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亚洲发展前景2024年4月
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1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
被动和主动冠层传感器的比较葡萄树生物量产量的估计
从被动式近端传感器过渡到主动式近端传感器。主动式传感器不依赖自然阳光的反射，而是测量作物调制光的反射，因此它们可以在所有照明条件下工作。本研究比较了主动式和被动式冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。两种传感器都提供了从转色期冠层最低点视角估计的归一化差异植被指数 (NDVI)，这是修剪重量的良好预测指标。尽管被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化（R 2 = 0.82），但它与修剪重量的关系是非线性的，最好用二次回归来描述（NDVI = 0.55 ?0.50 wt - 0.21 wt 2 ）。在高生物量条件下，无法验证琥珀色 NDVI-生物量关系理论上更大的线性度。与叶片中稳定同位素含量（13 C 和 15 N）的线性相关性提供了证据表明，冠层反射率检测到了由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此，这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。
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抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介
使用融合...绘制城市树冠覆盖图
关键词：树冠覆盖、机载 LiDAR、图像数据、NDVI、数据融合 摘要：城市绿地，特别是城市树木，在提高城市宜居性方面发挥着关键作用。获得准确且最新的树冠覆盖图对于城市绿地的可持续发展至关重要。LiDAR 点云广泛用于建筑物和树木的测绘，并且已经提出了多种 LiDAR 点云分类技术用于自动测绘。然而，城市地区树冠形状的复杂性可能会影响从 LiDAR 数据自动提取树木的点云分类技术的有效性。多光谱影像为 LiDAR 数据提供互补信息，可以提高点云分类质量。本文提出了一种从融合的 LiDAR 点云和多光谱卫星图像数据中提取树冠覆盖的可靠方法。所提出的方法最初将每个 LiDAR 点与来自联合配准的卫星图像数据的光谱信息相关联。它计算每个 LiDAR 点的归一化差异植被指数 (NDVI) 值，并纠正被错误分类为建筑物的树点。然后，应用考虑 NDVI 值的树点区域增长。最后，利用分类为树点的 LiDAR 点生成树冠覆盖图。所提出的树冠性能
从无人机图像中提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦的产量变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种过程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要巨大的精力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计和动态增长率。采用参数算法、LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法、随机森林进行变量选择。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分，从每个算法中确定影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都对灌浆期前后与植物高度相关的变量赋予了最高的重要性得分。还选择了一些与植被指数相关的变量
Microsoft Word - Study_Image_Types_May21_2019_open.docx
AW3D ALOS 世界 3D（近全球高度模型） AW3D30 点间距为 30 米的 AW3D（免费提供高度模型） CAP 共同农业政策（欧盟政策） CCD 电荷耦合器件 CMOS 互补金属氧化物半导体 CORINE 环境信息协调 CORS 连续运行参考站（用于精确 GNSS 定位） DInSAR 差分干涉合成孔径雷达 DSM 数字表面模型（可见表面高度） DTM 数字地形模型（裸地高度） EASA 欧洲航空安全局 EGNOS 欧洲地球静止导航叠加服务 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 GCP 地面控制点 GDEM2 ASTER 全球数字高程模型（免费提供 DSM） GNSS 全球导航卫星系统（GPS、GLONASS、伽利略、北斗等） GSD 地面采样距离 HALE 高空长航时 ICAO 国际民用航空组织 InSAR 干涉合成孔径雷达 JRC 欧盟委员会联合研究中心 LiDAR 光探测与测距 - 也称为激光扫描仪 LOD 细节层次（用于城市地图细节） LPIS 地块信息系统 MEMS 微机电系统 - 用于姿态测定 Mpix 百万像素（传感器像素数） NDVI 归一化差异植被指数 NIR 近红外 OCS GE 大规模土地覆盖和土地利用数据库（大尺度太阳辐射职业） PPK 后处理 运动 GNSS
自动检测建筑点...
希腊雅典国立技术大学乡村与测量工程学院摄影测量实验室，电子邮箱：maltezosev@gmail.com；cioannid@survey.ntua.gr 第三委员会，第三工作组/2 关键词：激光雷达、点云、建筑物提取、扫描线、过滤、变化检测 摘要：本研究旨在自动检测建筑物点：（a）从激光雷达点云中使用简单的过滤技术来增强每个点的几何特性，以及（b）从使用立体方法半全局匹配 (SGM) 在高分辨率彩色红外 (CIR) 数字航空影像上应用密集图像匹配提取的点云。第一步，去除植被。在 LIDAR 点云中，首先使用法线，然后使用粗糙度值，实施并评估两种不同的方法：（1）建议的扫描线平滑滤波和阈值处理，以及（2）双边滤波和阈值处理。对于 CIR 点云的情况，出于相同目的，计算归一化差异植被指数 (NDVI) 的变化。之后，使用形态学算子提取裸地并将其从其余场景中移除，以保留建筑物点。使用现有正射影像作为参考，评估在希腊北部城市地区应用每种方法提取的建筑物的结果；此外，将结果与从两个商业软件中提取的相应分类建筑物进行比较。最后，为了验证达到最佳精度的提取建筑物点的实用性和功能性，在整个场景的子区域上指示性地执行细节级别 1 (LoD 1) 的 3D 模型和 3D 建筑物变化检测过程。
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，