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遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
量子雷达：新兴遥感技术的现状与潜力
摘要 — 量子技术已在信息处理和通信等许多领域得到应用，它有可能改变我们在微波和毫米波领域的遥感方法，从而产生被称为量子雷达的系统。这种新一代系统并不直接利用量子纠缠，因为后者太“脆弱”，无法像雷达场景那样在嘈杂和有损的环境中保存，而是利用量子纠缠产生的高水平相干性。量子照明是一种利用非经典光态的量子相干性进行遥感的过程。它允许以光学或微波光子的形式生成和接收高度相关的信号。通过将接收到的信号光子与与发射光子纠缠的光子相关联，可以在所有接收到的光子中清楚地区分回声与背景噪声和干扰，从而将遥感的灵敏度提高到前所未有的水平。因此，原则上可以检测到非常低的交叉雷达截面物体，例如隐形目标。目前，关于量子雷达收发器的实验报道很少。本文旨在总结量子雷达的最新进展，介绍其基本工作原理，并提出这种技术可能出现的问题；其次，本文将指出光子学辅助量子雷达的可能性，并提出光子学是量子科学和遥感技术可以有效相互融合的理想领域。
水稻的计算水文和遥感...
博士生应向地球，环境和行星科学提交申请（2025年1月3日的截止日期）。国际学生也应满足语言能力要求。潜在的研究生可以在申请之前向Vergopolan博士（Noemi.vergopolan@rice.edu）发送电子邮件至“潜在的博士生”。在电子邮件中，请包括以下项目：非官方的成绩单，课程vitae，三个参考文献的姓名和联系信息，以及他们为什么要加入该小组的简短个人陈述。我们非常感谢所有申请，但是考虑到大量提交的申请，请注意，只有入围面试的候选人才会收到通知。根据资金可用性，我们能够在秋季和春季学期接受学生。因此，注册时间是灵活的。薪酬：$ 33K/年的津贴，带福利加上全额学费（$ 57K/年）。
生物多样性和生态系统功能研究的遥感进步
不同的生物多样性维度越来越受到赞赏，这对于维持生态系统及其对人类的服务至关重要。最近，随着功能生物地理学的出现，功能多样性特别感兴趣，因为它与碳，水和能源交换以及气候缓解等生态系统过程的密切联系。多种多样性在空间和时间上有所不同。了解这种范围的这种变化对于跟踪地球生态系统的弹性很重要，并且有关生态系统结构特征的信息为监测提供了必要的基础，预测生态系统功能模式和生态系统的过程，以整体方式从单个单位到整体。最近，关于生物多样性监测和测量的高分辨率，高通量，非侵入性和大规模数据正在成为提高生态发现中效率和相干性的新趋势。遥感被证明是解决这一研究差距的关键技术。在不同级别的空气和卫星传播光谱仪可以在各种生态系统以及各种社区和分类单元中开发新颖的多样性测量和替代方案。在本研究主题中，我们的目标是将最新的研究汇总到一个快速增长的方向上，该研究结合了遥感技术及其在生物多样性和生态系统功能（BEF）中的应用。我们想知道，从物种到生态系统的不同水平的生态理论如何通过多尺度的数字化观察和计算方法的进步来比以往任何时候都更加连接。从本研究主题的11篇发表论文中可以看出，我们概括了该领域的三个主要方向：（1）生物多样性的新型观察技术及其应用，（2）用地球信息学方法宏观的生态系统功能评估，以及
遥感基础知识
4 校正 56 4.1 辐射校准 56 4.1.1 传感器校准的主要元素 56 4.1.1.1 绝对辐射校准 – 从辐射到 DN 并反之 56 4.1.1.2 均匀性校准 57 4.1.1.3 光谱校准 57 4.1.1.4 几何校准 58 4.1.2 校准方法 58 4.1.2.1 发射前校准 58 4.1.2.2 机载校准 59 4.1.2.3 替代校准 59 4.2 大气 – 从辐射到反射或温度\发射率 60 4.2.1 将不同日期的图像校准为类似值 62 4.2.2 内部平均相对反射率 (IARR) 63 4.2.3 平场 63 4.2.4 经验线 63 4.2.5 大气建模 64 4.2.5.1 波段透射率计算机模型 66 4.2.5.2 逐线模型 67 4.2.5.3 MODTRAN 67 4.2.5.4 太阳光谱中卫星信号的第二次模拟 – 6s 代码 69 4.2.5.5 大气移除程序 (ATREM) 70 4.2.5.6 ATCOR 72 4.2.6 图像的温度校准 73 4.2.7 材料的热性能 73 4.2.8 从热图像中的辐射中恢复温度和发射率 77 4.3 几何校正 79 4.3.1 几何配准 80 4.3.1.1 平面变换 81 4.3.1.2 多项式变换83 4.3.1.3 三角测量 83 4.3.1.4 地面控制点 84 4.3.1.5 重新采样 85 4.3.1.6 地形位移 86 4.3.2 LANDSAT – 几何特性 90 4.3.2.1 TM 几何精度 90 4.3.2.2 TM 数据处理级别 90 4.3.2.3 原始数据 90 4.3.2.4 系统校正产品 90 4.3.2.5 地理编码产品 91 4.3.2.6 级别 A – 无地面控制点 91 4.3.2.7 级别 B – 有地面控制点 91
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
从单目遥感图像进行 3D 建筑物重建
与从 LiDAR 数据和多视图影像重建相比，倾斜影像重建是大规模城市建模的重要研究问题和经济解决方案。然而，建筑物足迹和立面的部分不可见性、严重的阴影效应以及大范围区域内建筑物高度的极端变化等若干挑战将现有的基于单目影像的建筑物重建研究限制在某些应用场景中，即从近地面影像建模简单的低层建筑物。在本研究中，我们提出了一种新颖的单目遥感影像 3D 建筑物重建方法，解决了上述困难，从而为更复杂的场景提供了一种有吸引力的解决方案。我们设计了一个多任务建筑物重建网络 MTBR-Net，通过四个语义相关任务和三个偏移相关任务来学习倾斜影像的几何属性、3D 建筑物模型的关键组件及其关系。网络输出通过基于先验知识的 3D 模型优化方法进一步集成，以生成最终的 3D 建筑模型。在公共 3D 重建数据集和新发布的数据集上的结果表明，与目前最先进的方法相比，我们的方法将高度估计性能提高了 40% 以上，将分割 F1 分数提高了 2% - 4%。
M.Tech。在遥感中
2 de Mai。 de 2024 - 学习和定义，学习条件学习的理论...发展心理学简介；大脑发育； ... 的神经心理学2 de Mai。de 2024 - 学习和定义，学习条件学习的理论...发展心理学简介；大脑发育； ...
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。