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Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
点云在大型边坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供高分辨率点云，非常适合调查斜坡变形。然而，如今这些点云中包含的信息很少得到充分利用。本研究展示了位于瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于预防灾害的原因，这些例子受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔间运动行为的差异； (2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面； (3) 定义驱动斜坡位移的运动过程； (4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面； (5) 计算精确的位移角， (6) 提供不稳定岩石体积的估计值。这些信息对过程理解做出了重大贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
IAC-22-72306 开发用于雷达和...的数据融合概念
使用这两种类型的传感器可利用雷达测量来提供物体的精确径向速度和距离，而望远镜可提供更好的天空坐标测量。通过安装雷达和光学传感器，PASO 可以延长对空间碎片的观察时间，并实时关联光学和雷达来源的信息。在黄昏时期，两种传感器可同时使用，快速计算 LEO 物体的新 TLE，从而消除大型 SST 网络中站点之间数据交换所涉及的时间延迟。这一概念不会取代对全球多个位置的传感器的 SST 网络的需求，但将提供一组更完整的给定物体通道测量值，从而增加初始轨道确定或给定位置再入活动监测的附加值。PASO 将有助于开发新的解决方案，以更好地表征物体，提高整体 SST 能力，并为开发和测试用于空间碎片监测的新雷达和光学数据融合算法和技术提供完美的场地。
使用遥感和 GIS 进行自然资源管理
植被结构的特征。扫描激光雷达的生态应用以前使用冠层高度的单维指数。开发了一种解释激光雷达波形的新三维方法，以表征森林冠层内植被和空隙的总体积及其空间组织。冠层物理结构的这些方面很少通过现场或远程方法进行测量。我们将这种方法应用于俄勒冈州喀斯喀特山脉西侧的道格拉斯冷杉/西部铁杉林的 21 个地块，这些地块的激光雷达测量和实地调查是一致的。我们能够根据四类冠层结构的体积预测生物量和叶面积指数。这些预测在很大范围内都是非渐近的，最高可达 1200 Mg ha' 的生物量和 12 的 LAI，方差分别可解释 90% 和 88%。。此外，我们能够准确估计其他林分结构属性，包括胸高直径的平均值和标准差、直径大于 100 厘米的树干数量，以及花旗松和西部铁杉基部面积的独立估计值。
二级云场景分类产品流程...
1. 简介 微波雷达测量云层和降水的一大优势是能够根据雷达反射率因子 Z 检索定量内容数据。这可以通过设计基于 Z 与各种微物理参数（例如冰水含量 IWC 或降雨率）之间的经验关系的算法，或基于将 Z 与其他测量值相结合的多种传感器方法来实现。然而，由于大气中微物理条件的多样性，算法只需要应用于那些被认为有效的条件。换句话说，首先需要确定目标，然后选择合适的算法。算法选择过程取决于云相以及水文气象密度、形状和大小分布等基本因素。例如，虽然卷云、高层云和积雨云的上部都是以冰相云为主的云，但不可能应用单一算法来检索这些目标中的 IWC：卷云通常只包含单个冰晶，高层云在较高温度下可能包含低密度冰晶聚合体，而积雨云可能结合了冰晶、雪花、结霜颗粒、霰甚至冰雹。不同类型的云通常受不同的云动力学过程控制，具有不同的微物理特性，从而导致不同的云辐射强迫 (H
使用雷达对无人机进行自动分类 - TechRxiv
摘要 — 自动目标分类是非合作式无人机监视雷达在多种国防和民用应用中的一项关键功能。因此，这是一个成熟的研究领域，并且存在许多用于从雷达信号识别目标（包括微型无人机系统（即小型、微型、微型和纳米平台））的算法。它们显著受益于机器学习（例如深度神经网络）的进步，并且越来越能够实现非常高的准确度。此类分类结果通常由标准、通用的对象识别指标捕获，并且源自在高信噪比下对无人机的模拟或真实雷达测量进行测试。因此，很难在实际操作条件下评估和基准测试不同分类器的性能。在本文中，我们首先概述了从雷达数据自动分类微型无人机的主要挑战和注意事项。然后，我们从最终用户的角度提出了一组重要的性能指标。它们与典型的无人机监视系统要求和约束相关。为便于说明，我们展示了从真实雷达观测中选取的示例。我们还在此概述了各种新兴方法和未来方向，这些方法和方向可以为雷达生成更强大的无人机分类器。
4b.3 1 - turbulence kinetic energy and dissipation rate ...
湍流动能 (TKE) 和 TKE 耗散率的值可以通过雷达对速度和多普勒谱宽的估计获得。然而，这些估计通常没有足够的时间分辨率，并会导致滤波结果，而这些结果不能直接进行理论解释。提出了一种使用数值大涡模拟 (LES) 生成的流场评估雷达测量速度分布特性的程序。TKE 估计值是通过在空间上取平均或作为替代/补充，在时间上取平均从 LES 湍流速度场获得的。将这些估计值与嵌入在 LES 中的虚拟雷达的测量值进行比较。研究了获得稳定一致统计数据的最佳平均时间。众所周知，风切变会导致雷达测量的 TKE 估计值产生偏差。还通过分析虚拟雷达数据和 LES 的湍流统计数据来研究这种影响。湍流耗散率的值是通过 LES 数据估计的，该表达式将耗散率与子网格 TKE 和湍流长度尺度联系起来。在考虑了所有其他贡献后，从湍流对谱宽的贡献中获得了虚拟雷达耗散率的估计值。比较了虚拟雷达、垂直和斜波束以及 LES 的耗散率估计值。
从单个碎片监测中识别碎片时期的统计方法
在过去的几十年中，在轨驻留物体数量不断增长已成为世界各地航天机构和研究机构的主要关注点之一。在此背景下，碎片进一步增加了空间碎片的数量，从操作上讲，尽快确定事件时期至关重要，即使只有由初始轨道确定 (IOD) 过程得到的单个碎片轨道状态。这项工作说明了碎片时期检测器 (FRED) 算法，该算法通过统计方法处理该问题，从单个碎片 IOD 结果（通过平均状态和协方差表示）和父星历表（假设为确定性）开始。该过程用多元正态分布填充碎片星历表，对于每对样本父代，首先在时间窗口上计算通过最小轨道交叉距离 (MOID) 的时期，然后按时间聚类。对于每个簇，都会导出三维 MOID 和三维相对距离分布（通常是非正态分布，后者是在母星通过 MOID 时计算的），并对它们的相似性进行统计评估。最后，将两个分布之间最匹配的簇视为最佳候选，并从母星通过 MOID 时返回碎片时期，以平均值和标准差表示。通过数值分析评估 FRED 算法的性能。还讨论了从雷达测量开始嵌入 IOD 过程的操作案例。
COTUR 项目：海上湍流遥感技术在风能应用方面的应用
摘要。本文介绍了 COTUR（使用激光雷达测量湍流相干性）活动期间的测量策略和收集的数据集。该现场试验于 2019 年 2 月至 2020 年 4 月在挪威西南海岸进行。相干性量化了涡流的空间相关性，在海洋大气边界层中鲜为人知。这项研究的动机是需要更好地表征横向相干性，横向相干性部分决定了多兆瓦海上风力涡轮机的动态风荷载。在 COTUR 活动期间，使用陆基遥感技术研究了相干性。仪器设置包括三个远程扫描多普勒风激光雷达、一个多普勒风激光雷达剖面仪和一个被动微波辐射计。 WindScanner 软件和 LidarPlanner 软件同时用于将三个扫描头定位到由激光雷达风廓线仪提供的平均风向。辐射计仪器通过提供大气边界层中的温度和湿度廓线来补充这些测量。扫描光束略微向上指向以记录表面层内和表面层上方的湍流特性，从而进一步了解表面层缩放在模拟海上风力涡轮机湍流风荷载方面的适用性。初步结果显示横向相干性随扫描距离的变化有限。横向相干性的略微增加