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佛罗里达州土地利用、覆盖和形态...
负责办公室：测绘办公室 佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统 关于此版本：这是更新的佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1985 年 9 月版本几乎与原版一样完整，除了一些添加的分类。我们要感谢佛罗里达州环境保护部在添加一些“湿地类别”方面做出的贡献。我们保留了第二版中的大部分简介。目的：自土地利用、覆盖和形态分类系统原版发布以来，地理测绘部分与遥感和数字测绘系统的不断发展同步发展。该部门目前经常使用更为复杂、先进的航空摄影形式、Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 数据和 Landsat 专题制图仪 (TM) 数据。此外，从遥感图像中提取的大多数图像数据和所有非图像数据都存储在计算机支持的地理信息系统中。这些资源的使用增加导致了对土地利用、覆盖和形态的非常精确的分类，以及在综合土地利用/覆盖/形态数据库中捕获图像数据和辅助非图像数据的灵活方法。由于这些能力的增强，专题制图部门的任务大大扩展，因此需要新版佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1971 年，地理测绘科在佛罗里达州交通部地形局（现为测绘办公室）内成立。当时和现在，我们的使命是应要求协助其他州机构开展测绘活动。虽然我们的主要职责是交通部，但该部门也会不时满足其他政府机构的需求。1
生物质能资源评估
本文从能源角度指出了木质和非木质生物质在发展中国家的重要性。然后，本文考虑了关于木质生物质的存量和可持续产量以及在城市和农村地区的木质燃料集水区内可能用作燃料的农作物残渣和其他非木质生物质数量的可靠数据的缺乏。本文强调需要足够可靠的数据，以便能够进行有意义的能源规划以及木质燃料资源的开发和管理。本文指出，生物质评估不应是最终目的，而应作为规划和管理工具使用，并且应尽可能节省成本，评估的范围和强度由规划和管理需求决定。定义了木质和非木质生物量，并描述了可用于评估木质生物量的各种参数。本文主要讨论木质生物量的评估，在讨论了此类评估所涉及的一般原则之后，它详细介绍了可能采用的方法，包括适当使用卫星图像和航空摄影；资源测绘；树木权重函数的建立；以及森林和非森林地区的实地清查的设计和执行。讨论了方法的变化。还讨论了确定增长率和产量潜力的难题。讨论了非木质生物量的估算方法，特别是与作物残留物有关的方法。最后，本文展示了生物量评估可以产生的数据类型及其用途。
挑战，SOL-学术数字图书馆
摘要：自动无人驾驶飞机（UAV）在各个领域都有几个优点，包括救灾，航空摄影和摄影，地图和测量，农业以及国防和公共用途。但是，越来越多的可能性可能会滥用无人机，以违反无授权的机场和发电厂等重要地点，从而危害公共安全。因此，至关重要的是，准确而迅速识别不同类型的无人机以防止其滥用并防止未经授权的访问引起的安全问题。近年来，机器学习（ML）算法在自动解决上述问题并在广泛范围内对无人机进行准确的检测和分类方面表现出了希望。这项技术对于无人机系统来说是非常有希望的。在本调查中，我们描述了基于ML和深度学习（DL）算法的各种UAV检测和分类技术的最新使用。在此调查中考虑了基于ML的四种类型的无人机检测和分类技术：基于射频的无人机检测，视觉数据（图像/视频）基于无人机检测，基于声学/基于声音/声音的无人机检测以及基于雷达的无人机检测。此外，该调查报告还使用ML探索了基于ML的混合传感器和增强学习的无人机检测和分类。此外，我们考虑了基于ML的无人机检测的方法，解决方案以及可能的未来研究方向。此外，还广泛探索了无人机检测和分类技术的数据集信息。这项研究具有用于当前无人机检测和分类研究的研究，特别是对于基于ML-和DL的无人机检测方法。
M.Tech。在遥感中 b'' 物流（主要）W.E.F. AY 2023-24课程结构 B.Sc.物理学荣誉（主要）W.E.F. AY 2023-24 ... B.Sc. （荣誉）农业和农村发展 B药房计划 生物技术次要
遥感的单元I基本原理：遥感的定义：遥感原理，遥感历史。电磁辐射，辐射定律，EM光谱。EMR的相互作用：与大气，大气窗，成像光谱法，与地球相互作用。各种土地覆盖特征的光谱标志。单元-II平台：平台类型。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。 传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。 单元III数据接收，处理和图像解释。 地面站，数据生成，数据处理和更正。 错误和校正：辐射，几何和大气。 地面调查以支持遥感。 培训集，准确性评估，测试站点。 地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。 视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。 导热率。 IR图像的特征。 教科书：1。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。单元III数据接收，处理和图像解释。地面站，数据生成，数据处理和更正。错误和校正：辐射，几何和大气。地面调查以支持遥感。培训集，准确性评估，测试站点。地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。导热率。IR图像的特征。 教科书：1。IR图像的特征。教科书：1。立体镜：立体镜-Parallax方程 - 视差测量 - 高度的视差杆测量和斜率 - 立体绘图工具的测定。分析和数字摄影测量法：空中照片的方向间接，相对和绝对方向的概念，带状三角剖分，独立模型的阻滞调节（BAIM），特殊情况（切除，交叉点和立体声配件），空中式 - 空中三角形，三角构造，块调节，块调节，矫形器，矫形器，摩擦。单元V热成像：简介 - 动力学和辐射温度，材料的热性能，发射率，辐射温度。热容量，热惯性，明显的热惯性，热扩散性。IR - 辐射仪。天气对图像的影响。i）云，ii）表面风，iii）烟羽的穿透。热图像的解释。微波遥感和激光雷达：简介 - 电磁频谱，机载和空间传播雷达系统基础仪器。系统参数 - 波长，极化，分辨率，雷达几何形状。目标参数 - 背部散射，点目标，体积散射，穿透，反射，bragg共振，跨侧面变化。斑点，辐射校准。微波传感器和图像特征，微波图像解释。LIDAR简介。高光谱遥感。Floyd，F。Sabins，Jr：遥感原理和解释，Waveland Pr Inc，2020 2。Lillesand and Kiefer：遥感和图像解释，John Wiley，2015年。3。4。遥感卷的手册。i＆ii，第2版，美国摄影测量学会。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。 现代摄影测量简介。 印度：威利。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。现代摄影测量简介。印度：威利。
针对林业应用的多回波激光雷达评估
前言 本报告由美国农业部林务局的清查与监测 (I&M) 指导委员会发起和资助。I&M 指导委员会由清查与监测研究所特许成立，旨在调查新兴技术并确定其对林务局 I&M 问题的帮助潜力。遥感应用中心感谢 I&M 指导委员会的指导和指导，以及圣迪马斯技术与发展中心提供的项目监督。作者认为，提供的意见促成了更具体的最终报告，以满足现场需求。摘要 Spencer B. Gross, Inc. (SBG) 被选中评估多回波 LIDAR（光检测和测距）技术在美国农业部林务局的应用。本研究使用的数据集位于美国西北部（俄勒冈州、华盛顿州和蒙大拿州）。三个站点有现有数据，并为另外三个站点收集了新的 LIDAR 数据。这些站点被选中是因为具有西北植被群落的代表性样本、坡度特征和土地管理处理。对于许多此类场所，辅助数据（如地图、照片、清单数据）和现有关系（即大学人员和学生、林业联系人、政府联系人）可用于验证目的。地理空间信息为有效的森林管理实践奠定了基础。使用传统技术（包括航空摄影、摄影测量和实地工作）获取高质量数据相对昂贵且耗时。某些数据元素（如西北林地可靠的 20 英尺等高线的裸地地形模型）非常难以获取。多回波 LIDAR 可以捕获密集点数据，这些数据定义第一个表面（冠层）并通过许多点撞击地面来穿透植被。因此，只需一次飞行就可以“绘制”冠层、裸地和许多结构特征，如冠层高度、体积和基部直径。LIDAR：技术机载激光扫描的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代早期的 NASA 系统。尽管笨重、昂贵，且仅限于特定应用（例如简单测量飞机在地球表面上的精确高度），这些早期系统还是证明了该技术的价值。
多回波激光雷达在林业应用方面的评估
前言 本报告由美国农业部林务局的清单和监测 (I&M) 指导委员会发起和资助。I&M 指导委员会由清单和监测研究所特许成立，旨在调查新兴技术并确定其帮助解决林务局 I&M 问题的潜力。遥感应用中心感谢 I&M 指导委员会的指导和指导，以及圣迪马斯技术和开发中心提供的项目监督。作者认为，提供的意见产生了更具体的最终报告，可以满足现场需求。摘要 Spencer B.Gross, Inc. (SBG) 被选中评估多回波 LIDAR（光检测和测距）技术在美国农业部林务局的应用。本研究使用的数据集位于美国西北部（俄勒冈州、华盛顿州和蒙大拿州）。三个站点有现有数据，另外三个站点收集了新的激光雷达数据。选择这些站点是因为这些站点具有西北植被群落、坡度特征的代表性样本，并且具有土地管理处理。对于其中许多站点，辅助数据（例如地图、照片、清单数据）和现有关系（即大学人员和学生、林业联系人、政府联系人）可用于验证目的。地理空间信息为有效的森林管理实践提供了基础。使用传统技术（包括航空摄影、摄影测量和实地工作）获取高质量数据相对昂贵且耗时。某些数据元素（例如西北林地中可靠的 20' 轮廓的裸地地形模型）很难获得。多回波激光雷达提供了捕捉密集点数据的机会，这些数据定义了第一个表面（冠层）并穿透植被覆盖层，许多点都击中地面。因此，有可能通过一次飞行“绘制”冠层、裸地和许多结构特征，如冠层高度、体积和基部直径。激光雷达：技术 机载激光扫描的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代早期的 NASA 系统。尽管这些早期系统笨重、昂贵且仅限于特定应用（例如仅测量飞机在地球表面上的准确高度），但它们证明了该技术的价值。
1 地球观测技术历史简介
在太空时代之前，遥感虽然没有被这样称呼，但完全是用照相机进行的。所谓的航拍照片出现于 19 世纪 50 年代，即摄影术发明后仅仅十二年，照片是从系留气球上拍摄的 - 法国摄影师 Gaspard Félix Tournachon (1820-1910)，别名 Nadar，从大约 80 米的高度获得了巴黎上空的第一张航拍照片（1858 年 10 月 23 日）；Nadar 还利用他的艺术绘制了乡村地图。1859 年，拿破仑三世命令 Nadar 获取侦察摄影，为意大利北部的索尔费里诺战役做准备。此后，在美国内战 (1861-1865) 期间，乔治·麦克莱伦将军曾数次使用系留气球，通过航拍照片研究敌方阵地。253) 二十世纪初，飞机证明了其作为民用和军用观察/侦察平台的优势。两次世界大战期间，航空摄影被广泛用于军事侦察。1947 年，美国军方对一些缴获的 V-2 火箭进行了改装和装备，用于在美国新墨西哥州 110-165 公里高空拍摄云层。[同年 (1947 年 10 月 18 日)，苏联发射了第一枚基于德国火箭 A4 (V-2) 的 LRBR (远程弹道火箭)。这些照片展示了观测天气的巨大潜力。254) 战后和 1960 年之前，航空彩色和红外胶片彩色的发展为民用遥感带来了明显的推动。彩色红外摄影为某些植被类型的粗略分类提供了一些解释手段。高速摄像机与广角镜头相结合，为拍摄地球表面提供了更多机会。以下参考资料提供了有关德国早期火箭发展历史的更详细说明，特别是二战前和二战期间，以及二战后的美国。255) 256)
数据科学与分析硕士 数据科学与工程专业 姓名：__________________________________ Z#：__________________ 建议
ISM 6217 数据库管理系统 ISM 6404 商业分析和大数据简介 ISM 6405 高级商业分析 ISM 6555 社交媒体和网络分析 QMB 6303 使用 Excel 进行数据管理和分析 QMB 6603 管理人员数据分析 数据库和云计算 CDA 6132 多处理器架构 CEN 5086 云计算 COP 6726 数据库系统的新方向 COP 6731 数据库系统的理论和实施 ISM 6217 数据库管理系统 数据挖掘和机器学习 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6315 社交网络和大数据分析 CAP 6546 生物信息学数据挖掘 CAP 6618 计算机视觉机器学习 CAP 6619 深度学习 CAP 6629 强化学习 CAP 6635 人工智能 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 或 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 CAP 6780 使用 Hadoop 的大数据分析 CAP 6807 计算广告和实时数据分析 CAP 6776 信息检索 CAP 6777 Web 挖掘 CEN 6405 计算机性能建模 ISM 6136 数据挖掘和预测分析 数据安全和隐私 CIS 6370 计算机数据安全 CTS 6319 网络安全：测量和数据分析 ISM 6328 信息保证和安全管理 MAD 5474 密码学和信息安全简介 MAD 6478 密码分析 PHY 6646 量子力学/计算 2 科学应用和建模 GIS 6028C 摄影测量和航空摄影解译 GIS 6032C LiDAR 遥感和应用 GIS 6061C Web GIS GIS 6112C 地理空间数据库 GIS 6127 高光谱遥感传感 GIS 6306 空间数据分析 PHY 6938 量子信息处理 PHZ 5156 计算物理学 PHZ 7609 数值相对论 社会数据科学 ANG 6090 高级人类学研究 1 ANG 6092 高级人类学研究 2 ANG 6486 人类学研究中的定量推理 CAP 6315 社会网络与大数据分析 COM 6316 定量通信研究 POS 6934 定量方法 POS 6736 政治学研究设计 SYA 6305 高级研究方法统计与数据应用研讨会
地理空间情报在增强城市安全中的不断发展的作用：对应用和结果的审查
地理空间情报（GEOINT）已成为解决城市安全复杂性的关键工具，面对不断发展的威胁，为有效的决策和资源分配提供了至关重要的见解。本评论研究了GEOINT在增强城市安全方面的多面应用和结果，包括其在监视，风险评估，灾难管理和基础设施保护方面的利用。先进的卫星成像，航空摄影和地理信息系统（GIS）的扩散彻底改变了城市安全工作。通过整合各种数据源，GEOINT可实现对城市景观的全面映射和监视，从而促进易受伤害区域和潜在安全风险的识别。这种积极主动的方法使当局能够先发制人部署资源并实施目标干预措施，从而在升级之前减轻潜在威胁。此外，Geoint在增强紧急情况和危机期间的情境意识方面起着关键作用。通过提供有关不断发展的情况的实时更新，包括自然灾害或恐怖活动，Geoint促进了紧急响应者之间的快速响应和协调。此外，它具有人口统计学和社会经济信息覆盖空间数据的能力使人们对城市环境有细微的了解，从而确保针对特定社区需求量身定制的更有效的紧急管理策略。GEOINT在增强城市安全方面的不断发展的作用强调了其在应对当代安全挑战方面的不可或缺。此外，GEOINT在保护关键的城市基础设施（例如运输网络，发电厂和供水系统）中有助于免受潜在的安全漏洞。通过全面的空间分析，可以确定基础架构网络中的脆弱性，并且可以优化安全措施以减轻风险并确保对潜在威胁的韧性。本综述还探讨了GEIRT用于城市安全的新兴趋势和未来方向，包括整合人工智能和机器学习算法，用于预测分析和异常检测。此外，讨论了与城市安全中Geoint广泛采用相关的道德和隐私影响，强调了负责任的数据治理和透明度的重要性。通过利用空间数据和高级分析，Geoint提供了一种保护城市环境的全面和积极主动的方法，从而确保了社区在日益复杂的威胁环境中的安全性和韧性。
迈向无人飞机系统集成
迈向无人机系统融入国家空域系统：评估视觉观察员在白天、黄昏和夜间 sUAS 操作期间的即将发生碰撞的预测 Igor Dolgov 美国新墨西哥州立大学心理学系 id@nmsu.edu 提交日期：2015 年 11 月 2 日 摘要 在严酷的沙漠地区（完全没有人工光污染）进行了一项实验，以评估视觉观察员与轻型运动载人飞机和小型无人机系统（sUAS；Raven RQ-11B 或 Wasp III）保持视线并预测它们之间即将发生的碰撞的能力。我们研究了夜间和黄昏操作设置对观察员表现的影响（与白天相比），并操纵了关键视觉观察员相对于 sUAS 飞行员的位置。分析表明，夜间和黄昏时，轻型运动飞机的识别距离明显远于白天，观察者在夜间和黄昏时对 sUAS 的跟踪效果优于白天。此外，信号检测理论分析表明，当关键视觉观察者与 sUAS 飞行员位于同一位置时，碰撞预测率更高。讨论了夜间飞行安全和 sUAS 融入国家空域系统的影响。简介 在线巨头亚马逊、Facebook 和谷歌最近收购了无人驾驶汽车制造商，这表明这些技术将在我们国家可预见的未来发挥越来越重要的作用 (Solomon, 2014)。由于小型无人机系统 (sUAS) 的初始成本相对较低，运营费用也较低，而且可用于航空摄影和其他传感应用，预计该行业将在民用/商业领域近期内快速增长（北德克萨斯州政府委员会，2011 年）。另一个扩张的动力是公共安全实体（联邦和地方执法部门、边境巡逻、急救人员等）的兴趣收购和运营 sUAS 以建立/增强其航空能力（国会预算办公室，2011 年；国会图书馆华盛顿特区国会研究服务处，2012 年；美国空军，2009 年）。路线图概述的对研究、改革和监管的迫切需求随着两则近期新闻而引起公众关注尽管无人机系统具有巨大优势，但将其整合到国家空域系统会面临许多技术、安全、隐私、法律和监管挑战 (Anand, 2007; Carr, 2013; Dalamagkidis, Valavanis, & Piegl, 2008, 2011; DeGarmo and Nelson, 2004; 国际民用航空组织, 2011; Ravich, 2009)，这些挑战已在美国联邦航空管理局 (FAA, 2013a) 的国家空域系统 (NAS) 民用无人机系统 (UAS) 整合路线图中进行了审查。