害。考虑到其重要性，在印度空间研究组织的灾害管理支持计划下，国家遥感中心 (NRSC) 为邦、中央和其他相关 DMS 组织组织了能力建设计划，以有效利用空间技术。本课程旨在解决遥感（光学和微波）和地理信息学在洪水和气旋、其监测、测绘和危险评估、洪水预报、森林火灾监测和秸秆焚烧中的作用，结合预警、农业干旱评估、地质灾害（山体滑坡和地震）、气旋生成和气旋预报系统、冰川湖测绘、风险评估、从灾害角度监测大气闪电和国家应急管理数据库 (NDEM) 的现场数据。
2024 年地理空间知识与创新周 - 联合国全球地理信息管理
1）激发创新思维：鼓励跨行业、跨国界合作创新，探索利用地理空间信息应对全球挑战的新思路、新方法，为实现可持续发展目标提供科技支撑；2）设计现代化、互联互通的应用：推动地理空间信息应用和互操作的服务网络，促进政府、企业、学术界和非政府组织之间的密切合作，加速地理空间信息成果的应用；3）加强能力建设：通过培训和研讨会，加强全球特别是发展中国家获取、处理、分析和应用地理空间信息的能力，缩小地理空间数字鸿沟；4）促进国际交流：搭建国际合作桥梁，分享成功案例和良好实践，增进地理空间信息领域的相互了解，共同应对全球挑战。
基于地理信息系统对尼日利亚各种可再生能源潜力的评估
尼日利亚的能源转型计划取决于增加来自可再生能源的能源结构。了解这些可再生能源的潜力所在对于提高政策制定、干预和正确决策的质量和及时性至关重要。本文旨在使用 ArcGIS 对尼日利亚主要可再生能源资源（太阳能、风能、生物质能和小型水电）的潜力进行整体评估。ArcGIS 是一个地理空间分析平台，可提供全国范围内这些潜力的数据和可视化效果。本文重点介绍反距离加权方法，该方法叠加了各种地图 shapefile 和电子表格，其中包含相关数据，例如：水线和水域、公路和铁路网络、作物生产、经度和纬度、风速、太阳辐射、海拔和其他相关地图数据、尼日利亚所有州和地方政府的 shape 文件。这些数据经过地理处理，以将结果与其地理位置干坐标提供的精确位置对齐。这些插值结果进一步在各种输出参数的标准限制范围内重新分类，例如农作物、森林面积、建筑区、水体、灌木/草原、荒地和水体，以揭示适合建造各种可再生能源发电厂的区域。
利用人工智能 (AI) 结合遥感和地理信息进行洪水预测
摘要：考虑到洪水对人们的影响，每年在尼日利亚的一些州，洪水有时会导致生命、动物、农作物、土地、建筑物等的损失，研究预测洪水的新兴技术方法变得非常必要，以便制定适当的规划并采取必要的措施，防止任何损失或将影响降至最低。因此，这项工作旨在研究人工智能这种新兴技术可用于使用遥感和 GIS 数据预测洪水的各种方式。这项研究采用回顾和解释性研究方法进行，数据是二手数据，包括教科书、在线发表的研究成果和图书馆资料。从研究结果可以看出，人工智能算法可用于通过洪水范围测绘、卫星图像分析、洪水脆弱性评估、变化检测分析等利用遥感和 GIS 技术预测洪水。结论是，人工智能是一种强大的工具，可用于遥感和地理信息系统 (GIS) 中的洪水预测。建议由于洪水难以控制，在未来的工作中应研究使用人工智能进行洪水预测，因为结果将为救援机构及其类似机构提供重要信息。
德国联邦国防军地理信息中心
• 就地理因素对德国联邦国防军任务完成的影响提供跨学科、地理科学建议 • 支持各管理层面的作战规划和执行以及能力管理 • 涵盖一系列咨询领域，包括气象海洋学建议、航空和空间天气建议、区域作战建议、地质/生物/生态建议以及定位、导航和计时建议
德国联邦国防军地理信息中心 版权声明
• 提供跨学科、地球科学咨询，探讨地理因素对德国联邦国防军任务完成的影响 • 支持行动的计划和实施以及各级指挥的能力管理 • 涵盖多个咨询领域，包括但不限于气象海洋学咨询、飞行天气和空间天气简报、区域相关作战建议、地质/生物/生态简报以及定位、导航和授时咨询服务
机器学习授权地理信息系统：前进的空间分析和决策
在这个技术创新时代，机器学习技术与地理信息系统（GIS）的整合已成为一种用于空间分析和决策的变革性方法。此摘要探讨了机器学习与GIS之间的协同作用，突出了它们从空间数据，自动化分析过程并增强预测性建模功能的新见解的综合潜力。通过利用机器学习算法，例如神经网络，随机森林和支持媒介机，GIS从业人员可以更有效地解决复杂的空间挑战，从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应。通过案例研究和示例，该摘要证明了机器学习在GIS中的实际应用，这说明了其在促进我们对空间现象的理解中的作用，并为跨不同领域的基于证据的决策提供了信息。随着该领域的不断发展，拥抱机器学习的融合和GIS具有巨大的希望，可以释放空间分析的全部潜力并塑造更可持续和弹性的未来。说明性案例研究和示例展示了机器学习在GIS跨不同领域的实际应用。从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应，机器学习算法提供了多功能解决方案，以应对各种空间挑战。通过利用机器学习与GIS之间的协同作用，我们可以为通往更具数据驱动，知情和公平世界的途径绘制道路。通过机器学习和GIS的融合，研究人员和从业人员获得了对复杂空间现象的前所未有的见解，使他们能够做出数据驱动的决策，这些决策既可以知情又可以采取行动。展望未来，机器学习和GIS的融合具有巨大的希望，可以促进我们对空间动力学的理解并塑造更可持续和韧性的未来。随着该领域的不断发展，采用这种跨学科方法对于释放空间分析的全部潜力，促进创新以及应对本地，地区和全球规模的紧迫社会挑战至关重要。