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关于水平扫描的概念和方法 - CORE
面向未来的技术分析方法在实现早期预警信号检测和主动政策行动方面可以发挥重要作用，这将有助于政策制定者和决策者在当今复杂且相互依存的环境中更好地做好准备。本文分析了“新兴科学技术问题扫描”项目中应用的不同水平扫描方法和手段。本文提供了比较分析以及对政策制定者在确定需要制定政策的领域时的需求的简要评估。本文认为，选择最佳的扫描方法和手段取决于背景和内容问题。同时，水平扫描过程、方法和结果中存在一些问题，从业者和政策制定者都应牢记这些问题。
扫描电子显微镜计量学中的关键问题
当尺寸减小到 0.6 μm 时，微处理器的速度可以提高到 100 MHz 或更高 [32]。在制造过程中必须监测 CD 和其他尺寸。光学显微镜、扫描电子显微镜和各种形式的扫描探针显微镜是用于亚微米计量的主要显微镜技术。光学显微镜无疑是这三种显微镜中最古老的一种，已存在 300 多年。在此期间，光学显微镜的方法已经相当成熟。但是，即使有这些时间和研究致力于开发这项技术，光学亚微米计量仍然有局限性 [72]。这些是光的物理基础属性。一旦认识到这些限制，人们就认为电子显微镜将成为亚微米计量的首选计量工具。不幸的是，
扫描电子显微镜校准标准的测量及不确定度
采用该工艺已生产出多片复合板，每片包含5到10个间距，间距范围为0.5 μm到50 μm。对于每一问题，从板上剪下尺寸为9 mm x 9 mm的单个样品，并将其侧面安装在钢制支架上进行金相抛光。通常在抛光过程中，软材料的去除速度比硬材料快，但扫描隧道显微镜 (STM)、原子力显微镜 (AFM) 和触针轮廓仪的图像都显示，抛光后，SRM 的金线突出镍表面约 30 nm（图 3）。我们推测，热处理可能形成了硬质金镍合金，或者由于抛光中的化学机械效应，镍的去除速度比金的去除速度快。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
机载激光扫描的潜力
从冰川高山高精度生成 DGM - 机载激光扫描的潜力 Dominik Lenhart1、Helmut Kager2、Konrad Eder3、Stefan Hinz1、Uwe Stilla3 1 慕尼黑工业大学遥感方法学主席 2 维也纳工业大学摄影测量与遥感研究所³摄影测量与遥感系，慕尼黑工业大学 摘要：机载激光扫描 (ALS) 提供了以高度自动化生成高精度数字地形模型 (DGM) 的可能性。虽然这项技术在农村和城市地区的准确性潜力已经在许多研究和应用中得到证明，但本文分析了这种记录方法在冰川高山中的准确性潜力。结果表明，通过同步条纹调整进行地理配准可以最大限度地减少相邻纵向条纹之间的差异，并将数据添加到几厘米的 GPS 护照信息中。例如，在雪面等光滑区域，内部精度为 5-8 厘米，在较粗糙的岩石区域，内部精度约为 17-30 厘米。除了高精度之外，数据集的点密度还提供了一个有趣的分析方面。例如，冰川舌区域的部分记录失败（由吸收和可能的定向反射引起）——这对于 DGM 来说本质上是负面的——开辟了新的调查可能性，例如当地的 S
机载激光扫描原理
激光扫描提供没有结构元素的点云。另一方面，高质量的数字地形模型在考虑地形结构元素方面表现出色。IPF 开发的结构线检测方法基于应用于数字地形模型的水流分析（Rieger，1992 年）。这种方法仅限于河流为主的地区，这些地区的地表由水流形成。利用这种算法可以提取显示水流最多的 3D 河流线。这种线信息可用于获得具有高地貌质量的数字地形模型（Gajski，2000 年）。这种方法在某些地区显示出合理的结果，但在平坦地区存在问题，因为无法很好地确定水流。第二种方法专注于断线的推导，特别是堤坝上边缘的断线。它在对象空间中对原始点及其 x、y 和 z 坐标进行操作。在迭代过程中，原始点被分类到相对于断线的“左”和“右”区域。这些区域由一对移动平面近似。此方法的详细信息和第一批结果在出版物（Kraus，Pfeifer，2001）中介绍。目前，我们正在对该方法进行改进和进一步开发。
最小二乘匹配与机载激光扫描数据...
机载激光扫描中的许多任务都需要建立相邻条带点数据之间的对应关系，或在点云和物体模型之间建立参考。这些任务可以通过将激光扫描仪数据（通常是不规则分布的 2 1 / 2 -D 点）插入到规则网格并应用标准摄影测量匹配技术来解决。相反，本文提出了一种基于三角不规则网络结构中的原始数据点的最小二乘匹配公式，从而避免了插值引起的降级效应。该技术确定所有三个坐标方向的偏移及其协方差矩阵。可以证明，在部分遮挡的情况下，将匹配技术应用于激光扫描仪数据会导致偏移参数出现较大的系统误差。基于 TIN 结构的所提出的公式允许进行多种扩展以解决此问题。