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地理信息系统 (GIS) 研究 | NC OSBM
执行摘要 “随着劳动力获得数字化赋权，GIS 数据库中组织的地理空间数据对于大多数企业（无论是私营企业还是公共企业、营利性企业还是非营利性企业、制造业、零售业和服务业）的运营功能至关重要。全面、准确且最新的全州 GIS 数据库将提高北卡罗来纳州企业的运营效率，从而提高其生产力和该州的经济”。上述引述来自 McKim and Creed 总裁 Herb McKim，该公司是一家总部位于北卡罗来纳州、为多个州提供服务的工程、测量和建筑公司，他谈到了本研究的一个关键目标，即提供建议，使有效的 GIS 治理和基础设施能够促进全州 GIS 数据库的发展。这一目标只有通过各级政府、大学、公用事业和私营部门的协作和合作才能实现。地理信息系统 (GIS) 结合了各层数据，提供特定位置所需的信息，为州和地方机构提供极其强大和关键的决策工具。使用 GIS 做出决策的示例包括：交通部 (DOT) 规划高速公路和了解环境影响、生物学家绘制全州传染病的传播情况、犯罪控制和公共安全确定如何最好地将应急人员加速到事故或犯罪现场以及立法者做出重要的区域界线决策。以空间方式显示位置数据 1 并叠加关键决策数据元素 2 可以做出更快、更好和更明智的决策，从而通过优化服务交付为纳税人节省开支，在许多情况下还可以挽救生命。GIS 的力量和价值不仅仅在于“地图制作”；它通过分析各种数据层 3 来体现变量的相互依赖性。这种权力还来自于将不同级别的政府聚集在一起，以便更有效地解决问题。北卡罗来纳州议会认识到 GIS 的重要性，并提供了法定权力来建立地理信息协调委员会 (GICC) 4 。这使得北卡罗来纳州在全国范围内成为全州 GIS 协调和治理成熟度方面的领导者。GICC、地理信息与分析中心 (CGIA) 5 和 NC OneMap 6 GIS 数据交换中心的现有结构以及北卡罗来纳州在国家 GIS 中的积极参与
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政府、行业和科学家早已认识到地球观测 (EO) 作为支持社会许多部门的信息来源的至关重要性。地球观测（来自卫星、机载和现场传感器）提供有关大气、海洋、海岸、河流、土壤、农作物、森林、生态系统、自然资源、冰雪和建筑基础设施及其随时间变化的准确可靠信息。地球观测计划是全球最大的卫星应用投资，各国政府通常通过其国家航天局进行卫星应用，认识到其应对气候变化、水资源供应、粮食安全、自然灾害减轻、安全可靠的运输、能源和资源安全、农业林业和生态系统、海岸和海洋、健康问题和国家安全等重大挑战的能力。
COVID-19 疫苗接种的行为和社会驱动因素的地理异质性
结果：截至 2021 年 12 月，全国范围内至少接种 1 剂 COVID-19 疫苗的覆盖率为 79.3%，地理分布存在很大差异。未接种疫苗但可能接种 COVID-19 疫苗或不确定接种疫苗的人数比例最大的地区位于东南部和中西部（卫生和公共服务部第 4 和第 5 区）。这两个地区对 COVID-19 的担忧和对疫苗重要性的信心都有类似的时间趋势，尽管东南部在 2021 年 12 月对疫苗安全性的信心特别低，佛罗里达州最低（5.5%），北卡罗来纳州最高（18.0%）。未接种 COVID-19 疫苗的行为和社会驱动因素最强的相关性是 COVID-19 疫苗重要性的信心较低（调整后的患病率 = 5.19，95% CI = 4.93，5.47；东北部、西南部和山区西部最强，东南部和中西部最弱）。其他行为和社会驱动因素的疫苗接种相关性也因地区而异。
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各国政府、业界和科学家早已认识到地球观测 (EO) 作为支持社会许多部门的信息来源的至关重要性。地球观测（来自卫星、机载和现场传感器）提供有关大气、海洋、海岸、河流、土壤、农作物、森林、生态系统、自然资源、冰雪和建筑基础设施及其随时间变化的准确可靠信息。地球观测计划是全球各国政府在卫星应用方面最大的投资——通常通过其国家航天局——认识到这些卫星有能力应对气候变化、水资源供应、粮食安全、减轻自然灾害、安全可靠的运输、能源和资源安全、农业林业和生态系统、海岸和海洋、健康问题和国家安全等重大挑战。
地理信息系统 (GIS) 在交通和气候变化中的应用
报告说明和致谢 位于马萨诸塞州剑桥的美国运输部 John A. Volpe 国家运输系统中心 (Volpe Center) 为联邦公路管理局 (FHWA) 规划办公室准备了此报告。项目团队由技术创新和政策部的 Jessica Hector-Hsu 和 Valarie Kniss 以及交通规划部的 Ben Cotton 组成。FHWA 规划办公室的 Mark Sarmiento 和 FHWA 基础设施办公室的 Chris Chang 负责项目监督。项目团队审查了相关文献，并对地理信息系统 (GIS) 和交通资产管理 (TAM) 应用程序进行了互联网扫描，以确定潜在的案例研究。随后，项目团队采访了附录 C 中列出的公共机构的联系人。本文介绍的案例研究基于这些电话讨论和受访者提供的补充材料。采访联系人审查了案例研究草案的正确性和清晰度，并根据需要提供了更多信息。Volpe 中心项目团队感谢来自全国各地的组织为本报告做出贡献的工作人员。他们慷慨地提供的时间对于准备文件至关重要。
使用地理信息系统进行地形分析和预测建模
目录 页码 标题页 .................................................................................................................... i 摘要 ................................................................................................................................ ii 致谢 ................................................................................................................................ iii 表格列表 ...................................................................................................................... vii 插图列表 ...................................................................................................................... viii 第一章 引言 ............................................................................................................. 1 参考文献 ............................................................................................................. 6 第二章 基于激光雷达的景观尺度地形形状指数计算 GIS 模型 ............................................................................. 9 摘要 ............................................................................................................. 9 引言 ............................................................................................................. 10 方法论 ............................................................................................................. 12 结果 .............................................................................................................
地理信息系统 (GIS) 在交通和气候变化中的应用
报告说明和致谢 位于马萨诸塞州剑桥的美国运输部 John A. Volpe 国家运输系统中心 (Volpe Center) 为联邦公路管理局 (FHWA) 规划办公室准备了本报告。项目团队由技术创新和政策司的 Jessica Hector-Hsu 和 Valarie Kniss 以及交通规划司的 Ben Cotton 组成。FHWA 规划办公室的 Mark Sarmiento 和 FHWA 基础设施办公室的 Chris Chang 负责项目监督。项目团队查阅了相关文献，并在互联网上扫描了地理信息系统 (GIS) 和交通资产管理 (TAM) 应用程序以确定潜在的案例研究。项目团队随后与附录 C 中列出的公共机构联系人进行了访谈。本文介绍的案例研究基于这些电话讨论和受访者提供的补充材料。访谈联系人审查了案例研究草稿的正确性和清晰度，并根据需要提供了补充信息。Volpe Center 项目团队感谢来自全国各地的组织为本报告做出贡献的工作人员。他们慷慨地提供的时间对于准备该文件至关重要。
GIS 4123C：GeoAI – 地理人工智能（3 个学分）
David Keellings 博士 T 10:40-12:35 R 11:45-12:35 3006 Turlington Hall 2023 年春季办公时间 星期三晚上 10:00 - 12:00，其他时间仅限预约 办公室：3117 Turlington Hall 电子邮件：djkeellings@ufl.edu 注意：为获得最佳效果 - 利用办公时间。如果您在学习课程时遇到困难，请尽早来找我，以便我为您提供帮助。课程描述 学生将学习 GeoAI 的基本概念和广泛使用的方法。地理与人工智能的融合，或 GeoAI（空间数据科学的一个子领域），为解决自然环境和人类社会中的各种地理空间问题提供了新颖的方法。所有实验室都将使用真实世界的地理空间数据进行动手实践，以解决诸如线性模型、基于树的方法、空间交叉验证、超级学习、深度学习和可解释人工智能等人工智能主题。学生将受益于探索物理和社会数据集的混合以及利用 UF 的超级计算机 HiPerGator 进行分析任务的作业。本课程将整合物理和社会科学的观点，以确定和描述什么是地理人工智能，我们可以使用这些工具回答什么样的问题，以及如何将它们应用于现实世界的数据。学生学习目标 本课程的主要目标是培养学生对地理人工智能的原理、技术和应用的知识和理解。指定的练习促进了“动手”理解方法，以及探索和创造的具有挑战性的途径。具体来说，课程目标是让学生能够：
利用机载激光扫描进行地理信息生产研究
在知识型、信息化的21世纪，获取和管理准确的信息至关重要。政府从1995年开始实施地理空间信息（第一个国家地理信息系统实施计划），并实施了第二阶段NGIS计划。特别是，NGI（国家地理研究所）实施了核心的国家框架数据，并计划将这些数据提供给各个地方政府、私人和研究机构。摄影测量用于数字测绘、正射影像制作和数字高程数据构建。当前的数字摄影测量在降低成本、提高操作效率、自动化和结果一致性方面具有优势。然而，数字摄影测量的使用精度较低，特别是在低纹理区域、建筑区的数字高程数据自动化处理中。在这一地区，发现了很多地貌位移，并且有很多阴影区。为了解决上述摄影测量问题，并自动生成数字高程数据，人们做出了许多努力。这项工作的主要成果是 LiDAR（光探测和测距）系统。LiDAR 也称为 ALMS（机载激光测绘系统）。ALMS 的实际开发始于 1980 年代后期，并于 1990 年代中期投入商业应用。在商业产品问世后，人们不断努力提高性能、提高精度、改进数据处理和应用程序，为 ALMS 的使用铺平了道路。本研究涉及当前的 ALMS 技术、与以前数字高程数据的比较和分析、国内引进的适宜性、改进 ALMS 操作过程的方法、提高精度的技术以及如何将 ALMS 构建的数据应用于 NGIS 实施。
baumannii vieuvirus噬菌体的丰度和多样性的地理变化
病毒是地球上最丰富的生物学实体（Breitbart和Rohwer，2005年）。噬菌体或噬菌体，特别是感染了脑原生物的微生物。这些噬菌体通过裂解循环复制，裂解循环是典型的有毒噬菌体的，或以预言整合到宿主基因组中，或者在宿主细胞质中复制为质粒（Piligrigimova等，2021）。综合噬菌体基因组（预言）与宿主染色体一起复制，并通过细胞分裂从初始感染细胞转移到其后代（Maurice等，2013）。整合到细菌染色体中可以改变宿主表型，并将新基因和功能引入细菌代谢库中（Ramisetty和Sudhakari，2019年）。预言编码负责抗生素耐药性和/或毒力因子的基因（Costa等，2018; Kondo等，2021;López-Leal等，2020;Piña-González等，2024，2024），为其细菌宿主提供适应性益处（Li et al。