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World File Search System遥感数据
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。
利用遥感技术识别和监测滑坡...
使用被动光学传感器的遥感数据进行滑坡识别和监测 2013 年 12 月 18 日公开答辩 考试委员会 Rémi Michel 教授 巴黎皮埃尔和玛丽居里大学教授 审稿人 Sébastien Lefèvre 教授 瓦讷南布列塔尼大学教授 审稿人 Jean-Michel Dischler 教授 斯特拉斯堡大学教授 审稿人 Michel Jaboyedoff 教授 洛桑大学教授 口试人 Jean-Philippe Malet 博士 斯特拉斯堡大学法国国家科学研究院高级研究员 口试人 Christiane Weber 博士 斯特拉斯堡大学法国国家科学研究院研究主任 发起人 Norman Kerle 博士 特温特大学副教授 恩斯赫德 受邀 Anne Puissant 博士 斯特拉斯堡大学副教授 受邀
用于摄影测量和远程监控的数字存储设备...
使用卫星或飞机进行环境监测、摄影测量、制图或资源管理需要高几何分辨率和多光谱方法，以满足现代高度指定的分析需求。因此，产生了高传感器数据速率（Reiniger，1997），对数据流的存储和传输到地面部分进行进一步处理和归档提出了严格的要求。然而，只有通过安装全球地面接收站网络，能够在数据接收期间实时记录数据流（如 ERS 卫星），或通过机载存储选定的全分辨率（SPOT 卫星）或低分辨率（ENVISAT 卫星）场景，才能实现数据集的全球获取。数据流的技术特性导致了专门用于记录和保存遥感数据的存储设备的开发。在从数据生成到最终应用或保存以供未来使用的过程中，高容量存储设备遵循数据流，如图 1 所示。原则上必须考虑以下不同的存储设备：
A-03：地平线 - 海军研究生院
GreenSight 正在与多家领先的葡萄园合作，应用无人机遥感数据和人工智能为葡萄栽培者提供可操作的见解。我们正在开发最佳实践，以应用这些先进的工具来减少水消耗并精确施用农用化学品。最终，该项目将量化这些结果，评估对葡萄园行业和罗德岛州环境状况的可衡量效益，并制定可普遍应用于全国葡萄酒行业的最佳实践。为了实现项目目标，GreenSight 正在利用我们的 Dreamer 无人机和智能平台，该平台已被证明能够为美国高尔夫和草坪行业大幅节省水和化学品使用量。我们计划在 JIFX 期间通过在罗伯茨营附近的葡萄园进行飞行来演示该系统。该项目由美国农业部资助开发，代表了 AARISS 实验中使用的相同无人机智能平台的农业应用。
SSC21-P1-10
Diwata-2 是菲律宾的第二颗微型卫星，由东北大学、北海道大学、菲律宾大学和菲律宾科技部开发。其主要目的是通过对菲律宾感兴趣的区域进行成像来收集遥感数据。本文介绍了 Diwata-2 的初始地球观测指向性能研究、其姿态确定和控制系统调查、其星跟踪器传感器参数调整、飞行中目标指向校准及其组件的顺序调度，形成了有效的按需地球观测任务的操作策略。该操作策略已成功将卫星的指向性能从最初的 2.88°±2.06° RMS 指向误差提高到其高精度望远镜有效载荷的 0.204°±0.12° RMS 精度。该战略已在大学建造的微型卫星上实施，成功执行了 400 多次地球观测任务，并通过其星载多光谱成像仪有效载荷覆盖了菲律宾约 82.8％的陆地面积。
von Schwerin, Jennifer；Richards-Rissetto, Heather；Remondino, Fabio；Grazia Spera, Maria；Auer, Michael；Billen, Nicolas；Loos, Lukas；Stelson, Laura；以及 Reindel, Markus，《洪都拉斯科潘 3D WebGIS 的机载 LiDAR 采集、后处理和精度检查》（2016 年）。人类学教职员工出版物。101。http://digitalcommons.unl.edu/anthropologyfacpub/101
2013 年 5 月，在德国考古研究所 (DAI) 的指导下，MayaArch3D 项目 (http://www.mayaarch3d.org) 委托进行机载 LiDAR (光检测和测距) 任务，收集位于洪都拉斯科潘的联合国教科文组织世界遗产和古玛雅城市周围景观的遥感数据。 这次任务有四个目标：首先，为科潘的研究和文化资源管理生成新的、更精确的考古地图。其次，定位以前未记录的考古结构或特征。第三，结合 LiDAR 和地面检查数据，提高生态和地形多样化景观中的数据准确性。第四，开发新的 LiDAR 数据集，这些数据集可以与其他考古数据集成并托管在 3D WebGIS 中，以增强研究人员、文化遗产管理者和公众的数据可访问性和研究可能性，同时通过向不同用户组提供适当级别的访问权限保护专有数据。
洪都拉斯科潘 3D WebGIS 的机载 LiDAR 采集、后处理和精度检查
2013 年 5 月，在德国考古研究所 (DAI) 的指导下，MayaArch3D 项目 (http://www.mayaarch3d.org) 委托开展一项机载 LiDAR（光探测和测距）任务，以收集联合国教科文组织世界遗产地和洪都拉斯科潘古玛雅城市周围景观的遥感数据。这项任务有四个目标：首先，为科潘的研究和文化资源管理生成新的、更准确的考古地图。第二，定位以前未记录的考古结构或特征。第三，结合 LiDAR 和地面检查数据，以提高生态和地形多样化景观的数据准确性。第四，开发新的 LiDAR 数据集，这些数据集可以与其他考古数据集成并托管在 3D WebGIS 中，以增强研究人员、文化遗产管理者和公众的数据可访问性和研究可能性，同时通过向不同用户组提供适当的访问级别来保护专有数据。
遥感与地理信息系统数据集成：误差来源及研究问题
摘要：遥感数据越来越多地被用作地理信息系统 (GI) 的数据源。与遥感和 GI 数据采集、处理、分析、转换和最终产品呈现相关的误差会对使用数据做出的决策的信心产生重大影响。本文的目的是提供空间数据误差源的广泛概述，并确定优先研究课题，以减少障碍并提高遥感和 GI 数据集成的质量。将在每个数据集成过程步骤中确定潜在的误差源，评估误差传播对决策和实施过程的影响，并推荐优先误差量化研究主题。建议的误差量化研究主题的优先事项包括制定标准化和更具成本效益的遥感精度评估程序、制定现场验证数据收集指南、矢量到栅格和栅格到矢量转换程序、评估将高程数据纳入地理参考的缩放问题，以及制定标准化几何和主题可靠性图例图。
6月10日-ERP系统-IIT Kharagpur
考虑到农业在确保食品和营养安全方面的重要性，根据委员会委员会任命的DHAR委员会的建议，农业工程部已在哈拉格布尔印度理工学院的印度技术研究所成立。随后，随后，随着其学术课程的升级，该部门于1994年重新加入农业和食品工程部。iit Kharagpur具有拥有农业和食品工程部的唯一区别，该部门包括六个学科农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品工艺工程工程，农业系统管理以及水产业工程。赞助的研究项目和开发活动，涉及综合雨水管理，土壤耕作，粉煤灰的利用，用于农业设备的符合人体工程学数据库，将遥感数据与分布式水文模型，模型飞行员植物和Koji Room设施集成到工业酶的生产等。该部已根据其创新研究提交了几项专利申请，并将许多技术转移到了行业和各种利益相关者。
非洲 - 亚洲农村发展...
考虑到农业在确保食品和营养安全方面的重要性，根据委员会委员会任命的DHAR委员会的建议，农业工程部已在哈拉格布尔印度理工学院的印度技术研究所成立。随后，随后，随着其学术课程的升级，该部门于1994年重新加入农业和食品工程部。iit Kharagpur具有拥有农业和食品工程部的唯一区别，该部门包括六个学科农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品工艺工程工程，农业系统管理以及水产业工程。赞助的研究项目和开发活动，涉及综合雨水管理，土壤耕作，粉煤灰的利用，用于农业设备的符合人体工程学数据库，将遥感数据与分布式水文模型，模型飞行员植物和Koji Room设施集成到工业酶的生产等。该部已根据其创新研究提交了几项专利申请，并将许多技术转移到了行业和各种利益相关者。