XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System雷达图像
评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
海军 - 澳大利亚海军联盟
级比 FREMANTLE 级从英国航行到英吉利海峡和西南航道更有利。尽管在极佳的天气条件下进行这种试航对于该级的第一次试航具有明显的优势，但决定让 FREMANTLE 级航行到可以提供英属澳大利亚令人惊叹的雷达图像的条件并非轻率之举。由 Brooke Coast 为新西兰皇家海军和阿曼海军建造的巡逻艇从大雅茅斯到多佛，以及从泽布吕赫到加莱的大陆，所有联系人都以甲板货物的形式在重型起重船上进行运输，第二天黎明时分，平静的海面和 Ushant 这样的选择避免了许多行政工作，转而进入异常平静的比斯开湾。该地区的声誉因一股清新的西南风而得以恢复，然而，问题取决于 RAN 希望在下午了解风力，风力达到 6 级，并让弗里曼特尔尽快了解他们的新 PTF，以及在经过 Cap Finisterre 之前不舒服的 24 小时。令人不安的是，新改装的阿曼导弹巡逻队的损失令人不安，幸运的是，在比斯开湾的一场风暴中，一艘重型运输船从侧面翻了过去。在直布罗陀短暂的一日游之后，
雷达系统中的生成AI
*（sevcan.cakan@outlook.com）摘要 - 在当代技术进步时代，将生成人工智能（AI）与雷达系统融为一体，已成为一种开创性的方法，以提高雷达数据的质量和清晰度。这种融合为数据准确性和解释的重大改善铺平了道路，并扩大了雷达技术在各个行业中的潜在应用；包括国防，气象，航空和自动驾驶汽车。生成的AI算法通过其从广泛的数据集中学习并生成高分辨率雷达图像的能力，彻底改变了雷达数据的处理和分析。本文对应用于雷达系统的当前最新生成的AI技术进行了全面调查，突出了关键的方法论，例如深度学习模型和神经网络，这些方法在实现这些进步方面具有重要作用。此外，它探讨了集成过程中面临的挑战，包括数据隐私问题，计算需求以及能够处理现实世界可变性的强大模型的需求。通过对最近的案例研究和实验结果的详细分析，这项调查强调了生成AI对增强雷达数据质量和清晰度的变革性影响，从而提供了对未来方向和现场潜在突破的见解。关键字 - 雷达，gan，vae，sar，sar，图像融合，信号产生
从卫星图像中基于变压器的雷达复合材料的现象
摘要：天气雷达数据对于现象和数值天气预测模型的组成部分至关重要。虽然天气雷达数据以高分辨率提供了有价值的信息，但其基于地面的性质限制了其供应能力，这阻碍了大规模应用。相比之下，气象卫星覆盖了较大的域，但具有更粗糙的重置。然而，随着数据驱动方法和地球静止卫星上的现代传感器的快速发展，新的机会正在出现，以弥合地面和太空观测之间的差距，最终导致更熟练的天气预测以高准确性。在这里，我们提出了一个基于变压器的模型，用于使用最多2小时的卫星数据进行基于接地的雷达图像序列。预测在不同的天气现象下发生的雷达场，并显示出鲁棒性，以防止快速生长/衰减的领域和复杂的场结构。模型解释表明，以10.3 m m（C13）为中心的红外通道包含所有天气条件的熟练信息，而闪电数据在恶劣天气条件下的相对特征最为重要，尤其是在较短的交货时间。该模型可以支持在大型范围内进行降水，而无需明确需要雷达塔，增强数值天气预测和水文模型，并为数据筛选区域提供雷达代理。此外，开源框架有助于朝着操作数据驱动的NOWCASTING的进步。
遥感与GIS在农业中的应用”“
背景 农业是确保粮食安全和就业机会的关键，因此是许多国家经济的重要组成部分。及时获取农业信息对于就粮食安全问题做出明智的决定至关重要。在信息技术时代，农业部门还使用 IT、GIS、空间技术和陆基观测工具、土壤测试套件、地下水测量套件等来定期更新作物生产统计数据并提供投入以实现可持续农业。卫星光学和雷达图像被广泛用于监测农业。地理空间工具与作物模型和现场观测网络的综合使用可以及时预测作物产量并评估和监测作物田的干旱情况。亚非农村发展组织 (AARDO) 的目标是补充其成员国实现可持续发展目标的努力，更具体地说是粮食安全、减贫和为农村地区提供可持续生计，该组织齐心协力提高人力资源能力建设，提高他们实施改善农村社区经济和社会条件的计划和项目的能力。鉴于新冠疫情的持续发展，AARDO 为继续努力支持其成员国实现可持续发展，利用了在线平台的现有设施，并发起了一系列在线培训计划/研讨会。为此，AARDO 与位于开罗的北非和东非区域办事处协调并与埃及农业研究中心 (ARC) 的土壤、水和环境研究所 (SWERI) 合作，为其成员国举办了为期 5 个工作日的“遥感和 GIS 在农业中的应用”在线培训计划，目标如下：
折扣：以基于检测器的重要性采样
许多应用程序使用计算机视觉来检测和计算大量图像集中的对象。但是，当任务非常困难或需要快速响应时间时，可能无法训练足够的计数模型。例如，在灾难响应期间，艾滋病组织的目标是快速计算卫星图像中损坏的建筑物以计划救济任务，但是由于域的转移，预先训练的建筑物和损害探讨的表现往往差不多。在这种情况下，有必要采用人类的方法，这些方法可以用最少的人类努力来统计。我们提出了一个基于检测器的重要性采样框架，用于计算大型图像集合。圆盘口使用不完善的检测器和人类筛选来估计低方差无偏计数。我们提出了使用少量筛选并估算置信区间来对多个空间或时间区域进行计数的技术。此使最终用户能够在估计足够准确的情况下停止筛选，这通常是现实世界应用中的目标。我们通过两种应用演示了我们的方法：在雷达图像中计数鸟类以了解对气候变化的反应，并计算卫星图像中受损的建筑物，以便在自然灾害袭击的地区进行损害评估。在技术方面，我们基于控制变化而开发了降低方差技术，并证明了估计量的（条件）无偏见。圆盘量导致标签成本减少9-12倍，与我们考虑的任务的天真筛查相比，获得相同的错误率，并超过了替代基于协变量的筛选方法。
一般地质和地质研究（域A）
一般地质和地质研究（域A）[注：以下给出的示例仅是描述性的，不是包含全包的项目列表] A-1。地球系统和过程A-1.1地球历史A-1.2地球系统（例如地球，水圈，大气层，生物圈）A-1.3地质周期和过程（例如，岩石类型，板块构造）A-1.4的水平周期和过程（例如，蒸发，蒸发，降水量，质量源）（E. GEORNES ACERES和CYC，E.平衡）A-1.7碳循环A-2。地质信息的来源A-2.1政府机构（例如USGS，USDA，NRCS，州地质调查）A-2.2科学文献（例如，经过同行评审的出版物，地质实地考察出版物，地质实地考察出版物，研究生论文）A-3。地质和地球物理工具，技术和解释A-3.1地下调查（例如，钻孔，岩石芯，土壤采样）A-3.2岩石和土壤日志记录以及描述A-3.3表面和井眼地球物理学（例如，地震反射/反射/反射，电阻，gpr，gpr，gpr，televiever，televiewer）。字段注释，文档和记录保存A-5。全局定位，坐标系统和基准A-5.1坐标系统和基准（例如类型和应用程序）A-5.2全局定位系统（GPS）A-5.3测量精度和精度A-6。比例尺和比例分析A-6.1量表类型，应用和分析A-6.2水平和垂直尺度和关系（例如垂直夸张）A-7。遥感，图像分析和地理信息系统A-8.1航空影像和摄影测量A-8.2遥感（例如，红外，雷达图像，卫星图像以及光检测和范围（LIDAR））表面和地下映射和地图应用A-7.1地形图，斜率和配置文件A-7.2地质图，符号和应用A-7.3罢工和倾斜，显而易见，厚度和深度A-7.4 ISOPACH和ISOPACH和ISOCOCOCOCTACH和ISOCOCOCTECTRATION MAPE MAPS A-8。
在线空模式中的缺陷识别通过深度学习的帮助
处理步骤，但对于带有可变音调的打印图案，它的灵活性较小。此外，将DSA应用于高量制造的主要挑战之一是观察到的缺陷密度，该缺陷密度分别大于所需的缺陷密度为1和0.01缺损cm 2用于记忆和逻辑应用。最常见的缺陷是桥梁和位错。，即使EUVL也没有缺陷问题，如先前的工作4、5所述，并且被证明会导致桥梁缺陷。为了解决大型缺陷密度的关注，尤其是在DSA中，采用各种过程的选择步骤来确定可以减少整体缺陷密度的重要因素；优化步骤包括不同的退火条件，表面模式的周期性，指南线的宽度，模式的地形以及背景化学等。对于列出的处理步骤的每一个组合，进行扫描电子显微镜（SEM）图像的缺陷检查以评估处理条件的性能是必不可少的。这涉及为统计目的收集足够数量的SEM图像，并手动执行缺陷检测或使用图像处理工具。随着处理步骤的不同组合的数量增加，缺陷的手动标记效率低下。解决方案之一是使用新兴的深度学习算法来检测和分类不同类型的缺陷。在材料科学领域，已经应用了许多算法来从给定的图像集中学习复杂的缺陷特征。例如，（1）Xie等。6使用多级支持向量机算法来检测印刷电路板和晶圆中最常见的缺陷。这些缺陷涉及环，半圆，簇和划痕。（2）Zheng和Gu 7采用了学习算法的机器，以检测具有高准确性的石墨烯中多个空缺数量。（3）Tabernik等。8报道了一项研究，在该研究中，他们利用基于细分的深度学习体系结构从某些工业应用的角度来检测成品中的表面异常。对缺陷的深度学习辅助识别不仅限于材料科学领域，因此已在其他各个领域中用于诸如下水道管道9、10和水果缺陷检测中的缺陷检测。11我们认为，使用这种自动化方法来计算不同类型的缺陷，并指定其在线路和空间（L/S）模式中的位置，可以帮助过程工程师快速收集足够的统计数据，并提供更准确，更一致的方法来评估每个处理条件的组合。通常，需要大量培训样本以确保网络的高精度。不幸的是，如前所述，由于人类的努力和专业知识所需的负载，因此要求SEM图像中存在的缺陷标记的时间耗时的过程。这为收集足够的数据构成了深度学习网络所需的精度的障碍。13，14另一种数据增强方法是通过执行模拟来扩展数据集。数据增强是一种可行的选择，可以通过利用原始数据集中的更多信息来夸大培训数据集。如Shorten和Khoshgoftaar的评论论文所讨论的，12个增强策略包括几何和颜色变换，随机擦除和特征空间扩展。翻转图像是最简单，最便宜的策略之一，结合了其他几何形状转换，旋转和缩放的几何变换可提高深度学习算法的准确性。在Carrasco-Davis等人的天文事件的分类中探索了这种策略，15，其中作者依靠基于物理的模型来生成模拟数据集。参考。16，如Holtzman等人所述，使用点散射模型生成的模拟数据集为雷达图像模拟。17与真实的数据集混合在一起，可以提高船舶合成孔径雷达图像中目标识别的准确性。在这项工作中，使用最小的SEM数据集进行培训[O（100）图像]，我们使用了一个受良好版本3的启发的对象分类和检测网络。在剪切 - 索尔沃退火条件下使用圆柱体组成共聚物进行实验后，收集了SEM数据集。19网络中的卷积层和过滤器的数量已针对网络的准确性进行了优化。实施了各种激活功能和不同损失功能的进一步检查。使用两种策略夸大了具有有限数量SEM图像的初始数据集：（1）几何转换
使用距离多普勒和线性调频缩放处理 SAR 数据...
摘要：自发光遥感系统的应用，其中雷达图像正在迅速增长。合成孔径雷达（SAR）系统的独特性质使其成为地面变形监测、地震研究和许多摄影测量应用中最流行和适用的自发光遥感技术之一。有几种处理 SAR 数据的方法和算法，每种方法和算法都适用于不同的目的。本文开发了两种更常见和可靠的算法：距离多普勒算法和 Chirp Scaling 算法。用于处理 SAR 数据的软件包和工具箱（如 DORIS、ROI-PAC、RAT 和 PULSAR）各有优缺点。这些软件包中的大多数都在 Linux 平台上运行，难以使用，并且需要相当多的预处理数据准备。此外，没有通用的 SAR 处理应用程序可以处理所有数据类型或适用于所有目的。还有一些软件包（例如 ROI-PAC）对某些国家/地区的人们有限制。本论文的目标是使用两种更常见的算法处理 SAR 数据，对这两种算法的结果进行比较，并处理 InSAR 对图像以形成干涉图并创建 DEM。为此目的开发了一个基于 Matlab 的程序，该程序具有图形用户界面和一些可视化增强功能，有助于处理数据并产生所需的输出。然后，我研究了不同频域对结果图像的影响。我在论文中创建的程序有几个优点：它是开源的，并且非常容易修改。该程序是用 MATLAB 编码的，因此不需要大量的编程知识就可以对其进行自定义。您可以在任何可以运行 MATLAB 7+ 的平台上运行它。在这篇论文的最后，我得出结论，在 2D 频域中执行二次距离压缩的距离多普勒算法的结果与 Chirp Scaling 算法一样好，并且计算复杂度更低，耗时更少。无法引入通用的 SAR 处理算法。大多数情况下，算法需要针对特定数据集或特定应用程序进行调整。此外，最复杂的算法并不总是最好的算法。例如，对于点目标检测目的，距离和方位角方向的两个滤波步骤可以提供足够准确的结果。
绿色银行望远镜的下一代行星雷达系统帕特里克·A·泰勒国家射电天文台，绿色银行天文台
The next generation planetary radar system on the Green Bank Telescope Patrick A. Taylor National Radio Astronomy Observatory, Green Bank Observatory Steven R. Wilkinson Raytheon Intelligence & Space Flora Paganelli National Radio Astronomy Observatory Ray Samaniego, Bishara Shamee, Aaron Wallace Raytheon Intelligence & Space Anthony J. Beasley Associated Universities Inc., National Radio Astronomy Observatory ABSTRACT The National Radio天文学天文台（NRAO），绿色银行天文台（GBO）和雷神智能与空间（RIS）正在为绿色银行望远镜（GBT）设计高功率的下一代行星雷达系统。作为一个试点项目，由RIS设计的低功率，KU波段发射器（在13.9 GHz时高达700 W）集成在GBO的100米GBT上，并在NRAO的TEN 25米长基线阵列（VLBA）Antennas上收到了雷达回声。这些观察结果产生了最高分辨率，基于地面的，合成的孔径雷达图像，在有史以来收集到的月球上的某些位置，提供了已销售的卫星的大小和旋转状态特征，并以21亿米的距离（〜5.5个月球距离）检测到近地球的小行星。设计工作继续以使用VLBA的500 kW，KU频段行星雷达系统的最终目标，使用VLBA和未来的下一代非常大的阵列（NGVLA）作为接收器，具有目标表征和成像的能力，用于太空情境/领域的意识和行星科学/行星科学/国防。作为近期的下一步，中等功率的KU波段发射器（至少为10 kW）的集成将在GBO/NRAO上开发端到端系统以进行实时雷达观测。1。引入空间意识，空间中自然和/或人为物体的预测知识和表征是美国（美国）空间活动的关键能力。在美国进行雷达天文学和行星防御的高功率雷达基础设施通常依靠国家科学基金会（NSF）的资产和国家航空航天及空间管理局（NASA）来执行这一任务。自2020年以来，波多黎各的Arecibo天文台威廉·E·戈登（William E. Gordon）望远镜倒塌，美国科学界对高功率雷达观察的访问已大大减少，从而使加利福尼亚州的70 m金石望远镜（DSS-14）在加利福尼亚州的高空网络中，仅在加利福尼亚州的一部分中，唯一的范围是一个范围的范围。在Arecibo崩溃时，Associtions Inc.（AUI）管理国家射电天文学观测站（NRAO）和绿色银行观测站（GBO），以及合作伙伴雷神智能与空间（RIS）刚刚使用100-m Robert C. Byrd Green Bank Telescope（gbt） 1，作为雷达发射器和非常长的基线阵列（VLBA）的十米天线作为接收器。 GBT经常充当雷达接收器，用于从Arecibo和Goldstone的传输中，由于其大量孔径和可操作性，这是GBT首次用作GBT作为雷达发射机。 在使用GBT/VLBA系统进行的两个观测活动中，我们获得了月球的合成孔径雷达（SAR）图像，以两个已停产的卫星的形式收集到空间碎片，并检测到一个近乎地球小行星。1，作为雷达发射器和非常长的基线阵列（VLBA）的十米天线作为接收器。GBT经常充当雷达接收器，用于从Arecibo和Goldstone的传输中，由于其大量孔径和可操作性，这是GBT首次用作GBT作为雷达发射机。在使用GBT/VLBA系统进行的两个观测活动中，我们获得了月球的合成孔径雷达（SAR）图像，以两个已停产的卫星的形式收集到空间碎片，并检测到一个近乎地球小行星。详细信息在[1]中提供。在这里，我们讨论了2020年11月和2021年3月进行的GBT/VLBA雷达观察的实验和结果，以及针对高功率，下一代行星雷达系统的计划。NRAO/GBO/RIS团队目前正在开发的新技术具有直接解决和克服损失Arecibo望远镜造成的科学能力差距的潜力。除了实现前所未有的科学外，我们的下一代行星雷达系统还可以添加