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机载中红外腔增强吸收...
摘要。我们介绍了一种机载中红外腔增强吸收光谱仪 (AMICA)，它使用离轴积分腔输出光谱 (OA-ICOS) 在研究飞机上现场测量痕量气体。AM-ICA 包含两个很大程度上独立且可互换的 OA- ICOS 装置，允许同时测量不同红外波长窗口内的多种物质，以满足与特定飞行任务相关的科学问题。已经实施了三种 OA-ICOS 设置，目的是测量 2050 cm − 1 处的 OCS、CO 2 、CO 和 H 2 O；1034 cm − 1 处的 O 3 、NH 3 和 CO 2；以及 3331 cm − 1 处的 HCN、C 2 H 2 和 N 2 O。 2050 cm − 1 装置已在实验室中进行了表征，并在两次使用 M55 Geophysica 研究飞机和一次使用德国 HALO（高空远程研究飞机）的活动中成功用于大气测量。对于 OCS 和 CO，在典型的大气混合比下，已生成准确度为 5%（对于低于 60 ppb 的 CO，准确度为 15%，因为标准稀释会引入额外的不确定性）的科学数据，实验室测得的 1 σ 精度为 30 ppt（对于 OCS）和 3 ppb（对于 CO，时间分辨率为 0.5 Hz）。对于 CO 2，在大气混合比下的高吸收会导致饱和效应，从而限制灵敏度并使光谱分析复杂化，导致不确定性过大，无法用于科学用途。对于 H 2 O，吸收太弱而无法测量
REZETS 机载雷达采用 AESA
REZETS 旨在根据其运行条件进行操作。雷达配备有综合控制系统 (ICS)，可自动监控设备，并在飞行过程中和地面处理期间报告有缺陷的元件（单元、模块）。
一种用于机载激光扫描数据的使用布料模拟和浮雕幅度的自适应表面插值滤波器
摘要：将点云分离为地面点和非地面点是处理用于各种应用的机载激光扫描 (ALS) 数据的重要步骤。基于插值的滤波算法通常用于滤波 ALS 点云数据。然而，大多数传统的基于插值的算法在保留突变地形特征方面表现出缺点，导致这些区域的算法精度较差。为了克服这一缺点，本文提出了一种改进的自适应表面插值滤波器，该滤波器具有多级层次结构，使用布料模拟和地形起伏幅度。该方法使用三个层次的临时数字高程模型 (DEM) 栅格表面和薄板样条 (TPS) 插值，基于自适应残差阈值将地面点与未分类点分离。采用布料模拟算法生成足够有效的初始地面种子，以构建高质量的地形表面。根据被检查区域的起伏幅度自适应地构建残差阈值，以在分类过程中捕捉复杂的景观特征。使用来自国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS) 委员会的 15 个样本来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提方法在平坦区域和陡峭区域都能产生令人满意的结果。与其他方法相比，该方法在滤波结果方面表现出优异的性能，遗漏错误率最低；特别是，所提方法保留了陡坡和阶地等不连续的地形特征。
自主机载风能系统 - Lorenzo Fagiano
机载风能 (AWE) 是一种令人着迷的技术，它利用自主系留飞机将风能转化为电能。AWE 被视为一种可能改变游戏规则的解决方案，它有望在全球范围内生产大量具有成本竞争力的电力，并具有广泛的适用性，因此吸引了政策制定者和利益相关者的关注。经过 2000-2010 年的开创性实验努力，自 2010 年代初以来，该领域出现了明显的技术融合趋势和稳步发展。如今，AWE 系统可以在所有运行阶段以最低限度的监督自动运行。第一款产品也正在商业化。然而，全方位的完全自主运行仍然面临着重要的基本挑战，在概念上类似于有望改变我们生活的其他系统，例如完全自主的乘用车或服务无人机。同时，自主运行对于实现大规模 AWE 是必要的，因此将具有挑战性的基本问题与对社会和经济的巨大潜在影响结合在一起。本文从系统角度和对一些基本方面的批判性观点描述了该技术的最新进展，介绍了著名工业参与者的最新自动控制结果，并最后指出了完全自主机载风能系统道路上最重要的挑战。
MSS 7000 - 机载 ISR 多任务管理系统
所有传感器数据都关联、记录并叠加在数字地图上。新功能包括用于目标关联和过滤的集成船舶数据库以及用于方便分析和处理视频片段和相机快照的媒体中心。完整的任务数据集以数字方式记录，可以从机载任务系统检索，然后通过 MSS 7000 地面站或更全面的 MSS 7000 任务指挥中心在地面部分进一步分析和传播。地面部分还可以集成到现有 IT 环境中，为相关利益相关者提供对实时或存储的任务数据的安全网络访问。
IMG2nDSM：使用深度学习从单个机载 RGB 图像估计高度
摘要：估计单幅航拍图像中建筑物和植被的高度是一个具有挑战性的问题。提出了一种以任务为中心的深度学习 (DL) 模型，该模型结合了成功的 DL 模型（U-NET 和残差网络）的建筑特征，并学习从单个航拍图像到规范化数字表面模型 (nDSM) 的映射。该模型在具有相应 DSM 和数字地形模型 (DTM) 的航拍图像上进行训练，然后用于推断没有高程信息的图像的 nDSM。使用覆盖英国曼彻斯特大片地区的数据集以及 2018 年 IEEE GRSS 数据融合竞赛 LiDAR 数据集对该模型进行了评估。结果表明，所提出的 DL 架构适合该任务，并且大大超越了其他最先进的 DL 方法。
使用离散机载激光雷达估算森林叶面积指数
摘要：叶面积指数（LAI）是定量研究土壤-植被-大气传输系统中能量和质量平衡的重要输入参数。作为一种主动遥感技术，光探测和测距（LiDAR）为描述森林冠层LAI提供了一种新方法。本文回顾了利用离散机载LiDAR扫描仪（DALS）获取的点云数据（PCD）反演LAI的主要方法，其验证方案及其局限性。基于DALS PCD的LAI反演方法有两种，即经验回归和间隙分数（GF）模型。在经验模型中，与树高相关的变量，LiDAR穿透指数（LPI）和冠层盖度是使用最广泛的代理变量。与高度相关的代理使用最多；然而，LPI 被证明是最有效的代理。基于比尔-朗伯定律的 GF 模型已被证明可用于估计 LAI；然而，LPI 的适用性取决于地点、树种和 LiDAR 系统。在先前研究的局部验证中，观察到经验模型和 GF 模型在时间、空间和不同 DALS 系统之间的可扩展性较差，这意味着仍然需要现场测量来校准这两种类型的模型。使用 DALS PCD 校正聚集效应和木质材料的影响以及经验模型和 GF 模型的饱和效应的方法仍需进一步探索。最重要的是，需要进一步开展工作，重点评估已发布方法对新地理环境、不同 DALS 传感器和调查特征的可迁移性，并在此基础上确定每个因素对使用 DALS PCD 进行 LAI 检索过程的影响。此外，从方法论的角度来看，利用 DALS PCD 表征冠层的 3D 结构、充分利用机器学习方法在多源数据融合中的能力、开发包括 LAI 在内的冠层结构参数的时空可扩展模型以及使用多源和异构数据都是有前途的研究领域。
第章 SOS 企业、SOSE CONOPS、SOSE 架构设计方法：空间和机载系统的视角
目前，从太空和机载相结合的角度来看，现有的“企业”可以分为：（i）军事企业、（ii）民用企业和（iii）太空和机载应用的商业企业。本章使用美国国防部（DOD）和国际系统工程委员会（INCOSE）对系统之系统（SOS）和系统族（FOS）的现有定义[1–3]，通过实际示例和设计场景来定义这些企业。图 1 说明了空间 SOSE 概念的一般情况。例如，当前的商业太空企业包括（i）广播卫星 FOS（FOS-BS）、（ii）宽带互联网卫星 FOS（FOS-WIS）和（iii）数据、视频、音频通信卫星 FOS（FOS-DVACS）。对于商业太空企业，SOS 环境可以定义为：
RIEGL LMS 宣布首届国际 RIEGL 机载和移动用户大会成功举办
图1：Airborne Snow Observatories, Inc. 使用其 RIEGL VQ-1560 II-S 测量科罗拉多州 14,265 英尺 Quandary Peak 的积雪深度。（加利福尼亚州马莫斯湖）Airborne Snow Observatories, Inc. 刚刚接收了北美首批尖端 RIEGL VQ-1560 II-S 机载激光扫描仪之一，正如 NASA 的 ASO 项目在 2013 年率先使用 RIEGL 的第一台双激光扫描仪 LMS-Q1560 一样。这款新型 LiDAR 系统具有双倍的激光功率和高脉冲频率，将使 ASO Inc. 能够更有效地实现其需求，以独特的方式测量广阔的山区盆地的雪水当量。ASO Inc. 是一家公益公司，由 NASA 喷气推进实验室通过技术转让创建，旨在继续并扩大 ASO 业务雪况测绘和径流预报范围，覆盖全球山区。通过结合 RIEGL LIDAR、成像光谱仪数据和物理建模，ASO Inc. 绘制了山区积雪深度、雪水当量和雪反照率。这是
机载振动监测系统/HUMS
*使用内部跳线选择可重新配置选项。总数取决于跳线配置。** 提供的规格适用于 RECON 标准配置。RECON 可扩展且模块化，因此可以扩展到 48 个以上的加速度计通道（其他规格相应扩展）或缩小以根据需要减轻重量和降低成本。