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文章 使用机载无人机在野外进行道路状况检测和紧急救援识别
摘要：无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的状况，本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路并检测路况的技术，为人类提供最优的路线规划。此外，根据无人机的飞行高度，人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互，以识别紧急情况和潜在危险，以便进行紧急救援或重新规划路线。这项研究的目的是检测路况并识别紧急情况，以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数（NDVI），无人机可以有效区分裸土路和碎石路，从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分，我们基于媒体管道手势标志，结合机器学习方法构建了四种基本手势的数据集，用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了该数据集，最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中，上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和路线规划任务。
利用机载无人机进行野外路况检测及应急救援识别
摘要：无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的人类，本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路和检测路况的技术，为人类提供最优的路线规划。此外，根据无人机的飞行高度，人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互，以识别紧急情况和潜在危险，以便进行紧急救援或重新规划路线。本研究的目的是检测路况并识别紧急情况，以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数（NDVI），无人机可以有效区分裸土路和碎石路，从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分，我们基于媒体管道手势标志，结合机器学习方法，构建了四种基本手势的数据集，用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了数据集，最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中，上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和航线规划任务。
机载 LiDAR 数据在冠层燃料测绘中的可转移性
摘要：冠层燃料特性对于评估林分中的火灾危险和潜在严重程度至关重要。模拟工具为防火规划提供了有用的信息，以减少野火的影响，前提是存在具有足够空间分辨率的可靠燃料图。许多国家正在提供免费的机载 LiDAR 数据，为大规模改善燃料监测提供了机会。在本研究中，我们建立了模型，以估计松林区机载 LiDAR 的冠层基高 (CBH)、燃料负荷 (CFL) 和体积密度 (CBD)，其中以不同的脉冲密度获取了四个点云数据集。使用来自 1 p/m 2 数据集的 LiDAR 指标对 CBH、CFL 和 CBD 进行拟合的最佳模型分别得出调整后的 R 2 为 0.88、0.68 和 0.58，RMSE (MAPE) 为 1.85 m (18%)、0.16 kg/m 2 (14%) 和 0.03 kg/m 3 (20%)。拟合模型的可转移性评估表明，根据 LiDAR 脉冲密度（高于和低于校准数据集）和模型公式（线性、幂和指数），精度水平不同。与较低（0.5 p/m 2 ）或较高回波密度（4 p/m 2 ）相比，指数模型和类似脉冲密度（1.7 p/m 2 ）的结果最佳。还观察到冠层燃料属性方面的差异。
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
专用机器总是需要独特的设计、特殊的软件、测试和可靠性数据，并且很难重新编程。空军已经完全放弃了地面支持应用中的专用机器，更喜欢现成的通用设计的机器，因为它们具有更好的可靠性 [Electronics，1966 年 9 月 19 日，第 201 页]。国际商业机器公司作为 RNH 系列 4Pi 计划的一部分，建造并评估了一种专为航空航天用途设计的通用机器的工程模型，该计划在航空航天应用方面的全面性堪比 IBM 的 System 360 在地面上的全面性。这种机器的基本设计将解决导弹制导中遇到的问题，尽管它可以用于其他应用
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
专用机器总是需要独特的设计、特殊的软件、测试和可靠性数据，并且很难重新编程。空军已经完全放弃了地面支持应用中的专用机器，更喜欢现成的通用设计的机器，因为它们具有更好的可靠性 [Electronics，1966 年 9 月 19 日，第 201 页]。国际商业机器公司作为 RNH 系列 4Pi 计划的一部分，建造并评估了一种专为航空航天用途设计的通用机器的工程模型，该计划在航空航天应用方面的全面性堪比 IBM 的 System 360 在地面上的全面性。这种机器的基本设计将解决导弹制导中遇到的问题，尽管它可以用于其他应用
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
专用机器总是需要独特的设计、特殊的软件、测试和可靠性数据，并且很难重新编程。空军已经完全放弃了地面支持应用中的专用机器，更喜欢现成的通用设计的机器，因为它们具有更好的可靠性 [Electronics，1966 年 9 月 19 日，第 201 页]。国际商业机器公司作为 RNH 系列 4Pi 计划的一部分，建造并评估了一种专为航空航天用途设计的通用机器的工程模型，该计划在航空航天应用方面的全面性堪比 IBM 的 System 360 在地面上的全面性。这种机器的基本设计将解决导弹制导中遇到的问题，尽管它可以用于其他应用
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
专用机器总是需要独特的设计、特殊的软件、测试和可靠性数据，而且很难重新编程。空军已完全放弃在地面支持应用中使用专用机器，而更喜欢现成的通用设计机器，因为它们具有更好的可靠性 [Electronics，1966 年 9 月 19 日，第 201 页]。国际商业机器公司已经建造并评估了一种通用机器的工程模型，该模型是专为航空航天用途设计的，是 rn~i 系列 4Pi 计划的一部分，该计划在航空航天应用方面的综合性不亚于 IBM 的 System 360 在地面的应用。该机器的基本设计将解决导弹制导中遇到的问题，尽管它可以用于其他应用
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
在输入输出子组件的设计中，为了向各个电路提供必要的电压，避免它们之间的串扰，同时保持电路板设计简单。逻辑电路只需要一个电源，+5伏；电源驱动器、放大器和其他特殊电路，其中一些是混合集成电路或分立元件电路，有时需要两个或三个电压。但电路板只包含一个接地平面和另一个电压供应平面。电压平面被细分，每个细分连接一个电压，并且罐和 Hatpack 排列在板的表面上，以便提供必要的电压，并且低电平逻辑电路与提供高达 3 安培的高电流功率驱动器很好地分开。
卫星机载数据立方体查询处理
雅各布大学，校园环路 12，28759 不来梅，德国，{d.misev，p.baumann}@jacobs-university.de A BSTRACT 数据立方体是分析和可视化时空数据产品的公认基石。通过从特定于提供商的组织中抽象出无数文件，可以提高用户友好度。数据立方体查询语言还建立了可操作的数据立方体，使用户能够“随时”进行任何查询，而无需编写任何代码。然而，通常数据立方体部署的目标是大规模数据中心环境，以适应大数据和大规模并行处理能力，从而实现良好的性能。在本文中，我们反过来报告了一项降尺度实验。在 ORBiDANSE 项目中，数据立方体引擎 rasdaman 已移植到立方体卫星 ESA OPS-SAT 上，并在太空中运行。实际上，卫星因此成为一种数据立方体服务，提供 OGC 网络覆盖处理 (WCPS) 地理数据立方体分析语言的基于标准的查询功能。我们相信，这将为机载临时处理和过滤地球大气大数据铺平道路，从而在更短的时间内将其发布给更大的受众。 论文类型和关键词 简短交流：数据立方体、立方体卫星、卫星、阵列数据库、rasdaman、SQL/MDA 1 引言 获取大量地球观测卫星图像从未如此便宜，这有助于监测和了解我们的星球及其随时间的演变。同时，这也带来了许多挑战 [19]。
单视图和多视图机载 SAR 定位误差的比较分析和多视图机载 SAR 最佳定位的航线规划
摘要：机载合成孔径雷达（Airborne Synthetic Aperture Radar，Airborne SAR）利用机载定位定向系统（POS）获取的飞行器飞行参数以及飞行器与目标的相对位置信息，对重点目标及区域进行精确定位。飞行过程中，飞行器会因为大气湍流等原因偏离理想飞行路径，导致计算结果与实际目标位置出现偏差。为了提高目标定位精度，需要研究飞行器运动误差对目标定位误差的影响。本文从线性距离-多普勒算法（RDA）的角度探讨了单视机载SAR的定位精度，并在多视机载SAR定位模型的基础上，推导了多视机载SAR定位误差传递模型。在此基础上，详细分析了影响两种定位方法定位精度的主要因素，定量揭示了多视角机载SAR定位方法较单视角机载SAR定位方法提高目标定位精度的机理，解决了多视角机载SAR优化定位的航向规划问题。研究成果可为定位误差影响因素分析及机载SAR定位误差校正提供理论支撑。