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地球系统的人工智能 - AMS 期刊
地球系统的人工智能 (AIES) 发表与气象学、大气科学、水文学、气候科学和海洋科学相关的人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、数据科学和统计学方法的开发和应用研究。主题包括 AI/ML、统计和混合方法的开发及其应用；从可解释和基于物理的 AI 等 AI/ML 模型开发和应用方法以进一步加深对地球系统过程的物理理解；使用 AI/ML 模拟数值天气和气候模型的组成部分；将 AI/ML 纳入观测和遥感平台；使用 AI/ML 进行数据同化和不确定性量化；以及 AI/ML 在 AIES 学科中的社会应用，包括 AI/ML 的道德和负责任的使用以及对 AI/ML 的教育研究。
利用太空图像进行矿产勘探
WorldView-3 于 2014 年发射，是一个由 DigitalGlobe（现为 Maxar Technologies）开发、Ball Aerospace & Technologies 建造的卫星星座。WorldView-3 遥感平台部分设计用于地质勘探。其单一全色 (pan) 光谱带用于快速收集高分辨率图像，这对于捕捉清晰的图像细节（30 厘米/12 英寸像素分辨率）特别有用。可见光和近红外 (VNIR) 系统收集八个高分辨率（1.2 米/4 英尺，1 英寸像素分辨率）多光谱带，主要用于铁矿物、稀土元素、植被健康以及沿海和土地利用应用。全色和 VNIR 系统由八个短波红外 (SWIR) 波段（3.7 米/12 英尺，2 英寸像素分辨率）补充，用于测量和绘制粘土矿物，以及一个称为 CAVIS（云、气溶胶、蒸汽、冰和雪）的大气传感器，该传感器带有另外 12 个光谱波段。CAVIS 波段可对图像进行非常精确的大气校正，以消除云、气溶胶、蒸汽、冰和雪的影响。
利用高通量作物表型分析取得进展...
十多年前，无人机 (UAV) 被视为农业的新纪元 (Zarco-Tejada，2008)。从今天的角度来看，无人机在农业中的应用最大的影响体现在高通量田间表型分析上。田间表型分析是指对植物在自然环境中的表型（即其解剖、个体发育、生理和生化特性）进行定量描述 (Walter et al.，2015)。在育种方面，需要筛选数百甚至数千种不同的基因型来研究它们对植物性状和性能的影响，高通量田间表型分析可以在育种的早期阶段及时快速地筛选多种性状。这有可能缩短育种周期，并避免因连锁拖累而丢失潜在的重要等位基因（Araus 和 Cairns，2014 年；Furbank 和 Tester，2011 年；Rebetzke 等人，2019 年）。由于无人机系统作为遥感平台已经成熟（Aasen 等人，2018 年），几乎所有田间表型分析领域的“大玩家”（研究团体、公司和其他组织）都已开始使用无人机进行
Laurea Magistrale 大气科学与技术 ( ...
目标主要目标是： - 提供有关大气音的遥感系统的一般背景 - 审查波浪互动，并提供有关大气辐射转移的背景 - 解释一种从遥感观察中提取大气概况信息的一般方法 - 审查遥感的应用 - 查看最重要的应用应用，最重要的应用是大气的声音（包括气象学和气候） - 使用数据处理 - 以数据处理的方式 - 二重奏技术（二重率）（二重奏）（二重率）（二重奏）（二重奏）（二重率）描述符：知识，理解，解释，技能，能力）在成功完成本课程后，学生应该： - 能够描述大气发声的主要原理和应用。- 了解用于大气发声的主要技术和技术。- 了解大气发声的正向和反向方法的基本。- 了解数据处理步骤和产品级别。- 管理数据档案和处理技术，以提取大气发声信息。- 能够构想简单但独立的解决方案，以进行大气发声。大气发出的程序内容原理。大气的组成，热力学和垂直结构。气体，气溶胶和水通路。原位测量。在天气预测，气候研究，组成监测，大气过程研究中的大气发音需求。大气发出的前进和反问题。电磁辐射的基本面。波 - 伴侣的相互作用机制。正向模型。辐射转移理论。发射，吸收和散射气氛。解决地面和太空遥感平台的解决方案。转发和反问题。逆方法。解决问题的解决方案。估计方法。大气发声传感器。地球观测系统基础知识。平台和轨道。微波炉和红外辐射仪。无线电掩盖和肢体响起。审查主要的遥感平台和大气探空仪。大气发声应用。气象：数据同化，天气预测的验证，天气危害。气候研究：监测基本气候变量，气候模型参数化的完善。组成监测：空气污染，绿色房屋强迫。大气过程研究：气溶胶 - 云 - 沉积相互作用。数据处理。从地面和太空式仪器中处理真实观察。大数据门户。数据处理级别。质量控制和数据分析。简单检索算法的设计和开发（回归，最佳估计）。参考文献和材料 - 教师提供的文本和幻灯片-Elachi，Van Zyl，遥感的物理和技术简介。Wiley（第二版），2006年。- Rodgers，大气发声的逆方法，世界科学，2000。- Solimini，了解地球观察。Springer，2016年。
印度遥感卫星 IRS-1A
印度与苏联的合作无疑是国际空间合作的最好典范之一。对印度而言，这一合作在早期卫星技术能力建设中发挥了催化作用，并极大地帮助了印度利用空间技术促进国家发展。1972 年 5 月 10 日，印度与苏联科学院签署了一项协议，这实际上推动了这些合作努力。苏联将该协议的具体实施委托给南科学院，作为其与其他国家进行联合研究的国际计划的一部分。该协议的最终成果是，1975 年 4 月 19 日，印度第一颗卫星 ARYABHATA 由苏联运载火箭 Interkosmos 从卡普斯京亚尔航天发射场成功发射。ARYABHATA 之后，苏联分别于 1979 年和 1981 年从卡普斯京亚尔发射了两颗实验性地球观测卫星 BHASKARA-1 和 2除了自由发射外，苏联还提供了反应控制系统、太阳能电池板、热涂料、化学电池和磁带录音机，并从莫斯科附近的熊湖站提供 TTC 支持。BHASKARA 任务为资源调查和管理提供了许多相互关联的太空遥感系统学科的宝贵经验，例如了解如何配置、设计和鉴定遥感平台，以及如何设计兼容的地面部分以进行数据收集和在轨任务管理，以及展示将遥感技术用于特定应用的方法。
印度贾里亚煤田矿井火灾调查
摘要。1971 年，印度煤炭行业被国有化，巴拉特焦煤有限公司成立。新公司继承了约 600 家经营不善的煤矿，其中许多都发生了火灾。扑灭火灾的努力取得了部分成功。大约 65 处火点仍在 450 平方公里的煤田中燃烧。这是世界上最大的地上和地下煤火群。火势蔓延并不断增长，影响到煤炭生产、环境以及居住在该地区的 100 万人的健康、安全和福祉。一项由世界银行资助的为期 21 个月的两部分研究于 1994 年开始，并于 1996 年完成。第一部分是对火灾的分析，包括火灾的位置、规模、对社区的影响、自然环境和煤炭储量以及可能的补救措施及其成本。第二部分包括对煤田及其周边环境以及实施补救措施的影响进行的环境和社会经济调查。调查包括使用卫星和机载遥感平台、全球定位系统进行勘察、钻探、矿井规划和开发软件、实地勘察、实验室测试、煤矿记录审查和数据分析。印度专业人员的对应人员与外籍人员合作，获得继续工作所需的培训、程序和方法。确定了灭火、控制和预防火灾的技术及其成本。提出了灭火或控制火灾的建议。
测绘数字化遥控技术研究...
遥感飞行平台分为卫星遥感和航空遥感，过去的航空遥感平台主要是有人机。20世纪90年代，随着电子技术的飞速发展，小型无人机在遥控、续航时间、飞行品质等方面有了明显的突破，成为近来兴起的新型遥感手段，并在遥感界被普遍认为具有良好的发展前景。与人机相比，无人机的优势主要表现在：一是机动性极高，所有设备加起来也就100多公斤，在机动速度、机动范围、机动条件等方面，是任何飞机都无法比拟的；二是环境适应能力强，不需要专门的起降场地，飞到哪里对气象条件的要求很低，优越的低空性能使得云中作业变得轻而易举，从而大大提高工作效率；三是经济性极佳，飞机购买价格便宜，一般公司都能负担得起，使用成本低，而且不需要有人值守，用户的安全压力大大减轻。从飞行器的性能上看，无人机与人机的一个重要区别在于，无人机在视距内飞行，完全由自动驾驶仪按预设程序飞行，无法根据实际飞行情况进行无人干预，体积小，可装载空间和重量十分有限，只能装载小型普通传感器。第三，无人机飞行时受气流扰动而引起飞行状态偏差，主要靠飞机自身的飞行稳定性来恢复，因此存在明显的速度慢。以上特点直接影响航拍质量，用无人机航拍时，往往出现图像质量不高、重叠误差大、漏拍等现象。
评估微波辐射计的准确性和……
摘要。为了评估风能应用的当前遥感能力，一项遥感系统评估研究称为XPIA（实验性的行星边界层仪器评估），于2015年春季在NOAA的Bolder大气天文台（BAO）举行。评估了几个遥感平台，以确定其对用于测试数字天气前词典模型准确性的验证和验证过程的适用性。对这些平台的评估是通过对精确的参考系统进行的：BAO的300 m塔，配备了六个级别（50、100、100、150、200、200、250和300 m），具有12个超音量计和六个温度（T）和相对湿度（RH）传感器；大约有60台辐射式发射。在这项研究中，我们首先采用了这些参考测量值来验证通过两个共同定位的微波辐射仪（MWRS）以及通过配备有无线电声音系统（RASSS）共同定位的风辐射雷达测得的温度（MWRS）以及通过共处于共同定位的风能辐射雷达（t）来检索的温度。结果表明，在大气的最低5 km中，微波辐射仪低于1.5 k的温度中的平均绝对误差（MAE），在大气中的虚拟温度中，在无线电声音系统中测得的虚拟温度中的平均绝对率在0.8 k覆盖的0.8 k层（这些测量层）（大约1.6 – div/dif）中的0.8 k层>
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]
使用机器学习算法遥感中的预测性建模
3部计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。 摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。 本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。 我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。 提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。 未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。 本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。 关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。 1。 2。 本节回顾了中的关键研究和进步计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。1。2。本节回顾了引言遥感是一项关键技术，可以从远处观察和分析地球表面和大气，通常使用卫星或空气传感器。它为广泛的应用提供了必不可少的数据，包括环境监测，农业评估，城市规划，灾难管理和气候变化研究。遥感平台生成的大量数据对分析和解释提出了重大挑战。但是，机器学习的最新进展（ML）提供了强大的工具，可从这些大数据集中提取有意义的模式并进行准确的预测[1,2]。遥感中的预测建模涉及使用历史和当前数据来预测未来的条件和趋势。这种能力对于积极的决策特别有价值，使利益相关者能够预测并应对环境变化，农业需求或即将发生的自然灾害。机器学习算法在处理遥感数据的复杂性和数量方面表现出色，比传统方法更精确，更可靠的预测[3]。本文探讨了机器学习在遥感领域内预测建模中的作用。它审查了与各种预测任务成功整合ML算法的相关工作和现有系统。此外，它提出了一个综合系统，该系统利用高级ML技术和云计算来增强预测性建模功能。通过各种案例研究证明了所提出的系统的有效性，并讨论了潜在的未来增强功能，以概述该技术的前进道路。通过将机器学习与遥感数据集成在一起，我们可以显着提高监视和预测环境和气候状况的能力，从而为更好的资源管理和灾难准备。这种整合不仅可以提高科学理解，而且还为全球挑战提供了实用的解决方案，强调了该领域持续研发的重要性[4,5]。相关的工作，机器学习（ML）在遥感中的应用一直是广泛研究的重点，这反映了对ML增强预测建模能力的潜力的越来越多。