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声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供手段，通过分析部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号，对潜艇和水面舰艇进行检测、分类、定位和跟踪。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。- 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。- 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。- 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。- 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。- 自动交叉定位、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。- 根据威胁过滤器自动发出本地接触警报。- CSG 和 CFS 命令发射。- 大型数字存储设备，允许记录任务数据和信号，用于飞行后分析。
声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供基于部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号的分析来检测、分类、定位和跟踪潜艇和水面舰艇的方法。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。 - 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。 - 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。 - 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。 - 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。 - 自动交叉固定、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。 - 根据威胁过滤器自动本地接触警报。 - CSG 和 CFS 命令发射。 - 海量数字存储设备，用于记录任务数据和信号以供飞行后分析。
ALTM Galaxy T1000 - GEO3D
1. 连续操作范围 PulseTRAK™ 技术可消除其他配备多脉冲的传感器常见的数据覆盖间隙和不规则点密度，从而实现真正的连续操作范围。此功能大大简化了任务规划，并在整个数据集中产生一致的数据分布，甚至跨越接收器的“盲区”。» 实现一致的点密度，不再有接收器“盲区”。» 无论地形如何变化，都可以完全自由地进行收集，从而显著提高效率。» 大大简化了任务规划。 2. 动态视场 (FOV) Galaxy 采用 SwathTRAK™ 技术，是第一款采用实时动态 FOV 的传感器，即使在不同的地形高度也能保持固定宽度的扫描带。» 尽管地形高度发生变化，仍能保持规则的点分布并提高点密度的一致性。» 与固定 FOV 传感器相比，航线数量更少，但可最大程度地提高收集效率。 » 与固定 FOV 传感器设计相比，收集成本可节省 40-70%，具体取决于地形变化。
Galaxy PRIME 机载激光雷达地形测绘仪
1.连续操作范围 PulseTRAK™ 技术通过消除其他配备多脉冲的传感器中常见的数据覆盖间隙和不规则点密度，实现了真正的连续操作范围。此功能大大简化了任务规划，并在整个数据集中产生一致的数据分布，甚至跨越接收器“盲区”。» 实现一致的点密度，不再有接收器“盲区”。» 无论地形如何变化，完全自由收集可显著提高效率。» 大大简化了任务规划。2.动态视场 (FOV) Galaxy 采用 SwathTRAK™ 技术，是唯一一款采用实时动态 FOV 的传感器，即使在不同的地形高度下也能保持固定宽度的扫描带。» 尽管地形高度发生变化，仍能保持规则的点分布并提高点密度一致性。» 与固定 FOV 传感器相比，航线数量更少，可实现最大收集效率。» 与固定 FOV 传感器设计相比，收集成本可节省 40-70%，具体取决于地形变化。
遥感 - ELIB-DLR
受潮汐影响的沿海地区的水资源管理需要定期使用高分辨率和精确的数字高程模型 (DEM)。由于需要勘测大面积区域，因此通常使用远程传感器。由于其非常动态的行为，只有对应于低潮前后 +/ − 1 小时的极短时间窗口可用于对潮滩区域进行远程数据采集。因此，机载传感器比星载传感器更具吸引力，因为它们在采集时间方面具有灵活性。此外，高分辨率机载 SAR 系统（如 DLR 的 F-SAR）比传统的机载激光扫描仪 (ALS) 覆盖范围更广，对天气条件的依赖性更小，而传统的机载激光扫描仪 (ALS) 通常限制在 <500 m 的扫描带宽度。在过去的几十年中，使用 SAR，特别是跨轨干涉 SAR (InSAR) 数据监测潮滩一直是许多研究的主题。例如，在 [ 1 ] 中，作者成功地利用 AeS-1 X 波段单程机载干涉仪的数据为德国瓦登海的潮间带生成了 DEM。生成的 DEM 是使用 2.4 m 的跨轨基线获得的，分辨率为 5 m，与地面控制点的比较显示标准差小于 10 cm。在 [ 2 ] 中，从 ERS-1/2 复杂 SAR 图像中提取的海岸线用于生成分辨率约为 12.5 m 的 DEM。作者报告说，获得的地形图与前面提到的 AeS-1 InSAR DEM 之间存在良好的一致性。考虑的时间基线在 [ 3 ] 中，作者使用后向散射模型和相干性分析讨论了使用重复干涉测量法在潮滩上生成 DEM 的有利条件。在该研究之后，在 [ 4 ] 中报告了使用 ERS-1/2 对的结果，其中强调了使用星载重复传感器获取高相干性数据的挑战。[ 5 ] 中的作者讨论了通过星载重复干涉 InSAR 监测潮滩的可行性，建议使用具有较大横向基线和短时间基线的采集来应对高场景动态。
激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行