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引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化 3d超现实sm和Visual ... 中的示例 精神分裂症配偶诊断的酒精使用障碍 通过途径分析和... 揭示治疗目标 气候变化对农业生产和粮食安全的影响 对人类机器人在教育中使用的优势和缺点 兽医药理学和毒理学协会公告 在沥青的修饰中使用石墨烯： 情绪调节的荷尔蒙基础 对双重疼痛的调查 考试的表现深度学习 时间感知和精神疾病的时间感知和精神疾病 科学教科书中的可再生能源 分析石棺扩展区域的地热胎盘设计 Osmaniye Korkut ATA科学技术学院... 使用机器学习检测和预防医疗欺诈
湖泊代表着至关重要的地表水资源和湿地的组成部分。这些区域降解的最令人关注的方面是湖泊的完全干燥。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。 在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。 为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。 但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。 从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。 两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。 对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。 同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在三十年中，灌溉农作物的面积从1985年的大约1300公顷增加到2022年的7070公顷，增加了542％。这项研究中提出的发现揭示了TMA中湖泊降解的程度，并反映了地下水水平令人震惊的下降。这种情况表明有必要制定保护中地图集的水资源和湿地的策略。
卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。
硕士学位计划和候选人资格
本演讲将重点讨论在数字农业背景下将研究转化为可行的管理的瓶颈。使用更多数据驱动的方法，包括概率分析，新技术（如人工智能（AI），卫星图像，用于领域尺度量产率预测的计算机愿景）的整合以及新数据可视化应用的开发都是帮助生产者改善农产品决策和下一个绿色革命的相关途径。
4SC碳中性羊毛生产
对该项目的成功至关重要的是数据耕种对植被图的工作。对于土地所有者和碳公司而言，计算精美物业的木质植被数量可能是一项艰巨的任务。无人机可以使用，但比例尺会击败它们。而且，使用生态学家来漫步整个财产是耗时，效率低下且昂贵的。数据农业开发了使用超高分辨率卫星图像自动计算叶子预测覆盖的过程
用于军事模拟的地理特定地形建模
特定地理地形模型是用于创建现有现实世界环境的军事模拟的地理空间信息来源。这些模拟用于在不踏上地面的情况下获得态势感知并用于任务演练。特定地理地形模型由仅表示裸地高程的数字地形模型 (DTM)、正射影像层和基本要素层（如建筑物足迹、森林、水和基础设施）组成。鉴于任务和行动的时间性质，重要的是通过开发半自动特定地理地形建模流程尽可能缩短特定地理地形模型的生产周期。考虑到不同数据精度、货币和比例之间的相关性，从各种来源的现有数据创建特定地理地形模型具有挑战性。此外，从更常见的数字表面模型 (DSM) 中推导出 DTM 仍然是一个反复研究的课题，该模型仍然包括所有地面物体，例如建筑物和森林，并且没有灵丹妙药。在创建外国领土上的地理特定地形模型时，卫星图像是唯一保证准确和最新信息的来源，因为它是商业上可用且几乎覆盖全球的。因此，研究使用 WorldView-2 卫星提供的最先进的立体卫星图像作为推导所有必需的地理特定地形模型层的单一输入源。
微气候视觉
高分辨率的微气候数据对于捕获城市气候和热健康管理的时空异质性至关重要。但是，以前的研究依赖于需要大量成本的设备成本或需要大量计算负载的物理模拟的密集测量。作为这些方法的潜在替代方法，我们提出了一个多模式深度学习模型，以基于街道级别和卫星图像的高空间和时间分辨率来预测微气候。该模型由LSTM和RESNET-18架构组成，并预测空气温度（相对湿度（𝑅𝐻），风速（𝜈）和全局水平辐照度（𝐺𝐻𝐼）。对于位于新加坡大学校园的学习区域，我们收集了微气候数据，街道和卫星图像。我们对收集的数据集进行了广泛的实验，以展示我们的模型的预测能力及其在生成高分辨率微气候地图中的实际使用。我们的模型报道了RMSE在0.95℃的RMSE，对于𝑇c，为2.57％，𝑅𝐻为0.31 m/s，𝐺𝐻𝐼为225 w/m 2。此外，我们通过比较有和没有此类输入的模型来观察到图像输入对更高准确性的贡献。我们以高时空的分辨率确定了热点，表明它应用了发出实时热警报的应用。我们的模型在Microclimate-Vision Github存储库（https://github.com/kunifujiwara/microcroclimate-vision）上公开发布。
利用多时相多光谱机载激光扫描、Sentinel-2 和移动激光扫描进行地图更新
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
Leena Matikainen, Milo š Pand ž ic´, Fashuai Li, Kirsi Karila, Juha Hyyppä, Paula Litkey, Antero Kukko, Matti Lehtomäki, Mika Karjalainen, Eetu Puttonen，“利用多时相多光谱机载激光扫描，Sentinel-2，和移动激光扫描在地图更新中的应用，”J. Appl。遥感. 13 (4), 044504 (2019), doi: 10.1117/1.JRS.13.4.044504。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。