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基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
传感器积雪测绘 - BYU ScholarsArchive
该程序的第二步需要有效访问多时相遥感雪图像。本研究开发的 Snow Inspector 网络应用程序使用户能够从中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 中检索地球上任何一点的分数积雪时间序列。时间序列检索方法基于从 Web 地图图块服务 (WMTS) 提供的图块图像中自动提取数据。使用此技术检索 100 天数据的平均所需时间为 5.4 秒，这比需要下载大型卫星图像文件的其他方法要快得多。所提出的数据提取技术和时空可视化用户界面可用作与其他多时相水文或气候数据 WMTS 服务配合使用的模型。
GOES-R 系列和 GeoXO 计划季度新闻通讯，2023 年 10 月至 12 月
除 NOAA 联合极地卫星系统上的 ABI 仪器和 NASA Aqua 和 Terra 卫星上的 MODIS 仪器外，RAVE 还整合了 NOAA GOES East 和 GOES West 卫星上的 ABI 仪器的数据，从而能够更频繁地更新预测野火对空气质量的影响。RAVE 现在是 NOAA 海洋和大气研究办公室高分辨率快速刷新 (HRRR) 烟雾模型不可或缺的一部分，可帮助 HRRR 推导烟雾排放量并执行烟雾羽流上升计算。2024 年 1 月，RAVE 还将纳入 NOAA 的社区多尺度空气质量预报 (CMAQ) 模型，该模型通过提供多日臭氧和细颗粒物污染预报指导来支持国家空气质量预报能力。
使用遥感数据支持智能农业 GIS 监测耕地和农作物状况
本文回顾了哈萨克斯坦多级农业用地监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序以此为基础。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农业用地进行监测的基础上，利用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务、UAV 评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保 1:1000 比例尺的地图精度。
利用遥感数据支持智能农业...
本文回顾了哈萨克斯坦多级农业用地监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序以此为基础。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农业用地进行监测的基础上，利用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务、UAV 评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保 1:1000 比例尺的地图精度。
地球遥感图像的多传感器配准
假设系统校正系统在几个像素内给出近似配准，我们开发了用于多传感器数据的自动图像配准方法，目标是实现亚像素精度。自动图像配准通常由三个步骤定义：特征提取、特征匹配和数据重采样或融合。我们之前的工作重点是基于使用不同特征的图像相关方法。在本文中，我们研究了不同的特征匹配技术，并提出了五种算法，其中特征是原始灰度或小波类特征，特征匹配基于梯度下降优化、统计稳健匹配和互信息。这些算法在多个多传感器数据集上进行了测试和比较，这些数据集覆盖了 EOS 核心站点之一，即堪萨斯州的 Konza Prairie，来自四个不同的传感器：IKONOS（4m）、Landsat-7/ETM+（30m）、MODIS（500m）和 SeaWIFS（1 000m）。
用于对流层水和云冰 (TWICE) 仪器的 670 GHz 集成 InP HEMT 直接检测接收器
高层大气中的冰云是气候模型中不确定性的主要来源。对对流层上部的冰粒子进行全球观测可以提供有关气溶胶污染对冰粒子大小影响的信息，而冰粒子大小会影响云的降水过程和反照率 [1-3]。亚毫米波辐射测量仪器可以填补大约 50 µm 至 1 mm 之间的云冰粒子大小信息的空白。例如，CloudSat 的 94 GHz 雷达可以观测直径大于 ~600 µm 的粒子，而 MODIS 红外辐射计可以观测小于 ~50 µm 的粒子 [2]。对流层水和云冰 (TWICE) 仪器试图从 6U CubeSat 平台对冰粒子大小和水蒸气剖面进行全球观测，使用 16 个亚毫米波辐射测量通道，范围
祝贺团队ISRO！
回应首席秘书政府的要求。每天对2023年10月9日至2023年10月23日的South Lhonak Lake和Shako Chho Lake进行监测。进行了地质研究，以评估两个湖泊和周围岩性，地貌和地质结构的影响（结构层取自Bhukosh，GSI）。这有助于理解与湖泊相关的潜在风险和漏洞。还使用MODIS数据对土地表面温度（LST）进行每日监测，以检测可能导致冰川变形的温度突然变化。地震活动（https://seismo.gov.in/）每天都在湖附近进行密切监测，因为它可能对湖泊周围地层的变形或弱化产生直接或间接影响。的气象数据，包括降雨和温度，每天也监测，以确定任何可能触发警报的异常趋势。也已定期监视可免费获得的卫星数据以查看任何
利用遥感数据支持智能农业GIS监测耕地和农作物状况
本文回顾了哈萨克斯坦多级农田监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，这些因素对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序都基于这些数据。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农田进行监测的基础上，使用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务，无人机评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保地图的精度达到 1:1000。