XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System光谱信息
使用融合...绘制城市树冠覆盖图
关键词：树冠覆盖、机载 LiDAR、图像数据、NDVI、数据融合 摘要：城市绿地，特别是城市树木，在提高城市宜居性方面发挥着关键作用。获得准确且最新的树冠覆盖图对于城市绿地的可持续发展至关重要。LiDAR 点云广泛用于建筑物和树木的测绘，并且已经提出了多种 LiDAR 点云分类技术用于自动测绘。然而，城市地区树冠形状的复杂性可能会影响从 LiDAR 数据自动提取树木的点云分类技术的有效性。多光谱影像为 LiDAR 数据提供互补信息，可以提高点云分类质量。本文提出了一种从融合的 LiDAR 点云和多光谱卫星图像数据中提取树冠覆盖的可靠方法。所提出的方法最初将每个 LiDAR 点与来自联合配准的卫星图像数据的光谱信息相关联。它计算每个 LiDAR 点的归一化差异植被指数 (NDVI) 值，并纠正被错误分类为建筑物的树点。然后，应用考虑 NDVI 值的树点区域增长。最后，利用分类为树点的 LiDAR 点生成树冠覆盖图。所提出的树冠性能
枪声识别的机器学习分析
公共安全是全球任何城市的重要问题。为了确保执法部门快速响应，可靠且逼真的枪声检测系统必不可少。为了加快调查进程，必须了解犯罪现场，并且当局应有能力重现现场。强大的枪声识别系统将通过协助犯罪现场重建、估计射手的位置和射弹的轨迹以及核实目击者提供的细节而变得有用。随着犯罪率的上升，视听监控系统越来越受欢迎。ShotSpotter [ 1 ] 是 SoundThinking 推出的 SafetySmart 平台中的枪声检测系统。执法机构通过在城市地区战略性地放置音频和视频传感器网络来使用 ShotSpotter。该系统捕捉所有周围的声音；如果它检测到任何枪声，它会对位置进行三角测量并向有关当局发出警报。该系统收集并分析数据，以创建易发生枪支暴力地区的地图。但是，该系统不会提供有关暴力事件所用枪支的信息，并且可能会对汽车回火或烟花等声音发出误报。大多数关于枪声检测系统的研究都使用来自使用多个麦克风或传统录音设备的严格受控环境的训练数据 [ 2 ]。此类数据通常仅包含光谱信息，因此使用几种模式识别方法来实现没有任何空间信息的枪声检测系统。输入时域信号通常分为多个短窗口帧和一些广泛使用的特征 - 例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），线性预测系数（LPC），线性预测倒谱系数
离散波长 DOAS NO2 斜柱检索...
摘要。卫星 NO 2 数据在空气质量研究中的应用日益表明，需要进行具有更高空间和时间分辨率的观测。NO 2 昼夜循环研究、全球郊区观测和排放点源识别是一些重要应用的例子，而这些应用无法在现有仪器提供的分辨率下实现。提高空间分辨率的一种方法是减少检索所需的光谱信息，从而允许使用传统 2-D 探测器的两个维度来记录空间信息。在这项工作中，我们研究了使用 10 个离散波长和成熟的差分光学吸收光谱 (DOAS) 技术来检索 NO 2 斜柱密度 (SCD)。为了测试这个概念，我们使用了来自世界各地不同地区的单个 OMI 和 TROPOMI 1B 级扫描带，这些扫描带既包含清洁区域，也包含严重污染区域。为了离散化数据，我们模拟了一组以 NO 2 吸收截面的各个关键波长为中心的高斯光学滤波器。我们使用 DOAS 算法的简单实现对离散数据进行 SCD 检索，并将结果与相应的 2 级 SCD 产品（即 OMI 的 QA4ECV 和 TROPOMI 业务产品）进行比较。对于 OMI，我们离散波长检索的总体结果与 2 级数据非常吻合（平均差异 < 5 %）。对于 TROPOMI，一致性很好（平均差异 < 11 %），由于其信噪比更高，不确定性较低。这些差异主要可以通过检索图像的差异来解释
s41598-020-60092-5.pdf
多维相关磁共振成像 (MRI) 是一种新兴的成像方式，它能够根据系统中水的化学和物理相互作用来解开高度异质和不透明的系统。使用这种方法，传统的三维 MR 标量图像被空间分辨的多维光谱所取代。随之而来的微观结构和化学信息的丰富是一个福音，但也带来了一个真正的挑战：如何将其提炼并细化为图像，同时保留其重要成分？在本文中，我们介绍了一个通用框架，该框架可保留空间分辨多维数据的光谱信息。在单个体素级别上对重要光谱成分赋予相同的权重，从而得到一个汇总的图像光谱。然后使用该光谱来定义感兴趣的光谱区域，这些区域用于重建亚体素成分的图像。使用数值模拟，我们首先表明，与传统方法相反，所提出的框架保留了光谱分辨率，进而保留了重建图像的灵敏度和特异性。保留的光谱分辨率首次允许观察人类大脑的一系列不同的 T 1 − T 2 − D 分量图像。亚体素分量的稳健生成图像克服了 MRI 有限的空间分辨率，从而推动多维相关 MRI 充分发挥其潜力。
gmd@csb.db：GOLM代谢数据库
摘要摘要：代谢组学，特别是气相色谱 - 质谱法（GC -MS）基于生物提取物的代谢物培养物，正迅速成为功能基因组学和系统生物学的基石之一。代谢物促进在发现药物或除草剂的作用方式以及揭示基因表达改变对生物技术应用中代谢和生物性能的影响方面具有深刻的应用。因此，许多实验室都需要使用该技术。为此，需要开放的信息交换，就像已经针对转录本和蛋白质数据实现的那样。代谢物培养的主要步骤之一是在高度复杂的生物样品中代谢物中的代谢物明确鉴定。质谱的集合（构成已知或未知确切的化学结构的代谢产物）代表了汇集目前在世界许多实验室中执行的识别工作的最有效方法。在这里，我们提出GMD，GOLM代谢组数据库，一个开放访问代谢组数据库，该数据库应启用这些过程。GMD提供了公众访问Cusmom质谱库，代谢物专业实验以及其他信息和工具的访问权限，例如关于方法，光谱信息或化合物。主要目标是代表一个通过多学科合作来开发和改善代谢组学的实验研究活动和生物毒素格式的交换平台。可用性：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.de/gmd.html联系：steinhauser@mpimp-golm.mpg.de补充信息：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.mpg.de/
SRG/EROSITA扩散软X射线背景
上下文。SRG/EROSITA全套调查（ERASSS）结合了完整的天空覆盖范围的优点和电荷夫妇设备提供的能量分辨率，并提供了迄今为止漫射软X射线背景（SXRB）的最整体和最详细的视图。当太阳能电荷交换排放最小，提供SXRB的最清晰的视图时，第一个ERASS（ERASS1）以太阳能最小值完成。目标。我们旨在从西部银半球中SXRB的每个组成部分中提取空间和光谱信息，重点是局部热气泡（LHB）。方法。，我们通过将天空分为相等的信号到噪声箱，从西部银半球的几乎所有方向提取并分析了Erass1光谱。我们将所有垃圾箱装有已知背景成分的固定光谱模板。结果。我们发现LHB的温度在高纬度（| b |> 30°）处表现出南北二分法，南方更热，平均温度为Kt = 121。8±0。6 eV，北部为kt = 100。8±0。5 eV。 在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。 LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。 EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。 特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。 这可能表明LHB向高银河纬度开放。5 eV。在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。这可能表明LHB向高银河纬度开放。假设恒定密度，我们还通过EM LHB构建了三维LHB模型。LHB的平均热压为P热 / K = 10 100 + 1200 - 1500 cm-3 K，值低于典型的超新星残留物和风吹出的气泡。
在激发状态下的量子保真度敏感性...
由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置，以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜（Quasilinear）物种 - 由大峰值运动使其富有谱图，因此，的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念，一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值，以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具，因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法，其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法，尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素，并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型（VM）属于一个模型家族，该模型分配了U（n + 1）代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义，该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例，以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中，由Iachello引入，双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26]，并且动态代数为u（3+1）= u（4），由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求，自然而然地驱动着vibron模型（2DVM）的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28，35-37]，拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。
使用UAV多光谱图像的葡萄园冠层检测的不同计算机视觉方法的比较
在葡萄栽培中，通过超高的空间分解图像快速而准确地获取了冠层光谱信息以进行决策支持。普遍的做法涉及使用从纯藤冠像素获得的光谱数据创建活力图。基于对象的图像分析（OBIA）在常规方法中表现出由于其特征提取的功能而在树冠分类中表现出合理的效率。近年来，深度学习（DL）技术在果园监测中表现出了巨大的潜力，并利用了它们自动学习图像特征的能力。这项研究评估了不同方法的性能，包括掩盖R-CNN，U-NET，OBIA和无监督方法，以识别纯冠类像素。比较了阴影和背景检测方法的有效性以及错误分类像素对NDVI的影响。将结果与2021年和2022年生长季节进行的农艺调查进行了比较，重点是两个不同的物候阶段（BBCH65-BBCH85）。蒙版R-CNN和U-NET在整体准确性（OA），F1得分和与联合（IOU）相交方面表现出卓越的性能。在OBIA方法中，高斯混合模型（GMM）被证明是冠层分割的最有效的分类器，并且支持向量机（SVM）也表现出合理的稳定性。相反，随机森林（RF）和K-均值的准确性和较高的错误率产生了较低的误差率。由于准确性有限，因此在葡萄园行高的葡萄园排被高估了，而对于高活力的檐篷，NDVI被低估了。可显着提高确定系数，以进行总叶面积（TLA）与源自蒙版R-CNN和U-NET得出的NDVI数据之间的比较。还发现了来自GMM和SVM算法的NDVI数据的正相关性。关于叶叶绿素（CHL）和NDVI相关性，蒙版R-CNN和U-NET方法显示出较高的性能。此外，TLA和投影冠层区域（PCA）之间的关系得到了U-NET和Mask R-CNN的明显代表，而不建议使用PCA来估计叶绿素含量。这项调查确定，改善了葡萄树冠划界的贡献，可改善葡萄园活力监测，为葡萄酒生长提供了更准确，更可靠的农艺信息，以进行管理决策。
项目标题：生物学样本中新的第二次谐波生成方式，以分离胶原蛋白和肌球蛋白
肌球蛋白移动真核生物的肌肉，是一种微小的分子运动[1]。它通过消耗三磷酸腺苷（ATP）来产生力并进行机械工作。作为线性电动机，它可以通过活细胞内的细胞骨架的轨道样肌动蛋白丝或微管进行运动。以这种方式，亚细胞结构，以及较大的单位（例如细胞或生物）可以以定向方式移动[1，2]。使用基因工程方法，已经有可能产生向后移动的肌球蛋白纳米运动[3]。X射线结构分析和动力学研究等方法进一步阐明了具有技术兴趣的运动蛋白的有序纳米结构的自我组织。对于分子医学，了解分子线性运动和组织中稳定结构之间的结构关系也很重要。骨骼肌由伸长的纤维细胞和肌纤维沿整个长度平行排列[1]组成。肌原纤维包含纵向肉瘤，其肌动蛋白肌膜的高阶和肌球蛋白蛋白具有收缩。骨骼肌的众所周知的横向条纹是由于肌纤维在肌肉纤维中的平行排列而产生的（图1）。几种肌肉纤维沿相同方向捆绑在一起。这些由细胞外基质的结构蛋白（尤其是胶原蛋白纤维）组织。从胶原蛋白家族的大而异构的群体中，发现大部分是纤维状胶原蛋白。但是这种变化可能具有很大的潜力。由于非中心对称结构，胶原蛋白和肌球蛋白的特异性显微成像是可能的[4,5,6,7,8]。使用聚焦激光辐射的超短脉冲会导致瞬态高功率密度和二阶频率加倍（第二次谐波产生，SHG）[7，8]。通过在近红外范围内使用激发波长，第二个谐波渗透到组织中，肌肉组织可以在三个维度中无损地映射（图2）。SHG极化法可用于区分肌球蛋白和胶原蛋白，并进一步胶原蛋白纤维的方向[7，8，9]。可以通过对向后信号进行评估来获得进一步的对比信息。到目前为止，几乎没有任何方法可以调节SHG生成波长以区分肌球蛋白和胶原蛋白纤维[8，9]。但是，一些矛盾的结果要求通过评估光谱信息进行多模式研究。到目前为止，在生物样品中的第二次谐波中，尚未证明完全kleinman对称性的假设和SHG效率的单调降低。相反，最近的研究表明了一种复杂的行为，更明显地使用向后信号而不是前向信号[8，9]。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。