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遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助進(jìn)行精細(xì)的森林資源調(diào)查

IEEE電氣電子工程師 ? 來(lái)源:IEEE電氣電子工程師學(xué)會(huì) ? 作者:IEEE電氣電子工程師 ? 2020-11-17 17:27 ? 次閱讀
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遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助進(jìn)行精細(xì)的森林資源調(diào)查

2007年的某天,本文作者之一帕里薩(ParIsa)獨(dú)自站在亞美尼亞樹(shù)林之中,正與不斷加劇的恐懼作斗爭(zhēng)。 亞美尼亞曾經(jīng)是蘇聯(lián)加盟共和國(guó)之一,國(guó)土面積與美國(guó)馬里蘭州差不多。它的森林是居民采摘蘑菇和漿果的來(lái)源,是動(dòng)物們的棲息地,還能在寒冷的冬天為家庭取暖提供柴火。此外,一些瀕危鳥(niǎo)類(lèi)也受到這里的森林庇護(hù)。 帕里薩,當(dāng)時(shí)是一年級(jí)林業(yè)研究生,在亞美尼亞幫助制定森林管理計(jì)劃。亞美尼亞人民對(duì)該國(guó)森林的決議必須同時(shí)平衡經(jīng)濟(jì)、文化和保護(hù)價(jià)值,決議將影響今后的數(shù)年、數(shù)十年甚至數(shù)百年。為了做好規(guī)劃,亞美尼亞人需要回答種種問(wèn)題,什么程度的木柴采伐是可持續(xù)的?采伐如何減少對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)棲息地的破壞?這些采伐開(kāi)辟的空間可否幫助人們采收更多漿果? 世界各地都依靠林業(yè)專(zhuān)家來(lái)管理森林,最大化地平衡需求之間的矛盾。而長(zhǎng)期以來(lái),林業(yè)專(zhuān)家要依靠硬數(shù)據(jù)來(lái)管理。

19世紀(jì)初,林業(yè)工作者站在了大數(shù)據(jù)革命的前沿。由于無(wú)法數(shù)清每公頃土地中的每一棵樹(shù)木,林業(yè)工作者不得不尋求其他評(píng)估土地保有樹(shù)木的方法。19世紀(jì)初,科學(xué)林業(yè)在德國(guó)薩克森誕生,創(chuàng)造出基本的統(tǒng)計(jì)抽樣技術(shù),能夠可靠地評(píng)估出大片土地上樹(shù)木的規(guī)模和種類(lèi)分布,而不必人工測(cè)量每一棵樹(shù)木。 這類(lèi)數(shù)據(jù)的收集被稱為“森林調(diào)查”,林業(yè)工作者用它來(lái)制定管理計(jì)劃和預(yù)測(cè)森林的未來(lái)。兩個(gè)世紀(jì)以來(lái),這種資源調(diào)查技術(shù)基本沒(méi)有變化,一直通過(guò)辛苦地現(xiàn)場(chǎng)采樣獲得種群統(tǒng)計(jì),即便是現(xiàn)在,美國(guó)還有數(shù)千名林業(yè)工作者仍用紙和鉛筆來(lái)計(jì)算樹(shù)木數(shù)量。

帕里薩很高興幫助亞美尼亞的社區(qū)制定森林管理計(jì)劃。對(duì)方承諾給他的工作提供迪利揚(yáng)國(guó)家公園及其周邊大面積區(qū)域的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。而他實(shí)際獲得的“森林調(diào)查”資料卻是30多年前訪問(wèn)過(guò)該地區(qū)的蘇聯(lián)林業(yè)工作者的野外筆記的譯文,觀察筆記寫(xiě)著:“沿著山的南邊行走,松樹(shù)較多,櫸樹(shù)很少。”如此粗糙的觀察筆記無(wú)法為制定森林管理計(jì)劃提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 帕里薩需要調(diào)查數(shù)十萬(wàn)公頃的森林,不過(guò)他清楚,一個(gè)林業(yè)工作者一天最多只能評(píng)估大約20公頃的森林。他必須得找到更快地獲得這些數(shù)字的方法,而不是耗費(fèi)10年時(shí)間去計(jì)算亞美尼亞樹(shù)木的數(shù)量。 帕里薩在美國(guó)阿拉巴馬州的亨茨維爾長(zhǎng)大,父親在NASA工作。

帕里薩8歲時(shí),有一次用棒球打破了窗戶,他的父親懲罰他計(jì)算揮動(dòng)棒球的力。他擅長(zhǎng)這種練習(xí),后來(lái)他還通過(guò)一套不同尋常的定量技能來(lái)學(xué)習(xí)林業(yè)。 在亞美尼亞,帕里薩將這些技能用于研究如何利用遙感編制完整的森林調(diào)查,幾十年來(lái),遙感一直是林業(yè)的圣杯。他耗時(shí)18個(gè)月開(kāi)發(fā)出了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的核心,后來(lái)我們兩人借助這個(gè)方法,在舊金山創(chuàng)辦了SilviaTerra公司,致力于根據(jù)遙感數(shù)據(jù)生成森林調(diào)查。下文將概述我們所面臨的一些挑戰(zhàn),如何戰(zhàn)勝這些挑戰(zhàn),以及利用這些技術(shù)做了哪些工作。

很少有人會(huì)去想森林在我們的生活中所起的至關(guān)重要的作用。蓋房子的木材,早晨裝咖啡的紙杯,還有網(wǎng)上購(gòu)物使用的快遞紙箱,它們都來(lái)自生長(zhǎng)在森林里的樹(shù)木。 測(cè)量森林提供資源的潛力有史以來(lái)都是昂貴且效率和技術(shù)含量很低的工作。美國(guó)最大的林業(yè)公司每年要花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元聘用工作人員辛苦地計(jì)算和測(cè)量樹(shù)木。這些公司擁有的森林在美國(guó)的森林總量中占相當(dāng)大的比例。在2010年成立SilviaTerra公司之后,我們開(kāi)始專(zhuān)攻這個(gè)領(lǐng)域。 次年,我們剛剛起步的創(chuàng)業(yè)公司獲得了康涅狄格州紐黑文市耶魯大學(xué)商業(yè)與環(huán)境中心頒發(fā)的薩賓可持續(xù)創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)(Sabin Sustainable Venture Prize),獎(jiǎng)金為25萬(wàn)美元。

我們帶著一部分獎(jiǎng)金,開(kāi)著皮卡車(chē)在美國(guó)東南部尋找擁有1萬(wàn)英畝以上森林的公司,與他們的高管進(jìn)行會(huì)談。 很快我們就找到了第一批付費(fèi)客戶。后來(lái),又和其他公司簽訂了合同,最終將我們的技術(shù)應(yīng)用于美國(guó)所有主要類(lèi)型的森林。 在多數(shù)情況下,我們的服務(wù)極具吸引力,所以不難銷(xiāo)售。我們提供的服務(wù)有點(diǎn)類(lèi)似于農(nóng)民要求的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)服務(wù),使用遙感技術(shù)來(lái)決定種植什么、如何施肥、何時(shí)收獲作物等。或許可以說(shuō),SilviaTerra公司正在實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)林業(yè)”。 然而,森林比農(nóng)田更難精確描述。首先,農(nóng)民至少知道地里種了什么,并且往往只種一種作物。但天然森林所包括的樹(shù)種則讓人眼花繚亂。

優(yōu)勢(shì)樹(shù)種會(huì)把其他樹(shù)種隱藏在樹(shù)冠之下。農(nóng)作物多以行或其他規(guī)則的幾何圖形種植,而森林通常是更加自然的空間布局(也有一些有人管理的種植樹(shù)木近似按行生長(zhǎng))。更重要的是,森林往往并不像小樹(shù)林,森林地處偏遠(yuǎn),很難采集到真實(shí)的數(shù)據(jù)。 我們面臨的另一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)是如何處理真正的海量數(shù)據(jù)。

例如,可以追溯到1972年的地球資源衛(wèi)星檔案,包括數(shù)百萬(wàn)張光學(xué)紅外波段的圖像。全美高分辨率航空?qǐng)D像、數(shù)字高程圖等的數(shù)量每天都在增長(zhǎng)。需要消化的相關(guān)數(shù)據(jù)達(dá)到了太字節(jié)級(jí)別。 更大的障礙是找到一種能夠給出可靠估計(jì)的圖像分析方法。國(guó)有木材公司的高管們尤其渴望獲得良好的估值,因?yàn)樗麄儽仨毾蛲顿Y者報(bào)告準(zhǔn)確的資源情況。 另一個(gè)大的挑戰(zhàn)是我們得到的大部分衛(wèi)星圖像的分辨率都很有限——通常是15米。在粗糙的圖像中無(wú)法辨別每一棵樹(shù)木。因此,我們不得不用統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。(這種統(tǒng)計(jì)方法的好處是避免了由高分辨率樹(shù)木描繪法導(dǎo)致的偏差。)

基于這些原因,調(diào)查森林里的樹(shù)木在技術(shù)上比調(diào)查農(nóng)田里的農(nóng)作物要困難得多。經(jīng)濟(jì)利益也不同:美國(guó)每年農(nóng)作物收成的價(jià)值約為4000億美元,而木材年收成僅為100億美元。

也就是說(shuō),森林提供的許多效益是免費(fèi)的,包括野生動(dòng)物棲息地、碳封存和水過(guò)濾,更不用說(shuō)森林還是周末露營(yíng)的好地方。 20多年前,經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特?科斯坦薩(Robert Costanza)與他人研究了森林提供各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值,盡管這些服務(wù)不涉及金錢(qián)交易。根據(jù)這些結(jié)果,我們估計(jì)美國(guó)森林每年能提供價(jià)值約1000億美元的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。

SilviaTerra的任務(wù)之一就是幫助美國(guó)每英畝森林的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提供真實(shí)數(shù)據(jù)。━━━━機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)非常復(fù)雜,但用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸出來(lái)處理遙感森林圖像則很簡(jiǎn)單:系統(tǒng)為每1/20英畝(0.02公頃,比美國(guó)普通家庭的占地面積略?。┑纳謩?chuàng)建一個(gè)樹(shù)木清單。按照美國(guó)林業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的慣例,該清單包含了每棵樹(shù)的種類(lèi)及其離地4.5英尺(1.4米)高的直徑。這些數(shù)據(jù)還可導(dǎo)出其他關(guān)鍵指標(biāo),如樹(shù)高和總的碳儲(chǔ)量等。根據(jù)現(xiàn)有樹(shù)木的類(lèi)型,還可建模研究野火風(fēng)險(xiǎn)或鹿棲息地的適宜性。 要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)龐大的樹(shù)木清單,我們要將數(shù)千個(gè)實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)與數(shù)太字節(jié)的衛(wèi)星圖像相結(jié)合。

我們需要整個(gè)美國(guó)的實(shí)地?cái)?shù)據(jù)。幸運(yùn)的是,幾十年來(lái),美國(guó)農(nóng)業(yè)部林務(wù)局利用稅收建立了一個(gè)全國(guó)性的森林測(cè)量系統(tǒng)網(wǎng)格。這些驚人的觀測(cè)數(shù)據(jù)覆蓋了美國(guó)大陸,我們可以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)去估測(cè)遙感圖像中樹(shù)木的數(shù)量、大小和種類(lèi)。 在大多遙感林業(yè)工作中,人工分析人員都會(huì)先從單一圖像開(kāi)始,希望該圖像可以記錄關(guān)注區(qū)域中的一切。例如,分析人員可用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的高分辨率點(diǎn)云(3D空間中一組點(diǎn)的坐標(biāo))來(lái)計(jì)算出樹(shù)木的數(shù)量以及它們的高度和種類(lèi)。 然而獲取激光雷達(dá)圖像的成本很高,所以數(shù)量有限。而現(xiàn)有的圖像大多已過(guò)時(shí)或不完整。由于這些原因,我們轉(zhuǎn)而依靠大量的免費(fèi)衛(wèi)星和航空?qǐng)D像。我們利用各種可見(jiàn)光、近紅外、雷達(dá)等可展現(xiàn)森林不同方面的圖像。追溯到幾十年前的陸地衛(wèi)星圖像有助于發(fā)現(xiàn)物種之間的差異,而雷達(dá)圖像往往包含整個(gè)森林結(jié)構(gòu)的更多信息。

關(guān)鍵是要把這些不同類(lèi)型的圖像結(jié)合起來(lái),并以一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。━━━━在我們著手解決這個(gè)問(wèn)題之前,沒(méi)有一個(gè)覆蓋全美森林的高分辨率調(diào)查。但如果要預(yù)防森林大火、持續(xù)發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、管理氣候變化,就需要更好地了解森林。去年我們?cè)诿绹?guó)完成了全國(guó)性的森林Basemap項(xiàng)目,用一種獨(dú)特的方式加強(qiáng)了這種理解。 盡管我們?cè)鴮⑦@個(gè)方法應(yīng)用于許多重點(diǎn)項(xiàng)目,但在全美大陸做森林調(diào)查是一項(xiàng)全新的工作。我們非常幸運(yùn)地與微軟合作,微軟在2017年啟動(dòng)了“地球人工智能”(AI FOR EARTH)基金項(xiàng)目,為從事自然環(huán)境保護(hù)項(xiàng)目的外部團(tuán)隊(duì)提供公司工具。我們申請(qǐng)并最終獲得了一筆資金,用于擴(kuò)大我們一直在做的森林調(diào)查工作。 通過(guò)使用微軟云計(jì)算平臺(tái)Azure,我們能夠處理超過(guò)10太字節(jié)的衛(wèi)星圖像。這不僅僅是一個(gè)需要更多計(jì)算能力的問(wèn)題。對(duì)不同地區(qū)的特定森林類(lèi)型進(jìn)行建模是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。

另外要重視數(shù)據(jù)的完整性。例如,我們就曾為這個(gè)問(wèn)題困惑了一個(gè)周末,原以為是輸出有問(wèn)題,后來(lái)才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是軍事基地上空的一些高分辨率航空?qǐng)D像被屏蔽了! 我們沒(méi)有預(yù)料到數(shù)據(jù)中會(huì)出現(xiàn)這種人為漏洞,同時(shí)還在之前的工作中發(fā)現(xiàn),要找到特定區(qū)域的無(wú)云圖像是很困難的。在某些地區(qū),特別是太平洋西北部,很難找到一張覆蓋可感知區(qū)域的圖像。 幸運(yùn)的是,密歇根州立大學(xué)的彥凌(Ling Yan,音)在2018年發(fā)表了解決這個(gè)問(wèn)題的方法。當(dāng)一幅圖像被云遮擋時(shí),他的算法就會(huì)用另一幅在天空清晰時(shí)獲取的圖像中的像素逐個(gè)替代這片云。我們應(yīng)用彥凌的算法生成了一組無(wú)云圖像,更利于分析。 2019年,我們公布了全美范圍的森林調(diào)查數(shù)據(jù),但我們知道這只是一個(gè)起點(diǎn):僅有好的信息還不夠,只有信息真正影響到人們對(duì)土地所做的決議時(shí),才能真正發(fā)揮作用。所以影響這些決議是我們現(xiàn)在的工作重點(diǎn)。

為此我們將再次與微軟合作。微軟計(jì)劃2030年實(shí)現(xiàn)負(fù)碳排放,其不能完全阻止排放二氧化碳,但它計(jì)劃抵消部分排放,至少在一定程度上支付費(fèi)用給森林所有者來(lái)推遲木材采伐,通過(guò)生長(zhǎng)的樹(shù)木來(lái)吸收碳。

碳市場(chǎng)并不新鮮,但由于監(jiān)測(cè)碳封存難度很高,所以效率一直很低。我們的Basemap每年更新一次,它使監(jiān)測(cè)變得簡(jiǎn)單很多。 新的可能性也出現(xiàn)了。例如,加州的碳市場(chǎng)只對(duì)擁有2000公頃以上樹(shù)木的土地所有者開(kāi)放,因?yàn)檩^小森林的監(jiān)控成本過(guò)高,無(wú)法進(jìn)行。市場(chǎng)還要求森林所有者做出100年的承諾,將碳儲(chǔ)量維持在一定水平。然而,封存碳的重要時(shí)刻是現(xiàn)在,而非1個(gè)世紀(jì)以后。1年的短期合同就能以低成本提供同樣的直接效益,短期內(nèi)可以保護(hù)更大面積的區(qū)域。

隨著時(shí)間的推移,我們的Basemap極大地降低了監(jiān)測(cè)森林的成本,這將使數(shù)百萬(wàn)的小型土地所有者能夠參與此類(lèi)市場(chǎng)。由于Basemap每年都會(huì)更新,因此微軟和其他公司會(huì)年年向那些土地所有者付款,讓抵御氣候變化所花費(fèi)的資金發(fā)揮更大的價(jià)值。━━━━像玉米這樣的大宗商品市場(chǎng)運(yùn)作良好,當(dāng)你以一定的價(jià)格簽訂出售玉米合約時(shí),有人會(huì)將一定數(shù)量的玉米送到倉(cāng)庫(kù),在那里進(jìn)行稱重和檢查,很容易確認(rèn)人們買(mǎi)到的是什么。

利用市場(chǎng)來(lái)推進(jìn)碳封存或土地保護(hù)工作就困難得多,因?yàn)檫@類(lèi)工作過(guò)程大部分通常發(fā)生在森林里某個(gè)看不到的地方。不砍伐樹(shù)木所獲得的收益很難用現(xiàn)金估值,如果你無(wú)法確定某個(gè)特定區(qū)域的樹(shù)木是否已被采伐,你也不情愿向土地所有者支付不砍伐樹(shù)木承諾的費(fèi)用。 SilviaTerra公司的Basemap現(xiàn)在為美國(guó)人提供了一種方法,用于測(cè)量并支付已確認(rèn)保留下來(lái)的樹(shù)木,這些森林可以繼續(xù)提供重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。我們相信,以這種既見(jiàn)樹(shù)木又見(jiàn)森林的方法有助于塑造更加持續(xù)的未來(lái)。

原文標(biāo)題:人工智能會(huì)給森林帶來(lái)怎樣的變革?

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原文標(biāo)題:人工智能會(huì)給森林帶來(lái)怎樣的變革?

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    。美芯傾銷(xiāo),壓制國(guó)內(nèi)發(fā)展商務(wù)部宣布對(duì)原產(chǎn)于美國(guó)的進(jìn)口相關(guān)模擬芯片進(jìn)行反傾銷(xiāo)調(diào)查。調(diào)查針對(duì)使用40nm及以上工藝制程的通用接口芯片和柵極驅(qū)動(dòng)芯片。申請(qǐng)材料顯示,20
    的頭像 發(fā)表于 09-19 12:18 ?944次閱讀
    商務(wù)部宣布對(duì)原產(chǎn)于美國(guó)的進(jìn)口相關(guān)模擬芯片<b class='flag-5'>進(jìn)行</b>反傾銷(xiāo)<b class='flag-5'>調(diào)查</b>

    永銘超級(jí)電容SLM系列賦能森林防火監(jiān)控系統(tǒng),凸顯關(guān)鍵電容優(yōu)勢(shì)

    DESIGNER'SDREAM森林防火監(jiān)控系統(tǒng)的市場(chǎng)前景01隨著氣候變化導(dǎo)致全球范圍內(nèi)極端天氣增多,各國(guó)政府和相關(guān)部門(mén)對(duì)森林防火工作的重視程度不斷提升,對(duì)高效、智能化的森林防火監(jiān)控系統(tǒng)需求
    的頭像 發(fā)表于 09-01 10:08 ?717次閱讀
    永銘超級(jí)電容SLM系列賦能<b class='flag-5'>森林</b>防火監(jiān)控系統(tǒng),凸顯關(guān)鍵電容優(yōu)勢(shì)

    FPGA在機(jī)器學(xué)習(xí)中的具體應(yīng)用

    隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)的中央處理單元(CPU)和圖形處理單元(GPU)已經(jīng)無(wú)法滿足高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型的需求。FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)作為一種靈活且高效的硬件加速平臺(tái)
    的頭像 發(fā)表于 07-16 15:34 ?3115次閱讀

    網(wǎng)絡(luò)全覆蓋,云翎智能如何用應(yīng)急通信自組網(wǎng)技術(shù)守住萬(wàn)畝森林海的“通信防線”?

    高清圖像,確?;馂?zāi)監(jiān)測(cè)、盜伐取證等場(chǎng)景下數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳,為森林資源保護(hù)筑起“通信防線”。云翎智能森林防火應(yīng)急通信自組網(wǎng)解決方案云翎智能通過(guò)自組網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建萬(wàn)畝森林“通信
    的頭像 發(fā)表于 07-03 21:42 ?740次閱讀
    網(wǎng)絡(luò)全覆蓋,云翎智能如何用應(yīng)急通信自組網(wǎng)技術(shù)守住萬(wàn)畝<b class='flag-5'>森林</b>海的“通信防線”?

    機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的智能光子學(xué)器件系統(tǒng)研究與應(yīng)用

    與應(yīng)用 在人工智能與光子學(xué)設(shè)計(jì)融合的背景下,科研的邊界持續(xù)擴(kuò)展,創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。從理論模型的整合到光學(xué)現(xiàn)象的復(fù)雜模擬,從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的探索到光場(chǎng)的智能分析,機(jī)器學(xué)習(xí)正以前所未有的動(dòng)力推動(dòng)光子學(xué)領(lǐng)域的革新。據(jù)調(diào)查,目前在Nature
    的頭像 發(fā)表于 06-04 17:59 ?777次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>賦能的智能光子學(xué)器件系統(tǒng)研究與應(yīng)用

    地物光譜儀+林地調(diào)查,精準(zhǔn)掌握森林生長(zhǎng)與病變數(shù)據(jù)

    高光譜遙感的核心地面工具,正在與林地調(diào)查深度融合,為森林監(jiān)測(cè)提供第一手的高精度數(shù)據(jù)支持。 一、森林調(diào)查為何需要地物光譜儀 傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 05-23 15:00 ?1053次閱讀
    地物光譜儀+林地<b class='flag-5'>調(diào)查</b>,精準(zhǔn)掌握<b class='flag-5'>森林</b>生長(zhǎng)與病變數(shù)據(jù)

    使用MATLAB進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

    無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種根據(jù)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)旨在識(shí)別數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)系,無(wú)需任何監(jiān)督或關(guān)于結(jié)果的先驗(yàn)知識(shí)。
    的頭像 發(fā)表于 05-16 14:48 ?1633次閱讀
    使用MATLAB<b class='flag-5'>進(jìn)行</b>無(wú)監(jiān)督<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>

    水色遙感精細(xì)化:地物光譜儀在水生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中的典型應(yīng)用

    遙感生態(tài)監(jiān)測(cè)日益精細(xì)化的今天,“地物光譜儀”已經(jīng)成為水生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中不可或缺的利器。從湖泊富營(yíng)養(yǎng)化預(yù)警到水華藍(lán)藻監(jiān)測(cè),再到水體透明度與懸浮物濃度的估算,地物光譜儀正以其高光譜分辨率和地面實(shí)測(cè)優(yōu)勢(shì)
    的頭像 發(fā)表于 05-14 15:52 ?1007次閱讀
    水色<b class='flag-5'>遙感</b><b class='flag-5'>精細(xì)</b>化:地物光譜儀在水生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中的典型應(yīng)用

    地物光譜儀如何為農(nóng)業(yè)調(diào)查提供可量化的高光譜依據(jù)?

    地記錄下來(lái)。 二、可量化的典型應(yīng)用場(chǎng)景 1. 作物分類(lèi)與制圖 目標(biāo):?區(qū)分玉米、水稻、大豆、小麥等作物類(lèi)型; 操作方式: 地面布點(diǎn)實(shí)測(cè)各類(lèi)作物的反射率曲線; 構(gòu)建典型作物光譜庫(kù)(Spectral Library); 用于訓(xùn)練高分遙感影像的分類(lèi)模型(如隨機(jī)森林、SVM);
    的頭像 發(fā)表于 05-12 15:40 ?864次閱讀
    地物光譜儀如何為農(nóng)業(yè)<b class='flag-5'>調(diào)查</b>提供可量化的高光譜依據(jù)?

    提升AI訓(xùn)練性能:GPU資源優(yōu)化的12個(gè)實(shí)戰(zhàn)技巧

    在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展的背景下,GPU計(jì)算資源的高效利用已成為關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。優(yōu)化的GPU資源分配不僅能顯著提升模型訓(xùn)練速度,還能實(shí)現(xiàn)計(jì)算成本的有效控制。根據(jù)AI基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)盟2
    的頭像 發(fā)表于 05-06 11:17 ?1697次閱讀
    提升AI訓(xùn)練性能:GPU<b class='flag-5'>資源</b>優(yōu)化的12個(gè)實(shí)戰(zhàn)技巧
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