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World File Search System光检测
单光子激光元的分辨率限制-CVF Open Access
单光子光检测和范围（LIDAR）系统通常配备一系列检测器，以提高空间分辨率和传感速度。但是，考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量，当更多像素在单位空间中堆积时，每像素信号到噪声（SNR）将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术，得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差（MSE）。理论预测与模拟和实际数据良好。
ramdhan.pdf - 特温特大学学生论文
地表温度异常和地质结构是地下地热潜力的重要指标。许多来自太空平台的遥感数据已被用于调查这些指标。然而，典型的粗空间分辨率被发现是卫星图像在详细探测地热温度异常和地质结构方面的一个突出限制。在这项研究中，首次使用高分辨率机载遥感（包括热红外 (TIR) 和光检测和测距 (LiDAR) 数据）的集成来调查印度尼西亚 Bajawa 地区的地表地热指标。这项研究旨在评估 TIR 和 LiDAR 数据的集成在技术上是否可靠，以及是否可以为地热资源勘探的传统 3G 调查（地质、地球物理和地球化学）提供附加信息。
使用机载 LiDAR 数据识别丛林火灾风险... - AFAC
在本项目中，我们确定了一种方法，将丛林-城市交界处的植被分层为相对丛林火灾风险的离散区域。 LiDAR（光检测和测距）数据用于确定坡度和坡向等地球物理特征以及植被和燃料特征（如冠层高度和密度）的差异，以突出显示不同土地使用期限内丛林火灾风险高、中、低的区域。该方法简单且可在广阔区域重复使用，因为它是 LiDAR 数据驱动的。它显示出作为可靠且一致的技术前景，可用于支持治疗优先级的决策。该方法将作为桌面练习扩展到 MW 水道网络和毗邻土地，以系统地确定和优先考虑丛林火灾风险缓解计划的预算支出。
Lidbot（2D映射的自动启动）
本文介绍了一种自主机器人系统，该系统采用LiDAR（光检测和范围）技术，该技术由Raspberry Pi 4单板计算机驱动，并与机器人操作系统2（ROS2）无缝集成，以实现2D映射和同时本地化和绘图（SLAM）在印地环境中。Raspberry Pi 4用作板载计算机，负责处理LIDAR数据，传感器融合，控制算法以及与外部设备的通信。ROS2充当中间件，确保无缝使用传感器，控制算法和可视化工具。实施SLAM算法是该项目的重要方面，允许机器人同时确定其在该地图中的位置，允许机器人构建复杂的环境2D地图。此信息对于在动态室内环境中的安全有效导航来说是必不可少的。
Microsoft Word-使用LIDAR POINT CLOUDS.DOC
摘要 - Terrain表面粗糙度是一个抽象的概念，其定量描述通常是模糊的。因此，文献中使用了各种粗糙度指数，其选择通常在应用中具有挑战性。本研究比较了通过五个常用粗糙度指数量化的地形表面粗糙度图，并探索了它们在四个不同表面复杂性的四个地形表面的相关性。这些表面由使用空中激光雷达（光检测和范围）数据构建的数字高程模型（DEM）表示。这项研究的结果揭示了得出的局部表面粗糙度图的全局模式的相似性以及其局部模式的区别。后者表明在研究中考虑多个指数的重要性，在该研究中，局部粗糙度值是随后分析的关键输入。
施工后湿地和水体监测计划
机构 美国陆军工程兵团、明尼苏达州污染控制局和明尼苏达州自然资源部 BMPs 最佳管理实践 BWSR 明尼苏达州水土资源委员会 C 保守系数 Enbridge Enbridge 能源有限合伙公司 EPP 环境保护计划 FQA 植物区系质量评估 FQI 植物区系质量指数 INS 入侵和有害物种 L3R 或项目线 3 更换项目 LIDAR 光检测和测距 MBS 明尼苏达州生物调查局 MDNR 明尼苏达州自然资源部 MPCA 明尼苏达州污染控制局 NPCs 本地植物群落 PJD 初步管辖权确定计划 施工后湿地和水体监测计划 PWI 公共水资源清单 SOBS 具有生物多样性意义的地点 USACE 美国陆军工程兵团 USACE 许可证申请
先进水文预报服务洪水淹没测绘开发指南
缩略语 AHPS 高级水文预报服务 CNMS 协调需求管理战略 CSC 沿海服务中心 CTP 合作技术伙伴 DEM 数字高程模型 FEMA 联邦应急管理局 FGDC 联邦地理数据委员会 FIM 洪水淹没测绘 FIRM 洪水保险费率图 FIS 洪水保险研究 GCS 地理坐标系统 GIS 地理信息系统 H&H 水文和水力学 HEC-HMS 水文工程中心水文建模系统 HEC-RAS 水文工程中心河流分析系统 HUC 水文单位代码 HWM 高水位线 LiDAR 光检测和测距 NAD 北美基准 NADCON 北美基准转换 NAVD 北美垂直基准 NFIP 国家洪水保险计划 NGS 国家大地测量局 NOAA 国家海洋和大气管理局
随着人工智能的发展而进行的区域架构开发
摘要 — 本文阐述了传统的集中式架构如何过渡到分布式区域方法，以应对可扩展性、可靠性、性能和成本效益方面的挑战。本文研究了边缘计算和神经网络在实现自动驾驶汽车的复杂传感器融合和决策能力方面的作用。此外，本文还讨论了区域架构对车辆诊断、配电和智能电源管理系统的影响。本文介绍了实施有效区域架构的关键设计考虑因素，以及当前挑战和未来方向的概述。本文的目的是全面了解区域架构如何塑造汽车技术的未来，特别是在自动驾驶汽车和人工智能集成的背景下。索引术语 — 神经网络、集群、光检测和测距、全球导航和卫星系统、配电模块
网络安全评分 - 联网汽车
全球市场上联网汽车的持续增长引入了日益复杂的软件和硬件系统，通过光检测和测距、高级驾驶辅助系统和车联网通信等功能提高了安全性和便利性。尽管这些技术进步带来了变革性的好处，但这种扩张也对美国的国家安全和网络安全提出了重大挑战。除了多个连接点之外，联网汽车收集的大量数据使其成为网络攻击特别有吸引力的目标。特别是，中国持续雄心勃勃想要主导全球联网汽车市场，以及俄罗斯最近进军该行业，这些都带来了很高的风险。中国和俄罗斯长期以来都利用私营部门来支持政府支持的目标，这可能导致他们操纵或泄露数据、扰乱运营，甚至干扰美国汽车控制系统。