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World File Search System地理信息
在测量部门采用地理信息通信技术
地理空间信息和通信技术 (Geo-ICT) 势头强劲，彻底改变了测绘行业。由于地理技术不断发展，人们不断努力实现其多样化应用。大多数用户都相信数字技术以其易用性和改善工作流程的能力而闻名。测绘部门在过去五十二年的历史中，特别是过去二十年中，见证了全球技术和相应政策的巨大变化。在当前情况下，采用地理 ICT 已变得不可或缺。尽管测绘部门到目前为止尚未处于充分利用地理 ICT 的阶段，但现在已经开始考虑采用地理 ICT 应用。因为，更广泛地使用地理 ICT 可能是支持整个测绘业务的主要工具。地理信息通信技术高效应用的成功在很大程度上取决于能力建设、体制改革、权力下放、教育和持续培训，以及最终政府的承诺。
您的地球观测和地理信息全球合作伙伴...
政府、行业和科学家早已认识到地球观测 (EO) 作为支持社会许多部门的信息来源的至关重要性。地球观测（来自卫星、机载和现场传感器）提供有关大气、海洋、海岸、河流、土壤、农作物、森林、生态系统、自然资源、冰雪和建筑基础设施及其随时间变化的准确可靠信息。地球观测计划是全球最大的卫星应用投资，各国政府通常通过其国家航天局进行卫星应用，认识到其应对气候变化、水资源供应、粮食安全、自然灾害减轻、安全可靠的运输、能源和资源安全、农业林业和生态系统、海岸和海洋、健康问题和国家安全等重大挑战的能力。
用于灾害管理的空间地理信息 nrsc
空间技术在支持印度灾害风险管理方面具有巨大能力，可应对各个阶段的所有自然灾害。考虑到其重要性，在印度空间研究组织的灾害管理支持计划下，国家遥感中心 (NRSC) 为邦、中央和其他相关 DMS 组织组织了能力建设计划，以有效利用空间技术。本课程旨在解决遥感（光学和微波）和地理信息学在洪水和气旋、其监测、测绘和危险评估、洪水预报、森林火灾监测和秸秆焚烧中的作用，结合预警、农业干旱评估、地质灾害（山体滑坡和地震）、气旋生成和气旋预报系统、冰川湖测绘、风险评估、从灾害角度监测大气闪电和国家应急管理数据库 (NDEM) 的现场数据。
遥感与地理信息系统数据集成：误差来源及研究问题
摘要：遥感数据越来越多地被用作地理信息系统 (GI) 的数据源。与遥感和 GI 数据采集、处理、分析、转换和最终产品呈现相关的误差会对使用数据做出的决策的信心产生重大影响。本文的目的是提供空间数据误差源的广泛概述，并确定优先研究课题，以减少障碍并提高遥感和 GI 数据集成的质量。将在每个数据集成过程步骤中确定潜在的误差源，评估误差传播对决策和实施过程的影响，并推荐优先误差量化研究主题。建议的误差量化研究主题的优先事项包括制定标准化和更具成本效益的遥感精度评估程序、制定现场验证数据收集指南、矢量到栅格和栅格到矢量转换程序、评估将高程数据纳入地理参考的缩放问题，以及制定标准化几何和主题可靠性图例图。
影响遥感数据和地理信息系统集成和使用的机构问题
摘要：遥感数据和地理信息系统 (GI) 技术的开发者和用户与政府、工业和学术界的几乎所有类型的机构都有联系。这些不同机构中的个人经常发现接受遥感和 GI 的障碍不一定是技术性的，而可以归咎于机构本身。影响遥感和 GIS 技术的几个主要机构问题是数据可用性、数据营销和成本、设备可用性和成本、标准和实践、教育和培训以及组织基础设施。不仅确定了与这些问题相关的问题，还讨论了需求和机会。提出了与数据、设备、标准、教育培训和组织结构相关的问题的建议研究主题议程。通过更加关注机构问题的研究，可以增强对遥感和 GIS 技术的理解、集成和使用。
利用机载激光扫描进行地理信息生产研究
在知识型、信息化的21世纪，获取和管理准确的信息至关重要。政府从1995年开始实施地理空间信息（第一个国家地理信息系统实施计划），并实施了第二阶段NGIS计划。特别是，NGI（国家地理研究所）实施了核心的国家框架数据，并计划将这些数据提供给各个地方政府、私人和研究机构。摄影测量用于数字测绘、正射影像制作和数字高程数据构建。当前的数字摄影测量在降低成本、提高操作效率、自动化和结果一致性方面具有优势。然而，数字摄影测量的使用精度较低，特别是在低纹理区域、建筑区的数字高程数据自动化处理中。在这一地区，发现了很多地貌位移，并且有很多阴影区。为了解决上述摄影测量问题，并自动生成数字高程数据，人们做出了许多努力。这项工作的主要成果是 LiDAR（光探测和测距）系统。LiDAR 也称为 ALMS（机载激光测绘系统）。ALMS 的实际开发始于 1980 年代后期，并于 1990 年代中期投入商业应用。在商业产品问世后，人们不断努力提高性能、提高精度、改进数据处理和应用程序，为 ALMS 的使用铺平了道路。本研究涉及当前的 ALMS 技术、与以前数字高程数据的比较和分析、国内引进的适宜性、改进 ALMS 操作过程的方法、提高精度的技术以及如何将 ALMS 构建的数据应用于 NGIS 实施。
利用机载激光扫描进行地理信息生产研究
在知识型、信息化的21世纪，获取和管理准确的信息至关重要。政府从1995年开始实施地理空间信息（第一个国家地理信息系统实施计划），并实施了第二阶段NGIS计划。特别是，NGI（国家地理研究所）实施了核心的国家框架数据，并计划将这些数据提供给各个地方政府、私人和研究机构。摄影测量用于数字测绘、正射影像制作和数字高程数据构建。当前的数字摄影测量在降低成本、提高操作效率、自动化和结果一致性方面具有优势。然而，数字摄影测量的使用精度较低，特别是在低纹理区域、建筑区的数字高程数据自动化处理中。在这一地区，发现了很多地貌位移，并且有很多阴影区。为了解决上述摄影测量问题，并自动生成数字高程数据，人们做出了许多努力。这项工作的主要成果是 LiDAR（光探测和测距）系统。LiDAR 也称为 ALMS（机载激光测绘系统）。ALMS 的实际开发始于 1980 年代后期，并于 1990 年代中期投入商业应用。在商业产品问世后，人们不断努力提高性能、提高精度、改进数据处理和应用程序，为 ALMS 的使用铺平了道路。本研究涉及当前的 ALMS 技术、与以前数字高程数据的比较和分析、国内引进的适宜性、改进 ALMS 操作过程的方法、提高精度的技术以及如何将 ALMS 构建的数据应用于 NGIS 实施。
利用人工智能 (AI) 结合遥感和地理信息进行洪水预测
摘要：考虑到洪水对人们的影响，每年在尼日利亚的一些州，洪水有时会导致生命、动物、农作物、土地、建筑物等的损失，研究预测洪水的新兴技术方法变得非常必要，以便制定适当的规划并采取必要的措施，防止任何损失或将影响降至最低。因此，这项工作旨在研究人工智能这种新兴技术可用于使用遥感和 GIS 数据预测洪水的各种方式。这项研究采用回顾和解释性研究方法进行，数据是二手数据，包括教科书、在线发表的研究成果和图书馆资料。从研究结果可以看出，人工智能算法可用于通过洪水范围测绘、卫星图像分析、洪水脆弱性评估、变化检测分析等利用遥感和 GIS 技术预测洪水。结论是，人工智能是一种强大的工具，可用于遥感和地理信息系统 (GIS) 中的洪水预测。建议由于洪水难以控制，在未来的工作中应研究使用人工智能进行洪水预测，因为结果将为救援机构及其类似机构提供重要信息。
利用自愿地理信息进行区域智能能源规划的框架
摘要。本研究提出了一个区域智能能源规划框架，用于小型混合系统的最佳位置和规模。通过使用优化模型（结合天气数据），使用 Calliope 和 PyPSA 能源系统模拟工具模拟各种本地能源系统。优化和模拟模型由来自不同志愿地理信息项目（包括 OpenStreetMap）的 GIS 数据提供。这些允许将特定需求配置文件自动分配给不同的 OpenStreetMap 建筑类别。此外，基于 OpenStreetMap 数据的特点，为每种建筑类别定义了一组可能的分布式能源资源，包括可再生能源和化石燃料发电机。优化模型可应用于基于不同电价和技术假设的一组情景。此外，为了评估这些情景对当前配电基础设施的影响，建立了低压和中压网络的模拟模型。最后，为了方便传播，模拟结果存储在 PostgreSQL 数据库中，然后由 RESTful Laravel 服务器传送并显示在 Angular Web 应用程序中。
空间数据基础设施和可持续发展...
测量部 (NMO) 是尼泊尔开发 NSDI 的枢纽机构。 国家地理信息基础设施项目 (NGIIP) 作为 NSDI 的一项举措，成立于 2000 年，其愿景是“通过开发地理信息基础设施来访问地理和相关数据以供决策，从而加强尼泊尔的规划和资源管理”。