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World File Search System解译
林业中的遥感和 GIS
解译人员的经验以及解译人员校准和现场验证等质量保证程序的使用。其他因素可能会引起不一致，从而影响森林资源清查数据的质量。例如，当在不同日期或不同天气条件下获取航空摄影时，可能存在源数据不一致；当使用多个承包商时，分析也会出现不一致。在一个地图区域内，所得数据的质量可能会有很大差异。例如，有关火灾和昆虫相关干扰的信息在一个地图区域内可能不一致，因为用于解译的航空摄影是在不同的年份获取的。同样，相邻地图表的边缘也可能出现不一致，因为数据是在不同的年份收集的，或者由不同的承包商制作。
介绍 - Itc.nl
这项倡议由 W. Schermerhorn 发起，并得到了 CH Edelman 的大力支持。Schermerhorn 利用他在测地学和摄影测量学方面的国际声誉和名望，将 ITC 打造成了该领域的国际专业中心。Edelman 凭借其国际声誉，在 ITC 引入了土壤调查、地质学、地貌学和林业领域的航空照片解译技术。Edelman 的地文方法将景观特征与土壤条件联系起来，为全色黑白航空照片的立体解译奠定了基础。在他的推荐下，P. Buringh 被任命为 ITC 第一位土壤科学家，出版并教授土壤调查和土地分类中航空照片解译的系统方法。 Buringh 方法的关键要素包括：1. 使用垂直航空照片和照片马赛克作为实地工作的基本地图；2. 将土壤学照片分析与实地工作相结合，以更高的精度识别土壤边界和土壤制图单元，从而实现土壤和土地分类，其用途广泛，包括土地覆盖和土壤侵蚀研究以及公路工程应用；3. 由经验丰富的土壤测量员在实地工作之前进行土壤学航空照片分析：这是一种在人口稀少、难以进入的地区识别潜在区域的经济有效的方法，可用于更详细的实地和实验室研究。
植被监测
2. 航空摄影解译....................................................................................................................................................................................................................5 2.1 照片准备....................................................................................................................................................................................................................................................5 2.2 缩放照片/最小测绘单位....................................................................................................................................................................................................5 2.3 工作区域准备....................................................................................................................................................................5 . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3.1 覆盖准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3.2 端部搭接准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3.3 侧面搭接准备 . . . . . . . . . . . . . . ...
人工智能能为珊瑚礁管理者提供什么？
人工智能是珊瑚礁遥感界令人兴奋的技术前沿，尤其是用于绘制和检测珊瑚礁环境航拍图像特征的机器学习算法的出现。机器学习算法在环境遥感应用中得到了广泛应用，这些应用主要基于三项技术进步。首先，自 20 世纪 60 年代末首次收集地球观测图像以来，遥感图像的空间分辨率逐步提高。现在在珊瑚礁环境中可以看到更详细和更小的特征。值得注意的是，无人机平台广泛用于在珊瑚礁上空低空收集图像，使单个珊瑚清晰可见。其次，收集的图像比以往任何时候都多。“大数据革命”是指地球观测图像捕获量增加的现象，这为人工智能识别环境模式和趋势提供了信息。全球存储库现在不断更新，以提供用于观察珊瑚礁的实时卫星图像，这些图像通常可免费下载。现在有大量基于图像的信息可用于训练和评估从上方解译珊瑚礁的算法。第三，计算技术的进步使得配备快速运算单元的低成本机器得到广泛应用，特别是通过虚拟处理设施。这为图像分析的数值方法开辟了空间，包括几类机器学习方法。总的来说，这三项进步从根本上改变了遥感界解译图像的方式，对珊瑚礁管理者具有重要意义。机器学习算法采用与大多数商业图像解译软件根本不同的方法，它使用数据和期望结果来生成一个模型，将一个转化为另一个（Domingos，2015）。通过不断调整通过接触训练数据集而建立的数学和逻辑模型，机器学习算法以类似于学习的方式识别模式和趋势。在这里，我们概述了机器学习算法在珊瑚礁环境中的两种不同应用，然后考虑它们未来对珊瑚礁管理者的用途：1. 空间连续测绘的栖息地分类，2. 检测珊瑚礁环境中的离散特征。
遥感的历史
遥感时代被认为始于 1858 年，当时气球驾驶员 G. Tournachon（别名 Nadar）从他的气球上拍摄了巴黎的照片。后来，信鸽、风筝、飞机、火箭和无人气球也被用于早期成像。然而，遥感的历史可以与光学和航空学的发展和理解联系起来。亚里士多德（公元前 300 年）被认为是第一个进行光学实验的人。伽利略·伽利莱（1609 年）和艾萨克·牛顿爵士（1666 年）科学地解释了光学和光谱学。系统的航空摄影始于第一次世界大战期间，用于军事监视和侦察目的。在第一次世界大战期间，飞机被大规模用于这些目的，因为飞机被证明是比气球更可靠、更稳定的地球观测平台。然而，航空摄影和照片解译的重要发展发生在第二次世界大战期间。在此期间，近红外摄影、热传感和雷达等其他成像系统也得到了发展。
回忆
国家遥感中心 (NRSC) 为国家服务了 50 年，这令人感到非常满意和自豪。国家遥感局 (NRSA) 于 1974 年 9 月 2 日由科学技术部成立为注册社团，并从 1975 年 4 月开始在安得拉邦塞康德拉巴德租用的场所开展工作，中校 KR Rao, AVSM（已退役）担任主任。随后，NRSA 于 1976 年在海得拉巴的巴拉纳加尔建立了办公场所。隶属于科学技术部的印度测量局德拉敦印度照片解译研究所 (IPI) 于 1976 年 7 月与 NRSA 合并。1979-80 年期间，NRSA 在海得拉巴南部 Shadnagar 附近的 Annaram 村建立了该国第一个运营中的卫星数据接收设施。
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课程编号和名称 修读学期 成绩 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 数据库系统的理论与实现 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 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 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 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
使用正射影像和激光雷达数据进行基于对象的土地覆盖分类
基于遥感数据的图像分类是自动制图研究的主要领域。随着城市发展的加快，迫切需要更新地理数据库。城市地区土地覆盖类型的自动制图是遥感领域最具挑战性的问题之一。传统的数据库更新费时费力，通常通过人工观察和目视解译进行，为了提高效率和准确性，数据收集和提取方面的新技术越来越必要。本文研究了一种基于正射影像和激光雷达数据（单独和组合）的基于对象的决策树分类。成功提取了四种土地覆盖类型，即森林、水体、空地以及建筑物。基于正射影像的分类准确率为 89.2%，基于激光雷达数据的分类准确率为 88.6%，获得了令人满意的结果。激光雷达数据和正射影像都显示出足够的能力来单独对一般土地覆盖类型进行分类。同时，正射影像和激光雷达数据的组合显示出显著的分类结果，准确率为 95.2%。整合数据的结果显示出非常高的一致性。与单独使用正射影像或激光雷达数据的过程相比，它降低了土地覆盖类型判别的复杂性。此外，还进行了另一种分类算法，支持向量机（SVM）分类。比较
山体滑坡清单地图：解决老问题的新工具
山体滑坡遍布各大洲，在景观演变中发挥着重要作用。在世界许多地区，山体滑坡也是一种严重灾害。尽管山体滑坡十分重要，但我们估计，山体滑坡地图仅覆盖了不到 1% 的大陆斜坡，而且缺乏有关山体滑坡类型、数量和分布的系统信息。绘制山体滑坡地图对于记录某个区域山体滑坡现象的程度，调查斜坡失效的分布、类型、模式、复发率和统计数据，确定山体滑坡的敏感性、危害、脆弱性和风险，以及研究以滑坡过程为主的景观演变都非常重要。绘制山体滑坡地图的传统方法主要依靠对立体航空摄影的目视解译，并辅以实地调查。这些方法既费时又耗费资源。基于卫星、机载和地面遥感技术的新兴技术有望促进滑坡地图的制作，减少编制和系统更新所需的时间和资源。在本文中，我们首先概述了滑坡制图的原则，并回顾了编制滑坡地图的传统方法，包括地貌、事件、季节和多时间清单。接下来，我们将研究滑坡制图的最新和新技术，考虑（i）利用