Vicmap Elevation Coastal 1m DEM & 0.5m Contours 地理范围覆盖维多利亚州的整个海岸,包括菲利普岛和法国岛。沿海地区的覆盖范围通常从水线开始,直到地形高度达到约 10m。在陡峭的沿海地区,数据集从水线向内陆延伸约 500m。显示范围的地图可在附录 B - 范围地图中看到。内容 Vicmap Elevation 包含几个数据集: • 10-20 Contours & Relief 以等高线、点高和表面特征(包括悬崖、堤坝和岩石露头等)的形式表示维多利亚州的海拔。10-20 米等高线和点高程是用于创建 Vicmap DTM 20m 和 DTM 10m 的源数据集。• 1-5 等高线和地势是来自墨尔本大都会工程委员会从 1974 年到 1980 年代进行的调查的高程数据集。此数据集可以更详细地叠加墨尔本大都会区等高线。• DTM 20m 和 DTM 10m 数字地形模型 (DTM) 以 20 和 10m 网格分辨率表示维多利亚的地形表面。DTM20m 是全州范围的,DTM10m 覆盖率为 70%) • 沿海 1m DEM 和 0.5m 等高线 本产品说明仅详细介绍了沿海 1m DEM 和 0.5m 等高线产品。有关其他高程产品的更多信息,请参阅其各自的产品说明和元数据条目。Vicmap 高程 - 沿海 1m DEM 和 0.5m 等高线准确表示了维多利亚州沿海的自然地貌特征。它用于各种应用,包括规划、灾害缓解和环境建模。Vicmap 高程沿海 1m DEM 和 0.5m 等高线数据集包括: • 0.5m 等高线,以 0.5m 间隔的等高线形式表示维多利亚州的沿海高程。• 1m DEM 在规则网格上具有 1m 的空间分辨率(像素大小)。结构
这篇评论文章探讨了抑郁症对痴呆症进展对老年患者的影响,重点是这两种疾病之间的相互作用显着影响老年人的心理健康和生活质量。抑郁症是痴呆患者的常见合并症,与认知和功能下降的加速有关,尤其是在阿尔茨海默氏病患者中。通过对过去10年的科学文献的批判性分析,这项研究调查了潜在的神经生物学机制,包括皮质醇水平的变化和降低神经可塑性,以及遗传因素(如Apoe pelsele)的影响。此外,讨论了抑郁症与痴呆症之间关系的双向性,抑郁症可以作为危险因素和认知能力下降的结果。审查还解决了伴随抑郁症和痴呆症患者治疗的响应性,这表明需要结合和个性化的治疗方法。最后,本文强调了考虑社会经济和文化因素在这些条件的管理中的重要性,并提出早期和全面的干预措施可以延迟痴呆症的发展并改善老年患者的生活质量。这项研究有助于理解抑郁症与痴呆症之间的复杂相互作用,从而增强了对更多临床研究和创新治疗策略的需求。关键字:抑郁。痴呆症。老年。
戴小爱,杨武年 国土资源信息技术部级重点实验室,成都大学遥感与地理信息系统研究所理工学院 成都 610059,四川,中国 daixiaoa@cdut.cn 摘要 —本文选取多源多尺度数据,通过数字化处理和高精度DEM建模,实现遥感影像的三维可视化。数字高程模型(DEM)反映地形因素,地表纹理图像覆盖真实情况。在ERDAS软件支持下,通过融合影像数据与DEM透视面,叠加多种人文、自然等特征信息的空间数据,建立虚拟三维飞行模型。以腾冲机场为例,提取空间信息,分析越障障碍,使复杂抽象的数据可视化。从而对机场建设预算进行准确评估。
摘要。现代遥感技术获取的全球和区域高程数据集的可用性为显著提高河流测绘的准确性提供了机会,尤其是在偏远、难以到达的地区。从数字高程模型 (DEM) 中提取河流基于流量累积计算,这是一个汇总参数,当应用于遥感技术生成的大型、嘈杂的 DEM 时,会带来性能和准确性挑战。对 DEM 洼地的稳健处理对于从此类数据中可靠地提取连接的排水网络至关重要。在 GRASS GIS 中作为模块 r.watershed 实现的最低成本流量路由方法经过重新设计,以显著提高其速度、功能和内存要求,并使其成为从大型 DEM 进行河流测绘和流域分析的有效工具。为了评估其对大型洼地(典型的遥感 DEM)的处理能力,我们比较了三种不同的方法:传统洼地填充法、影响减少法和最小成本路径搜索法。比较使用航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 和干涉合成孔径雷达高程 (IFSARE) 数据集进行,这些数据集分别覆盖巴拿马中部,分辨率为 90 米和 10 米。精度评估基于 GPS 获取的地面控制点和从选定巴拿马河流沿岸的 Landsat 影像数字化的参考点。结果表明,最小成本路径方法的新实现比原始版本快得多,可以处理大量数据集,并根据参考点验证的河流位置提供最准确的结果。
本文讨论了基于高密度机载 LiDAR(光检测和测距)数据生成高精度 DEM(数字高程模型)的方法,该方法用于跨学科景观考古学研究,研究对象为位于比利时根特北部的 Sandy Flanders 地区的定居历史和环境。目标是以 DEM 的形式创建一个详细的地形表面,其中不含人工特征和地形伪影,仅通过实现真实地面点来可视化自然和当前地形。这些特征和伪影的半自动去除是基于地形矢量数据、视觉解释和坡度分析。最终构建了两个 DEM:(1)TIN(不规则三角网络)模型,其固有的大文件格式限制了其在大比例尺下的可用性;(2)网格模型,可用于小、中、大比例尺应用。这两个数据集都用作使用来自历史来源的辅助数据进行解释的图像。其实用性在田野模式和微田地形的案例中得到了说明。从这个 DEM 开始,这项景观历史研究的方法主要是回溯性的,即从当代景观中仍然存在的景观结构和元素开始,然后进入过去。� 2010 年由 Elsevier Ltd. 出版。
目前可用的能源管理职位 – 2023 年 5 月 DCAS 的能源管理部门 (DEM) 目前支持在我们自己的组织和我们的代理合作伙伴处招聘以下能源管理职位。在我们的职业页面上了解有关 DEM 能源管理职位的更多信息。要申请这些职位,请单击下面的职位 ID 链接以转到相应的职位网站,并使用职位 ID 号搜索特定职位。
受潮汐影响的沿海地区的水资源管理需要定期使用高分辨率和精确的数字高程模型 (DEM)。由于需要勘测大面积区域,因此通常使用远程传感器。由于其非常动态的行为,只有对应于低潮前后 +/ − 1 小时的极短时间窗口可用于对潮滩区域进行远程数据采集。因此,机载传感器比星载传感器更具吸引力,因为它们在采集时间方面具有灵活性。此外,高分辨率机载 SAR 系统(如 DLR 的 F-SAR)比传统的机载激光扫描仪 (ALS) 覆盖范围更广,对天气条件的依赖性更小,而传统的机载激光扫描仪 (ALS) 通常限制在 <500 m 的扫描带宽度。在过去的几十年中,使用 SAR,特别是跨轨干涉 SAR (InSAR) 数据监测潮滩一直是许多研究的主题。例如,在 [ 1 ] 中,作者成功地利用 AeS-1 X 波段单程机载干涉仪的数据为德国瓦登海的潮间带生成了 DEM。生成的 DEM 是使用 2.4 m 的跨轨基线获得的,分辨率为 5 m,与地面控制点的比较显示标准差小于 10 cm。在 [ 2 ] 中,从 ERS-1/2 复杂 SAR 图像中提取的海岸线用于生成分辨率约为 12.5 m 的 DEM。作者报告说,获得的地形图与前面提到的 AeS-1 InSAR DEM 之间存在良好的一致性。考虑的时间基线在 [ 3 ] 中,作者使用后向散射模型和相干性分析讨论了使用重复干涉测量法在潮滩上生成 DEM 的有利条件。在该研究之后,在 [ 4 ] 中报告了使用 ERS-1/2 对的结果,其中强调了使用星载重复传感器获取高相干性数据的挑战。[ 5 ] 中的作者讨论了通过星载重复干涉 InSAR 监测潮滩的可行性,建议使用具有较大横向基线和短时间基线的采集来应对高场景动态。
图 5:研究区域提取的丘陵地图(n = 65)。蓝色至紫色显示逆向 DEM 上的洼地填充区域,指示局部丘陵和山脊的位置。黑色实线表示已识别丘陵的丘陵边界。请注意,根据对正射影像和实地观察的解释,并非所有洼地填充区域都被识别为丘陵。山体阴影图像来自 RPAS 得出的 36 厘米 DEM(前景)和 10 米 PRISM-DEM 5
摘要。随着运动结构 (SfM) 和密集图像匹配 (如多视角立体成像 (MVS)) 等计算机视觉算法的最新发展,基于照片的表面重建正迅速成为地球科学许多领域中激光雷达 (光检测和测距) 的替代勘测技术。这项研究的目的是测试地面 SfM-MVS 方法是否适用于计算 2.1 平方公里冰川的大地质量平衡以及探测位于意大利东部阿尔卑斯山的邻近活岩冰川的表面位移。这些照片是在 2013 年和 2014 年使用数字消费级相机在单日实地调查中拍摄的。机载激光扫描 (ALS,也称为机载激光雷达) 数据被用作基准,以估计摄影测量数字高程模型 (DEM) 的准确性和该方法的可靠性。 SfM-MVS 方法能够重建高质量的 DEM,所提供的冰川和冰缘过程估计值与使用 ALS 可实现的估计值类似。在冰川外的稳定基岩区域,2013 年和 2014 年 SfM-MVS DEM 与 ALS DEM 之间的高程差的平均值和标准差分别为 − 0.42 ± 1.72 和 0.03 ± 0.74 m。两种方法下冰川高程损失和增益的总体模式相似,范围在 − 5.53 至 + 3.48 m 之间。在岩石冰川区域,高程差小于
使用线性最小二乘回归技术,以 250 米的空间分辨率概括了经多尺度卷积、形态和纹理变换过滤的免费数字高程模型 (DEM) 全球数据中建筑区的垂直分量估计值。选择了六个测试案例:香港、伦敦、纽约、旧金山、圣保罗和多伦多。根据 60 种线性、形态和纹理过滤组合以及不同的概括技术,对五个全球 DEM 和两个 DEM 复合材料进行了评估。引入了四种广义的建筑区垂直分量估计值:平均建筑总高度 (AGBH)、平均净建筑高度 (ANBH)、建筑总高度标准差 (SGBH) 和净建筑高度标准差 (SNBH)。研究表明,ANBH 和 SNBH 给出的净 GVC 最佳估计值总是比 AGBH 和 SGBH 给出的相应总 GVC 估计值包含更大的误差,无论是平均值还是标准差。在本研究评估的源中,使用单变量线性回归技术估计建筑区 GVC 的最佳 DEM 源是使用联合运算符 (CMP_SRTM30-AW3D30_U) 的 1 弧秒航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM30) 和先进陆地观测卫星 (ALOS) 世界 3D-30 米 (AW3D30) 的组合。使用 16 颗卫星开发了一个多元线性模型