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World File Search System卫星图像
KGK 计划 - 第八届太空资源会议
12:00 – 12:15 Aram Takmadzan (华沙大学) 使用 Landsat 卫星图像了解 1984 年至 2022 年塔特拉山树木林的植被状况变化 12:15 – 12:30 Jakub Hempel (克拉科夫 AGH 大学) 揭开奥得河灾难的面纱：卫星成像和内陆水质监测的未来 12:30 – 13:30 午餐休息/海报展示 (主席：Piotr Kulinowski) – 第 2 部分
印度如何利用其屋顶太阳能潜力？
第三，促进太阳能技术，储能解决方案和智能网格基础设施的研发可以降低成本，提高性能并提高RTS系统的可靠性。例如，技术解决方案可以帮助使用无人机和/或卫星图像来简化RTS采用，以分析屋顶上无阴影区域；建筑模式，高度和密度；和能耗趋势。这种解决方案可以为利益相关者提供准确的可行性评估和最佳的RTS系统设计，并帮助确定合适的屋顶以实现1千万目标。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
最佳选择城市二氧化碳的卫星XCO2图像...
摘要。从CO 2柱平均干摩尔分数（XCO 2）的Spaceborn图像中估算城市CO 2发射的兴趣越来越大。排放估计方法已被广泛测试并应用于实际或合成图像。但是，仍然缺乏选择值得处理的图像的客观标准。这项研究分析了一种自动化方法的性能，用于估计城市排放作为目标城市和大气条件的函数。，它使用具有合成真理的合成数据和9920 XCO 2的合成卫星图像在全球最大的31个城市中，由全球自适应网格模型，海洋 - 陆地 - 大气模型（OLAM）产生，在这些城市高度重大的城市中放大。我们使用一种应用于这种合成图像集合的决策树学习方法根据这些发射和大气条件来定义标准，以选择合适的卫星图像。我们表明，基于高斯羽流模型的发射估计方法的自动化方法设法估算了92％的合成图像。我们的学习方法确定了两个标准，即风向的空间可变性和目标城市的排放预算，这些预算折磨了其处理的图像，其处理可得出合理的发射估计，从而从那些处理产生大量的估计。图像对应于风向低空间可变性（小于12°）和高城市排放（大于2.1 kt co 2 H-1）的图像占图像的47％，并且其处理的相对误差在发射范围内产生了相对误差，中位数为-7％，二级分支范围
新闻稿 - Fraunhofer EMI
气候变化给我们带来了巨大的挑战。其中之一就是水资源。为了在未来更有效地管理资源，特别是在农业领域，位于耶拿的弗劳恩霍夫应用光学和精密工程研究所 IOF 和位于弗莱堡的弗劳恩霍夫高速动力学研究所 Ernst-Mach-Institut, EMI 与 SPACEOPTIX 和 ConstellR 公司（两家公司都是弗劳恩霍夫协会的子公司）合作，开发了一种新型镜面望远镜。该望远镜是测量仪器的一部分，它将从国际空间站 ISS 测量地球的水循环。热红外摄像机将用于测量地球的地表温度。该测量仪器是所谓微型卫星星座的前身，这些卫星星座将在不久的将来提供更全面的数据。新的卫星图像为气候变化提供答案卫星图像在收集有关地球生态圈的信息方面已经发挥了重要作用——而且它们的重要性还在不断增加。这些从太空获得的数据提供了有关其地质、天气现象和农业生产周期等的信息。由于气候变化的影响难以预测，来自地球观测的新的、有意义的和多样化的数据现在对于对农作物产量进行早期和可靠的预测是必不可少的。因此，为了获得具有高空间分辨率和时间覆盖范围的最新和准确的信息，在不久的将来，全球和本地数据将通过
Kyber Space，Kyber Room，Kyber-Vall，网络空间
该术语在通过卫星通过卫星进行的所有数据技术通信上使用，无论是航天器是否将卫星图像，信息，信息发送给我们，同时在前往邻近的太阳，月亮，土壤，三月之间，以及电缆和天线，无线电信号传输中的所有内容，数字功能是信息信号。主要是，我们认为，诸如Google，Yahoo，Face-Book，以及作为州和私人公司的电子邮件沟通等信息设备以及个人团体在这篇文章中彼此提供了传播服务，以及其他所有会议，新闻，新闻和学习计划以及娱乐，游戏，游戏，工作。您可以独自建立kyber空间。