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World File Search System地形学
公报54-23
利用卫星星座的全球定位系统；互联网服务器；电信硬件，即允许无线连接到全球通信网络以及电子设备无线连接到全球通信网络的设备；用于将气象学、气候学、地理学、地形学、海洋学以及人类和动物迁徙领域的信息传输到电信网络和导航设备的计算机软件；用于无线连接到全球通信网络以及电子设备无线连接到全球通信网络的计算机软件；电子全球定位和地理定位系统设备，即全球定位卫星接收器；上述所有，但不包括美国政府的全球定位系统。 要求优先权 国家/局：汤加 优先权号：TO/M/2022/04344 要求优先权日期：2022 年 8 月 18 日 商品/服务：全部 任何人可在本通知刊登宪报后 21 天内向注册官提出异议通知。
空间科学与天文学研究生课程结构和模板
必修课程 课程编号和名称 学分 SPA611：射电天文学 II/SPA621：行星遥感 3-0-0-9 SPA612：射电天文学实验室/ 0-0-9-9 SPA622：空间数据获取与分析 3-0-0-9 开放选修课：需选修两 (2) 门。以下是一些建议 SPA604：空间科学与工程中的数值方法 3-0-0-9 SPA613：射电天文学中的数据分析技术 3-0-0-9 SPA623：太阳系中的流体动力学和辐射过程 3-0-0-9 SPA624：行星系统的形成过程 3-0-0-9 SPA625：行星地形学 - 过程与产品 3-0-0-9 SPA630：空间仪器实验室 0-0-9-9 EE642A：天线分析与合成 3-0-0-9 CE773b：大地测量天文学与卫星大地测量学简介 3-0-1-6 PHY667：双星系统的高能天体物理学 3-0-0-9
利用 ALOS/PALSAR 影像监测滑坡变形
本研究的目的是提出一种以地形学为指导的方法来解释由差分干涉合成孔径雷达 (D-InSAR) 创建的 L 波段 ALOS/PALSAR 干涉图。干涉图用于估计两个快速大型滑坡（法国东南部的 Poche、La Valette）的变形模式。包裹和展开的相位值用于解释不同的运动类型（旋转、平移和复杂滑动）和两个范围的表面位移率。检测到两个滑坡的运动子单元，并确定受扩大或退化影响的区域。InSAR 得出的位移率与地面测量值以及 C 波段和 X 波段卫星 SAR 传感器的位移远程估计值一致。结果证明了 L 波段 ALOS/PALSAR 图像在监测土壤表面状态发生重大变化并被植被覆盖的活跃滑坡方面的潜力。 © 2014 Elsevier BV 保留所有权利。
对点云城市环境分割和 3D 建模的贡献
前言 本论文总结了我来到斯特拉斯堡国立应用科学学院以来二十年的研究成果。它由两部分组成：第一部分概述了我在每个研究领域所取得的进展；第二部分总结了我过去和现在的教学、研究和行政活动。我的研究重点是通过点云对城市物体进行 3D 建模的特定主题。通过评估根据遗产地获取的数据开发的算法的质量，我们希望为公众相对较少了解的地形专业的推广做出贡献，同时突出建筑、城市和景观遗产我们的领土。论文的第一部分以某种方式强调了地形在从点云到 3D 模型的路径上的重要性。为这项工作做出贡献的众多研究结束项目证明，我们的研究与我们内部提供的培训自然相关，同时丰富了仪器和方法、激光测量、摄影测量、网络补偿、启动研究或甚至产生新的流程，例如最近启动的 BIM（建筑信息模型）流程。回忆录的第二部分见证了这一点。最后，我贡献的多学科主题让我有机会与来自不同专业的专家合作，除了地形学领域的专家，例如考古学、建筑学、地理学、气候学、法律、土木工程、传播学、力学、数学、计算机科学、历史，而且这个列表只会不断增长。围绕这些职业的多样性及其具体问题激发了我的求知欲，并自然地丰富了我的研究，但在所有这些经历中，我首先会记住他们将引起的宝贵的人类遭遇。
使用机器学习算法和孟加拉国气候变化方案的未来地下水潜力映射
该研究的目的是根据机器学习算法和气候变化方案来估计未来的地下水潜在区域。14个参数（即曲率，排水密度，坡度，粗糙度，降雨，温度，相对湿度，谱系密度，土地使用和土地覆盖，一般土壤类型，地质学，地质学，地形学位置（TPI），地形湿度（TWI）用于开发机器学习量学算术。使用三种机器学习算法（即人工神经网络（ANN），逻辑模型树（LMT）和逻辑回归（LR））用于识别地下水潜在区域。根据ROC曲线选择了最佳拟合模型。代表性浓度途径（RCP）为2.5、4.5、6.0和8.5降水的气候场景，用于对未来的气候变化进行建模。最后，基于最佳的机器学习模型和未来的RCP模型，在2025、2030、2035和2040年确定了未来的地下水潜力区。根据发现，ANN比其他两个模型显示出更好的准确性（AUC：0.875）。ANN模型预测，土地的23.10％处于非常高的地下水潜力区域，而33.50％的地下水潜在区域则为33.50％。该研究在不同的气候变化方案（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）下预测降水值的2025、2030、2035和2040使用ANN模型，并使用ANN模型显示每个场景的空间分布图。最后，为将来的地下水潜在区域生成了16个场景。政府官员可以利用该研究的结果为国家一级的水管理和规划提供基于证据的选择。
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。