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World File Search System光谱数据
使用高光谱数据的机器学习分析
小行星（99942）apophis在2029年的地球飞行中可能会经历局部表面运动。因此，由于较新鲜的基础材料的暴露，重新铺面会表现为表面光学成熟的突然局部变化。因此，高空风化的光谱S型表面将在光学上与光谱Q型相似。机器学习代码（Korda等人2023）已开发出基于Q – S空间量表上的频谱匹配评分来检测空间沃特水平。该代码已在小行星的遗留空间分辨光谱上进行了测试（25143）Itokawa揭示了局部空间沃思趋势（图1）。该代码可以通过ESA Satis，Ramses或Nasa Osiris-Apex航天器来应用于小行星apophis的高光谱观察，以产生apophis的空间威型图，并检测与Apophis遭遇的局部变化。
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
IAEA-TECDOC- 1363 使用伽马射线光谱数据进行放射性元素测绘的指南
现代计算机数据处理的使用使得引入新的解释方法成为可能，并且在解决地质和环境问题时实现了更高的可靠性。本报告的目的和范围是介绍伽马射线光谱法在辐射环境中应用的理论背景，并根据现有知识强调和说明该领域的新程序。本报告介绍了放射性的原理、当代辐射单位、伽马射线光谱法的基本原理及其在机载、地面、车载、钻孔和实验室测量中的应用。伽马射线光谱法在环境研究和地质测绘中的应用示例说明了使用此方法进行数据采集、处理和报告的条件、要求和程序。
IAEA-TECDOC- 1363 使用伽马射线光谱数据进行放射性元素测绘的指南
现代计算机数据处理的使用使得引入新的解释方法成为可能，并且在解决地质和环境问题时实现了更高的可靠性。本报告的目的和范围是介绍伽马射线光谱法在辐射环境中应用的理论背景，并根据现有知识强调和说明该领域的新程序。本报告介绍了放射性的原理、当代辐射单位以及伽马射线光谱法的基本原理及其在机载、地面、车载、钻孔和实验室测量中的应用。伽马射线光谱法在环境研究和地质测绘中的应用示例说明了使用此方法进行数据采集、处理和报告的条件、要求和程序。
IAEA-TECDOC- 1363 使用伽马射线光谱数据进行放射性元素测绘的指南
现代计算机数据处理的使用使得引入新的解释方法成为可能，并且在解决地质和环境问题时实现了更高的可靠性。本报告的目的和范围是介绍伽马射线光谱法在辐射环境中应用的理论背景，并根据现有知识强调和说明该领域的新程序。本报告介绍了放射性的原理、当代辐射单位、伽马射线光谱法的基本原理及其在机载、地面、车载、钻孔和实验室测量中的应用。伽马射线光谱法在环境研究和地质测绘中的应用示例说明了使用此方法进行数据采集、处理和报告的条件、要求和程序。
IAEA-TECDOC- 1363 使用伽马射线光谱数据进行放射性元素测绘的指南
现代计算机数据处理的使用使得引入新的解释方法成为可能，并且在解决地质和环境问题时实现了更高的可靠性。本报告的目的和范围是介绍伽马射线光谱法在辐射环境中应用的理论背景，并根据现有知识强调和说明该领域的新程序。本报告介绍了放射性的原理、当代辐射单位、伽马射线光谱法的基本原理及其在机载、地面、车载、钻孔和实验室测量中的应用。伽马射线光谱法在环境研究和地质测绘中的应用示例说明了使用此方法进行数据采集、处理和报告的条件、要求和程序。
使用校准场定量估计机载高光谱数据中的粘土矿物
摘要。我们评估了在蒙古某铜矿床环境中，一种新型系统像素清晰校准场在航空高光谱矿物测绘中应用的机会和性能。校准场旨在用于估计特定地质场景中单个像素中关键矿物的灵敏度和量化。校准场的布局由两种不同的含铜岩石样品、一种来自矿山的低铜含量岩石材料、来自矿山的尾矿材料和具有明确已知光谱特征的校准材料组成。样品材料的缩放覆盖范围旨在开发统计方法，以基于像素的方法量化航空调查中的目标矿物。数据收集包括使用地球化学、X 射线衍射以及微观和电子光栅微观方法描述校准材料。使用可见光和近红外机载传感器以及短波红外机载传感器，从六个高度多次重复收集校准场的数据。经过像元校正和大气校正后，对1400、1900、2200nm处黏土矿物的吸收特征进行了精确测量和统计分析，给出了覆盖率与吸收特征特别是在2200nm附近的相关性，以及飞行高度对探测灵敏度的影响和
大科学。巨大的影响。
- Atomai软件库的创建者和首席开发人员，用于显微镜数据的深度/机器学习分析（https://github.com/pycroscopy/atomai）。- GPIM软件包的创建者和首席开发人员，用于应用高斯流程和贝叶斯优化在成像和光谱数据集中（https://github.com/ziatdinovmax/gpim）。- 图像和光谱分析中的变异自动编码器应用的Pyraved软件包的创建者和首席开发人员（https://github.com/ziatdinovmax/pyravy）。- 对Pycroscopy生态系统（https://github.com/pycrsoscopy）中各种包装的积极贡献，包括用于存储和可视化高维成像和光谱数据的软件包。荣誉和奖项：
d-orbit启动第12轨道运输任务
•Intuition-1，AAC Clyde空间的6U史诗般的观察卫星：由KP Labs配备了高级高光谱仪器，Intuition-1设置为提供高分辨率，多个波段，高光谱数据，远远超过了人眼颜色检测的能力。的核心是新型的数据处理单元豹，旨在利用神经网络进行轨内数据处理，标志着空间行业内人工智能应用的显着飞跃。KP实验室预见了Intuition-1上的技术在各种领域中起着关键作用，包括农业，林业，采矿，环境保护和国防。主要针对农业部门，收集到的高光谱数据将是优化作物产量的强大工具，以及早期发现入侵物种，害虫和土壤组成的微妙变化。
