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World File Search System卫星图像
卫星图像测量鲸鱼的潜力
摘要：非常高分辨率（VHR）卫星图像的出现（少于1 m的空间分辨率）正在生态和保护生物学领域创造新的机会。次级分辨率图像的进步在实地特征的检测和识别方面提供了更大的信心，从而扩大了可能的研究问题领域。迄今为止，VHR图像研究主要集中在陆地环境上。但是，在过去的二十年中，使用该技术检测鲸类动物已经取得了进步。随着计算能力和传感器分辨率的进步，使用VHR卫星图像具有自动检测和分类过程的VHR卫星图像的大规模VHR海洋调查的可行性有所增加。对自动调查的初步尝试显示出令人鼓舞的结果，但需要进一步的发展来确保可靠性。在这里，我们讨论了可以使用VHR卫星图像来解决鲸鱼保护中的紧急问题的未来方向。我们强调了当前对自动检测的挑战，并将该技术的使用扩展到所有海洋和各种鲸鱼。为了实现盆地规模的海洋调查，目前不可行任何传统的测量方法（包括船基和航空调查），未来的研究需要生物学，计算科学和工程学之间的合作努力，以克服目前对该平台使用的挑战。
将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
PulseSatellite：一种利用人机反馈回路进行人道主义背景下的卫星图像分析的工具
简介 在处理冲突和人道主义危机时，准确及时的卫星图像分析是支持实地关键行动的关键。使用案例包括监测人口流离失所、绘制定居点地图、评估损害、与侵犯人权相关的火灾探测、交通网络损坏、评估洪水或确定地震、火山、气旋和山体滑坡的直接影响（Lang 等人，2015 年）。在这些情况下，提供决策重要信息的自动化流程必须经过仔细验证和调整以实现最佳性能，因为误报可能会危及人类生命。虽然存在几种通用卫星图像分析工具，但很少有工具是针对人道主义用例设计和优化的。PulseSatellite 是一种借助神经网络分析卫星图像的工具，它试图在模型推理过程的不同阶段加入人机交互，以在人道主义背景下实现最佳结果和专家验证。用于实施和部署 PulseSatellite 的概念框架此前已在 (Quinn et al. 2018) 中提出。
使用夜间卫星图像评估沙特阿拉伯住宅太阳能屋顶潜力：利雅得市的研究
© 版权所有 2019 阿卜杜拉国王石油研究中心（“KAPSARC”）。未经 KAPSARC 适当授权，不得使用本文件（及其所含的任何信息、数据或材料）（“文件”）。未经 KAPSARC 书面许可，不得全部或部分复制本文件。KAPSARC 不作任何明示或暗示的保证、陈述或承诺，也不承担任何直接或间接的法律责任，也不对文件中所含任何信息的准确性、完整性或实用性负责。文件中的任何内容均不构成或暗示构成建议、推荐或选择。本出版物中表达的观点和意见均为作者的观点和意见，并不一定反映 KAPSARC 的官方观点或立场。
CCSDS 无损多光谱和高光谱卫星图像压缩标准的实施
本文介绍了符合空间数据系统咨询委员会 (CCSDS) 121.0-B-2 和 CCSDS 123.0-B-1 无损卫星图像压缩标准的两个知识产权 (IP) 核的建模、设计和实现。CCSDS 121.0-B-2 描述了一种基于 Rice 自适应编码的无损通用压缩器。CCSDS 123.0-B-1 标准描述了一种专为高效机载高光谱和多光谱图像压缩而设计的无损算法，它基于预测和基于熵的编码结构。后者提供了两种选项：样本自适应和块自适应编码器，对应于 CCSDS 121.0-B-2 算法。这些 IP 核被设计为独立的压缩器，但由于专用接口，它们可以轻松地以即插即用的方式组合在一起使用。此外，还提供了用于配置和外部存储器访问的标准接口。设计过程包括考虑几种不同的硬件架构，以便同时最大化吞吐量并优化机载资源的要求。这两个 IP 都符合标准中考虑的高可配置性。获得的 VHDL 代码完全独立于技术，因此可用于针对太空环境中感兴趣的任何现场可编程门阵列 (FPGA) 或 ASIC，旨在在卫星中高效执行压缩，尽管固有的
使用内部灰度方差和数字表面模型从卫星图像中自动检测建筑物
摘要 自动建筑物提取最近被认为是遥感操作中的一项活跃研究。它已经进行了 20 多年，但由于图像分辨率、变化和细节级别，自动提取仍然遇到问题。由于物体密度高和场景复杂，这将是一个更大的挑战，尤其是在城市地区。本文将介绍一个高分辨率全色图像的理想框架，有助于可靠和准确的建筑物提取操作。提出的框架以及对领域知识（空间和光谱特性）的考虑提供了诸如场景中物体的性质、它们的光学相互作用及其对结果图像的影响等特征。为了更好地分析场景的几何性质，我们使用数字表面模型 (DSM)。已使用来自 IKONOS 和 QuickBird 卫星的各种图像对提出的算法进行了评估。结果表明，与最先进的方法相比，所提出的算法准确且有效。
卫星图像的大气/地形校正...
5.60 辐射光谱抛光。.............................102 5.61 平场辐射抛光。.............................103 5.62 推扫式辐射抛光。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104 5.63 光谱微笑插值 ...............................105 5.64 阴影边框去除工具 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 5.65 模拟模块菜单。.................................108 5.66 视反射率计算 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 5.67 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .111 5.68 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................112 5.69 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。113 5.70 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114
尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除
使用 TWI 和卫星图像进行土壤水分建模...
摘要................................................................................................................................................................ i