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World File Search System空间信息
ISDB RCI政策与战略与区域行动计划的概述
在数据处理，集成和交付方面的数字技术和创新方面的进步在扩展地理空间信息服务在亚洲和太平洋的可持续发展中的应用中起着至关重要的作用。本文件包含对该地区新兴趋势的简要审查以及亚洲和太平洋经济和社会委员会秘书处（ESCAP）的秘书处的努力，以及ESCAP成员和同学成员，以建立基于地理空间信息和数字技术的空间应用的能力。它还强调了东南亚子区域的申请示例，该申请属于亚太可持续发展的六个优先主题领域（2018-2030）。
土耳其国家报告 - 联合国全球地理信息管理
土耳其国家测绘局、测绘总局的国家报告 简介 作为土耳其国家测绘局，测绘总局 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络、收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时且经济地为所有用户和社区提供各种适当、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级行政机构运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、内容的丰富性、获取和维护的成本以及其服务的各种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措，以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明几乎所有影响我们生活的事物都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们拥有的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今地图绘制领域的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或具有不确定的质量。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，方便用户搜索、查找和访问所需数据至关重要。为了解决这些问题，GCM 开展了大地测量、摄影测量和制图研究和生产活动。1.TUTGA 是该国第一个基于 GPS 技术的基础大地测量网络 [1]。该网络由大约 600 个站点组成（见图1），这些站点是通过 1997 年至 1999 年之间的活动型 GPS 调查建立的。对于每个站点，建立空间信息基础设施的主要目的是：� 最大限度地提高数据质量和一致性，� 通过避免重复工作和建立数据生产者之间的有效合作，最大限度地降低数据收集和修订成本，� 通过实现互操作性，实现来自不同来源的数据组合，� 推进数据访问，例如基于 Web 的服务，� 促进电子政务的发展和使用空间数据建立的业务。大地测量网络和地震：三个不同的 GNSS 网络，即土耳其国家基础 GPS 网络 (TUTGA)、土耳其国家永久 GPS 网络 (TUSAGA) 和连续运行参考站 (TUSAGA- Active)，是土耳其大地测量定位、测绘、导航和地球动力学的基础。由于 1999 年中期后的破坏性地震，一些站点被重新测量。
空间分析以确定地热势指数
摘要：探索是具有潜在自然资源的搜索区域的活动。，例如探索地热电位。可以使用空间分析。空间分析可以是研究区域中地热电位的基础建模。分析层次结构过程（AHP）是对建模数据的基本分析，其中分析的比较矩阵（例如表面温度，谱系和喷发中心）。在Dieng火山络合物中建模的结果已确定为地热电位区域。潜在的区域是G. Pakuwaja，G。Pangonan-Merdada和G. Pagerkandang的附近。使建模的集成方法可以用作地热探索活动的方法。关键字：空间信息，分析层次结构过程（AHP），地热势索引
沟通与参与 - 联合国全球遗传资源管理
获得政治和财政对综合地理空间信息需求的认可，是从地方到全球层面面临的挑战，尤其是在社会规范和经济前景迅速变化的情况下，以及在许多相互竞争的议程和优先事项的背景下。因此，有效的沟通和参与战略及其实施在确保地理空间项目成功方面的作用和价值怎么强调也不为过。采用战略性和专业的沟通和参与方式、讲述相关和鼓舞人心的故事以及找到合适的拥护者，对于地理空间从业者和地理空间社区来说通常不是一个熟悉的概念。然而，这绝对至关重要。这条战略途径旨在帮助解决这一不足。
3D感知和海洋科学水下机器人技术的增强现实发展
深海环境的科学探索代表了水下技术的持续更新挑战。调查和研究与主要社会问题有关，例如生物多样性，全球变化，生活资源，矿产或化石水库，以及与人类活动对我们星球的影响有关的问题。主要依靠远程操作的深海车辆（ROV），实现水下研究任务取决于精确导航的技术能力，以提供可靠的视觉和空间信息，以进行精确的测量，以进行精确的测量，以收集各种性质，矿物质，矿物，水上，水上的代表性样品，并将其置于海上设备上。ifremer用于科学研究的ROV如图1所示。
空间决策支持系统
3 SDSS I 的组成部分：地理信息系统 ......................................................65 学习目标 ......................................................................................................65 3.1 简介 ................................................................................................65 3.2 传统 DSS 和 GIS 的组成部分 ........................................................ 66 3.3 SDSS 的组成部分 ............................................................................. 67 3.4 地理信息系统 (GIS) 概述 ............................................................. 68 3.4.1 空间信息和数据使用的历史 ............................................................. 68 3.4.2 GIS 的定义 ............................................................................. 70 3.4.3 坐标系统 ............................................................................. 71 3.4.4 数据模型 ............................................................................. 72 3.4.4.1 矢量数据模型 ............................................................. 74 3.4.4.2 栅格数据模型 ............................................................. 82 3.4.4.3 栅格与矢量 ............................................................. 89 3.4.5 空间数据收集 ............................................................................. 89 3.4.6 数据库管理 ................................................................ 93 3.4.7 数据考虑 ................................................................ 97 3.4.8 空间数据探索、处理和分析 ........................ 97 3.4.9 地图数据探索 ............
在500英尺处，右转到记忆巷
e作为人类的物理世界具有令人难以置信的精致不足。在我们日子生活中详细记住特定的地标和空间，很少付出的努力。从进化上讲，这种天生的能力对于确保我们在地图尚未首次亮相的时期生存至关重要。我们最强烈的记忆与与其合并相关的空间信息有很大的联系并不奇怪。为我们的记忆提供物理背景可以帮助他们锁定并提高我们在必要时检索这些记忆的能力。以“记忆宫”的形式使用了众所周知的虚构侦探夏洛克·福尔摩斯（Sherlock Holmes）的古老形式，也称为基因座方法。根据神话的影响，据说这一技术的发明来自希腊诗人
使用机器学习技术进行图像分析和检测的特征提取
iii.i f Eature e xtraction存在许多特征提取的方法，本文将重点介绍三种方法：HOG，DCT和CNN。将选择这些方法的最佳结果以前进到下一阶段。HOG主要使用梯度提供有关图像内容的信息，尤其是对于边缘和角落，这些信息更适合对象检测。DCT主要用于将空间信息转换为频率信息，这些信息提供了有关图像质量的更多信息，并根据图像的频率参数对图像进行了分配。CNN主要用于图像分类。它适用于特征图像提取，因为它可以减少所需的参数数量，而不会以高精度影响图像质量。网络层是针对适合其他任务的大量图像的培训，尤其是对象识别。
地理空间战略 2021-2026
近年来，一些重大变化和举措凸显了地理空间信息对应急管理组织的重要性。其中包括《仙台减灾框架》（2015 年），该框架将了解全球灾害风险作为优先事项（第 24c 节）。在地方层面，新西兰政府关于更好地应对自然灾害和其他紧急情况的部长级审查（2018 年）指出，整个应急管理部门都需要提高态势感知能力。这是通过一个共同的作战图来实现的，地理空间技术在其中发挥了作用。这两份报告都确定了信息和由此产生的情报方面的一个关键改进领域，这些信息和情报可以为在紧急情况发生前、发生期间和发生后做出更好的决策奠定基础。