绿色和平德国已委托悉尼科技大学(UTS)的可持续期货研究所(ISF),以根据数字地理信息系统(GIS)地图分析乌克兰的太阳能和风能。GIS映射的主要目的是确定可用的太阳能和风能资源。它还有助于地理和人口参数的区域分析以及可以在开发能源场景中利用的可用基础架构。乌克兰太阳能和风能潜力的全面数据集旨在支持“绿色重建”概念。该分析的GIS数据以250m x 5.50m的分辨率提供给乌克兰的所有政府机构。
“圣安东尼奥市提供的地理信息系统产品按“原样”提供,不提供任何形式的担保,圣安东尼奥市明确否认所有明示和暗示的担保,包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示担保。圣安东尼奥市不保证、担保或就圣安东尼奥市向您提供的信息的使用或使用结果在正确性、准确性、可靠性、及时性或其他方面作出任何陈述。从圣安东尼奥市获得的任何信息的结果和性能的全部风险完全由接收者承担。”
在全球范围内绘制和监测热带森林覆盖率只能通过遥感图像和地理信息系统 (GIS) 工具来完成,这些工具可以绘制和计算图像分析的结果。自 1973 年以来,NASA 的 Landsat 卫星已连续获取了大部分热带地区的图像。这些图像提供了 20 年的时间序列,可以对热带森林覆盖率前所未有的变化进行前后分析。通过对这些图像和其他数据的分析,可以编制显示森林范围和森林砍伐模式的地图,本文后面将对此进行介绍。还需要森林管理区、公园、保护区和其他重要特征(如交通网)的补充地图,以便进行保护规划和气候
摘要 本文总结了 Landsat 的政策历史,并研究了其在陆地遥感科学发展、与土地使用相关的实际应用和市场中的地位。特别是,它确定了为遥感陆地数据和信息产品的商业市场奠定基础的关键步骤。本文进一步分析了政府政策与遥感技术发展之间的相互作用。它得出结论,地球观测数据市场发展的主要力量之一是信息技术的创造,包括功能强大的个人计算机、地理信息系统 (GIS) 软件、CD-ROM 和互联网。这些技术和其他技术正在创建将遥感数据纳入更广泛的信息市场所需的基础设施。
克莱姆森大学的四名研究人员帮助开发了一种洪水疏散工具,该工具使用人工智能来帮助预测洪水、识别危险道路并验证安全疏散路线。该工具将人工智能 (AI) 与人类知识结合在一起。研究人员正在利用这种人机协作 (HAT) 伙伴关系来创建一个智能模型,以解决南卡罗来纳州偏远沿海农村社区的洪水疏散决策问题。当前的洪水疏散模型包括地理信息系统 (GIS) 和基础设施规划方法,这些方法不使用人工智能。
6.3.1 简介 ................................................................................................................ 120 6.3.2 数据产品规范 (DPS) ........................................................................................ 121 6.3.3 空间数据质量要素/子要素 ........................................................................ 122 6.3.4 数据质量评估程序 ........................................................................................ 123 6.3.5 数据质量报告/元数据 ................................................................................ 124 6.4 地理信息系统 ................................................................................................ 125 6.5 数据产品规范 ................................................................................................ 126 6.5.1 概述 ................................................................................................................ 127 6.5.2 产品的非正式描述 ........................................................................................ 128 6.5.3 规范范围 ........................................................................................................ 128 6.5.4 数据产品标识 ........................................................................................ 131 6.5.5 数据内容和结构 ........................................................................................ 132 6.5.6 参考系统 ................................................................................................ 134 6.5.7 数据质量要求 ................................................................................
1,1,1-三氯-2,2-双(对氯苯基)乙烷类农药 溶解氧 环境信息系统 美国环境保护署 美国鱼类与野生动物管理局 地磁电图仪 地理信息系统 全球海平面观测系统 全球定位系统 栖息地评估技术 高分辨率可见光传感器 (SPOT) 生物完整性指数 无脊椎动物群落指数 综合沿海区管理 红外指数 国际海事组织 政府间海洋学委员会 (UNESCO) 红外光探测和测距传感器 陆地信息系统 海洋生物资源 多光谱扫描仪 (Landsat) 净空中初级生产力 近红外 美国国家海洋和大气管理局 (美国) 国家研究委员会 (美国)
然而,由于地形和气候在复杂的社会经济框架内设置了强大的制约因素,因此管理山区森林是一项艰巨的任务。特别是,精确绘制森林生物量特征和动员条件(采伐和可达性)是实施木材行业高效供应链的先决条件。通常,目前可用的信息不足以以合理的成本提供木材供应及其可持续性所需的保证。随着最近新遥感技术的发展,例如光检测和测距 (LiDAR),以及基于使用数字地形模型 (DTM) 并在地理信息系统 (GIS) 中实施的建模工具,现在可以对森林生长蓄积量和可达性的评估进行重大改进。