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可再生能源转型的地理空间维度
可再生能源转型是许多研究人员、政策制定者和政治领导人的首要任务，因为它预计将停止经济增长对增加化石燃料使用量的依赖，从而遏制气候变化。本研究探讨了专家判断如何影响发展决策，以实现可再生能源转型。地理空间多标准决策分析 (MCDA) 经常用于选择海上风能 (OWE) 站点，但是，它们通常很弱和/或经常依赖于有限的判断。这里使用层次分析法和 25 位不同的专家来评估 OWE 选址标准优先级的变化。使用专家的个人优先级、汇总权重和蒙特卡罗模拟来实现地理空间 MCDA。案例研究结果显示，专家意见和偏见存在很大差异，强烈影响单个决策者加权的 MCDA。提出了一种集体决策方法来加强对 OWE 的同意，为可再生能源转型奠定基础。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
太空和地理空间领域的“印度制造”
“印度制造”计划越来越多地受到空间和地理空间行业软件开发和解决方案部门的推动。这些部门利用卫星技术和地理空间数据，推动国家安全、资源管理和城市规划等领域的进步。在“创业印度”等计划的支持下，该领域初创企业的增长为软件工程师、数据科学家和地理空间分析师创造了大量就业机会，尤其是在二线和三线城市。印度在软件解决方案方面的全球竞争力，尤其是在卫星数据分析和 GIS 方面，使该国成为这些领域的领导者。该行业专注于创新、公私伙伴关系、技能开发和高科技基础设施投资，有望在应对社会挑战和促进可持续发展的同时为经济增长做出重大贡献。
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
地理空间科学技术的冬季学校（...
地理空间科学和技术知识的夏季/冬季学校能力建设计划已被确定为印度可持续经济增长的最重要驱动因素。印度通过其“数字印度”计划采用了新的信息制度来实现可持续经济增长，以支持善政，可持续发展目标和赋予其公民权力。在过去的三十年中，将地理空间技术广泛采用到各个部门中已被证明是应对这些挑战的有效推动者。印度政府的自然资源数据管理系统（NRDMS）的国家地理空间计划（NGP）的能力建设计划倡议，以前的自然资源数据管理系统（NRDMS），通过与各种合作伙伴组织合作，通过各种各样的计划来开发国家地理空间科学和技术发展的国家能力。三个星期的计划正在三个级别（标准），1级（空间思维）和2级。此外，还有一个为期三天的地理创新挑战计划。该计划的目的是与学术界和用户机构合作建立知识和各级治理，并促进创新。地理空间科学和技术的2级夏季 /冬季学校这个三周计划是全国八家机构实施的主题特定的高级培训。为期一周的在线刷新会议将在三周计划开始之前举行。3印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持的21天夏季/冬季学校（第2级），印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持通过使用地理空间软件来开发地理空间技术的知识和能力建设。
印度瑞典太空与地理空间行业
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。
农业土地识别和地理空间中心
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。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
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。
第三印度日本空间和地理空间业务...
印度-日本地理空间和空间商业峰会上的研究、创新和劳动力发展会议将探讨印度和日本学术机构和行业领袖之间的战略伙伴关系如何推动创新、简化研究工作并培养一支能够应对这些领域未来挑战的熟练劳动力队伍，特别是在数据科学、地理人工智能和遥感领域。本次会议旨在弥合日本和印度地理空间和空间行业在研究、实际实施和劳动力需求之间的差距。与会者将讨论如何加强科学研究、技术开发和教育计划方面的合作。目标是建立强大的人才和创新解决方案渠道，以支持这些高科技领域日益增长的需求，确保两个地区始终处于技术进步的前沿。