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通过遗传算法进行图像特征提取的研究。
从庞大且可能异构的影像数据集中提取感兴趣的特征是许多终端用户面临的一项关键任务。从大范围环境监测到太空商业勘探，再到现代制图，工人和研究人员可以使用在一系列光谱带中运行的高性能收集平台。随着新的分发技术和数据格式使这些数据的传播越来越便宜和容易，成功利用这些信息的瓶颈比以往任何时候都更多地取决于是否有合适的分析工具。开发这些工具是一项昂贵的业务，通常需要高技能分析师投入大量时间。国家和商业压力为开发用于传统数据格式（例如，光电影像、全色和/或可见/红外）的成熟工具提供了必要的动力，用于被认为重要的特定任务，但可能会出现新情况，现有工具可能是专有的或保密的。分析工具的通用性本身就是一个重要问题。成熟的工具经常表现出很强的专业化。此外，随着 LANDSAT 和 SPOT 等多光谱传感器平台的出现，分析师现在可以搜索光谱、空间以及可能的混合空间光谱特征，这需要开发全新的工具包。我们在遥感领域的工作促使我们寻求
以阿拉伯海马克兰海岸为例...
摘要：海岸线变化检测分析是一项重要任务，可应用于海岸规划、灾害管理、侵蚀率、环境管理以及海岸形态变化的概念或预测建模等不同领域。遥感和 GIS 技术的发展如今已被证明是绘制海岸线变化图最强大、最可靠的工具。本研究的目的是：（1）利用地理信息技术分析区域和地方海岸线的时空变化；（2）评估海岸线侵蚀程度变化的局部趋势。本研究利用 1995 年至 2014 年的多时态 Landsat 影像进行海岸线检测，并使用水指数技术提取海岸线。根据侵蚀率，将总共 37 个横截面分为 7 个空间区域。结果显示，总体而言，莫克兰海岸线的时空变化并不均匀。 1995-2000 年期间发生了最大变化。在 7 个不同区域中，包括 Hingole 国家公园、Sonmiani Tehsil 和 Pasni 在内的三个区域观察到了最严重的海岸线退化。这种变化可能与大量砍伐红树林和海岸线地区的人类活动有关。不同的利益相关者可以使用本研究的结果进行适当的管理以制定政策。简介海岸是一个高度动态的环境
LADS 通道和航道通道 | Hydro International
lads通道和球道频道跨越90海里，偏离偏远的距离，绕开了夏洛特湾公主区之间的内部路线和梅尔维尔角（Cape Melville）之间的内部路线。随后对AMSA进行水文调查的研究证明，LADS通道和球道通道提供了一条航行更安全，更简单的路线。AMSA在2004年完成了“导航网络的援助”，进一步提高了该地区的安全性。澳大利亚的巨大障碍礁被宣布为特别敏感的海洋地区（PSSA），因此，优先考虑了最大化海上安全性的措施。GBR的内部途径被水手们广泛接受为导航挑战，因为它的长度和狭窄和浅水。长期以来一直有人猜测，在开普方向和梅尔维尔角之间的一百个海里，该地区可能存在更好和较短的路线。这在礁石的北部。在1970年代和1980年代进行了测量船进行了几项未成年人和孤立的调查。这些，结合对新兴Landsat卫星图像的分析，增强了人们对可能存在另一种途径的信心。但是，直到1993年委托其LADS飞行时，这一领域的现代水文测量才成为可能。
2030 NWT气候变化战略框架和2019年...
AEA Arctic Energy Alliance CCSF Climate Change Strategic Framework CCYC Climate Change Youth Council CIMP Cumulative Impact Monitoring Program CIRNAC Crown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada COLO Cost of Living Offset COVID Corona Virus Disease ECC Department of Environment and Climate Change ECCC Environment and Climate Change Canada EIA Environmental Impact Assessment ENR Department of Environment and Natural Resources FAQs Frequently Asked Questions FIN Department of Finance GHG Greenhouse Gas GNWT西北地区政府HLHP健康土地，健康人民Igios土著政府和组织ITI ITI工业，旅游业和投资土地使用土地使用卫星Maca Maca Maca MacAinicipal和社区事务NASA NASA NASTAR NIANTAL SEARONAUTICS和SACTASP INTARTY AERAPATII NWT西北地区NWTCCC西北地区气候变化委员会RFP要求提出ROA风险和机会评估智能，可衡量，可衡量，可实现的，现实的，现实的和时间结合的联合国关于土著人民权利的宣言
遥感和 GIS：地下水应用...
摘要 采用遥感、地理信息系统 (GIS) 和更传统的实地工作技术相结合的方法来评估厄立特里亚中部高地的地下水潜力。对 Landsat TM 和 Spot 的数字增强彩色合成图和全色图像进行解释，以生成岩性和线性构造等专题地图。评估了先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 数据用于岩性和线性构造测绘的潜力。从数字高程模型中得出地表曲率、坡度和排水系统等地形参数，并用于绘制地形图。比较了从等高线中得出的数字高程模型 (DEM) 和在航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 中获取的数字高程模型 (DEM) 在位置、排水网络和线性构造提取方面的关系。在不同岩石类型中现场测量了裂缝模式和间距，并与线性构造进行了比较。访问了选定的泉水和水井，以研究它们的地形和水文地质环境。收集了井日志、抽水试验、旱季和雨季的地下水位深度以及井的位置。所有专题图层（包括水文地质数据）都整合到地理信息系统中并进行分析。生成地下水潜力图并与产量数据进行了比较。根据大型挖井的水位波动和氯化物质量平衡法估算地下水补给量。P
高分辨率卫星成像传感器，用于精确...
摘要 精准农业的核心概念是管理田间土壤和作物生长的变化，以更有效地利用农业投入。自 20 世纪 80 年代中后期农业技术开始发展以来，遥感一直是精准农业不可或缺的一部分。地面平台、载人飞机、卫星以及最近的无人机上搭载的各种类型的遥感器都已用于精准农业应用。自 20 世纪 70 年代以来，最初的卫星传感器（如 Landsat 和 SPOT）已广泛用于大面积地理区域的农业应用，但由于其空间分辨率相对较粗且重访时间较长，因此在精准农业中的应用有限。高分辨率卫星传感器的最新发展大大缩小了卫星图像和机载图像之间的空间分辨率差距。自 1999 年第一颗高分辨率卫星传感器 IKONOS 发射以来，已有许多商用高分辨率卫星传感器问世。这些成像传感器不仅可以提供高空间分辨率的图像，还可以重复查看同一目标区域。高重访频率和快速数据周转时间，加上其相对较大的空中覆盖范围，使高分辨率卫星传感器对包括精准农业在内的许多应用具有吸引力。本文将概述市售的高分辨率
使用组合专题制图仪 (TM) 和航天飞机成像雷达 (SIR-B) 图像数据对植被进行特征化
与森林砍伐、碳循环、酸沉降和污染有关的重要问题。此外，全球植物信息在经济方面也很有用，例如调查粮食和纤维资源状况。许多研究人员已经研究了光学数据的信息内容，重点研究了 Landsat 传感器 [即多光谱扫描仪 (MSS) 和专题制图仪 (TM)]。遥感和植物学文献中充满了关于 MSS 和 TM 图像数据的潜在或实际用途的论文（请参阅 Colwell (1983) 的摘要）。其他研究人员已经探索了主动微波数据的信息内容（请参阅 Ulaby 等人 (1983) 的摘要）。很少有研究人员将光学和主动微波数据结合起来用于植被特征描述（Wu，1981）。在本文中，我们介绍了对加利福尼亚州某地区航天器拍摄的光学和有源微波图像数据进行综合研究的结果，该地区的草本植物和木本植被种类繁多。 1984 年 10 月，美国国家航空航天局 (NASA) 进行了第二次航天飞机成像雷达 (SIR) 任务。第一次任务 (SIR-A) 于 1981 年 11 月完成。它是一台合成孔径雷达 (SAR)，工作在 L 波段，波长为 23.5 厘米，微波发射和接收均为水平极化（即 HH 极化组合）。SIR-A 以入射角观察地球表面
使用多传感器和多分辨率遥感图像的长期土地覆盖变化检测：中国长大学的案例研究
更改检测是遥感应用程序中最重要的方面之一。但是，由于图像采集的有限条件，从相同类型的遥控传感器获得的图像通常用于监视长期土地使用和土地覆盖（LULC）的变化。由于航空航天技术的发展和新的光学遥控传感器，LULC更改检测可以很好地使用多传感器和多分辨率图像进行。本文的主要贡献是验证通过将不同的更改检测方法应用于多传感器和多分辨率遥感图像来执行长期LULC更改检测是可行且可行的。在这项研究中，从1998年至2018年，在Landsat，Quickbird，Worldview-4和GF-2图像上使用了不同的变更检测方法，以检测中国Chang'an University的Weishui校园的LULC变化。结果表明，使用LandSat-5图像的直接光谱比较方法比使用LandSat-7图像在1998年至2008年之间更有效地检测到1998年至2008年之间的LULC变化。然而，在2008 - 2018年间，基于对象的变更检测方法比使用时间序列的高分辨率图像来监视校园中LULC更改的分类后方法更适用。这项研究可用作使用多传感器和多分辨率遥感图像的参考，以及在LULC变化检测场中不同变化检测方法的组合。
cv-shawkat-islam-sohel-2024.pdf
生态水文学教育博士博士学位[2018]澳大利亚昆士兰州大学论文标题：跨多个热带雨林树种物种的水源的空间和时间变化：约翰·赫伯恩博士（澳大利亚昆士兰大学，澳大利亚昆士兰大学； Jeffrey J. McDonnell教授（加拿大萨斯喀彻温大学；电子邮件：jeffrey.mcdonnell@usask.ca）生态水文学硕士学位[2012]基督教 - 阿尔布雷希（CAU），德国和杂志的基督教 - 阿尔布雷希大学，uniwersytet lodzki，poland cgpa：1.5级别：葡萄牙Quarteira流域中使用SWAT [SEP，2010年9月，2012年]主管：尼古拉·福尔（Nicola Fohrer）（基尔·库尔（Nicola-Albrechts-University of Kiel）（CAU），德国，电子邮件，电子邮件： CGPA：3.55（按4.00的比例）论文标题：Bambusa vulgaris的碳库存估计及其潜力：孟加拉国律师Lawachara国家公园的案例研究：Mizanur Rahman教授（Mizanur Rahman教授）（Hon's）在林业[2006]林业与环境科学系，孟加拉国CGPA，3.61（以4.00的比例为4.00）项目标题：孟加拉国Bogra区Nandigram Thana的土地使用变化的监视
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。