采访由经验丰富的研究人员进行,在大多数情况下,每位采访者都会主持其指定案例研究中的所有采访。作为单一联系点,帮助采访者全面了解组织,并更轻松地识别任何潜在的差距和模式。所有采访均使用远程通信技术进行,平均持续 60 分钟。采访在参与者同意的情况下进行录音,以便准确记录讨论。只有研究团队可以访问录音,录音存储在 NatCen 的安全服务器上,项目结束后将安全删除。数据分析采用框架方法进行,该方法有助于在总体矩阵 4 内按案例和主题进行强大的定性数据管理和分析。
2019 年,民用航空业务 60% 的收入来自服务 (1)。达到这一地位花了大约四十年的时间。在 20 世纪 80 年代,劳斯莱斯是一家“故障修复”企业,通过产品和备件利润获得收入。最终用户承担了拥有发动机的大部分风险,发动机是一种非常复杂的产品,不可避免地会不时出现需要管理的问题。大多数客户(例如航空公司)都有自己的发动机车间,自行进行维护和维修,这对他们来说是一项成本,而不是一项增值活动。20 世纪 90 年代中期,劳斯莱斯与美国航空公司达成了第一份全面护理协议。这彻底改变了劳斯莱斯的激励机制,不再通过销售备件来创造收入,而是与客户的激励机制更加一致。
区域当局需要有关森林状况的详细地理参考信息,以确保可持续的森林管理。森林资源清查受到资源密集型实地工作的限制,而遥感 (RS) 则提供快速、可靠且可复制的数据收集和处理。近年来,结合机载激光扫描 (ALS) 数据和合成孔径雷达 (SAR) 数据的研究活动有所增加。本研究的总体目标是结合机载激光雷达数据、光学卫星数据和雷达卫星数据来估计位于中欧的异质森林的立木量。对综合森林管理单位 FMU Vígľaš(斯洛伐克)进行了案例研究。具体而言,机载和星载数据集的组合包含以下步骤:(1)基于 ALS 的建模 - 基于 ALS 的冠层高度模型的指标与测量的立木蓄积量,(2)基于 ALS 的测绘 - 使用基于 ALS 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量,(3)基于 SAT 的建模 - 基于 SAT 的数据集的指标与基于 ALS 的立木蓄积量估计值,(4)基于 SAT 的测绘 - 使用基于 SAT 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量,(5)精度评估 - 将 ALS 和 SAT 估计的立木蓄积量与 45 个异质测试地块内的地面参考数据进行比较。基于 ALS 的立木蓄积量是基于以平均冠层高度为预测因子的简单线性回归模型估算的。该模型实现了