XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System等高线
职权范围（ToR）
任务 1：土地评估 土地评估应利用通过各种研究收集和汇总的现有数据，主要评估太阳能园区土地的可行性以及土地准备所需的必要投资。顾问将获得以下地理空间数据集以执行任务 1： (i) 指定地点的无人机图像（3D，5 厘米空间分辨率）和正射卫星图像（中等空间分辨率）； (ii) 地形层，包括 DEM、DSM 和等高线。 根据附件，将提供的地理空间数据集涵盖该区域的一部分（标记为红色），而本研究范围内的整个区域涵盖更广泛的地理区域。 顾问应收集和整合未标记为红色的指定区域所需的相同地理空间数据集，以完整表示紫线内的整个土地。 整个指定区域由附件中概述的坐标标识。 此外，指定区域的初步水文形态评估结果将提供给顾问。土地评估，特别是任务 1.4 中的评估，应考虑指定区域的潜在气候风险（尤其是洪水、飓风、风暴潮等），并考虑未来情景和气候变化对整个区域的潜在影响。此类气候风险应包括与太阳能园区运营期间（约 30 年）的洪水和动态水文形态变化相关的风险。评估的目的是确定计划中的太阳能园区的适用性以及所需的相关土地准备投资，同时考虑当前和预测的地形和水文条件。下面概述的子任务将产生由顾问提供的独立交付成果，此外，这些子任务的整合将为任务 1.4 的完成提供参考。任务 1.1：水文形态分析基于卫星图像的形态评估表明，研究区域的河流宽度在过去二十年中保持相对稳定，表明河流在指定区域附近的当前稳定性。值得注意的是，研究区域中的炭块表现出不同的生长模式，导致其年龄不同。顾问应对土地的水文状况和未来风险进行详细评估，其中必须包括以下内容：
职权范围 (ToR) 任命咨询公司对 Jamalpur Char 地区太阳能公园建设进行详细可行性研究（S 包）
任务 1：土地评估 土地评估应利用通过各种研究收集和汇总的现有数据，主要评估太阳能园区土地的可行性以及土地准备所需的必要投资。顾问将获得以下地理空间数据集以执行任务 1： (i) 指定地点的无人机图像（3D，5 厘米空间分辨率）和正射卫星图像（中等空间分辨率）； (ii) 地形层，包括 DEM、DSM 和等高线。 根据附件，将提供的地理空间数据集涵盖该区域的一部分（标记为红色），而本研究范围内的整个区域涵盖更广泛的地理区域。 顾问应收集和整合未标记为红色的指定区域所需的相同地理空间数据集，以完整表示紫线内的整个土地。 整个指定区域由附件中概述的坐标标识。 此外，指定区域的初步水文形态评估结果将提供给顾问。土地评估，特别是任务 1.4 中的评估，应考虑指定区域的潜在气候风险（尤其是洪水、飓风、风暴潮等），并考虑未来情景和气候变化对整个区域的潜在影响。此类气候风险应包括与太阳能园区预计运营的几年内（约 30 年）的洪水和动态水文形态变化相关的风险。评估的目的是确定计划中的太阳能园区的适用性以及所需的相关土地准备投资，同时考虑当前和预测的地形和水文条件。下面概述的子任务应产生由顾问提供的独立可交付成果，此外，这些子任务的整合将为任务 1.4 的完成提供信息。任务 1.1：水文形态分析基于卫星图像的形态评估表明，研究区域的河流宽度在过去二十年中保持相对稳定，表明河流在指定区域附近的当前稳定性。值得注意的是，研究区域中的炭块表现出不同的生长模式，导致其年龄不同。顾问应对土地的水文状况和未来风险进行详细评估，且必须包括以下内容：
1338.pdf 第 55 届 LPSC（2024 年）
利用行星科学数据试验新兴人工智能和增强现实技术，开展 STEM 教育和公众推广。王平 1、洪鹏宇 2、Kristin Bass 3、Nicholas Dygert 1、Jeffrey Moersch 1、Vasileios Maroulas 1、黄诗纯 1、Stan Tomov 1、Quinn Argall 4、Shalaunda Reeves 1、Melody Hawkins 5、Janine Al-Aseer 1、Helen Zhang 6、Flora Yu Zhu 7、Alice Zhitong Zou 8、徐德佳 9 和安飞 10。1 大学。田纳西大学诺克斯维尔分校 (pwang27@utk.edu)、2 布兰迪斯大学、3 Rockman 等合作社、4 美国科学与能源博物馆、5 诺克斯县学区、6 波士顿学院、7 大颈南高中、8 谷地基督教高中、9 德克萨斯大学奥斯汀分校、10 大学科克分校简介：人工智能 (AI) 迅速渗透到几乎各行各业和每个职业，这要求我们采取创新方法在所有环境中促进公众的 AI 素养和教育 [1]。因此，在过去几年中，我们一直在尝试将新兴 AI 作为一种工具，利用行星科学数据通过各种项目和活动在内华达州南部和现在的田纳西州东部进行 STEM 教育和公众宣传。我们还在设计和实施中使用了增强现实 (AR)。本摘要的目的是介绍我们使用新兴人工智能和增强现实工具的努力，通过跨学科的方法和实验精神，扩大高中生和广大公众对行星科学以及人工智能和增强现实新技术的认识。发展：高质量的火星图像，包括 HiRISE（高分辨率成像科学实验）图像和 NASA PDS [2] 上的探测器的其他图像，为公众提供了前所未有的详细探索火星的机会。然而，仅仅观察这些图像并不能充分认识到这些图像的科学意义。2020 年，我们在内华达大学拉斯维加斯分校的 Marjorie Barrick 艺术博物馆开发并实施了一项增强现实计划，我们让青少年和他们的家人使用博物馆的增强现实沙箱模拟火星表面特征，包括陨石坑和冲积扇。增强现实沙箱是一个 3D、交互式、动态工具，有助于了解地图和地形。借助专业软件，我们能够将等高线映射到沙子上，并随着沙子的实时移动而进行调整。我们开发并实施了一系列课程，名为 HiRISE+AI，采用以应用为中心的方法，面向高中生。我们使用 Amaud Bodin 的 Python for High School [3] 和 Coursera 卷积神经网络的大量修订版作为我们的基本学习材料。我们利用 AI 支持的资产（包括音乐和语音）创建了“太空主题 AI 实验”播客系列 [4]。我们通过定制的 HiRISE 向公众介绍了 NASA PDS 的 HiRISE 图像数据
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。