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World File Search System空中图像
机器学习预测哪些河流，流和...
摘要：我们评估《清洁水法》保护的哪些水以及最高法院和白宫规则如何改变这一法规。我们使用空中图像和地球物理数据训练一个深度学习模型，以预测陆军工程兵团的150,000个管辖权确定，每个人都决定对一种水资源进行监管。根据2006年最高法院的裁决，《清水法》保护了美国三分之二的溪流和一半以上的湿地；根据2020年的白宫统治，它可以保护一半以下的溪流和四分之一的湿地，这意味着放松了690,000英里，3500万英亩的湿地英亩和30％的饮用水源。我们的框架可以支持在监管实施问题中的允许，政策设计和机器学习的使用。
![arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日](/simg/8\811ad24cc1d5902e1721b00a4ab5775467ef340d.webp)
arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日
遥感图像对象检测（RSIOD）旨在识别和定位卫星或空中图像中的特定对象。但是，当前RSIOD数据集中存在标记数据的稀缺性，这显着限制了当前检测算法的性能。尽管现有技术，例如数据增强和半监督学习，可以在某种程度上减轻这种稀缺性问题，但它们在很大程度上依赖于高质量的标签数据，并且在稀有对象类中的性能差。为了打扮这个问题，本文提出了一个布局控制的扩散生成模型（即燃气。据我们所知，Aerogen是第一个同时支持水平和旋转边界箱状况生成的模型，从而实现了满足特定外部外部和对象类别要求的高质量合成图像的构成。此外，我们提出了一个端到端数据增强框架，该框架集成了多样性条件的发电机和过滤器 -
MarineSt：使用实例视觉描述的海洋图像分析的基础模型
摘要。最近在大量数据的基础模型中表现出了广泛的计算机视觉任务和应用程序领域的巨大希望。但是，对海洋领域的关注较少，相比之下，这涵盖了我们蓝色星球的大多数。标记数据的稀缺性是最受阻碍的问题，海洋照片说明了与一般空中图像的外观和内容的明显不同。使用现有的基础模型进行海洋视觉分析不会产生令人满意的性能，这不仅是数据分布的变化，而且还因为现有基础模型的内在限制（例如，缺乏语义，冗余掩码生成或限于图像级别的场景理解）。在这项工作中，我们强调了了解海洋生态系统的模型和数据方法。我们介绍了MarineSt，这是一个使用实例视觉描述分析海洋领域的基础模型，该模型可为海上对象实例输出实例掩盖和字幕。to
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
PROLITH 内部
第 1 章 简介 1 第 2 章 空中图像的形成 7 A. 光的数学描述 7 B. 基本成像理论 9 C. 像差和瞳孔滤光片 21 D. 散焦 25 E. 图像计算模式 29 第 3 章 驻波 38 A. 垂直入射，单层 39 B. 多层 40 C. 斜入射 43 D. 宽带照明 45 第 4 章 接触式和近距离印刷的衍射 48 A. 基尔霍夫衍射理论 48 B. 平面波狭缝衍射 53 C. 非均匀介质中的衍射 54 D. 确定格林函数 61 E. 接触式印刷 64 第 5 章 光刻胶曝光动力学 67 A. 吸收 67 B. 曝光动力学 72 C. 化学放大光刻胶 76 D. 测量 ABC 参数 84 第 6 章 光刻胶烘烤效果 91 A. 预烘烤 91 B. 曝光后烘烤 100 第 7 章 光刻胶显影 105 A. 动力学显影模型 106 B. 增强动力学显影模型 110 C. 表面抑制 112
使用视觉数据理解城市感知
建筑环境的视觉特征会影响人们的感知和体验城市。很长一段时间以来，许多研究都检查了城市中的视觉感知。由于技术的进步和相关数据的扩散（例如，街景图像，地理位置照片，视频，视频，虚拟现实和空中图像），这种努力在近年来加速了。尚未就此主题进行全面的系统审查论文，以揭示一系列总体研究趋势，局限性和未来的研究机会。这种遗漏是由于很难回顾有关此流行主题的大量相关论文的困难。在这项研究中，我们利用机器学习技术（即自然语言处理和大语言模型）进行半自动进行审查过程，并审查了393篇相关论文。通过评论，我们发现这些论文可以分为城市的物理方面：绿化和水，街道设计，建筑设计，景观，公共空间以及整个城市。我们还透露，许多研究以越来越多地利用大数据和先进技术的趋势进行了定量分析，例如街道视图图像和深度学习模型的组合。的局限性和研究差距也被确定为：（1）在研究领域，样本量和属性方面的范围有限； （2）低质量的主观和视觉数据； （3）需要更加控制和复杂的方法来推断
使用视觉数据理解城市感知
建筑环境的视觉特征会影响人们的感知和体验城市。很长一段时间以来，许多研究都检查了城市中的视觉感知。由于技术的进步和相关数据的扩散（例如，街景图像，地理位置照片，视频，视频，虚拟现实和空中图像），这种努力在近年来加速了。尚未就此主题进行全面的系统审查论文，以揭示一系列总体研究趋势，局限性和未来的研究机会。这种遗漏是由于难以审查有关此流行主题的大量相关论文的困难。在这项研究中，我们利用机器学习技术（即自然语言处理和大语言模型）进行半自动进行审查过程，并审查了393篇相关论文。通过评论，我们发现这些论文可以分为城市的物理方面：绿化和水，街道设计，建筑设计，景观，公共空间以及整个城市。我们还透露，许多研究以越来越多地利用大数据和先进技术的趋势进行了定量分析，例如街道视图图像和深度学习模型的组合。局限性和研究差距也被确定为以下内容：（1）在研究领域，样本量和属性方面的范围有限； （2）低质量的主观和视觉数据； （3）需要更加控制和复杂的方法来推断
MSE-NET：一种新颖的主奴隶编码网络...- e-space
遥感场景（RSS）图像分类在城市规划和环境保护等各个领域中起着至关重要的作用。然而，由于较高的阶层间相似性和类内变异性，实现RSS图像的准确性分类对当前卷积神经网络（CNN）基于基于的卷积神经网络（CNN）和基于视觉变压器（VIT）的方法构成了巨大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的双重编码方法，该方法从特征提取和融合的两个角度来看，名为Master-Slave编码网络（MSE-NET）。基于VIT的主编码器提取了高级语义特征，而基于CNN的从属编码器捕获了相对较低级别的空间结构信息。sec-，为了有效地整合两个编码器的特征信息，本文进一步制定了两种融合策略。第一个策略涉及辅助增强单元（AEU），该单元消除了两个编码器之间的语义差异，可增强对奴隶编码器的空间环境意识并促进有效的特征学习。交互式感知单元（IPU）作为第二种策略，促进了两个编码器表示的相互作用和集成，以提取更具歧视性的特征信息。此外，我们在四个广泛使用的RSS数据集上进行了比较实验，包括RSSCN7，Siri-Whu，空中图像数据集（AID）和NWPU-RESISC45（NWPU45），以验证有效性
加速太空深度学习应用
边缘计算为自主性和人工智能的发展提供了令人着迷的可能性。自主技术的进步和计算机视觉的复兴导致对快速可靠的深度学习应用程序的需求增加。近年来，业界推出了具有强大处理能力的设备来执行各种物体检测任务。然而，对于实时检测，设备的内存、计算能力和功率受到限制，这可能会影响整体性能。这可以通过优化物体检测器或修改图像来解决。在本文中，我们研究了在应用不同图像压缩技术时基于 CNN 的物体检测器在受限设备上的性能。我们研究了 NVIDIA Jetson Nano 的功能；这是一款低功耗、高性能的计算机，带有集成的 GPU，小到可以安装在 CubeSat 上。我们仔细研究了在 DOTA（用于空中图像中物体检测的大规模数据集）上预先训练的单次多框检测器 (SSD) 和基于区域的完全卷积网络 (R-FCN)。性能以推理时间、内存消耗和准确性来衡量。通过应用图像压缩技术，我们能够优化性能。所应用的两种技术，无损压缩和图像缩放，提高了速度和内存消耗，而准确性没有或几乎没有变化。图像缩放技术实现了 100% 可运行的数据集，我们建议结合这两种技术以优化速度/内存/准确性权衡。
2022 年武器系统现代化优先事项书
选项卡 B — 指挥和控制概述 9 2022 财年武器和战术关键、必要和期望清单 10 AOC：武器系统现代化 11 AOC：虚拟应用桌面交付 12 AOC：安全语音功能 13 AOC：敏捷作战中心 14 AOC：任务防御团队工具包 15 BCC：敏捷作战中心 16 BCC：网络无线电网关 17 BCC：快速部署战术数据链和安全/抗干扰视距无线电套件 18 BCC：战斗管理训练下一步 — 空中图像管理迭代 19 BCC：增强型区域态势感知摄像机现代化 20 CRC：战术作战中心 — 灯光系统 21 CRC：模式 5 套件以补充 Tps-75 22 CRC：远程雷达和无线电接入 23 CRC：Link-16 战术数据链训练套件 24 CRC：任务防御团队网络训练套件 25 TAB C – C-17 概述 27 2022 财年武器和战术关键、必要和理想清单 28 C-17：C-17 自我防护 29 C-17：通用机动空军任务计算机 30 C-17：增程改装 31 C-17：通用维护计算机 32 C-17：地面作战通信系统现代化 33