摘要:Bawean岛是位于爪哇岛北侧的后弧火山区火山活动的结果。bawean岛是由于地质结构在Meratus模式中由古近菜单构造线控制的。地幔撕裂导致了Bawean弧的形成。Kepuhlegundi温泉是Bawean Island上火山产品的组成部分。为了更详细地分析温泉的形成,我们进行了磁方法测量,并将数据与重力卫星和断层断裂密度(FFD)方法整合在一起。这三种方法用于确定温泉周围映射的地质结构的连续性。FFD方法可用于绘制温泉的弱区,这是由周围的谱系引起的。磁性和重力方法揭示了异常的对比,沿结构方向延伸到温泉。磁性和重力方法揭示了异常的对比,沿结构方向延伸到温泉。基于区域异常分析,频谱分析表明该结构位于15至80米的浅深度。每种方法中的图形显示在东北西北方向上的主要方向,这与Meratus结构模式的方向相对应。kepuhlegundi温泉,使热流体以含水层流经裂缝。
* zhenlong@psu.edu摘要:由新兴的大语言模型(LLMS)提供支持,自主地理信息系统(GIS)代理有可能完成空间分析和制图任务。但是,存在一个研究差距来支持完全自主的GIS代理:如何使代理商发现和下载必要的数据进行地理空间分析。本研究提出了一个自主GIS代理框架,能够通过生成,执行和调试程序来检索所需的地理空间数据。该框架利用LLM作为决策者,从预定义的源列表中选择适当的数据源,然后从所选源中获取数据。每个数据源都有一个手册,可记录数据检索的元数据和技术细节。所提出的框架以插件样式设计,以确保灵活性和可扩展性。人类用户或自主数据刮擦者可以通过添加新手册来添加新的数据源。我们根据框架开发了原型代理,以QGIS插件(Geodata检索代理)和Python程序发布。实验结果证明了其从各种来源检索数据的能力,包括OpenStreetMap,美国人口普查局的行政界限和人口统计数据,来自ESRI World Imagery的卫星基本图,Opentopography.org的Global Digital Heipation.org,来自Opentopography.org的Global Digital Heipation.org,来自商业提供商的天气数据,来自Covid9 Case covid9 Case case the nytimmer github github github github。我们的研究是开发自主地理空间数据检索剂的首次尝试。
1。背景本文探讨了与公共物品有关地理空间数据问题有关的关键政策和法律考虑因素,考虑到有效的政策和法律框架会随着时间的推移而发展。它提出了应对社会进步和技术发展的挑战的方法,这些方法可以针对民族环境量身定制。本文是针对地理空间信息管理(“工作组”)工作计划2023-2025的政策和法律框架的工作组。本文符合UN-GGIM 2和工作组3提供的有关公共物品的有效政策和法律框架的先前指南。在第13届会议上,第13/112号裁决承认,鉴于全球挑战日益增长以及对可靠数据的相关需求,工作组的计划活动与解决公共物品的地理空间信息有关的计划是及时的4。确认
标准化数据是确保空间数据有效整合到国家地理门户网站的重要前提。批准了基础和专题空间数据标准化指南,以强调这一重要性并提供法律框架。此外,随着
2-1 系统工程“Vee” ................................................................................................................ 2-1 2-2 系统架构与工程 .............................................................................................................. 2-2 2-3 RASDSv2 视点、关注点和对象 ...................................................................................... 2-3 2-4 RASDSv2 本体:概念模型、对象和关系 ............................................................................. 2-6 3-1 本文档中使用的图标 ............................................................................................................. 3-7 3-2 对象的统一表示 ............................................................................................................. 3-8 3-2 对象的表示 ............................................................................................................. 3-8 3-3 对象之间的关系类型(源自 UML) ............................................................................................. 3-9 3-4 RASDSv2 视点本体示例(功能性) ............................................................................. 3-9 4-1 企业对象的属性 ............................................................................................................. 4-3 4-2 企业本体对象................................................................................................ 4-4 4-3 企业对象的表示 .............................................................................................. 4-5 4-4 单一任务企业视图的简单示例 .............................................................................. 4-8 4-5 企业视图示例(火星探索联盟) ...................................................................... 4-9 4-6 多机构企业启动视图示例(任务 Z) ...................................................................... 4-10 4-7 企业架构本体(改编自 TOGAF) ............................................................................. 4-11 4-8 企业和技术架构本体关系 ...................................................................................... 4-11 5-1 功能对象概述 ............................................................................................................. 5-2
摘要 - 该论文重点是将生成技术集成到空间数据挖掘中,考虑到时空数据的显着增长和多样性。使用RNN,CNN和其他非生成技术中的广告,探索者探索了其在捕获时空数据中捕获时间和机关依赖性方面的应用。然而,诸如LLM,SSL,SEQ2SEQ和扩散模型之类的生成技术的出现已经为进一步增强时空数据挖掘提供了新的可能性。本文对基于生成技术的时空方法进行了全面的分析,并引入了专门为空间数据挖掘管道设计的标准化框架。通过提供详细的综述和使用生成技术的时空方法的新颖分类学,可以更深入地了解该领域中使用的各种技术。此外,本文强调了有希望的未来研究方向,敦促研究人员深入研究时空数据挖掘。它强调需要探索未开发的机会并推动知识的界限,以解锁新的见解并提高时空数据挖掘的有效性和效率。通过整体生成技术并提供标准化的框架,该论文有助于推进该领域,并鼓励研究人员探索在时空数据挖掘中生成技术的巨大潜力。
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查,并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试,以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离,并且可以在数据空间中barycenters(“广义均值”)计算的情况下快速,精确地计算出来,只有通过近似值甚至不可行)很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序,我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语:方差分析,图像,莱文测试,度量空间,空间点模式。
数据立方体是可供分析的数据的公认基石 - 将无数场景同质化为几个时空立方体,并统一空间和时间访问,已被证明可以带来更简单、更具可扩展性的服务 - earthserver.eu
获取地理空间数据是第一步:可以在预先存在的数据上分层或添加到新信息中的信息的基础。但是,独立数据只是方程的一部分。提取更深入的见解需要分析模型和应用,以识别模式,创建预测性建模并制定自适应响应。挑战城市今天面临的一部分,除了获取最相关的可用地理空间信息外,如何最有效,快速地分析和解释其触手可及的数据山。
1. 目的 这是一份支持制定空间数据伦理原则建议的立场文件,将由美国国家空间委员会 (NSpC) 的用户顾问小组 (UAG) 气候和社会效益小组委员会在其下次会议上提交给该委员会。空间数据伦理不同于现有的各种数据伦理,包括商业数据伦理(如保护隐私 1 )、研究伦理(如防止伪造数据 2 )、人工智能 (AI) 伦理(如防止机器学习偏见 3 )、开放数据伦理(如公民科学 4 )等。例如,来自太空的地球观测 (EO) 数据通常不会引起对个人隐私和危害的担忧,而这些担忧是数据伦理的核心,但在某些情况下可能会引起担忧(例如,是否透露亚马逊地区与世隔绝的土著部落 5 的位置,或其他敏感或竞争性的基于位置的数据)。相反,鉴于空间数据的广泛应用(从科学到国家安全等等),以及相关问题(例如数据所有权和控制权),空间数据伦理可能与各种形式的现有数据伦理既重叠又相冲突。为了负责任地处理和共享空间数据,迫切需要开展工作来预测可能产生的危害(这可能不同于普通的数据伦理失败),并专门针对空间数据制定新的伦理框架。据我们所知,没有其他人以这种方式发现或构建问题,或进行这样的研究,所以这是一个展示负责任领导力的真正机会。本立场文件仅开始阐述我们建议的理由,本身并不是全面的讨论,全面讨论将是 NSpC UAG 气候和社会效益小组委员会建议的调查的一部分。