資源整理。html
1.開源項目aom,基於Fotran90編寫的水光學蒙特卡洛模型。能夠模擬輻射量。python
aomcios
2.開源項目proSR,一種全新的單圖像超分辨率重建方法。git
proSR程序員
3.開源項目conditional neural process,條件神經網絡的jupyter notebook實現。github
4.如何將本身開發的R包推送到cran上,須要準備的東西。flask
prepare for cranmarkdown
5.Python庫flask ipywidgets,flask框架裏的ipywidgets支持。網絡
6.針對生態學家的貝葉斯數據分析介紹。
7.R中關於迴歸,GLM,混合效應模型和GLMM的wokrshop練習。
8.R語言包bayesdfa,bayesdfa與Stan實施貝葉斯動態因子分析(DFA)。
9.開放交通數據的資源。
10.R語言包rangeModelMetadata,提供了建立與R中物種範圍模型相關的元數據對象的便捷訪問。
11.在Earth Engine IDE中轉換和運行代碼的工具。
12.R語言包backyard,這個包的目標是爲Bookdown項目提供可視後臺。
13.R語言包binb,很是適合從LaTeX製做pdf演示文稿,而且還獲得Markdown和RMarkdown的支持。
14.地理空間資源連接。
15.夏威夷大學馬諾阿分校地質與地球物理系舉辦的研討會。
16.R語言包unilur,幫助用rmarkdown編寫教程,實踐或試卷。
17.R語言包pRojects,用於建立各種不一樣的項目,以下降繁瑣的項目設置工做。
18.R語言包RGLUEANN,通常似然不肯定性估計(GLUE)和人工神經網絡(ANN)之間耦合的R實現。
19.使用開源軟件的基本遙感和GIS方法教程(Python或R中的GDAL)。
20.R語言包lucCalculus,用於分析土地利用的時空演算改變軌跡。
21.R語言包rmdWidgets,將Widgets插入到Rmarkdown的html/LaTex文檔中。
22.R語言包revgeo,使用Google Maps API和Photon API在R中反向地理編碼。
23.Rmarkdown模板,傳統郵件的R bookdown模板。
24.R語言包portalr,專門從指定的portal獲取數據(Chihuahuan沙漠中長期野外場地的齧齒動物,植物,螞蟻和天氣的觀測數據)。
25.XGBoost功能交互和重要性。
26.Tidynomicon:Python程序員R簡介
27.Stan 2.18.0中的多線程和Map-Reduce的一個小案例。
28.主題爲地熱的學習資源jupyter notebook。
29.Generic Mapping Tools的Python接口以及Generic Mapping Tools。
30.R語言包geobench,放置數據(在發行版中)和代碼(用任何語言)來測試性能。
31.正則化貪婪森林算法。集成樹機器學習方法。
1.Estimating urban above ground biomass with multi-scale LiDAR/用多尺度激光雷達估算城市地上生物量
背景:長期以來,城市樹木因提供生態系統服務(減輕「熱島」效應,抑制空氣污染等)而受到重視;最近,城市森林儲存大量地上生物量(AGB)的潛力也獲得了承認。然而,因爲樹木的可塑性,高物種多樣性以及異質和複雜的土地覆蓋,城市地區在評估AGB時面臨特殊挑戰。遙感,特別是光探測和測距(LiDAR),經過直接測量樹木結構,爲評估城市AGB提供了獨特的機會。在這項研究中,陸地LiDAR測量被用於推導出倫敦卡姆登區的新異速生長,其中包含了城市環境中典型的各類樹木結構。使用從牆到牆的機載LiDAR數據集,而後使用新的個體樹檢測(ITD)方法在整個自治市鎮中識別單個樹。隨後將新的異速生長應用於所識別的樹木,產生自治市鎮範圍內的AGB估計。
結果:Camden的AGB密度估計值爲51.6 Mg ha-1,其中林地口袋中的AGB密度最大;陸地LiDAR衍生的AGB估計代表這些區域與溫帶和熱帶森林至關。地球LiDAR衍生的最大高度和投影冠面積的多元線性迴歸解釋了樹體積的93%的方差,突出了這些指標用於表徵不一樣樹形結構的效用。局部推導的異速生長提供了對樹木體積的準確估計,而自治市鎮的異速生長傾向於太高估計林地區域的AGB。新的ITD方法成功識別了單個樹木;然而,因爲ITD沒法解決錶冠重疊,所以與陸地LiDAR相比,AGB被低估了≤25%。蒙特卡羅不肯定性分析肯定在估算AGB時將木材密度值指定爲最大的不肯定性來源。
結論:在將來一個世紀,預計全球人口將日益城市化,致使城市土地覆蓋面積空前擴大。因爲須要碳匯和評估這些地區碳密度的有效工具,城市地區將變得更加劇要。使用多尺度激光雷達提供了實現這一目標的機會,提供了城市森林結構和AGB的空間顯式圖。
LiDAR對AGB的大規模測量已經在森林地區有了不少應用,而針對城市森林AGB的研究還較少,本文就是針對城市內部森林的AGB測度。
該文章模擬了2000-2030年全球城市擴展過程。而後基於模擬結果,分析了城市擴展過程對天然棲息地、生物多樣性以及碳儲量的影響。詳情能夠見上面的推文,PNAS的雄文。城市擴張的模型以及形成的環境效應值得關注。