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World File Search System地貌
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
无人机系统（UAS）在河道沿线河岸侵蚀监测中的应用
摘要 过度的河岸侵蚀是许多河流系统中细沉积物和相关营养物的重要来源，同时也对基础设施构成威胁。使用高分辨率地形数据进行地貌变化检测是监测河流沿线河岸侵蚀程度的有效方法。无人机系统 (UAS) 和运动结构 (SfM) 摄影测量技术的最新进展使得获取高分辨率地形数据成为可能，这也是本研究中使用的方法。为了评估基于 UAS 的摄影测量对河岸侵蚀监测的有效性，一架固定翼 UAS 在两年内多次被部署在美国东北部佛蒙特州中部的 20 公里河流走廊进行勘测。数字高程模型 (DEM) 和差异 DEM 可以量化发生明显侵蚀的勘测区域中选定部分的体积变化。结果表明，只要调查是在早春（融雪后但夏季植被生长之前）进行的，UAS 就能够以高分辨率收集高质量的地形数据，即使是在植被茂密的河流走廊沿线。使用 UAS 对河岸运动的长期估计与之前收集的机载激光雷达调查结果相比具有良好的可比性，并且可以可靠地量化河流沿岸的重大地貌变化。
中学教育（EDSE）
EDSE 549 - 教师地球科学 II (3 学分) 作用于地球的表面过程；天气和气候、风化、侵蚀和沉积过程简介；地貌演变；洋流和潮汐、近岸地质过程。每周需要实地考察、两次讲座和三次实验室时间。不能用于地质学硕士或博士课程。先决条件：EDSE 548 成绩为 D 或更高，或 GEOL 540 成绩为 C 或更高。
kahawaiokapia 大桥更换 - Hawaii.gov
1. 介绍 ................................................................................................................ 1-1 1.1 项目背景 ................................................................................................ 1-1 1.2 项目需求 ................................................................................................ 1-1 1.3 现有用途 ................................................................................................ 1-5 1.4 周边用途 ................................................................................................ 1-5 2. 项目描述 ...................................................................................................... 2-1 2.1 建议的行动 ................................................................................................ 2-1 2.2 项目成本和进度 ...................................................................................... 2-6 3. 现有环境、影响和缓解措施的描述 ............................................................................................. 3-1 3.1 气候 ............................................................................................................. 3-1 3.2 地貌 ............................................................................................................. 3-1 3.2.1 地质和地形 ............................................................................................. 3-1 3.2.2 土壤 ................................................................
文献综述重点关注数据处理技术...
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。数据的实际使用揭示了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人。2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人。2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人。2010、Raber 等人。2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集，表示植被和人造物体的高程值，以及地形表面数据集，表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
无人机激光扫描...
关键词：地形激光雷达、无人机、精度、变化检测、基于对象的分析、地貌学 摘要：本文评估了无人机 (UAV) 激光扫描在监测阿尔卑斯山草地浅层侵蚀方面的潜力。在多洛米蒂山脉（意大利南蒂罗尔）亚高山/高山海拔区的试验场，无人机激光扫描 (ULS) 获取了 3D 点云。为了评估其精度，将该点云与 (i) 差分全球导航卫星系统 (GNSS) 参考测量和 (ii) 地面激光扫描 (TLS) 点云进行了比较。 ULS 点云和机载激光扫描 (ALS) 点云被栅格化为数字表面模型 (DSM)，作为侵蚀量化的概念验证，我们计算了 2018 年的 ULS DSM 和 2010 年的 ALS DSM 之间的高程差异。对于连续的高程变化空间对象，计算体积差异，并为每个变化对象分配一个土地覆盖类别（裸地、草地、树木），该类别源自 ULS 反射率和 RGB 颜色。在此测试中，ALS 点云的准确性和密度主要限制了对地貌变化的检测。尽管如此，结果的合理性已通过现场地貌解释和记录得到证实。估计测试地点（48 公顷）的总侵蚀量为 672 立方米。这种侵蚀体积估计值
昴星团和 LiDAR 数字高程模型在农田梯田检测中的比较
摘要 — 与农业活动相关的梯田是人类对景观最明显的改造之一，是世界各地重要的投资，它们最近与现代土地利用管理和侵蚀控制的关注产生了新的相关性。保护性农业和梯田管理是卫星地球观测和高分辨率地形测量中具有巨大潜力的应用。由于其高灵活性，昴宿星团卫星星座提供了新的高分辨率数字高程模型 (DEM)，其亚米级分辨率可能对这项任务有用，它们在农田环境中的应用如今是一个开放的研究方向。这项工作提供了初步分析，从昴宿星团图像获得的 DEM 中执行自动梯田映射，并与 LiDAR DEM 进行比较。考虑了两种现有方法，快速线段检测器 (LSD) 算法和基于表面曲率的地貌测量方法。尽管 Pleiades DEM 的性能低于 LiDAR 模型，但结果表明，Pleiades 模型可用于自动检测大于 2 m 的梯田坡度，检测率超过梯田总长度的 80%。此外，结果表明，当使用嘈杂的数字高程模型时，地貌测量方法更为稳健，并且略优于 LSD 算法。这些结果首次分析了 Pleiades DEM 作为 LiDAR DEM 的替代品的有效性，也强调了未来在农田环境中监测大面积区域所面临的挑战。
生物多样性和野生动植物塞尔克里克排水
•流分类：鱼类和非鱼轴承流：Marlim生态咨询•拟议道路地点：10公里，多个流和两个冲积粉丝交叉：Fortech环境和区域地貌学家。（Fortech还找到了罕见的西部红色雪松）•灰熊栖息地适合：环境，建模和地面检查部•野生动物栖息地：Terraniche环境解决方案，野生动物相机的安装和栖息地评估•水质•水质：Terraniche环境解决方案：Serb Creek Creek Creek Creecrence creek creek creecrence
利用遥感和地理信息系统评估地下水资源
地质系的同事们随时为我提供支持。Mohammed Mersal 博士审阅了地貌和地质方面的章节。Ahraf Baghdady 博士提供了许多相关参考资料。Osman Abdelghany 博士提供了描述研究区域的地层柱。Almad B Mahmoudi 博士提供了精神支持。GIS 和遥感专家 Hamdl Kandil 先生凭借其经验和能力完成了论文的最终定稿。他花了很多时间起草图表和格式化手稿。Gaber Latif 先生帮助将遥感图像中的农业区数字化。