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World File Search System地形数据
![arXiv:1803.02543v1 [cs.HC] 2018 年 3 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1d4603ff7587e9dbd80b9e88a8b08f27f12325aa.webp)
arXiv:1803.02543v1 [cs.HC] 2018 年 3 月 7 日
摘要 —.通过收集飞行员眼球运动的数据，可以监控飞行员在未来飞行中的操作，以发现潜在的事故。在本文中，我们设计了一种集成眼动追踪设备的新型SVS系统，该系统能够实现以下功能：1）一种能够从飞行员眼球运动中学习并预加载或渲染各种分辨率的地形数据的新方法，以便通过了解飞行员感兴趣的区域来提高地形显示的质量。2）一种可以通过分析来自SVS的航空信息和来自眼动追踪设备的眼球运动来检测危险操作的警告机制，以防止误操作或人为事故。用户研究和实验表明，所提出的SVS-Eyetracking系统工作有效，能够避免飞行模拟中因疲劳引起的潜在风险。
地理信息系统的原理实用
1 --- Prerequisites to GIS Practical 2 1A Creating and Managing Vector Data 3 1B a) Adding vector layer 4 1C b) Setting properties c) Vector Layer Formatting 5 1D Calculating line lengths and statistics 6 2A Adding raster layers 7 2B Raster Styling and Analysis 8 2C Raster Mosaicking and Clipping 9 3A Making a Map 10 3B Importing Spreadsheets or CSV files 11 3C Using插件12 3D搜索和下载OpenStreetMap数据13 4A与属性一起工作14 4B地形数据和山坡阴影分析15 5A使用预测和WMS数据16 6A地图topo表和扫描地图17 6B地理提示量8A最近的邻居分析24 8B使用点或多边形25 8C插值点数据
EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机
抽象可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面表现出了显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释来解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出了堆叠DNC的结构，并修改了脑电图（EEG）数据分析的构建。我们用经常性的卷积网络控制器替换原始的长期短期内存网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高。然后，在调整参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
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可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
源探测器阵列拓扑的高密度漫射光学地形性能评估
作为功能接口的光学神经成像系统的最新进展增强了我们对大脑神经活动的理解。高密度漫射光学地形（HD-DOT）使用多距离重叠通道来提高图像的空间分辨率，可与功能性磁共振成像（fMRI）相媲美。源和探测器（SD）阵列的拓扑结构直接影响 HD-DOT 成像模态中血流动力学重建的质量。在本文中，通过展示基于分析方法的模拟设置，研究了不同 SD 配置对脑血流动力学恢复质量的影响。鉴于 SD 排列决定了雅可比矩阵的元素，我们得出结论，该矩阵中的各个组件越多，检索质量就越好。结果表明，多距离多方向（MDMD）排列在雅可比阵列中产生更多独特元素。因此，逆问题可以准确地检索漫射光学地形数据的大脑活动。
地貌测量学书目
超过 2100 篇参考文献的汇编提供了一站式访问地貌测量学（地表形态的量化）的各种文献的渠道。该报告还定义了该学科，描述了其范围和实践，讨论了目标和应用，并确定了相关领域。参考书目记录了当前计算机驱动的地貌测量学的最新进展，并提供了理解其发展的历史背景。大多数条目至少涉及该科学的十个方面中的一个，即其概念框架、使能技术、地形数据及其空间排序、垂直和水平域中的地形属性、地形的尺度依赖性和自组织、描述参数的冗余、地形分类以及地表过程的解释。大约 350 篇参考文献的子集分为 49 个主题，更详细地概述了地貌测量学领域，引导读者进入更长的未注释列表。最后，超过 100 篇参考文献追溯了该学科的一项杰出新贡献的开发和应用：DEM 到流域的转换。
基于Web3D的露天矿山监控系统开发
大型露天矿是获取自然资源的重要基础设施。然而，这种类型的矿山在运营期间可能会遇到环境和安全问题，因此需要持续监测。在本研究中，利用地理空间信息开放平台和开源地理空间信息软件构建了一个基于 Web 三维 (3D) 的监测系统，该系统针对韩国江原道的露天矿。目的是开发一个露天矿监测系统，使任何人都可以监测矿山运营引起的地形和环境变化，并开发和恢复该地区的生态。露天矿被分为活跃矿山和非活跃矿山，并为每种类型的矿山制定了监测项目和方法。选择基于 WebGL 的开源平台 Cesium，因为它支持与运行时间相关的动态数据可视化和硬件加速图形，这是监测中的重要因素。露天矿监测系统是基于包含矿井监测所需信息的地理空间数据库，通过开发开源系统软件而开发的。监测地理空间信息数据库由数字图像和地形数据组成，还包括矢量数据和恢复计划数据。监测中使用的基本地理空间信息包括高分辨率正射影像（GSD 0.5 m 或以上），用于
运动结构摄影测量和无人机/无人机技术的河流和水生应用
运动结构 (SfM) 近来在河流和水生科学中迅速流行起来。这种流行在很大程度上要归功于廉价无人机/无人驾驶飞机的广泛使用，它们有助于缓解地形挑战并提供高效、可重复和高精度的图像和地形数据。这些数据可以具有前所未有的时空覆盖范围，包括河流和水生地形、水力学、地貌和栖息地质量的测量。SfM 数据还提供了水下考古、结构和水生生物的全新量化。研究正在从地形测量的概念验证转向真正的应用，包括粒度测绘、水深测量、地貌测绘、植被测绘、恢复监测、栖息地分类、地貌变化检测和沉积物输送路径描绘。将点云分析和正射影像镶嵌图与数字高程模型 (DEM) 相结合已被证明可以有效地提供对河流和水生系统的新过程理解。水下和水下研究开始克服可访问性、可见性和图像失真的问题。档案照片和视频（水上和水下）正在使用 SfM 工作流程进行重新处理，以根据历史调查生成三维表面和物体，从而延长可以检测到变化的时间段。最近，已经开发了 SfM 工作流程
沉积物输送率评估 - ASPRS
简介 地貌学涉及地形和地形变化的描述和测量。地貌理论的测试和过程建模越来越需要各种尺度的高分辨率地形和地形变化定量数据。摄影测量已被用作各种地貌应用中的地形信息来源（Welch 和 Jordan，1983 年；Collin 和 Chisholm，1991 年），但分析摄影测量和最近的数字摄影测量的出现为摄影测量在获取地貌数据方面开辟了新的应用（Lane 等人，1993 年；Fryer 等人，1994 年；Brunsden 和 Chandler，1996 年；Dixon 等人，1996 年）。与地面测量相比，摄影测量的主要优势在于它能够从照片中获取高空间分辨率的连续数据，从而提供地形的永久记录。在需要对快速变化的形式进行详细调查的情况下，这变得更加有利。以前将分析摄影测量应用于地形变化包括研究斜坡形态和稳定性。倾斜航空照片已用于监测离散点的斜坡不稳定性（Fraser，1983 年）并获取用于描述斜坡形态的地形数据（Chandler 等人，1987 年；Chandler 和 Moore，1989 年）并量化随时间的变化（Chandler 和 Brunsden，1995 年）。
印度空间研究 - ISRO
在空间科学方面，印度的火星轨道器航天器由 PSLV-C25 发射，于 2017 年 9 月 24 日成功完成 3 年的轨道运行，这是一项重大里程碑。为了更好地利用该航天器，印度于 2016 年 2 月与美国宇航局合作举办了一次行星数据分析研讨会。首次通过一次快照拍摄了完整的火星圆盘图像，拍摄到了火卫二的背面。对火星极地冰盖进行了研究。机载火星彩色相机 (MCC) 拍摄了九张火星北部极地冰盖图像，经过光度校正，形成了火星北极冰盖的完整马赛克，将其叠加在火星地形数据上，并生成了火星北极地区冰的垂直分布。使用 HiRISE 和 CTX 图像生成的火星 Juventae Chasma 浅色土丘的高分辨率 DEM 表明，一些浅色单元可能在 Juventae Chasma 的深色单元之前沉积。ISRO 已启动 MOM 机会公告 (AO) 程序员，供该国研究人员使用 MOM 数据进行研发，从而极大地激励了科学界。