XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遥感
首届智慧遥感制图国际研讨会
随着大地数据和遥感技术迅速发展，遥感映射技术现在已广泛应用于各种领域，包括生态环境监测，农业和林业资源调查，城市规划和管理以及社会经济衡量标准。遥感智能映射（RSIM）是用于数据处理，科学发现和全面应用的新领域，它整合了人工智能，云计算，大数据分析和多学科知识，以增强遥感信息的深入水平，以解决全球环境问题的能力。
TS-1A：2024 年 12 月 3 日（15:45 至 17:30）GT 1：高光谱遥感（会议主席：IIRS 的 Anil Kumar 博士和 IIST 的 Rama Rao Nidamanuri 教授）Pape
Moonis Ali*（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）*；Apratim Biswas（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Anna Iglseder（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Vinod Kumar（哈里亚纳邦林业系）；Shant Kumar（哈里亚纳邦库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Bharat Lohani（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Sandeep Gupta（库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Markus Hollaus（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Norbert Pfeifer（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）
应用无人机和遥感技术用于大气二氧化碳捕获：无人机和遥感在二氧化碳减少中的研究应用
摘要：人类活动是导致气候变化的重要原因，大气中的CO₂水平上升。已经开发了几种碳捕获和隔离（CCS）方法来解决此问题。未驾驶的航空车（UAV）和遥感技术正在出现，这是对大气碳捕获计划的效率和有效性的显着提高。本研究使用无人机和遥感技术来监视，量化和管理大气co级水平。此外，该研究还探讨了整合机器人无人机技术的含义，并强调了它们为可持续未来做出贡献的能力。这些技术结合了现代数据收集和分析方法，为缓解气候变化和长期环境可持续性提供了有希望的答案。
GIS和遥感的机器学习的进步和前景：对应用和研究前沿的全面审查
摘要：机器学习（ML）已成为地理信息系统（GIS）和遥感领域（RS）领域中的一种变革性工具，从而更准确，有效地分析了空间数据。本文提供了对各种类型的机器学习算法的深入探索，包括受监督，无监督和强化学习及其在GIS和RS中的特定应用。在这些领域中，ML的集成在诸如土地覆盖分类，作物制图和环境监测等任务方面具有显着增强的功能。尽管具有潜力，但在GIS和RS中实施ML仍面临一些挑战，包括数据质量问题，计算复杂性以及对领域特定知识的需求。本文还研究了GIS和RS中ML使用的当前状态，从而确定了关键趋势和创新。最后，它概述了未来的研究方向，强调了开发更强大的算法，改善数据集成并解决ML应用在空间科学中的道德含义的重要性。
遥感在物种分布模型中的作用
抽象物种分布模型（SDM）对于描述生态壁ches和评估栖息地的适用性是无价的，从而促进了跨空间和时间维度的物种分布的投影。这种能力对于保护计划，栖息地管理和理解气候变化的影响至关重要。遥感已成为开发SDM中传统现场调查的优越替代方案，在全面的空间和时间尺度上提供了具有成本效益的重复性数据收集。尽管遥感技术和分析方法取得了迅速的进步，但历史上遥感对SDM的特定贡献以及与SDMS集成的潜在途径仍然模棱两可。因此，我们的研究提出了两个目标：首先，对遥感在SDM中的作用进行彻底审查，重点关注环境预命令，响应变量，可伸缩性和验证；其次，概述了SDM中遥感的前瞻性研究轨迹。我们的发现表明，遥感为SDM提供了大量的环境预测指标，包括气候，TOPO图形，土地覆盖和使用，光谱指标和生物地球化学周期。各种遥感技术，包括随机森林，深度学习和线性脉络，促进了SDM响应变量的推导以及跨不同尺度的物种分发模型的发展。此外，遥感可以通过其映射输出对SDM进行验证。
通过遥感技术增强风侵蚀风险评估
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题，因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术，以建模，监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述，从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法，包括随机森林（RF），支持向量机（SVM），梯度提升机（GBM）和广义线性模型（GLM）来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值，SDM统计软件包用于结合不同的方法，以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明，在2008年，RF模型执行了最佳（AUC = 0.92，TSS = 0.82和Kappa = 0.96），而在2023年，GBM模型显示出较高的性能（AUC = 0.95，TSS = 0.79，和Kappa = 0.95）。因此，出现了合奏模型的利用是一种有效的方法，可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型，获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高，到2023年。此外，考虑到气候场景和占据的土地利用变化，预计到2038年，研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23％。考虑了合奏模型的可靠结果，该模型提供了降低的不确定性，可以实施有效的计划，最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
冬季学期的讲座2024/2025计算机视觉和遥感
10 10 VL 0433 L 181 UE 0433 L111 Schreer Matern Stereo Image Digital Image Processing Start: 14.10.2024 Start: 25.10.2024 SALFER 15-16, LF.05-28 Room: H 3010 12 VL0433 L 160 UE 0433 L121 Hellwich Hellwich Matern Project Photogrammetric “DL Models for 3D Data” Computer Vision Start: 16.10.2024开始：25.10.2024 14摄影测量房：3月0.015室：H 3010 14计算机视觉10 10 VL 0433 L 181 UE 0433 L111 Schreer Matern Stereo Image Digital Image Processing Start: 14.10.2024 Start: 25.10.2024 SALFER 15-16, LF.05-28 Room: H 3010 12 VL0433 L 160 UE 0433 L121 Hellwich Hellwich Matern Project Photogrammetric “DL Models for 3D Data” Computer Vision Start: 16.10.2024开始：25.10.2024 14摄影测量房：3月0.015室：H 3010 14计算机视觉
请求论文IEEE地球科学和遥感杂志“遥感中的视觉语言模型”
Guest Editors Xiang Li, King Abdullah University of Science and Technology (xiangli92@ieee.org) Xiao Xiang Zhu, Technical University of Munich (xiaoxiang.zhu@tum.de) Gui-Song Xia, Wuhan University (guisong.xia@whu.edu.cn) Sherrie Wang, Massachusetts Institute of Technology （sherwang@mit.edu）武汉大学（balz@whu.edu.cn）蒂莫·巴尔兹（Timo Balz），阿卜杜拉国王科学技术大学（Mohamed.elhaseiny@kaust.edu.sa）Mohamed Elhoseiny，远程传感的视觉语言模型（VLMS）。vlms代表了计算机视觉和自然语言处理技术的开创性整合，旨在通过对视觉和文本信息的更细微的理解来增强与RS数据的解释和互动。通过弥合视觉识别和语义理解之间的差距，VLM提供了一个全面的框架，通过实现复杂的语义分析和自然语言描述功能，超越了传统的视觉任务。更重要的是，通过将视觉模型与LLM相结合，VLM可以利用验证的LLMS中的先验知识来解决复杂的推理任务。
14。诊断中的遥感和GIS和...
地理信息系统（GIS）和遥感是诊断和管理有问题的土壤的重要工具。有问题的土壤由于盐度，酸度和结构不佳的问题而存在着环境管理和农业的主要障碍。大规模的土壤条件监测是通过遥感来实现的，遥感使用卫星成像和航空摄影来收集反映不同土壤质量的光谱数据。经过处理和检查后，这些数据可以显示土壤恶化的趋势，并指出需要注意的位置。通过提供用于管理，组织和评估土壤数据的地理框架，GIS可以增强遥感。为了构建详细的地图和土壤条件的模型，它可以将遥感数据与其他地理空间信息（例如地形，土地使用和气候数据）集成。使用GIS可以找到空间相关性和趋势，这对于制定管理计划和检测土壤问题很有用。