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World File Search System矢量数据
回顾 ENC 和 DNC 之间的关系...
两种产品格式完全不同，但由于它们涉及同一领域，因此存在潜在冲突。本文档将讨论这两种数据产品之间的关系（感知关系和实际关系），并提出处理这些产品的策略。ENC 和 DNC 水文图矢量数据产品都可以且应该存在，但应明确说明产品与其应用领域之间的关系。但是，遵守国际海事公约以确保安全航行需要遵守电子海图显示信息系统 (ECDIS) 的附加规范。北约目前正在研究如何在军舰上支持 ECDIS 要求。必须同时满足军方对访问所有可用相关数据的要求以及国际海事组织 (IMO) 对官方数据一致呈现的要求。
财政部地理空间数据策略
作为2018年《地理空间数据法》（GDA）的涵盖代理商，财政部（财政部）必须“准备，维护，发布和实施一项策略，以推进适合涵盖机构的地理信息以及相关地理空间数据和相关的地理空间数据和活动”，以支持国家空间数据基础结构（国家空间数据基础结构（NSDI）。1 GDA将地理空间数据定义为“与地球上的位置相关的信息，包括通过识别地球上自然或构造的特征和边界的地理位置和特征，并且通常按点，线，多边形或其他复杂的地理特征或现象在矢量数据集中表示。” 2国库在地理空间数据方面的当前策略是确保财政部的地理空间数据集（目前非常有限）将遵循国库数据框架（TDF）规定的框架和策略。财政部还将使GDA与TDF的责任保持一致，以最大程度地提高财政部地理空间数据资产的效用，尤其是随着这些资产范围的增加。
化学和材料科学中的人工智能
实验条件（例如，比较在不同离子强度下稳定的化合物是没有意义的）。接下来，将结构上的数据（来自二维图像）转换为已知恒定长度的向量（特征向量）。将矢量数据发送到机器学习模型并输出结果。数据。一切的基础。通常他们谈论大数据，但其数量取决于数据的纯度、方法和期望的结果。通常，在图 1.2 中，数据位于这个金字塔的底部。数据是指事实、信号、测量值，通常是非结构化的东西。数据通常不是原生的、异构的且格式不方便。在这些数据“沼泽”可以被使用之前，它必须经过组织数据、添加上下文、元数据、给这些数据添加标签、清理数据、严格检查数据等过程。简而言之，数据需要经过极其彻底的处理才能使用。
量子 PSYCHOTHOTONIX 矢量和张量
主宰着人类的存在。Psychothotonix 是第一个将现实定义为大脑中的人类意识（内部图像状态）与外部客观现实相互作用的技术/数学模型，从而产生一种新型的时空图。以矢量形式捕获图像数据的方法保持了量子数据的完整性，并允许数据科学家轻松执行计算（矢量加法/归一化）以解释多个人的内部（B）（E）（D）矢量状态的影响，以及使用张量微积分描绘任何矢量或聚合矢量随时间移动的曲线的能力，从而能够测量个人或群体对外部刺激（外部图像）的内部（B）（E）（D）变化。PT 球体及时捕获量子数据（外部/内部）图像，这些图像也可以 1:1 映射到量子位。随着量子计算领域的技术创新不断，最终将开发出一种可创建足够数量的相干/稳定量子位的商业上可行的计算机。在不久的将来，任何收集到的 PT Sphere 矢量数据都将可供量子计算机使用。
基于Web3D的露天矿山监控系统开发
大型露天矿是获取自然资源的重要基础设施。然而，这种类型的矿山在运营期间可能会遇到环境和安全问题，因此需要持续监测。在本研究中，利用地理空间信息开放平台和开源地理空间信息软件构建了一个基于 Web 三维 (3D) 的监测系统，该系统针对韩国江原道的露天矿。目的是开发一个露天矿监测系统，使任何人都可以监测矿山运营引起的地形和环境变化，并开发和恢复该地区的生态。露天矿被分为活跃矿山和非活跃矿山，并为每种类型的矿山制定了监测项目和方法。选择基于 WebGL 的开源平台 Cesium，因为它支持与运行时间相关的动态数据可视化和硬件加速图形，这是监测中的重要因素。露天矿监测系统是基于包含矿井监测所需信息的地理空间数据库，通过开发开源系统软件而开发的。监测地理空间信息数据库由数字图像和地形数据组成，还包括矢量数据和恢复计划数据。监测中使用的基本地理空间信息包括高分辨率正射影像（GSD 0.5 m 或以上），用于
基于 LiDAR 数据生成数字高程模型以进行历史景观分析，以佛兰德斯（比利时）为例
本文讨论了基于高密度机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成高精度 DEM（数字高程模型）的方法，该方法用于跨学科景观考古学研究，研究对象为位于比利时根特北部的 Sandy Flanders 地区的定居历史和环境。目标是以 DEM 的形式创建一个详细的地形表面，其中不含人工特征和地形伪影，仅通过实现真实地面点来可视化自然和当前地形。这些特征和伪影的半自动去除是基于地形矢量数据、视觉解释和坡度分析。最终构建了两个 DEM：（1）TIN（不规则三角网络）模型，其固有的大文件格式限制了其在大比例尺下的可用性；（2）网格模型，可用于小、中、大比例尺应用。这两个数据集都用作使用来自历史来源的辅助数据进行解释的图像。其实用性在田野模式和微田地形的案例中得到了说明。从这个 DEM 开始，这项景观历史研究的方法主要是回溯性的，即从当代景观中仍然存在的景观结构和元素开始，然后进入过去。� 2010 年由 Elsevier Ltd. 出版。
历史景观的数字高程模型生成...
关键词 机载 LiDAR；DEM；过滤；地质考古学；微地形；景观可视化；多尺度概念 摘要 本文讨论了基于高密度机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成高精度 DEM（数字高程模型），用于跨学科景观考古研究，研究比利时根特北部 Sandy Flanders 地区的定居历史和环境。目标是创建一个没有人工特征和地形伪影的详细地形表面，以 DEM 的形式，仅通过实现真实地面点来可视化自然和当前地形。这些特征和伪影的半自动去除基于地形矢量数据、视觉解释和坡度分析。最终构建了两个 DEM：（1）TIN（不规则三角网）模型，其固有的大文件格式限制了其在大规模上的可用性；（2）网格模型，可用于小规模、中规模和大规模应用。这两个数据集都用作使用历史资料中的辅助数据进行解释的图像。其实用性在田野模式和微田野地形的案例中得到了说明。从这个 DEM 开始，这项景观历史研究的方法主要是倒退性的，即从当代景观中仍然存在并不断移动的景观结构和元素开始
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
使用零膨胀模型探索温度和其他环境因素在加利福尼亚县的西尼罗河病毒发生率和预测中的作用
西尼罗河病毒（WNV）是美国最常见的蚊子传播疾病，仅在加利福尼亚州就会导致数百例报告。传输周期主要发生在鸟类和蚊子中，使气象条件（例如温度），对传播特征尤其重要。鉴于由于全球气候变化，温度的未来增长几乎是不可避免的，因此确定人类温度与WNV发生率之间的关联，以及对未来病例的预测，对加利福尼亚州的公共卫生机构来说很重要。使用加利福尼亚公共卫生部（CDPH）的监视数据，国家海洋与大气管理局（NOAA）的气象数据以及VectorsUrv的向量和托管数据，我们创建了GEE自动性自动化和零添加的回归回归，以确定温度和其他环境因素在WNV生病和预期中的作用。发现温度升高与2017 - 2022年之间11个高负荷加州县的发病率升高（IRR = 1.06），保持位置，一年中的时间和降雨常数。在我们的研究期间，假设的华氏2度（到2040年）将导致每年超过20个过量病例。使用2017–2021作为训练集，气象/寄主/矢量数据能够密切预测2022年的发病率，尽管这些模型确实高估了病例的峰值数量。零充气的模型紧密地预测了冬季的病例数量较少，但在高传输期间的表现比GEE模型差。这些发现表明，气候变化将会并且可能已经改变了加利福尼亚州WNV的传输动态和发病率，并提供了帮助预测未来发病率的工具。
数字高程模型的空间形态分析...
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。