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地理空间数据战略附录
为与国土安全部首席数据官理事会 (CDOD)、信息共享与保护管理委员会 (ISSGB) 以及其他国土安全部数据和标准管理机构保持一致，并遵循国土安全部关于地理空间数据的管理指令，由国土安全部地理空间管理办公室 (GMO) 领导的部门地理空间卓越中心 (GCOE) 将监督地理空间数据战略的实施。GCOE 为国土安全部地理空间信息和技术计划提供治理和监督。GCOE 将为涉及地理空间数据资产、技术计划和地理空间投资的问题提供技术意见。它将与国土安全部首席数据官委员会、ISSGB、国土安全部首席信息官委员会的工作组以及其他关键部门利益相关者协调履行这些职责的努力。 GCOE 将评估该部门在实现 GDA 和 NSDI 战略计划目标方面的进展，并在必要时向 DHS 基于证据的数据战略提供更新。
对现有 CORS 网络基础设施的评估...
新加坡土地管理局 (SLA) 于 2006 年实施了新加坡卫星定位参考网络 (SiReNT) 基础设施，以支持全国范围内的差分 GPS 定位。SiReNT 是新加坡国家空间数据基础设施 (NSDI) 的主要技术组成部分之一。它允许在全国范围内进行同质定位，并支持测量、制图、GIS 数据收集和许多其他定位活动。SiReNT 的用户数量在 2008 年增加了两倍，达到 100 多个。自实施以来，通过 3 项基本服务共提供了 128,000 小时的 GPS 数据。连续运行参考站 (CORS) 基础设施已运行 4 年多。它利用控制中心的 Trimble GPSNet VRS 系统和仅观测 GPS 卫星的 Trimble NetRS 接收器。随着新 GPS 信号和新卫星系统的引入，GNSS 技术在过去 5 年中取得了巨大进步。因此，有必要对现有的 SiReNT 基础设施进行评估和评估，以确保基础设施保持相关性、满足用户需求并能够支持所有类型的定位用户。
Microsoft Word - 里约全球地理信息管理论文_背景论文_2012 年 5 月 18 日.docx
执行摘要 本文介绍了自里约+10 以来地理空间政策、实践和技术进步的背景。本文是为里约+20 联合国可持续发展大会准备的，建议联合国全球地理空间信息管理专家委员会在该大会的审议和大会确定的后续行动的实施中发挥核心作用。随着世界人口不断增长，地球维持和满足这种增长的压力更是迅速增加。可用资源（包括不可再生资源和可再生资源）正面临越来越大的压力。与以往任何时候相比，森林砍伐、荒漠化、气候变化和土壤流失等全球环境问题不仅需要地方应对，还需要全球协调与合作，以解决和改善影响我们确保所有国家和社区可持续发展能力的环境恶化问题。与此同时，受灾个人和社区越来越多，自然灾害的影响也前所未有。全球社会应对灾难和提供援助的能力正面临前所未有的压力。鉴于全球经济基础设施的不平等，这一问题更加严重。所有影响可持续发展的问题都可以在地理环境中进行分析、绘制、讨论和/或建模。无论是收集和分析卫星图像，还是制定地缘政治政策，地理都可以为全球合作和共识决策提供必要的综合框架。十年前，绝大多数空间数据基础设施活动都集中在通过通常关注国家需求的门户网站应用程序提供数字地图。所提供的数据通常由一两个国家机构维护。无法轻松集成其他空间数据源。区域或国际合作曾被讨论但并未实施。既没有政策也没有标准来提供为地方、国家、区域或国际合作而设计的全球空间数据基础设施。从技术角度来看，十年前许多关键技术（如社交网络、云计算和智能手机）还不存在。蜂窝技术才刚刚开始渗透到发展中国家。在过去十年中，这种情况发生了巨大变化。目前，有许多区域和国际活动展示了设计、构建和部署地理空间 IT 基础设施所需的架构和政策框架，这些基础设施满足可持续发展社区和政策制定者所需的决策支持、政策讨论和建模方面的协作要求。例子包括国家空间数据基础设施活动，如加拿大地理空间数据基础设施 1 、西班牙 NSDI 2 和马来西亚 SDI 3 。在区域层面，欧洲 INSPIRE 倡议已经为泛欧洲标准的空间数据基础设施制定了政策、治理和技术指导。在全球层面，OneGeology、Global Map 和
Aditya Arun - 研究声明
设备的位置是提供物理智能的核心。手机的显示内容可以根据位置量身定制，机器人的操作受其位置的约束，或者建筑物可以重新配置其HVAC系统以更好地为用户服务。更广泛地说，通过体育智能，我们可以适应设备的广义智能并提供情境意识。一般智能主要由LLM和基础ML模型提供，需要数据和新型网络体系结构来捕获相似之处。同样，我设想将我们的设备和系统带有物理智能将要求我们更整体地“看到”环境，开发和部署系统以捕获这些数据，最重要的是，以安全和隐私的方式进行。我更广泛的研究愿景是为机器人，移动设备和智能建筑系统提供这种物理智能。但是，我发现我们当前的传感系统在提供这种体力智能方面的位置很差。GPS主要有助于确定许多室外位置的位置。但是，在许多室内情况下，在许多情况下收集了这种情况，而GPS峡谷变得困难。人类通常通过从我们的环境中收集视觉线索来辨别这种情况。沿着类似的线条，视觉传感器（例如相机或激光镜头）主要用于了解设备在环境方面的位置。但是，这些视觉传感方式在用于定位和映射时具有许多差距。在遮挡的设置，动态照明方案或单调和无特征环境下的故障只是少数。因此，我的研究主要是由我们需要更好，更强大的方法来感知我们周围环境的愿景的指导。我在开发无线传感系统方面的研究，利用WiFi，UWB和其他RF信号是实现这一愿景的一步。我的工作有1。利用环境WiFi信号来提高机器人在挑战性的室内环境中本地化和映射自身的能力（P2Slam [ICRA+RAL '22]，VIWID [在提交下]）：我开发了猛烈的型算法，这些算法独立于可视化和导航的效率，从而使稳固的效率独立于该系统，从而提高了该系统的效率，并效果效果。2。构建的可部署和CM精确的超宽带定位系统，以服务于下一代扩展现实应用程序（XRLOC [Sensys '23]，Uloc [Imwut'21']）：我开发了用于提供精细元素定位的系统，以提供良好的定位和跟踪UWB标签，以进行安全监控，AR/VR世界/VR World构建或物流管理或物流管理。3。构建了最新的室内本地化系统（DLOC [Mobicom '20]），并在大环境中自动化了这些系统（Locap [NSDI '20]）的部署：我已经开发了端到端管道，以简化室内定位的部署，以提供室内尺度的部署，以为移动和IOT设备提供子计尺度的精度。这些核心贡献为设备和机器人通过其RF收音机“看到”的道路铺平了道路，以增强其在挑战性场景中的空间理解。他们还将我定位为利用其他频谱，包括MM波，超声波和Sub-GHz，以对我们的空间有更全面的了解。通过这些多方面的传感方案提供物理智能，将使自主系统更安全地部署，改善AR/VR用户体验，并增强我们的设备操作的环境。