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World File Search System变化检测
采用紧凑型光学有效载荷技术的 ESA IOD 立方体卫星任务概述
• 地球观测应用（EO 程序）： – 用于公共卫生和昼夜循环气候变化的高分辨率大气监测 => 紧凑型痕量气体光谱成像、微型激光雷达 – 用于天气预报的全球对流层测量 => GNSS 无线电掩星接收器、微波辐射计、Ka 波段降水雷达 – 用于海洋监测的全球海况和冰层测量 => GNSS 反射测量接收器、Ka 波段雷达测高 – 陆地、洪水、火灾隐患的变化检测 => 多光谱和高光谱光学成像（VIS/SWIR/TIR）、SAR 和 AI 软件
机器学习的高级天气预报
在一项研究中认识到培训数据的重要性（Katiyar等，2020）。由于SAR照片的局限性，例如城市洪水区域代表的扭曲几何形状，阴影区域和不确定性，作者建议在未来的研究中包括其他数据。通过结合DEM数据，几何和阴影区域可以得到照顾。将被淹没的稻田与其他洪水区分开，也可能受益于使用多时间SAR图像和各种极化。通过将洪水前拍摄的图像与洪水中的图像进行比较，可以使用一种变化检测机制，从而大大提高了程序的准确性[18]。
用于神经形态空间情境观测的双目望远镜...
虽然基于事件的空间态势感知提供了显著的优势，但基于事件的传感范式也带来了传统基于帧的 SSA 所没有的新挑战。快速而微弱的点源很难在其他来源产生的虚假变化检测中识别出来，尤其是来自昆虫、蝙蝠和飞机的检测。神经形态传感器缺乏绝对亮度信息，当 RSO 和大气物体的轨迹从观察者的角度来看相似时，更难区分它们。虚假检测不仅限于大气伪影，也可能是由于传感器噪声造成的。虽然最近的神经形态传感器与旧型号相比已显著改善了噪声特性，但仍然希望尽可能接近本底噪声来检测越来越微弱的物体。
对地理空间分析的需求日益增长
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略，包括阿尔奥拉的文化和自然遗产，并着手制定长期计划，为该地区带来敏感而可持续的转型，为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要，有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
合成孔径雷达教程 - CORE
摘要 — 合成孔径雷达 (SAR) 已广泛用于地球遥感 30 多年。它为众多应用提供高分辨率、昼夜和不受天气影响的图像，包括地球科学和气候变化研究、环境和地球系统监测、二维和三维测绘、变化检测、四维测绘（空间和时间）、安全相关应用直至行星探索。随着 90 年代雷达技术和地理/生物物理参数反演建模的进步，使用来自多个机载和星载系统的数据，发生了从技术推动到用户需求拉动的范式转变。今天，有超过 15 个星载 SAR 系统正在运行，用于无数应用。本文首先介绍 SAR 原理和理论，然后概述
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
使用 LiDAR 点云和 GIS 分析自动检测土地覆盖变化和监测森林演替
摘要：本文探讨了将光探测和测距 (LiDAR) 点云和地理信息系统 (GIS) 分析应用于土地利用和土地覆盖 (LULC) 变化检测的可能性，主要目的是监测后农业土地上发生的不受控制的森林演替。这项研究是在 Milicz 行政区（波兰中西部地区）的一部分进行的。感兴趣的区域是已经放弃农业用途并且森林演替过程已经进展的地块。机载激光扫描 (ALS) 数据（于 2007 年、2012 年和 2015 年获取）揭示了由于森林演替过程的进展而导致的土地覆盖的详细变化。使用 ALS 数据，显示了 LULC 变化和次生林演替的进展，并给出了植被参数（LiDAR 指标）。
（遥感与城市规划\226 共同的未来？）
进一步的跨学科合作可以为遥感产品带来间接增值：例如，使用当地时间相关的人口信息进行交通模拟 [18]；对城市形态的结构排列进行空间分析，以确定适合投资局部供热系统的区域 [19]；将建筑参数与土木工程师的准时稳定性分析相关联，分别进行区域范围的建筑脆弱性外推和评估 [20]；将自然灾害造成的潜在建筑物和基础设施损坏转化为经济损失 [21]；使用变化检测信息和城市形态参数作为气候模拟或城市增长建模的输入数据 [22]；支持流行病学或医学问题，如确定疟疾感染的局部区域，通常是靠近水域的高度密集的建筑区 [23]。
有效的机器学习预测方法：数据分析框架
摘要 - 运输的可用性被认为是发达社会的重要标志。自人类的发展以来，从一个位置迁移到另一个位置的必要性是基本要求。目前，印度尼西亚有很多运输选择。但是，由于其轻松和便利性，大多数人都喜欢公路运输。人口的增加导致道路上的车辆数量相应增加。因此，它给安全部门和政府机构带来了一个挑战，即有效地监督所有汽车的流动性有效。本研究提出了一种使用基于视频的技术检测和跟踪车辆的方法。该过程的初始阶段涉及预处理，包括帧转换和背景减法。接下来，检测车辆的过程涉及使用变化检测和体形模型。随后，下一个阶段需要特征提取过程，重点是提取能量特征和方向余弦。随后，在包含过度提取特征的向量上采用了一种优化数据的技术。