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农民和农学家通过计算相对较小区域的植株数、每株豆荚数和每豆荚种子数,并推断整个田地面积,来估算大豆 (Glycine max) 的产量。这些信息虽然有趣,但却是劳动密集型的,在应用于整个田地规模时可能无法提供有用和准确的信息。例如,de Souza 等人。(2023) 报告称,要评估植物的表型特征,应评估 2.7 平方米区域内 21 株大豆植物的四个性状。但是,当这种为小块地设计的采样方案扩展到可能大于 650,000 平方米 (65 公顷) 的田地时,采样要求很快就会变得难以管理。因此,精准农业需要一种替代方法来估算大豆产量。
• 遥感数据政策最初于 2001 年推出,并于 2011 年更新。 • 全球环境发展如此迅速,政策更新势在必行。 • 印度空间遥感政策草案(SpaceRS Policy-2020)于 2020 年 11 月发布,征求公众意见, • 2020 年政策表明,印度政府打算促进印度工业在印度境内外开展空间遥感活动; • 轻松访问空间遥感数据,“敏感数据和信息”除外; • 为印度商业工业提供及时、响应迅速的监管环境,以建立和运营空间遥感系统等。 • 虽然对“敏感数据”的访问限制有了很大放宽,现在将其定义为“地面采样距离优于 50 厘米的非常高分辨率数据”,但仍未达到美国等国家为商业图像分发设定的限制。 • 可能,所有非常高分辨率的数据都不一定敏感,尽管所有敏感数据都可能作为子集归入非常高分辨率数据。 • 因此,敏感数据的标准可以更加细化,以减轻印度工业的竞争劣势。 • 此外,指南将扩展到涵盖全球背景下的不同商业安排模式,因为在当前环境下,私营部门的新创业公司很有可能在国内和海外市场寻求生存。 https://www.isro.gov.in/sites/default/files/spacers_policy_ngp_2020_draft.pdf
本课程旨在为具有有限的地球科学卫星遥感背景的学生提供详尽的介绍,以收集遥感物理原理的基本概念和基础。本课程的主要重点是卫星遥感技术的基本物理和数学原理,包括辐射和几何信息,卫星轨道和地理位置模拟,科学算法设计,大气校正,以及以遥感的遥控感测量。此外,该课程将重点关注NASA,NOAA和USGS当前和未来的卫星仪器。这些学生不仅会了解卫星遥感系统的作用,而且会了解他们的工作方式。本课程旨在通过遥感和应用的物理原理为学生提供全面的最新概述,这不仅用于监测全球和区域氛围,海洋和陆地表面,还用于检测当地目标,例如城市和郊区。气候变化的基于卫星的应用也是另一个重点领域。
人类健康是由遗传学(G)和环境(E)决定的。这在暴露于同一环境因素的个体中清楚地说明了这一点。尚未开发出基因 - 环境相互作用(GXE)效应的定量度量,在某些情况下,甚至还没有就该概念达成明确的共识。例如,癌症是否主要来自“运气不好”还是“糟糕的生活方式”。在本文中,我们提供了一组GXE相互作用的示例,作为发病机理的驱动因素。我们强调了epige-netic法规如何代表分子碱基的共同连接方面。我们的论点收敛于GXE记录在细胞表观基因组中的概念,该概念可能代表了解宣告这些多半复杂的调节层的关键。开发一个解码此表观遗传信息的钥匙将提供疾病风险的定量度量。类似于引入估计生物年龄的表观遗传时钟,我们挑衅地提出了“表观遗传评分表”的理论概念,以估计疾病风险。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是,我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中,首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明,直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据,我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后,使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较,并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.JRS.13.4.044504]
摘要:森林管理清单(FMI)通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括(i)通过应用辅助信息将清单区域划分为林分;(ii)根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类;(iii)测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变,从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前,光学遥感数据用于补充视觉评估,尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描(ALS)的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而,在混合林中,与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里,我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
采伐区的植被状况,以评估植被发展情况并规定实现森林再生目标所需的行动。随着当前对生态系统管理的重视、不断上升的造林处理成本、不断发展的基于计算机的决策支持工具以及对更高责任制的要求,对此类数据的需求日益增加。与数据采集的实地调查方法相关的缺陷(例如高成本、主观性和低空间和时间覆盖率)经常限制决策的有效性。在问题分析中评估了遥感数据补充实地收集的森林植被管理数据的潜力,该问题分析包括全面的文献综述以及在国家研讨会上与遥感和植被管理专家的磋商。在目前可用的传感器中,航空照片似乎提供了最合适的特性组合,包括高空间分辨率、立体覆盖、一系列图像比例、各种胶片、镜头和相机选项、几何校正能力、多功能性和适中成本。提出了一种灵活的策略,采用一系列 1: 10,000、15,000 和 1:500 比例的航空照片:1)准确绘制采伐区地图,2)促进针对特定位置的林业处理、采样、缓冲区、野生动物区等处方,以及 3)监测和记录再生期间特定点的条件和活动。当前的遥感技术不太可能支持需要有关较小植物(<0.5 米高)和/或单个或稀有植物物种的非常详细信息的调查。建议的研究领域包括:1)数字帧相机或其他经济高效的数字成像仪,作为传统相机的替代品,2)基于计算机的数字图像数据分类和解释算法,3)图像测量和物理测量之间的关系,例如叶面积指数和生物量,4)成像标准,5)机载视频、激光高度计和雷达作为补充传感器,6)部分切割系统中的遥感应用。
4.73 辐射光谱抛光。.............................118 4.74 平场辐射抛光。.............................118 4.75 推扫式辐射抛光。..............................119 4.76 光谱微笑插值。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............121 4.77 阴影边框去除工具 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。122 4.78 模拟模块菜单。.................................123 4.79 表观反射率计算 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。124 4.80 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .125 4.81 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................127 4.82 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。128 4.83 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。129
图1。Gelaro等人收到的引用数量。(2015),NASA Merra2同化系统产品(绿色)的基本参考以及Levy等人收到的引用组合。(2013)和Hsu等。(2013)代表MODIS(蓝色)的深蓝色气溶胶算法和深蓝色气溶胶算法。来源:Clarviate Web of Science数据库。关键是要注意Merra2引用的快速加速,这是研究界接受同化产品的速度的指标,而传统检索产品(例如MODIS气溶胶产品)在研究界保持一致的存在。我们预计,在接下来的二十年中,同化产品的使用将继续增长,而使用标准产品将稳定下来并减少。