摘 要：利用低空无人机倾斜摄影技术快速获取多角度影像数据，通过自动实景三维建模和三维模型立体量测技术，从而实现免外业调绘的高精度大比例尺地形图测绘。本文通过具体生产实验，详细介绍基于无人机倾斜摄影测量技术的大比例尺地形图作业流程，并通过精度分析，验证了此方法的可行性。
地图比例尺是地图上的线段长度与实地相应线段经水平投影的长度之比。它表示地图图形的缩小程度，又称缩尺。
本人是一个非常懒惰的人，内心非常抵触“描图”这类创造性低、工作量大又耗时的工作，比如人工处理官方提供的测绘CAD，去做建筑建造的分析，比如从在线电子地图中人工描绘周边公服设施，再比如力弱无法建立三维地形与搭配地形的三维建筑空间…………一直期盼着这份心情能有份出路。
瑞士研究者Christoph M.Michel 和ThomasKoenig在NeuroImage发文，介绍了一种用多通道EEG表征人脑静息态活动的办法。这种方法检测大脑的电微态，即短时间内头皮电压分布保持半稳定性，其反映大规模网络节点之间的活动具有准同时性。微状态代表了自发性意识加工的结构链，它们的发生和时间动态决定了心理状态的质量。神经和精神疾病的意识加工紊乱表现为特定微状态的时间动态变化。脑电微状态与静息态网络密切相关，其时间进程的无标度属性解释了为什么相似的脑网络可以在不同的时间尺度中被观察到。
背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。
规划工作中最常接触的就是空间数据了，我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理，我们需要引入一个中间量，所有数据都参照它，“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的，如果我们可以建立起一个坐标系的概念，那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了（还包括从网络上获取到的各种数据）。
EEG具有高时间分辨率，是研究大脑电活动的有力工具。已有研究提出数种从EEG信号中提取信息的方法，微状态分析是其中一种，它认为多通道EEG记录是一系列准稳态的微状态，每个微状态的特征是整个通道独特的地形图拓扑结构。该方法同时考虑整个大脑皮层区域的信号，能评估大尺度脑网络功能，并且这些网络的损坏与数种神经精神障碍有关。来自哈佛医学院Berenson-Allen无创脑刺激中心和多伦多大学Temerty大脑治疗干预中心的Arjun Khanna、Faranak Farzan等人在Neuroscience & Biobehavioral Reviews发表文章。包含几方面内容：
本文仅以博主我作为应届毕业生的视角来看，有不对之处是必然的，毕竟我也只是个学生，轻点喷
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 自从新冠大流行以来，病毒的变异和进化就没有停止过：德尔塔，拉姆达，奥密克戎……在和人类的斗争中也一直抢先一步。 在不断研究病毒进化过程时，有没有一种方法能让我们预判病毒的进化，找到效用更持久的疫苗呢？ 还真有，在进化生物学领域，有一种叫做适应度地形（Fitness Landscape）的生物进化地形图，让科研人员可以用一种类似梯度下降的方法找到病毒进化的方向。 △图注：模拟病毒进化路线 适应度地形图让病毒进化有迹可循 那这个适应度地形图是什么呢？ 简
当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA分量对应的是什么分量，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
美国地质调查局地形图的历史可追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分钟四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。前言 – 人工智能教程
央视网消息（焦点访谈）：今天是《中华人民共和国反间谍法实施细则》颁布一周年。实施《反间谍法》就是要为开展反间防谍工作、维护国家安全提供法律保障。在互联网技术高度发达和广泛应用的今天，网络与国家安全息息相关，没有网络安全，就没有国家安全。而在现实中，互联网这个看不见的战场并不平静，境外间谍情报机关通过各种手段窃取我国家机密，危害我国家安全的事件时有发生。
眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。
当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA成分对应的是什么成分，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
自闭症是一种多方面的障碍，不能通过单一的症状来识别，也不能用单一的生物学原因来解释。因此，它被称为自闭症谱系障碍(ASD)。ASD患者会经历各种各样的问题，典型的特征有沟通障碍和社交障碍，以及受限的重复性行为。
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
在我朝，地理坐标转换有：WGS84转GCJ02、GCJ02转BD009、BD09转GCJ02。
ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。
目前，网络上能够找到的34省区市全套地形图较为稀少。本版地形图来源于纸质版地图集扫描件，虽然行政区划数据较旧，但贵在清晰且成体系。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)，QQ交流群：903290195
在EEG的信号处理过程中，通过独立成分分析（ICA）去除各种干扰信号应该是最麻烦的步骤，因为它需要操作者的主观判断，需要一定的经验才能准确无误地鉴别干扰信号。这一步对于新手朋友来说也是最为困难的一步。EEG中包含的主要噪声成分包括肌电、眼电、心电等，其中肌电和眼电非常常见，但是心电信号有时候能够在EEG中看到，有时并不存在。因此，在EEG预处理过程中也往往会忽略心电干扰信号的去除。在本文中，笔者针对心电干扰信号，简述其脑地形图、功率谱、时域信号的特征（注：这里所说的都是脑电信号ICA之后的心电成分），以帮助新手朋友快速鉴别这种干扰信号。
最近在做美赛时，使用了高精度的地形文件（海拔高度），因此在网站上下载了高精度的.hgt文件，并学习了处理。于是记录下来，有了这一篇笔记。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k
前一段听到这么一段话，觉得挺有意思。原话我倒想不起来了，大意是这样的：如果你灵机一动想到了一个什么新点子，那大概是因为你看过的资料不够多！ 地名地址是智慧城市的基础数据，在城市的治理中也能发挥重要作用。那么，关于地名地址，有没有人做过什么研究工作？ 不查不知道，一查还真有！所以我就找了相关的一些资料学习了一下，不得不说，图书馆真是个好地方。
政府部门提供的带审图号的标准地图是正式用图时的必备地图（尤其涉及国界）。本文介绍了如何将下载的标准地图制作为ArcGIS中可对位坐标的版本，同时分享了制作的shp格式标准中国地图、标准世界地图，可在ArcGIS中直接使用。
基于脑电图(EEG)的脑机接口系统因其时间分辨率高、使用方便和较灵活的可移植性而得到广泛的研究。通常情况下，EEG信号的分辨率越高，对身体精密活动（如手指活动）的解码准确率越高，这得益于电极材料的发展和高密度电极制作工艺的进步，来自韩国的一项研究利用直接连接到头皮的柔性电极网络采集获得超高密度脑电图（uHD EEG），常规脑电图的电极间距平均为60 ~ 65 mm，而uHD EEG的电极间距平均为8.6 mm。
本文提出了一种基于深度学习的水体分割方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和分水岭算法对遥感影像进行水体分割。具体来说，该方法包括两个主要步骤：1）利用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取；2）利用分水岭算法对特征图进行分割。实验结果表明，该方法能够有效地对遥感影像中的水体进行分割，为水体资源的动态监测、评估和开发应用提供了一种有效的方法。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k Star。 有
近年来，脑电微状态分析作为一种描述大规模电生理数据时空动态性特征的工具得到了广泛的应用。脑电微状态被认为存在两种假设：(1)“胜者为王”，即任何给定时间点的地形图都处于一种状态；(2)从一种状态离散地转换到另一种状态。在本研究中，我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设，将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。我们发现，微状态内和微状态间的距离分布在很大程度上是重叠的：对于低全局场强 (GFP)范围，标记为一个微状态的单个时间点通常与多个微状态向量等距，这挑战了“胜者为王”的假设。在高场强下，微状态的可分性有所改善，但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内，但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。此外，几何分析表明，微状态及其跃迁看起来更像是连续的，而不是离散的，传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。综上所述，我们的发现表明，脑电微状态被认为在空间和时间上是连续的更好，而不是神经集群的离散激活。 1.背景 基于脑电地形图具有准稳定模式的发现，研究人员描述这些稳定的地形图为脑电微状态。脑电微状态分析被认为是研究许多认知过程的神经特征的有效方法，也是研究脑电动态性并将之与认知和疾病联系起来的一种有效的方法。 当前的微状态模型基于两个关键假设，其中之一就是在任何时间点都存在一个单一的状态，即“胜者为王”原则。在脑电数据的几何角度下，M通道脑电数据集可以概念化为M维空间，每个时间点的地形对应于该M维空间中的一个坐标。微状态分析也可以看作是一种降维技术，它将每个微状态概念化为一维子空间，即表征为传感器空间中的向量。目前，将脑电数据紧密分布在(少量)微状态向量周围的假设称为离散性假设。如果微状态分析的离散性假设成立，那么与每个微状态相关的数据点应该紧密地分布在其父向量的周围，并且快速过渡到另一个微状态。 本研究使用标准微状态分析并结合经验和仿真数据的正交投影距离来表明，在传感器空间中，一个微状态内的时间点不一定局限于其父微状态向量周围。相反，单个时间点的地形图可以接近于多个微状态，并且取决于全局场功率，并且随着时间的推移而平滑地改变。因此，本研究表明，时空离散性的假设可能不能准确地捕捉到微状态的本质。此外，我们还证明了主成分分析可以用来可视化3D中的数据分布，因为它保留了不同聚类之间和聚类内的距离。 2.材料与方法 2.1 数据描述 本研究中，我们分析了两个数据集。我们使用了68名对照组和46名抑郁症/高BDI组，数据以500 Hz重新采样。 2.2 实验装置 使用64通道神经扫描系统记录数据，电极布置符合10-10国际系统。 2.3 数据分析 使用MATLAB中的EEGLAB工具箱导入数据进行分析。这些数据最初有66个通道，其中60个通道被保留下来进行分析。在进一步分析之前进行平均参考。然后，对数据进行1-30 Hz的带通滤波。执行ICA后手动清理数据。去除无关的伪影成分。 2.4 微状态分析 微状态分析算法包括以下步骤： (1)我们使用L1范数来计算GFP。这产生了GFP的时间序列，它反映了随着时间推移地形中的总能量(图1A-B)。 (2)GFP(t)的局部最大值被送到改进的k-均值聚类算法(步骤3-7)(图1C)。我们选择了四个聚类进行分析。 (3)聚类过程从随机选择n个模板图开始，其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。 (5)计算模板图的解释方差。 (6)重新定义模板图，通过从每个聚类中提取所有地形图的第一主成分来实现。 (7)重复步骤4至6，直到解释方差不随迭代次数增加而改善。 (8)选择一组新的n个随机选择的模板图，并重复步骤3到7。最后，选择解释方差最大的一组模板图作为最终的微状态向量。
最近好多人问我，坐标系转换真的太难了！GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标，啊啊啊，快要疯了！
我们发现了个性化联想网络功能地形的规范性性别差异，包括腹侧注意、默认模式和额顶网络。此外，染色体富集分析显示，功能地形多变量模式的性别差异在空间上与x连锁基因的表达以及星形细胞和兴奋性神经元细胞类型的特征相耦合。这些结果突出了性别作为形成功能地形的生物变量的作用。
1、首先理解地理坐标系（Geographic coordinate system），Geographic coordinate system直译为 地理坐标系统，是以经纬度为地图的存储单位的。很明显，Geographic coordinate syst em是球面坐标系统。我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上，如何进行操作 呢？地球是一个不规则的椭球，如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上？这必然要求 我们找到这样的一个椭球体。这样的椭球体具有特点：可以量化计算的。具有长半轴，短
独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法。ICA可线性建模如下图所示.
帕金森病(PD)的临床诊断非常困难，尤其是在早期阶段，因为没有可以参考的生理指标。帕金森病患者早期未用药时脑功能障碍指标可为帕金森病的早期诊断和后期治疗提供有价值的依据。为了寻找帕金森病患者脑功能障碍的时空特征标识，采用静息状态脑电微状态分析方法，对23例无药帕金森病患者和23例健康对照者进行了亚秒时间尺度上的全脑瞬态分析。微状态分析结果显示，帕金森病患者存在着与健康对照组不同的独特的空间微状态，其他几种典型微状态与正常对照组相比有显著差异，这些差异体现在微状态参数上，如帕金森病患者的某类微状态持续时间更长，出现次数更多。相关分析表明，多种微状态参数与运动功能减退、认知功能减退等显著临床症状之间存在显著的相关性。这些结果表明，本研究发现了反映帕金森病早期大脑功能障碍的多个可量化的特征标签，这种微状态的时间动态与代表运动功能和认知水平的临床评分相关。
Surfer 23是一款功能强大的三维地质和地形建模软件，让用户能够以高精度的方式轻松生成多种复杂的地形图像和模型。Surfer 23可以用于多种应用领域，例如地质研究、地形分析、矿产开发、环境模拟、水文分析等等。
homeButton 功能在实际的应用场景中很常见而且功能也很实用，该组件的主要功能是返回到系统初始化时的位置。默认是整个球的位置，如下图：
近年来，一种叫做多波段multi-band (MB) 成像的新型扫描技术在功能性磁共振成像(fMRI)领域取得了巨大的进步。功能磁共振成像(fMRI)是一种新兴的神经影像学方式，其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。该项技术实施起来比较缓慢。由心理学助理教授Sepideh Sadaghiani领导的心理学家和神经科学家团队发表了一项研究，以确定安全使用脑电图与新开发的功能性磁共振成像序列。
地理坐标网（经纬网） 为了制作和使用地图的方便，高斯－克吕格投影的地图上绘有两种坐标网：地理坐标网和直角坐标网。 在我国1：1万－1：10万地形图上，经纬线只以图廓的形式表现，经纬度数值注记在内图廓的四角，在内外图廓间，绘有黑白相间或仅用短线表示经差、纬差1’的分度带，需要时将对应点相连接，就构成很密的经纬网。在1：20万－1：100万地形图上，直接绘出经纬网，有时还绘有供加密经纬网的加密分割线。纬度注记在东西内外图廓间，经度注记在南北内外图廓间。 直角坐标网（方里网） 直角坐标网
以上是地图的介绍和解释。当然我要说的地图不是指泛义上的定义，我要说的地图指电子地图-数字地图经可视化处理在屏幕上显示出来的地图。
ERPLAB是免费开源的Matlab软件包，用于分析ERP等脑电数据。ERPLAB扩展了EEGLAB的功能，为ERP的处理、分析和可视化提供非常棒的工具。不管你是初学者还是高级用户，ERPLAB都非常的好用。对于初学者来说的图形用户界面易于学习，而Matlab脚本为中级和高级用户提供了强大的功能。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 【新智元导读】2022年2月24日，英国研究者宣布成功发明了全球首个能在现实世界中可靠工作的量子重力梯度仪。不用开挖就能清晰测绘地下的未来不远了。 量子技术的突破性进展，为人类便捷地探索地下世界打开了新的途径。2022年2月，伯明翰大学的研究人员与行业伙伴合作，展示了全球第一个可以在现实世界中可靠工作的量子重力梯度仪，它可以在被严格控制的实验室条件之外探测地下结构。 技术背景 英国伯明翰大学研究者迈克尔·霍林斯基(Michael Holynski)的团队研发出
3.频域/时频域分析：通过快速傅立叶变换（FFT），短时傅里叶变换（STFT），小波变换（CWT）等方式将时域信号转换成频域/时频域信号、绘制频域/时频域分布图和地形图并通过不同方式提取感兴趣时频段的振幅信息进行进一步统计分析。
最近，来自加拿大成瘾与心理健康中心的Faranak Farzan 等人在Brain杂志上发表了一篇文章，通过研究表明脑电信号的时域复杂度可以用来衡量在抑郁症治疗中使用的电休克、磁休克疗法的疗效和认知副作用。该发现有望为抑郁症新型替代疗法的设计提供靶标，从而能达到电休克、磁休克疗法相似的疗效但却能弱化其认知副作用。 实验共选择了34位被试，分别接受两种抗抑郁治疗——电休克治疗（ECT，n=19），磁休克疗法(MST,n=15)。被试经过一个疗程的治疗，用64导Neuroscan系统记录治疗前后的静息态闭眼脑电
在开发像Cesium这样的虚拟数字地球时，我们需要能够快速确定场景中的对象（例如地形图块，卫星，建筑物，车辆等）何时不可见，因此不需要渲染。当然，我们进行视锥体裁剪。但是，另一种重要的剔除类型是地平线剔除。
<数据猿导读> 硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解，他认为，想做好企业大数
数据质量检查包括：检查是否存在坏的导联、Marker信息是否完整、信号是否有过大的波动或漂移等。
经常看到别人基于高程文件制作出精美的3D地图，笔者按照互联网几种制作方式进行尝试后，写的DEM高程裁剪和3D地形图教程，或许其中有一些错误的，也请指出。
单波束测深是利用声波在水中的传播特性来测量水体深度的技术。声波在均匀介质中作匀速直线传播，在不同界面上产生反射。
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