Coding and Paper Letter（三十）

資源整理，接上篇，本篇是論文。

Paper:

1.Assimilating multi-source remotely sensed data into a light use efficiency model for net primary productivity estimation/將多源遙感數據同化爲光能效率利用模型，用於淨初級生產力評估

高時空分辨率衛星數據對於植被指數的反演是必要的，例如歸一化差別植被指數（NDVI），將被歸入CASA模型中，用於淨初級生產力（NPP）估算，尤爲是生長季節。然而，當前的遙感數據沒法準確地監測高時空分辨率下的植被變化。爲了考慮時間和空間信息，已經開發了時空融合模型以從高時間分辨率數據（例如，MODIS）得到時間信息以及來自高空間分辨率數據（例如，Landsat）的空間信息。本文首先利用時空融合模型生成具備Landsat數據空間分辨率和MODIS數據時間分辨率的合成NDVI圖像。接下來，從合成的NDVI時間序列數據中提取物候特徵，以提升土地覆蓋分類的準確性。最後，咱們評估了將合成NDVI和土地覆蓋分類圖同化到用於合成NPP估計的CASA模型的方法。結果代表，合成NPP的準確性優於非融合NDVI數據的NPP估計，提升土地覆蓋分類精度可提升合成NPP估算的準確性。此外，月度合成NPP與當前和上個月的溫度，降雨量和太陽輻射顯示出顯着的指數關係。時空影像融合在對地觀測的進一步應用。用於CASA模型和NPP估算。

2.Weighing trees with lasers: Advances, challenges and opportunities/用激光稱重樹木：進步，挑戰和機遇

地面激光掃描（TLS）正在提供使人興奮的新方法來量化樹木和森林結構，特別是地上生物量（AGB）。咱們展現了TLS如何解決當前估算AGB的方法的一些關鍵不肯定性和侷限性，這些方法基於支持全部AGB大規模估計的經驗異步縮放方程（ASE）。 TLS提供很是詳細的樹形無損測量，與樹木大小和形狀無關。咱們展現了來自各類熱帶和溫帶森林的三維（3D）TLS測量的示例，並描述瞭如何使用所獲得的TLS點雲來生成分支和樹幹大小，形狀和分佈的定量3D模型。這些模型能夠極大地改善AGB的估計，提供新的，改進的大規模ASE，並提供與結構相關的一系列基本樹屬性的看法。個別3D樹結構的大量詳細測量也有可能在測量困難迄今爲止阻止統計方法檢測和理解尺度，形式和功能的基本模式的領域中開闢新的和使人興奮的研究途徑。咱們將討論這些機遇以及仍需克服的一些挑戰，以便更普遍地採用TLS方法。關於激光雷達用於地上生物量AGB的一篇綜述性的文章。LiDAR在森林生物量上具備很強的潛力，可是目前爲止昂貴的激光雷達設備是限制進一步發展的緣由。如何有效結合LiDAR，SAR，光學遙感好地面觀測是關鍵點。

3.Estimation of snow accumulation over frozen Arctic lakes using repeat ICESat laser altimetry observations – A case study in northern Alaska/利用重複ICESat激光測高觀測估算北極冰凍湖積雪 - 以阿拉斯加北部爲例

北極地區積雪的空間分佈和時間動態對區域能量平衡和水文循環有直接影響。然而，因爲原位測量的稀疏性，咱們對北極地區積雪的知識很是有限。本研究提出了一種經過跟蹤冰，雲和陸地高度衛星（ICESat）重複高度測量觀測測量的許多冰凍北極湖泊的表面高度變化來推導北極地區積雪信息的新方法。大陸表面的原始ICESat高程產品是經過跟蹤發射的質心和返回的激光波形生成的。因爲薄雲和吹雪引發的散射效應，該產品在冰凍的北極湖面上包含許多誤差測量值。該研究推導出一種操做方法，經過將高程測量從質心方案轉換爲最大振幅峯值方案，產生更可靠的高度測量觀測。在不一樣的ICESat活動中得到的重複高程測量值之間存在時變誤差。本研究中對這些運動間誤差的校訂顯着改善了表面高程變化的量化，從而實現了更加一致的後續積雪估算。除了降雪，湖冰的生長也有助於地表高程的變化。咱們開發了一種測量和消除總湖面高度變化貢獻的方法，這能夠更準確地估算阿拉斯加北部北極地區277個湖泊冰凍面積積雪。使用阿拉斯加北極沿海平原地面站的原位雪深觀測結果驗證告終果。在修正ICESat活動間誤差和湖面相變的貢獻去除後，從重複ICESat高程測量獲得的積雪與現場積雪深度觀測高度相關，Pearson相關係數r爲0.88。與地面測量相比，咱們積雪估算的均方根偏差（RMSE）約爲5釐米。與現有的環北極沿海地區以及季節性凍湖豐富的青藏高原的現場觀測相比，咱們的方法能夠提供更密集的積雪信息。基於ICESat數據在北極的研究，泛第三極的研究在這幾年興起。

4.A spatiotemporal regression-kriging model for space-time interpolation: a case study of chlorophyll-a prediction in the coastal areas of Zhejiang, China/時空插值的時空迴歸克里金模型 - 以浙江沿海地區葉綠素a預測爲例

時空克里金法（STK）被認爲是地理統計學中的基本時空預測方法。時空迴歸克里金法（STRK）將時空迴歸與迴歸殘差的STK相結合，因爲其可以同時考慮樣本數據中的外部協變量信息和時空自相關，所以被普遍應用於各個領域。爲了處理STRK趨勢組件中的時空非平穩關係，本文擴展了傳統的STRK，將其與改進的地理和時間加權迴歸（I-GTWR）模型相結合。基於肯定性趨勢和隨機殘差份量的分解，提出了一種新的地理統計模型，即地理和時間加權迴歸時空克里格（GTWR-STK）。爲了評估咱們的方法的有效性，進行了2002年至2015年中國浙江沿海地區葉綠素a（Chl-a）預測的案例研究。結果代表，所提出的方法產生了可靠的結果，優於GTWR，地理和時間加權迴歸克里金法（GTWR-K）和時空普通克里金法（STOK）模型。另外，採用I-GTWR校準得到的最佳時空距離來擬合殘差映射的時空變異圖被證明是可行的，而且它大大簡化了STK插值的殘差估計。時空克里金法的拓展，結合GWR作了一個拓展，同時考慮到了殘差估計。很是不錯的空間統計方法方面的論文，發表於IJGIS上。值得進一步關注。

5.Specialized Villages in Inland China: Spatial and Developmental Issues/中國內陸的專業村：空間與發展問題

中國專業村的發展是一個有趣的趨勢。 本文運用理性的小家庭理論，分工和專業化概念，以及距離衰減和鄰域效應理論來研究中國的專業村。 咱們使用2010年河南省（中國最大的農業省）專業村的人口普查數據做爲案例研究的基礎，應用表明16種專業村的虛擬變量，選擇環境變量，如土地形態，位置 ，耕地面積和勞動力特徵。 咱們發現與專業化相關的重要因素是位置和生產因素。 討論了這項研究的政策含義。利用一些社會理論分析和地理學理論分析問題。小城鎮文明和鄉村振興是接下來的熱點研究。

6.(Looking) Back to the Future: Using Space—Time Patterns to Better Predict the Location of Street Crime/（尋找）回到將來：利用時空模式更好地預測街頭犯罪的位置

犯罪分析人員試圖查明警方記錄的犯罪數據的規律性，並以破壞所發現的模式爲中心。這樣作的一種常見方法是熱點映射，將注意力集中在空間聚類上，做爲減小犯罪的途徑（Chainey＆Ratcliffe，2005; Clarke＆Eck，2003）。儘管這種分析技術被普遍使用，但評估其準確預測空間模式的能力的評估工具最近纔開始爲從業者所用（Chainey，Tompson，＆Uhlig，2008）。相當重要的是，沒有人從時空的角度審視這個問題。鑑於警務機構的組織性質是基於轉變的，在這種時間敏感性下理解犯罪問題是常見的，所以有機會以優化預防和檢測的方式迅速部署資源。本文測試了當時間信息被歸入分析時是否能夠加強熱點預測。使用街道犯罪數據，並採用稱爲預測準確度指數（PAI）的評估工具，咱們發現能夠針對特定的時間變化加強預測準確性，而且這主要受到存在的空間聚類程度的影響。有趣的是，當熱點萎縮（與全天熱點相比）時，它們變得更加集中，隨後更加可預測。這在實踐中是有意義的;由於若是犯罪在特定時間範圍內更容易預測，那麼能夠智能地使用響應資源來減小受害狀況。犯罪地理研究的文章，利用時空模式預測犯罪位置。筆者對工具的有效性比較感興趣，後面有機會考慮分析。

7.Evaluation of Sentinel-2A Surface Reflectance Derived Using Sen2Cor in North America/北美使用Sen2Cor獲得的Sentinel-2A表面反射率的評估

表面反射率能夠從大氣頂部的衛星測量得出，並提供可靠地監測土地變化的重要數據集。在本研究中，使用Sentinel-2大氣校訂（Sen2Cor）處理器生成Sentinel-2A表面反射率。爲了評估該數據集，收集並處理了2016年1月至2017年8月北美地區氣溶膠加成呢網絡40個站點的地面數據。表面反射參考源自太陽光譜矢量（6SV）代碼中衛星信號的第二次模擬。使用包括精度，精度和不肯定度（A，P和U）的度量來評估由Sen2Cor生成的氣溶膠光學厚度（AOT），水蒸氣，表面反射率和三個光譜指數。結果代表，因爲Sen2Cor氣溶膠檢索算法的侷限性，Sentinel-2A AOT顯着高估，相對準確度超過160％。 Sen2Cor表面反射率一般被高估，特別是對於明亮的像素，除了捲雲帶。對於12個Sentinel-2A波段，相對A，P和U的平均值分別爲4.15％，13.44％和14.92％。在三個光譜指數中，歸一化差別植被指數表現最佳，與表面數據的相關係數爲0.973。此外，Sen2Cor表面反射率與其餘衛星產品進行了比較。 Sentinel-2A和Landsat 8表面反射率之間的平均相關係數爲0.761。這項研究代表，更好的AOT反演對於未來改善Sen2Cor相當重要。關於定量遙感的研究，就當前流行的哨兵數據展開的基礎研究，分析表面反射率驗證的精度。

8.The impact of generalised spatial data on the incidence density of selected offences in Krakow/廣義空間數據對克拉科夫選定犯罪發生密度的影響

本文介紹了克拉科夫市某些類別犯罪的空間分佈狀況。這些數據來自克拉科夫市民經過國家安全風險地圖提交的報告。第一階段涉及校準數據。而後，因爲在城市的一些區域中點以高濃度發生，這可能對所述現象的空間分析具備顯着影響，所以識別出數據的空間聚類。做爲聚類的結果，得到了數據的廣義分佈並在地圖上呈現。基於計算，對歸納以前和以後的數據進行了比較分析。採用的方法是核密度估計。對不一樣分區邊界內的數據進行比較，能夠評估泛化是否會顯着影響分析現象的密度分佈。犯罪地理分析的文章，利用核密度分析和空間聚類分析安全風險地圖。

9.Analyzing Agricultural Agglomeration in China/中國農業集聚分析

對中國農業的集聚地理格局及其演化機制的研究不多，這對我國可持續發展相當重要。經過計算1981 - 2012年11種做物的重心座標，基尼係數，空間自相關和專業化指數，分析了農業集聚的演化模式和機制。咱們認爲，中國種植的空間集中程度逐漸提升，區域專業化和多樣化逐步增強。此外，中國的農做物產量正從東部省份轉移到中西部省份。這與中國製造業增加造成鮮明對比，後者繼續集中在沿海和東南地區。在東北地區，三江和鬆嫩平原已成爲農業集聚區，中國東南地區早期對水產養殖和水稻生產的支配力度逐漸降低。總之，本文提供了一個理解中國農業區域化的政治經濟學框架，重點關注目標，決策行爲，路徑依賴和空間效應之間的相互做用。分析中國農業時空區域變化的研究。給出了一個框架。

10.Measuring temporal variation of location-based accessibility using space-time utility perspective/使用時空效用視角測量基於位置的可訪問性的時間變化

傳統的基於位置的可訪問性度量是靜態的，而且不能表示一天中不一樣時間的可訪問性波動。爲了填補這一空白，本研究提出了基於位置的時空可達性度量，以捕獲基於位置的可訪問性的時間變化。使用時空實用程序透視圖，能夠將位置的可訪問性概念化爲可從該位置訪問的一組設施提供的時空實用程序。明確考慮了多個替代方案中我的的設施選擇行爲。引入依賴於時間的設施吸引力函數來表示個體在某個設施處執行活動的須要的時間變化。引入的函數被表述爲兩個部分：表示從設施中的活動參與獲得的個體知足的時間不變份量，以及表示個體動態強度以在一天的不一樣時間執行某種類型的活動的時變份量。爲了證實這些擬議措施的適用性，在中國武漢開展了一項綜合案例研究。案例研究的結果代表，因爲交通條件和我的在一天中不一樣時間進行活動的強度的動態變化，所提出的措施能夠很好地捕捉到可達性的時間變化。根據豐富的設施信息，擬議的措施須要適度的數據;而且大多數這些數據能夠從社交媒體應用程序中提取。社交媒體地理學和LBS分析時空可達性的研究。

11.Integrating Cellular Automata with the Deep Belief Network for Simulating Urban Growth/將元胞自動機與深度信念網絡相結合，模擬城市發展

可持續城市發展是區域決策者關注的焦點;所以，如何衡量和理解城市發展是一個重要的研究課題。本文量化了2000 - 2015年浙江省嘉興市做爲快速發展城市的多時相Landsat圖像的土地利用圖上的城市增加量。此外，一種新的方法將啓發式蝙蝠算法（BA）和深度置信網絡（DBN）與元胞自動機（CA）模型（DBN-CA）相結合，該模型被開發用於模擬2015年的城市擴張並預測城市的分佈。爲了得到DBN的最佳結構，提出了BA的優化結構，而優化的DBN模型考慮了城市擴展中驅動力的非線性時空關係。還進行了DBN-CA與傳統的基於人工神經網絡的CA（ANN-CA）模型之間的比較。該研究代表，所提出的模型比ANN-CA模型更穩定和準確，由於DBN-CA的kappa係數的最小值和最大值分別爲77.109％和78.366％，而ANN-CA的值爲63.460％。分別在200個實驗中佔76.151％。所以，DBN-CA模型是一種潛在有效的新方法，用於調查土地利用變化和城市擴張，並容許可持續性研究來研究城市增加趨勢的健康情況。深度學習與元胞自動機的耦合研究，用於模擬城市擴展和發展。

12.A new method for measuring topological structure similarity between complex trajectories/一種測量複雜軌跡拓撲結構類似度的新方法

咱們提出了一個新的框架來測量複雜軌跡之間的拓撲結構的類似性。複雜軌跡首先由具備節點和邊的圖結構表示。其次，咱們開發了綜合結構匹配（CSM）算法，以識別感興趣的複雜軌跡之間的全部共同結構。第三，咱們使用Jaccard類似係數來評估複雜軌跡之間的類似性。咱們使用合成數據經過比較VF2和精確圖形編輯距離（EGED）算法來評估CSM方法。結果代表，CSM算法在計算效率方面優於EGED。 CSM比VF2算法更全面，由於它進一步考慮了部分同構。咱們使用CSM算法來檢驗南海（SCS）中反氣旋漩渦的1993年至2012年複雜軌跡。 CSM成功地找到了與SCS中完全研究的ACE3軌跡相似的複雜軌跡。從相似的軌跡，咱們肯定了南海南部渦旋的主要遷移路徑和一些在18°N平行上傳播的新軌跡，這些軌跡之前沒有報道過。這些發現有助於咱們更好地理解SCS中中尺度渦旋的行爲和演化。氣旋軌跡分析的研究，利用數據挖掘和圖算法分析氣旋軌跡。

13.Integrated Analyses of PALSAR and Landsat Imagery Reveal More Agroforests in a Typical Agricultural Production Region, North China Plain/PALSAR和Landsat影像的綜合分析揭示了華北平原典型農業生產區的更多農林複合體

做爲陸地生態系統中最大的生態系統，森林對於維護生態系統服務和調節區域氣候相當重要。在過去的幾十年裏，人工密集森林地區的樹木面積和空間分佈一直受到關注，而農業區的稀疏森林，即所謂的農林複合體或森林外樹木（TOF），在現有森林製圖中一般被忽視或遺漏盡管它們在調節農業生態系統方面發揮了重要做用。咱們將Landsat和PALSAR數據結合起來，繪製了華北平原典型農業區的森林圖。基於PALSAR和Landsat（PL）數據獲得的地圖也與PALSAR（JAXA森林地圖）和Landsat的五個現有中等分辨率（30-100米）森林地圖進行了比較：NLCD-China，GlobeLand30，ChinaCover和FROM -GLC。結果代表，與北方單一Landsat或PALSAR數據的森林地圖相比，基於PL的森林地圖具備最高的準確度（整體準確度爲95±1％，置信區間爲95％，Kappa係數爲0.86）。中國平原（整體準確度從85±2％到92±1％）。全部森林地圖在密集森林山區顯示出更高的準確性，而基於PL和JAXA的森林地圖在平原上顯示出更高的準確性，由於僅在基於Landsat的森林地圖中存在較高的遺漏錯誤。此外，咱們發現基於PL的森林地圖能夠在低森林密度區域捕獲更多修補的森林信息。這意味着雷達數據在捕獲典型農業區的森林方面具備優點，這些森林在已發佈的僅基於Landsat的森林地圖中每每缺失。鑑於農林複合生態系統在調節農業生態系統生態系統服務和改進碳儲量估算方面的重要性，本研究代表，PALSAR和Landsat數據的整合能夠爲將來的森林清查工做提供有但願的農林複合估算，目標是全面瞭解農林生態系統的生態系統服務以及更準確的碳預算庫存。多源衛星數據融合用於森林清查的初探，基於雷達和光學遙感的耦合。

14.Prediction of Suspect Location Based on Spatiotemporal Semantics/基於時空語義的可疑位置預測

對可疑地點的預測能夠爲犯罪調查提供積極的經驗，併爲預防犯罪提供必要的情報。然而，現有研究未能捕捉到嫌疑人複雜的社會地點過渡模式，缺少解決數據稀疏性問題的能力。本文提出了一種基於時空語義的新型位置預測模型CMoB（Crime Multi-order Bayes model），以提升預測性能。特別是，該模型將具備類似時空語義的嫌疑人歸爲一個目標嫌疑人。而後，基於KDE（核密度估計）平滑方法，應用它們的移動性數據來估計未觀測位置的馬爾可夫轉移機率。最後，經過將從馬爾可夫轉移矩陣的多階特性導出的總轉移機率整合到基於貝葉斯的公式中，可以實現針對個體嫌疑人的多步位置預測。移動數據集覆蓋了武漢市2012年1月至6月的210名嫌疑人及其18,754個位置記錄的實驗代表，擬議的CMoB模型在數據稀疏性的背景下明顯優於最早進的可疑位置預測算法。犯罪地理學的研究，基於稀疏數據的語義分析預測，結合時空軌跡與馬爾科夫過程，貝葉斯統計等進行預測，很是有意思的研究。

15.Improving Spatial Soil Moisture Representation through the Integration of SMAP and PROBA-V Products/經過SMAP和PROBA-V產品的整合改善空間土壤水分表現

爲了提升土壤溼度主動被動（SMAP）的空間分辨率，本研究使用來自PROBA-V的數據，基於溫度植被幹旱指數（TVDI）修改了降尺度因子模型。在修正模型中，TVDI參數來自溫度 - 植被空間和加強植被指數（EVI）。本研究使用SMAP，PROBA-V和中分辨率成像光譜儀衛星圖像在華北地區進行。使用改進的降尺度方法將9km空間分辨率SMAP數據縮小到0.3km空間分辨率土壤溼度。根據現場觀察結果比較了原始和修改的降尺度因子模型的降尺度精度。結果代表，這兩種方法都產生了相似的空間分佈，其中隨着植被覆蓋率從建成區域增長到森林，土壤水分估計值增長。然而，基於觀測值和估算值之間的均方根偏差，修正後的模型代表，與原始方法相比，土壤溼度的估算精度提升了4.2％。該研究還代表，縮小的土壤水分有望成爲後續流域尺度研究的數據來源。土壤溼度的估算研究，土壤溼度在近年來研究已被證實與生態水文息息相關。而土壤溼度的遙感反演近年來也有不少成果。SMAP就是其中一個關鍵數據。本研究的降尺度研究能夠提高SMAP的應用範圍，提供小尺度流域研究的數據源。

16.Assessing Impacts of Urban Form on Landscape Structure of Urban Green Spaces in China Using Landsat Images Based on Google Earth Engine/基於Google Earth Engine的Landsat圖像評估城市形態對中國城市綠地景觀結構的影響

城市綠地（UGS）的結構在決定他們支持的生態系統服務方面發揮着重要做用。瞭解影響UGS景觀結構的因素對於UGS的規劃和管理相當重要。在這項研究中，咱們基於遙感數據評估了城市形態對中國262個城市UGS結構的影響。咱們使用基於Google Earth Engine平臺的6673個Landsat ETM + / OLI圖像場景，在2015年爲262個城市制做了土地覆蓋圖。咱們使用加強迴歸樹分析分析了城市形態對UGS在這些城市的景觀結構的影響，其中景觀和城市形態指標分別來自土地覆蓋圖做爲響應和預測變量。結果代表，三種城市形態度量 - 周長面積比，道路密度和複合地形複雜度指數 - 均與UGS的選定景觀指標顯着相關。道路密度高的城市擁有較少的UGS面積，而這些城市的UGS更加分散。具備複雜建築邊界的城市每每擁有更多零碎的UGS。地形複雜度較高的城市擁有更多的UGS，但UGS更加分散。咱們的研究結果首次揭示了城市形態在全國262個城市中塑造UGS景觀結構的重要性。基於GEE提取了城市綠地，並分析了城市形態對城市綠地景觀的影響。首先城市形態的重要性是一點，其次這個研究頗有力地證實了景觀破碎化的兩面性。另外基於GEE的研究使得全國尺度的30m製圖不在受數據和平臺限制。