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使用机载 LiDAR 数据识别丛林火灾风险... - AFAC
在本项目中，我们确定了一种方法，将丛林-城市交界处的植被分层为相对丛林火灾风险的离散区域。 LiDAR（光检测和测距）数据用于确定坡度和坡向等地球物理特征以及植被和燃料特征（如冠层高度和密度）的差异，以突出显示不同土地使用期限内丛林火灾风险高、中、低的区域。该方法简单且可在广阔区域重复使用，因为它是 LiDAR 数据驱动的。它显示出作为可靠且一致的技术前景，可用于支持治疗优先级的决策。该方法将作为桌面练习扩展到 MW 水道网络和毗邻土地，以系统地确定和优先考虑丛林火灾风险缓解计划的预算支出。
基于人工智能的目标分类高级综述...
雷达是指无线电探测和测距。它是一种电磁设备，可以探测、跟踪和发现远距离的各种物体。它的工作原理是向所谓的目标方向发送电磁辐射，然后监听返回的回声。目标可能是汽车、航天器、轮船、飞机、船只、宇宙飞船、鸟类、昆虫、雨水，甚至是移动的汽车。雷达可以跟踪这些物体的存在、位置和速度，以及它们的大小和形状。雷达有能力在恶劣天气下识别远处的物体，并精确计算它们的射程和距离。雷达是一种主动传感技术，因为它包含一个发射器，它有自己的光源来寻找物体[2-6]。它通常在400MHz和40GHz之间运行，以及在光学和红外频率下运行，这两种频率都用于较低频率的远程应用。
ramdhan.pdf - 特温特大学学生论文
地表温度异常和地质结构是地下地热潜力的重要指标。许多来自太空平台的遥感数据已被用于调查这些指标。然而，典型的粗空间分辨率被发现是卫星图像在详细探测地热温度异常和地质结构方面的一个突出限制。在这项研究中，首次使用高分辨率机载遥感（包括热红外 (TIR) 和光检测和测距 (LiDAR) 数据）的集成来调查印度尼西亚 Bajawa 地区的地表地热指标。这项研究旨在评估 TIR 和 LiDAR 数据的集成在技术上是否可靠，以及是否可以为地热资源勘探的传统 3G 调查（地质、地球物理和地球化学）提供附加信息。
陀螺仪及其应用 - NATO STO
ANDERSON, E.W.导航原理。纽约，美国爱思唯尔出版公司，1966 年，653 页。本书全面回顾了导航，并试图通过描述整个学科，以便从更广泛的背景来看待每个问题，并提出一种适合导航研究的通用语言，促进导航员、科学家和工程师之间的思想交流。陆地、海洋、空中和太空导航被视为平行发展，可以相互学习。讨论了控制、航向和速度等仪器方面，并考虑了航向、航位推算和路线。分析了包括定位、一般和视觉辅助以及天文导航在内的基本辅助。研究了无线电和无线电方位、无线电测距以及雷达和声纳。
第 33 届 AAS/AIAA 太空飞行力学会议，德克萨斯州奥斯汀，2023 年 1 月 15 日至 19 日
弹道飞行任务的导航通常相对简单。除了走向暴力毁灭之外，这次任务还有许多非常规方面，给导航团队带来了有趣的挑战：部分任务的推进剂预算紧张，没有反作用轮，导致航天器噪音大，导航团队不得不严重依赖 Delta 差分单向测距测量来确定视线外的 delta-V，以及在新的推进控制模式下，任务最后 30 天的关键操作。光学导航是这次任务成功的关键因素，有助于确定航天器和目标星历表，从而实现精确的瞄准机动。在任务最后几周做出战略决策后，DART 可以轻松地撞击较大的小行星 Didymos，这增加了撞击其卫星 Dimorphos 的可能性。
月球和火星定位、导航和授时的架构和技术投资重点
从架构上看，最初在月球上部署椭圆形冻结轨道上的中继卫星将最大限度地覆盖南极，这是 Artemis 计划的重点。我们建议这些资产和未来的地面资产建立一个自由运行的自主时间尺度（我们称之为“LTC”），并持续监测与 UTC 的差异。这比在月球上部署 UTC 本身更可取，因为后者将涉及克服处理闰秒和闭环跟踪显著时变相对论效应的不必要挑战。月球服务提供商应通过各种技术确定其轨道和时间，包括现有的 CCSDS 测距标准、DSN 跟踪、弱信号 GPS 接收和高质量原子钟。这些资产反过来将为月球用户提供 LNIS 标准的 PNT 服务。
先进水文预报服务洪水淹没测绘开发指南
缩略语 AHPS 高级水文预报服务 CNMS 协调需求管理战略 CSC 沿海服务中心 CTP 合作技术伙伴 DEM 数字高程模型 FEMA 联邦应急管理局 FGDC 联邦地理数据委员会 FIM 洪水淹没测绘 FIRM 洪水保险费率图 FIS 洪水保险研究 GCS 地理坐标系统 GIS 地理信息系统 H&H 水文和水力学 HEC-HMS 水文工程中心水文建模系统 HEC-RAS 水文工程中心河流分析系统 HUC 水文单位代码 HWM 高水位线 LiDAR 光检测和测距 NAD 北美基准 NADCON 北美基准转换 NAVD 北美垂直基准 NFIP 国家洪水保险计划 NGS 国家大地测量局 NOAA 国家海洋和大气管理局
随着人工智能的发展而进行的区域架构开发
摘要 — 本文阐述了传统的集中式架构如何过渡到分布式区域方法，以应对可扩展性、可靠性、性能和成本效益方面的挑战。本文研究了边缘计算和神经网络在实现自动驾驶汽车的复杂传感器融合和决策能力方面的作用。此外，本文还讨论了区域架构对车辆诊断、配电和智能电源管理系统的影响。本文介绍了实施有效区域架构的关键设计考虑因素，以及当前挑战和未来方向的概述。本文的目的是全面了解区域架构如何塑造汽车技术的未来，特别是在自动驾驶汽车和人工智能集成的背景下。索引术语 — 神经网络、集群、光检测和测距、全球导航和卫星系统、配电模块
网络安全评分 - 联网汽车
全球市场上联网汽车的持续增长引入了日益复杂的软件和硬件系统，通过光检测和测距、高级驾驶辅助系统和车联网通信等功能提高了安全性和便利性。尽管这些技术进步带来了变革性的好处，但这种扩张也对美国的国家安全和网络安全提出了重大挑战。除了多个连接点之外，联网汽车收集的大量数据使其成为网络攻击特别有吸引力的目标。特别是，中国持续雄心勃勃想要主导全球联网汽车市场，以及俄罗斯最近进军该行业，这些都带来了很高的风险。中国和俄罗斯长期以来都利用私营部门来支持政府支持的目标，这可能导致他们操纵或泄露数据、扰乱运营，甚至干扰美国汽车控制系统。