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World File Search System遥感
遥感的基础和大型视觉模型
近年来，基础模型已成为一个强大的框架，可以适应各种下游视觉任务。在遥感领域，先前的工作集中在特定于特定任务的特定任务模型上（例如，精确农业，目标识别，对象检测等来自特定的传感器）。在开发和部署任务不合时宜的通用模型中具有重大且新兴的兴趣，这些模型可以针对各种下游任务进行定制。同样，对部署视觉语言模型进行遥感也很感兴趣。本期特刊将为在基础模型，大型视觉模型和地球观察应用的交集中工作的研究人员提供途径，以贡献其最新研究。主题包括（但不限于）：
结合环境DNA和遥感，以进行节肢动物生物多样性的高效，细尺度映射
1云南高宗山的生物多样性和生态安全的主要实验室，国家遗传资源与进化的国家主要实验室，以及2个昆明动物学研究所，中国科学院，昆明，尤恩650223，尤恩650223，人民共和国，中国共和国，杜伊斯伯格大学生物学院3.东英吉利，诺里奇研究公园，诺里奇，诺福克NR47TJ，英国5渔业部，野生动物和保护系，俄勒冈州立大学，科瓦利斯，或97331，美国6昆明生活科学学院，康涅狄格大学中国森林林业森林服务， Corvallis，OR 97331，美国8 CSIRO ENERGE，新南威尔士州，新南威尔士州，澳大利亚9号，澳大利亚麦格理大学生物科学学院，澳大利亚麦格理大学10个理论生态学，德国雷涅斯堡大学，雷格斯堡大学，雷格斯堡大学，雷格斯堡大学11个杰出动物进化论和遗传学学院，中国65022222222222.
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
遥感的测试和评估...
进行热成像的协议，强调了在Demining操作中使用AI时考虑因素的复杂性。基于安全的Pro AI基于云的工具在安全可扩展的框架内利用了高度精确的计算机视觉。它有潜力将传统的无人机图像分析的资源密集型任务转换为更易于访问和高效的过程，与使用现成的无人驾驶航空工具兼容。此外，使用创新算法的Tech 4跟踪项目代表了一个重大的实际进步，显示了AI如何改变检测过程。它不仅展示了算法的令人印象深刻的功能，而且还通过将控制权还给用户而不是由算法决定来解决数据收集中固有的弱点。
基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
通过先进的地理空间技术和遥感技术优化桑达兰的生物多样性保护
摘要。Sundaland生态系统受到人类活动和气候变化的威胁，例如伐木，农业实践，野生动植物的过度开发和气候变化导致森林频繁的火灾以及土著植物和动物物种的下降。这项研究调查了Sundaland生物多样性的风险以及使用GIS，RS和AI的管理可能性。目标是找出如何应用人工智能（AI）来有效地管理生物多样性，并扩展有关GIS和RS在该地区扮演的有用角色的知识体系。在这种系统的方法中，使用了7个数据库来收集110个研究出版物的数据，其中101个被筛选以获取范围和主题变量。使用GIS和Rs收集的研究研究的80％（81颗颗粒）。发现。AI有望成长，为应对我们地球多元化生态系统所面临的复杂挑战提供了新的机会。总而言之，为了有效监控，有信息的政策创建和决策，以保证桑达兰的生物多样性的长期保存，GIS，RS和AI的整合至关重要。
遥感技术研究所
2023 年 ................................................................................................ 86 2022 年 ................................................................................................ 86 2021 年 ................................................................................................ 87 2020 年 ................................................................................................ 87 2019 年 ................................................................................................ 87 2018 年 ................................................................................................ 87 其他出版物 ................................................................................................ 88
使用卫星遥感数据中的甘蔗产量估计在经验或机械建模中：系统评价
1遥感研究生计划（PGSER），教学，研究与扩展协调（COEPE），国家空间研究所（INPE），SâoJosédosCampos 12227-010，巴西； ieda.sanches@inpe.br（I.D.S.）; claudia.almeida@inpe.br（C.M.D.A。）; marcos.adami@inpe.br（M.A。）2Sâo保洛州立大学（UNESP），科学与工程学院，TUP - 17602-496，巴西； Michel.dantas@unesp.br 3 3 Queiroz（ESALQ）的生物系统工程系（USP），Piracicaba 13418-900，巴拉西; Analuciano@usp.br 4地球观察和地球形式分部（Diotg），地球科学一般协调（CG-CT），国家空间研究所（INPE），SâOJoséDosCampos 12227-010，巴西 *通信 *通信：Nildson.silva@inpe@inpe.br