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佛罗里达州土地利用、覆盖和形态...
负责办公室：测绘办公室 佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统 关于此版本：这是更新的佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1985 年 9 月版本几乎与原版一样完整，除了一些添加的分类。我们要感谢佛罗里达州环境保护部在添加一些“湿地类别”方面做出的贡献。我们保留了第二版中的大部分简介。目的：自土地利用、覆盖和形态分类系统原版发布以来，地理测绘部分与遥感和数字测绘系统的不断发展同步发展。该部门目前经常使用更为复杂、先进的航空摄影形式、Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 数据和 Landsat 专题制图仪 (TM) 数据。此外，从遥感图像中提取的大多数图像数据和所有非图像数据都存储在计算机支持的地理信息系统中。这些资源的使用增加导致了对土地利用、覆盖和形态的非常精确的分类，以及在综合土地利用/覆盖/形态数据库中捕获图像数据和辅助非图像数据的灵活方法。由于这些能力的增强，专题制图部门的任务大大扩展，因此需要新版佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1971 年，地理测绘科在佛罗里达州交通部地形局（现为测绘办公室）内成立。当时和现在，我们的使命是应要求协助其他州机构开展测绘活动。虽然我们的主要职责是交通部，但该部门也会不时满足其他政府机构的需求。1
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
LACIE 卫星辅助监测实验... - 范围
计算机处理数据和使用数学模型及时获取信息。1977 年 8 月，该实验得出了后来被证明是准确的苏联春小麦缺口估计值。这一观察结果远早于苏联公布有关该作物的确切信息。此外，对苏联另外两个作物年度的春小麦和冬小麦产量的分析得出的估计值支持了该实验的绩效目标。LACIE 实验的成功得到了对美国冬小麦地区三个作物年度产量的准确估计的支持。该实验在预测加拿大小麦产量方面不太成功，但原因很容易理解。原因是加拿大的有效田地面积通常非常接近 LANDSAT 的分辨率极限，而且春小麦很难与某些其他作物区分开来。LACIE 导致开发了一种基于面积和产量估计来估计小麦总产量的技术、一种在不使用地面数据的情况下估计作物面积的可接受精度的技术以及一种估计作物产量的可接受精度的技术。改进 LANDSAT 数据分析程序可以进一步提高卫星识别小麦种植面积的准确性。通过结合使用 LANDSAT 数据和天气数据，可以改进产量模型，以更好地定义作物对自然条件的反应。还可以改进估计作物生长阶段的模型，以提供有助于区分小麦和类似作物（如大麦）的数据，从而改善预测。LACIE 是对已确定的国家需求和特定需求的及时响应。它是十多年研究和开发的成果，它汇集了一批特殊的人员和设备，并进行了大规模的严格测试。LACIE 令人鼓舞的结果促使人们进一步努力确定美国农业部和其他用户的需求，并将该能力扩展到其他重要问题。该实验于 1974 年启动，旨在将卫星遥感及其相关通信技术融入实验系统，并使用该系统对重要作物的产量进行估计。之所以选择小麦作为实验对象，一方面是因为小麦具有重要的经济价值，另一方面也因为它与太空技术的发展相契合。美国和苏联大片地区都种植小麦，印度和中国也有小块土地种植。世界上某些地区一年四季都有小麦生长。从农业角度来看，小麦是最简单的作物之一，也是最适合遥感的作物之一。为更准确地预测小麦产量而开发的技术似乎也适用于其他作物。农业生产变化很大，因为它取决于
“使用太空技术对迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）的森林和农业部门的影响及其对森林和农业部门的影响”
摘要通过使用遥感技术来评估迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水资源，土壤水分以及植被指数进行了一项研究。研究区域位于12.630°N的纬度和76.607°E的纬度之间，涵盖了约79,788公顷的面积。土地使用和土地覆盖（LULC）地图是从Landsat图像和地面真相结合使用的。也尝试找出与气候参数有关的LULC和温度对农业的影响。使用Landsat图像使用用于分析NDVI，NDWI和NDMI图。相反，使用相对湿度，土壤水分，太阳辐射和水径径的数据进行NCEP重新分析。该研究的结果表明，年度最高温度从2000年到2016年升高，而在此期间，年度最低温度和年降雨量减少。2000-2016的NDVI分析表明它是增加的。在NCEP重新分析的情况下，在此期间的相对湿度，土壤水分和水径流的年平均值中观察到降低。年度太阳辐射也显示出增加。发现在迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）减少了用于谷物，小米，豆类，油种子，棉花和粒土植物的裁剪区域。另一方面，迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水果，蔬菜和甘蔗的裁剪区域显示出来。GCM模型的C-MMAC预测，迈索尔·塔卢克（Mysore Taluk）分别降雨和2020年和2030年的温度下降。关键词：土地使用和土地覆盖，归一化差异植被指数，NCEP重新分析和MODIS数据。
Scott Niekum教授subhransu maji：curriculum vitae -umass cics
5。SWOT，Landsat和Sentinel-2的全球河水质量和数量的托管分析协作框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2022-2025国家航空航天管理局（NASA）奖：210万美元（PI：Colin Gleason，Co-Pis：Subhransu Maji，Suresh Vannan，Nikki Tebdaldi，John Garderner，Tamlin Pavelsky）。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。我的份额≈$ 400,000。
热带森林覆盖和森林砍伐的卫星测绘
在全球范围内绘制和监测热带森林覆盖率只能通过遥感图像和地理信息系统 (GIS) 工具来完成，这些工具可以绘制和计算图像分析的结果。自 1973 年以来，NASA 的 Landsat 卫星已连续获取了大部分热带地区的图像。这些图像提供了 20 年的时间序列，可以对热带森林覆盖率前所未有的变化进行前后分析。通过对这些图像和其他数据的分析，可以编制显示森林范围和森林砍伐模式的地图，本文后面将对此进行介绍。还需要森林管理区、公园、保护区和其他重要特征（如交通网）的补充地图，以便进行保护规划和气候
基于SWIN的增强遥感图像分类的比较研究
遥感是通过技术设备获取有关所需位置的信息的过程，我们将我们从一定距离放置在选定位置，并在空间，光谱，辐射测量和时间分辨率中分析，显示和监视它，并通过任何距离进行测量，而无需进行任何距离[1]。遥感用于制图，水文学，地质，林业，农业，国防，安全和空间的领域。有具有数据集的平台，例如前哨，Landsat，Maxar，Planet，UC Merced，EuroSat，patternnet，Spacenet和Google Earth Engine。在图像处理和数据挖掘技术中进行了改进，以解决提供大数据和分析数据[2]的问题，而SATLASPRETRAIN [3]数据集是已使用的大数据集之一。
热带森林覆盖和森林砍伐的卫星测绘
在全球范围内绘制和监测热带森林覆盖率只能通过遥感图像和地理信息系统 (GIS) 工具来完成，这些工具可以绘制和计算图像分析的结果。自 1973 年以来，NASA 的 Landsat 卫星已连续获取了大部分热带地区的图像。这些图像提供了 20 年的时间序列，可以对热带森林覆盖率前所未有的变化进行前后分析。通过对这些图像和其他数据的分析，可以编制显示森林范围和森林砍伐模式的地图，本文后面将对此进行介绍。还需要森林管理区、公园、保护区和其他重要特征（如交通网）的补充地图，以便进行保护规划和气候
1 环境部环境信息系统...
1,1,1-三氯-2,2-双（对氯苯基）乙烷类农药 溶解氧 环境信息系统 美国环境保护署 美国鱼类与野生动物管理局 地磁电图仪 地理信息系统 全球海平面观测系统 全球定位系统 栖息地评估技术 高分辨率可见光传感器 (SPOT) 生物完整性指数 无脊椎动物群落指数 综合沿海区管理 红外指数 国际海事组织 政府间海洋学委员会 (UNESCO) 红外光探测和测距传感器 陆地信息系统 海洋生物资源 多光谱扫描仪 (Landsat) 净空中初级生产力 近红外 美国国家海洋和大气管理局 (美国) 国家研究委员会 (美国)