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World File Search System遥感数据
UNISAT。联合发展技术......
近几十年来，卫星遥感系统的快速发展导致从各种观测仪器获得的卫星数据量呈爆炸式增长 [1]。地球遥感数据的应用领域正在扩大，因为这些数据现在广泛应用于自然环境和人为物体领域的各种研究和应用任务。反过来，所有这些都导致对提供卫星数据处理的系统的需求显著增加，特别是对维护卫星数据档案的系统的需求，这些系统为数据分析提供了后端。现代卫星数据存档系统的主要要求之一是支持操作具有不同技术特性（观测频率、空间分辨率、观测重复性等）的观测设备获得的异构卫星数据。这导致需要统一数据存档程序、开发通用数据库结构和实现通用软件接口以访问各种卫星数据类型。另一个重要要求是支持超大型分布式卫星数据档案，这使得位于多个卫星数据获取和存储中心的档案能够联合运行，从而形成单一信息资源。因此，无论用户身在何处，他们都可以访问数据。
第二届国际培训计划...
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。在23个IIT机构中，IIT Kharagpur的唯一区别是拥有一个农业和食品工程系，该部门包括六个学科的农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品过程工程，农业系统管理以及农业工程工程。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。
利用地球观测数据进行森林碳动态评估的为期一周的在线课程
森林吸收了大量的碳，在全球气候系统中发挥着至关重要的作用。因此，量化森林生物量和碳通量对于碳预算核算、碳通量监测以及了解森林生态系统对气候变化的反应至关重要。估算森林生物量/碳储量不仅有助于减少毁林和森林退化造成的排放 (REDD) 计划，也有助于森林的可持续管理。遥感数据与森林清单相结合已成为一种有效的方法，可以结合涡流协方差观测来估算森林生物量/碳储量和通量研究。在联合国 REDD+ 和可持续发展目标 (SDG) 目标 15.2 的背景下，空间技术在测绘和监测应用中的作用得到了明确强调。随着新传感器的发展，空间、光谱、辐射和时间分辨率的提高，EO 数据可以在森林生物量/碳和碳通量的测绘和监测中发挥重要作用。还需要更好的数据集成方法来准确、空间明确地估计森林生态系统的碳动态。
北卡罗来纳州布拉格堡地理空间情报分析师
职位 ID 110938 职位描述 准备好接受挑战，让您在情报领域始终处于领先地位吗？想象一下自己与其他经验丰富的专业人士一起执行顶级关键防御任务。 Parsons 现正招聘热衷于创新和解决关键任务挑战的顶级地理空间情报分析师。提供多个级别的职位空缺。 概述：地理空间情报分析师负责执行复杂且及时的地理空间、地形和图像分析，以支持世界各地的作战行动。职责包括但不限于地面特征数据和遥感数据（如多光谱图像 (MSI)、光检测和测距 (LiDAR) 和光电图像）的处理、利用和传播 (PED)。 展示有效的书面和口头沟通技巧，能够向上级和客户介绍技术问题。 根据资历和经验，申请人将被评估为中级、高级或高级地理空间情报分析师。高级地理空间情报分析员权限要求：TS/SCI 安全权限资格和经验/要求：• 要求在国防部或相关非国防部雇主内至少有六年分析经验，
开发绿色经济指数（GEI）与远程
许多国家将绿色经济概念作为一种发展理念，通过确保自然因素得到维护来支持经济增长。绿色经济指数 (GEI) 的形成是为了评估绿色经济发展的成就。本研究使用已进行过文献研究的指标建立了东爪哇省的 GEI 指数。指数测量使用加权和技术，每个维度和指标的权重均等。机器学习技术方法和遥感数据的可用性用于补充区域层面无法获得的数据。研究结果表明，东爪哇 GEI 指数在过去五年中有所增加。泗水市是所有三个维度上的经济发展中心。这表明空间效应影响了东爪哇省的环境友好型可持续发展。对区域分组的分析表明，有些群体确实需要关注，因为几乎所有指标的得分都很低。不仅需要地区政府，还需要东爪哇省政府的政策来参与发展这一绿色经济实践。
水文建模及其应用：评论
印度。 *通讯作者：mamta.dewangan@isbmuniversity.edu.in摘要：水文建模在理解水文周期的复杂过程和有效管理水资源的复杂过程中起着至关重要的作用。 本文对水文建模进行了全面审查，重点介绍其类型，应用，评估指标，挑战和未来方向。 讨论了水文模型的类型，包括概念，经验，基于物理过程和数据驱动模型的类型，以及它们各自的优势和局限性。 强调了水文建模在洪水预测，水资源管理，气候变化影响评估，农业水管理和环境影响评估中的应用。 评估指标，例如准确度量，效率措施，可靠性度量和灵敏度分析，以评估水文模型的性能。 在水文建模中的挑战和局限性，例如数据可用性和质量，模型复杂性，校准，不确定性以及气候变化预测的融合。 讨论了水文建模的未来方向，包括遥感数据的整合，建模技术的进步，与其他环境模型的耦合以及决策支持系统的开发。 本综述的发现为水文学和水资源管理领域的研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。 关键字：水文建模，类型，应用，评估指标，挑战，未来方向。 I.印度。*通讯作者：mamta.dewangan@isbmuniversity.edu.in摘要：水文建模在理解水文周期的复杂过程和有效管理水资源的复杂过程中起着至关重要的作用。本文对水文建模进行了全面审查，重点介绍其类型，应用，评估指标，挑战和未来方向。讨论了水文模型的类型，包括概念，经验，基于物理过程和数据驱动模型的类型，以及它们各自的优势和局限性。强调了水文建模在洪水预测，水资源管理，气候变化影响评估，农业水管理和环境影响评估中的应用。评估指标，例如准确度量，效率措施，可靠性度量和灵敏度分析，以评估水文模型的性能。在水文建模中的挑战和局限性，例如数据可用性和质量，模型复杂性，校准，不确定性以及气候变化预测的融合。讨论了水文建模的未来方向，包括遥感数据的整合，建模技术的进步，与其他环境模型的耦合以及决策支持系统的开发。本综述的发现为水文学和水资源管理领域的研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。关键字：水文建模，类型，应用，评估指标，挑战，未来方向。I.引言水文建模在理解水周期的复杂过程及其与环境的相互作用方面起着至关重要的作用。它涉及使用数学和计算模型来模拟水文系统的行为，例如降雨量的过程，地下水流量和水质动力学（Beven＆Freer，2018）。这些模型是水资源管理，洪水预测以及评估气候变化对水文系统的影响的重要工具（Wagener等，2010）。水文建模的重要性在于它在不同条件下对水文系统行为提供洞察力的能力，有助于与水资源管理和环境保护有关的决策过程（Hrachowitz等，2013）。通过模拟水通过景观的流动，水文模型可以帮助识别容易受到洪水的影响，优化水分配以进行灌溉，并评估土地利用变化对水的可用性的潜在影响（Batie，2013年）。本评论旨在提供水文建模的概述，强调其在各种应用中的重要性，并讨论审查的范围。审查将探讨不同类型的水文模型，它们在水资源管理和环境研究中的应用以及与其开发和应用相关的挑战。它还将讨论水文建模的未来方向，包括遥感数据的集成以及使用高级建模技术来提高模型性能和准确性。
基于代码的EO任务助手
近年来，由于来自公共和私营部门的重要努力，遥感图像变得比以往任何时候都更加可行。例如，欧盟的哥白尼计划可免费访问合成孔径雷达（SAR）和多光谱数据。除了政府倡议，公司（例如行星实验室）还每天在全球范围内提供非常高的分辨率图像。遥感图像包含已经使用的信息来跟踪气候变化，改善安全性并理解和管理环境。利用广泛的遥感方式提供的不同级别的信息是一个积极的研究领域。多模式性用于许多遥感应用程序[1]。但是，遥感数据的解释通常由专家执行，通常涉及手动处理。随着数据量的增加，手动解释成为影响提取信息的延迟的限制因素，也是可以使用此类数据的域。对于特定应用程序，遥感社区一直在开发临时自动方法。因此，这些作品只能处理任一通用应用程序（例如污染监测）或具有直接财务利益的污染监测。在存在数据时，普通受众并不总是具有提取感兴趣信息的技术知识，或者可以为研究提供资金的能力。在这个项目中，我们将利用EO工具可以通过代码连接的事实。我们认为，遥感图像中包含的信息可能吸引更大的公众：记者可以检索此类数据以理解，关注战争以及气候变化或地方政府的影响，或者可以在其决策过程和研究中使用此数据。通过非技术和通用接口从遥感数据中提取信息将是一种使总受众直接从该数据中受益的方法。IC-EO项目的目的是提出一个可以与图像等EO数据相互作用的会话助手。这将使我们能够提出一个模型，该模型可以以可扩展且直接的方式整合最新研究状态。IC-EO助手的目的是能够回答以下问题：“去年夏天大火期间该地区的左侧有多少场地？”，以及“有多少建筑物距离公园步行不到5分钟？”，而无需限制特定格式。唯一地，此类问题的答案将基于代码，因此可以审查和理解，而不是当前方法的黑盒性质。该模型可以分为两个部分：首先，我们提出了一个涵盖基本任务的应用程序编程接口（API），例如分类，对象检测，视觉接地和语义分割。第二，我们将训练一个大型语言模型，以使用此API作为上下文，以预测用户查询的基于代码的解决方案。助手执行的样本如图1所示。
自然灾害快速测绘测绘解决方案调查
简介 紧急情况要求制定有效的灾害管理规划，以帮助防止危险情况的恶化。如果传统方法主要侧重于对发生灾难的响应，那么如今的应急管理则旨在形成一个综合循环模型（图 1）。“灾害管理周期”由五个主要阶段组成，根据联合国环境规划署（UNEP）联合国天基信息平台（UN-SPIDER）给出的定义，如表 1 所示（2012 年）。每个阶段都可以通过使用测绘平台、传感器和技术来支持，这些技术可以提供大规模的宝贵信息来源（Joyce 等人，2009a）。虽然卫星、飞机和无人机 (UAV) 遥感数据本身无法减少损害，但它们提供了受影响区域的有利位置，从而有助于从空间上理解现象并收集客观和标准化信息。事实上，它们的使用可能有助于做出更高质量的决策，特别是支持研究人员、干预小组和积极参与事件后阶段的当局的活动，这通常被称为“快速测绘”（响应或早期影响，表 1）。在这方面，基于测绘的程序被用于
用于图像分类的混合量子-经典卷积神经网络模型
摘要 — 图像分类在遥感中起着重要作用。地球观测 (EO) 不可避免地进入了大数据时代，但对计算能力的高要求已经成为使用复杂机器学习模型分析大量遥感数据的瓶颈。利用量子计算可能有助于解决这一挑战，因为它可以利用量子特性。本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络 (QC-CNN)，它应用量子计算有效地从 EO 数据中提取高级关键特征以进行分类。此外，采用振幅编码技术减少了所需的量子位资源。复杂度分析表明，与经典模型相比，所提出的模型可以加速卷积运算。通过 TensorFlow Quantum 平台，使用不同的 EO 基准（包括 Overhead-MNIST、So2Sat LCZ42、PatternNet、RSI-CB256 和 NaSC-TG2）对模型性能进行评估，结果表明，该模型能够取得比经典模型更优的性能，且具有更高的泛化能力，验证了 QC-CNN 模型在 EO 数据分类任务上的有效性。
森林近距离遥感：系统和数据采集的现状、挑战和机遇
在过去的几十年里，基于遥感的森林调查和监测变得更加经济实惠和适用。目前限制大量遥感数据实际应用的瓶颈在于缺乏经济实惠、可靠和详细的实地参考资料，而这些参考资料对于卫星和航空数据的必要校准以及相关异速生长模型的校准是必不可少的。传统的实地调查大多局限于小规模，使用少量的观测数据。在过去的二十年里，近距离遥感技术发展迅速，例如传感器的成本、尺寸和重量不断下降；平台的可用性、移动性和可靠性稳步提高；计算能力和数据科学不断进步。这些进步为将传统的昂贵而低效的人工森林现场数据收集转变为经济高效的自主观测铺平了道路。实践中使用的系统和操作协议是影响收集数据和检索属性质量的关键因素。然而，它们的作用和影响尚未得到充分理解。本文旨在全面概述最先进的近距离遥感系统和常用的操作协议，以便深入了解森林调查技术和方法的优势、潜力和挑战。本文简要回顾了不同平台（即静态、移动、地面和无人机）的特点，并介绍了