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卫星和机载数据的光谱一致性
我们提出了一种将航空磁力数据和卫星数据相结合的新方法，该方法应用了等效偶极子层和偶极子的球谐函数 (SH) 展开。该方法包括两个步骤：(1) 等效偶极子层的磁参数反演和 (2) 将磁参数转换为 SH 系数。使用这种方法，SH 分析可用于区域研究区域，例如，可以用卫星数据替换航空磁力数据的长波长范围。我们在澳大利亚磁异常图的第三版、第四版和第五版上测试了我们的方法，这些地图使用独立的航空磁力数据集进行了长波长校正。结果表明，在 SH 度 40 至 110 范围内（对应于半波长 180 至 500 公里），根据长距离控制线调整的磁异常图与 LCS-1 卫星模型具有良好的一致性，而澳大利亚磁异常图第三版在此光谱范围内对长波长的控制较差。我们的分析表明，即使是经过精心处理的第五版，如果用卫星数据替换长波长数据，也会受益匪浅。
基于机载 GNSS PPP 的伪卫星系统 - UNSWorks
“我在此授权新南威尔士大学或其代理人以现在或以后已知的所有媒体形式在大学图书馆中存档和提供我的全部或部分论文，但须遵守 1968 年版权法的规定。我保留所有所有权，例如专利权。我还保留在未来作品（例如文章或书籍）中使用本论文或学位论文的全部或部分内容的权利。我还授权 University Microfilms 在 Dissertation Abstract International（仅适用于博士论文）中使用我的论文的 350 字摘要。我要么在论文中未使用任何大量版权材料，要么已获得使用版权材料的许可；如果未获得许可，我已申请/将申请对我的论文或学位论文的数字副本进行部分限制。”
“S-39”型机载潜艇概念设计
Trinayan Sutradhar 1 , E Vijayaragavan 2 1,2 机械工程系，SRM 科学技术研究所，卡坦库拉图尔，泰米尔纳德邦，印度。 通讯作者：vijayaragavan.e@ktr.srmuniv.ac.in 摘要。“潜艇”是一种具有流线型船体的军舰，设计用于完全潜入海中执行任务而不被发现。从 19 世纪初到最近。潜艇在大多数战争中一直都是王牌。随着世界在无人机和 UCAV 等防御系统的发展方面取得进展，这些飞行器无需人类飞行员，能够进行监视和作战行动，而 UUV 可以在水下进行监视以进行测绘、地质研究等任务。如果无人机和潜艇技术可以结合在一辆车上会怎样？那么，这项研究满足了上述所有标准。 “S-39”是一种机载潜艇，它是一种辛杜霍什级潜艇，能够携带飞机或无人机进入敌方防线，从潜艇本身发射，任务完成后回收并离开该区域。它一次可以携带 3 架 IAI HERON 或 MQ PREDATOR，也可以携带其他无人机，数量根据其大小而有所不同。此外，它还携带武器、设备和燃料，供每架无人机 3-4 轮使用，即每架无人机可以在潜艇 2-4 个月的作战时间内执行 3 次任务。这项研究的主要目标是在不被发现的情况下将作战无人机带到敌后，
通过机载激光扫描估计树木年轮宽度的周期性年增量
摘要：大多数使用机载激光扫描 (ALS) 的森林生长研究都考虑了在重复的 ALS 数据采集中如何观察到森林属性的变化，但从 ALS 数据预测未来森林生长仍然是一个很少讨论的话题。本研究考察了 10 年内树木年轮宽度周期性年增量 (PAI) 的预测。这种方法的要求是在生长期开始时获取 ALS 数据。然后在给定的生长期后通过钻探对生长进行现场测量。使用基于区域的方法的原理，根据 ALS 指标对 PAI 进行建模。与强度相关的指标作为预测因子特别重要，而有效叶面积指数则不是。预测的均方根误差 (RMSE) 略高于 21%。额外的现场信息（土壤类型、管理操作）将 RMSE 提高了 2.7 个百分点。
机载激光扫描用于量化加拿大可持续森林管理的标准和指标
摘要：机载激光扫描 (ALS) 已成为一种能够生成植被结构描述符和最佳可用地形信息的技术。ALS 数据的研究和操作实施凸显了它们在表征森林结构和生成空间明确和客观的空间覆盖以及森林管理制图产品方面的价值。继续强调加强森林管理正在推动新方法将 ALS 整合到详细的非木材生态系统价值中，如栖息地、土壤和水。标准化标准和指标框架（例如加拿大森林部长理事会）为 ALS 提供了一个可靠的起点，无论在哪里，ALS 都有机会客观地表征生态系统。在这篇主要回顾加拿大工作的文章中，我们重点介绍了 ALS 如何成为一种越来越可行的技术，用于得出有意义的指标以满足可持续森林管理标准。我们回顾并强调了 ALS 在量化生物多样性、生态系统状况和生产力、土壤和水以及森林在全球生态循环中的作用方面的价值。最后，我们强调需要加强教育、技术转让、灵活的软件和报告框架，同时还要考虑使用 ALS 得出可持续森林管理的有意义的指标的五个关键因素。
使用成像光谱法在茂密的热带森林中进行定量机载库存
摘要：热带森林具有极为丰富的植物多样性，但其特征描述仍不完整，部分原因是现场评估的资源密集度。遥感技术可以提供有价值、经济高效、大规模的见解。本研究调查了机载激光雷达和成像光谱的结合使用，以在法属圭亚那的景观尺度上绘制树种图。使用线性判别分析 (LDA)、正则化判别分析 (RDA) 和逻辑回归 (LR) 为 20 个物种中的每一个开发了二元分类器。用短波红外 (SWIR) 波段补充可见光和近红外 (VNIR) 光谱带可将目标物种的平均分类准确率从 56.1% 提高到 79.6%。增加非焦点物种的数量会降低目标物种识别的成功率。只要使用适当的标准来调整阈值概率分配，分类性能就不会受到非焦点类别中的杂质率（分配类别之间的混淆）的显著影响（偏差高达 5%）。每个物种类别中有限的树冠数量（30 个树冠）足以有效地检索正确的标签。在 1.5 公顷的分辨率下，目标物种的总冠层面积与 118 公顷的基部面积密切相关，这表明该方法的操作应用具有现实的前景（六种主要商业树种的 R 2 = 0.75）。
一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。
Bruno Gavazzi、Pauline Le Maire、Marc Munschy、Aline Dechamp。磁通门矢量磁力仪：用于地面、无人机和机载磁测的多传感器设备。Leading Edge，2016，35 (9)，第 795-797 页。 10.1190/tle35090795.1。hal-01624847
简介 磁法有多种应用，例如采矿勘探、未爆炸弹药 (UXO) 探测和考古学 (Nabighian 等人，2005)。概念始终相同：测量由于地面磁化不均匀性而导致的磁场横向变化。根据勘测目的，测量范围很广，从地面几平方米到高海拔的平方公里。通常，磁数据是使用光泵或质子进动原理的标量磁强计获得的。它们给出场的总磁强度 (TMI) 的伪绝对值。但是，这种技术有一些局限性。基于进动（质子和 Overhauser）的磁强计坚固耐用且非常简单。它们的灵敏度约为 0.1 纳特斯拉 (nT)，但采样率不能超过几赫兹，这对于高速测量或测量更高频率的时间变化可能会有问题。基于光泵浦的磁强计具有高灵敏度，通常低于 0.01 nT。采集率高达几十分之一赫兹，但它们比进动类型更复杂且更脆弱。无论如何，测量的 TMI 包括设备本身的磁效应，这对精确测量来说是一个问题。磁化设备越大，它应该安装在离磁强计越远的地方。因此，紧凑型设备的设计十分困难。我们通过使用磁通门矢量磁力仪克服了这些限制。
NASA AfriSAR 活动：利用机载 SAR 和激光雷达测量热带森林结构和生物量，以支持当前和未来的太空任务
a 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，美国马里兰州格林贝尔特 b 美国马里兰大学帕克分校地理科学系 c 美国加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 d 英国爱丁堡大学地球科学学院 e 美国佛罗里达大学森林、渔业和测绘科学学院 (FFGS)，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 f 美国杜克大学尼古拉斯环境学院 g 法国 UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS) 进化与多样性与生物学实验室 h AMAP、IRD、CNRS、INRA、蒙彼利埃大学、CIRAD，法国蒙彼利埃 i 英国斯特灵大学自然科学学院，FK9 4LA j 美国华盛顿特区史密森尼热带研究所 — 森林全球地球观测站热带森林科学中心 k 研究所热带生态研究 (IRET)，CENAREST，加蓬利伯维尔 l Institut de Pharmacop ´ ee et de M ´ edecine Traditionnelle (Herbier National du Gabon)，CENAREST，加蓬利伯维尔 m Agence Gabonaise d ' ´ Etudes et d ' Observations Spatiales，加蓬利伯维尔 n Agence Nationale des国家公园，利伯维尔，加蓬 o 伦敦大学学院地理系，英国伦敦 p 利兹大学地理学院，英国利兹 q 美国宇航局总部，华盛顿特区，美国 r 新加坡国立大学地理系，新加坡
用于考古学的机载 LiDAR 点云处理。管道和 QGIS 工具箱
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分。然而，作为迈向理论意识、影响力和可重复研究的一步，需要一种更严格和透明的数据处理方法。为此，我们着手创建一个处理流程，用于考古学专用的点云处理和针对通用数据优化的产品的派生。所提出的流程改进了地面和建筑物点云分类。所提出的流程的主要创新领域是栅格网格插值。我们通过引入一种混合插值技术改进了最先进的技术，该技术将反距离加权与带有线性插值的三角不规则网络相结合。其中包括用于增强可视化的最先进的解决方案，还生成了必要的元数据和辅助数据。此外，我们还引入了一个 QGIS 插件，将流程实现为一步到位的过程。它将手动工作量减少了 75% 到 90%，并且除了对 QGIS 环境的一般熟悉之外不需要任何特殊技能。该流程和工具旨在为考古专用机载 LiDAR 数据处理的白盒化做出贡献。在讨论中，探讨了数据处理在知识生产过程中的作用。