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乌干达经济动态
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地热映射和技术的潜在实施...
这项研究绘制了Kutai Kartanegara Regency中地热的潜力，以支持使用二进制循环技术的净能量过渡。使用遥感方法，Landsat 8油/TIRS卫星图像分析被计算出归一化差异植被指数（NDVI）和地表温度（LST），并使用地质图进行故障识别。通过分析层次结构过程（AHP）方法分析了此数据，以确定潜在领域。结果表明，植被密度较低且表面温度较高的区域，尤其是在活动断层周围，具有显着的地热潜力。Tamapole村和Muara Jawa Ulu被确定为建造基于二元循环的地热电厂的最佳位置。基于这项研究，得出的结论是，该地区二进制周期技术的实施有可能通过提供环保地热能来支持首都的可持续发展目标。关键字：NVDI，LST，AHP，地热，Kutai Kartanegara，二进制周期。
生物多样性遥感监测方法研究进展*
摘要：快速，定期监测和评估区域生物多样性是生物多样性研究和保护的重要意义。近年来，遥感技术已广泛应用于生物多样性研究中，并可以提供区域，大陆和全球生物多样性信息。这种方法是低成本和高数据一致性，并且很大程度上更新了。This paper introduced the principles and advantages of remote sensing in biodiversity re鄄 search, and summarized the main application aspects of biodiversity remote sensing in practice, including landscape indices, NDVI, spectral variation hypothesis (SVH), and hyperspectral re鄄 mote sensing, with the focus on the analysis of the advantages and disadvantages of these applica鄄 tion aspects and the recent research SVH研究和最佳频段选择的进步。指出了遥感生物多样性研究中的缺陷，并且研究了该研究领域的发展趋势，例如模型，遥感者和规模效应。
摩洛哥的Fezmeknes地区的案例研究
摘要。通过确定最脆弱的区域以及影响洪水易感性的最脆弱的区域以及相关特征，洪水易感性的映射和评估是减轻洪水和预防计划的组成部分。因此，本研究的目的是首次使用多标准方法，尤其是分析层次结构过程（AHP）技术和地理信息系统（GIS），首次使用Fez-Meknes地区（摩洛哥）识别洪水泛滥的地区。选择了洪水的15个条件因子：距离河流的距离，河流网络密度，降水，流动积累，高程，坡度，平面曲率，TWI，TWI，Extix，NDVI，LULC，LULC，TRI，TRI，地质，土壤类型和SPI。所有因素均定义为栅格数据集，分辨率为30 x 30 m。结果表明，洪水易感性图的效率测试表明，使用曲线下的区域（AUC）的良好准确性（0.90）（0.90）。此外，LULC被认为是最重要的因素，随后是影响洪水图的流功率指数。
机载多光谱图像在害虫管理中的应用...
机载多光谱图像在害虫管理系统中的应用 Y. Huang、Y. Lan 和 W.C. Hoffmann USDA-ARS，APMRU 2771 F&B Road College Station，TX，77845 电子邮件：yhuang@sparc.usda.gov 摘要 开发并测试了一种用于农业飞机的多光谱成像系统，以提供田地图像并帮助农民和作物顾问管理农业用地。这项研究的结果表明，机载 MS4100 多光谱成像系统在区域性害虫管理系统中具有巨大应用潜力，例如杂草控制或昆虫危害检测。多光谱图像处理可产生 NIR、红色、绿色、NR、NG、NDVI 和 NDNG 指数或图像，可用于评估农田中的生物量、作物健康、生物型和害虫侵染。分类后的图像通过区分图像中光谱特征的变化来识别地面覆盖簇。图像分类的结果可以提供关键输入，以生成用于精准应用作物生产和保护材料的处方数据。
形态计量关系及其对...
缩写：AUDPC，疾病进度曲线下的区域； CBC，Cannabichromene； CBD，大麻二醇； CBDV，大麻素； CBL，大麻赛； DAP，种植后的几天； DBM，总干生物量； DSBM，完全干燥的花卉生物量； EVI，增强的植被指数； GCI，绿色叶绿素指数； GDVI，广义差异植被指数； HTP，高通量表型； MNLI，修改的非线性植被指数； MSAVI2，修饰的二次土壤调整植被指数； NDVI，归一化差异植被指数； Osavi，优化的土壤调整植被指数； PM，大麻粉状霉菌； THC，四氢大麻酚； UAS，无人空中系统； WBM，总湿生物质。©作者2021。由牛津大学出版社出版，代表实验生物学学会。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一份开放访问文章，该文章在任何媒介中都不受限制地重复使用，分发和复制，前提是原始作品被适当地提到了任何媒介。
引用：Moutaouakil W.，Hamida S.，Cherradi B.，Raihani A.（2024）使用机器LEA
摘要：洪水代表了造成广泛损害的重要自然危害。该研究旨在证明采用机器学习（ML）模型的鲁棒性，即随机森林（RF），支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN）和决策树（DT），以生成摩洛哥Tetouan City的洪水易感图。该方法依赖于包含1000个样本的空间数据集，其中包括八个条件因素：高程，坡度，距离河流（DR），排水密度（DD），土地使用（LU），河流功率指数（SPI），地形见证见证人指数（TWI）和归一化差异植被指数（NDVI）。使用遥感技术提取这些因素。ML算法的性能比较表明，RF在曲线（AUC）值下表现出最高的精度和面积，达到95％，从而优于其他模型。这项研究的关键发现可以作为当局和水文学家主动预测易洪水领域的指南，并采取必要的措施来减轻风险。
人工智能驱动的自主机器人...
精准农业，更具体地说是精准耕作，涉及使用现代信息和通信技术，旨在提高作物产量和盈利能力。同时，精准农业导致种植作物所需的投资和资源（耕地、水、肥料、除草剂、杀虫剂等）总体减少。精准农业领域使用的一些技术包括在线天气预报、传感器系统和网络、卫星系统、NDVI 和摄影系统、杂草检测系统等。这些解决方案提供的信息需要进行分析，然后才能产生农艺建议或说明，但通过这种方式，精准农业可以为农民提供有关所需资源的知识，以及应在何时和多少时间使用这些资源的信息。及时提供农艺建议是提高产量和质量的关键因素。但是，这些建议通常涉及或要求采取特定行动。当然，农民不必亲自或手动执行这些活动 - 他们可以使用机器人和移动自主系统（Krastev 和 Georgiev，2015 年）。使用机器人进行精准农业并不是一个新趋势。几十年来，精准农业机器人一直在发展和升级，其现代版本更加智能，可以使用不同的输入参数自行做出决策（Amer 等人，2015 年）。
基于Landsat 8卫星图像的地热前景区域估计（围绕
摘要印度尼西亚具有明显的地热潜力，因为其地理位置位于三个主动构造板中。由于难以识别地热电位的确切位置领域，因此巨大的地热电位导致了一部分它的一部分。因此，需要勘探活动才能发现这些潜在的地热站点而没有直接探索。需要进一步发展的地热潜力位于贾瓦中部塞马朗地区的Gedongsongo地区，特别是在Ungaran山的南坡上。这项研究旨在使用Landsat 8卫星图像数据来绘制研究区域中的地热电位区域。使用归一化差异植被指数（NDVI）方法，地表温度（LST）方法和断层断裂密度（FFD）方法利用卫星数据的热图像来利用遥感的分析。这三个参数的覆盖结果在Candi Village和Kenteng Vilage地区产生了地热电位图，表明有几个预测地热势的领域。在坎迪村（Candi Village），鉴定出三个潜在的地热区域，其潜在水平高且非常高的水平，中等谱系密度范围为1.07至1.8 km2，地面地面
文章 使用机载无人机在野外进行道路状况检测和紧急救援识别
摘要：无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的状况，本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路并检测路况的技术，为人类提供最优的路线规划。此外，根据无人机的飞行高度，人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互，以识别紧急情况和潜在危险，以便进行紧急救援或重新规划路线。这项研究的目的是检测路况并识别紧急情况，以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数（NDVI），无人机可以有效区分裸土路和碎石路，从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分，我们基于媒体管道手势标志，结合机器学习方法构建了四种基本手势的数据集，用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了该数据集，最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中，上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和路线规划任务。