在采伐和道路设计中使用激光雷达地形的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 的论文发表于 2004 年 6 月 13 日至 16 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地条件下的森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议。摘要 机载激光测高 (Lidar) 可以生成细节丰富、精度极高的地形图,即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形可以识别可能的着陆位置、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间,指导道路设计走向更好的选择,并提高我们对成本估算的信心。然而,激光雷达测绘偶尔会失败,这些失败的表示方式将决定激光雷达的可靠性和道路设计价值。我们讨论了首次使用激光雷达测绘塔霍马州立森林的经验,该森林位于 Mt. 南部。雷尼尔山。这种详细的地形测绘用于森林作业设计,例如着陆点和道路位置,作为基于流域的收获和运输计划的一部分。基于激光雷达的办公室设计随后进行了现场验证。对于森林工程设计而言,此类 DEM 成功的关键在于能够(或缺乏)区分地面点覆盖充足或边缘的区域,从而导致优秀或错误的测绘细节。我们讨论了各种方法,这些方法可以识别地面点覆盖边缘的区域,从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。观察树冠下的情况木材采伐和道路规划中经常出现的一个问题是,用于采伐的树木会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航拍照片,其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此,得到的地形图是树冠顶部的地图,带有假定树高的偏移。不幸的是,树冠并不完全贴合地面,在采伐和道路规划中可能至关重要的细微地形变化并未反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形区域,这些区域可能会给采伐和道路建设带来困难。激光雷达的工作原理是拍摄数百万张树冠还会遮挡可作为方便着陆点和道路位置的天然土丘和长凳。因此,这些地形图只能作为设计的一般指南,操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林冠层下也可以进行详细的地形测绘。
巴黎。法国国家空间研究中心(CNES)是世界第三大航天机构,也是欧洲航天事业的推动力量,目前正在转变方向。这一转变反映了冷战结束后法国航天计划的目标从政治竞争转向经济竞争,以及法国在军事航天计划上的支出大幅增加。CNES 于 1961 年成立,是一家民用航天机构,旨在加强法国作为两个超级大国之间独立仲裁者的地位。后来,作为欧洲航天局(ESA)的主要捐助者,法国利用其航天事业来支持其对欧洲技术和政治领导地位的主张。CNES 的优先事项现已改变。通过法国牵头的 ESA 阿丽亚娜火箭计划保持独立进入太空仍然是首要任务。但据 CNES 局长 Jean-Daniel Levi 称,该机构近年来过于专注于支持赫尔墨斯航天飞机和国际空间站等声望颇高的项目。这并不意味着欧空局应该放弃参与空间站的计划。他说,如果美国和俄罗斯继续推进这一全球项目,欧洲在政治上也必须参与。他说,法国“理论上”也可以负担得起该项目,因为它将在 1996 年完成阿丽亚娜五号火箭最昂贵的开发阶段。但莱维警告说,当欧空局部长们坐下来决定明年向空间站提供多少支持时,法国的支持将以该机构不犯让空间站成本“压垮”其其他活动的错误为条件。法国的这种实用主义相对较新。工业部长杰拉德·隆格特希望法国国家空间研究中心从政治目标转向提高法国工业的竞争力。法国国家空间研究中心 1994 年的预算反映了这一转变。总预算增加了 3.4%,达到 84 亿法国法郎(14.2 亿美元)。但用于空间科学的资金增长了 6.4%,达到 7.7 亿法国法郎;用于空间技术应用的资金增长了 7.9%,达到 10 亿法国法郎。莱维赞同隆格的想法。这也是他希望通过冻结对新欧空局项目的投资来阻止最近法国国家空间研究中心对欧空局捐款不断增加的原因之一。法国是唯一一个在向欧空局作出承诺的同时还维持着主要国家和双边空间项目的欧洲国家,法国希望保护这些项目的预算不受进一步侵蚀。莱维说,双边协议比欧空局项目更容易管理,尤其是在运营阶段。事实上,法美联合测高项目的成功
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 的论文发表于 2004 年 6 月 13 日至 16 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地条件下的森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议。摘要 机载激光测高 (Lidar) 可以生成细节丰富、精度极高的地形图,即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形可以识别可能的着陆位置、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间,指导道路设计走向更好的选择,并提高我们对成本估算的信心。然而,激光雷达测绘偶尔会失败,这些失败的表示方式将决定激光雷达的可靠性和道路设计价值。我们讨论了首次使用激光雷达测绘塔霍马州立森林的经验,该森林位于 Mt. 南部。雷尼尔山。这种详细的地形测绘用于森林作业设计,例如着陆点和道路位置,作为基于流域的收获和运输计划的一部分。基于激光雷达的办公室设计随后进行了现场验证。对于森林工程设计而言,此类 DEM 成功的关键在于能够(或缺乏)区分地面点覆盖充足或边缘的区域,从而导致出色或错误的测绘细节。我们讨论了各种方法,这些方法可以识别地面点覆盖边缘的区域,从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。观察树冠下的情况木材采伐和道路规划中经常出现的一个问题是,用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航拍照片,其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此,得到的地形图是树冠顶部的地图,带有假定树高的偏移。不幸的是,树冠并不完全贴合地面,在采伐和道路规划中可能至关重要的细微地形变化并未反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形区域,这些区域可能会给采伐和道路建设带来困难。激光雷达的工作原理是拍摄数百万张树冠还会遮挡可作为方便着陆点和道路位置的天然土丘和长凳。因此,这些地形图只能作为设计的一般指南,操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林冠层下也可以进行详细的地形测绘。
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形测量的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 论文发表于 2004 年 6 月 13-16 日在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议摘要机载激光测高 (Lidar) 可以生成极其详细和准确的地形图,即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形图可以识别可能的着陆地点、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间,指导道路设计选择更好的方案,并提高我们对成本估算的信心。然而,激光雷达测绘偶尔也会失败,这些失败的表现方式将决定激光雷达的可靠性和对道路设计的价值。我们讨论了首次使用激光雷达对雷尼尔山南部的塔霍玛州立森林进行测绘的经验。这种详细的地形测绘被用于森林作业设计,例如着陆点和道路位置,作为基于流域的采伐和运输计划的一部分。随后对基于激光雷达的办公室设计进行了实地验证。这种 DEM 在森林工程设计中取得成功的关键在于能够(或缺乏)区分地面点覆盖充足或边缘的区域,从而导致测绘细节优秀或错误。我们讨论了各种方法,这些方法可以识别激光雷达地面点覆盖边缘的区域,从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。看到树冠下的情况木材采伐和道路规划中反复出现的一个问题是,用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航空照片,其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此,得到的地形图是顶部树冠的地图,带有假定树高的偏移量。不幸的是,树冠并不完全贴合地面,在采伐和道路规划中至关重要的细微地形变化并没有反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形,这些可能会给采伐和道路带来困难。树冠还会遮挡可以作为方便着陆和道路位置的天然土丘和长凳。因此,这些地形图只能作为设计的一般指南,操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林树冠下也可以进行详细的地形测绘。激光雷达的工作原理是拍摄数百万
像全民基本收入 (UBI) 这样的大规模联邦支出计划将如何影响宏观经济?我们使用 Levy 研究所的宏观计量经济学模型来估计这种无条件现金援助计划的三个版本在八年时间范围内的影响。总体而言,我们发现经济不仅可以承受联邦支出的大幅增加,而且还可以通过现金转移对经济的刺激作用实现增长。我们研究了三种无条件现金转移:每月向所有成年人提供 1,000 美元,每月向所有成年人提供 500 美元,以及每月 250 美元的儿童津贴。对于这三个版本中的每一个,我们都使用两种不同的融资计划(增加联邦债务或通过增加家庭税收来完全资助增加的支出)来模拟这些转移的宏观经济影响,并将这些影响与 Levy 模型的基线增长率预测进行比较。我们的研究结果包括:• 对于所有三种设计,实施 UBI 并通过增加联邦债务来支付它都会促进经济增长。在最小支出方案下,即每个儿童每月 250 美元,八年后 GDP 比基线预测高 0.79%。根据莱维模型,最大的现金计划(每年为所有成年人提供 1,000 美元)在八年后使经济比基线增长 12.56%。实施八年后,该计划的刺激效应消散,GDP 增长回到基线预测,但产出水平仍然保持较高水平。• 当通过增加家庭税收来支付政策时,莱维模型预测对经济没有影响。实际上,它一只手给家庭,另一只手拿走。• 但是,当模型调整为包括分配效应时,即使在税收资助的方案中,经济也会增长。这是因为分配模型包含了这样一种观点,即低收入家庭手中多出的一美元会导致更高的支出。换句话说,纳税额高于现金援助额的家庭消费倾向较低,而获得的援助额高于纳税额的家庭消费倾向较高。因此,即使政策是通过税收而不是债务融资,产出、就业、价格和工资也会增加。莱维的凯恩斯主义模型包含了一系列假设,这些假设基于对无条件现金转移、税收和政府净支出和借款的微观和宏观影响的严格实证研究(参见 Marinescu (2017)、Mason (2017)、Coibion 等人 (2017) 和 Konczal 和 Steinbaum (2016))。从根本上讲,UBI 的规模越大,总需求的增加就越大,因此产生的经济就越大。单个宏观经济指标(定性地)是人们在总需求增加的情况下所预测的:除了产出增加之外,就业、劳动力参与率、价格和工资都会上涨。即使是在赤字融资政策中,政府负债的增加也会因总需求的增加而减轻。具体而言,Levy 模型假设经济目前并未接近潜在产出(Mason 2017),并做出两个相关的微观经济假设:(1)无条件现金转移不会减少家庭劳动力供给;(2)通过增加家庭税收来增加政府收入不会改变家庭行为。其他宏观经济模型会做出不同的、可能不那么乐观的预测,因为它们不同意这些假设。估计 UBI 的宏观经济效应是任何政策评估的关键组成部分,因为静态情况下看似零和转移(资金只是从一些家庭转移到其他家庭)在宏观模拟中变成正和,这要归功于总需求的增加,从而导致经济规模的扩大。
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型:表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性,例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序:ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究,以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具,用于从地形组件(例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形)的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据,以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模,与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展,在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度,提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学,它们以前基于地形图分析,现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示,每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来,DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术,也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术;航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比,SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声,因此仍然是最受欢迎的全球 DEM(Rexer 和 Hirt,2014;Jarihani 等人,2015;Sampson 等人,2016;Hu 等人,2017)。评估 SRTM 数据的准确性(Farr,T. G.,P. A. Rosen 等人。(2007),Rodriguez,E.,C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。