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亚洲遥感会议（ACRS 2024）
摘要：尽管高速公路在该国的经济中起着重要作用，但使用量的增加通常会导致事故增加。关于斯里兰卡高速公路事故的研究受到限制，强调了调查其原因并积极确定易于识别事故的地区的必要性。这项研究旨在利用地理信息系统（GIS）和机器学习（ML）技术来建模高速公路事故，并特别关注斯里兰卡的南方高速公路。使用的数据集是从Southern Expressway操作维护和管理部（EOMMD）中收集的，并进行了预处理，包括编码，过采样和功能选择。机器学习算法 - 兰多森林（RF），支持向量分类器（SVC）和决策树（DT） - 用于识别容易发事故的位置并评估事故的严重性。使用诸如接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线（AUC），平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等指标进行评估三个模型的性能。RF的精度表现为81.19％，其精度得分为81.19％，其次是SVC，为79.8％，DT为69.7％。rf也具有最低的MAE和MSE值，令人印象深刻的AUC值为0.86，表明卓越的预测准确性和强大的歧视能力。地图以可视化结果，并开发了操作仪表板，以促进数据分析并改善高速公路上的安全管理。这项研究为使用GIS和机器学习技术对高速公路事故进行建模提供了宝贵的见解，该技术可用于增强安全管理实践并防止事故。
岩石冰川的识别和遥感和机器学习的表征
Bolch，T.，Rohrbach，N.，Kutuzov，S.，Robson，B.A。 和Osmonov，A.，2019年。 在Ak shiirak中的冰碎片复合物的发生，进化和冰含量，地球物理和远程感知的研究揭示了中央tien shan中央。 地面表面过程和地面，44（1），pp.129-143。 第11页Bolch，T.，Rohrbach，N.，Kutuzov，S.，Robson，B.A。和Osmonov，A.，2019年。在Ak shiirak中的冰碎片复合物的发生，进化和冰含量，地球物理和远程感知的研究揭示了中央tien shan中央。地面表面过程和地面，44（1），pp.129-143。第11页
使用多源遥感方法估算南非豪登省的蓝绿色股票
•AGB是生态系统结构的重要生物多样性变量•蓝绿色，即碳储存在湿地莎草，芦苇床和草中，是陆生碳预算中最小但最重要的组成部分之一。•蓝绿色，尽管占据了全球土地表面的5-8％，但仍有30％的储存土壤碳（Mitsch＆Gosselink，2007年），并且潜在的“超级序列”•对内陆帕洛群湿地系统的有限重点是降级
标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div>
牲畜具有很高的经济价值，并且经常在大型农场中对其进行监测是一项劳动密集的任务，而且昂贵。关于单个动物及其周围环境的智能数据的出现为早期发现和预防疾病，更好的动物护理和可追溯性，更好的可持续性和农场经济学开辟了新的机会。精确的牲畜农业（PLF）依靠牲畜数据的恒定和自动收集来支持农民，兽医和当局做出的专业知识和管理决定。无人机的高流动性与高水平的自主权，传感器驱动的技术和AI决策能力相结合可以为农民提供许多优势，从而利用大型农场的每个角落利用即时信息。这项研究的主要目标是i）探索各种基于无人机的基于视觉的遥感模式，尤其是视觉带感应和热成像仪，ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）收集具有各种参数的数据，ii）ii）与研究人员建立良好的高级式富有融合式融合式融合式融合式融合的方法，以建立各种参数方式。收集的数据表明，可以利用从多种传感器模式获得的牲畜的独特特征的融合，以帮助农民通过PLF在大型农场中体验更好的牲畜管理。
标题成为不朽的：未来的健康和医疗旅游市场类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/44087/ doi https://doi.org/10.1108/jtf- 标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div> 神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛 痕量DNA证据的抗污染措施 医学教育中人工智能的范围审查 标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2 纳米颗粒药物递送到靶向乳腺癌脑转移：当前和未来趋势 基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解 不断发展的控制 - chaos连续体：第1部分 纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力 DNA在法医学中的作用：全面的评论 负面的幻觉会因环境友好型的数字而加剧： 有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生 优化可再生能源微电网系统的...
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗？如果是这样，哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用？为了理解这一点，该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系，以寻求它们之间的潜在关系，并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题，以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法，并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息，该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为，当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界，在我们的世界中，人类主义者和半机器人都在我们的世界中，甚至从智人接管。该研究提出了一个模型，强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用，这说明了未来消费者服务的潜力，这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此，这种市场和消费者的欲望是如何（在）直接支持人文对（非人类）不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今，个人受到健康实践，医疗和化妆品的驱动，并愿意环游世界，以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解，并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
遥感监测土壤和植被中的重金属和准金属：综述
摘要：重金属污染土壤和植被因其毒性和持久性而成为一个重大问题。对植被的毒性作用不仅包括生长受损、产量降低甚至植物死亡，还包括生物多样性丧失和生态系统退化。解决这一问题需要全面的监测和补救措施，以减轻对环境、人类健康和生态的影响。本综述探讨了用于检测和监测土壤重金属污染及其对植被的后续影响的遥感应用的最新方法和进展。通过综合当前的研究成果和技术发展，本综述深入了解了遥感监测陆地生态系统重金属污染的有效性和潜力。然而，目前的研究主要集中在回归和人工智能方法上，将光谱反射率和指数与重金属浓度联系起来，这对其他区域、时间、光谱离散化和重金属元素的可移植性有限。我们得出结论，一个重要的前进方向是更彻底地了解和模拟土壤和植物中相关的物理化学过程及其对光谱特征的影响。这将为针对个别情况的遥感应用提供深厚的基础，并允许将重金属效应与干旱或土壤盐度等其他压力因素区分开来。
深度学习模型映射快速植物物种从公民科学和遥感数据变化
人为栖息地破坏和气候变化正在重塑全球植物的地理分布。但是，我们仍然无法以高空间，时间和分类学分辨率来绘制物种的变化。在这里，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用来自加利福尼亚的遥感图像以及50万公民科学观察培训，可以绘制2,000多种植物物种的分布。我们的模型 - DeepBiosphere-不仅要优于许多常见的物种分布建模方法（AUC 0.95 vs. 0.88），而且可以以多达几米的分辨率来绘制物种，并以高准确性地描绘了植物群落，包括原始和透明的红木国家公园森林。这些精细的比例预测可以进一步用于绘制跨人类改变景观的栖息地碎片的强度和尖锐的生态系统过渡。此外，从频繁的遥感数据集合中，DeepBiosphere可以在2- y的时间段内检测严重野火对植物群落组成的快速影响。这些发现表明，对公共地球的观察和深入学习的公民科学可以为自动化系统铺平道路，以监视全球实际时间的生物多样性变化。
诱导气溶胶光学深度的遥感分析：缓解空气污染的综合方法
气溶胶加重在巴基斯坦旁遮普邦的行政拉合尔司构成了重大挑战，并为持续存在的烟雾问题做出了巨大贡献。自2017年以来，该部门经历了烟雾污染的经常性发作，最著名的是在10月和11月。在本研究中，已经分析了气溶胶光学深度（AOD）与三个计量参数一起分析：温度，湿度和降雨。使用遥感数据和卫星成像在2018年10月和2018年11月，2020年和2022年进行了跟踪。此外，来自汽车排气，行业和残茬燃烧的人为排放数据来自次要来源。最终，该研究在10月和11月将在拉合尔分部进行了复杂的环境图片。结果表明，在此期间，AOD水平不仅升高，而且还受到各种计量变量的影响，例如低温，高相对湿度，缺乏降雨量以及各种人类活动的排放。发现卡车，拖拉机和公共汽车是行业和残茬燃烧的最差贡献者之一。因此，本研究表明多部门计划减轻气溶胶水平并打击烟雾威胁，从而促进拉合尔分部的环境可持续性。包括一套全套建议，分为三类：行业，运输和农业。这些专注于技术，控制系统，处置，激励措施，绿色解决方案等。在各个层面上，承诺，协作和协调绝对至关重要。
开发一种利用遥感和GIS技术来
关于遥感卫星在湿地上应用的典型早期研究包括：Baker等。（2007）使用Landsat数据来改变美国蒙大拿州的湿地，总体准确性超过76％； Jamal等人（2020）评估印度克什米尔河谷的Landsat卫星数据评估湿地生态系统的土地使用/陆地动力学； Kaplan等。（2017）使用Sentinel 2卫星数据来映射和监视土耳其Eskisehir的湿地。Luong等。 （2015）使用点数据来分析越南南部红树林协会的继任影响； Luong等。 （2019，2021）使用Landsat和ALOS-2数据进行生物量估算和映射红树林的生物量 - 越南湿地生态系统。 li等。 （2021）使用Sentinel 2卫星图像在中国尚金湖湿地估算地上生物量； Sánchez等。 （2019）使用Landsat 8和Sentinel 2用于西班牙南部安达卢西亚的湿地的土地/土地覆盖地图； Slagter等。 （2020）使用Sentinel 2和Sentinel 1数据来映射南非圣卢西亚湿地的湿地特征。 Vanderhoof等。 （2021）使用Sentinel 2用于映射美国东南部的湿地燃烧区域。 早期的研究已经证明并证明并证实了卫星图像数据在实际应用，相关部门，变化动态和/或监测地面覆盖物体随时间的变化（包括湿地生态系统）中的重要和不可替代的作用。Luong等。（2015）使用点数据来分析越南南部红树林协会的继任影响； Luong等。（2019，2021）使用Landsat和ALOS-2数据进行生物量估算和映射红树林的生物量 - 越南湿地生态系统。li等。（2021）使用Sentinel 2卫星图像在中国尚金湖湿地估算地上生物量； Sánchez等。（2019）使用Landsat 8和Sentinel 2用于西班牙南部安达卢西亚的湿地的土地/土地覆盖地图； Slagter等。（2020）使用Sentinel 2和Sentinel 1数据来映射南非圣卢西亚湿地的湿地特征。Vanderhoof等。（2021）使用Sentinel 2用于映射美国东南部的湿地燃烧区域。早期的研究已经证明并证明并证实了卫星图像数据在实际应用，相关部门，变化动态和/或监测地面覆盖物体随时间的变化（包括湿地生态系统）中的重要和不可替代的作用。