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Sub3DNet1.0：区域尺度三维地下结构测绘的深度学习模型
摘要：本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型结合了联合自编码器和对抗结构，用于从二维地表观测数据进行三维地下测绘。该方法被用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古河谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用地表地形作为二维输入，使用航空电磁 (AEM) 得出的古河谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络在 99% 的训练域内平方误差 < 0. 10，在 93% 的验证域内平方误差 < 0. 10，表明它在重建训练区域以外的三维古河谷模式方面是可靠的。本研究设计的神经网络结构和训练算法由于其通用结构，具有广泛的应用潜力，可以从二维地表观测数据构建三维地质特征（如矿体、含水层）。
AIA 树木栽培影响评估 AMS 树木栽培方法说明 AOD 高于地表基准 AONB 杰出自然美景区 AQMA 空气质量
AIA 树木栽培影响评估 AMS 树木栽培方法说明 AOD 高于地表基准 AONB 杰出自然美景区 AQMA 空气质量管理计划 ATC 空中交通管制员 BCKLWN 金斯林和西诺福克自治市议会 BCN 违反条件通知 BNG 生物多样性净增益 BS 英国标准 CA 保护区 CCTV 闭路电视 CHZ 沿海危险区 CIL 社区基础设施征费 CLEUD 现有合法使用或开发证书 CLOPUD 拟议合法使用或开发证书 CRM 碰撞风险建模 CS 核心策略 CSH 可持续住宅规范 CSNN 社区安全和邻里滋扰 CTMP 施工交通管理计划 CWS 县野生动物保护区 D 和 A 设计和访问声明 DDA 残疾歧视法 DEFRA 环境、食品和农村事务部 DISC 解除条件 DMPP 发展管理政策计划 DS 设计声明 EA 环境署 EBR 经济效益报告 EIA 环境影响评估 EN 执行通知 EVC 电动汽车正在充电
环境局 - 英格兰国家洪水和沿海侵蚀风险管理策略
的可持续排水系统（SUD）来管理考虑水量（洪水），水质（污染）生物多样性（野生动植物和植物）和便利性的地表水的方法，共同称为可持续排水系统（SUDS）。suds模仿性质，通常将降雨靠近降落。suds可以设计用于运输（输送）地表水，在进入水道之前缓慢向下（衰减），它们提供了将水存储在自然轮廓中的区域，可用于使水浸泡（浸润）进入地面或从地表水中蒸发并从地表水中蒸发并从植被中丢失或转移（已知蒸发）。
文章 茂密森林覆盖下机载激光扫描 (ALS) 数据的地面插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现总体精度方面的性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度会影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
城市热岛（GEO-...）的地热能潜力
（提议人：Eloisa Di Sipio 博士、Antonio Galgaro 教授）引言 2018 年，欧盟 (EU) 提出了一项长期战略，旨在到 2050 年实现气候中性经济，将全球气温升幅控制在 2°C 以下。在这一框架中，替代能源和可再生能源在城市能源规划中的整合发挥着关键作用。在供暖和制冷领域，浅层地热能 (SGE) 的利用是化石燃料的一个重要替代品。事实上，人类对城市地区气候变化的影响是巨大的。城市化改变了土地的热特性，改变了地表的能量预算，改变了周围的大气环流特征，产生大量的人为废热，并导致城市环境系统的变化。城市化对热环境的影响通常被称为城市热岛 (UHI) 效应，其对地下温度 (T) 和环境的影响仍不太了解。多项研究证明，城市发展可能会使复合城市景观的地表温度显著升高（2-5°C），因为建筑物、沥青和混凝土表面的年平均地表温度高于草地和裸露土壤。现有技术地下水，尤其是浅层地下水，从地表获得或损失热量，而地表的年平均温度受气候变化和土地利用的控制。在这方面，必须考虑地表空气 (SAT)、地下 (SST)、地表 (GST) 和地下水 (GWT) 温度变化的长期趋势和季节性循环。随着地球表面的 T 波动向下扩散，其幅度随深度呈指数减小。地下引起的大规模热异常称为地下城市热岛 (SUHI)。钻孔 T 剖面通过特征趋势揭示了累积的能量，其中城市加热导致 T 向地表增长。异常的城市 GST 异常既向上传播到大气中，又向下传播到地下。随着全球城市化以前所未有的速度增长，我们迫切需要提高对 SUHI 及其环境、社会和经济后果的认识。随着人们对地热利用的兴趣日益浓厚，储存在城市含水层中的多余热量被认为是空间供暖和制冷的有吸引力的热库。这对于高度城市化的城市来说确实很重要，因为与周边乡村相比，这些城市的供暖需求更高。高效、可持续地开采如此大量的能源不仅可以满足城市地区的部分能源需求，而且还可以在减缓城市变暖方面发挥积极作用，因为可以减少温室气体排放。目标“城市地热能潜力”的总体目标：“城市规模浅层城市地下资源利用 (GEO-URB)”项目旨在确定帕多瓦城市地区的地热能潜力。将区分影响 SUHI 的长期自然热量成分和人为热量贡献。具体目标是
2009 年洪水风险管理（苏格兰）法案
FRM 战略和 LFRMP 必须为潜在脆弱区域 (PVA) 的洪水风险管理（包括地表水洪水风险）设定目标，并确定实现这些目标的最可持续措施。FRM 战略和 LFRMP 中的目标和措施必须考虑到所有洪水来源，包括地表水管理和城市排水。本指南中描述的地表水管理规划流程目前被认为是最佳实践，通过该流程可以确定管理城市排水和地表水洪水风险的最可持续措施。预计 FRM 战略和 LFRMP 将确定制定地表水管理计划 (SWMP) 作为管理地表水洪水风险的一项措施。部长指导 3
发射率光谱与温度分离算法...
尽管成像光谱技术是环境数据采集、分析和建模的有力工具，但热红外遥感的应用和研究还不够完善。随着遥感技术的发展，越来越多的单光谱或多光谱传感器卫星被发射，热红外数据受到越来越多的关注。从热红外数据中反演的发射率和温度对于科学研究和业务应用具有极其重要的意义。地表发射率是一个重要参数，发射率光谱通常用于区分目标特征和解释特征。地表温度是理解地表过程的重要参数。通过测量与特定景观和生物物理成分相关的地表温度，然后将地表温度与特定景观现象或过程的能量通量关联起来（sobrino，