XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遥感
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。
使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值
课程大纲 ECE556 - 雷达和遥感人工智能 9:30-10:45AM，T/R | 工程室 D102
本课程旨在通过介绍广泛的机器学习算法，让学生熟悉人工智能 (AI) 的数学和概念背景。成功完成本课程的学生将能够解释雷达和卫星数据及其多学科应用。重点将放在使用人工智能解决这些应用，包括降水识别、分类、估计和预测。通过实践练习，本课程还将让学生沉浸在各种深度学习技术中，例如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和生成对抗网络 (GAN)。
LunarSaber：带有导航，先进遥感和自动射击的Lunar Utility，以进行能量重新分布。 Vishnu Sanigepalli 1，Kris Zacn
照明：系统看到缩放高度后的性能会增加。对于沙克尔顿火山口，当部署的长度超过100 m时，土地的平方面积连续照明增加，黑暗中的周期大幅下降（图2）。大部分火山口边缘被照亮，> 80％的月球进动周期，某些位置> 95％（〜18。6年）[1] [2]。如果在这些地点部署，LunarSaber将为操作和Lunar Night night生存能力提供几乎连续的动力。尽管发电不会满足，因为它只会照亮太阳能电池板组件的顶部，但它将允许自我生存的功率冗余，并可以将功率驱动到其他资产。在黑暗中短时间内，系统底部的电池尺寸适当以生存并为其他月球资产提供电力。由于这些区域的照明是确定性的，并且经过充分研究，因此可以优化任务体系结构，以在这些事件发生之前重新充电和存储能量。
Zhang，Y.-M。，Jia，Z。和Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-2147-665X，编辑。 （2023）新的多洛克斯GWAS方法的应用 冲击途径：解开混合食品供应链 对整个生命周期中蘑菇对情绪和神经认知健康的影响的评论 气候变化和美国ESG的政治化 哺乳动物大脑和体型的共同进化动力学 Wolbachia优势影响Culex Quinquefasciatus Microbiota 了解建筑项目中材料采购的复杂性，以建立一个影响MSMES供应链管理的概念框架 透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应 Lynn，S。C.，Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0003-2147-665X，Whitehouse，A。B.和Cockerton，H。M.（2024）与相关的基因上 定期消费小米对禁食和发布的影响... 神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联 在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测 Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025） 热遥感的实用性用于评估高... 基于花粉的全新世气候趋势的重建 DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
GWAS方法的演变可以分为三个阶段：单标记分析的初始阶段（Risch和Merikangas，1996），其次是基于混合模型的方法的出现（Zhang等，2005; Yu等，2006; Yu等，2006; Kang等，2008; Kang et an。 Stephens，2012;当前，广泛使用了快速的单基因组基因组扫描和多基因座的两步方法。但是，拥护者倾向于混合模型加机器学习方法，例如3VMRMLM（Li等，2022），因为他们在控制所有多基因背景的同时全面考虑了所有效果。在大多数方法中，标记基因型QQ，QQ和QQ通常分别编码为2、1和0，表明它们在随机交配种群中的繁殖值。在这种情况下，要估计的参数是等位基因替代效应（a），控制
热遥感的实用性用于评估高...
摘要。关于气候导致东地中海地区的社会变化的发展存在很大的争论，部分是由于依赖有限的气候变化定性记录有限，并部分反映了驱散气候变化在不同方面变化的关节的需求。在这里，我们使用耐受性加权的部分最小平方来得出冷寒冷月份平均温度（MTCO），最温暖月份的平均温度（MTWA）的平均温度（MTWA）的平均温度（MTWA），高于0.C（GDD0）的阈值以上的阈值，以及植物性水样的阈值，该阈值的增长天数，该阈值是平衡的，该阈值是对建模的均值，该阈值是型号的，该阈值是型号的比值。评分（α）并校正了过去的CO 2变化。这是针对来自东部地中海地区的71个单个花粉记录完成的，涵盖了从12.3 ka到现在的一部分或全部间隔。我们使用这些重建来创建复合材料，以说明每个变量的长期趋势。我们将这些复合材料与瞬态旋转模型模拟进行了比较，以探索观察到的趋势的潜在原因。我们表明，冰川 - 新近世的跨性别和全新世早期的特征是比现在更寒冷的条件。Ca之间的温度迅速升高。10.3和9.3 ka，incid-
基于SWIN的增强遥感图像分类的比较研究
遥感是通过技术设备获取有关所需位置的信息的过程，我们将我们从一定距离放置在选定位置，并在空间，光谱，辐射测量和时间分辨率中分析，显示和监视它，并通过任何距离进行测量，而无需进行任何距离[1]。遥感用于制图，水文学，地质，林业，农业，国防，安全和空间的领域。有具有数据集的平台，例如前哨，Landsat，Maxar，Planet，UC Merced，EuroSat，patternnet，Spacenet和Google Earth Engine。在图像处理和数据挖掘技术中进行了改进，以解决提供大数据和分析数据[2]的问题，而SATLASPRETRAIN [3]数据集是已使用的大数据集之一。
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集
M.Tech。在遥感中 b'' 物流（主要）W.E.F. AY 2023-24课程结构 B.Sc.物理学荣誉（主要）W.E.F. AY 2023-24 ... B.Sc. （荣誉）农业和农村发展 B药房计划 生物技术次要
遥感的单元I基本原理：遥感的定义：遥感原理，遥感历史。电磁辐射，辐射定律，EM光谱。EMR的相互作用：与大气，大气窗，成像光谱法，与地球相互作用。各种土地覆盖特征的光谱标志。单元-II平台：平台类型。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。 传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。 单元III数据接收，处理和图像解释。 地面站，数据生成，数据处理和更正。 错误和校正：辐射，几何和大气。 地面调查以支持遥感。 培训集，准确性评估，测试站点。 地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。 视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。 导热率。 IR图像的特征。 教科书：1。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。单元III数据接收，处理和图像解释。地面站，数据生成，数据处理和更正。错误和校正：辐射，几何和大气。地面调查以支持遥感。培训集，准确性评估，测试站点。地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。导热率。IR图像的特征。 教科书：1。IR图像的特征。教科书：1。立体镜：立体镜-Parallax方程 - 视差测量 - 高度的视差杆测量和斜率 - 立体绘图工具的测定。分析和数字摄影测量法：空中照片的方向间接，相对和绝对方向的概念，带状三角剖分，独立模型的阻滞调节（BAIM），特殊情况（切除，交叉点和立体声配件），空中式 - 空中三角形，三角构造，块调节，块调节，矫形器，矫形器，摩擦。单元V热成像：简介 - 动力学和辐射温度，材料的热性能，发射率，辐射温度。热容量，热惯性，明显的热惯性，热扩散性。IR - 辐射仪。天气对图像的影响。i）云，ii）表面风，iii）烟羽的穿透。热图像的解释。微波遥感和激光雷达：简介 - 电磁频谱，机载和空间传播雷达系统基础仪器。系统参数 - 波长，极化，分辨率，雷达几何形状。目标参数 - 背部散射，点目标，体积散射，穿透，反射，bragg共振，跨侧面变化。斑点，辐射校准。微波传感器和图像特征，微波图像解释。LIDAR简介。高光谱遥感。Floyd，F。Sabins，Jr：遥感原理和解释，Waveland Pr Inc，2020 2。Lillesand and Kiefer：遥感和图像解释，John Wiley，2015年。3。4。遥感卷的手册。i＆ii，第2版，美国摄影测量学会。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。 现代摄影测量简介。 印度：威利。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。现代摄影测量简介。印度：威利。