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World File Search System测高
改进的 GNSS-R 测高方法
摘要：全球导航卫星系统反射测量 (GNSS-R) 仪器的测高性能取决于接收器的带宽和信噪比 (SNR)。测高延迟通常根据直接信号波形的峰值与反射信号波形导数的最大值之间的时间差计算得出。机载微波干涉反射仪 (MIR) 在澳大利亚和塔斯马尼亚之间的巴斯海峡收集的双频数据表明，这种方法仅适用于平坦表面和大带宽接收器。这项工作分析了使用 GNSS-R 计算测高可观测量的不同方法。一种提出的新方法，窄带代码（例如 L1 C/A）的 3 次导数的峰值到最小值 (P-Min3D) 和大带宽代码（例如 L5 或 E5a 代码）的峰值到半功率 (P-HP) 在使用真实数据时表现出更好的性能。这两种方法也与峰峰值 (P-P) 和一阶导数峰峰值 (P-Max1D) 方法进行了比较。这些方法之间的主要区别在于确定反射信号波形中的延迟位置以计算高度可观测量。比较不同方法、波段和 GNSS-R 处理技术的机载实验结果表明，可以实现厘米级精度。
植被对激光测高的影响
摘要 研究了低植被对机载激光扫描的影响。高植被可通过过滤去除，但低植被会导致数字地形模型出现系统性误差。许多研究人员报告称测量值过高。对激光测距影响的研究提高了对所用技术的理解，并解释了观察到的误差。研究了使用植被类型信息校正数据的可能性，并使用来自地面测量的地面真实数据作为参考。提出了一种使用纹理测量的替代方法，该方法不需要有关土地覆盖类型的信息。纹理之前已为数字图像定义，这里介绍了其在点云中的等效纹理。
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
气压测高目的地 - 派珀飞行者协会
随着全国部分地区终于摆脱了漫长、潮湿、多雪的冬季的影响，我们将注意力转向了下个月的活动。在我写这篇文章的时候，SUN 'n FUN 航空博览会刚刚结束。据我所知，这是一场非常精彩的展会。一周的好天气起了作用。SUN 'n FUN 是每年真正大型展会中的第一个，但全年都有许多飞行和聚会。当 Kevin Garrison 撰写本月专栏时，他肯定想到了飞行。您可以在第 14 页阅读他对大大小小的航空活动的思考。在我们为沃帕卡年度会员聚会做准备时，航空聚会也是我最关心的问题。我写这篇文章的时候是四月初，距离聚会还有短短四个月的时间。我们在周六晚上的欢迎招待会上无法找到酒店的会议室，但结果却是因祸得福。沃帕卡市立机场 (KPCZ) 的经理 Mat 和 Britney Klatt 慷慨地为我们提供了使用该市的机库举办活动的机会。我们仍然有食物和饮料，但我们也有机会四处走走看看飞机！要注册参加活动，请访问 thegatheringatwaupaca.simpletix.com。截至今天，Par 4 酒店仍有空房，但前台人员并不总是知道如何查找。最好在周二至周六白天拨打 (715) 942-0500 找 Jennifer。她会帮助您。如果您在注册或预订酒店房间时遇到任何问题，请致电 (626) 844-0125 或发送电子邮件至 kent@aviationgroupltd.com 我希望在我们的年度聚会或 EAA AirVenture Oshkosh 上见到你们。对于 AirVenture，我们在机库 C，展位 3126，我将在周一和周二在展位工作，所以请过来打个招呼！蓝天，
iGNSS-R 海面测高仪的测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系：机载实验示例
测高质量与沿轨空间分辨率是表征干涉全球导航卫星系统反射测量 (iGNSS-R) 海面测高性能的关键参数，二者通过信号处理时间紧密相关。其中，海面高度 (SSH) 测量的质量包括精密度和准确度。为了在观测区域获得更高的测高质量，需要更长的信号处理时间，这将导致沿轨空间分辨率的损失；反之，更高的沿轨空间分辨率需要更密集的采样，导致测高质量不理想。本研究以机载iGNSS-R观测数据为例，从精密度和准确度的角度分析了测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系。结果表明，降低沿轨空间分辨率会提高测高质量。精度范围为0.28～0.73 m，精度范围为0.24～0.65 m。但这种变化并不是线性的，随着沿轨空间分辨率的恶化，测高质量改善的程度会降低。本文的研究结果可为未来星载iGNSS-R测高任务的参数配置提供科学参考。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
天线目录。第 3 卷。船用天线 (U)
“IFF”或“雷达，信标”不适用，地面控制拦截（GCI）：见“搜索，地面”或“搜索，空中”和“测高”。 指导：一个通用术语，仅在无人驾驶载体上发送信号到无人驾驶载体时使用，该术语指的是指导和调节无人驾驶载体上的设备，
一种用于快速和多路复用等离子体检测高分子量和低分子量分析物的全集成微型光学生物传感器
基于等离子体传感方案的光学生物传感器将高灵敏度和选择性与无标记检测相结合。然而，使用笨重的光学元件仍然阻碍了获得在实际环境中进行分析所需的微型系统的可能性。这里展示了一种基于等离子体检测的完全微型光学生物传感器原型，它能够快速和多路复用地感测高分子量和低分子量（80 000 和 582 Da）的分析物作为牛奶的质量和安全参数：一种蛋白质（乳铁蛋白）和一种抗生素（链霉素）。光学传感器基于以下智能集成：i）用作发光和光感应元件的微型有机光电器件和 ii）用于高灵敏度和特异性局部表面等离子体共振 (SPR) 检测的功能化纳米结构等离子体光栅。该传感器提供定量和线性响应，达到 10 − 4 的检测限
OGA 计划减少 UKCS 温室气体排放
在此背景下，NSTA 将：监测高排放强度资产；在适当情况下跟进更详细的资产讨论；然后可能要求相关人员根据社会碳值就公司停止生产（“CoP”）的日期达成一致。在此背景下，排放强度将用于识别需要更仔细考虑的资产，但这不是唯一的决定因素，因为它可能作为其他清洁生产的后备因素至关重要。如果相关人员采取行动减少资产的排放量，从而使排放强度低于阈值水平，则该要求也将不再适用。
地球系统中的物质输送和物质分布
海洋和大气中的循环、各种陆地水库之间的水通量、冰融化、河流排放、海平面变化以及地球地幔中的对流——这些过程和其他过程导致地球上质量的永久传输和质量的重新分配。有多少质量被传输和重新分配？这是理解这些过程及其动态的基本问题。过去，地球系统质量分布的变化难以直接观察，因此，对零散数据的解释或对单个过程的预测是不完整或错误的。通过同时运行的卫星重力和测高任务的独特星座，这种情况发生了巨大变化，这些任务配备了非常精确和新颖的传感器。