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World File Search System热成像仪
书籍开始11.3 2023.cdr
F.电光和激光系统9.1。激光范围查找器眼安全（LRF-312）54 9.2。Mini LRF 55 9.3。轻巧的便携式激光目标指定器56 9.4。突击射击的热瞄准器57 9.5。多功能手持热成像仪58 9.6。手持热图像双筒望远镜（未冷却）59 9.7。被动夜视系统60 9.7.1。intas ri tlim/lmg 61 9.7.2的被动夜视。被动夜间射击发射器62 9.7.3。被动夜视双筒望远镜63 9.7.4。被动夜视镜64 9.7.5。被动夜视单眼65
热成像技术的审查
1。热成像[56]，2。热成像相机[57]，3。热摄像机[58]，4。flir [59]。热成像部分开始时，一开始就提到一词是本书中使用的“热成像”一词的同义词。进一步，本节还将红外热力计（IRT）定义为一个过程，在该过程中，热摄像机通过在过程中使用从对象发出的红外辐射捕获对象的图像并创建对象的图像。此定义清楚地表明，根据它，所有红外成像系统（包括NIR摄像机或SWIR成像器）都可以视为热力计/热成像。这是没有意义的，因为NIR摄像机看不到典型目标发出的热辐射。此结论通常对SWIR成像仪有效。进一步，此定义的一些碎片仅适用于当热成像覆盖范围还需要监视/军事应用时，仅适用于工业应用中使用的热成像仪。
森林资源清查与分析，2019 财年业务报告
年度清查进展。FIA 在所有 50 个州（包括阿拉斯加内陆地区）开展了清查活动，并测量了 12% 的森林样本位置。除阿拉斯加内陆地区和夏威夷州外，包括阿拉斯加海岸地区在内的所有州都使用年度调查。阿拉斯加内陆地区的塔纳纳山谷和苏西特纳-铜地区以及加勒比海和太平洋岛屿清查采用定期清查实施。目前采样的总面积约占美国所有森林土地的 90%，塔纳纳山谷以外的阿拉斯加内陆地区占美国森林面积的其余 10%。随着 NASA Goddard 的 LiDAR、高光谱和热成像仪 (G-LiHT) 图像的全面收购，清查工作已在苏西特纳-铜地区开始。FIA 对苏西特纳-铜地区的调查将使采样的森林总面积增加近 1300 万英亩。
标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div>
牲畜具有很高的经济价值，并且经常在大型农场中对其进行监测是一项劳动密集的任务，而且昂贵。关于单个动物及其周围环境的智能数据的出现为早期发现和预防疾病，更好的动物护理和可追溯性，更好的可持续性和农场经济学开辟了新的机会。精确的牲畜农业（PLF）依靠牲畜数据的恒定和自动收集来支持农民，兽医和当局做出的专业知识和管理决定。无人机的高流动性与高水平的自主权，传感器驱动的技术和AI决策能力相结合可以为农民提供许多优势，从而利用大型农场的每个角落利用即时信息。这项研究的主要目标是i）探索各种基于无人机的基于视觉的遥感模式，尤其是视觉带感应和热成像仪，ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）收集具有各种参数的数据，ii）ii）与研究人员建立良好的高级式富有融合式融合式融合式融合式融合的方法，以建立各种参数方式。收集的数据表明，可以利用从多种传感器模式获得的牲畜的独特特征的融合，以帮助农民通过PLF在大型农场中体验更好的牲畜管理。
标题Iotfauav：使用自动驾驶无人机的智能远程监控大型农场的牲畜及其具有视觉传感器类型ART
精确耕作（PF）（即精确农业），配备了自动化和机器人技术，可以通过利用有限的全球资源来提供所需的工具来提供全球粮食需求，在这种情况下，全球粮食供应受到全球变暖，减少农民的数量以及导致高食品通货膨胀率的战争的巨大影响[1]。精密牲畜养殖（PLF）旨在为农民提供配备了牲畜管理高级技术的有效工具，同时改善动物的福利，为满足消费者的需求以可持续的方式铺平道路。通过承担越来越多的任务[2]，[3]在改善配备有增强低功率监控传感器技术[4]和人工智能（AI）技术[5]，[6]，[6]，[7]的智能控制系统下，车辆变得越来越自动化。无人驾驶飞机（UAV）辅助智能农业，具有高机动性，通过避免高成本和提高监控质量，在有效地管理大型农场方面有了有效的大型农场的动力。自主无人机（A-UAV）具有很高的自主权，如飞行的自主机器人，具有自我学习和自我决定的能力 - 通过执行非平凡的事件序列，具有分解级别的准确性的非平凡序列，基于一系列规则，使用动态的飞行计划，将其限制在限制的范围内，而不是自治的范围，而不是限制人类的范围，而不是在限制的范围内，将其限制在范围内，而不是限制的计划。 [8]，[9]，[10]，[11]完成各种自动化任务[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[17]，[18]。它提供了有关牲畜人口规模，即时位置和与健康相关的问题的及时信息[24]，[25]，[26]，[27]。在这项研究中，智能物联网（IoT）无人机解决方案，即所谓的iotfauav，在所有事物的自动化概念（AOE）和所有事物（IOE）[19] [20]，[20]中使用了几种监督和不受监督的AI技术[19] [20]，采用了跨学科的方法开发。安全且具有成本效益的Iotfauav通过使用基于视觉的传感器模态来定期以自动化的方式调查牲畜，这些传感器模态既涉及标准视觉频段传感和热成像仪。在两个农场中，在实际用例中实施Iotfauav表明，与物联网和传感器驱动技术嵌入的AUAV的整合到耕作中[28]可以通过大量的成本节省来提高生产率。iotfauav可以通过测量基于体温和行为因素的压力水平和代谢变化的指标来轻松诊断牲畜疾病并大大减少与疾病相关的死亡。