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使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景和目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用不同分辨率的数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据，这些模型来自光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量和均方根误差统计测试了模型的有效性和准确性。发现：结果表明，使用光检测和测距数据集，该模型的准确率分别为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，该模型的误差矩阵、f 测量和均方根误差的准确度分别为 76%、0.34、0.53。结论：使用光检测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型具有更高的准确度。尽管如此，考虑到模型实施成本和较小的精度残差误差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用更粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
洪水风险分析与绘图指南
本文件为洪水泛滥区分析及其所有相关组件提供指导。洪水泛滥区是一种帮助社区平衡洪泛区内发展与由此导致的洪水灾害增加的工具。监管洪水泛滥区是指河流或其他水道的通道和相邻的陆地区域，这些区域被保留以防止侵占，以便排出基本洪水，而不会使水面高度累计增加超过指定高度。NFIP 法规和标准 SID 69 和 70 规定：“洪水泛滥区附加值必须介于零到 1.0 英尺之间。如果州（或其他司法管辖区）制定了更严格的法规，则这些法规优先于 NFIP 监管标准。如果需要或经受影响社区要求并批准，可以进一步降低最大允许附加费限制。”，以及“如果一条河流形成两个或多个州和/或部落之间的边界，则应使用 1.0 英尺的最大允许上升标准或双方现有的洪水泛滥区协议。”洪泛区以外的洪泛区部分称为洪泛区边缘。社区负责维护洪泛区以减轻洪水灾害；社区不得允许任何导致监管洪泛区基本洪水高程 (BFE) 上升的活动。
污染物监测与绘图为雨水最佳管理实践提供参考
接下来，将进行初步现场测试。在此任务期间，将进行测量以确保该技术适用于检测裂缝和各种城市/工业表面和介质中的污染源，并确定其在绘制污染积聚区域地图方面的潜力。采样和现场测试程序将进行优化，以确保现场测量具有可重复性、准确性和可现场分析性。这将允许开发可在现场部署的方法来精确定位浓度梯度上的污染源，确定污染是局部的还是扩散到某个区域，并提供有关最佳管理措施（例如清扫、吸尘、渗透介质）是否影响了相关污染水平的反馈。还将采用不同的使用场景，可能包括：1. 对码头边清扫和/或吸尘的前后进行评估2. 评估靠近金属表面的区域以评估锌和铜的浸出，以此作为改进模型的一种手段，例如 WinSLAMM 模型（NESDI 项目编号 455：用于量化雨水排放中金属的来源、负荷和缓解行动的海军设施建模工具）3. 测量生物过滤带上方和下方表面的金属污染情况4. 测量飞碟靶场的铅浓度。
利用钟表绘图测试图像检测认知障碍的人工智能辅助在线工具
a 波士顿大学电气与计算机工程系、系统工程部和生物医学工程系 b 波士顿大学医学院医学系 c 波士顿大学弗雷明汉心脏研究 d 波士顿大学计算与数据科学学院 e 波士顿大学计算机科学系 f 波士顿大学医学院和公共卫生学院解剖学与神经生物学系、神经病学系和流行病学系 g 通讯作者：Ioannis Ch. Paschalidis，yannisp@bu.edu，8 St. Mary's St Boston, MA 02215
快速评估和绘图手册 - Seagrass-Watch
海草及其相关环境的遥感基于这样的原理：遥感器可以“看到”基质以及基质上或基质内生长的植被。遥感仪器测量太阳光穿过大气层、与目标相互作用、并反射回大气层后，由安装在飞机或卫星上的传感器进行测量的光线。海草等底栖特征是否能够真正被辨别取决于水柱的光谱光学深度、海草的亮度和密度以及海草与基质之间的光谱对比度，以及遥感仪器的光谱、空间和辐射灵敏度。由于遥感图像通常覆盖比实地工作大得多的区域，因此使用各种主观或统计开发的技术进行推断。不幸的是，无法保证推断是有效的。
GMP 仓库绘图分步说明...
第一种方法是使用分布在整个仓库中的相对较少的湿度传感器（每六个温度传感器中就有一个）。在这种情况下，您将依靠温度均匀性来证明湿度也在范围内。这种方法应该基于不同季节的温度映射历史记录，并具有一致的结果。有了这些历史记录，了解湿度测量的专家可以有效地向审计员或检查员说明不需要在所有数据点进行湿度测量。如果您决定采用这种策略并减少湿度传感器的数量，那么将您使用的少数湿度传感器放置在空气流通不良的区域、暖通空调风扇或扩散器之间以及温度变化最大的区域至关重要。
我的树木：树木清查、识别和绘图
● 密封袋 ● 彩色标记胶带、丝带或其他类型的记号笔 ● 旗帜（可选） ● 树图材料（牛皮纸、记号笔、彩色纸、剪刀或任何其他有趣的材料！） ● 带数字的树标签 介绍： 让学生集中精力进行活动，鼓励他们想象在公园、学校或家里的树下是什么感觉。让他们回忆一些在树周围的记忆或与之相关的感受。这节课将探讨这个问题：“我家有多少棵树？有多少种不同类型的树？” 活动：首先，你应该确定你希望学生探索的房子院子或社区的区域。这可以是庭院、后院或社区绿地。如果需要，用旗帜标记他们将要探索的区域。 数树： 让学生开始计算或估计研究区域内的树木数量。如果同时使用计数和估算方法，学生可以将他们的估计值与他们计算的实际数量进行比较。