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World File Search System光检测
加拿大艾伯塔省油砂地区的土地覆盖与生物多样性的地位
ABMI在OSR中有350个监视位点，迄今已访问了328个（图2）。在每个地点，我们记录存在并测量各种栖息地特征的物种。ABMI使用精细分辨率图像，光检测和范围（LIDAR）数据和卫星图像来监测人足迹和栖息地的状态和趋势。这些数据集用于确定人类土地使用，栖息地和物种丰度之间的关系。
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更粗略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。
fisica / Physics中的博士学位-40周期< / div>
在此博士学位计划中，我们旨在合成和表征由多个组件制成的胶体纳米晶体，其中一个是金属卤化物。这些材料有望在发光设备以及光催化和光检测中具有吸引力的应用。该程序的一个重要方面将是通过组合光学和结构技术对准备好的样品进行彻底的高级表征。该项目将在Genova的Politecnico di Milano和意大利技术学院之间进行合作。
有机近红外光电探测器的内在探测限
近红外（NIR）光检测是对应用程序，例如监视系统，面部识别，工业排序和检查，脉搏氧化，光学相干性层析成像和成像等应用中对技术解决方案不断增长的需求的关键。[1-10]无机半导体（例如GE，INGAAS，PBS和HGCDTE）允许宽带光检测从0.8至10 µm，在10 10 Jones附近或更高范围内具有特定的检测（D *）。[11]同时，其中一些传统材料含有有毒的重金属，总体生产成本相当高。此外，商业NIR成像传感器的分辨率有限，这与光活性层通过电线键入电气连接安装到硅读出的集成电路（ROIC）的事实有关。[12]这将最小的像素螺距限制在大约10 µm上，因为需要ROIC和活动层之间非常精确的对齐。为了允许像素大小的缩放，一项持续的努力集中在ROIC上直接生长光活性层。然而，由于活性层与ROIC或电气互连之间的热膨胀系数的差异，经常观察到温度波动时的设备分解。[13]调用半导体的另一个限制是它们的宽带吸收。这只能通过增加设备复合度来实现波长的选择性，例如通过其他光学滤镜和二分色棱镜，并对空间分辨率提出了额外的限制。[14]
使用基于人工智能的远程技术估算亚马逊碳储量...
森林监测系统的设计。这涉及到森林资源清查设计、分层、抽样、池、准确性/不确定性评估以及地面清查与遥感和建模方法的结合等问题。计算方法可以提供有价值的工具来支持开发针对这一环境问题的有效解决方案。在本文中，我们介绍了一些正在进行的研究计划，以解决碳储量估算问题。我们感兴趣的是通过外推和空间化来估计碳储量，基于地面森林清查，结合高分辨率卫星、雷达和激光雷达（光检测和测距）3D 技术的异构遥感图像源。我们的目标之一是确定碳储量。