資源整理。node
1.GDAL的node.js版本。git
node gdalgithub
2.R語言包echor,下載EPA許可設施的廢水排放和空氣排放數據。網絡
echor數據結構
3.CPPTRAJ是一個旨在處理和分析分子動力學軌跡和從其分析中得出的相關數據集的程序。hexo
cpptraj模塊化
4.GAMer是一種表面網格改進庫,用於調整源自嘈雜生物成像數據的表面網格。工具
gamer學習
5.CASC提供了一種數據結構來表示任意維度的抽象單純復形,其中用戶定義的類直接存儲在每一個維度的單純形式上。測試
6.R語言包wallace,、一個用於物種壁龕和分佈的可重複建模的模塊化平臺,用R編寫。該應用程序引導用戶完成整個分析,從數據採集到交互式地圖上的可視化模型預測,從而將複雜的工做流程捆綁成一個簡化的流程接口。
7.R語言包nwmRetro,用於補充NHDPlus流量和體積估算的包。
8.下載谷歌雲盤裏的大文件的perl代碼。
9.Python庫numcodecs,提供緩衝區壓縮和轉換編碼,用於數據存儲和通訊應用程序。
10.用於計算幾何的開源(Boost許可證)C ++庫。
11.不肯定可視化的在線電子書。
12.R語言包umap,均勻流形逼近和投影的R實現。
13.選擇此Web API的工具包。
14.2014年2月開始的The Leading Edge專欄中的2018年教程。地球物理教程。
15.lasio項目提供了一種很是好的方式來讀取和寫入CWLS Log ASCII標準文件。 結果是一個基於OrderedDict的對象,它包含全部LAS數據 - 它或多或少相似於LAS文件。
16.SCAR南極跟蹤數據回溯分析(RAATD)項目的代碼和其餘好東西。
17.R語言包trelliscopejs,Trelliscope是一種可擴展,靈活,交互式的數據可視化方法。
18.Hexo的主題mellow。
19.航空和衛星圖像的語義分割。 提取功能,如:建築物,停車場,道路,水,雲。
20.R語言包affinething,具備兩個控制點的簡單圖像地理配準(偏移,比例)。
21.使用最早進的模型進行推斷(由LD-Net/AutoNER/VanillaNER/...預先訓練)。
22.R語言包rrtools.addin,Ben Marwick的rrtools軟件包的一些主要功能的圖形用戶界面。
23.R語言包citationsr,使用R分析引文的功能。
24.R-shiny應用程序,用於比較樣本和繪圖效果大小。
25.用於比較樣本的R-shiny應用程序。
26.深度學習資源。
27.Hugo的主題minimo。
1.Three-dimensional forest light interaction model using a Monte Carlo method/採用蒙特卡羅方法的三維森林光相互做用模型
基於蒙特卡羅光子傳輸模擬,提出了與森林冠層光交互的模型。混合表示用於模擬森林冠層的不連續性質。大規模結構由定義樹冠和樹幹的形狀和位置的幾何圖元表示。經過描述散射元件的結構和光學性質的體積平均參數在葉片內表示葉子。三維光子軌跡的模擬容許準確評估冠內,以及不一樣冠,樹幹和地面之間的屢次散射。天空輻射場被視爲各向異性而且與雙向反射率計算分離。已經對密集的雲杉林的例子進行了驗證。結果顯示模型預測與雙向反射,高分辨率光譜和半球反照率的現場測量之間存在密切一致。基於蒙塔卡羅方法的三維森林輻射傳輸模型,定量遙感目前輻射傳輸模型方法都更多地使用蒙特卡洛方法,牛崢老師在是上課時也提過,這是計算機技術發展以後,目前輻射傳輸的一個主要研究方向。
隨着中國霧霾事件的不斷增長,在重大事件或重污染事件中,人們常常提出並實施全面的空氣質量管理。然而,除了京津冀地區等污染嚴重的地區外,因爲對PM2.5濃度的時空彙集研究有限,不多討論中國其餘地區空氣質量管理的區域整合。爲了填補這一空白,咱們採用了重複二分法,支持高維數據集和自舉聚類,利用時間序列PM2.5數據和地理測試,對中國城市PM2.5濃度的時空聚類進行了分析。探測器證實了聚類的可靠性。因爲在聚類過程當中沒有采用加權地理信息,本研究代表中國PM2.5濃度具備較強的空間自彙集效應,這證實了空氣質量管理區域一體化的必要性。基於PM2.5濃度的時空聚類,咱們進一步提出了中國PM2.5濃度的6個分區,其中PM2.5濃度顯示出類似的變異模式,所以能夠實施具體的減排措施。 PM2.5濃度的劃分產量與近期「京津冀地區及其周邊地區2017年大氣污染防治規劃」計劃高度一致,說明PM2國家劃分的可靠性和實際意義。基於時空聚類的5個濃度。本研究的發現和方法爲更好地瞭解PM2.5濃度的時空彙集提供了改善區域空氣質量管理的有用參考。PM2.5的時空聚類研究,利用地理探測器和聚類分析進行分區研究。
環境評估估計,評估和預測天然過程和人類活動對環境的影響。長期生態系統觀測和研究網絡(LTER)是支持環境評估的潛在有價值的基礎設施。然而,不多有環境評估成功地將它們歸入其中。在這項研究中,咱們試圖經過環境評估揭示耦合LTERs的現狀,並經過探索中國生態研究網絡(CERN)目前在區域環境中的做用,探討改善這種耦合所面臨的挑戰。評估。對生態系統和環境相關的官方協議和標準,區域評估和CERN研究的回顧代表,CERN與環境評估的結合具備很大的潛力。然而在實踐中,CERN目前沒有發揮預期的做用。遙感和不按期清單數據仍然是目前區域評估中使用的主要數據來源。致使目前狀況的緣由有如下幾種:(1)跨站點研究不足,未能將站點級變量擴大到區域範圍; (2)因爲缺少數據同化和擴展而致使協議不兼容和數據可用性低致使的數據障礙; (3)現有監測協議中缺少與人類活動有關的指標。出於這些緣由,增強跨站點監測和研究,數據同化和擴大規模是改善LTER與環境評估耦合所需的關鍵步驟。以地點爲中心的長期監測應與普遍的地面調查和遙感相結合,以便在不一樣的環境監測平臺之間創建有效的聯繫,以進行區域評估。還須要修訂當前的監測協議,以包括人類活動及其對生態系統的影響,或將LTER改成長期社會生態研究(LTSER)網絡。評估CERN在區域環境生態評估的做用,很是有意義的一篇文章,事實上來講目前CERN雖然起到了必定做用,但仍未達到預期的生態監測做用。所以對於CERN的改革可能也是迫在眉睫。
城市化破壞和破壞天然棲息地,從而造成一個嵌入城市基質的天然遺蹟系統。城市天然遺蹟(UNR)能夠爲城市地區提供多種生態系統服務。然而,UNR長期提供生態系統服務取決於它們保留支持服務的生態系統過程的能力。因爲來自城市基質的植被能夠在殘餘生態動態中發揮關鍵做用,所以瞭解周圍城市植被對UNR生態系統過程的影響是可持續城市規劃的基礎。在這項工做中,咱們使用多時間和空間尺度方法來評估城市基質的植被模式(即組成和配置)對位於城市中的10個UNR的生態系統過程(即初級生產力)所起的做用。聖地亞哥(智利)。利用一組六個遙感植被指數(1985 - 2010年),咱們分析了UNR初級生產力的時間變化如何與周圍城市基質的植被格局變化相關,並評估了基質社會經濟的潛在做用。這些結果的水平。咱們的研究結果代表,全部UNR的生產力都有所降低,並且這種生產力損失在空間上與周圍城市基質的植被覆蓋變化相關。與基質配置相比,UNR生產率與基質組成的相關性更強。基質組成和UNR生產力之間的相關強度隨着時間的推移而增長,並隨着UNR向內邊緣的距離而減少,這代表基質植被對UNR內生態過程的影響是時間和位置依賴的。基質的社會經濟水平與基質的植被覆蓋呈正相關,但與UNR初級生產力沒有統計學上的顯着相關性。咱們的研究結果代表,城市化引發的城市基質植被變化可能對UNR提供生態系統服務的生態過程產生強烈影響。若是規劃者應該增長這些UNR提供的生態系統服務,那麼這些戰略不只要關注UNR內的植被管理,還要關注周圍城市基質中植被的適當規劃。城市生態的格局(城市基質的植被)對於城市生態系統服務和生態過程的影響研究。城市化致使的植被變化格局對生態過程影響強烈,並且存在鄰域效應,不只僅是城市基質內部,城市周圍的植被也很重要,這也在強調城市整個系統研究的重要性。
城市化的快速進程加重了城市公共服務供需的不平衡。城市公園是最重要的城市公共服務之一,其使用效率已成爲城市規劃的重要指標。所以,必須充分估計其服務區域和影響因素。用於分析城市公園服務特徵的傳統調查數據受到小樣本和高成本的限制。因爲蓬勃發展的信息通訊技術,已經有大量的人類活動數據可使人們瞭解人類的旅行行爲。在這項研究中,咱們分析了一個公園服務區,它被定義爲北京個別公園的影響區,以及影響服務區的因素。首先,使用基於移動電話信令數據的1-SDE估計服務區域。而後使用多元線性迴歸模型分析因素對公園服務區域的影響。結果代表:(1)人口密度,商業設施數量和交通便利等外部因素對公園服務區域有顯着影響; (2)就業場所在工做日對園區服務區域產生積極影響; (3)其餘因素,例如公園設計和公園聲譽,對於工做日和週末,對公園服務區域(不管是標誌仍是重要)都有不一致的影響。在設計公園或進行將來城市規劃時,本研究的結果具備實用價值。基於多源地理數據或者說新的時空大數據——移動電話信令數據來估算公園服務區,分析公園服務區的影響因素,是ICT技術應用於目前地理分析的典型案例。