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增强自主系统的地形分类-IJRPR
地形分类在各个领域之间都是关键的，尤其是机器人技术，自动驾驶汽车和军事行动，在这种情况下，有效的导航依赖于了解各种景观。利用传感器数据，相机数据和声学信息，地形分类使机器能够辨别地形特征对于知情决策至关重要。本研究的重点是利用深度学习技术来准确地对地形进行分类，并在军事应用和决策中的潜在应用。本文深入研究地形分类方法，利用传输学习模型和视觉变压器通过预处理技术增强。通过利用深度学习算法和传感器数据分析，这些模型区分了地形特征，例如斜坡，植被和障碍，增强了自主系统的导航和情境意识。
地形土壤EERC：加速土壤碳...
土壤以有机和无机形式（全球3000亿吨的订单）中存储了大量的碳，这比在大气和陆地上的碳多。由于耕种和侵蚀，在过去一个世纪中，美国1.66亿公顷的农业土壤损失了大量碳，但有明显的潜力可以扭转这一趋势并积极地管理农业土地，并采用从大气中捕获CO 2的策略。Terraforming土壤能量土壤射击研究中心（EERC）将通过有机和无机碳循环途径来研究新的生物和地理工程技术，以了解土壤中的可扩展性和负担得起的CO 2。该中心的总体目标是通过有机和无机途径促进对土壤中的CO 2抽吸的基本了解，测量与土地管理实践有关的土壤C存储能力，耐用性和区域变化。在目标1中，合成生物学工具将用于加速自然存在的植物和微生物性状，这些植物和微生物特征形成了CO 2固定过程，有机物形成和矿物质溶解。组合的基因组测序和同位素追踪方法将用于量化有机物如何随着时间的推移而产生的基本机制以及需要更好地反映在过程模型中的植物和微生物的特征。但目前，土壤风化，土壤生物学和有机物循环之间的相互作用知之甚少。在目标2中，该中心将集中在原发性矿物质和有机物 - 阵营络合物形成期间可能发生的积极相互作用上，这些可能会通过有机和无机途径组合来加速土壤CO 2的巨大潜力。中心的现场和基于实验室的研究将衡量如何将土壤管理方法“堆叠”在一起，从
喀斯特地形：非侵入性地球物理...
本项目将以文献综述的形式概述开发人员首次评估建筑工地时遵循的协议。虽然喀斯特问题是全球性的，但该协议侧重于美国境内的案件。将尽可能地放在弗吉尼亚的土壤类型上，并且随着该州的开发，将考虑其他州的类似协议。审查将突出显示用于检测喀斯特地形的最常见和有效技术，典型的地形构建方法以及在喀斯特地形上进行不当建筑实践的后果。此信息将用于创建一组为VDOT选择和实施技术的建议，以减轻在Karsitic区域开发的风险。
严格受限地形中的 PAA 分析
在 BDE 和 BN 情报部门的领导下，参谋人员为任务规划提供的最重要贡献之一是地形分析，支持确定适合炮兵 (PAA) 的位置区域。对于最有效的单位，情报作战人员的整合过程会产生完整的作战环境 (OE) 画面，为这一选择提供信息。如果情报作战人员未能提供对地形的了解，FA BN 指挥官和 BDE 指挥官将缺乏关键信息，并且不太可能在追求任务完成时做出最佳决策。在最坏的情况下，FA BN 将无法指挥火力，缺乏在反击火力面前执行足够生存能力运动的能力，并承担为 BN 提供保障的风险。
加拿大冰川国家公园的雪崩地形建模
第四章：雪崩的统计偏差建模.....................................................................................................................91 4.1 简介..............................................................................................................................91 4.2 数据来源回顾..............................................................................................................93 4.3 alpha-beta 偏差模型................................................................................................96 4.4 数据集描述.........................................................................................................................98 4.4.1 异常值的识别.........................................................................................................98 4.4.2 残差的正态分布检验....................................................................................100 4.4.3 用于回归分析的数据集的描述性统计.............................................................101 4.4.4 回归模型变量之间的相关性....................................................................104 4.5 方法.............................................................................................................................107 4.5.1 雪崩剖面和确定最佳拟合模型.....................................................................108 4.5.2 Alpha-beta滑行模型结果................................................................................................110 4.6 验证...................................................................................................................115 4.7 将三个预测因子（公式 4.6）应用于高速公路雪崩路径的示例......................................................................................................116 4.8 在偏远地区仅应用 beta 值的示例（公式 4.7）.............................................................119 4.9 讨论......................................................................................................................119 4.9.1 潜在的错误来源....................................................................................................123
复杂地形上的风流分析 - DiVA 门户
摘要 ................................................................................................................................................... 2
城市地形中的联合兵种作战 - BITS
全球城市发展和人口从农村向城市转移影响了陆军的行动。城市地区很可能成为未来的战场。在可预见的未来，所有主要的陆军行动很可能包括城市行动 (UO)。美国陆军很有可能与混杂在平民中的威胁部队交战。使用本手册中概述的战术、技术和程序 (TTP) 的部队受其总部发布的具体交战规则 (ROE) 和陆战法的约束。本手册为旅和营指挥官和参谋、连长、小部队领导和单个步兵提供了开展全方位城市行动（进攻、防御、稳定和支援）的考虑因素和联合兵种 TTP。其中包括一些处理叛乱分子和恐怖分子或类似威胁的技术；但是，最能解决这些问题的手册是 FM 7-98 和 FM 90-8。本手册还可作为其他战斗、战斗支援和战斗勤务支援指挥官、领导和参谋的参考，他们需要支持联合兵种城市作战。本出版物的支持者是美国陆军步兵学校。请将意见和建议发送至 doctrine@benning.army.mil 或通过 DA 表格 2028 直接发送至美国陆军步兵学校指挥官，收件人：ATSH-ATD，佐治亚州本宁堡 31905-5410。除非本出版物声明
Galaxy PRIME 机载激光雷达地形测绘仪
1.连续操作范围 PulseTRAK™ 技术通过消除其他配备多脉冲的传感器中常见的数据覆盖间隙和不规则点密度，实现了真正的连续操作范围。此功能大大简化了任务规划，并在整个数据集中产生一致的数据分布，甚至跨越接收器“盲区”。» 实现一致的点密度，不再有接收器“盲区”。» 无论地形如何变化，完全自由收集可显著提高效率。» 大大简化了任务规划。2.动态视场 (FOV) Galaxy 采用 SwathTRAK™ 技术，是唯一一款采用实时动态 FOV 的传感器，即使在不同的地形高度下也能保持固定宽度的扫描带。» 尽管地形高度发生变化，仍能保持规则的点分布并提高点密度一致性。» 与固定 FOV 传感器相比，航线数量更少，可实现最大收集效率。» 与固定 FOV 传感器设计相比，收集成本可节省 40-70%，具体取决于地形变化。
使用扫描进行地形地形测绘 - ASPRS
机载遥感行业的特点是严格的期限、严格的预算限制以及对更高数据密度、更高精度和更低成本的不懈需求。最终用户，包括从城市地理信息管理员到进行传统路线规划的工程公司，都要求更快的周转时间和更准确的数据。因此，航空测量操作员必须寻求更先进的技术来减少数据处理时间和现场工作费用。不受限制航空摄影的环境条件的限制，机载激光扫描技术正在成为传统大规模地理空间数据捕获技术的一种有吸引力的替代方案。商用激光地形测绘系统的最新发展受到紧凑型加固固态激光器、高
地下系统中的作业：地形和天气......
该研究的总体目标是总结战术考虑因素，由地形和天气分析产生，以支持地下操作的准备，计划和执行。该研究使用扎根理论来收集，分析和系统处理数据。该研究的主要数据源包括从兰尼亚系统中的操作中进行的目的抽样以及从中吸取的经验。现在建议将两个新的子变量从地形和天气变量中包括在地形分析模型中，用于地下操作：地下系统的位置和访问以及地下系统功能。寻找地下系统的关键是通过地形分析，物理地面搜索，操作的Indica Tors和智能产品。对地下系统特征及其映射的分析对于制定行动方案至关重要。必须在短距离内进行训练和装备进行操纵和战斗，并且可见性不佳。表面接入点以及命令和控制掩体通常被评估为关键地形。在交叉口放置的障碍物是出色的伏击站点。访问复杂的结构需要特定的技术和设备。在地下系统，现有角度，障碍物，墙壁，腔，楼梯间和其他物体内部提供覆盖和隐藏。水可以使建立地下系统，放置障碍甚至使用它们；干旱可以“创造”方法的新途径。云和雾难以检测地下系统。地形和天气分析模型，特征和策略的考虑，全部合并，支持地下系统中操作的准备，计划和执行。