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World File Search System土地覆盖
气候变化分析中的数据科学和...
- 监视森林砍伐和土地覆盖动态： - 从空间中：超级计算机处理使用卫星捕获的不同土地覆盖物上的图像，以确定土地的变化覆盖植被损失和随后的城市增长。已部署了经过识别森林砍伐的培训的随机森林技术已经能够提供有助于制定措施遏制森林枯竭的数据。- 森林碳库存估计 - 应用数据科学，可以通过查看远程感知和现场数据来评估森林在碳固存中产生的可能影响，这对启动和维护碳信用额特别有用。可再生能源优化：
干旱环境杂志 - 保护区
由于自然资源过度利用，砍伐和燃烧农业和木炭生产，森林砍伐在过去的几十年中在马达加斯加的西南部加速了。为了提供可持续森林管理的信息，我们评估了经常用于木炭生产的木本物种的生物量可用性。进行了半结构化家庭访谈（N¼63），以收集有关木炭生产活动的信息，并确定用于此活动的物种。将簇抽样方法应用于库存木质物种，并测量DBH，总高度和冠直径。木材生物量和木材体积估计的异形方程是针对甲呈acacia bellula（n¼20），阿拉科菌（n¼18），白化菌（N¼17），cedrelopsis spp的。（n¼13）和混合物种（n¼43）。完全发现68种用于木炭生产。观察到DBH，总高度和木材生物量之间的高相关性（R 2在0.78和0.99之间变化）。 木材生物量随着定居点的距离而增加，并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。 总体而言，村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量，这主要是由于人为的活动，例如木炭生产。 ©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。观察到DBH，总高度和木材生物量之间的高相关性（R 2在0.78和0.99之间变化）。木材生物量随着定居点的距离而增加，并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。总体而言，村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量，这主要是由于人为的活动，例如木炭生产。©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。
风蚀研究与模型的标准方法...
本文件的目的是定义风蚀研究和模型开发的标准方法，作为国家风蚀研究网络的一部分。该网络有三个总体目标：（1）提供数据以支持了解不同土地利用和土地覆盖类型以及不同管理实践的风蚀率，（2）支持开发全土地风蚀模型作为管理风蚀及其影响的决策支持工具（图 1），以及（3）鼓励网络和研究界合作解决这些研究挑战。使用这些标准方法的研究将增加对管理和模型开发所必需的风蚀过程的理解。这些数据将有助于建立预计将成为最大、地理分布最广泛的风蚀模型校准标准化数据库（https://winderosionnetwork.org）。
第二章的碳状况和碳固执潜力
摘要在全球估算了草原的土壤碳（C）池和潜在的土壤C隔离。该研究基于有关土地覆盖和土地使用，土地退化，保护区，土壤资源和气候的最新全球数据。人口统计数据集成在地理信息系统（GIS）环境中，以计算潜在的人均隔离，并估计人们在使用土地进行生计的同时，人们参与缓解隔离方案。该研究确定的主要瓶颈是必须在全球范围内进行与草地管理和退化有关的总假设。数据库和相关的发射仿真工具可以在不同政府间的气候变化面板（IPCC）报告层，具体取决于本地派生数据的可用性。
农林业用于改善土壤物理，化学和生物学特性
摘要：将森林植被纳入农业可确保自然资源保护和较高的碳封存。由于更好的土地覆盖管理，农林业系统中的土壤和径流损失减少了。在农作物之间种植树木或灌木后，土壤肥力逐渐改善。农林业系统中的土壤和水分流失减少可保护土壤质量和生育能力。连续的垃圾倒倒和根生物量增加农林业系统中的土壤碳含量，并改善了土壤物理，化学和生物学特性。系统效率提高了农林业的效率，反过来又提高了农业的生产力和可持续性。碳固化发生在农林业的较高水平上，这可能是最佳的气候变化选择。
ทางชีวภาพ-（生物多样性足迹）
目前，一年中危机中的多样性情况生物学。 div>2016的生物体比一年中的生物减少了68％（B.E. div>1970）1具有人类活动中人类生物的灭绝率，其高于10,000至10,000倍。因此，生物多样性是应考虑的重要问题之一。为了开展业务A -A-是必要的，必须通过人类活动来依靠生物资源，这是损失的原因。生物多样性是一种变化。土地覆盖，栖息地分裂的划分）（不可持续的收获）气候变化和污染。这些原因正在增加人口数量。除了对资源和能源的需求更多，尽管对生物多样性的影响的分析很困难，但应该执行这项工作，因为它表明了责任下的业务运营 div> div>
机器学习授权地理信息系统：前进的空间分析和决策
在这个技术创新时代，机器学习技术与地理信息系统（GIS）的整合已成为一种用于空间分析和决策的变革性方法。此摘要探讨了机器学习与GIS之间的协同作用，突出了它们从空间数据，自动化分析过程并增强预测性建模功能的新见解的综合潜力。通过利用机器学习算法，例如神经网络，随机森林和支持媒介机，GIS从业人员可以更有效地解决复杂的空间挑战，从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应。通过案例研究和示例，该摘要证明了机器学习在GIS中的实际应用，这说明了其在促进我们对空间现象的理解中的作用，并为跨不同领域的基于证据的决策提供了信息。随着该领域的不断发展，拥抱机器学习的融合和GIS具有巨大的希望，可以释放空间分析的全部潜力并塑造更可持续和弹性的未来。说明性案例研究和示例展示了机器学习在GIS跨不同领域的实际应用。从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应，机器学习算法提供了多功能解决方案，以应对各种空间挑战。通过利用机器学习与GIS之间的协同作用，我们可以为通往更具数据驱动，知情和公平世界的途径绘制道路。通过机器学习和GIS的融合，研究人员和从业人员获得了对复杂空间现象的前所未有的见解，使他们能够做出数据驱动的决策，这些决策既可以知情又可以采取行动。展望未来，机器学习和GIS的融合具有巨大的希望，可以促进我们对空间动力学的理解并塑造更可持续和韧性的未来。随着该领域的不断发展，采用这种跨学科方法对于释放空间分析的全部潜力，促进创新以及应对本地，地区和全球规模的紧迫社会挑战至关重要。
gbe使用
2020后全球生物多样性框架的第一个目标是增加“自然生态系统的区域，连通性和完整性”，在该区域被定义为“生态系统的组成功能，结构和空间成分”。有限的数据可用于评估生态系统完整性（通常也称为生态系统条件），而简单的指标（例如栖息地损失通常用作代理）。南非是生物多样性映射的区域领导者，在其国家生物多样性评估报告中指出，“栖息地损失是对生态状况的一种简单衡量，使用土地覆盖变化数据集可靠地收集了生态状况，但是，我们衡量衡量栖息地修饰和估计生态系统状况的细致型生态系统的能力存在一个重大差距。 对于土地用途而言，这一差距尤其有问题，而土地用途与转变的土地覆盖率（例如Rangelands） - 非洲最大的土地用途之一。 数据集可用于将土地使用量表转换为生态系统条件的细微形式，例如通过映射生物多样性完整性指数2并随着时间的推移监视其变化。南非是生物多样性映射的区域领导者，在其国家生物多样性评估报告中指出，“栖息地损失是对生态状况的一种简单衡量，使用土地覆盖变化数据集可靠地收集了生态状况，但是，我们衡量衡量栖息地修饰和估计生态系统状况的细致型生态系统的能力存在一个重大差距。对于土地用途而言，这一差距尤其有问题，而土地用途与转变的土地覆盖率（例如Rangelands） - 非洲最大的土地用途之一。数据集可用于将土地使用量表转换为生态系统条件的细微形式，例如通过映射生物多样性完整性指数2并随着时间的推移监视其变化。
气候变化人工智能数据集愿望清单
描述：具有全球覆盖范围和不同（粒度）时间片的各种空间和光谱分辨率的卫星（和/或航空）图像。这些数据在农业（土壤成分、作物产量和作物类型检测）、森林和高风险生态系统监测（树高/类型和土地覆盖估计）、城市（建筑物高度估计）、能源（风力涡轮机和太阳能电池板定位）以及跨行业（甲烷、二氧化碳和一氧化二氮测量）中有着广泛的应用。不同的应用需要不同的空间、光谱和时间分辨率以及不同类型的标签。例如，对于能源、建筑和运输领域的许多监测应用，空间分辨率更为重要，并且经常使用非常高分辨率的 RGB 图像。光谱分辨率对于植被和土地利用等更为重要。