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利用人工智能 (AI) 结合遥感和地理信息进行洪水预测
摘要：考虑到洪水对人们的影响，每年在尼日利亚的一些州，洪水有时会导致生命、动物、农作物、土地、建筑物等的损失，研究预测洪水的新兴技术方法变得非常必要，以便制定适当的规划并采取必要的措施，防止任何损失或将影响降至最低。因此，这项工作旨在研究人工智能这种新兴技术可用于使用遥感和 GIS 数据预测洪水的各种方式。这项研究采用回顾和解释性研究方法进行，数据是二手数据，包括教科书、在线发表的研究成果和图书馆资料。从研究结果可以看出，人工智能算法可用于通过洪水范围测绘、卫星图像分析、洪水脆弱性评估、变化检测分析等利用遥感和 GIS 技术预测洪水。结论是，人工智能是一种强大的工具，可用于遥感和地理信息系统 (GIS) 中的洪水预测。建议由于洪水难以控制，在未来的工作中应研究使用人工智能进行洪水预测，因为结果将为救援机构及其类似机构提供重要信息。
GIS和遥感在野生动植物生物学中的应用
由于其概要视图，重复覆盖和统一性的独特特征，在野生动植物和生物多样性管理中起着至关重要的作用。森林管理目标，遥控感应在工作计划，野生动植物管理，记录计划，消防，土地利用研究，放牧土地管理，土地管理，土壤保护，适合社交林业（燃料和饲料种植园）的地点映射以及针对一般附属计划的其他重要种类的其他重要种类的地点的地图上发挥重大作用。
lemevit：具有可学习的元代币的有效视觉变压器用于遥感图像解释
由于遥感中的空间冗余，含有丰富信息的稀疏令牌通常参与自我注意事项（SA），以减少计算中的总体令牌数量，从而避免VI-Sion变形金刚中的高计算成本问题。但是，这种方法通常通过手工制作或平行不友好的设计获得稀疏的令牌，从而提出了挑战，以在效率和性能之间达到更好的平衡。与它们不同，本文建议使用可学习的元代币来制定稀疏令牌，这些代币有效地学习了关键信息，同时提高了推理速度。从技术上讲，元代币首先是通过跨注意力从图像令牌初始初始化的。然后，我们提出双重交叉注意（DCA），以促进图像令牌和元代币之间的信息交换，在该图像令牌和元代币之间，它们在双分支结构中作为查询和钥匙（值）代币，可显着降低与自我注意相比的计算复杂性。通过在早期阶段使用DCA，具有密集的视觉令牌，我们获得了具有各种尺寸的层次结构Lemevit。分类和密集的词典任务的结果表明，Lemevit具有显着性1。7×加速，更少的参数和竞争性能，并且在效率和性能之间取得了更好的权衡。该代码在https://github.com/vitae-transformer/lemevit上发布。
Choudhary，K.，Bourtmaulli，P。和Kumar，A。2024年。农场更聪明的不难：遥感使农业更具可持续性。 Vigyan Varta 5（
抽象的粮食稀缺和人口增加是全球可持续发展的两个最重要的问题。高级技术，例如人工智能（AI），物联网（IoT）和移动Internet可以为这些问题提供实用的解决方案。智能灌溉系统包含传感器，以监视水位，灌溉效率，气候等。智能灌溉是围绕智能控制器和传感器以及一些数学关系构建的。智能农业（通常称为智能农业）是使用信息技术来最大化农产品的数量和质量，同时保留自然资源资本和生态系统功能。可以利用来自各种传感器技术的信息，以及提取附加价值信息的新技术，可用于在农场和现场水平上做出战略决策，并指导战术的季节内操作行动，直至单个工厂水平。最后，根据我们的详细分析，我们发现了物联网的高级前景，这是可持续农业的关键工具。在作物生产的几个阶段，RS技术可用于协助特定地点的管理决策，以帮助提高作物产量，同时考虑可持续性，盈利能力和环境质量。
我们非常高兴地通知您，国家遥感中心正在庆祝其建成 50 周年。同时，我们还实施了新的
我们非常高兴地通知您，国家遥感中心正在庆祝其建成 50 周年。同时，我们还实施了新的太空政策。这使得该国能够发展私人太空生态系统，并在该领域有机会在各个领域使用太空技术来改善生活质量。随着初创企业和微型和小型企业的更广泛参与，这些目标可以实现。
2024 年 7 月 3 日在 RRSC-North, New 为 AMITY 大学官员和教职员工举办的遥感和 GIS 应用进展研讨会简要说明
2024 年 7 月 3 日，在印度新德里 RRSC-North 为阿米蒂大学官员和教职员工举办了“遥感和 GIS 应用进展”研讨会。由 ASTIF 总裁 W. Selvamurthy 博士领导的 22 名成员组成的团队参加了研讨会。RRSC-North 副总经理 Sameer Saran 博士欢迎贵宾并简要介绍了研讨会的起源。他提到了通过谅解备忘录与阿米蒂大学合作进行长期研究的可能性以及 ISRO Respond 篮子计划的机会。CGM RC 的 S. K. Srivastav 博士向团队介绍了 RC/NRSC 目前正在开展的最新研发工作。W Selvamurthy 博士强调了合作研究和联合项目计划，以促进创新，应对现实世界的挑战。RC-North 团队就 Bhoonidhi 和 Bhuvan 门户、地球和行星科学的高光谱遥感、农业应用的 RS 和 GIS、气候变化研究、林业应用、灾害管理等各个领域进行了演讲，并演示了司法部 (MoLJ) 的 Web GIS 应用程序。还组织了参与者参观 Antariksh Bhavan 的 ISRO 空间展览。
预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
使用机器学习算法遥感中的预测性建模
3部计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。 摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。 本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。 我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。 提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。 未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。 本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。 关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。 1。 2。 本节回顾了中的关键研究和进步计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。1。2。本节回顾了引言遥感是一项关键技术，可以从远处观察和分析地球表面和大气，通常使用卫星或空气传感器。它为广泛的应用提供了必不可少的数据，包括环境监测，农业评估，城市规划，灾难管理和气候变化研究。遥感平台生成的大量数据对分析和解释提出了重大挑战。但是，机器学习的最新进展（ML）提供了强大的工具，可从这些大数据集中提取有意义的模式并进行准确的预测[1,2]。遥感中的预测建模涉及使用历史和当前数据来预测未来的条件和趋势。这种能力对于积极的决策特别有价值，使利益相关者能够预测并应对环境变化，农业需求或即将发生的自然灾害。机器学习算法在处理遥感数据的复杂性和数量方面表现出色，比传统方法更精确，更可靠的预测[3]。本文探讨了机器学习在遥感领域内预测建模中的作用。它审查了与各种预测任务成功整合ML算法的相关工作和现有系统。此外，它提出了一个综合系统，该系统利用高级ML技术和云计算来增强预测性建模功能。通过各种案例研究证明了所提出的系统的有效性，并讨论了潜在的未来增强功能，以概述该技术的前进道路。通过将机器学习与遥感数据集成在一起，我们可以显着提高监视和预测环境和气候状况的能力，从而为更好的资源管理和灾难准备。这种整合不仅可以提高科学理解，而且还为全球挑战提供了实用的解决方案，强调了该领域持续研发的重要性[4,5]。相关的工作，机器学习（ML）在遥感中的应用一直是广泛研究的重点，这反映了对ML增强预测建模能力的潜力的越来越多。
遥感技术的进步...
摘要本评论论文探讨了用于漏油检测和响应的遥感技术的进步，重点是政策框架，实施策略和前景。它检查了国际和国家一级的历史环境，当前技术和政策框架。讨论了整合遥感技术，增强协作和建筑能力的策略。提供了支持技术采用和促进可持续性的政策增强建议。前景包括增强的卫星成像，自动源系统和传感器融合等新兴技术。总体而言，有效实施遥感技术可以改善漏油检测，最大程度地减少环境影响并加强响应工作。关键字：漏油检测，遥感技术，政策框架，