卷积神经网络(CNN)是一种可以有效地从卫星图像中学习和提取空间特征的体系结构。它们由过滤器(也称为核)组成,这些过滤器(也称为内核)在输入图像上滑动,提取本地特征。这些过滤器学会检测模式,例如边缘,角落和纹理。随着我们更深入网络,这些过滤器变得更加复杂,学习复杂的层次结构特征。网络深度已被有目的地优化,以捕获低级和高级功能。分类过程是通过最初利用CNN的功能来区分的:(a)裁剪土地(b。)结构(c。)森林(d。)水。预计该地区的性质将在耕种期间保持恒定,因此在季节性进行面积检测。
结果与讨论:我们发现,如果现场燃烧天然气为 DAC 提供动力,那么封存的二氧化碳量可能比从大气中去除的二氧化碳量高出 30% 至 50%,但为 DAC 提供动力的最佳方式与捕获率(即天气)无关,仅取决于电力和天然气的上游温室气体强度。无论如何供电,空气温度和湿度条件可以使 DAC 的性能改变多达约 3 倍,并且还会随着天气年份而发生很大变化。在美国各地,我们发现南部各州(例如墨西哥湾沿岸)是首选地点,原因多种多样,包括空气温度和相对湿度较高且变化较少。最后,我们还发现,对于全国三分之一以上的地区,包括天气最适合使用液体溶剂 DAC 的州,按月平均值计算的液体溶剂 DAC 的性能与按小时数据计算的估计性能相差 2% 以内。
恶性黑色素瘤(MM)和非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)代表了两种主要类型的皮肤癌。NMSC由基底细胞癌(BCC),鳞状细胞癌(SCC)和Bowen病组成。NMSC和MM均显示出有关发病率的增加[1,2]。除了各种因素,例如家庭或个人病史,免疫系统弱化和苍白的肤色外,这种疾病的患病率还取决于环境因素。长时间暴露于紫外线辐射是皮肤癌最重要的环境风险因素[3-8]。基于主要的流行病学证据,太阳辐射在皮肤癌的发展中起着至关重要的作用。环境研究进一步表明,该癌症的患病率与纬度和高度的变化有关[9]。根据这些研究,皮肤癌的发生率往往会在较低的纬度和较高的高度下增加。此外,有证据表明,户外活动,增加对紫外线辐射的暴露以及阳光总小时也会导致皮肤癌的发生率[10]。在这方面,各种类型的皮肤癌与环境条件和紫外线(UV)辐射的水平显着相关[11]。
数据立方体是可供分析的数据的公认基石 - 将无数场景同质化为几个时空立方体,并统一空间和时间访问,已被证明可以带来更简单、更具可扩展性的服务 - earthserver.eu
oneatlas basemap是一个高度准确,精心策划的全球卫星图像参考层,可在现成。由空中客车专家策划的新鲜,高级质量图像确保一致,完整且几乎无云的覆盖范围,并在连续图像之间模仿雾度和季节性差异。Oneatlas BaseMap为任务/项目计划,更改检测,映射/路线更新和功能提取提供了灵活且具有成本效益的解决方案。它在基于位置的应用程序中也可以作为背景层运行良好。购买完整的全球层或仅感兴趣的领域,并通过流媒体,下载或API访问它。
获取地理空间数据是第一步:可以在预先存在的数据上分层或添加到新信息中的信息的基础。但是,独立数据只是方程的一部分。提取更深入的见解需要分析模型和应用,以识别模式,创建预测性建模并制定自适应响应。挑战城市今天面临的一部分,除了获取最相关的可用地理空间信息外,如何最有效,快速地分析和解释其触手可及的数据山。
有趣的是,那天晚上晚些时候,在另一个历史发展中,美国公司直觉机器将其航天器奥德修斯登上了月球。和AAC Clyde空间是该任务的一部分,作为电力与通信设备的供应商。
摘要。Sundaland生态系统受到人类活动和气候变化的威胁,例如伐木,农业实践,野生动植物的过度开发和气候变化导致森林频繁的火灾以及土著植物和动物物种的下降。这项研究调查了Sundaland生物多样性的风险以及使用GIS,RS和AI的管理可能性。目标是找出如何应用人工智能(AI)来有效地管理生物多样性,并扩展有关GIS和RS在该地区扮演的有用角色的知识体系。在这种系统的方法中,使用了7个数据库来收集110个研究出版物的数据,其中101个被筛选以获取范围和主题变量。使用GIS和Rs收集的研究研究的80%(81颗颗粒)。发现。AI有望成长,为应对我们地球多元化生态系统所面临的复杂挑战提供了新的机会。总而言之,为了有效监控,有信息的政策创建和决策,以保证桑达兰的生物多样性的长期保存,GIS,RS和AI的整合至关重要。
自2008年国家空间数据基础设施(NSDI)成立以来,地理空间数据在塑造新加坡的城市和环境规划和发展方面发挥了越来越重要的作用。随着新加坡首届地理空间总体规划于2018年发布,我们开始了一项变革性的旅程,旨在利用地理空间见解来推动随后五年的政府,工业和社会的进步。第二新加坡地理空间总体计划反映了我们对在海洋和地面领域中更好地整合和推动地理空间创新的承诺。