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地图与神话 - ASPRS
摘要 无论是发达国家还是发展中国家，许多地区都缺乏有效支持环境规划、资源管理和公共政策决策所需的空间精确数据。地图数据缺乏的原因有很多。制图既不容易，也不便宜。这涉及国家安全和国家主权问题。我们需要重振和扩大我们的制图计划，使其以国家为重点，但范围却覆盖全球。让民间机构在全球制图方面发挥主导作用也至关重要。我们需要努力打破阻碍地图信息开放流动的障碍，筹集所需资源来填补空白，并支持增加制图和空间分析研究资金的努力。如果我们想要更好地理解这个快速变化的世界，就必须这样做。简介 需要空间精确的全球数据的问题不胜枚举。生物多样性、人口统计、森林砍伐、沙漠化、淡水和贫困都很重要（Htun，1993 年）。生态系统健康、人类健康、空气质量以及美国涉及的所有主要问题也很重要。全球变化研究计划（USGCRP，1993 年）。当今阻碍这些问题研究和应用导向研究的一个主要因素是，世界上许多地区没有足够的地图。根据规模、主题内容和时效性，发达国家和发展中国家的情况都一样。很多人觉得这很难相信。我们常常认为我们需要的地图是存在的，包含我们寻求的信息，是准确的，并且是最新的。但是，我们必须提醒自己，信息在收集时就已经过时了，而根据这些信息绘制的地图对于某些类型的研究来说，其实用性有限。有些地图信息比其他信息更容易过期，例如大陆轮廓与森林砍伐。数据的价值很多时候与其时效性有关。制图是一项重要、复杂、昂贵且耗时的任务，我们认为，我们目前没有以可接受的方式执行这项任务。本文中使用的“地图”一词指数字和纸质（模拟）产品。“科学质量”一词用于“地图”不仅仅指标准化的基础制图产品，例如美国地质调查局 (uscs)、国家测绘部 (NMD)、按照精确规格编制的 1:24,000 比例、7.5 分钟地形图，还适用于通常称为“地图”的产品，例如图表、草图和/或平面图。
补充：联邦人工智能/人工智能数据收集清单
太平洋区域海洋利用地图 (PROUA) 项目是美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 和海洋能源管理局 (BOEM) 之间的创新合作，旨在记录夏威夷沿海社区在各种典型人类活动和部门中对海洋的使用情况。该项目使用参与式制图技术，提供了一种行之有效、灵活且可扩展的方法，使沿海社区能够考虑人类对海洋规划的准确利用。部落对海洋的利用并没有明确绘制，尽管部落主席和/或其指定代表已正式受 BOEM 邀请参加制图研讨会。部落使用信息的共享取决于每个部落对制图研讨会是否是共享此类信息的合适论坛的判断。研讨会期间共享的任何部落使用信息都纳入了定义的使用类别。因此，地图集数据和地图产品并未明确描述部落使用情况。有关该项目的更多信息，请访问 http://marinecadastre.gov/oceanuses/。
使用GMT和R
摘要：在本文中，我们描述了两种相关的制图数据处理和可视化的脚本方法，这些方法提供了具有不同算法复杂性的日本的2D和3D映射。第一个算法利用通用映射工具集（GMT），该算法被称为基于高级控制台的空间数据处理程序。GMT的模块结合了脚本的功能与地球信息学的各个方面，这对于大型地理空间数据集，多格式数据处理以及2D和3D模式中的映射特别有效。第二算法介绍了R编程语言用于制图可视化和空间分析。此r方法利用“ tmap”，“栅格”，“地图”和“ mapdata”的软件包来建模日本群岛的形态计量元素，例如坡度，山坡，山坡和高程。R的通用图形软件包“ GGPLOT2”用于映射日本的县。这两种脚本方法证明了编程语言与使用脚本进行数据处理确定的制图之间建立的对应关系。，由于它们的数据处理高自动化，因此他们的表现优于几种著名和最先进的GIS方法，用于映射。制图在很大程度上反映了数据科学的最新进展，脚本语言的快速发展以及数据处理方法的转移。这扩展到从传统GI到编程语言的转变。作为对这些新挑战的回应，我们在本文中证明了在映射中使用脚本的优点，这些优点包括可重复性和脚本在类似作品中的可观适用性。
预测森林的机器学习技术
Gurunanak机构技术校园，海得拉巴，Telangana，印度摘要：自然资源计划是任何社会的重要方面。 知道森林覆盖类型是开发生态系统管理的森林土地之一。 应仔细注意生态系统中发生的任何变化，以避免进一步的损失。 该模型有助于注意到由于严重的洪水或影响森林土地的任何其他灾难而发生的变化。 一种机器学习算法用于使用制图变量预测森林覆盖类型。 该方法是使用诸如斜面，坡度，土壤类型，荒野区域等制图变量预测森林覆盖类型等。 使用各种数据挖掘技术，例如决策，随机森林，回归树和梯度提升机，用于预测森林覆盖类型。Gurunanak机构技术校园，海得拉巴，Telangana，印度摘要：自然资源计划是任何社会的重要方面。知道森林覆盖类型是开发生态系统管理的森林土地之一。应仔细注意生态系统中发生的任何变化，以避免进一步的损失。该模型有助于注意到由于严重的洪水或影响森林土地的任何其他灾难而发生的变化。一种机器学习算法用于使用制图变量预测森林覆盖类型。该方法是使用诸如斜面，坡度，土壤类型，荒野区域等制图变量预测森林覆盖类型等。使用各种数据挖掘技术，例如决策，随机森林，回归树和梯度提升机，用于预测森林覆盖类型。
如何保护美国西部的野生动物迁徙
本报告基于怀俄明大学怀俄明州迁徙计划和俄勒冈大学地理系信息图形实验室多年的开创性工作，如果没有以下人员的重大贡献，本报告不可能完成：美国地质调查局、怀俄明州鱼类和野生动物合作研究部的研究生物学家、怀俄明大学动物学和生理学系教授 Matthew J. Kauffman；怀俄明大学动物学和生理学系 Knobloch 迁徙生态学和保护教授 Jerod A. Merkle；西部生态系统技术公司的研究生物学家和项目经理 Hall Sawyer；以及怀俄明州迁徙计划的作家兼电影制片人 Gregory Nickerson。制图和数据可视化由俄勒冈大学信息图形实验室的员工和学生创建，包括制图开发人员 Joanna Merson；制图项目经理 Alethea Steingisser；学生制图师 Lucy Roberts 和 Ian Freeman；以及执行董事 James E. Meacham。还要感谢摄影师 Mark Gocke 和 Joe Riis 允许使用他们的图片；以及 ECO-resolutions 首席高级生态学家 Julia Kintsch。
乌克兰：太阳能和风能评估 1
[R]E Space 方法论是“一个地球气候模型” (OECM) 方法论的一部分。GIS 制图用于确定乌克兰的可再生能源资源（太阳能和风能）。它还用于对地理和人口参数以及可用于制定情景的可用基础设施进行区域分析。制图是使用 ESRI ArcGIS10.6.1 软件进行的，该软件允许进行空间分析并绘制结果。它用于分配太阳能和风能资源以及七个建模区域的需求预测。人口密度、电力基础设施的可及性和经济发展预测是针对乌克兰未来能源状况进行区域特定分析的关键输入参数，以明确对额外电网容量和/或微电网的要求。
座谈会“定性和定量...
Sheena Fee Bartscherer（柏林的Robert K. Merton科学研究中心 /洪堡大学）复制为社会运动 - （国际）行为，社会和认知科学的（国际）复制计划的制图< / div>