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World File Search System土壤图
土地利用规划中的环境地质学
图 1 应用地质测绘项目可用性索引图 29 图 2 1:250 000 比例地质图可用性索引图 30 图 3 1:50 000 和 1:63 360（一英寸）比例地质图可用性索引图 31 图 4 1:50 000 比例数字地质图数据可用性索引图 32 图 5 1:25 000 比例地质图可用性索引图 33 图 6 英国区域地质指南覆盖区域索引图 34 图 7 水文地质图覆盖区域索引图 35 图 8 地下水脆弱性图覆盖区域索引图 36 图 9 1:250 000 比例土壤图可用性索引图 37 图 10 1:63 360 和 1:50 000 比例土壤图可用性索引图 38 图 11 1:25 000 比例尺土壤图可用性索引图 39 图 12 SEISMIC 软件生成的地图示例 40 图 13 矿产评估报告覆盖区域索引图 41 图 14 批量矿产评估地图覆盖区域索引图 42 图 15 矿产勘察报告覆盖区域索引图 43 图 16 地球化学地图集覆盖区域索引 44
我们将于2022财年开始开发无人航天建设创新技术。
[目标/摘要] 要实现月球基地的建设，重要的是对月球表面进行地形和地质调查，并管理地质和地质风险管理，就像地球上的建设过程一样。该项目将结合岩土工程、机器人、测量、资源工程等多个领域的尖端技术，同时进行月球表面测量和地形测绘以及地质和土壤测量，并开发无人测量系统来创建三维地质和土壤图。
我们将于2023财年开始开发无人航天建设创新技术。
[目标/摘要] 建立月球探测和基地建设的测量和地面调查方法以及设施设计方法。月球表面的许多方面仍然未知，并且仍存在许多不确定性（地质和地面风险）。月球探索和基地建设需要对月球表面进行地形和地质调查，以及地质和地质风险评估/管理。 本研究将开发无人勘测系统，同时对月球表面进行勘测和地形测绘以及地质和土壤勘测，以创建三维地质和土壤图。
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
通过空间应用管理农业区...
泰国土地发展部（LDD）使用太空应用在许多方面支持该国的农业部门，包括对农业规划的土壤分类和农业土地人口普查进行调查。对农业规划的土壤分类进行测量，将卫星图像与空中图像结合使用，例如通过土壤序列可视化系统。这允许土壤群体和土壤系列在整个泰国的土壤分类用于农业规划，包括土壤指南和农场平台上，这完全与采取行动计划完全一致，以共享有关开发生态系统管理的土壤图的知识。以相同的方式，农业土地人口普查使用卫星图像，结合空中图像来支持农业政策和计划。这使决策者能够更好地了解农业生产的真实成本，并能够适当地预测农业生产（请参阅LDD分区申请）。土壤分类和农业土地人口普查的主要挑战包括卫星图像数据和高清航空影像的高昂费用以及对整个国家进行调查所需的员工。
媒体发布人工智能的五个关键趋势，这些趋势将在2025年彻底改变农业
Syngenta Group首席执行官Jeff Rowe表示：“ AI和数字工具正在彻底改变农业和可持续的实践高级监控系统集成了卫星图像，无人机和土壤图，以实现精确的作物管理。由人工智能和机器学习提供支持的预测分析，为农民提供了可行的见解，将反应性实践转变为积极的策略。”根据Agritech Market Analysis最近的一份报告，全球Agritech市场预计到2029年为2419亿美元，到2029年将达到541.7亿美元在最近的市场分析中估计，全球农业AI的农业市场预计将从2023年的17亿美元增长到2028年的47亿美元，强调了这些技术的巨大经济潜力。WEF报告估计，数字农业可以每年将低收入和中等收入国家的农业GDP提高4500亿美元。在与Salesforce执行副总裁兼首席影响官Suzanne Dibianca讨论时，两位小组成员都强调了政策制定者，企业和其他利益相关者之间合作的迫切需要，以减少采用技术采用技术的农民的财务和技术障碍。
批准的管辖决定
美国地质调查局地图。引用比例和四边形名称：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“展览 1：跑道 10-28 视线 USGS 地形图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“展览 2：跑道 10-28 视线土壤图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。国家湿地清单地图。引用名称：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 4：跑道 10-28 视线国家湿地清单地图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。州/地方湿地清单地图：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 5：跑道 10 28 视线佐治亚溪流和湿地”，日期为 2022 年 9 月 6 日 FEMA/FIRM 地图：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 6：跑道 10-28 视线 FEMA 洪水灾害地图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。100 年洪泛区海拔为：单击此处输入文本。（1929 年国家大地测量垂直基准）照片：
1个名字G.P. Obi Reddy出生日期01.03.1966 ...1个名字G.P. Obi Reddy出生日期01.03.1966 ...
•PGDCS：印度海得拉巴大学（中央大学），印度海得拉巴（1999）•博士学位（地理）：Sri Krishnadevaraya大学，印度安纳塔普尔，印度阿纳塔普尔（1996）•ICAR-NET：ICAR-NET：农业科学委员会•New Delhi（1995年）•UGC-NET•1994年：和Sc. netesh•M.S.和Hra Pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradcrab， （地理）：印度阿纳塔普尔（Anantapur）Sri Krishnadevaraya大学（1992年）专业经验首席科学家兼负责人（I/C） - 从2023年1月12日到直到到目前为止；首席科学家（2012年1月11日至11日），高级科学家（2006- 2012年），科学家（Sr.量表）（2001-2006），科学家（1997-2001）在印度那格浦尔市ICAR-national土壤调查与土地使用计划局。研究领域的遥感和GIS技术在自然资源管理中的应用，它包括地貌学，地形图，数字地形分析，土地资源清单，数字土壤图，土壤景观建模，农业生态学研究，土地退化图，土地使用/土地使用/土地覆盖研究，水土地覆盖研究，水域管理，水域管理，设计和土壤信息信息系统和地球系统和地球系统。国际经验