摘要 — 随着数字高程模型 (DEM) 的可用性和分辨率不断提高,对地球和行星表面高程的更大和更精细尺度的监测正在迅速发展。表面高程观测正被用于越来越多的领域,以研究地形属性及其随时间的变化,特别是在冰川学、水文学、火山学、地震学、林业和地貌学中。然而,DEM 通常包含大规模仪器噪声和不同的垂直精度,从而导致复杂的错误模式。在这里,我们提出了一个经过验证的统计工作流程来估计、建模和传播 DEM 中的不确定性。我们回顾了 DEM 准确度和精度分析的最新进展,并定义了一个概念框架来一致地解决这些问题。我们展示了如何通过量化高程测量的异方差来表征 DEM 精度,即随地形或传感器相关变量而变化的垂直精度,以及可能在多个空间尺度上发生的误差的空间相关性。随着高精度观测的日益普及,我们基于在稳定地形上获取的独立高程数据的工作流程几乎可以应用于地球上的任何地方。我们以地形坡度和冰川体积变化为例,说明了如何传播像素尺度和空间高程导数的不确定性。我们发现文献中大大低估了 DEM 中的不确定性,并主张新的 DEM 精度指标对于确保未来陆地高程评估的可靠性至关重要。
地形建模是一种对地表进行量化的实践,是地球科学、数学、工程学和计算机科学的综合体。该学科有各种名称,如地貌测量学(或简称为形态测量学)、地形分析和定量地貌学。它通过水文学、地质灾害测绘、地质构造学、海底和行星探索以及其他领域的大量应用不断发展壮大。该领域名义上可以追溯到学术地理学的共同创始人亚历山大·冯·洪堡(1808 年,1817 年)和卡尔·里特(1826 年,1828 年),20 世纪后期,计算机操纵地形高度的空间阵列或数字高程模型 (DEM) 彻底改变了该领域,这些模型可以量化和描绘大面积的地表形态(Maune,2001 年)。形态测量程序通常由商业地理信息系统 (GIS) 以及专业软件实施(Harvey 和 Eash,1996 年;Köthe 等人,1996 年;ESRI,1997 年;Drzewiecki 等人,1999 年;Dikau 和 Saurer,1999 年;Djokic 和 Maidment,2000 年;Wilson 和 Gallant,2000 年;Breuer,2001 年;Guth,2001 年;Eastman,2002 年)。《地球物理杂志》的新地球表面版
地形建模是一种对地表进行量化的实践,是地球科学、数学、工程学和计算机科学的综合体。该学科有各种名称,如地貌测量学(或简称为形态测量学)、地形分析和定量地貌学。它通过水文学、地质灾害测绘、地质构造学、海底和行星探索以及其他领域的大量应用不断发展壮大。该领域名义上可以追溯到学术地理学的共同创始人亚历山大·冯·洪堡(1808 年,1817 年)和卡尔·里特(1826 年,1828 年),20 世纪后期,计算机操纵地形高度的空间阵列或数字高程模型 (DEM) 彻底改变了该领域,这些模型可以量化和描绘大面积的地表形态(Maune,2001 年)。形态测量程序通常由商业地理信息系统 (GIS) 以及专业软件实施(Harvey 和 Eash,1996 年;Köthe 等人,1996 年;ESRI,1997 年;Drzewiecki 等人,1999 年;Dikau 和 Saurer,1999 年;Djokic 和 Maidment,2000 年;Wilson 和 Gallant,2000 年;Breuer,2001 年;Guth,2001 年;Eastman,2002 年)。《地球物理杂志》的新地球表面版
地形建模是一种对地表进行量化的实践,是地球科学、数学、工程学和计算机科学的综合体。该学科有各种名称,如地貌测量学(或简称为形态测量学)、地形分析和定量地貌学。它通过水文学、地质灾害测绘、地质构造学、海底和行星探索以及其他领域的大量应用不断发展壮大。该领域名义上可以追溯到学术地理学的共同创始人亚历山大·冯·洪堡(1808 年,1817 年)和卡尔·里特(1826 年,1828 年),20 世纪后期,计算机操纵地形高度的空间阵列或数字高程模型 (DEM) 彻底改变了该领域,这些模型可以量化和描绘大面积的地表形态(Maune,2001 年)。形态测量程序通常由商业地理信息系统 (GIS) 以及专业软件实施(Harvey 和 Eash,1996 年;Köthe 等人,1996 年;ESRI,1997 年;Drzewiecki 等人,1999 年;Dikau 和 Saurer,1999 年;Djokic 和 Maidment,2000 年;Wilson 和 Gallant,2000 年;Breuer,2001 年;Guth,2001 年;Eastman,2002 年)。《地球物理杂志》的新地球表面版
摘要:在军事理论中,关键地形是指如果占领了这些区域,攻击者或防御者将获得优势。当应用于地理地形时,这一定义是明确的。关键地形可能包括俯瞰敌人想要控制的山谷的山丘,或发动攻击前必须穿越的河流渡口。根据定义,对关键地形的控制很可能决定战斗的整体结果。虽然网络关键地形在某些方面与地理关键地形相似,但也存在显着且往往违反直觉的差异。一些人认为网络地形与物理位置相关联,并在网络空间中由路由器、交换机、电缆和其他设备表示。我们认为,网络空间中的关键地形存在于所有网络空间平面,包括地理、物理、逻辑、网络角色和监控平面 [1]。在许多情况下,网络地形的特征不会与特定位置相关联,或者地理位置无关紧要。在本文中,我们解构并分析了网络关键地形,提供了一个通用的批判性分析框架,并在网络和物理关键地形之间进行了比较,同时提供了网络行动中关键地形的示例。在网络行动期间,对关键地形的分析将有助于进攻和防御的战略和战术。在和平时期,对网络关键地形的理解可以广泛应用,包括
自2004年以来,在各个东南亚国家,已经观察到疟疾发病率的增加(McCutchan等,2008)。根据世卫组织的说法,世界上有40%的人口有发生疟疾的风险(Patel等,2004)。其他研究表明,自2015年以来,寄生疟疾感染有所增加(Dhiman,2019年)。估计有2.19亿人感染了疟疾,2017年在全球造成435,000人死亡。全球努力和研究造成的发病率和死亡率负担,以改善一个多世纪以来的预防疟疾,诊断和治疗。疟疾的全球死亡率范围为0.3至2.2%,在热带气候的地区,死亡率范围为11%至30%,患有严重的疟疾形式(Talapko等,2019)。根据世界卫生组织,5岁以下的儿童占所有疟疾死亡的近80%。
在制定该研讨会协议的过程中,很明显至少有两个与金属探测器相关的领域需要进一步研究。第一个是土壤和地形的电磁特性,以便预测金属探测器在不同雷区的性能。第二个是在可靠的统计测试的基础上评估地雷探测的性能。这两个要求很高的研究领域的工作目前正在进行中。
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统(3D激光雷达大满贯系统)和地面穿透雷达(GPR)。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云,然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的,然后对其进行处理以生成3D地下图。然后,我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中(例如桥梁)演示了机器人的性能。我们表明,我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
在制定本研讨会协议的过程中,很明显,至少有两个与金属探测器相关的领域需要进一步研究。第一个是一般意义上的土壤和地形的电磁特性,以便预测金属探测器在不同雷区的性能。第二个是在可靠的统计测试的基础上评估地雷探测的性能。这两个要求严格的研究领域的工作目前正在进行中。