XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遥感
高光谱遥感与地质应用
本文回顾了高光谱遥感 (HRS) 技术在各种地质应用中的潜力，从岩性测绘到地壳丰度较低的经济矿物勘探。这项工作更新了对该主题的理解，从矿物光谱开始，到其通过大气校正、降噪、纯光谱端元检索和解混等不同程序在勘探矿床和碳氢化合物储层中的应用。除了线性解混外，还讨论了非线性解混和归因于反射光非线性行为的参数。包括一些案例研究，以证明该技术在不同地质勘探中的有效性。最后，指出了该领域的最新发展，如无人机的超光谱成像及其后果。
机载和星载遥感和数字图像...
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘图新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。
LIDAR（激光雷达）遥感系统简介
历史背景 • (1930) 探照灯 • (1960) 激光发明 – 提供：高准直性、纯度和光谱相干性（Δλ≈ 0.01 nm） • (1962) Fiocco & Smullin – 从月球反射激光束。研究大气浑浊层 • (1963) Ligda – Q 开关：实现短宽度（τ l）、高能量激光脉冲 – (Ep ≈ 1J，τ l ≈ 10ns，PRF ≈ 10Hz) • (1973) 半导体激光器 (GaAs) – 激光二极管阵列。峰值能量 (Ep) ↓ 和 PRF ↑ 之间的权衡
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。
利用红外线遥感火星大气层...
1。简介国家航空和太空行政管理已宣布打算对火星行星进行新的任务。火星观察者是一项低成本的任务，重点是对火星地理学和气候学研究，并利用商业上可用的航天器。单个航天器将于1990年推出，并将在1991年进入火星周围的361 km高度轨道。本文中描述的压力调节器红外辐射计（PMIRR）已被选为火星观察员任务，并正在喷射推进实验室中开发。PMIRR是一个九通道的肢体，纳迪尔扫描大气声音符合签名，以解决该任务的气候科学目标。这些是在季节性周期内确定火星挥发性材料和灰尘的时间和空间分布，丰度，来源和水槽，并探索火星大气循环的结构和方面。PMIRR采用过滤器和气体相关辐射指定，主要用于绘制从表面至80 km的大气的3-D时间依赖的热结构，这是大气中的灰尘负荷 -
大规模遥感和计算机视觉算法......
策划了特定的项目，获取数据，并对三种用例进行了分析：“马拉维战役的生活模式”，“使用多级飞机检测的指示和警告”和“营地消防土地覆盖率分析”。用例显示了如何通过摄入的管道，云计算和计算机视觉算法，可以在相对较短的时间内分析大量数据。没有这些工作流程和新技术，对大量数据的分析将被证明效率较低和资源很大。事件显示，空间数据的用户的利益将不得不更好地了解人道主义和国防问题。算法用于从数千个图像场景中得出见解，这些算法由汽车检测算法，多级飞机算法和土地覆盖分类算法组成。此外，该论文简要探讨了地理位置数据来补充计算机视觉算法数据。通过示例，论文在高层次上显示了用户如何使用这些技术来更有效地分析数据。该分析可以纳入高级人道主义或国防决策中。关于该领域的未来工作应试图在更详细的水平上评估算法性能。研究人员还应在开源图像上构建不同的算法，以允许更多用户从计算机视觉提供的效率中受益。i证明摘要是本文内容的正确表示。主席，论文委员会日期
亚洲遥感会议（ACRS 2024）
摘要：尽管高速公路在该国的经济中起着重要作用，但使用量的增加通常会导致事故增加。关于斯里兰卡高速公路事故的研究受到限制，强调了调查其原因并积极确定易于识别事故的地区的必要性。这项研究旨在利用地理信息系统（GIS）和机器学习（ML）技术来建模高速公路事故，并特别关注斯里兰卡的南方高速公路。使用的数据集是从Southern Expressway操作维护和管理部（EOMMD）中收集的，并进行了预处理，包括编码，过采样和功能选择。机器学习算法 - 兰多森林（RF），支持向量分类器（SVC）和决策树（DT） - 用于识别容易发事故的位置并评估事故的严重性。使用诸如接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线（AUC），平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等指标进行评估三个模型的性能。RF的精度表现为81.19％，其精度得分为81.19％，其次是SVC，为79.8％，DT为69.7％。rf也具有最低的MAE和MSE值，令人印象深刻的AUC值为0.86，表明卓越的预测准确性和强大的歧视能力。地图以可视化结果，并开发了操作仪表板，以促进数据分析并改善高速公路上的安全管理。这项研究为使用GIS和机器学习技术对高速公路事故进行建模提供了宝贵的见解，该技术可用于增强安全管理实践并防止事故。
遥感与GIS在农业中的应用”“
背景 农业是确保粮食安全和就业机会的关键，因此是许多国家经济的重要组成部分。及时获取农业信息对于就粮食安全问题做出明智的决定至关重要。在信息技术时代，农业部门还使用 IT、GIS、空间技术和陆基观测工具、土壤测试套件、地下水测量套件等来定期更新作物生产统计数据并提供投入以实现可持续农业。卫星光学和雷达图像被广泛用于监测农业。地理空间工具与作物模型和现场观测网络的综合使用可以及时预测作物产量并评估和监测作物田的干旱情况。亚非农村发展组织 (AARDO) 的目标是补充其成员国实现可持续发展目标的努力，更具体地说是粮食安全、减贫和为农村地区提供可持续生计，该组织齐心协力提高人力资源能力建设，提高他们实施改善农村社区经济和社会条件的计划和项目的能力。鉴于新冠疫情的持续发展，AARDO 为继续努力支持其成员国实现可持续发展，利用了在线平台的现有设施，并发起了一系列在线培训计划/研讨会。为此，AARDO 与位于开罗的北非和东非区域办事处协调并与埃及农业研究中心 (ARC) 的土壤、水和环境研究所 (SWERI) 合作，为其成员国举办了为期 5 个工作日的“遥感和 GIS 在农业中的应用”在线培训计划，目标如下：
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