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World File Search System地面数据
概念注释
以前，空气质量监测主要基于政府使用其领土内的基于地面的空气质量监测网络的原位测量。但是，基于地面的监视有局限性，因为监测站主要集中在人口稠密的城市，这些城市具有刚性安装要求和非常狭窄的空间覆盖范围。此外，空气污染监测站通常基于城市地区，但污染物可以产生或旅行很大，不仅在农村地区，而且会影响跨界。卫星观测通过在更广泛的区域提供数据来补充基于地面的网络，这对于没有安装表面监视器的地区特别有用，例如农村地区或空气污染监测设备有限的国家 /地区。例如，定期测量O3及其前体NOX和挥发性有机化合物，以及颗粒物，SO2和其他污染物，将提高空气质量预测的准确性，自上而下的排放率以及对空气污染物长期运输的理解。此卫星衍生的数据将有助于评估和改善空气质量和化学运输模型，排放清单，并允许通过广泛的平台和应用程序更好地生产每小时的空气污染预测。它可以填补通过监测站收集的地面数据留下的信息空白，以帮助基于证据的政策制定，不仅解决国家和地方空气质量，而且解决跨界污染问题。
SPOT 和 Landsat 专题制图仪卫星系统在检测密歇根州的吉普赛蛾落叶现象
摘要：随着落叶面积的增加，监测舞毒蛾落叶的任务变得越来越困难。舞毒蛾现已遍布美国东北部大部分地区和密歇根州，即本研究的地点。1989 年，密歇根州的落叶面积超过 120,000 公顷，预计 1990 年的面积会更大。监测系统必须能够在短时间内以相对频繁的间隔收集这些越来越大区域的信息。在本文中，我们研究并比较了两个卫星系统 - SPOT 和 Landsat 专题制图仪 - 以了解它们在区分两种落叶程度（中度和重度）和非落叶方面的有效性。此项比较借助于森林/非森林掩模进行，以减少落叶区域和非森林区域之间的混淆。光学条摄影的解释和有限的地面数据被用作参考。通过使用马哈拉诺比斯距离以及监督和非监督分类计算三个类别（严重、中度和非落叶）之间的可能重叠来进行比较。结果表明 Landsat TM 为这三个类别提供了更大的可分离性。Landsat TM 分类与研究中使用的参考数据的一致性为 82%。
利用多时相多光谱机载激光扫描、Sentinel-2 和移动激光扫描进行地图更新
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
Leena Matikainen, Milo š Pand ž ic´, Fashuai Li, Kirsi Karila, Juha Hyyppä, Paula Litkey, Antero Kukko, Matti Lehtomäki, Mika Karjalainen, Eetu Puttonen，“利用多时相多光谱机载激光扫描，Sentinel-2，和移动激光扫描在地图更新中的应用，”J. Appl。遥感. 13 (4), 044504 (2019), doi: 10.1117/1.JRS.13.4.044504。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
评估阿富汗的长期储水动力学
评估陆地储水（TWS）组件对于了解区域气候和水资源至关重要，尤其是在阿富汗等干旱和半干旱地区。鉴于地面数据的稀缺性，本研究利用遥感数据集来量化储能变化。我们将重力恢复和气候实验（GRACE）和GRACE随访（Grace-Fo）数据与水盖，全球陆地水存储（GWLS），流域陆地表面模型（CLSM）以及气候变量（降水量，温度，潜在的蒸发）使用人工神经网络（ANN）和随机森林（ANN）和随机森林（RF）（RF）（RF）。此外，还利用了冰，云和土地升高卫星（ICESAT-1,2）数据来估计冰川质量变化。使用黄土（STL）的季节性趋势分解来评估2003年至2022年的TWS变化。我们的方法论揭示了在阿富汗的主要盆地中重建和观察到的TWS Alome之间的高相关性（r = 0.90 - 0.97）。冰川质量分别在2003 - 2009年和2018 - 2022年分别降低-0.59和-1.17 GT/年，而总TWS下降了-2.46 GT/年。HRB经历了最大的TWS损失（-1.47 GT/年），这主要是由于地下水耗竭（-1.18 GT/年）。这些发现强调了我们评估水资源的重要性，为数据渣国家的气候变化提供了至关重要的见解。
LIDAR可用于鲁棒的exoatmospheric定位
I。虽然早期空间任务不需要精确，但现代应用，例如卫星维修和维护，可重复使用的发射车，洲际弹道导弹指导和拦截以及一些卫星到卫星通信，需要精确的位置和速度信息。全球导航卫星系统（GNSS），例如美国的全球定位系统（GPS），可用于在地球表面和低地球轨道（LEO）上进行精确定位。[1]但是，当前的GNSS系统使用少量，复杂且昂贵的卫星，这些卫星无法修复或及时更换，这意味着仅禁用少数卫星可以在大面积上破坏该系统。低接收的功率和涉及的长距离也意味着GNSS容易受到信号spoo fifg和jamming的影响。[2]面对扩散的反卫星武器和电子战系统，政府和商业实体寻求一种替代的太空导航方法可能是优先事项，该方法对对手的干扰更为强大。现有的GNSS替代方法是使用基于地面的跟踪。但是，雷达和光学信号会受到大气扭曲的影响，从而降低了位置精度。使用扩展的集成时间的持久跟踪可以克服大气变形，但这不适用于指导短时间操作。地面跟踪也受到对抗性破坏的约束。此外，单个地面站的有限视图意味着在整个轨道或轨迹中进行持续跟踪需要一个大型网络，并且在有争议或偏远地区的地球区域可能无法进行跟踪。地面数据必须从电台的分布式网络汇总，并迅速传输到车辆，在此期间，它可能会受到干扰，spoofig或其他干扰。我们引入了一种更强大的空间导航方法，该方法使用对位置纤维的自主多材料，或用大地测量的语言进行基准测试。这个
专家小组会议关于空气污染监测的太空数据
背景UNEP研究表明，空气污染是死亡率的第五领先危险因素。空气污染估计是2017年亚太地区约340万人死亡的原因。尽管国家和城市已经实施了各种空气污染管理政策，但这些政策只会抵消人口不断增长和城市化所产生的额外污染2。在1990年至2015年之间，亚太地区3的人口加权PM 2.5浓度增长了19％，超过了全球平均增长10％。在2018年，亚太地区是最受污染的100个城市中的96个所在地（PM2.5）4。在至少发达国家中暴露于颗粒物污染的趋势往往更大，而对流层臭氧浓度在更发达或迅速发展的国家和地区（例如南亚）中增长快，在南亚，O3污染的增长速度比全球增长率快得多。5空气质量监测主要基于政府使用其领土内的基于地面的空气质量监测网络的原位测量。但是，基于地面的监视有局限性，因为监测站主要集中在人口稠密的城市，这些城市具有刚性安装要求和非常狭窄的空间覆盖范围。卫星观测通过在更广泛的区域提供数据来补充地面网络，这对于没有安装地面监视器的地区特别有用，例如农村地区或空气污染监测设备或容量有限的国家。此卫星信息有助于评估和改善空气质量和化学运输模型，从更广泛的角度来看，并允许更好地生产每小时的空气污染预测，通过广泛的平台和应用程序可以访问公众。从长远来看，可以监控政策干预的有效性。对于短期，可以识别和解决因排放库存或地面监测站而错过的污染热点。此数据可以填补通过监测站收集的地面数据留下的信息空白，以帮助基于证据的政策制定，不仅解决国家和地方空气质量，而且解决跨界污染问题。
利用 LiDAR 数据生成水体的高分辨率 DEM...
利用 LiDAR 数据生成高分辨率 DEM 用于水资源管理 ¹Liu, X.¹J.Peterson 和 ¹Z.Zhang 地理信息系统中心，莫纳什大学地理与环境科学学院，惠灵顿路，克莱顿，维多利亚州 3800，澳大利亚 电子邮件：Xiaoye.Liu@arts.monash.edu.au 关键词：水资源；LiDAR；DEM；排水网络；集水区。扩展摘要 地形模式在确定水资源性质和相关水文建模方面发挥着重要作用。数字高程模型 (DEM) 提供了一种表示地表的有效方法，可以自动直接提取水文特征 (Garbrecht and Martz, 1999)，与基于地形图、实地调查或摄影解释的传统方法相比，它在处理效率、成本效益和准确性评估方面具有优势。然而，研究人员发现，DEM 的质量和分辨率会影响任何提取的水文特征的准确性 (Kenward et al., 2000)。因此，必须根据水文特征的性质和应用来指定 DEM 的质量和分辨率。澳大利亚维多利亚州最常用的 DEM 是维多利亚州土地可持续发展和环境部提供的 Vicmap Elevation。该模型主要使用现有 1:25,000 比例尺等高线图和数字立体捕捉的高程数据生成，提供水平分辨率为 20 米的全州地形表面表示。声称的垂直和水平标准偏差分别为 5 米和 10 米（Land-Victoria，2002 年）。在最坏情况下，水平误差可能高达 ±30 米。虽然高分辨率立体航拍照片提供了一种生成高分辨率 DEM 的潜在方法，但在当前流行的商业摄影测量软件所用技术的限制下，只能直接生成除 DEM 之外的 DSM（数字表面模型）。手动删除非地面数据以将 DSM 转换为 DEM 非常耗时。因此，使用立体航拍照片以现有的技术来生成DEM并不是一个准确且经济的方法。
概念说明
根据联合国环境规划署最近的一项研究，空气污染是导致死亡的第五大风险因素，据估计，2017 年空气污染造成亚太地区约 340 万人死亡 1 。尽管各国和各城市都实施了各种空气污染管理政策，但这些政策只能抵消人口增长和城市化带来的额外污染 2 。1990 年至 2015 年间，亚太地区人口加权的 PM 2.5 浓度增长了 19% 3 ，超过全球 10% 的增幅。2018 年，细颗粒物 (PM2.5) 污染最严重的 100 个城市中，有 96 个位于亚太地区 4 。最不发达国家接触颗粒物污染的情况往往更大，而对流层臭氧浓度在较发达或快速发展的国家和地区增长更快，如南亚，那里的 O3 污染增长速度远远快于全球增长率。 5 空气质量监测主要基于各国政府在其领土内使用地面空气质量监测网络进行的现场测量。然而，地面监测有局限性，因为监测站大多集中在人口稠密的城市，安装要求严格，空间覆盖范围非常狭窄。此外，空气污染监测站通常设在城市地区，但污染物可以产生或传播很远的距离，不仅影响农村地区，还影响其他国家。卫星观测通过提供更广泛区域的数据来补充地面网络，这对于没有安装地面监测器的地区特别有用，例如农村地区或空气污染监测设备或能力有限的国家。这些卫星信息将有助于评估和改进空气质量和化学物质运输模型、排放清单，并允许更好地制作每小时空气污染预报，公众可以通过广泛的平台和应用程序获取这些预报。从长远来看，可以监测政策干预的有效性。就短期而言，可以确定和解决排放清单或地面监测站遗漏的污染热点。这些数据可以填补监测站收集的地面数据留下的信息空白，有助于制定基于证据的政策，不仅解决国家和地方的空气质量问题，还解决跨境污染问题。亚太地区会员国认识到这一问题的紧迫性，于 2019 年通过了关于“加强区域合作应对亚洲及太平洋空气污染挑战”的第 75/4 号决议。该决议鼓励分享与空气污染有关的经验和信息以及应对措施
LACIE 卫星辅助监测实验... - 范围
计算机处理数据和使用数学模型及时获取信息。1977 年 8 月，该实验得出了后来被证明是准确的苏联春小麦缺口估计值。这一观察结果远早于苏联公布有关该作物的确切信息。此外，对苏联另外两个作物年度的春小麦和冬小麦产量的分析得出的估计值支持了该实验的绩效目标。LACIE 实验的成功得到了对美国冬小麦地区三个作物年度产量的准确估计的支持。该实验在预测加拿大小麦产量方面不太成功，但原因很容易理解。原因是加拿大的有效田地面积通常非常接近 LANDSAT 的分辨率极限，而且春小麦很难与某些其他作物区分开来。LACIE 导致开发了一种基于面积和产量估计来估计小麦总产量的技术、一种在不使用地面数据的情况下估计作物面积的可接受精度的技术以及一种估计作物产量的可接受精度的技术。改进 LANDSAT 数据分析程序可以进一步提高卫星识别小麦种植面积的准确性。通过结合使用 LANDSAT 数据和天气数据，可以改进产量模型，以更好地定义作物对自然条件的反应。还可以改进估计作物生长阶段的模型，以提供有助于区分小麦和类似作物（如大麦）的数据，从而改善预测。LACIE 是对已确定的国家需求和特定需求的及时响应。它是十多年研究和开发的成果，它汇集了一批特殊的人员和设备，并进行了大规模的严格测试。LACIE 令人鼓舞的结果促使人们进一步努力确定美国农业部和其他用户的需求，并将该能力扩展到其他重要问题。该实验于 1974 年启动，旨在将卫星遥感及其相关通信技术融入实验系统，并使用该系统对重要作物的产量进行估计。之所以选择小麦作为实验对象，一方面是因为小麦具有重要的经济价值，另一方面也因为它与太空技术的发展相契合。美国和苏联大片地区都种植小麦，印度和中国也有小块土地种植。世界上某些地区一年四季都有小麦生长。从农业角度来看，小麦是最简单的作物之一，也是最适合遥感的作物之一。为更准确地预测小麦产量而开发的技术似乎也适用于其他作物。农业生产变化很大，因为它取决于