XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辐射计
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
使用 LiDAR 数据得出的地形属性对城市地区数字土壤测绘的地貌进行分类：以德国柏林为例
摘要：本研究采用基于知识的模糊分类方法，通过分析从数字高程模型 (DEM) 获得的形态参数 (地形属性) 对城市地区可能的土壤地貌进行分类。以柏林市区为例，比较了两种不同分辨率的 DEM 在寻找地貌、土壤类型之间的特定关系以及这些 DEM 用于土壤制图的适用性方面的潜力。几乎所有的地形参数都是从高分辨率光探测和测距 (LiDAR)-DEM (1 m) 和先进星载热发射和反射辐射计 (ASTER)-DEM (30 m) 获得的，这些参数被用作对选定研究区域内地貌进行分类的阈值，总面积约为 39.40 km 2 。通过将地面点样本作为地面真实数据与分类结果进行比较，评估了两种分类的准确性。基于 LiDAR-DEM 的分类在将城市地区的地貌分类为地貌（子）类别方面表现出良好的效果。总体准确度为 93%，这说明该分类结果令人满意。而基于 ASTER-DEM 的分类准确度为 70%。基于 ASTER-DEM 的分类较为粗糙，需要与土壤形成因素直接相关的更多详细信息来提取地貌参数。在对地貌进行分类时，使用 LiDAR-DEM 分类的重要性尤为明显
MODIS 植被指数
植被状况、覆盖、变化和过程的评估是全球变化研究项目的主要组成部分，也是具有重大社会意义的课题。光谱植被指数是最广泛使用的卫星数据产品之一，它为气候、水文和生物地球化学研究、物候学、土地覆盖和土地覆盖变化检测、自然资源管理和可持续发展提供了关键测量数据。植被指数 (VI) 是一种稳健且无缝的数据产品，无论生物群落类型、土地覆盖状况和土壤类型如何，它都以类似的方式在时间和空间上对所有像素进行计算，因此代表了真实的表面测量值。VI 的简单性使其能够跨传感器系统融合，这有助于确保长期陆地表面建模和气候变化研究的关键数据集的连续性。目前，已有超过二十年的 NOAA 高级甚高分辨率辐射计 (AVHRR) 得出的一致的全球归一化差异植被指数 (NDVI) 陆地记录，这对全球生物群落、生态系统和农业研究做出了重大贡献。在本章中，我们介绍了中分辨率成像光谱仪 (MODIS) VI 产品的当前状态、其算法状态和传统、验证和 QA。我们重点介绍了陆地遥感科学的一些重要进展，并讨论了使用 MODI 所带来的各种应用和社会效益
露天和精神影响的生理学
我提出的电磁能范围从具有模式但没有运动的固定神性（即是通过具有自动组织模式的光频率的，具有非挥发性图案的物质的低频动作，直到具有永恒持久宇宙模式的较高精神能量频率。我进一步提出，在一定程度上，我们可以在精神上可以同情地进行电磁能，从而使能量与精神影响保持一致和和谐，我们的能量模式（物质和光学）变得更加稳定和持久。在本文中，我们将寻找使用物理学和生理学解释的方法，即不同的精神能量如何与我们的物质能量相互作用。我们将在身体和大脑的电化学物理功能中寻找可能的连贯，这可能会揭示出对物质间交往的精神。我们还将研究这些生理学的正念和情感过度控制，也许会找到提高我们检测，增强和改善精神影响能力和能力的能力的方法。我不是在提出一种简化的机制，即我们的自我意识和我们的上帝意识可以减少到物质的动作中。我认为我们不仅仅是我们的事情。我们对物质有脑力，但是什么是思想？为此，什么是精神？精神是真实的吗？它是真正的力量，真正的力量和真正的刺激吗？我们可能无法在材料体中找到精神物质，但是我们可能能够找到精神光度的某些影响，因为它影响了我们的大脑和神经系统，因此它对我们心灵的太阳辐射计。
遥感和 GIS：地下水应用...
摘要 采用遥感、地理信息系统 (GIS) 和更传统的实地工作技术相结合的方法来评估厄立特里亚中部高地的地下水潜力。对 Landsat TM 和 Spot 的数字增强彩色合成图和全色图像进行解释，以生成岩性和线性构造等专题地图。评估了先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 数据用于岩性和线性构造测绘的潜力。从数字高程模型中得出地表曲率、坡度和排水系统等地形参数，并用于绘制地形图。比较了从等高线中得出的数字高程模型 (DEM) 和在航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 中获取的数字高程模型 (DEM) 在位置、排水网络和线性构造提取方面的关系。在不同岩石类型中现场测量了裂缝模式和间距，并与线性构造进行了比较。访问了选定的泉水和水井，以研究它们的地形和水文地质环境。收集了井日志、抽水试验、旱季和雨季的地下水位深度以及井的位置。所有专题图层（包括水文地质数据）都整合到地理信息系统中并进行分析。生成地下水潜力图并与产量数据进行了比较。根据大型挖井的水位波动和氯化物质量平衡法估算地下水补给量。P
'AW3D30' ALOS 全球数字表面更新 ...
1 日本遥感技术中心，东急 REIT 虎之门大厦 3F，日本东京都港区 3-17-1 – (takaku, fumi_og, dotsu_masanori)@restec.or.jp 2 日本宇宙航空研究开发机构地球观测研究中心，日本茨城县筑波市浅间 2-1-1 – tadono.takeo@jaxa.jp 委员会 IV，工作组 IV/3 关键词：三线、立体、卫星、光学、高分辨率、DEM/DTM 摘要：2016 年，我们首次使用来自先进陆地观测卫星 (ALOS) 上的立体测绘全色遥感仪 (PRISM) 的立体影像整个档案完成了数字表面模型 (DSM) 的全球数据处理。该数据集以 30 米网格间距免费向公众发布，名为“ALOS World 3D - 30m (AW3D30)”，该数据集由其原始版本生成，该版本以 5 米或 2.5 米网格间距处理。此后，该数据集已更新，通过额外的校准提高了绝对/相对高度精度。但是，应应用最重要的更新来提高数据可用性，即填充空白区域，这相当于约全球覆盖率的 10%，主要是由于云层覆盖。本文介绍了 AW3D30 的更新，通过与其他开放获取 DSM（如航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM) 数字高程模型 (DEM)、先进星载热辐射和反射辐射计全球 DEM (ASTER GDEM)、ArcticDEM 等）之间的相互比较，填补了这些数据集的空白。
NASA SMAP 任务的土壤湿度数据产品验证
自 2015 年 3 月 31 日开始生成数据以来，土壤湿度主动被动 (SMAP) 任务一直在验证其土壤湿度 (SM) 产品。在发射之前，该任务定义了一套核心验证站点 (CVS) 标准，以便测试关键任务 SM 精度要求（无偏均方根误差 < 0.04 m 3 /m 3 ）。验证方法还包括其他（“稀疏网络”）现场 SM 测量、卫星 SM 产品、基于模型的 SM 产品和现场实验。在过去六年中，已经根据这些参考数据分析了 SMAP SM 产品，并且已经仔细审查了分析方法本身，以便最好地了解产品的性能。对最新的 SMAP 2 级和 3 级 SM 检索产品 (R17000) 的验证表明，基于 L 波段 (1.4 GHz) 辐射计的 SM 记录继续满足任务要求。该产品与欧洲航天局土壤水分海洋盐度任务的 SM 检索结果基本一致，尽管在某些地区存在差异。通过将哥白尼 Sentinel-1 数据与 SMAP 观测相结合生成的高分辨率 (3 公里) SM 检索产品的性能符合预期。但是，目前可用的 3 公里 CVS 数据有限，无法支持在此空间尺度上进行广泛的验证。最新（版本 5）SMAP 4 级 SM 数据同化产品提供 9 公里分辨率的地表和根区 SM，具有完整的时空覆盖，也满足性能要求。SMAP SM 验证程序
通过使用L波段缩放参考
摘要 - 建造土壤水分（SM）的气候数据记录（SM）需要通过合并板载不同卫星的传感器的检索来计算长时间序列，这意味着在原始时间序列上执行偏见校正或重新缩放。由于它们的长时间跨度和高时间频率，模型数据可以用作重新缩放的常见参考。但是，某些应用程序需要避免观察性气候数据记录中的模型依赖性。在本文中，讨论了从L -band传感器之一专门设计用于测量SM的L-带传感器之一的参考遥感数据的可能性。高级微波扫描辐射计2 SM时间序列通过将其累积分布函数（CDF）与土壤水分和海洋盐度（SMOS），土壤水分积极被动（SMAP）和全球土地数据同化系统（GLDAS）Noah Noah模型时间序列相匹配，从而重新缩放。CDF计算作为时间序列的函数进行了批准，从四年到九年中发现了显着差异。通过空间差异代替时间不允许我们从短时间序列中计算出更好的CDF。重新定义的时间序列显示高相关性（r> 0。8）相对于参考，原始的偏差（<0.03 m 3·m -3）。还对使用几个SMO或SMAP数据集进行重新缩放的时间序列也针对原位测量进行了评估，并显示出类似于或使用模型GLDAS重新缩放的表演。评估了观察数据的随机误差和差距对重新恢复的影响。这些结果表明，实际上可以将L-带数据用作来自其他传感器的Rescale时间序列的参考来构建SM的长时间序列。
夜间户外光照与儿童体重
背景：新出现的证据支持夜间光照 (LAN) 与成人肥胖或超重之间存在关联。然而，儿童时期 LAN 暴露的影响尚未进一步研究。目的：在本研究中，我们旨在确定 LAN 暴露是否与幼儿体重有关。研究设计和方法：我们使用了 Fr1da 队列研究的数据，该研究从 2015 年 2 月至 2019 年 3 月对德国巴伐利亚州的儿童进行了早期胰岛自身免疫筛查。分析中共纳入了 62,212 名年龄 < 11 岁且拥有完整居住信息的儿童。自我报告的体重和身高用于计算年龄和性别特定的身体质量指数 (BMI) z 分数。LAN 暴露基于可见红外成像辐射计套件的遥感图像，并分配到儿童的居住地。我们使用广义加性模型来估计 LAN 暴露与 BMI 之间的关联，并调整了潜在的混杂因素。结果：我们观察到，在基线（2015 年）LAN 暴露每增加 10 nW/cm 2/sr，BMI z 分数增加 34.0%（95% 置信区间 (CI)：25.4 – 42.6），而在筛查前一年 LAN 暴露增加 32.6%（24.3 – 41.0），均根据年龄和性别进行了调整。在根据社会经济地位和城市化程度进行调整后，也观察到了类似的关联。结论：我们的研究结果表明，户外光照可能是儿童时期体重增加的风险因素。
观点：未来 20 年的气溶胶遥感
摘要。20 多年前，随着 Terra 和 Aqua 卫星的发射，气溶胶遥感经历了一场革命。随着携带新型被动和主动传感器的其他发射，遥感技术继续取得进步。卫星视图能够检索表征气溶胶负荷、基本粒子特性以及某些情况下的气溶胶层高度的参数，从而聚焦地球气溶胶系统。建模界也取得了类似的进展。现在，这些努力已经持续了很长时间，我们可以看到遥感和建模界的发展趋势，这让我们可以推测未来以及 20 年后该界将如何处理气溶胶遥感。我们预计，高光谱和/或偏振测量技术将取代当今的标准多波长辐射计，所有这些都可以从多个角度进行观察。这些技术将由先进的主动传感器支持，这些传感器除了后向散射外，还能够测量气溶胶消光曲线。结果将更深入地了解气溶胶粒子特性。算法将从主要基于物理转变为包含越来越多程度的机器学习方法，但基于物理的技术不会灭绝。不过，将算法应用于单个传感器的做法将会减少。检索算法将包含统一框架中的多个传感器和所有可用的地面测量数据，这些反转产品将直接输入同化系统，成为“半机械人”：一半是观测，一半是模型。20 年后，我们将看到太空真正的民主化，大大小小的国家、私人组织和各种规模的商业实体都将发射太空传感器。随着可用数据和气溶胶产品数量的增加，将会出现大量的坏数据。用户社区将组织起来制定标准，大型国家航天局将通过部署和维护验证地面网络和重点现场实验来带头努力保持质量。在整个过程中，人们对全球气溶胶系统的兴趣仍将很高，该系统如何影响气候、云、降水和动态、空气质量、环境和公共健康、病原体的运输和生态系统的施肥，以及这些过程如何适应不断变化的气候。