XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卫星图像
地球观测助力非洲粮食安全
自 20 世纪 80 年代第一颗地球观测卫星的建立以来，遥感技术就已应用于农业。卫星图像是遥感技术的主要资源，也是农业监测的潜在信息来源。使用这些卫星图像的主要好处是，它们可以更好地了解当前和过去农业活动相关的农业生产和作物特征。至于当前年份的作物活动，这些数据有助于通过将其与其他季节或平均情况进行比较来预测它们是“好”还是“坏”。目前，有不同类型的卫星图像在不同规模（地方、国家和区域）用于生产地表生物物理产品（植被指数、蒸散量、土壤水分等数据）和气候产品（降雨、辐射等），从而可以监测全球的植被、水循环、能量平衡和地形识别（Begué 等人，2006 年）。
GAO-22-106106，国家安全太空
美国情报界 (IC) 和国防部 (DOD) 尚未明确商业卫星图像获取的角色和职责。国家侦察局 (NRO) 是 IC 和 DOD 各部门商业卫星图像的主要获取者；然而，近年来，多个 DOD 组织已经获取了商业图像。没有指导意见涉及 IC 和 DOD 在这些获取中的组织角色和职责。此外，两个关键变化——商业部门的扩张和对太空的依赖增加——可能会显著增加对商业卫星图像的需求（见俄罗斯在乌克兰战争的最新商业图像图）。如果不明确角色和职责，随着 IC 和 DOD 对商业图像的兴趣日益增加，不必要的重叠的可能性只会增加。
通过遥感和 GIS 识别海湾战争对科威特地貌特征的影响
摘要 卫星图像与地形/表面地图相结合用于识别和描述科威特沙漠表面的变化，这些变化是由 1991 年海湾战争期间和之后的军事活动造成的。这些变化导致了地表沉积物和形态特征的改变，从而导致了环境恶化。地理信息系统 (GIS) 用于整合和分析来自卫星图像、地图和实地观测的多源和多尺度数据。GI 用于识别、描述和描述地形格局的变化、地表变化的性质和程度及其对环境的潜在影响。战后卫星图像与战前实地地图相关联，可以识别地表沉积物类型和地貌单元的变化，重点关注显示地表动力学变化的区域。根据地表沙土范围的变化 [战后沙土侵入] 和石油污染的影响（薄凝灰岩层的形成）对这些区域进行识别和分类。 GIS 分析显示，科威特 21.6% 的面积受到海湾战争的影响，其中 4.4% 是由于石油污染，17.2% 是由于重新动员的沙床。这些结果表明，需要重新分类科威特的地貌特征，以考虑这些与战争相关的表面变化。
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
SAIFIN 卫星数据和人工智能助力金融科技
• 使用卫星数据可以提供有关可能影响金融市场的各种经济和环境因素的独特实时信息。对卫星图像的分析可以揭示资源开采区、农业、建筑甚至购物中心交通的活动，从而提供经济表现的早期指标。 • 使用深度学习和生成式人工智能可以提供数据驱动的洞察力，揭示大数据量（卫星和网络）上的趋势、相关性和机会。这使交易者能够快速响应市场变化。 • 使用 GPU 处理和分析来自卫星图像和网络的大量数据可以制定实时交易策略。这种方法可以有效且可持续地利用计算资源，从而进行更快、更准确的分析以指导交易决策。
