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Geodata：下载地理数据
Geodata包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Bio_oracle。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 CMIP6。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 Bio_oracle。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 CMIP6。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3 CMIP6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个国家 /地区。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5庄园。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 crop_calendar_sacks。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。7 crop_monfreda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 crop_spam。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9高程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 crop_spam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9高程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9高程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10个足迹。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gadm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 div>
GeoAI - 利用人工智能优化地理数据的使用
人工智能 (AI) 正日益成为面向未来的基础设施的关键因素。只有使用 GeoAI，才能充分挖掘地理数据的潜力。通过集成定制的 AI 组件，可以发现隐藏的模式，获得新的见解，并通过接管劳动密集型的日常任务来优化流程。con terra 的 GeoAI 专家在此过程中为您提供支持 - 从开发初始项目构想到将 AI 集成到您的流程甚至监控中。
地理数据质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。
地理数据的质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。
使用自主无人容器
摘要：银行上河床和地面设施的可视化对于分析条件，安全性和这种环境变化的系统至关重要。因此，在本文中，我们提出收集和处理来自各种传感器的数据（Sonar，Lidar，Multibeam Echosounder（MBES）和相机），以创建可视化以进行进一步分析。为此，我们从安装在自主，无人水文容器上的传感器中进行了测量，然后提出了一种数据融合机制，以使用水下和上方的模块进行可视化。融合包含有关经典图像和声纳的关键分析，点云的增强/减少，拟合数据和网格创建。然后，我们还提出了一个分析模块，该模块可用于比较和从创建的可视化中提取信息。分析模块基于分类任务的人工智能工具，有助于进一步与档案数据进行比较。使用各种技术测试了这种模型，以实现模拟和实际案例研究中最快，最准确的可视化。
数字正射影像库 NC 技术规范
北卡罗来纳州立法机构于 1977 年设立了“土地记录管理计划”(LRMP)，旨在为地方政府提供技术和财政援助，以实现其土地记录系统的现代化。因此，“基础、地籍和数字测绘（正射影像）技术规范”是 LRMP 的基本要素，适用于所有县或市的测绘项目。在尽可能的情况下，参与测绘工作的州机构也应使用这些规范。第 6 节“数字正射影像”于 2004 年 8 月 18 日由北卡罗来纳州地理信息协调委员会 (GICC) 采纳。北卡罗来纳州房地产测绘协会标准委员会和地方政府代表提供了宝贵的指导和帮助。北卡罗来纳州大地测量局 (NCGS)、地理信息和分析中心 (CGIA)、北卡罗来纳州交通部和北卡罗来纳州税收部也提供了援助。我还要感谢 Atlas Geodata、Spatial Data、Surdex 和 Photo Science 提供的行业前景。编辑和添加：
太空目录 2022
adwaïsEO 14 AM 4 AM 16 Amphinicy Technologies 18 Arspectra 20 ArViCom 22 Blackswan Space 24 Blue Horizon 26 Bradford Deep Space Industries 28 CGI 30 CONTEC Space 32 CREACTION 34 Cybercultus 36 Databourg Systems 38 EarthLab Luxembourg 40 EBRC 42 EmTDLab 44 EmTroniX 46 EURO-COMPOSITES 48 e-Xstream engineering 50 Flawless Photonics 52 FTA Communication Technologies 54 GlobeEye 56 GomSpace Luxembourg 58 GovSat 60 GRADEL 62 HITEC Luxembourg 64 Hydrosat 66 IBISA 68 ICEYE 70 Imagination Factory 72 InTech 74 INTEGRASYS 76 ispace Europe 78 itrust consulting 80 Kleos Space 82 LMO 84 Lunar Outpost EU 86 Luxsense 地理数据 88 LuxSpace 90 LuxTrust 92 Maana Electric 94 Mission Space 96 Molecular Plasma Group 98 NorthStar Earth & Space 100
地理空间人工智能：机器学习在 3D 点云和地理空间数字孪生中的潜力
摘要 人工智能 (AI) 正在从根本上改变 IT 解决方案在所有应用领域（包括地理空间领域）的实施和运行方式。本文概述了基于 AI 的 3D 点云和地理空间数字孪生技术，作为地理空间 AI 的通用组成部分。首先，我们简要回顾一下“AI”一词，并从软件工程的角度概述将 AI 应用于 IT 解决方案所需的技术发展。接下来，我们将 3D 点云描述为地理数据的关键类别，及其在创建地理空间数字孪生基础中的作用；我们解释了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法对 3D 点云的可行性。具体而言，我们认为 3D 点云可以看作具有与自然语言语料库相似属性的语料库，并为 3D 点云制定了“自然性假设”。在主要部分中，我们介绍了一种基于 ML/DL 方法解释 3D 点云的工作流程，该方法无需创建显式空间 3D 模型或显式规则集即可得出 3D 点云的特定领域和特定应用语义。最后，通过示例展示了 ML/DL 如何使我们能够高效地构建和维护地理空间数字孪生（例如虚拟 3D 城市模型、室内模型或建筑信息模型）的基础数据。
地理空间数据检索的自主GIS代理框架
* zhenlong@psu.edu摘要：由新兴的大语言模型（LLMS）提供支持，自主地理信息系统（GIS）代理有可能完成空间分析和制图任务。但是，存在一个研究差距来支持完全自主的GIS代理：如何使代理商发现和下载必要的数据进行地理空间分析。本研究提出了一个自主GIS代理框架，能够通过生成，执行和调试程序来检索所需的地理空间数据。该框架利用LLM作为决策者，从预定义的源列表中选择适当的数据源，然后从所选源中获取数据。每个数据源都有一个手册，可记录数据检索的元数据和技术细节。所提出的框架以插件样式设计，以确保灵活性和可扩展性。人类用户或自主数据刮擦者可以通过添加新手册来添加新的数据源。我们根据框架开发了原型代理，以QGIS插件（Geodata检索代理）和Python程序发布。实验结果证明了其从各种来源检索数据的能力，包括OpenStreetMap，美国人口普查局的行政界限和人口统计数据，来自ESRI World Imagery的卫星基本图，Opentopography.org的Global Digital Heipation.org，来自Opentopography.org的Global Digital Heipation.org，来自商业提供商的天气数据，来自Covid9 Case covid9 Case case the nytimmer github github github github。我们的研究是开发自主地理空间数据检索剂的首次尝试。
映射加热和冷却载荷以评估热能网络的潜力
热能网络提供了邻里规模的脱碳策略，使用共享的基础设施在互连建筑物之间有效地传递热能并将重点从单个建筑层面的解决方案转移。虽然试点项目已经证明了本地利益，但尚未探索扩大热能网络的更广泛影响。评估这些系统的全部潜力需要一种系统的方法来识别可行的部署地点，评估其技术和经济潜力，并将其整合到长期的能源系统模型中。本报告通过（1）建立评估热能网络可行性的关键标准的第一步，以及（2）开发地理空间方法来绘制热能水槽。该分析使用可扩展的工具和公开可用的地理塔来在马萨诸塞州的弗雷明汉（Framingham）提出了一个案例研究，以表征建筑物库存，计算加热和冷却负载，并识别高密度负载中心。使用灰色框模型计算建筑物水平的加热和冷却负载曲线，汇总到热能需求密度图中，并用于识别和表征研究区域内的热水槽。已鉴定的热水公司与为潜在的热能网络试点项目选择的位点对齐，从而验证了方法。最后，该报告提供了扩展分析并提高对热能网络大规模部署的系统范围价值的指南。