GRSS VR

説明 GRSS VR

このアプリは、地球科学とリモートセンシング社会の7つの技術委員会（http://grss-ieee.org）の作業を示しています。詳細については、http：//www.grss-ieee.org/grss-vr-app/をご覧ください。
地球科学情報学（ESI）は、地球科学とリモートセンシングへの情報学の応用を進める任務を持っていますESIの専門家に情報や知識を交換する場面を提供する。シーンはSantiago de Compostelaの歴史的中心のCitygmlモデルを示しており、Tecnaliaによって提供されました。
リモートセンシングの頻度割り当て（Fars）は、関連する事項に関するリモートセンシングコミュニティへの指導と推奨事項を提供する任務を持っています。スペクトル管理と、無線周波数調整世界中のコミュニティの利益を守ること。シーンは、SMAP（土壌水分活動/パッシブ）衛星任務によって経験されるRFI（高周波干渉）汚染の世界地図を示しています。 RFI信号は衛星の通常の操作を妨げます。色は、RFIのために失われるデータの割合を示します。高さはRFI信号の強度です。
インスツルメンテーションと将来のテクノロジー（IFT）ビジョンは、地球科学リモートセンシング計装と知識を向上させる技術の最先端の協力を促進することです。社会や地球環境の向上シーンは、展開可能な反射器アンテナとデジタルフィードアレイを備えたTANDEM-L合成開口レーダー（SAR）衛星の3Dモデルを示しています。このモデルは、Airbus / DLRによって提供されたCADモデルに基づいており、Andreas Ley、Tubによって改造されました。画像解析とデータフュージョン（IADF）は、グローバル、マルチ懲戒、ネットワークとして機能する任務を持っています。人々と資源を結ぶことを目的として、地理空間データ融合のために。それは学生や専門家の教育を目指し、データフュージョンアプリケーションのベストプラクティスの促進を目指しています。モデルは、マルチスペクトルLiDAR点群データに基づいて生成され、ハイパースペクトルデータと非常に高解像度のRGB画像を示します。データは空中レーザーマッピング、NCALMの国立センターによって取得され、2018年のGRSS IADFデータ融合コンテストで使用されました。国家宇宙機関の技術的およびプログラム的な議論と協議のために、研究機関や他の宇宙搭載はデータプロバイダーです。 GSISの目標は、現在および将来の宇宙搭載イメージング分光法（「HyperSpectral」）の任務に関する情報を共有することです。シーンは、ドイツのミュンヘン、特に有名なフットボールスタジアム「Allianz Arena」の上のHyspex-Vnirによって取得されたハイパースペクトル画像を示しています。 Hyspex-Vnir Sensorは160バンド（400nm~100nm）を提供します。表示されているデータは、OberpFaffenhofenのドイツの航空宇宙センター（DLR）によって取得され処理されました。リモートセンシング（MIRS）のモデリングは、リモートセンシング技術委員会（MIRS TC）のモデリングの使命を行うことです。最初の原則理論から遠隔的に感知された観察を予測する科学を進めるための技術的および専門のフォーラム。シーンは、画像ベースのマルチビューステレオによって再構築され、抽象化パイプラインによって処理された3つのファサードを示しています。表面のテクスチャは、測定された色と周囲の閉塞の間で滑らかに変化します。
地球観測の基準（GSO）は、標準化が相互運用可能なデータ製品の発生、流通および利用を改善できるように業界と学界を集めることの使命を持っています。リモートセンシングシステムから。シーンには、IRS LISS IVとCarto Demを使用して、丘と谷の地形を描いたハイデラバードの一部の花崗岩地形の3Dデータセットが表示されています。 Naresh K. Mallenahalli and Kidambi Seshadri、National Remote Sensing Center（ISRO）が提供され、CC BY-NC-ND 4.0の下でライセンスされています。