地质科学分支包括各种学科如地质学、地球物理学、印度尼西亚和计算机模拟处理地球,旨在了解地球的历史和其未来的演变。通过实地考察,从太空地球观测,建模和理论研究和地球科学应用提供必要的信息,进一步了解地球科学的发展和相关环境工程方面。
各种系统和传感器等可见的成像,合成孔径雷达(SAR),全球导航卫星系统(GNSS)和激光扫描(激光雷达)不断发展中获得广泛的关于地球表面支持新数据类型众多的应用程序。地球科学应用程序最近发生的重大进展,特别是在高精度、高效的开发新的传感器技术,计算性能,新的理论和技术方法。此外,根据最新的研究在地球科学,更先进的传感器和理论和技术方法解决困难提供了新的视角和多学科的挑战。总的来说,这些新地球科学的发展导致更多使用先进的地理空间技术系统的调查。
这个特殊的问题是旨在使研究人员作出贡献的各种方法使用地球观测传感器和地球科学应用程序系统。数据采集的新方法,数据集成策略、加工与创新方法和建模继续改善我们的理解的景观元素及其与气候和环境的互动。
这个特殊的问题,开了10个月,尤其致力于高质量论文的发表了一组处理的最新系统和传感器的应用最先进的技术和工具在各种地质学科和土木工程来解决实际问题。
一篇文章x王等人证明了紧凑的极化合成孔径雷达(CPSAR)和调查能力使用Souyris和北方的算法。北方的算法是适应检索海浪信息。从他们的研究结果表明,北方的算法有更好的收敛能力比Souyris”。海浪斜率主波的频谱和其他参数进一步计算。他们的发现还透露,浮标的输出和CP SAR-based波场信息清楚地表明一个好的协议。
f . Pu等人提出了一个有趣的案例研究使用多传感器对滑坡位移趋势分析:太空遥感方法合成孔径雷达和无线等低成本的全球定位系统(GPS)。他们开发了一个框架的动态线性模型基于长期短期记忆(DLM-LSTM)提取和预测南北土地变形趋势从1米精度GPS接收器。作者用卡尔曼滤波计算变形趋势与submeter-level准确性。他们的设计框架可以用于更广泛的应用,如地质灾害监测、地震变形研究,和地面群众运动。
g . Lv等人应用反演模型作为一个快速和有效的方法来检测缺陷的建筑遗产利用探地雷达(GPR)。他们评估图像特征的夸张的曲线与不同深度和半径使用时域有限差分法(FDTD)。随后,他们建立了反演模型的埋深和半径的对象有更好的精度。他们的结果表明一个重要的探地雷达探测隐藏缺陷在土木工程中的应用。
一篇文章提出的j .公园等人提出了一种融合方法通过使用IndoorGML核心模块集成和分析各种数据集和数据格式。他们提出了一个新颖的地理空间数据融合模型和拓扑性数据融合模型(TRDFM),使用空间对象之间的拓扑关系整合不同的地理空间数据集和数据格式。他们在地理空间应用系统实现了TRDFM执行更好的信息服务,而不需要重新格式化或几何数据交换的数据。作者使用了一个3 d GIS软件描述的概念提出TRDFM方法。
在另一篇论文,t·s·艾。Bae和m .金分析了电离层的影响条件对GNSS基于网络的实时运动(NRTK),以及应用的可能性移动NRTK无人机导航映射。多年来,NRTK系统主要是用于精密定位在许多领域如测绘科学和农业技术的目的。成功率通常取决于当地的环境和电离层条件。他们的研究结果表明,尽管分表精度可以达到,它仍然是重要的理解处理电离层扰动的过程。
h . Alhichri等人的一项研究描述了一个高效的基于题目semisupervised分类方案对大规模高分辨率(VHR)遥感(RS)图像典型的基于像素的分类方法不可行。作者提出了一个pretrained卷积神经网络(CNN)提取从每个瓷砖描述性特性。他们提出了一个新颖的模型,利用光谱和空间关系。最后,他们测试了几个实验的方法检查分类精度。其中一个最有前途的发现他们的工作是,即使不到10每类训练样本,他们提出的分类精度的方法执行得非常好。
美国黄等人的描述,他们的目标是开发一个监控系统基于全球导航卫星系统(GNSS)技术、无线数据通信、物联网技术和计算机技术。他们的系统的基本目标是监督工作表面的实时碾压参数包括轧制,轧制,轧制速度、厚度、和平滑度。进一步,作者描述了常规方法用于质量控制。监控系统开发的可行性和鲁棒性是见一个案例研究在水布垭面板堆石坝,项目在中国。他们的研究结果显示,他们的系统确实提供了一个新的和有效的过程控制方法,可以用于更好的施工质量。
麻省理工学院Sameen等人在他们的文章中描述的分类非常高分辨率的航拍照片使用spectral-spatial卷积神经网络。他们的网络的特点是一个卷积层,大小3×3的内核,池的大小2×2,规范化,辍学,一层Softmax激活。根据他们的研究结果,该模型是有效的整体精度和Kappa系数为0.973和0.967,分别。他们提出的模型证明了鲁棒性尤其是高分辨率航空照片分类提供,如果参数是精心挑选的。
f·h·Nahhas等人应用了先进的深度学习的方法构建检测从空中正色摄影。作者利用基于对象的图像分析(OBIA)通过他们的模型来创建对象,特征融合,autoencoder-based降维是用于对象分类。架构优化的网格搜索法和敏感性和参数也进行了分析。他们的研究结果表明,工作区域的检测精度是86.06%到86.19%和77.92%到78.26%在测试区。最后,他们的研究结果显示,使用一个autoencoder深度学习模型实际上可以提高识别的建筑融合数据的准确性。
x周等人描述他们的文章的准确性的提高惯性稳定平台的遥感应用程序使用高精度的控制方案。他们利用主动扰动抑制控制(ADRC)抑制干扰对精度的影响。根据他们的研究结果,自抗扰控制器具有较好的抗干扰能力比CPID控制器通过摩擦扰动将削弱和稳定精度可以提高。
高y等人评估湿地变化检测使用cross-fused - (CF)和归一化指数(NDI)基于多瞬时8陆地卫星图像。他们的主要目的是量化的改变湿地覆盖使用image-to-image比较变化检测方法。归一化植被指数(NDVI)和归一化水指数(NDWI)被用来提高植被信息和水,分别。他们提出的方法表现良好,减少错误和一个整体精度97%和93%的年际和季节数据集,分别。该方法可以作为湿地变化检测的一种有效工具。
y张等人提出了一种改进的GNSS计划使用一个有限元模型来模拟变形。此外,三峡大坝位移预警标准的确定是基于表面位移和安全因素。最后,运行状态评估使用BDS / GPS变形监测系统。他们的新方案是有效和可行的。
总之,我们希望这个特殊问题提供了重要的和新的科学证据在传感器、工具、技术和理论方法,计算机模拟获取和处理数据和知识发现的地质和土木工程的应用,并使实际进展对提高地理空间信息系统。
确认
我们表达我们的感谢所有作者的卓越贡献和评论家的有价值的帮助。首席客座编辑要感谢两位客人编辑为他们专门的合作。
Biswajeet普拉丹
Hyung-Sup荣格
Ghassan Beydoun