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World File Search System沙滩
泰米尔纳德邦渔网倡议
泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）是一个东南州，海岸线沿孟加拉湾延伸1,076公里，其特征是多样化的沿海地面，例如沙滩，红树林，河口和沿海地区（Nazneen等，2022）。这些地区是珊瑚礁，海草草地和湿地，用于广泛的动植物（Ramesh等，2008）。泰米尔纳德邦海岸（Tamil Nadu Coast）正在应对环境挑战，例如侵蚀，海平面上升，资源剥削高以及来自各种来源的污染，包括河流，农业径流，污水和工业排放，捕鱼活动，破坏性捕鱼方法，运输运营，运输运营和乱抛垃圾。这里概述的挑战对沿海环境和相关的生物群都构成了潜在的威胁。
现状 - 阿斯彭研究所
团队运动包括：棒球、篮球、啦啦队、曲棍球、足球（旗球、触式球、铲球）、体操、冰球、长曲棍球、彩弹射击、轮滑曲棍球、橄榄球、足球（室内、室外）、垒球（慢速垒球、快速垒球）、团队游泳、田径、极限飞盘、排球（场地、草地、沙滩）和摔跤。个人运动包括网球、高尔夫、武术、轮滑、滑板、跑步和自行车（公路、小轮车、山地自行车）。参与者是指一年中至少有一天参加过任何形式的运动的人，无论是有组织的还是无组织的。“核心”参与者是指任何定期参加的人，每年的参加次数因运动而异，由 SFIA 定义。“核心”参与者通常包括一定程度的有组织的比赛。无论参赛者属于一支队伍还是多支队伍，都只计算一次。
现状 - 阿斯彭研究所
团队运动包括：棒球、篮球、啦啦队、曲棍球、足球（旗式、触式、铲球）、体操、冰球、长曲棍球、彩弹射击、轮滑曲棍球、橄榄球、足球（室内、室外）、垒球（慢速、快速）、团队游泳、田径、极限飞盘、排球（场地、草地、沙滩）和摔跤。个人运动包括网球、高尔夫、武术、轮滑、滑板、跑步和自行车（公路、小轮车、山地自行车）。参与者是指一年中至少有一天参加过任何形式的运动的人，无论是有组织的还是无组织的。“核心”参与者是指任何定期参加的人，每年的参加次数因运动而异，由 SFIA 定义。“核心”参与者通常包括一定程度的有组织的比赛。无论参赛者属于一支队伍还是多支队伍，都只计算一次。
特拉华州贝希尔
今天，该地区可以被描述为主要是农村和农业，而不是特拉华河流域的更城市化的部分，例如北部新城堡县。1贝希尔包含大型潮汐沼泽，沙滩，沿海森林，生产性农田和私人住宅的混合物。游客被海滩，观鸟，钓鱼和狩猎吸引到该地区。最近，Bayshore的自然美景及其景观因其重要性而得到认可，因此旨在遏制额外的转换和损失的政策保存。在2021年，第9号公路被联邦高速公路管理局指定为特拉华州国家风景秀丽。虽然过去为维持贝希尔的生态和文化质量的努力取得了很大的成功，但该地区仍然容易受到气候变化和海平面上升的影响（SLR）。加强风暴和温度越来越高，已经对沿海栖息地，居民和农田产生了负面影响。预测表明，这些事件的频率将在未来几年内增加。
BC 沿海海洋战略
不列颠哥伦比亚省崎岖的海岸线绵延 26,000 多公里，横跨阿拉斯加和华盛顿。图 1 中蓝色阴影部分的沿海海洋环境物产丰富。它充满了营养物质，可以支持在海洋与陆地或海洋与河流边缘繁衍生息的生态系统和物种。海带森林、海草草甸、岩石潮间带海岸、沙滩、泥滩、盐沼和玻璃海绵礁为成千上万种动植物提供了家园。许多生物，如藤壶和海绵，是固定的，不会自由移动，而其他一些则能长途跋涉。北太平洋座头鲸游数百公里到不列颠哥伦比亚省高产的海水中觅食。这些“滤食性动物”以大量的浮游动物和小型群鱼为食。一些海鸟每年沿着太平洋飞行路线飞行超过 20,000 公里，这是数百万只候鸟在北极繁殖地和南美洲南部越冬地之间迁徙的主要通道。在秋季和春季迁徙期间，不列颠哥伦比亚省的海洋生态系统为它们提供了休息和补充能量的地方。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
关于研讨会
NITK SURATHKAL 自 1960 年成立以来，卡纳塔克邦国立技术学院 (NITK)，Surathkal 已经成为一所提供优质技术教育和支持研发活动的顶尖机构。印度政府根据 2007 年 NIT 法案第 29 号授予 NITK 国家重要机构地位，并一直被评为印度十大技术机构之一。目前，NITK 提供 9 个学士学位、28 个硕士学位和博士学位课程。该学院位于芒格洛尔市以北 22 公里处，沿着 66 号坎亚库马里-孟买国家公路，占地 300 英亩，周围森林密布，东面是风景如画的西高止山脉，西面是阳光普照的阿拉伯海沙滩。NITK 致力于提高人力资源的能力和潜力，目标是将他们培养成各自领域的领导者。我们的愿景是追求卓越，在技术教育方面具有全球竞争力，并专注于知识的吸收、生成和传播。 为期一年的活动展示了 NITK 在其各个活动领域的辉煌贡献，并预测了未来几年的新举措。 NITK 中央研究中心