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使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
使用不同分辨率的数字高程模型进行洪水灾害模拟和绘图
背景与目标：精细地形信息是详细洪水模拟和制图的关键输入参数。本研究旨在比较使用光检测和测距以及干涉合成孔径雷达系统的不同分辨率数字高程数据集开发的洪水模型的精度统计数据。方法：本研究应用地理信息系统中可用的水文工程中心-水文建模系统和水文工程中心-河流分析系统模型来模拟和绘制 Maapag 流域的洪水灾害。使用混淆误差矩阵、f 测量值和均方根误差统计数据测试了模型的有效性和精度。结果：结果表明，使用光检测和测距数据集，模型的精度为 88%、0.61 和 0.41；而使用干涉合成孔径雷达数据集，模型的精度分别为 76%、f 测量值和均方根误差。结论：使用光探测和测距数据集开发的模型比使用干涉合成孔径雷达开发的模型精度更高。然而，考虑到模型实施成本和较小的精度残差，后者可以作为前者的替代方案用于洪水模拟和测绘。因此，洪水建模者，特别是来自地方当局的洪水建模者更喜欢使用较粗的数据集来优化洪水模拟和测绘工作的预算。
用信息融合来表达传感器成熟度
用信息融合来表达传感器成熟度：重新定义非传统传感 执行摘要 近年来，“非传统传感”一词的使用越来越广泛，尤其是在军事用语中。本文探讨了传统和非传统传感器的定义，包括提供历史传感器发展的概要。在提供传统传感的基本定义以及通常与非传统传感相关的一些系统背后的驱动技术之后，本文考虑了目前与非传统传感相关的几种传感技术：高光谱成像、合成孔径雷达和合成孔径声纳。在探索这些技术非传统性的原因时，本文最终质疑非传统传感概念的必要性。相反，本文认为 NTS 只是感知的产物，是传感器系统自然而持续地向更高水平的数据和信息融合发展的结果。
带有元素摄像头的单镜头立体声
摘要 - 相机在其镜头孔的区域中收集光，并且触及孔径的灯区域的光与相邻子区域的光线有所不同。通过分析这种光学结构，可以推断场景中对象的深度，即可以实现“单镜头立体声”。我们描述了用于执行此分析的新型相机。它结合了一个主镜头，以及放置在传感器平面上的凸耳阵列。由此产生的“元素摄像机”提供了有关从主镜头孔界的可能观点的连续观点查看场景时的外观的信息。导出深度信息比双眼立体系统更简单，因为对应问题被最小化。相机提取有关水平和垂直视差的信息，从而提高了深度估计的可靠性。
M170EG02-V3.pdf - Beyondinfinite.com 提供的 LCD 数据表
[特点] 1) 高开口率、高亮度和低功耗。 2) 图像鲜艳且对比度高。 3) 体积小、外形纤薄。 4) SXGA 分辨率（1024 垂直 x 1280 水平像素阵列）。 5) LVDS 接口。 6) PSWG 类型。
太空望远镜参数成本模型的更新
在单变量和多变量参数模型发布后，数据库经历了一次独立审查。审查结果发现几个数据点不正确。因此，数据库经历了一次全面审查：一些望远镜被从分析中删除；其他望远镜的数据进行了修改；新的望远镜被添加到数据库中。由于这些变化，成本模型也发生了变化。但总体结论保持不变：孔径直径是大型太空望远镜的主要成本驱动因素；建造大型望远镜每平方米收集孔径的成本低于小型望远镜；建造低面密度望远镜每公斤的成本高于大型望远镜。一个显著的区别是，望远镜成本约占总任务成本的 10%，而不是 30%。
单视图和多视图机载 SAR 定位误差的比较分析和多视图机载 SAR 最佳定位的航线规划
摘要：机载合成孔径雷达（Airborne Synthetic Aperture Radar，Airborne SAR）利用机载定位定向系统（POS）获取的飞行器飞行参数以及飞行器与目标的相对位置信息，对重点目标及区域进行精确定位。飞行过程中，飞行器会因为大气湍流等原因偏离理想飞行路径，导致计算结果与实际目标位置出现偏差。为了提高目标定位精度，需要研究飞行器运动误差对目标定位误差的影响。本文从线性距离-多普勒算法（RDA）的角度探讨了单视机载SAR的定位精度，并在多视机载SAR定位模型的基础上，推导了多视机载SAR定位误差传递模型。在此基础上，详细分析了影响两种定位方法定位精度的主要因素，定量揭示了多视角机载SAR定位方法较单视角机载SAR定位方法提高目标定位精度的机理，解决了多视角机载SAR优化定位的航向规划问题。研究成果可为定位误差影响因素分析及机载SAR定位误差校正提供理论支撑。
太空对象识别卫星（SOISAT）任务
本文介绍了加拿大空间情境意识系统的任务设计，操作概念和系统设计，称为太空对象识别卫星Soisat。随着地球周围所有轨道政权的人为物体的拥挤，对这些居民太空物体的检测，分类，认可和识别对太空国家（如加拿大及其盟友）变得越来越重要。所提出的SOISAT航天器旨在在低地上，地球轨道和地静止轨道中监视居民空间对象。In particular, SOISat can be utilized for a) maintenance of the Space Situational Awareness catalogue for particular space assets, b) detection and identification of “DarkSats”, i.e., satellites designed to be covert/invisible to the traditional means of detection, c) detection and characterization of unexpected propulsive events, and d) inspection and identification of space objects of interests such as debris objects.当前的空间对象跟踪和识别方法具有重大局限性，尤其是在地静止轨道中。概述了当前的一些商业和非商业空间情境意识系统，描述了与这些系统相关的一些限制，并解释了解决这些问题的SOISAT功能。利用与新颖的有效载荷集成了ends ewisional for soisat的飞行遗产，预计结果技术会为空间情境意识带来无与伦比的能力，而空间情境意识当前不存在。船上有两种最先进的有效载荷仪器，即合成孔径ladar和一个光电子合成孔径处理器。初步理论结果表明，在1000 km的范围内，所提出的空格对象识别系统能够以1 cm的分辨率对对象进行成像。使用光电传感器处理器会在使用常规技术进行数字化处理合成孔径LADAR数据所花费的时间内产生可读图像。SOISAT系统可以在综合孔径LADAR系统中提出重要的技术开发，并满足在改善对居民空间对象的理解方面的关键操作。模拟方案，以验证Soisat在检测和跟踪感兴趣的居民空间对象时的性能。
