其数据提供了大气柱中温度和水蒸气的三维测量值，以及大量痕量气体、地表和云层属性的测量值。世界各地的天气预报中心都使用 AIRS 数据来改进其预报。...AIRS 的数据改善了天气预报，增进了我们对地球气候的了解。AIRS 是 Aqua 卫星上的六台仪器之一，Aqua 卫星是 NASA 地球观测系统的一部分。...AIRS 颗粒地图产品包括 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像。这些图像为每日图像，但每 6 分钟更新一次，以捕捉任何新的可用颗粒。...颗粒按升序、降序、南北半球进行组合，地图采用全球圆柱投影和卫星投影，以便更好地查看。...简称：AIRXAMAP 长名称：AIRS/水颗粒地图产品 V005 版本:005 格式：PDF Spatial Coverage:-180.0,-90.0,180.0,90.0 时间覆盖范围：
（HERE从行走于柏林高速公路的车辆收集到的探测数据） 跟常见的数字地图一样，HERE以利用卫星和航拍图像作为制造高清地图的第一步。...街道方面，它的分辨率可精准到几厘米。 ? 配备GP（配备GPS、激光雷达装置和摄像头的HERE汽车） 地上的标线和路标在激光雷达图像上很显眼，因为它们涂有反光漆油。...HERE同时利用计算机视觉算法和人工来提取这种信息，并拿来自汽车摄像机的图像进行比对（类似于谷歌从它的街景图像提取类似的信息）。...HERE在无人驾驶汽车地图领域的主要竞争对手谷歌则主要是在其山景城总部附件行动，它的车辆据称已行驶了2000英里。（美国道路网络覆盖400万英里。）...据斯基尔曼称，旧金山的汽车将其数据发送到北卡罗来纳州的数据中心及获得回应需要耗费几秒钟。
如有必要，可关闭您是否希望快速浏览？窗口。 该查看器随即打开到美国中心的默认位置。界面控件窗格包含用于搜索 Landsat 影像的参数。查看器底部的工具栏包含时间线和用于探索影像图层的其他地图控件。...您需要输入新加坡中心的坐标。 在跳转到纬度/经度窗口中，对于纬度，键入 1.36；对于经度，键入 103.82。单击跳转到位置。 地图范围将以城市国家新加坡为中心。...地图上也可能显示比示例影像更新的影像。 在底部工具栏上，单击多次下一个以浏览 170 个可用图像中的一些图像。 当前图像与时间线上的标记一起显示在地图上。...在底部工具栏上，单击下一个和上一个以比较两个可用图像。 2017 年的图像被云层覆盖。在这种情况下，自动云检测算法运行不正常，并且未将图像识别为多云。您将跳过该图像。...2018 年的图像质量非常好，几乎没有云。 您确定 2018 年的图像是要下载的最佳图像。 注： 本课程编写完成后，可能已添加一个新的且具有较低云覆盖量的近期新加坡影像。
▲图1.28 Here公司的AR应用导航（© Here） 此外，AR的存在或许打破了良好导航辅助系统的主要限制。...另一个挑战是遮挡物的处理，由于图像的独特2D特征，其中没有任何深层的信息，因此有时很难确定某些元素是否位于建筑物的前面或后面。...▲图1.31 现代合成图像（© Kreaction） AR用于建筑在今天仍然像轶事一样，并且通常仅用于将建筑物的3D图覆盖到平面图上。...尽管这种技术已经存在了很长一段时间，但如通用GéoPortail，谷歌地图和谷歌地球等应用程序的存在正射投影在近几年才真正流行起来。...▲图1.37 虚拟的巴黎一角（© Archivideo） 获得平坦的道路、整合桥梁，或者更糟的是，调整错误的模型，如树木与路线平行生长或生长在建筑物上的明显谬误（由正射投影或由手持扫描器拍摄的图像所产生
每个足迹都标注了各自的来源（谷歌或微软）。可通过云原生地理空间格式（如 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles）访问该数据集。...以下是有关原始数据集的一些关键细节： 该数据集包含 18 亿个建筑物检测数据，覆盖非洲、南亚、东南亚、拉丁美洲和加勒比海地区 5800 万平方公里的推断区域。...数据集中的每栋建筑都有一个多边形，定义了其在地面上的足迹，一个置信度分值表示我们对这是一栋建筑的确定程度，以及一个与建筑中心相对应的加号代码。...微软全球开放式建筑数据集是通过必应地图生成的，必应地图共检测到 12.4 亿栋建筑。...这些建筑是利用必应地图的图像识别的，其中包括从 2014 年到 2023 年收集的数据，包括来自 Maxar、空中客车和法国 IGN 的图像。
德系车厂 你熟悉的德系汽车厂商们，也在重金投入这个领域。 △ Here实时高清地图 2016年，宝马、戴姆勒和奥迪组成财团，收购了诺基亚旗下的地图公司：Here。...现在，这家地图公司也正在美国和欧洲测绘道路。 Here通过与卡车公司合作，在他们的车辆上安装扫描系统，来获取所需的数据。...这家地图公司也有自己用来搜集图像的车队，并且在开发算法，想让计算机对地图进行自动标注。 这些方法可能马上要升级了，因为他们找到了一种新的方式：众包。...这些采集来的数据，都将整合到一个名叫Road Book的巨大地图中。他们还将与Here共享数据。等Here将来对自动驾驶汽车使用高清地图数据收取授权费的时候，Mobileye将得到分成。...全自动驾驶，也就是无人驾驶确实是福特的愿景，这家汽车厂商曾发誓，要在2021年开始生产没有方向盘和油门刹车踏板的全自动汽车。 反例：特斯拉 高清路面地图的重要性，可能需要一个反例来说明。
IARA的RDDF路径包含间距为0.5米的航路点，并通过奖励靠近车道中心的单元格的算法自动从道路网格地图中提取。...Dharia对顶级供应商进行了评估和排名，分别是Google、HERE、TomTom和Apple。 ? 2） 路线图创建创建路线图的最简单方法是从航空图像中提取道路形状的手动注释。...DNN将LIDAR缓解栅格地图分割为道路栅格地图，将非零代码（从1到16）分配给属于车道的地图单元，这些单元表示到车道中心的相对距离和单元中车道标记的类型。...利用数十公里的道路标线数据集对DNN进行训练，使DNN的精度足以满足IARA的实际自主驾驶。道路分割并不直接提供路线图，它定义地图单元是否是道路的一部分。...基于顶点分隔符的算法使用顶点分隔符来计算覆盖图。快捷边将添加到覆盖图中，以便保留与完整图的任何顶点对之间的距离。覆盖图比完整图小得多，用于加速查询算法。
其不仅依赖于地表物体的组成，而且与物体的表面状态（如表面粗糙度）及物理性质（如介电常数、含水量等）有关，并随着所测定的波长和观测角度等因素变化。...由开尔文温度转换为摄氏度只需要在原温度基础之上减去273.15即可，较为简单，没有必要单独转换。因此我选择直接在这一步骤将温度单位的转换完成。...4 不同地物地表温度对比分析 为了更加清晰地对比不同地物地表温度的差异，借助腾讯地图中卫星地图模块，以襄阳市汉江为对照，对比研究区域卫星地图与专题地图。...由温度专题地图可以看出，主要的高温聚集区域均位于汉江、唐白河沿岸；结合卫星地图可以看出，这些大多数均为襄阳市主要城市聚集中心，建筑、人口密集，经济发达。...在温度专题地图中，有三处主要的低温聚集中心，分别为襄阳市西南部位、西部汉江北岸地区、中部汉江东部地区。其中最明显、面积最大的低温聚集中心——城市西南方的低温处为山区，而其他两处区域则多为森林。
简介 非洲树木覆盖高分辨率地图 该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。...值得注意的是，在非洲大陆范围内，我们的分析表明，在基于哨兵-2 10 米图像的当代最先进地图中，总树木覆盖率的 29% 存在于被划分为森林的区域之外。...在这里，我们利用 PlanetScope 超小型卫星星座提供的全球高分辨率日常图像，利用一年的图像绘制非洲大陆的森林和非森林树木覆盖图。...我们的 2019 年原型地图（均方根误差 = 9.57%，偏差 = -6.9%）表明，在非洲大陆范围内精确评估所有以树木为基础的生态系统是可能的，并揭示出 29% 的树木覆盖率位于以前在最新地图中被归类为树木覆盖率的区域之外...我们为 2019 年覆盖非洲大陆的超高分辨率卫星图像创建了定制镶嵌图，图像日期是根据树冠的最佳可见度选择的。
可以被preprocess方法中的resample参数覆盖。 do_center_crop (bool，可选，默认为True) — 是否对图像进行中心裁剪。...如果输入尺寸小于任何边沿的crop_size，则图像将填充为 0，然后进行中心裁剪。可以被preprocess方法中的do_center_crop参数覆盖。...可以被 preprocess 方法中的 resample 参数覆盖。 do_center_crop (bool, 可选, 默认为 True) — 是否对图像进行中心裁剪。...如果输入尺寸小于任何边上的 crop_size，则图像将填充为 0，然后进行中心裁剪。可以被 preprocess 方法中的 do_center_crop 参数覆盖。...可以被 preprocess 方法中的 rescale_factor 参数覆盖。 do_center_crop (bool，可选，默认为 True) — 是否在中心裁剪输入。
通过选择波段名称，它可以是主要输出图像的子集，这将是来自输入图像集合的波段名称和“_fit”的串联，如“B4_fit”。...从图像中选择要屏蔽的特征 - 这些特征是从每张图像中包含的 CFMASK 质量带中识别出来的。 （可选）提供像素坐标集来定义更改地图的中心，或者您只需单击所需的地图位置。...围绕由地图单击定义或在步骤 5 中的经度和纬度坐标框中提供的中心点定义缓冲区。单位为公里。它将绘制地图并将其裁剪到由兴趣点周围的缓冲区创建的方形区域的边界。...如果您在步骤 5 中提供了定义地图中心的经纬度坐标，则必须提交任务。如果您已生成地图并想要更改参数，请执行此操作，然后按此提交按钮重新绘制地图。 检查员模式选择器。...另请注意，当您单击地图上的一个点时，该点的坐标将填充这些输入框。 围绕由地图单击定义或在步骤 6 中的纬度和经度坐标框中提供的中心点定义缓冲区。单位为公里。
A 道路网提取 1） 基于二维航空影像的道路提取 路线图/网络对于自动驾驶系统至关重要，以定位车辆自身位置并规划路线，从航空图像中提取路线图也很有吸引力，因为航空照片通常覆盖城市范围的地图，...2、通过应用U-shaped编码器-解码器模型和基于CNN的完成模型完成道路边界。3、使用D-LinkNet模型从卫星图像中提取道路中心线。4、使用cDCGAN模型细化道路边界。...道路提取可以通过不同的数据源完成，包括相机图像、卫星和航空图像、激光雷达点云和GPS轨迹，卫星和航空图像可以覆盖大比例尺地图，使城市道路网络的道路提取高效。...相比之下，从三维点云中提取道路具有更多的几何信息和较高的精度，但它也面临遮挡问题，导致道路提取不完整，点的密度变化问题也会导致道路提取不准确，然后引入了传感器融合方法，通过融合不同的数据源（如航空图像、...总之，高精地图中的杆状物体由于其特殊形状而成为定位的重要特征，杆状物体提取主要在三维点云上进行，因此提取的性能也取决于点云的质量，因此，需要进一步研究如何在不完全数据上提高杆状物目标提取性能。
高成本制图方法 高成本制图方法是大公司普遍采用的路子，比如HERE，TomTom，谷歌，苹果，百度，高德，四维图新和日本ZENRIN等等。...下图是地图更新的流程图：首先新数据需要在地图定位。一旦定位精度过低，就从数据中建立新的路标加入地图中，然后进入summarization降低地图中的路标数目到固定的数目。...lane layer 提供了车道级别的细节， 除了车道和交叉路口，还有一些车道线和车道中心线的高清点。...注：这篇文章特别，直接从航拍图像建地图。...9.Automated Map Generation from Aerial Images for Precise Vehicle Localization 航空图像产生路标地图需要图像分类和路标结合描述的工作
高成本制图方法 高成本制图方法是大公司普遍采用的路子，比如HERE，TomTom，谷歌，苹果，百度，高德，四维图新和日本ZENRIN等等。...一些创业公司也循这样的路线，如DeepMap，Civil Maps和Carmera等。...一旦车辆完成一次驾驶，搜集的数据上传到后端，并入地图更新。随后，后端的“map summarization”保证地图规模，也保证存储容量限制条件。 下图是地图更新的流程图：首先新数据需要在地图定位。...注：这篇文章特别，直接从航拍图像建地图。 9....Automated Map Generation from Aerial Images for Precise Vehicle Localization 航空图像产生路标地图需要图像分类和路标结合描述的工作
方法提出 视觉同时定位与地图建构(SLAM)在各种应用中发挥着关键作用，如机器人导航、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)。...视觉SLAM算法利用传感器(如单目、立体和RGB-D相机)收集的数据来估计先前未知环境中相机的姿态，并逐步构建周围场景的地图。...对于原始掩码的每个边界点，我们检查以其为中心的五像素半径区域，计算该区域内掩码中像素的深度值范围。对于此区域内的掩码部分，我们计算所有像素的深度值范围。...然后，我们验证这些采样点是否落在有效的特征网格内。网格外的点将被排除，因为它们不会为渲染过程提供价值，提高渲染效率。...准确获得的无动态物体图像也可以在进一步的应用中使用，如机器人导航。
大数据文摘出品 编译：林安安 如果经过足够的训练，AI导航是否能够实现高精度定位导航？ DeepMind的科学家们进行了相关研究，并在Arxiv.org上发表了一篇论文。 ?...StreetAir是一个来自谷歌街景和谷歌地图的交互式第一视角全景街景照片集，它的技术基础建立在StreetLearn之上。...在StreetAir和StreetLearn中，人们可以看到纽约市中心的航拍图像，同样的，系统根据纬度和经度坐标，返回了一个匹兹堡的阿勒格尼河和卡内基梅隆大学校园的84 x 84航拍图像，与位于该位置的地面视图图像大小相同...覆盖两侧2-5公里区域的全景图间隔约10米，AI导航每次可进行以下五种动作中的一种：向前移动，向左转22.5度，向右转22.5度，向左转67.5度，向右转67.5度。...研究团队表示，与单视图（地面视图）相比，他们的方法将更好地将AI导航应用于未知街道，具有更高的零样本学习回报（不需要在地面视图上进行训练即可转移）和更好的整体表现（在转移期间仍能进行连续训练）。
构建认知地图：人类在观察空间时能够构建心智地图，MLLMs是否也能构建这样的内部空间模型，并利用这些模型回答关于空间的问题？...提高MLLMs的空间推理性能：探索不同的技术和方法，如生成认知地图，以提高MLLMs在空间距离问题上的回答能力。...认知地图生成和评估： 通过让Gemini-1.5 Pro基于视频输入预测对象的中心位置，生成认知地图，并评估这些地图的准确性。...使用认知地图改善空间推理： 探索了生成和使用认知地图是否可以帮助MLLMs改善在相对距离任务上的空间推理能力。 这些实验旨在全面评估MLLMs在视觉空间智能方面的能力，并探索提高它们性能的方法。...服装中心的时尚图像合成方法：与StableGarment [30]、IMAGDressing-v1 [26]和Magic Clothing [4]等服装中心的方法进行比较，这些方法以服装图像和文本描述作为关键条件
01 高精度地图与传统地图差异 首先无人驾驶汽车没有人固有的视觉和逻辑能力，当我们驾驶时，地图会向我们提供一条或多条推荐路径，并给出道路是否拥堵、是否发生事故以及每条可能花费的时间等一系列提示信息。...所展示的具有实时交通情况的汽车地图服务： 高清地图的供应商国外有如下几家，Here、TomTom是我们见到最多的： 国内的有四维、千寻、百度等图商供应商。...，如地图引擎，负责高清地图从云端的导入。...无人车基于车载激光雷达的点云数据、摄像机的图像数据等传感器搜集的信息识别周围的环境和查找地标。 车辆将搜集的信息进行预处理、坐标转换和数据融合等复杂过程与高清地图进行匹配。...高清地图可帮助车辆识别车道的确切中心线，这样车辆就可尽可能靠近中心行驶，在具有低速限制、人行横道或减速带区域，高清地图可使汽车提前查看并预先减速，更重要的是如果前方有障碍物，车辆可能需要变道，高清地图可帮助汽车缩小选择范围以便选择最佳方案
每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。...这些产品被称为NAFD-NEX数据集，以感谢与NASA地球交换中心（NEX：Nemani等人，2011年）提供的超级计算设施合作，处理本研究中使用的大量Landsat图像。...（CONUS）的25张年度和两张时间整合的森林干扰图，这些地图来自1986-2010年期间的Landsat图像。...每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。...这些产品被称为NAFD-NEX数据集，以感谢与NASA地球交换中心（NEX：Nemani等人，2011年）提供的超级计算设施合作，处理本研究中使用的大量Landsat图像。
定位需要一个带有姿态标签的图像数据库或一个完整的航空地图，如文献[22]所示。在这项工作中，作者将全球地图表示为空中帧中的一系列边缘，然后在粒子过滤器框架中与地面图像中的边缘进行匹配。...然而，通过将全局地图缩减为一组边缘，该方法丢弃了大量潜在有用的信息。其他工作如文献[23]使用立体图像生成RGBD图像，然后从空中透视图渲染该图像，并使用Chamfer匹配与已知地图进行比较。...PC标签指示是否对LiDAR（PC）或RGB图像（RGB）进行了推理。Sat.labeling指定自上而下的图像是手动标记还是网络标记。 表2：空中和激光雷达分割网络的联合上的每类交叉点。...图5：地图覆盖在KITTI数据集9、2和0的卫星图像上（从上到下）。还显示了自上而下的分段。数据集9和2由我们的卫星分割网络自动标记。 图6显示了自动检测到收敛后整个数据集的像素位置误差。...Kim等人[20]获得了与我们相当的定位精度，尽管使用了单个RGB相机而不是LiDAR，并且需要在卫星图像上的网格上预计算深度嵌入。
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