XiaoMi-AI文件搜索系统
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将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
基于地理信息系统对尼日利亚各种可再生能源潜力的评估
尼日利亚的能源转型计划取决于增加来自可再生能源的能源结构。了解这些可再生能源的潜力所在对于提高政策制定、干预和正确决策的质量和及时性至关重要。本文旨在使用 ArcGIS 对尼日利亚主要可再生能源资源（太阳能、风能、生物质能和小型水电）的潜力进行整体评估。ArcGIS 是一个地理空间分析平台，可提供全国范围内这些潜力的数据和可视化效果。本文重点介绍反距离加权方法，该方法叠加了各种地图 shapefile 和电子表格，其中包含相关数据，例如：水线和水域、公路和铁路网络、作物生产、经度和纬度、风速、太阳辐射、海拔和其他相关地图数据、尼日利亚所有州和地方政府的 shape 文件。这些数据经过地理处理，以将结果与其地理位置干坐标提供的精确位置对齐。这些插值结果进一步在各种输出参数的标准限制范围内重新分类，例如农作物、森林面积、建筑区、水体、灌木/草原、荒地和水体，以揭示适合建造各种可再生能源发电厂的区域。
工作范围 海岸线测绘 - NGS
附件 A. 机场摄影 SOW B. 项目说明 C. 航空摄影要求 D. SHAPEFILE 要求 E. 沿海制图对象属性源表 [C-COAST] F. C-COAST 词汇表 G. 电子邮件状态报告格式 H. EED 文件检查程序 I. 航空三角测量报告大纲 J. 潮汐协调要求 K. 特征汇编 L. 项目完成报告 M. 沿海测绘程序词汇表 N. 测量磁盘图 O. 地面照片控制 P. 地面测量 Q. 测量表格：Q1 - WDDPROC 打印输出，原件描述 @ Q2 - 标记恢复条目，在线 Q3 - 标记恢复条目，在线（样本） Q4 - NGS 站描述/恢复表 (2p) Q5 - NGS 站描述/恢复表（样本，2p） Q6 - GPS 观测日志 (2p) Q7 - GPS 观测日志（样本，2p） Q8 - NGS 能见度障碍图 Q9 - NGS 能见度障碍图（样本） Q10 - 站铅笔拓印表 Q11 - 站铅笔拓印表（样本） Q12 - 站位置草图和能见度图 Q13 - 站位置草图和能见度图（样本） Q14 - 控制站识别表 Q15 - 控制站识别表 (样本)
Lumiere Energy Technologies Inc.
Acronyms iii List of Figures v List of Tables v Project Description 1 1.0 Project Fact Sheet 1 2.0 Project Area and Location 1 2.1 Impact Areas and Rationale for Selection 2 2.2 Shapefile Configuration 2 2.3 Project Site Accessibility 3 3.0 Project Rationale 10 3.1 Project Need at the National Level 10 3.2 Project Need at the Regional Level 10 3.3 Project Social and Economic Benefits 13 4.0 Project Alternatives 13 4.1 Site Selection 13 4.2 Technology Selection 14 4.2.1 High Efficiency Low Emission Technologies 14 4.2.2 Supercritical Technology 14 4.2.2.1 Higher Plant Efficiency 14 4.2.2.2 Low Emission Rates 14 4.2.2.3 Lower Operating Cost 15 4.2.2 Pulverized Coal Technology 15 4.2.3 Circulating Fluidized Bed Technology 15 4.2.4 Pulverized Coal Supercritical Boiler 15 4.3 Resource Alternatives 16 4.3.1 Wind 16 4.3.2 Solar 16 4.3.3 Hydro 16 4.4 Summary of Environmental Assessment of Alternatives 16 4.5 No Project Option 17 5.0 Project Components 20 5.1 Project Description 20 5.2 Main Project Components 20 5.3 Pollution Control Devices 23 5.4 General Layout of Facilities 23 6.0 Process Description 25 6.1 Fuel 27 6.1.1 Coal Specifications 27 6.1.2 Coal Handling System 27 6.1.3 Coal Storage, Preparation and Feeding System 28 6.1.4 Crushing and Screening Facility 28 6.1.5 Start-up Fuel 29 6.2 Water Supply 29 6.2.1 Freshwater Requirements 29 6.2.1.1原水处理系统29 6.2.1.2脱矿厂30 6.2.1.3雨水收集系统30 6.2.2。淡化设施30 6.2.2.1原始水库30 6.2.2.2原水处理系统30 6.2.2.3脱矿化厂30
森林到油棕榈种植的碳库存动力学转换生态系统康复计划
背景和目标：增强碳储备和增强碳吸收潜力的努力对于缓解气候变化至关重要。Peatland生态系统以其高的有机含量而闻名，特别容易受到环境管理的影响。这项研究旨在检查1998年至2022年之间的土地使用和土地覆盖的变化，涵盖了24年的持续时间。此外，它试图评估指定的Kepau Jaya特定目的森林区域内的碳库存的相关变化。所调查的地区涵盖了一个泥炭地生态系统，该生态系统在土地覆盖和土地使用方面发生了很大变化。这项研究调查了由这些改变引起的碳库存波动，并就农业验证系统的潜力促进了更广泛的土地用途的潜力提供了宝贵的观点。此外，它强调了它们在生态系统修复计划中的作用以及对森林泥炭地地区的更好管理。方法：通过使用Google Earth Engine Platform中存储的ShapeFile数据，在Landsat 5和8卫星图像上进行了空间分析。使用分类和回归树进行数据分析，这是用于指导分类的机器学习中的决策树算法。此外，利用有目的的抽样来收集社会经济数据，然后实施福利成本分析。从1998年到2022年，碳库存的年度下降持续下降，导致每年减少1,933.11吨碳。土地使用和覆盖的变化与这种下降密切相关。调查结果：结果表明，在24年期间，Kepau Jaya特定目的区域内土地覆盖率发生了重大变化，森林地区和开放区域每年分别减少23.15公顷，每年分别16.94公顷，而油棕种植园每年扩大40.10公顷。为了增加该地区的植物物种多样性并支持从单一培养物中逐渐过渡，通过将咖啡馆和沙兰格兰在农业式示范中的2公顷油棕榈种植块中的油棕榈行中进行了互动，从而实现了参与性的农林业计划。根据在乳房高度进行的测量结果，测量了这些物种的地上生物量，预计估计了Kepau Jaya Jaya特定目的区域的碳库存，到2030年，碳量达到19,455吨碳，咖啡自由女神（Coffea Liberica）贡献了4,148吨碳和Shorea balangeran balangeranananaan parnangeran parnangeran parnangeran贡献了15.30吨碳酸盐。结论：研究区域的森林覆盖率大大减少，而油棕区域的程度显着扩大。这些发现强调了采取积极措施来通过社区授权和建立示威图来促进农林业发展的特定森林地区的治理。这项研究的结果提供了旨在促进可持续森林管理的长期森林康复策略的见解，从长远来看，可持续的森林管理会产生环境和社会经济益处。