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使用自电位表面 (SPS) 进行洞穴探测......
1 degéomagnétisme，瑞士大学，瑞士，marcus.gurk@unine.ch 2中心D'Hydrogéologie，瑞士大学，瑞士大学，弗兰克（Frank.bosch.bosch.bosch.bosch.bosch@unine.ch exprient for Selferation for Selferation for Selferation for Selferation forefface facee）火山区。前提是满足了两个条件，他们在实验上发现了负自力（SP）异常的范围与不饱和区域的厚度之间的线性关系。第一个条件是不饱和区域的电阻率与底层和水饱和区的电阻率之间的强对比度。第二条件是不饱和区域的同质性。SP地图的定性解释表明，最大负值的线对应于排水轴和两个分水岭之间边界的最小负值线（Jackson＆Kauahikaua（1987））。我们期望类似的条件在碳酸盐含水层中有效。尤其是在karstic洞穴中，空气层产生的电阻率对比必须很重要，因此SPS技术可用于检测这些结构。是由这一假设的动机，与水文地质学中心Neuchâtel（Chyn）进行了实验。2调查区域实验实验是在Vers-Chez-Le-Brandt（Bosch＆Gurk，2000年）的洞穴上进行的，该实验是在法国附近的瑞士Jura Mountains，CantonNeuchâtel的折叠式石灰石中进行的（图。1）。在该地区中生代石灰石和泥浆中，被薄薄的季节沉积物覆盖。洞穴的发展为腔/阿格维亚上喀布尔的石灰石的方向约为N140°（图2），长度约为260m。该序列的泥土层允许开发一条小的地下河。构造特征（例如断层）在洞穴内可见（Müller，1981）。这些罢工方向与瑞士折叠的jura中控制压裂和凸出的局部应力参数（主剪切= N0°，σ1= N130°-N150°，σ2= N40°-N50°）。
凯伦·DH·桑德斯女士，SES
One World Terrain 提供 3D 全球地形能力和相关信息服务，支持虚拟复制地球和复杂的作战环境，以支持通过陆军的综合训练环境在需要时动态呈现的训练。该合同将涉及软件开发、部署和自动化。
居住区景观中采用不同滤波方法从机载 LiDAR 点云提取的数字地形模型的比较分析
光探测和测距 (LiDAR) 是一种成熟的主动遥感技术，可以提供地形和非地面物体（如植被和建筑物等）的精确数字高程测量。需要去除非地面物体才能创建数字地形模型 (DTM)，该模型是仅代表地面点的连续表面。本研究旨在比较分析三种主要的去除非地面物体的滤波方法，即高斯低通滤波器、焦点分析均值滤波器和基于不同窗口大小的 DTM 斜率滤波器，以从机载 LiDAR 点云创建可靠的 DTM。分析中使用了 ISPRS WG III/4 提供的在德国 Vaihingen 上空捕获的纯住宅区 LiDAR 数据样本。视觉分析表明，高斯低通滤波器使衰减的高频物体的 DTM 变得模糊并强调了低频物体，而在较大的窗口大小下它可以更好地去除非地面物体。与高斯低通滤波器相比，焦点分析均值滤波器表现出更好的非地面物体去除效果，尤其是在窗口尺寸较大的情况下，非地面物体的细节在窗口尺寸为 25 × 25 及更大的 DTM 中几乎消失了。基于斜率的 DTM 滤波器创建的裸地模型在非地面物体的位置充满了缝隙，这些缝隙的尺寸和数量有所增加
学习技术作为竞争领域：来自澳大利亚高等教育教学学者和学习设计师的见解 Amos Tay、Henk Huijs
学习和教学不再是教学学者的专属领域，而是越来越依赖于第三空间专业人员，尤其是学习设计师。教学学者和学习设计师之间日益增多的合作突显了学习和教学空间设计的共享。这项定性研究探讨了这两个关键利益相关者如何理解学习技术，这对于塑造当代高等教育的教学和学习过程至关重要。福柯的话语和权力被用作理论视角，分析了对澳大利亚一所大型大学的 12 名教学学者和 5 名学习设计师的半结构化访谈。尽管学习设计师和教学学者在改进学习和教学过程方面有着共同的兴趣，但研究结果还揭示了实践存在争议的五个话语：集中化、监督、机构同质化、责任和效率。本文呼吁重新关注学习设计和教学过程的协作方面，这两个主要利益相关者之间不断（重新）协商。对实践或政策的影响：
使用 LiDAR 数据得出的地形属性对城市地区数字土壤测绘的地貌进行分类：以德国柏林为例
摘要：本研究采用基于知识的模糊分类方法，通过分析从数字高程模型 (DEM) 获得的形态参数 (地形属性) 对城市地区可能的土壤地貌进行分类。以柏林市区为例，比较了两种不同分辨率的 DEM 在寻找地貌、土壤类型之间的特定关系以及这些 DEM 用于土壤制图的适用性方面的潜力。几乎所有的地形参数都是从高分辨率光探测和测距 (LiDAR)-DEM (1 m) 和先进星载热发射和反射辐射计 (ASTER)-DEM (30 m) 获得的，这些参数被用作对选定研究区域内地貌进行分类的阈值，总面积约为 39.40 km 2 。通过将地面点样本作为地面真实数据与分类结果进行比较，评估了两种分类的准确性。基于 LiDAR-DEM 的分类在将城市地区的地貌分类为地貌（子）类别方面表现出良好的效果。总体准确度为 93%，这说明该分类结果令人满意。而基于 ASTER-DEM 的分类准确度为 70%。基于 ASTER-DEM 的分类较为粗糙，需要与土壤形成因素直接相关的更多详细信息来提取地貌参数。在对地貌进行分类时，使用 LiDAR-DEM 分类的重要性尤为明显
附录：电池储能系统（BESS）FIRE的空气质量影响评估
6.1 Modelling Parameter and Averaging Period .................................................................... 32 6.2 BESS Fire Modelling Using AERMOD ............................................................................ 32 6.3 Proposed BESS System ................................................................................................ 32 6.4 Pollutant Emission Rate Calculations ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................. 40 6.8 Buildings in the Modelling Assessment ........................................................................... 40 6.9 Treatment of Terrain ..................................................................................................... 40 6.10 Modelling Uncertainty .................................................................................................... 42
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差
非国家武装团体使用未扎过的空中系统
6 2023年10月，第二个非洲空军论坛将空军参谋长，航空航天行业的代表和塞内加尔的政府官员汇集在一起，讨论了各州在非洲大陆上使用UASS的使用，主题为“适应空军能力和无人机部署和无人机部署来打击现代冲突”，反映了越来越多的角色，反映了越来越多的角色和注意力为UASS的角色，UASS为UASS的角色和无人关注。请参阅https://airforceafrica.com/。关于非洲国家使用UASS，另请参见E.S.loumtouang，“ La Guerre Vue du Ciel：L'u用途无人驾驶terrain en Terrain Africain” [战争从上面看：在非洲土壤上使用无人机]，contrario，2019年，https：//wwwww.cairn.info/revue-a-a-con-a-contrio-a-contrio-contrario-2019-2-page--page--cage-99.htmetctodoie； R. Kurpershoek, A. Muñoz Valdez & Zwi- jnenburg, Remote Horizons: Expanding Use and Proliferation of Military Drones in Africa, PAX, 2021, https://paxforpeace.nl/ wp-content/uploads/sites/2/import/2021-05/PAX_remote_horizons_FIN_lowres.pdf ; P. Melly（2022），“土耳其的Bayraktar TB2无人机：为什么非洲国家购买它们”，BBC新闻，https://www.bbc.com/news/news/world-africa-62485325; J. Moody，“无人机不是萨赫勒的银弹”，《外交政策》，2023年，https：//foreignpolicy.com/2023/06/06/14/sahel-western-afestern-afri-afri-ca-drones-jihad-jihad-thiopia-mali-mali-mali-mali-burkina-burkina-faso-niger/。
为今天的比赛而准备明天的战斗
网络中以命令为中心的操作框架是Linchpin，它使指挥官和董事能够实现其Dodin Terrain和网络空间运营力的指挥和控制。它使他们能够为其任务领域建立优先级，并为组织的任务保证提供直接网络操作，网络安全和网络辩护。JFHQ-DODIN将不断研究我们如何在履行所有部门和Daos的支持角色的同时执行支持角色。此外，JFHQ-DODIN的操作过程 - 包括对任务方法（C-RAMM）的网络风险评估（C-RAMM）和范围，组装，得分，相关性（SASR-E）威胁和脆弱性评估方法 - 是否可以继续发展以优化指挥对Dodin sectors的支持角色。