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基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
65A037：基于地面的光传感器 - 理由书
基于地面的光传感器系统（GBOSS）程序是对地面的电流深空间监视（Geodss）系统的升级，该系统使地理可以监视低，中，高，高和地球固定轨道的小，间隔紧密的和高级威胁。升级的系统将发现目前无法检测到的空间威胁，减少对手的战术惊喜，并提供支持准确，及时，可操作的SDA所需的数据。这有助于在由拥挤，有争议的，有竞争力的太空领域的现实所决定的压缩时间表中做出决策。该计划将性能升级的组合为现有的地理网站，包括高级数据开发和快速数据传播，并将结合联盟数据，商业数据和/或新的GeoDSS网站，以提供全球能力，以使对手构成胆道攻击的对手有积极的ID。该程序包括将提高灵敏度和搜索速率的地理图像处理和光学子系统的更新，并将新的多光谱高级高级技术传感器提供支持扩展操作，高效率表征，增强的指示和警告（I＆W）（I＆W）以及归属感。
对战术级地面的最新审查和分析......
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更高地面的测序：与高海拔适应相关的适应性变异的功能研究
人类基因组中蕴藏着许多最小但最重要的秘密。最近的进展加速了我们解开这些谜团的能力，并发现了基因组如何导致人类特征的共同和独特变化，包括那些对生存至关重要的特征。人类物种中一些最引人注目的适应性例子发生在过去几千年迁徙到西藏、安第斯山脉和埃塞俄比亚高原的人群中。几个世纪前，生理学家首次注意到高地人群的不同特征，推测特定特征对高海拔地区氧气供应减少导致的环境缺氧带来的挑战有益或有害 ( West, 1998 )。鉴于许多高地人群已经在这样的环境中生存了数百代，人们推测遗传因素为这些群体提供了适应性优势。在过去十年中，通过全基因组扫描寻找突出基因组内异常模式的适应性特征，深入了解人类物种的进化历史变得越来越可行 ( Simonson, 2015 )。虽然许多对高原藏族、安第斯山脉和埃塞俄比亚人群的原始研究都是基于对分散在整个基因组中的单核苷酸变化进行“标记”的分析，但全基因组测序 (WGS) 工具提供了培养多个大规模基因组数据集的机会，这些数据集为跨人群比较提供了更高的分辨率。进一步的技术和分子