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农业中的人工智能：
农业中的人工智能：农业和耕作是世界上最古老和最重要的职业之一。随着世界人口不断增长，土地变得越来越稀缺，人们需要发挥创造力，提高耕作效率，利用更少的土地生产更多的作物，提高耕地的生产率和产量。现在，该行业正在转向人工智能技术，以帮助生产更健康的作物、控制害虫、监测土壤和生长条件、为农民组织数据、帮助减轻工作量，并改善整个食品供应链中与农业相关的各种任务。人工智能的应用：1. 人工智能帮助分析农场数据：农场每天在地面上产生数十万个数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析从农场收集的各种事物，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为他们的决策提供信息。例如，人工智能技术通过确定作物选择、最佳杂交种子选择和资源利用率，帮助农民优化规划，以获得更丰收。人工智能还用于创建季节性预测模型，以提高农业准确性和生产力。除了地面数据，农民们还利用空中数据来监控农场。计算机视觉和深度学习算法处理无人机飞过田地时捕获的数据。通过无人机，人工智能摄像头可以捕捉整个农场的图像，并近乎实时地分析图像，以确定问题区域和潜在的改进措施。2. 人工智能解决劳动力挑战：随着从事农业行业的人数减少，大多数农场都面临着劳动力短缺的挑战。传统上，农场需要许多工人（大多是季节性工人）来收割农作物并保持农场的生产力。解决这种工人短缺问题的一个解决方案是人工智能农业机器人。这些机器人增强了人类劳动力队伍，并以各种形式使用。这些机器人可以比人类工人以更高的产量和更快的速度收割农作物，更准确地识别和消除杂草，并通过拥有全天候劳动力来降低农场的成本。通过使用人工智能和认知技术，世界各地的农场能够更高效地运营，使用比以前更少的工人，同时仍能满足世界粮食需求。食品加工是主要的制造业之一。在很大程度上，该行业是一个产量很高、利润率很低的行业。寻找新方法来提高效率，即使是小幅提高，也可能决定工厂是盈利还是亏损。这就是为什么一些最大的食品加工公司正在转向人工智能技术，试图改进该过程的许多方面。人工智能应用相对特定于食品加工和制备，但人工智能还有许多更普遍的用途，它们直接或间接地对行业产生了影响。主要应用包括：1) 对产品和包装进行分类 2) 食品安全合规 3) 提高清洁度 4) 产品开发 5) 营销
创新地理空间区域研讨会...
综合数字和地理空间应用使政府能够为用户提供方便且负担得起的服务。灾害风险管理、农作物监测、贫困制图、土地核算以及海洋和空气污染监测等多个社会经济部门的例子表明，综合数字技术应用和地理空间数据能够处理、管理和向最终用户提供更好的服务，最终使人民受益，并为实践、流程和政策提供有远见的信息。1 这些行动是在亚太地区从新冠疫情中复苏、高通胀、财政压力和地缘政治风险上升的背景下采取的，该地区在实现可持续发展目标方面进展不足。2 《雅加达亚太地区空间应用促进可持续发展部长级宣言》指出，综合利用第四次工业革命带来的新兴技术为实现可持续发展目标提供了巨大潜力。 《宣言》还鼓励成员和准成员进一步加强空间科学技术及其应用方面的实质性合作，以加强《亚太空间应用促进可持续发展行动计划》第二阶段（2018-2030 年）的执行，为此酌情关注以利用创新数字应用、更有效地管理数据和信息、吸引最终用户以及加强与国家、区域和全球利益攸关方的伙伴关系为中心（但不限于此）的具体要素。亚太经社会出版物《2022 年东南亚可持续发展地理空间实践：汇编》3 介绍了公共部门使用和应用地理空间信息的 60 多种良好实践，以及灾害预测和监测方面成熟的空间应用，以及改进贫困空间测绘、增加空气污染数据可用性和可及性、跟踪温室气体排放、绘制可再生能源潜力图以及改善森林和其他自然资源管理的应用。 4 在亚太经社会成员、准成员和合作伙伴的支持下，秘书处继续努力展示创新地理空间应用的实用性。本次区域研讨会是这一更广泛努力的一部分。它将汇集参与国、专家和亚太经社会推动的旨在促进创新地理空间信息应用的举措的其他利益攸关方，以帮助推进可持续发展目标，包括利用创新空间应用绘制流行病地图的能力建设，洪水和野火热点；通过整合空间数据和地面数据加强空气污染监测；有效共享和管理地理空间信息；将时空数据纳入地方可持续发展目标监测和决策；监测干旱和气候适应型农业。区域研讨会的建议和关键见解将与区域可持续发展空间应用政府间磋商委员会第二十七届会议（ICC-27）的与会者分享，该会议
56GBPS CPO 硅光子收发器...
卫星串行链路用于更高的数据吞吐量和更高频率的电信有效载荷，这需要更多地使用机载计算机处理，因此光学互连成为卫星上数字有效载荷的首选解决方案。特别是，数据速率的增加加剧了与电气域互连相关的挑战，其中传输距离随着比特率的增加而显著缩短。这既限制了 ASIC 的 SerDes 通道的覆盖范围，也导致需要更复杂的调制格式和更多的 DSP，这两者都会导致功耗增加。光学互连还受益于重量减轻和对 EMI 的免疫力。到目前为止，卫星有效载荷的光学收发器一直专注于基于中板 VCSEL 的技术，第一代收发器的速度为 12.5 Gb/s 1 已在轨道上演示，第二代设备的目标是 25 Gb/s，预计将在下一步演示。然而，与地面数据中心的趋势类似，数据速率现在正在增加到对直接调制 VCSEL 具有挑战性的水平，而转向 O 波段和 C 波段更常见的通信波长也带来了许多优势。共封装光学器件 (CPO) 是地面数据中心应用的新兴标准，有机会为卫星有效载荷采用类似的架构。CPO 的目标是将光收发器集成到非常靠近功能性 ASIC/FPGA 的位置，从而能够使用功率较低的短距离 SerDes 并促进更高数据速率的传输，同时保持信号完整性并减轻 EMI 效应。通过 ESA 合同“ProtoBIX”，MBRYONICS 和 imec 正在开发一种基于硅光子的收发器，该收发器从头开始设计，用于部署在卫星有效载荷上。共封装方法采用单独的 Rx 和 Tx 光子集成电路 (PIC)，以实现电吸收调制器 (EAM) 和光电二极管 (PD) 的高性能。 EAM 的优势在于它们比环形调制器具有更大的光带宽，而且与基于环形谐振器的设计相比，它们不需要波长调谐。Tx 和 Rx PIC 在 imec 的 iSiPP200 平台上制造，而定制的抗辐射调制器驱动器则在 IHP SG13RH SiGe BiCMOS 工艺 2 上设计和制造。收发器使用 NRZ 调制时的数据速率为每通道 56 Gb/s。通过详细分析，NRZ 格式被选为最有前景的格式，因为它允许使用直接驱动概念，其中 ASIC/FPGA SerDes 驱动调制器驱动器并消除了 CDR 和重定时，同时也消除了对 DSP 的需求。此外，与 56 GBd NRZ 相比，28 GBd PAM4 所需的线性度会导致显著的功率损失。
激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行