Coding and Paper Letter(二十三)

资源整理。

1.开源项目aom,基于Fotran90编写的水光学蒙特卡洛模型。可以模拟辐射量。

aomc

2.开源项目proSR,一种全新的单图像超分辨率重建方法。

proSR

3.开源项目conditional neural process,条件神经网络的jupyter notebook实现。

conditional neural process

4.如何将自己开发的R包推送到cran上,需要准备的东西。

prepare for cran

5.Python库flask ipywidgets,flask框架里的ipywidgets支持。

flask ipywidgets

6.针对生态学家的贝叶斯数据分析介绍。

bayes course

7.R中关于回归,GLM,混合效应模型和GLMM的wokrshop练习。

glmm course

8.R语言包bayesdfa,bayesdfa与Stan实施贝叶斯动态因子分析(DFA)。

bayesdfa

9.开放交通数据的资源。

opentransportdata

10.R语言包rangeModelMetadata,提供了创建与R中物种范围模型相关的元数据对象的便捷访问。

rangeModelMetadata

11.在Earth Engine IDE中转换和运行代码的工具。

ee loader

12.R语言包backyard,这个包的目标是为Bookdown项目提供可视后台。

backyard

13.R语言包binb,非常适合从LaTeX制作pdf演示文稿,并且还得到Markdown和RMarkdown的支持。

binb

14.地理空间资源链接。

coords

15.夏威夷大学马诺阿分校地质与地球物理系举办的研讨会。

tgif2018

16.R语言包unilur,帮助用rmarkdown编写教程,实践或试卷。

unilur

17.R语言包pRojects,用于创建各类不同的项目,以降低繁琐的项目设置工作。

pRojects

18.R语言包RGLUEANN,一般似然不确定性估计(GLUE)和人工神经网络(ANN)之间耦合的R实现。

RGLUEANN

19.使用开源软件的基本遥感和GIS方法教程(Python或R中的GDAL)。

open geo tutorial

20.R语言包lucCalculus,用于分析土地利用的时空演算改变轨迹。

lucCalculus

21.R语言包rmdWidgets,将Widgets插入到Rmarkdown的html/LaTex文档中。

rmdWidgets

22.R语言包revgeo,使用Google Maps API和Photon API在R中反向地理编码。

revgeo

23.Rmarkdown模板,传统邮件的R bookdown模板。

bookdown mail

24.R语言包portalr,专门从指定的portal获取数据(Chihuahuan沙漠中长期野外场地的啮齿动物,植物,蚂蚁和天气的观测数据)。

portalr

25.XGBoost功能交互和重要性。

xgbfi

26.Tidynomicon:Python程序员R简介

tidynomicon

27.Stan 2.18.0中的多线程和Map-Reduce的一个小案例。

cmdstan map rect tutorial

28.主题为地热的学习资源jupyter notebook。

geothermics

29.Generic Mapping Tools的Python接口以及Generic Mapping Tools。

gmt python

gmt

30.R语言包geobench,放置数据(在发行版中)和代码(用任何语言)来测试性能。

geobench

31.正则化贪婪森林算法。集成树机器学习方法。

rgf

2 Paper:

1.Estimating urban above ground biomass with multi-scale LiDAR/用多尺度激光雷达估算城市地上生物量

背景:长期以来,城市树木因提供生态系统服务(减轻“热岛”效应,抑制空气污染等)而受到重视;最近,城市森林储存大量地上生物量(AGB)的潜力也得到了认可。然而,由于树木的可塑性,高物种多样性以及异质和复杂的土地覆盖,城市地区在评估AGB时面临特殊挑战。遥感,特别是光探测和测距(LiDAR),通过直接测量树木结构,为评估城市AGB提供了独特的机会。在这项研究中,陆地LiDAR测量被用于推导出伦敦卡姆登区的新异速生长,其中包含了城市环境中典型的各种树木结构。使用从墙到墙的机载LiDAR数据集,然后使用新的个体树检测(ITD)方法在整个自治市镇中识别单个树。随后将新的异速生长应用于所识别的树木,产生自治市镇范围内的AGB估计。

结果:Camden的AGB密度估计值为51.6 Mg ha-1,其中林地口袋中的AGB密度最大;陆地LiDAR衍生的AGB估计表明这些区域与温带和热带森林相当。地球LiDAR衍生的最大高度和投影冠面积的多元线性回归解释了树体积的93%的方差,突出了这些指标用于表征不同树形结构的效用。局部推导的异速生长提供了对树木体积的准确估计,而自治市镇的异速生长倾向于过高估计林地区域的AGB。新的ITD方法成功识别了单个树木;然而,由于ITD无法解决表冠重叠,因此与陆地LiDAR相比,AGB被低估了≤25%。蒙特卡罗不确定性分析确定在估算AGB时将木材密度值指定为最大的不确定性来源。

结论:在未来一个世纪,预计全球人口将日益城市化,导致城市土地覆盖面积空前扩大。由于需要碳汇和评估这些地区碳密度的有效工具,城市地区将变得更加重要。使用多尺度激光雷达提供了实现这一目标的机会,提供了城市森林结构和AGB的空间显式图。

LiDAR对AGB的大规模测量已经在森林地区有了很多应用,而针对城市森林AGB的研究还较少,本文就是针对城市内部森林的AGB测度。

2.Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools/2000-2030年全球城市扩展过程及其对生物多样性和碳储量的直接影响

推文

该文章模拟了2000-2030年全球城市扩展过程。然后基于模拟结果,分析了城市扩展过程对自然栖息地、生物多样性以及碳储量的影响。详情可以见上面的推文,PNAS的雄文。城市扩张的模型以及造成的环境效应值得关注。