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地理空间情报 - ijrpr
然而，在 GEOINT 中采用量子计算并非没有挑战。主要障碍之一是需要专门的硬件和软件来开发和运行量子算法。此外，解释量子系统产生的结果需要对量子力学有深入的了解，这可能会限制量子计算的可及性，只有少数高度专业的研究人员才能使用。因此，在 GEOINT 中广泛采用量子计算可能取决于用户友好的量子计算平台的开发，以及对具备掌握这项技术所需技能的新一代 GEOINT 专业人员的培训 (Kolluru 等人，2024 年)。
2024 年 9 月 9 日 致国防部副部长、国家地理空间情报局局长的备忘录 主题：国家地理空间情报局 Maven 集成的联合评估（国防部 OIG 项目编号 D2024-DEV0SI-0158.000；NGA OIG 项目编号 24-A10）
本备忘录旨在通知您我们计划开始进行主题联合评估。本次评估的目的是评估国家地理空间情报局 (NGA) 将 Maven 人工智能计划整合到 NGA 地理空间情报 (GEOINT) 行动中以及将该技术部署到国防部任务领域的有效性。我们可能会在评估过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。我们计划根据诚信和效率监察长委员会的“检查和评估质量标准”进行此次评估。
机会 - 地质和地球物理特性的地理空间机器在全球范围内，我们对EAR的集体理解
机会 - 地质和地球物理特性在全球范围内的地质机器学习，我们对地球特性的集体理解受到直接观察地质的观察（例如，井原木，核心等）或间接通过遥感（例如地球物理或卫星观测）。这一事实导致在高空间分辨率（至sub-km量表）处的地球特性的稀疏数据集，或者从卫星观测值中产生了一个连续但低分辨率的数据集。因此，需要自动插值（例如Kriging）和/或人类知情轮廓，以在高分辨率下持续了解这些属性。在这项工作中，我们致力于改进这些方法。利用机器学习，深度学习和/或物理知情神经网络（PINN）的新发展，我们可以在空间和深度上智能插入或预测地球参数。这项工作利用了地质观察的各种数据源（即“大数据”），例如：科学钻孔，挖出和疏ed和地球物理观察，例如由乘员船（例如，船舶），自主平台（例如，AUV）（例如，AUV）和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites。我们将这些数据集与基于物理学的地质过程模型（例如压实）和数据驱动方法（例如机器学习）结合使用，以产生对地球特性的连续且准确的估计。这些方法的示例包括从稀疏的船板观测值中预测连续的重力场，或使用核心数据预测沉积物岩性与深度。鼓励基本的地质理解，但不需要。我们寻求具有地质/地球物理学经验的合格申请人，遥感/地理位置，机器学习/数据科学和/或运输/摇滚物理建模。申请人将有一些计算经验，并且在基本的编程/脚本中保持舒适（不需要特定语言）。实验室地点：海洋科学部海军研究实验室Stennis Space Center，MS POC：Benjamin Phrampus海军研究实验室，代码7352建筑物1005 Stennis Space Center，MS 39529电话：228-688-4899电子邮件：Benjamin.phrampus.civ@us.civ@us.navy.mil
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。
IntiGIS-Local：一种评估偏远地区农村电气化替代方案以实现社会经济发展可持续性的地理空间方法——以古巴瓜萨萨为例
1 可再生能源部，能源研究中心，28040马德里，西班牙； lm.arribas@ciemat.es（洛杉矶） anamaria.martin@ciemat.es (AMM) 2 意大利帕多瓦大学工业工程系能源、环境和技术研究中心，帕多瓦 35131； carlo.bellini94@gmail.com 3 马德里理工大学工业工程与设计学院电气工程、电子、自动化和应用物理系能源、环境和技术研究中心，马德里 28012，西班牙； julio.amador@upm.es 4 拉斯图纳斯大学信息学系能源、环境和技术研究中心，拉斯图纳斯 75100，古巴； mirelystp@gmail.com * 通讯地址：javier.dominguez@ciemat.es
地理空间人工智能 (GeoAI) | 网络研讨会资源
感谢您参加我们的网络研讨会“地理空间人工智能 (GeoAI)”。这是三部分系列“介绍高级空间分析的新工具”的第一部分。下面您将找到几个资源链接供您参考。
地理空间职业道路指南 2024
大多数地理空间项目规模都很大（即使是在单一学科中），而且通常很难一个人处理，因此地理空间专业人员通常与其他地理空间科学家和技术人员以及其他行业专业人员组成团队工作。一些地理空间专业人员可能独立工作，或者只与其他人合作完成特定项目。Y
关于公共物品地理空间数据的概念论文 - UN -GGIM
1。背景本文探讨了与公共物品有关地理空间数据问题有关的关键政策和法律考虑因素，考虑到有效的政策和法律框架会随着时间的推移而发展。它提出了应对社会进步和技术发展的挑战的方法，这些方法可以针对民族环境量身定制。本文是针对地理空间信息管理（“工作组”）工作计划2023-2025的政策和法律框架的工作组。本文符合UN-GGIM 2和工作组3提供的有关公共物品的有效政策和法律框架的先前指南。在第13届会议上，第13/112号裁决承认，鉴于全球挑战日益增长以及对可靠数据的相关需求，工作组的计划活动与解决公共物品的地理空间信息有关的计划是及时的4。确认
地球空间生物多样性评估拉加林...
对生态旅游的红树林的可持续管理需要了解地理空间生物多样性的知识，以确保康复和保护干预措施适合其生态状况。本研究旨在评估Lagadlarin红树林，Lobo，Batangas，Philippines物种的植物多样性，并使用地理信息系统作为对生态旅游的可持续保护和管理的基础来整合地理空间分析。通过建立20个尺寸10 x 10 m的四倍体，通过系统的嵌套四边形采样技术进行评估。该地区的物种多样性基于香农 - 温纳指数（1.82）和玛格莱夫的丰富性指数（0.87）。就物种的分布和丰度而言，该面积高于Pielou的均匀度指数（0.61）和Simpson的优势指数（0.78）。该地区有16种真正的红树林物种，一种脆弱和两种近危。根据计算的重要性值，发现在该区域的物种是Avicennia Marina SSP。Rumphiana（89.20％），A。MarinaSSP。码头（32.85％），excoecaria agallocha（23.92％）和Acacia Farnesiana（21.86％），一种入侵物种。根据对红树林生态旅游可持续管理的物种多样性的分布进行地理空间分析，确定了富集和康复区。
地理空间技术在灾害管理中的应用：
灾难是对社区或社会运作的严重破坏，导致广泛的人员、物质、经济或环境损失和影响，超出受影响社区或社会应对其资源的能力 [1]。无论是自然灾害还是人为灾害，都已成为世界各地日益关注的问题。灾害管理是一个广义的术语，指的是战略规划所涉及的过程以及为控制自然灾害而实施的程序。联合国估计，2015 年，龙卷风、洪水、干旱和地震等自然灾害造成的全球年平均损失在 2500 亿美元至 3000 亿美元之间 [2]。此外，根据世界银行的数据，2016 年自然灾害造成的全球年损失高达 5200 亿美元，比之前报告的损失增加了 60% [3]。地理空间科学和技术在减少风险和灾害方面的潜力是无限的。遥感、摄影测量、制图、地理信息系统 (GIS)、全球定位系统 (GPS) 和信息技术 (IT) 都被视为形式