Temporally Dense(일시적으로 조밀함)란 무엇입니까?
Temporally Dense 일시적으로 조밀함 - Increasingly accurate, and spatio-temporally dense, measurements of Earth surface movements enable us to identify multiple deformation patterns and highlight the need to properly characterize the related source processes. [1] SWAMPS is the most temporally dense, long-term record of global surface water dynamics publicly available today. [2] The analysis uses a temporally dense and spatially overlapping set of data acquired by the Uninhabited Aerial Vehicle SAR (UAVSAR) sensor in 2009–2015. [3] In this study, we propose a rigorous framework for the integration of air pollutant concentration data coming from the ground-based stations, which are spatially sparse but temporally dense, and mobile sensors, which are spatially dense but temporally sparse. [4]점점 더 정확하고 시공간적으로 밀도가 높은 지구 표면 움직임의 측정을 통해 여러 변형 패턴을 식별하고 관련 소스 프로세스를 적절하게 특성화할 필요성을 강조할 수 있습니다. [1] SWAMPS는 오늘날 공개적으로 이용 가능한 전지구 지표수 역학에 대한 가장 시간적으로 밀도가 높은 장기 기록입니다. [2] 이 분석은 2009-2015년 무인항공기 SAR(UAVSAR) 센서에서 획득한 시간적으로 조밀하고 공간적으로 겹치는 데이터 세트를 사용합니다. [3] 본 연구에서는 공간적으로는 희박하지만 시간적으로는 밀도가 낮은 지상 관측소와 공간적으로는 밀도가 높지만 시간적으로는 희소한 이동식 센서의 대기 오염물질 농도 데이터 통합을 위한 엄격한 프레임워크를 제안합니다. [4]
temporally dense time
The recent proliferation of constellations of recurrent satellites enables the constitution of temporally dense times series of registered images. [1] The analyses are based on long temporal baselines (365–1090 days) and temporally dense time series constructed with short temporal baselines (12–24 days). [2] Access to temporally dense time series such as data from the Landsat and Sentinel-2 missions has lead to an increase in methods which aim to monitor land cover change on a per-acquisition rather than a yearly basis. [3] This review presents an overview of validation approaches concerning temporally dense time-series of land surface geo-information products that cover the continental to global scale. [4]최근 재귀 위성 성좌의 확산으로 등록된 영상의 시간 밀도가 높은 시계열 구성이 가능해졌습니다. [1] 분석은 긴 시간 기준선(365–1090일)과 짧은 시간 기준선(12–24일)으로 구성된 시간 밀도가 높은 시계열을 기반으로 합니다. [2] Landsat 및 Sentinel-2 임무의 데이터와 같은 시간적으로 조밀한 시계열에 대한 액세스는 연간 단위가 아닌 획득 단위로 토지 피복 변화를 모니터링하는 것을 목표로 하는 방법의 증가로 이어졌습니다. [3] 이 검토는 대륙에서 지구 규모까지 포괄하는 지표 지리 정보 제품의 시간적으로 조밀한 시계열에 관한 검증 접근법의 개요를 제시합니다. [4]
temporally dense datum
This sensing-planning scheme based on spatially sparse yet temporally dense data can ensure a fast response to events, which yields smooth driving in busy traffic flow. [1] In the future, UAV crop growth and NDVI monitoring could be improved through temporally dense data acquisition, increasing the number of ground samples and their geometric coincidence with the grids in UAV images, removal of weather effects, and other systematic errors caused from image quality and grid size. [2]공간적으로 희박하지만 시간적으로 밀도가 높은 데이터를 기반으로 하는 이러한 감지 계획 방식은 이벤트에 대한 빠른 응답을 보장하여 혼잡한 교통 흐름에서 원활한 주행을 가능하게 합니다. [1] 미래에는 UAV 작물 성장 및 NDVI 모니터링이 시간적으로 조밀한 데이터 수집을 통해 개선될 수 있으며, 지상 샘플의 수와 UAV 이미지의 그리드와의 기하학적 일치 증가, 날씨 효과 및 이미지 품질 및 이미지 품질 및 기타 시스템 오류 제거 그리드 크기. [2]
temporally dense oco
Overall, even with the availability of spatiotemporally dense OCO-2 data, noticeable residual differences (up to ∼20 %–30 % globally and 50 % regionally) in posterior NEE flux estimates remain that were caused by the choice of prior model flux values and the specification of prior flux uncertainties. [1] Overall, even with the availability of spatiotemporally dense OCO-2 data, noticeable residual differences (up to ∼ 20 %– 30 % globally and 50 % regionally) in posterior NEE flux esPublished by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union. [2]전반적으로, 심지어 시공간적으로 밀도가 높은 OCO-2 데이터의 가용성, 눈에 띄는 잔류 차이(전 세계적으로 최대 ~20 %–30 % 및 지역적으로 최대 50 %) 사후 NEE 플럭스 추정값은 이전 모델 플럭스 값 및 이전 플럭스 불확실성의 사양. [1] 전반적으로 시공간적으로 조밀한 OCO-2 데이터가 있음에도 불구하고 사후 NEE 플럭스에서 눈에 띄는 잔류 차이(전 세계적으로 최대 ~ 20%–30%, 지역적으로 최대 50%)가 유럽 지구과학 연합(European Geosciences Union)을 대신하여 Copernicus Publications에서 발행되었습니다. [2]