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混合获取高质量训练数据...
3D 点云的自动语义解释对于地理空间数据分析领域的许多任务至关重要。为此，需要标记的训练数据，这些数据通常由专家手动提供。主动学习 (AL) 是一种最大限度地减少人机交互成本的方法。目的是仅处理未标记数据集的子集，这对于类别分离特别有用。在这里，机器识别信息实例，然后由人类标记，从而提高机器的性能。为了完全避免专家的参与，可以通过众包解决这种耗时的注释。因此，我们提出了一种将 AL 与付费众包相结合的方法。尽管结合了人机交互，但我们的方法可以完全自动运行，因此只需要提供未标记的数据集和固定的财务预算来支付众包工人的费用。我们对 ISPRS Vaihingen 3D 语义标记基准数据集 (V3D) 进行了 AL 过程的多个迭代步骤，并特别评估了众包在标记 3D 点时的表现。我们通过使用从基于众包的 AL 方法中派生出的标签对测试数据集进行分类来证明我们的概念。分析概述了通过仅标记 0.4% 的训练数据集并花费不到 145 美元，我们训练的随机森林和稀疏 3D CNN 分类器在总体准确率上的差异与在完整的 V3D 训练集上训练的相同分类器相比不到 3 个百分点。
FACSAT-2 任务立方体卫星的关键设计，用于观测和分析
摘要 本文介绍了用于 FACSAT-2 (SAT-CHIRIBIQUETE) 太空任务的立方体卫星的关键设计，该卫星用于对哥伦比亚领土进行地理参考观测和分析，以保护环境。该卫星通过两个有效载荷提供电光多光谱图像（分辨率在 4.75 m 和 5 m 之间）数据，同时使用 1000-1700 nm 短波红外光谱范围内的光谱仪提供数据，用于监测温室气体。根据高级技术要求和操作概念，进行了空间、地面和发射段架构的输入识别和定义，定义了一个六单元卫星、一个位于卡利市的带有 S/X 波段天线的地面段，以及使用具有发射器相关特性的 EXOpod。根据欧洲航天局的 ECSS 标准，详细定义和表征了机械结构、电力系统、数据和命令处理系统、机载通信系统和姿态控制和确定系统的子系统。初始设计方案是根据空间、操作和技术要求以及可用于太空任务的财务预算定制的。值得注意的是，本文包含哥伦比亚的独家贡献，包括 S/X 波段天线的定义、加密软件以及物理接口板的设计和实施，以实现卫星总线和 Argus 2000 光谱仪之间的电子兼容性。关键词：FACSAT-2；立方体卫星；关键设计；航天器子系统；空间架构；MultiScape；Argus；地球观测；空间发展；哥伦比亚在太空。