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World File Search System遥感
遥感和图像分析的简短课程
简介遥感在自然资源和人造环境的管理中起着关键作用。它通过提供大量的投入对于项目实施的各个级别的明智决策至关重要，从而帮助产生大量信息。能力构建的需求是日复增长的，随着传感器技术的进步，来自新的和先进的系统，处理方法以及其他相关地理空间和计算技术的频繁以及高可用性的地球观察数据。遵循这一点，该课程的设计和组织为在遥感技术，数据处理，分析及其应用的各个方面建立能力。课程包括遥感（光学/热/微波炉），摄影测量法，SAR干涉测量，卫星导航，数字图像处理，深度学习概念和地理信息系统以及最新趋势的概念。目的该计划的主要目的是培训和增强遥感领域的工作专业人员，研究人员和学生的能力，特别强调使用数字图像处理技术处理远程感知的数据。课程对参与者进行了培训，对地理空间工具和技术的理论和实践有很好的工作知识。课程持续时间和结构课程的持续时间为八周，由三个模块组成：（i）遥感和摄影测量法的基础知识（3
作者校正：生物尺度结合了当地知识和包容性生物多样性科学的遥感技术
在最初发表的文章的版本中，雅各布·纳斯莱奇（Jacob Nesslage）被列为错误的关联公司，现在已将加利福尼亚大学默塞德分校的民事与环境工程系修改为美国加利福尼亚州默塞德大学，加利福尼亚州默塞德，在线版本的在线版本。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
国家遥感中心
简介：太空科学技术在知情决策中起着重要作用，从而提高了当今人类生活和社会的质量。 最引人注目 所有国家，无论富人或贫困如何，都意识到太空技术在改善其公民的生活条件方面的重要性。 因此，所有国家都应使用太空技术，并且必须分享公平的收益。 全球卫星数据的可用性使所有国家都能获得福利。 然而，成功的太空技术应用的重要前提是开发基本土著能力，尤其是人力资源。 国际社会中提出了一个共识，即如果有效的同化和适当的太空技术将在发展中国家取得成功，则需要指导努力在太空技术中建立能力。 对此，联合国大会呼吁在驾驶国家的地区一级建立空间科学和技术教育中心。简介：太空科学技术在知情决策中起着重要作用，从而提高了当今人类生活和社会的质量。最引人注目所有国家，无论富人或贫困如何，都意识到太空技术在改善其公民的生活条件方面的重要性。因此，所有国家都应使用太空技术，并且必须分享公平的收益。全球卫星数据的可用性使所有国家都能获得福利。然而，成功的太空技术应用的重要前提是开发基本土著能力，尤其是人力资源。国际社会中提出了一个共识，即如果有效的同化和适当的太空技术将在发展中国家取得成功，则需要指导努力在太空技术中建立能力。对此，联合国大会呼吁在驾驶国家的地区一级建立空间科学和技术教育中心。在联合国的主持下，通过其外部航天事务办公室（UN-OOSA），建立的六个区域中心是亚洲和太平洋（印度），拉丁美洲和加勒比海和加勒比海（巴西和墨西哥），非洲，非洲（摩洛哥和尼日利亚），西亚（约旦）（JORDAN）和国际竞争中心，这些联合会（JORDAN）和国际技术及以下机构（这些中心）通过Un-oosa进行。
应用的遥感培训（ARSET）程序...
热带风暴产生了重大影响，包括生命丧失和财产破坏。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。 开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。 风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。 在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
图像科学与应用分支遥感部门 SAR 的 AI/ML 基础模型
图像科学与应用部门正在研究开发合成孔径雷达 (SAR) 专用 AI/ML 的现有和新方法。为此，该部门正在使用对比和生成式自监督学习 (SSL) 技术为图像建立通用基础模型。鉴于可用的 SAR 图像数量巨大，并且难以收集可靠的注释，因此有很大机会利用自监督和半监督技术来提取未标记源的有意义的见解。这项工作涉及将最先进的机器学习和计算机视觉技术与特定于传感器的处理技术相结合，以创建用于大量问题的新型、稳健的算法。
