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World File Search System遥感数据
从数据源到生命周期阶段 - SENDIMAGE
摘要 随着信息技术的蓬勃发展和对遥感 (RS) 数据的需求不断增长，数据质量评估的重要性显著提升。国际摄影测量与遥感学会遥感数据质量工作组旨在对数据质量原则进行调查。文献综述表明，大多数出版物都介绍了针对特定应用处理链的数据质量模型，并且仅根据特定领域指标逐案构建质量方案。但到目前为止，还没有开发出独立于应用的通用概念。本文重点介绍从信息技术领域采用的 RS 质量概念的制定，描述将数据源、质量维度和生命周期阶段联系起来的三角 RS 数据质量方案。在介绍之后，它提供了国际标准的示例和理论质量建模的基础。在简要概述了平台/传感器之后，介绍了不同质量维度的定义，并按集群组织它们的指标（如分辨率或准确度）。本文的主要成果是将生命周期阶段与高度相关的不同质量维度联系起来。目的不仅是针对 RS 专家，而且是提高一般 RS 用户群体对不确定性的认识。
2023 年第 (46) 号联邦法令，关于太空领域的监管 我们，穆罕默德·本·扎耶德·阿勒纳哈扬，阿联酋总统
：航天部门监管的与通信相关的航天活动。 空间数据：由航天活动产生的数据，无论是遥感数据、卫星导航数据还是其他数据。 事件：由航天活动、航天支援飞行或高空活动引起的事件，影响或几乎影响此类活动的安全，或影响航天支援飞行或高空活动中使用的空间物体或飞行器的工作，或对大气层或地球表面的人员或任何物体或财产造成损害或几乎造成损害，并且该事件造成的损害未达到事故的程度。事故：由航天活动、航天支援飞行或高空活动引起的事故，导致人员死亡或严重伤害，或导致航天物体或用于航天支援飞行或高空活动的飞行器或机上财产毁坏或严重损坏，或导致大气层或地球表面的任何物体或财产毁坏或严重损坏。陨石：非人造的自然物质或金属石头，经非人为干预从外层空间到达地球。空间碎片：无任何作用或用途的空间物体或其碎片，包括其零部件和由此产生的材料、废料或碎片，无论是在外层空间（包括地球轨道）还是在地球大气层内。空间资源：外层空间存在的任何非生物资源，包括矿物和水。
宣布
空间科学和技术在改善当今人类社会的信息和决策质量方面发挥着非常重要的作用。其中最引人注目的是通信、电视、远程医疗、卫星导航、遥感数据、天气预报、通过紧急测绘减轻灾害等。所有国家，无论贫富，都已经意识到空间技术对改善其公民生活条件的重要性。因此，所有国家都应该能够使用空间技术，并且必须公平地分享利益。全球卫星数据的可用性使所有国家都能从中受益。然而，成功应用空间技术的一个主要先决条件是发展必要的本土能力，特别是人力资源。国际社会达成共识，如果要使发展中国家有效地吸收和适当应用空间技术，必须在不同层面努力建设空间技术的能力。为此，联合国大会呼吁在发展中国家建立区域空间科学和技术教育中心。在联合国外层空间事务办公室（UN-OOSA）的支持下，建立了六个区域中心，分别是：亚洲和太平洋（印度）、拉丁美洲和加勒比地区（巴西和墨西哥）、非洲（摩洛哥和尼日利亚）、西亚（约旦）和亚洲及太平洋区域空间科学技术中心（中国）。所有中心均通过联合国外层空间事务办公室隶属于联合国。
空间科学与技术教育中心
空间科学和技术在改善当今人类社会的信息和决策质量方面发挥着非常重要的作用。其中最引人注目的是通信、电视、远程医疗、卫星导航、遥感数据、天气预报、通过紧急测绘减轻灾害等。所有国家，无论贫富，都已经意识到空间技术对于改善其公民生活条件的重要性。因此，所有国家都应该能够使用空间技术，并且必须公平地分享利益。全球卫星数据的可用性使所有国家都能从中受益。然而，成功应用空间技术的主要先决条件是发展必要的本土能力，特别是人力资源。国际社会达成共识，如果要使发展中国家有效地吸收和适当应用空间技术，必须在不同层面努力建设空间技术的能力。为此，联合国大会呼吁在发展中国家建立区域空间科学和技术教育中心。在联合国外层空间事务办公室（UN-OOSA）的支持下，建立了六个区域中心，分别是：亚洲和太平洋（印度）、拉丁美洲和加勒比地区（巴西和墨西哥）、非洲（摩洛哥和尼日利亚）、西亚（约旦）和亚洲及太平洋区域空间科学技术中心（中国）。所有中心均通过联合国外层空间事务办公室隶属于联合国。
理事会成员
空间科学和技术在改善当今人类社会的信息和决策质量方面发挥着非常重要的作用。其中最引人注目的是通信、电视、远程医疗、卫星导航、遥感数据、天气预报、通过紧急测绘减轻灾害等。所有国家，无论贫富，都已经意识到空间技术对改善其公民生活条件的重要性。因此，所有国家都应该能够使用空间技术，并且必须公平地分享利益。全球卫星数据的可用性使所有国家都能从中受益。然而，成功应用空间技术的一个主要先决条件是发展必要的本土能力，特别是人力资源。国际社会达成共识，如果要使发展中国家有效地吸收和适当应用空间技术，必须在不同层面努力建设空间技术的能力。为此，联合国大会呼吁在发展中国家建立区域空间科学和技术教育中心。在联合国外层空间事务办公室（UN-OOSA）的支持下，建立了六个区域中心，分别是：亚洲和太平洋（印度）、拉丁美洲和加勒比地区（巴西和墨西哥）、非洲（摩洛哥和尼日利亚）、西亚（约旦）和亚洲及太平洋区域空间科学技术中心（中国）。所有中心均通过 UN-OOSA 隶属于联合国。
空间科学与技术教育中心
空间科学和技术在改善当今人类社会的信息和决策质量方面发挥着非常重要的作用。其中最引人注目的是通信、电视、远程医疗、卫星导航、遥感数据、天气预报、通过紧急测绘减轻灾害等。所有国家，无论贫富，都已经意识到空间技术对于改善其公民生活条件的重要性。因此，所有国家都应该能够使用空间技术，并且必须公平地分享利益。全球卫星数据的可用性使所有国家都能从中受益。然而，成功应用空间技术的主要先决条件是发展必要的本土能力，特别是人力资源。国际社会达成共识，如果要使发展中国家有效地吸收和适当应用空间技术，必须在不同层面努力建设空间技术的能力。为此，联合国大会呼吁在发展中国家建立区域空间科学和技术教育中心。在联合国外层空间事务办公室（UN-OOSA）的支持下，建立了六个区域中心，分别是：亚洲和太平洋（印度）、拉丁美洲和加勒比地区（巴西和墨西哥）、非洲（摩洛哥和尼日利亚）、西亚（约旦）和亚洲及太平洋区域空间科学技术中心（中国）。所有中心均通过联合国外层空间事务办公室隶属于联合国。
停电将如何影响国家经济增长
气候变化、自然灾害和网络攻击等因素导致电力系统安全面临严峻挑战。尽管人们对停电对经济产出的微观经济影响进行了深入研究，但对其宏观经济影响的认识不足，因此无法有效地支持电力可靠性政策。基于此，本研究首先基于经典生产函数构建理论模型，分析停电与经济增长之间的机制。然后，从理论分析的基础上发展出一个实证计量经济模型，并应用于152个国家。为了解决潜在的内生性问题，利用遥感数据计算出一个国家年雷电密度指数，并将其作为停电的工具变量。我们的主要发现是：（1）系统平均中断持续时间指数（SAIDI）每下降1%，全球经济增长将增加2.16%。（2）停电的影响在不同国家之间存在差异，收入较低、土地面积较大、电气化率较低的国家影响较大。 （3）低收入国家电力基础设施质量的提高可以显著缩小世界贫富差距，如果低收入国家的SAIDI降低到高收入国家的10%，基尼系数将下降9.55‰。结果为电力系统运营投资和供电质量改善提供了依据。
遥感：图像链方法
本书将遥感视为一个连续的过程，包括能量与物质的相互作用、辐射传播、传感器特性和效应、图像处理、数据融合和数据传播。重点是使用图像链方法从遥感数据中提取信息所需的工具和程序。这种遥感方法已经从二十多年向本科生和研究生教授遥感以及三十多年为政府和工业界提供遥感问题研究和咨询的经验中发展而来。这种经验通常表明，个人或组织往往过于关注问题的一个方面，而没有考虑整个过程。通常，这会导致大量的时间、精力和费用，却只能实现很小的改进，因为所有的努力都放在了链中的薄弱环节之外。因此，本文提出的遥感观点是将过程视为一个连续的流程，并研究基础科学，直到足以理解限制信息流向最终用户的诸多限制。由于遥感领域非常庞大，我选择将处理范围限制在用于地球观测的航空和卫星成像上。此外，由于绝大多数遥感都是在可见光到热红外区域被动完成的，因此我重点关注了这一领域。在这个范围内
使用正射影像和激光雷达数据进行基于对象的土地覆盖分类
基于遥感数据的图像分类是自动制图研究的主要领域。随着城市发展的加快，迫切需要更新地理数据库。城市地区土地覆盖类型的自动制图是遥感领域最具挑战性的问题之一。传统的数据库更新费时费力，通常通过人工观察和目视解译进行，为了提高效率和准确性，数据收集和提取方面的新技术越来越必要。本文研究了一种基于正射影像和激光雷达数据（单独和组合）的基于对象的决策树分类。成功提取了四种土地覆盖类型，即森林、水体、空地以及建筑物。基于正射影像的分类准确率为 89.2%，基于激光雷达数据的分类准确率为 88.6%，获得了令人满意的结果。激光雷达数据和正射影像都显示出足够的能力来单独对一般土地覆盖类型进行分类。同时，正射影像和激光雷达数据的组合显示出显著的分类结果，准确率为 95.2%。整合数据的结果显示出非常高的一致性。与单独使用正射影像或激光雷达数据的过程相比，它降低了土地覆盖类型判别的复杂性。此外，还进行了另一种分类算法，支持向量机（SVM）分类。比较
卡内基机载天文台-2 - 克里斯托弗·安德森
卡内基机载观测站 (CAO) 的建立是为了满足宏观测量的需求，以揭示地球生态系统的结构、功能和有机组成。2011 年，我们完成并启动了 CAO-2 下一代机载分类制图系统 (AToMS)，其中包括高保真可见光至短波红外 (VSWIR) 成像光谱仪 (380 – 2510 nm)、双激光波形光检测和测距 (LiDAR) 扫描仪以及高空间分辨率可见光至近红外 (VNIR) 成像光谱仪 (365 – 1052 nm)。在这里，我们描述了如何使用硬件和软件协同对准和处理技术融合来自这些传感器的多个数据流。通过这些数据流，我们定量地证明了精确的数据融合极大地提高了从遥感中获得的生态信息的维度。我们比较了两个截然不同场景的数据维度——斯坦福大学的建筑环境和亚马逊低地热带森林。主成分分析显示，斯坦福案例中有 336 个维度（自由度），亚马逊案例中有 218 个维度。亚马逊案例呈现的遥感数据维度可能是有史以来森林生态系统的最高水平。模拟数据流错位使有效信息内容减少了 48%，凸显了在进行多传感器