XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System点间距
Microsoft Word - 地面、移动和机载 LiDAR 的精度和误差评估.doc
检查三角网格时，这种方法的弱点立即显现出来。典型点间距沿任何轴在 0.25 到 1.5 米之间。这使得 ALS 数据的水平精度报告不超过 0.125-0.75 米，因为在任何计算中假设优于最大不确定度在统计上是不合理的。在此示例中，水平点间距为 0.25 米的 ALS 数据的最大不确定度为 0.125 米（此评估网格的任何三角形最短边的 1/2 为 0.125 米）。由于 ALS 点在现实世界中的水平定位范围从几毫米到超过一米，每个 ALS 点的水平定位误差变得更加重要，因为只有少数 ALS 点用于定义整个数据集的定位。实际上，这意味着通过这种方法可以实现的唯一实际调整可以在图 1 中以图形方式显示的示例中找到。当由 ALS 点形成的三角形相差分米时，垂直调整和精度评估不应优于分米级。使用当代的孤立 GCP 方法，可以声明不符合位置精度的位置精度。换句话说，空间频率高于所述精度。一个适合比较的例子是用于信号处理领域中频率确定的 Nyquest 采样定理。作为此应用的粗略简化近似，Nyquest 定理要求必须采用大约四倍于 ALS 空间频率的采样率。对于 ALS 数据，这意味着除非使用四倍于 ALS 数据的点密度进行评估，否则不应说明准确度。这就需要一种更先进、更完善的 ALS 调整和准确度报告方法。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性依赖关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
量子点自组装实现低阈值激光
钙钛矿量子点 (QD) 是溶液处理激光器所关注的焦点；然而，它们的俄歇寿命较短，限制了激光操作主要在飞秒时间范围内进行，在纳秒范围内实现光学增益阈值的光激发水平比在飞秒范围内高出两个数量级。本文作者报告了 QD 超晶格，其中增益介质促进激子离域以减少俄歇复合，并且结构的宏观尺寸提供激光所需的光学反馈。作者开发了一种自组装策略，该策略依赖于钠——一种钝化 QD 表面并诱导自组装以形成有序三维立方结构的组装导向器。考虑 QD 之间吸引力的密度泛函理论模型可以解释自组装和超晶格的形成。与传统的有机配体钝化量子点相比，钠具有更高的吸引力，最终导致微米级结构和反馈所需的光学刻面的形成。同时，新配体使点间距离减小，增强了量子点之间的激子离域，动态红移光致发光就是明证。这些结构充当激光腔和增益介质，实现阈值为 25 μ J cm –2 的纳秒级持续激光。
大面积特征和准确性...
德国汉诺威莱布尼茨大学摄影测量与地理信息研究所 jacobsen@ipi.uni-hannover.de 第一委员会，第一工作组 I/4 关键词：DHM、卫星图像、InSAR、分析 摘要：大面积覆盖高度模型主要基于光学和合成孔径雷达 (SAR) 空间图像。通过光学图像自动匹配确定的单个物体点的垂直精度在 1.0 地面采样距离 (GSD) 范围内，但这与高度模型的精度并不相同。除长波长 SAR 数据、P 波段和 L 波段外，所有高度模型最初都是数字表面模型 (DSM)，而不是最常要求的数字地形模型 (DTM)，其裸地高度必须通过过滤生成。此外，高度模型受插值的影响，从而降低了几何质量。分析了大面积覆盖高度模型的精度和特性，包括确定方法对细节的影响。此外，绝对精度还受地理参考质量的影响，地理参考质量部分基于直接传感器方向，部分基于地面控制点 (GCP) 或间接基于其他现有高度模型。对高度模型分辨率最重要的影响是 DHM 的点间距，但如果数据处理不当，细节也会丢失。所有高度模型在陡峭地形中的精度都较低，光学图像的匹配受物体对比度的影响，而 SAR 受重叠的影响。因此，高度模型中的空白通常会被其他数据填充，从而导致更多的异质性。1.简介
Microsoft Word - Study_Image_Types_May21_2019_open.docx
AW3D ALOS 世界 3D（近全球高度模型） AW3D30 点间距为 30 米的 AW3D（免费提供高度模型） CAP 共同农业政策（欧盟政策） CCD 电荷耦合器件 CMOS 互补金属氧化物半导体 CORINE 环境信息协调 CORS 连续运行参考站（用于精确 GNSS 定位） DInSAR 差分干涉合成孔径雷达 DSM 数字表面模型（可见表面高度） DTM 数字地形模型（裸地高度） EASA 欧洲航空安全局 EGNOS 欧洲地球静止导航叠加服务 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 GCP 地面控制点 GDEM2 ASTER 全球数字高程模型（免费提供 DSM） GNSS 全球导航卫星系统（GPS、GLONASS、伽利略、北斗等） GSD 地面采样距离 HALE 高空长航时 ICAO 国际民用航空组织 InSAR 干涉合成孔径雷达 JRC 欧盟委员会联合研究中心 LiDAR 光探测与测距 - 也称为激光扫描仪 LOD 细节层次（用于城市地图细节） LPIS 地块信息系统 MEMS 微机电系统 - 用于姿态测定 Mpix 百万像素（传感器像素数） NDVI 归一化差异植被指数 NIR 近红外 OCS GE 大规模土地覆盖和土地利用数据库（大尺度太阳辐射职业） PPK 后处理 运动 GNSS
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
InP 纳米线中 InAsP 双量子点间隧道耦合的磁调谐
嵌入纳米线波导的外延量子点 (QDs) 是单个光子和纠缠光子的理想来源，因为这些设备可以实现高收集效率和发射线纯度 1 – 4 。此外，这种架构有可能通过在纳米线内串联耦合量子点来形成量子信息处理器的构建块。具有清晰分子键合和反键合状态特征的量子点分子已被证明，其中可利用量子限制斯塔克效应 5、6 调整载流子群。这些光学活性量子点也是量子网络单元非常有希望的候选者，因为它们可以将光子量子比特中编码的量子信息传输到固态量子比特并在耦合的量子点电路中处理该信息 7 – 9 。控制点之间的隧道耦合是适当调整和执行量子比特之间量子门所需的关键特性。例如，在静电定义的量子点中，可通过为此目的设计的电门实现点间隧道耦合，并且已实现多达 9 个量子比特的线性阵列 10 。在外延量子点中，隧道耦合由量子点之间的距离决定，该距离在生长过程之后无法改变 7 、 11 – 13 。由于原子级外延生长的不确定性，这会产生可重复性问题。克服这些问题的尝试包括旨在引入受控结构变化的措施，例如激光诱导混合 14 、将发射器放置在光子腔中 13 或调整点附近的应变场 15 。这些过程可提高量子点发射器的均匀性，但是它们无法实现时间相关的调整和可寻址性。为了实现这一点，通过金属栅极将外部电场施加到量子点上，从而控制电荷状态 16 、通过斯塔克位移 5 进行光谱调谐以及通过四极场 17 控制激子精细结构。此外，最近在外延量子点中进行的电子传输实验已经证明了隧道耦合的电调谐 18 – 20 。然而，这些方法需要复杂的设备设计和工程。在本信中，我们通过施加垂直于点堆叠方向的磁场来演示点间耦合的可调谐性。我们首先对 InP 纳米线中的 InAsP 双量子点 (DQD) 进行光学磁谱分析，并确定了逆幂律，该定律控制每个点的 s 壳层发射之间的能量差，该能量差是点间距离的函数。发射能量受点成分和应变差异的影响，而点之间的耦合则在生长阶段由分隔它们的屏障厚度决定。但是，我们将证明我们可以调整对于特定状态，通过施加平行于量子点平面的磁场（即 Voigt 几何），发射能量差可在约 1 meV 的范围内按需变化。正如我们将要展示的，如果没有点之间的量子力学耦合，这种能量转移就不可能实现，我们将此结果解释为点间隧道耦合的磁场调谐是由于经典洛伦兹力的量子类似物而发生的。