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World File Search System卫星成像
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
遥感光谱成像 - 华盛顿
■ 用于遥感陆地特征和物体的光谱成像是高空间分辨率、大孔径卫星成像系统的替代方案。光谱成像的早期应用面向地面覆盖分类、矿物勘探和农业评估，采用少量精心选择的光谱带，分布在电磁波谱的可见光和红外区域。这些早期多光谱成像传感器的改进版本至今仍在使用。一种新型传感器——高光谱成像仪也已出现，它采用数百个连续的波段来检测和识别各种天然和人造材料。这篇概述文章介绍了光谱成像的基本要素，并讨论了传感器以及目标检测和分类应用的历史演变。O
遥感光谱成像 - 华盛顿
■ 用于遥感陆地特征和物体的光谱成像是高空间分辨率、大孔径卫星成像系统的替代方案。光谱成像的早期应用面向地面覆盖分类、矿物勘探和农业评估，采用少量精心选择的光谱带，分布在电磁波谱的可见光和红外区域。这些早期多光谱成像传感器的改进版本至今仍在使用。一种新型传感器——高光谱成像仪也已出现，它采用数百个连续的波段来检测和识别各种天然和人造材料。这篇概述文章介绍了光谱成像的基本要素，并讨论了传感器以及目标检测和分类应用的历史演变。O
遥感技术的进步...
摘要本评论论文探讨了用于漏油检测和响应的遥感技术的进步，重点是政策框架，实施策略和前景。它检查了国际和国家一级的历史环境，当前技术和政策框架。讨论了整合遥感技术，增强协作和建筑能力的策略。提供了支持技术采用和促进可持续性的政策增强建议。前景包括增强的卫星成像，自动源系统和传感器融合等新兴技术。总体而言，有效实施遥感技术可以改善漏油检测，最大程度地减少环境影响并加强响应工作。关键字：漏油检测，遥感技术，政策框架，
14。诊断中的遥感和GIS和...
地理信息系统（GIS）和遥感是诊断和管理有问题的土壤的重要工具。有问题的土壤由于盐度，酸度和结构不佳的问题而存在着环境管理和农业的主要障碍。大规模的土壤条件监测是通过遥感来实现的，遥感使用卫星成像和航空摄影来收集反映不同土壤质量的光谱数据。经过处理和检查后，这些数据可以显示土壤恶化的趋势，并指出需要注意的位置。通过提供用于管理，组织和评估土壤数据的地理框架，GIS可以增强遥感。为了构建详细的地图和土壤条件的模型，它可以将遥感数据与其他地理空间信息（例如地形，土地使用和气候数据）集成。使用GIS可以找到空间相关性和趋势，这对于制定管理计划和检测土壤问题很有用。
数字技术、和平与安全：挑战与……
全球通信、商业以及有效政府和公共服务交付的新机遇。但同样的技术也被用来加剧政治或社区间紧张局势或对言论实施新的限制。这些动态在武装冲突或冲突后环境中尤为明显。本简报概述了数字技术给当代联合国和平行动带来的挑战和机遇。第一部分涉及多个领域——包括社交媒体、手机、无人驾驶飞行器和人工智能——这些领域目前使冲突环境中的和平前景复杂化，或者在不久的将来可能使和平前景复杂化。第二部分探讨了联合国和平行动利用数字技术——包括社交媒体、手机、卫星成像、无人驾驶飞行器、闭路电视和人工智能——履行其促进和维护和平任务的机会。第一部分：维和行动社交媒体面临的挑战
空间物体的高分辨率雷达成像...
因此，除了理论工作之外，德国航空航天中心（DLR）微波与雷达研究所还开发并构建了一种名为 IoSiS（太空卫星成像）的实验雷达系统，用于对获取低地球轨道物体的先进高分辨率雷达图像产品的新概念进行基础研究。本文概述了使用地面 ISAR 对卫星进行高分辨率成像的原理。此外，还概述了实验雷达系统 IoSiS，并简要概述了计划中的 IoSiS-Next Generation 系统概念。最新的真实空间目标测量结果证明了该系统的能力以及使用厘米分辨率成像雷达进行未来基于雷达的空间监视的潜力。作为基于雷达的空间物体成像领域的新产品，全面的模拟结果表明，使用通过多静态成像几何实现的新预期成像概念，可以多么精确地在三维空间中对空间目标进行成像。
基于石墨烯的可调节非局部跨面
捕获和处理通过空间分辨的电磁信息基于生物学研究，医学诊断，机器视觉和遥感等领域的重要应用。使用长波红外光谱仪在可见波长处获得更容易获得的数据以外的洞察力非常有吸引力[1]。例如，在红外波长处进行空间解决数据，例如用于植物组织歧视和生物分子检测[2]，癌细胞研究[3]，机器视觉应用，包括自动驾驶汽车的实时数据处理[4]以及热卫星成像[5]。今天，这些应用程序中的大多数都依赖于使用常规光电探测器以强度的形式捕获空间信息，并随后应用数字处理。在大多数情况下，这些计算可以通过现代算法有效地执行，但生成大量高分辨率数据的应用可以将当前的电子系统推向其极限，并使用大量的时间和能量[6]。
人工智能支持的公民科学监测加利福尼亚州纽波特海滩的高潮洪水
监测高潮洪水 (HTF) 具有挑战性，因为 HTF 通常传播广泛，并根据自然过程和基础设施形成局部积水。固定监测系统和卫星成像有一定的局限性。迄今为止，公民科学被认为是监测 HTF 最有前途的手段，它为社区提供了广泛而持续的覆盖，并提供了洪水事件的实时第一手见证。在这里，我们提出了一个灵活的人工智能 (AI) 支持的 HTF 监测公民科学平台。通过标准摄影测量算法和称为单标图的计算机视觉技术来识别洪水范围，并使用参考对象来估计水深。本文采用单标图法建立照片与相应数字高程模型 (DEM) 数据之间的关联，将洪水范围和水深映射到 DEM 地图上，以最大限度地减少数据不确定性，提高数据的可信度、分辨率和整体价值。