02, Мар, 2025
629880, Ямало-Ненецкий автономный округ, Пуровский район, п. Пуровск, ул. Новая, д. 9

География дронов 9 класс контурные карты гдз: ГДЗ География Котляр 9 класс Контурные карты

Добавленно , обновлено автор: alexxlab

ГДЗ по Географии для 9 класса контурные карты Котляр О. на 5

ГДЗ по Географии для 9 класса контурные карты Котляр О. на 5

Часто ищут

    • Английский язык 9 класс Рабочая тетрадь Spotlight
    • Авторы: В. Эванс, Д. Дули, О. Подоляко, Ю.Е. Ваулина
    • Издательство: Просвещение 2016
    • История 9 класс
    • Авторы: В. Л. Хейфец, Л.С. Хейфец, К.М. Северинов
    • Издательство: Вентана-граф 2013
    • История 9 класс
    • Авторы: А.А. Данилов, Л.Г. Косулина
    • Издательство: Просвещение 2013
    • Алгебра 9 класс
    • Авторы: Ш. А. Алимов, Ю.М. Колягин, Ю.В. Сидоров
    • Издательство: Просвещение 2015
    • Русский язык 9 класс Алгоритм успеха
    • Авторы: Шмелев А.Д., Флоренская С.Н., Митюрев С.Н.
    • Издательство: Вентана-граф 2016
    • Английский язык 9 класс Книга для чтения Углубленный уровень
    • Авторы: Афанасьева О. В., Михеева И.В.
    • Издательство: Просвещение 2016
    • Английский язык 9 класс
    • Авторы: В.П. Кузовлев, Н.П. Лапа, Э.Ш. Перегудова
    • Издательство: Просвещение 2015
    • Алгебра 9 класс МГУ — школе
    • Авторы: С. М. Никольский, М.К. Потапов, Н.Н. Решетников, А.В. Шевкин
    • Издательство: Просвещение 2016-2022
    • Геометрия 9 класс
    • Автор: А.В. Погорелов
    • Издательство: Просвещение 2015

ГДЗ по Географии за 9 класс решебники, ответы онлайн.

  • Гдз по Географии 9 класс А. И. Алексеев

  • Гдз по Географии 9 класс В.П. Дронов

  • Гдз по Географии 9 класс тренажер В.В. Николина

  • Гдз по Географии 9 класс Дронов В.П.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Таможняя Е.

    А.

  • Гдз по Географии 9 класс Таможняя Е.А.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Баринова И.И.

  • Гдз по Географии 9 класс контрольно-измерительные материалы Жижина Е.А.

  • Гдз по Географии 9 класс тетрадь-практикум Ольховая Н. В.

  • Гдз по Географии 9 класс Дронов В.П.

  • Гдз по Географии 9 класс тетрадь-экзаменатор Барабанов В.В.

  • Гдз по Географии 9 класс тетрадь-тренажер Ходова Е.С.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Домогацких Е. М.

  • Гдз по Географии 9 класс Домогацких Е.М.

  • Гдз по Географии 9 класс практические работы Витченко А.Н.

  • Гдз по Географии 9 класс А.И. Алексеев

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Ким Э. В.

  • Гдз по Географии 9 класс Брилевский М.Н.

  • Гдз по Географии 9 класс атлас с комплектом контурных карт и заданиями Мишняева Е. Ю.

  • Гдз по Географии 9 класс атлас с контурными картами и заданиями Таможняя Е.А.

  • Гдз по Географии 9 класс атлас с контурными картами Курбский Н. А.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Баринова И.И.

  • Гдз по Географии 9 класс проверочные работы М.В. Бондарева

  • Гдз по Географии 9 класс Население и хозяйство Дронов В.П.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь с комплектом контурных карт и заданиями для подготовки к ОГЭ и ЕГЭ Сиротин В. И.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Население и хозяйство Дронов В.П.

  • Гдз по Географии 9 класс Лифанова Т.М. Для обучающихся с интеллектуальными нарушениями

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Лифанова Т.М. Для обучающихся с интеллектуальными нарушениями

  • org/Book»>

    Гдз по Географии 9 класс контурные карты Приваловский А.Н.

  • Гдз по Географии 9 класс контурные карты Котляр О.

  • Гдз по Географии 9 класс контурные карты Банников С.В.

  • Гдз по Географии 8-9 класс контурные карты Полункина Н.Н.

  • org/Book»>

    Гдз по Географии 9 класс контурные карты Карташева Т.А.

  • Гдз по Географии 9 класс рабочая тетрадь Николина В.В,

  • Гдз по Географии 9 класс контурные карты Матвеев А.В.

  • Гдз по Географии 9 класс контурные карты и сборник задач Крылова О.В.

Контурные карты.

География. 9 класс в Новосибирске: 421-товар: бесплатная доставка [перейти]

Партнерская программаПомощь

Новосибирск

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Детские товары

Детские товары

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Электротехника

Электротехника

Дом и сад

Дом и сад

Промышленность

Промышленность

Сельское хозяйство

Сельское хозяйство

Торговля и склад

Торговля и склад

Все категории

ВходИзбранное

Контурные карты. География. 9 класс

Контурные карты ДФ География 9 класс Учись быть первым

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

География Атлас + контурные карты 9 класс

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

Контурные карты Просвещение География Россия: природа, население, хозяйство, 9 класс

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

ОКФ Атлас 9 класс. География России » Население и хозяйство» Универсальный без контурных карт. ФГОС

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

ОКФ Атлас География России 8-9 класс » Природа и человек. Население хозяйство» с комплектом контурных карт

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

ОКФ География России. Население и хозяйство. Часть 2. 9 класс

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

ОКФ География России. 8-9 класс Контурные карты

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

9 класс Просвещение Контурные карты 9 кл. География. Россия: природа, население, хозяйство (Сферы)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Экономическая и социальная география России. Атлас с комплектом контурных карт и заданиями. Алексеев

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

269

336

География. 9 класс. Экономическая и социальная география России. Атлас с комплектом контурных карт и заданиями. Алексеев

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Экономическая и социальная география России. Контурные карты с заданиями. ФГОС. Алексеев

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Контурные карты. ФГОС РГО Тематика: карты, Пол: для девочек, для мальчиков,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Россия: хозяйство и географические районы. Рабочая тетрадь с комплектом контурных карт. Баринова И. И.

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Экономическая и социальная география России. Атлас с комплектом контурных карт и заданиями. Алексеев

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. 9 класс. Экономическая и социальная география России. Контурные карты с заданиями. ФГОС. Алексеев

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

9 класс АСТ Атлас+Контурные карты. География России. Хозяйство и географические районы. 9 класс

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

9 класс Дрофа Контурные карты. География.9кл.(Учись быть первым!)ФГОС Предмет: география, Класс: 9

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

164

299

География России. Природа и человек. Население и хозяйство. 8-9 классы. Атлас с контурными картами

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. Россия: природа, население, хозяйство. Контурные карты. 9 класс | Котляр Ольга Геннадьевна

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География. Россия. Природа население хозяйство. 9 класс. Контурные карты (Сферы) | Котляр Ольга Геннадьевна

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Контурные карты. Учись быть первым! География 9 класс Издательство: Дрофа-Медиа

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География 9 класс. РГО. Контурные карты. ФГОС Предмет: география, Класс: 9 класс, Тип пособия:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Контурные карты по географии. 9 класс. Россия: Хозяйство и географические районы Предмет:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

География России. Хозяйство и географические районы. Рабочая тетрадь 9 класс. И.И. Баринова, В.П.Дронов

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

192

246

География России. Хозяйство. Регионы. 9 класс. Контурные карты с заданиями Предмет: география,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Контурные карты. География. 9 класс. ФГОС

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Контурные карты География 9 кл. «Россия: природа,население,хозяйство» Дронов, Котляр /Сферы

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

105

191

География. 9 класс. Контурные карты Предмет: география, Класс: 9 класс, Тип пособия: атласы и

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Контурные карты по Географии 9 класс. РГО. ФГОС Производитель: ДРОФА, Тематика: карты, Пол: для

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

ОКФ Атлас 9 класс. География России » Население и хозяйство» Универсальный без контурных карт. ФГОС

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

ОКФ Атлас География России 8-9 класс » Природа и человек. Население хозяйство» с комплектом контурных карт

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

2 страница из 10

Использование дронов в географии — Интернет-география

Использование дронов в географии

Нет сомнений в том, что по мере того, как дроны становятся все более стабильными и безопасными в полете, их популярность растет. Дроны превратились из игрушек, подверженных авариям, в высокотехнологичные, надежные и относительно недорогие современные инструменты. Дроны или беспилотные летательные аппараты (БПЛА) все чаще используются в качестве экономичного способа сбора геопространственных данных.

Для школ использование дронов для обучения и исследований открывает много интересных возможностей. Дроны можно использовать для быстрого обзора ландшафта, съемки участка береговой линии или участка реки. Их можно использовать для съемки видеоматериалов и видеороликов о местах, куда учащиеся обычно не имеют доступа. Тематические исследования могут быть довольно абстрактными для некоторых студентов, но просмотр их своими глазами, в изображениях и видеозаписях, сделанных их учителем, может помочь им лучше понять их. Дроны также можно использовать для фиксации изменений в растительности и физическом ландшафте с течением времени.

В динамических природных системах, таких как изогнутые косы, поля дюн, разрушающиеся скалы, реки и эстуарии, повторяющиеся миссии дронов в течение года или нескольких лет могут предоставить важную информацию о процессах и темпах и могут помочь принять будущие управленческие решения. Ранее недоступные формы рельефа, такие как оползни, теперь можно исследовать из безопасного места. При выполнении полевых работ дроны можно использовать для завершения оценки рисков путем оценки потенциальных опасностей на расстоянии. Дроны — это также весело и отличный способ вовлечь молодых людей в географию.

Дроны можно использовать для съемки изображений и видео мест проведения полевых работ перед тем, как забрать студентов. В процессе планирования учащиеся могут использовать фотографии и видео в сочетании с картами ОС, чтобы определить места потенциальных образцов и определить их доступность.

Экзаменационные комиссии, похоже, все чаще просят студентов определить направление, в котором была сделана фотография, с помощью карты ОС. Использование дрона может помочь в разработке практических вопросов для подготовки учащихся.

Видео и изображения могут быть снабжены комментариями для идентификации рельефа и процессов, происходящих в сцене. Это полезно, особенно в физической географии. Аэрофотоснимки и видео могут оживить карты. При обучении навыкам работы с картой можно использовать фотографии и видео для иллюстрации областей на карте. Контурные линии можно оживить, иллюстрируя рельеф местности.

Виртуальные экскурсии могут быть разработаны с использованием изображений и видеозаписей с дронов, предоставляя учащимся возможность исследовать место, которое у них может не быть возможности посетить. Если учащиеся пропустят экскурсию, можно организовать виртуальный визит, чтобы заполнить пробелы в обучении.

Экзаменационные вопросы можно разработать с помощью фотографий, сделанных с помощью дрона. Это дает возможность создавать экзаменационные вопросы с местной ориентацией, делая их более привлекательными и доступными, позволяя практиковаться в реальных вещах!

Благодаря простому редактированию вопросы можно задавать с помощью текста или повествования, чтобы сосредоточить внимание учащихся на интерпретации видео. Видео можно загрузить на Youtube, чтобы ученики могли посмотреть домашнее задание. Если у вас есть iPad, мы рекомендуем использовать Luma Fusion для редактирования видео. Он быстрый и простой в использовании и позволяет легко добавлять аннотации к вашему видео вместе со звуковой записью.

Выходы дронов

Дроны можно использовать для создания 3D-моделей достопримечательностей и ландшафтов. Сделав серию фотографий под разными углами, их можно автоматически склеить вместе с помощью программного обеспечения, такого как Agisoft Photoscan. Файл, созданный таким программным обеспечением, можно загрузить на веб-сайты 3D-моделирования, такие как Sketchfab. Затем модель можно опубликовать или встроить на веб-сайт. Ниже представлена ​​модель стека в заливе Селвикс, Фламборо.

Стэк, Селвикс-Бей, Фламборо, Великобритания
от Internetgeog
на Sketchfab

Дроны также можно использовать для съемки 4K-видеоматериалов о местах и ​​формах рельефа. Ниже представлена ​​подборка видеороликов, снятых с помощью дрона.

Посмотреть другие видео с дронов.

Кроме того, дроны можно использовать для съемки фотографий, чтобы проиллюстрировать географические формы рельефа и процессы.

Типы дронов

На рынке представлено множество различных типов дронов. Некоторые дороже других. Те, в которые, по нашему мнению, стоит инвестировать:

  • Leica Aibot X6 Hexacopter (для профессиональных геодезических работ)
  • DJI
  • Попугай
  • Меньшие дроны стоимостью менее 100 фунтов стерлингов отлично подходят для обучения и доступны от таких производителей, как Hubsan и Syma.

Цена

Цена дрона может быть ограничительной для факультета географии. Тем не менее, это можно преодолеть, написав заявку на улучшение учебной программы, если ваша школа предлагает это. Кроме того, вы можете разделить расходы с другим отделом. PE может извлечь пользу из съемок уроков и матчей, чтобы оценить производительность. История может использовать беспилотник для съемки исторических мест. Кино/СМИ могут использовать дроны для демонстрации снимков с камеры, а учащиеся записывают отснятый материал. Отделы фотографии могут использовать дрон в рамках отдельных проектов.

Обучение работе с дронами и безопасность

У вас должно быть два удостоверения личности, прежде чем запускать большинство дронов или авиамоделей на открытом воздухе в Великобритании:

Большинство людей получают одновременно и удостоверение личности летчика, и удостоверение оператора.

Если ваш дрон оснащен камерой (если это не игрушка) или весит 250 г или более, вам необходимо зарегистрироваться в CAA. Вы должны продлевать эту регистрацию каждый год. Любой, кто управляет дроном весом 250 г и более, должен пройти тест и получить удостоверение личности от CAA. Если у вас уже есть действующее удостоверение личности летчика, вам не нужно повторно проходить тест, пока не истечет срок его действия, хотя вы должны быть в курсе новых правил.

При планировании полета вам следует использовать приложение для дронов, например Drone Assist от Altitude Angel, чтобы проверить безопасность воздушного пространства, в котором вы планируете лететь.

Дроны обычно имеют срок службы батареи около 20 минут, поэтому стоит купить пару запасных батарей.

Обязательно проверьте рекомендуемую максимальную скорость ветра для вашего дрона. Я совершил ошибку, пролетев при сильном ветре, когда у меня впервые появился дрон, и в итоге я пробежал 1,5 км по пляжу в Мэпплтоне, чтобы вернуть его. Также избегайте полетов при порывистом ветре. Внезапный сильный ветер может привести к катастрофе.

Настоятельно рекомендуется застраховать свой дрон. Имея несколько близких звонков, уверенность в страховке может облегчить боль от любых неудач, которые у вас есть. DJI предлагает план защиты, если у вас есть один из их дронов.

Если вы используете дрон в географии, я хотел бы услышать от вас.

Энтони Беннетт

Картографирование высоты зданий в национальном масштабе с использованием временных рядов Sentinel-1 и Sentinel-2

Алахмади М. , Аткинсон П., Мартин Д. Оценка пространственного распределения населения Эр-Рияда, Саудовская Аравия, с помощью удаленного доступа восприняты данные о растительном покрове и высоте. вычисл. Окружающая среда. Городской. Сист. 2013;41:167–176. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2013.06.002. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Али И., Цао С., Наэйми В., Паулик С., Вагнер В. Методы удаления граничного шума из данных радара с синтезированной апертурой Sentinel-1: последствия и важность для анализа временных рядов. Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений за Землей и дистанционного зондирования. 2018; 11: 777–786. doi: 10.1109/JSTARS.2017.2787650. [CrossRef] [Google Scholar]

Арингер К., Рошлауб Р. Баварская трехмерная модель здания и концепция обновления на основе LiDAR, сопоставления изображений и кадастровой информации. В: Исикдаг У., редактор. Инновации в 3D геоинформационных науках. Международное издательство Спрингер; 2014. С. 143–157. [Академия Google]

Ашбахер Дж. , Милагро-Перес М.П. Европейская программа мониторинга Земли (GMES): состояние и перспективы. Дистанционный датчик окружающей среды. 2012; 120:3–8. doi: 10.1016/j.rse.2011.08.028. [CrossRef] [Google Scholar]

Bach H. Geobuch-Verlag; Мюнхен, Германия: 1995. Die Bestimmung hydrologischer und landwirtschaftlicher Oberflächenparameter aus hyperspektralen Fernerkundungsdaten. [Google Scholar]

Балтсавиас Е.П. Сравнение фотограмметрии и лазерного сканирования. ISPRS J. Photogramm. Дистанционный датчик 1999;54:83–94. doi: 10.1016/S0924-2716(99)00014-3. [CrossRef] [Google Scholar]

Бауэр-Маршаллингер Б., Сабель Д., Вагнер В. Оптимизация глобальных сеток для данных дистанционного зондирования с высоким разрешением. вычисл. Geosci. 2014;72:84–93. doi: 10.1016/j.cageo.2014.07.005. [CrossRef] [Google Scholar]

Belward A.S., Skøien J.O. Кто что запустил, когда и почему; тенденции в глобальных возможностях наблюдения за земным покровом с гражданских спутников наблюдения Земли. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2015; 103: 115–128. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.03.009. [CrossRef] [Google Scholar]

Бильецки Ф., Леду Х., Стотер Дж. Создание 3D-моделей города без данных о высоте. вычисл. Окружающая среда. Городской. Сист. 2017; 64:1–18. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2017.01.001. [CrossRef] [Google Scholar]

Биванд Р., Левин-Кох Н. Maptools: инструменты для работы с пространственными объектами. 2019. https://CRAN.R-project.org/package=maptools Доступно:

Борк Р. Спасут ли планету небоскребы? Ограничения по высоте зданий и выбросы парниковых газов в городах. Рег. науч. Урбан Экон. 2016;58:13–25. doi: 10.1016/j.regsciurbeco.2016.01.004. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Бровелли А.М., Замбони Г. Новый метод оценки пространственной точности и полноты контуров зданий openstreetmap. Международный журнал геоинформации ISPRS. 2018; 7 doi: 10.3390/ijgi7080289. [CrossRef] [Google Scholar]

Brunet R. Régionale; La Documentation Française: 1989. Les villes «europeennes»: связь для DATAR, Délégation à l’Aménagement du Territoire et à l’Action. [Google Scholar]

Бюхнер Ю., Инь Х., Франц Д., Кюммерле Т., Аскеров Э., Бакурадзе Т., Блейхл Б., Элизбарашвили Н., Комарова А., Левинска К.Э., Ризаева А., Саядян Х., Тан Б., Тепаносян Г., Зазанашвили Н., Раделов В.К. Изменение растительного покрова в горах Кавказа с 19 г.87 на основе топографической коррекции разновременных композитов Landsat. Дистанционный датчик окружающей среды. 2020;248:111967. doi: 10.1016/j.rse.2020.111967. [CrossRef] [Google Scholar]

Corbane C., Sabo F. 2019. ESM R2019 — Карта европейских поселений из данных Copernicus с очень высоким разрешением за 2015 базисный год. http://data.europa.eu/89h/8bd2b792-cc33 -4c11-afd1-b8dd60b44f3b Доступно: [CrossRef] [Google Scholar]

Corbane C., Faure J.-F., Baghdadi N., Villeneuve N., Petit M. Быстрое картографирование городов с использованием синергии SAR и оптических изображений. Датчики. 2008;8 дои: 10. 3390/s8117125. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Крист Э.П. Преобразование эквивалента колпачка с кисточкой TM для данных коэффициента отражения. Дистанционный датчик окружающей среды. 1985; 17: 301–306. doi: 10.1016/0034-4257(85)

-6. [CrossRef] [Google Scholar]

Deutsche Energie-Agentur (dena) 2016. Der dena-GEBÄUDEREPORT 2016: Statistiken und Analysen zur Energieeffizienz im Gebäudebestand. pdf Доступно: [Google Scholar]

Дейкстра Л., Гамильтон Э., Лалл С., Вахба С. 2020. Как мы определяем города, поселки и сельские районы? https://blogs.worldbank.org/sustainablecities/how-do-we-define -города-поселки-и-сельские районы Доступно: [Google Scholar]

DLR Процедура подачи предложений. 2019. https://tandemx-science.dlr.de/cgi-bin/wcm.pl?page=TDM-Proposal-Submission-Procedure Доступно:

Dong Y., Forster B., Ticehurst C. Анализ обратного рассеяния радара для городские среды. Междунар. J. Дистанционный датчик 1997;18:1351–1364. doi: 10.1080/014311697218467. [CrossRef] [Google Scholar]

Доксани Г., Вермоте Э., Роджер Дж.-К., Гаскон Ф., Адриансен С., Франц Д., Хаголле О., Холлштейн А., Кирхес Г., Ли Ф. ., Луи Дж., Манжен А., Пахлеван Н., Пфлуг Б., Ванхеллемонт К. Упражнение по взаимному сравнению атмосферных поправок. Дистанционное зондирование. 2018;10:352. doi: 10.3390/rs10020352. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Друш М., Дель Белло У., Карлье С., Колин О., Фернандес В., Гаскон Ф., Хёрш Б., Изола К., Лаберинти П., Мартимор П., Мейгрет А., Спото Ф., Си О., Марчезе Ф., Барджеллини П. Sentinel-2: оптическая миссия высокого разрешения ЕКА для оперативных служб GMES. Дистанционный датчик окружающей среды. 2012;120:25–36. doi: 10.1016/j.rse.2011.11.026. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

ЕСА . 2018. Sentinel-2 делает снимки земного шара каждые 5 дней. глобус-каждые 5 дней Доступно: [Google Scholar]

ESA . 2019. CEOS-WGCV ACIX II — CMIX: Упражнение по взаимному сравнению атмосферных поправок — Упражнение по взаимному сравнению облачной маскировки. встречи/acix-ii-cmix Доступен. [Google Scholar]

Эш Т., Зейдлер Дж., Паласиос-Лопес Д., Маркончини М., Рот А., Монкс М., Лейтнер Б., Бржоска Э., Мец-Маркончини А., Бахофер Ф., Лоеккен С., Дек С. На пути к крупномасштабному 3D-моделированию застроенной среды — совместный анализ данных TanDEM-X, Sentinel-2 и открытых карт улиц. Remote Sens. 2020; 12 doi: 10.3390/rs12152391. [CrossRef] [Google Scholar]

Фарр Т.Г., Розен П.А., Каро Э., Криппен Р., Дюрен Р., Хенсли С., Кобрик М., Паллер М., Родригес Э., Рот Л., Сил Д. , Шаффер С., Шимада Дж., Умланд Дж., Вернер М., Оскин М., Бербанк Д., Альсдорф Д. Топографическая миссия шаттла. Преподобный Геофиз. 2007; 45 doi: 10.1029/2005RG000183. [CrossRef] [Google Scholar]

Frantz D. FORCE — готовые данные Landsat + Sentinel-2 для анализа и не только. Дистанционный датчик 2019;11:1124. doi: 10.3390/rs11091124. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Франц Д., Рёдер А., Удельховен Т., Шмидт М. Повышение заметности облаков и их теней на многовременных изображениях Dryland Landsat: расширение Fmask. IEEE GeoSci. Письмо о дистанционных датчиках. 2015;12:1242–1246. doi: 10.1109/lgrs.2015.2390673. [CrossRef] [Google Scholar]

Франц Д., Рёдер А., Стеллмес М., Хилл Дж. Оперативная радиометрическая структура предварительной обработки Landsat для приложений временных рядов большой площади. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 2016; 54:3928–3943. дои: 10.1109/ТГРС.2016.2530856. [CrossRef] [Google Scholar]

Франц Д., Стеллмес М., Рёдер А., Удельховен Т., Мадер С., Хилл Дж. Улучшение пространственного разрешения фенологии земной поверхности путем объединения входных данных среднего и грубого разрешения. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 2016; 54:4153–4164. doi: 10.1109/TGRS.2016.2537929. [CrossRef] [Google Scholar]

Frantz D., Haß E., Uhl A., Stoffels J., Hill J. Улучшение алгоритма Fmask для изображений Sentinel-2: отделение облаков от ярких поверхностей на основе эффектов параллакса. Дистанционный датчик окружающей среды. 2018; 215:471–481. doi: 10.1016/j.rse.2018.04.046. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Frantz D., Schug F., Okujeni A., Navacchi C., Wagner W., van der Linden S., Hostert P. 2020. Карта высот зданий для Германии (1.0) [CrossRef] [Google Scholar]

Гейсс К., Лейхтле Т., Вурм М., Пелизари П.А., Стандфусс И., Чжу XX, Со Э., Сидентоп С., Эш Т., Таубенбёк Х. Характеристика городской морфологии на больших площадях — картирование застроенных высота и плотность по данным TanDEM-X и Sentinel-2. Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений за Землей и дистанционного зондирования. 2019;12:2912–2927. [Google Scholar]

GeoBasis-DE / BKG Geographische Namen 1:250 000 (GN250) 2020. https://gdz.bkg.bund.de/index.php/default/open-data/geographische-namen-1- 250-000-gn250.html Доступно:

Хехт Р., Кунце К., Хаманн С. Измерение полноты контуров зданий в openstreetmap в пространстве и времени. Международный журнал геоинформации ISPRS. 2013; 2 doi: 10.3390/ijgi2041066. [CrossRef] [Google Scholar]

Helmer E. H., Ruzycki T.S., Wunderle JM, Jr., Vogesser S., Ruefenacht B., Kwit C., Brandeis T.J., Ewert D.N. Картирование высоты тропического сухого леса, профилей высоты листвы и типа нарушения и возраст с временным рядом очищенных от облаков мозаик изображений Landsat и ALI для характеристики среды обитания птиц. Дистанционный датчик окружающей среды. 2010;114:2457–2473. doi: 10.1016/j.rse.2010.05.021. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Каартинен Х., Хююппа Й., Гюльх Э., Воссельман Г., Хююппа Х., Матикайнен Л., Хофманн А.Д., Мэдер У., Перссон О., Седерман У. Точность 3D-моделей городов: сравнение EuroSDR. Международные архивы фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации. 2005; 36: 227–232. [Google Scholar]

Кауфман Ю. Дж., Сендра С. Алгоритм автоматической коррекции атмосферы для спутниковых изображений в видимом и ближнем ИК-диапазоне. Междунар. J. Remote Sens. 1988; 9: 1357–1381. дои: 10.1080/01431168808954942. [CrossRef] [Google Scholar]

Kimura H. , Papathanassiou K.P., Hajnsek I. Proceedings. 2005 г. Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию, 2005 г. IGARSS ’05. 2005. Влияние ориентации поляризации в городских районах на данные SAR; стр. 4863–4867. [Google Scholar]

Коппель К., Залите К., Воормансик К., Ягдхубер Т. Чувствительность обратного рассеяния Sentinel-1 к характеристикам зданий. Междунар. J. Remote Sens. 2017; 38: 6298–6318. doi: 10.1080/01431161.2017.1353160. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Landesamt für Statistik Niedersachsen . 2014. Zensus 2011 — Gebäude- und Wohnungsbestand in Deutschland. https://www.statistik.rlp.de/fileadmin/dokumente/gemeinschaftsveroeff/zen/Zensus_GWZ_2014.pdf , Пурсс М.Б.Дж., Брук Б., Эванс Б., Ип А., Деккер А.Г., Айронс Дж.Р., Минчин С., Мюллер Н., Оливер С., Робертс Д., Райан Б., Танкаппан М., Вудкок Р., Уайборн Л. Быстрое обнаружение изменений окружающей среды в масштабах континентов с высоким разрешением по спутниковым данным — куб данных наблюдения Земли. Международный журнал цифровой Земли. 2016;9: 106–111. doi: 10.1080/17538947.2015.1111952. [CrossRef] [Google Scholar]

Li A., Huang C., Sun G., Shi H., Toney C., Zhu Z., Rollins M.G., Goward S.N., Masek J.G. Моделирование высоты молодых лесов, восстанавливающихся после недавних нарушений в Миссисипи, с использованием данных Landsat и ICESat. Дистанционный датчик окружающей среды. 2011; 115:1837–1849. doi: 10.1016/j.rse.2011.03.001. [CrossRef] [Google Scholar]

Ли Х., Ли К., Ву Г., Чен Дж., Лян С. Влияние ориентации здания на оценку поляриметрического угла ориентации и декомпозицию на основе модели для многоракурсных данных поляриметрического РСА в городских условиях области. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 2016; 54: 5520–5532. дои: 10.1109/ТГРС.2016.2567421. [CrossRef] [Google Scholar]

Ли М., Кокс Э., Таубенбёк Х., ван Влит Дж. Картирование в континентальном масштабе и анализ трехмерной структуры здания. Дистанционный датчик окружающей среды. 2020;245:111859. doi: 10. 1016/j.rse.2020.111859. [CrossRef] [Google Scholar]

Li X., Zhou Y., Gong P., Seto K.C., Clinton N. Разработка метода оценки высоты здания на основе данных Sentinel-1. Дистанционный датчик окружающей среды. 2020;240:111705. doi: 10.1016/j.rse.2020.111705. [CrossRef] [Академия Google]

Мак Б., Лейненкугель П., Кюнцер К., Дек С. Полуавтоматический подход к созданию нового продукта землепользования и растительного покрова для Германии на основе временных рядов Landsat и данных Lucas in-situ. Письма о дистанционном зондировании. 2017; 8: 244–253. doi: 10.1080/2150704X.2016.1249299. [CrossRef] [Google Scholar]

Мюллер Х., Руфин П., Гриффитс П., Баррос Сикейра А.Дж., Хостерт П. Анализ плотных временных рядов Landsat для разделения пахотных земель и пастбищ в неоднородном ландшафте бразильской саванны. Дистанционный датчик окружающей среды. 2015;156:490–499. doi: 10.1016/j.rse.2014.10.014. [CrossRef] [Google Scholar]

Mura MD, Benediktsson JA, Waske B., Bruzzone L. Профили морфологических атрибутов для анализа изображений очень высокого разрешения. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 2010; 48: 3747–3762. doi: 10.1109/TGRS.2010.2048116. [CrossRef] [Google Scholar]

Neis P., Zielstra D., Zipf A. Сравнение предоставленных добровольцами географических информационных данных и развития сообщества для выбранных регионов мира. Интернет будущего. 2013;5:282–300. дои: 10.3390/fi5020282. [CrossRef] [Google Scholar]

Nugroho Rininta P., Zuiderwijk A., Janssen M., de Jong M. Сравнение национальных политик открытых данных: извлеченные уроки. Преобразование правительства: люди, процесс и политика. 2015; 9: 286–308. doi: 10.1108/TG-03-2014-0008. [CrossRef] [Google Scholar]

Перини К., Мальокко А. Влияние растительности, городской плотности, высоты зданий и атмосферных условий на местные температуры и тепловой комфорт. Городской Фор. Городской зеленый. 2014; 13: 495–506. doi: 10.1016/j.ufug.2014.03.003. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Потапов П. , Хансен М., Стехман С.В., Питтман К., Турубанова С. Валовые потери лесного покрова в лесах умеренного пояса: результаты мониторинга всего биома с использованием данных MODIS и Landsat. Дж. Заявл. Удаленный. Sens. 2009; 3: 1–23. doi: 10.1117/1.3283904. [CrossRef] [Google Scholar]

Реш Э., Боне Р.А., Квамсдал Т., Лоне Дж. Влияние городской плотности и высоты зданий на энергопотребление в городах. Энергетическая процедура. 2016; 96: 800–814. doi: 10.1016/j.egypro.2016.09.142. [CrossRef] [Google Scholar]

Рой Д.П., Чжан Х.К., Ю Дж., Гомес-Данс Дж.Л., Льюис П.Е., Шааф С.Б., Сунь К., Ли Дж., Хуанг Х., Ковальский В. Общий метод нормализации Данные отражательной способности Landsat для отражения, скорректированного BRDF в надире. Дистанционный датчик окружающей среды. 2016; 176: 255–271. doi: 10.1016/j.rse.2016.01.023. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Ройер А., Шарбонно Л., Тейе П.М. Межгодовое изменение отражательной способности Landsat-MSS в урбанизированной умеренной зоне. Дистанционный датчик окружающей среды. 1988; 24: 423–446. doi: 10.1016/0034-4257(88)

-X. [CrossRef] [Google Scholar]

Руфин П., Франц Д., Эрнст С., Рабе А., Гриффитс П., Оздоган М., Хостерт и Патрик (2019). Картографирование методов выращивания сельскохозяйственных культур в национальном масштабе с использованием внутригодового объединения временных рядов Landsat. Дистанционный датчик , 11, 232. DOI: 10.3390/rs11030232. [Перекрестная ссылка]

Раст Дж. Использование рандомизации для снятия проклятия размерности. Эконометрика. 1997; 65: 487–516. дои: 10.2307/2171751. [CrossRef] [Google Scholar]

Sabo F., Corbane C., Politis P., Pesaresi M., Kemper T. 2019 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE) 2019. Обновление и улучшение карты европейских населенных пунктов; стр. 1–4. [Google Scholar]

Schug F., Frantz D., Okujeni A., van der Linden S., Hostert P. Картографирование градиентов городских и сельских населенных пунктов и растительности в национальном масштабе с использованием спектрально-временных показателей Sentinel-2 и регрессии. на основе разделения с синтетическими обучающими данными. Дистанционный датчик окружающей среды. 2020;246:111810. doi: 10.1016/j.rse.2020.111810. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Sirmacek B., Taubenbock H., Reinartz P., Ehlers M. Оценка производительности для создания трехмерной модели города шести различных DSM с бортовых и космических датчиков. Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений за Землей и дистанционного зондирования. 2012;5:59–70. [Google Scholar]

Стал К., Тэк Ф., Де Майер П., Де Вульф А., Гуссенс Р. Бортовая фотограмметрия и лидар для извлечения DSM и обнаружения 3D-изменений над городской территорией – сравнительное исследование. Междунар. J. Remote Sens. 2013; 34:1087–1110. doi: 10.1080/01431161.2012.717183. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

Statistisches Bundesamt (Destatis) Bautätigkeit und Wohnungen. 2019. https://www.destatis.de/DE/Themen/Branchen-Unternehmen/Bauen/Publikationen/Downloads-Bautaetigkeit/bautaetigkeit-2050100187004. pdf?__blob=publicationFile Доступен:

Statistisches Bundesamt (Destatis) Fortschreibung des Wohngebäude und Wohnungsbestandes — Lange Reihen von 1969 bis 2018. 2019. https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Wohnen/Publikationen/Downloads-Wohnen/fortschreibung-wohnungsbestand-pdf-5312301.pdf Доступно:

Statistisches Bundesamt (Destatis). (2020). Bevolkerungsstand . Доступно: destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Bevoelkerungsstand/_inhalt.html.

Стилла У., Зёргель У., Тоннессен У. Возможности и ограничения данных InSAR для реконструкции зданий в населенных пунктах. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2003; 58: 113–123. doi: 10.1016/S0924-2716(03)00021-2. [CrossRef] [Google Scholar]

Такаку Дж., Тадоно Т., Цуцуи К., Итикава М. ПРОВЕРКА ГЛОБАЛЬНОЙ ЦММ «AW3D», СОЗДАННОЙ ИЗ ПРИЗМЫ ALOS. ISPRS Энн. фотограмм. Дистанционный датчик Пространственная инф. науч. 2016;III-4:25–31. дои: 10.5194/isprs-annals-III-4-25-2016. [CrossRef] [Google Scholar]

Таникава Х. , Фишман Т., Окуока К., Сугимото К. Вес общества во времени и пространстве: всесторонний отчет о запасах строительных материалов в Японии, 1945–2010 гг. J. Ind. Ecol. 2015; 19: 778–791. doi: 10.1111/jiec.12284. [CrossRef] [Google Scholar]

Tanré D., Herman M., Deschamps P.Y., de Leffe A. Моделирование атмосферы для космических измерений коэффициентов отражения земли, включая двунаправленные свойства. заявл. Опц. 1979;18:3587–3594. doi: 10.1364/ao.18.003587. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Torres R., Snoeij P., Geudtner D., Bibby D., Davidson M., Attema E., Potin P., Rommen B., Floury N., Brown M. ., Травер И.Н., Дегайе П., Дуесманн Б., Росич Б., Миранда Н., Бруно К., Л’Аббат М., Крочи Р., Пьетропаоло А., Хухлер М., Ростан Ф. GMES Sentinel-1 Миссия. Дистанционный датчик окружающей среды. 2012; 120:9–24. doi: 10.1016/j.rse.2011.05.028. [CrossRef] [Google Scholar]

Tucker CJ Линейные комбинации красных и фотографических инфракрасных лучей для наблюдения за растительностью. Дистанционный датчик окружающей среды. 1979;8:127–150. doi: 10.1016/0034-4257(79)

-0. [CrossRef] [Google Scholar]

Tulleken H. Выборка диска Пуассона. Дев. Маг. 2008; 21:21–25. [Google Scholar]

Unger J., Reich M., Heipke C. Фотограмметрия на основе БПЛА: мониторинг зоны застройки. Междунар. Арка фотограмм. Дистанционный датчик Пространственная инф. науч. 2014;XL-5:601–606. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-5-601-2014. [CrossRef] [Google Scholar]

Организация Объединенных Наций . 2020. Цель устойчивого развития 11: Сделать города инклюзивными, безопасными, устойчивыми и устойчивыми. https://www.un.org/sustainabledevelopment/cities/ Доступно: [Google Scholar]

Bayerische Vermessungsverwaltung. (2020). Gebühren- und Preisliste für Geobasisdaten der Bayerischen Vermessungsverwaltung Доступно: ldbv.bayern.de/file/pdf/1269/Preisliste_aktuell.pdf.

Вагнер В., Трибниг Г., Вотава Г., Наглер Т., Шардт М., Хоффманн К., Ротт Х., Валли А. 2012. ТЭО Центра данных наблюдения Земли для мониторинга водных ресурсов (EODC- Water) [Google Scholar]

Wang X. , Yu X., Ling F. IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium 9, 2014 г.0106 (стр. 1749–1752) 2014. Оценка высоты зданий с использованием данных ZY3 — тематическое исследование Шанхая, Китай. [Google Scholar]

Ван М., Сунь Р., Сяо З. Оценка высоты лесного полога и надземной биомассы по снимкам, полученным космическими аппаратами LiDAR и Landsat в Мэриленде. Remote Sens. 2018; 10 doi: 10.3390/rs10020344. [CrossRef] [Google Scholar]

Венц Э.А., Йорк А.М., Альберти М., Конроу Л., Фишер Х., Иностроза Л., Янц С., Пикетт С.Т.А., Сето К.С., Таубенбёк Х. Шесть фундаментальных аспектов концептуализации многомерных городская форма: перспектива пространственного картографирования. Ландск. Городской план. 2018;179: 55–62. doi: 10.1016/j.landurbplan.2018.07.007. [CrossRef] [Google Scholar]

Ву Т., Перрингс С., Кинциг А., Коллинз Дж. П., Минтир Б. А., Дашак П. Экономический рост, урбанизация, глобализация и риски новых инфекционных заболеваний в Китае: обзор. Амбио. 2017;46:18–29. doi: 10.1007/s13280-016-0809-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Xu H. Модификация нормализованного разностного водного индекса (NDWI) для улучшения характеристик открытой воды на изображениях дистанционного зондирования. Междунар. J. Remote Sens. 2006; 27:3025–3033. дои: 10.1080/01431160600589179. [CrossRef] [Google Scholar]

Чжа Ю., Гао Дж., Ни С. Использование нормализованного индекса разности в автоматическом картографировании городских районов по изображениям ТМ. Междунар. J. Remote Sens. 2003; 24: 583–594. doi: 10.1080/01431160304987. [CrossRef] [Google Scholar]

Zhu Z., Woodcock C.E. Обнаружение облаков и теней от облаков на основе объектов на снимках Landsat. Дистанционный датчик окружающей среды. 2012; 118:83–94. doi: 10.1016/j.rse.2011.10.028. [CrossRef] [Google Scholar]

Zhu Z., Wang S., Woodcock CE Улучшение и расширение алгоритма Fmask: обнаружение облаков, теней от облаков и снега для изображений Landsats 4–7, 8 и Sentinel 2. Дистанционный датчик окружающей среды. 2015;159: 269–277. doi: 10.1016/j.rse.2014.12.014. [CrossRef] [Google Scholar]

Zhu Z., Zhou Y., Seto KC, Stokes E.C., Deng C., Pickett S.T.A., Taubenböck H. Понимание урбанизирующейся планеты: стратегические направления дистанционного зондирования. Дистанционный датчик окружающей среды. 2019; 228:164–182. doi: 10.1016/j.rse.2019.04.020. [CrossRef] [Google Scholar]

Как можно использовать дроны для топографической картографии?

Топографические карты могут быть получены дронами с использованием передовых методов съемки и картографирования.

  • Автор сообщения: