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巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
地理空间科学技术的冬季学校（...
地理空间科学和技术知识的夏季/冬季学校能力建设计划已被确定为印度可持续经济增长的最重要驱动因素。印度通过其“数字印度”计划采用了新的信息制度来实现可持续经济增长，以支持善政，可持续发展目标和赋予其公民权力。在过去的三十年中，将地理空间技术广泛采用到各个部门中已被证明是应对这些挑战的有效推动者。印度政府的自然资源数据管理系统（NRDMS）的国家地理空间计划（NGP）的能力建设计划倡议，以前的自然资源数据管理系统（NRDMS），通过与各种合作伙伴组织合作，通过各种各样的计划来开发国家地理空间科学和技术发展的国家能力。三个星期的计划正在三个级别（标准），1级（空间思维）和2级。此外，还有一个为期三天的地理创新挑战计划。该计划的目的是与学术界和用户机构合作建立知识和各级治理，并促进创新。地理空间科学和技术的2级夏季 /冬季学校这个三周计划是全国八家机构实施的主题特定的高级培训。为期一周的在线刷新会议将在三周计划开始之前举行。3印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持的21天夏季/冬季学校（第2级），印度政府由国家地理空间计划（NGP）支持通过使用地理空间软件来开发地理空间技术的知识和能力建设。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
世界地理：气候区域，生态系统和生物群落
能源生产沙漠中晴朗的天空和高水平的太阳能是发电的理想选择。摩洛哥的NOOR太阳能电厂是世界上最大的浓缩太阳能（CSP）开采大型石油和天然气储量。例如，沙特阿拉伯拥有第二大石油储备，卡塔尔拥有第三大已验证的天然气储量。两个国家都位于阿拉伯沙漠中。可以转移定居水供应，以使城市在沙漠中生长。例如，埃及的Sharm El Sheikh以其水上运动和水肺潜水而闻名。但是，由于该地区缺乏淡水，两家政府拥有的淡化公司正在运营，需要大量的能量使用。该地区依靠旅游业，因此需要游泳池和酒店的水。该市计划在2045年根据联合国栖息地计划获得无污染的计划。旅游业许多沙漠国家现在正在利用景观来产生游客的收入。活动包括骆驼游乐设施，沙丘越野车和砂板。尽管位于沙漠中，但阿拉伯联合酋长国的迪拜市仍有许多景点。其中包括一个水族馆，一个室内滑雪坡和一个水上乐园。
地理空间技术在军事行动中的应用
摘要 地理空间技术在当今世界产生了重大影响，因为这些技术在解决人类问题方面有更广泛的应用。在全球范围内，军事行动通过多种方法实现其最终目标。然而，多年来，由于军事战争环境的动态性质，一些采用的方法（尤其是在发展中国家）已经过时，因此需要采用新技术。因此，本文的主要目的是研究地理空间技术在现代军事战争中的作用。地理空间技术围绕使用遥感、地理信息系统、全球定位系统、大数据和地理空间情报等来提供解决地理问题的方法。该研究使用了来自互联网上已发表和未发表作品的二手数据，并采用了描述性方法。研究结果表明，在军事行动中有效应用地理空间技术将使军队能够有效地打击各种形式的犯罪和叛乱。如果在作战行动中充分应用地理空间技术，军队将做得更好。本文的结论是，军队应该在地理空间技术领域培训其人员，以便有效地对抗国家敌人。本文进一步建议，接受过地理空间技术培训的军队人员应被部署到军队和相关民间组织内的适当部门，以充分发挥他们的潜力，造福军队和整个国家。关键词：武装部队、地理空间、GIS、军事、国家建设、战争
植物地理学
我们的目标是解决Apis Labiosa和Apis Dorsata亚种之间的系统发育关系A. d。 Dorsata，A。D。 Binghami和A. d。 Breviligula，几位作者提出了最后两个物种。我们使用用最大似然方法分析的线粒体COX1和COX2基因序列对巨型蜜蜂进行了系统发育分析。在广义上，我们在多萨塔（A. dorsata）内获得了四个进化枝的支持：上面提到的三个亚种或物种，以及来自南部的第四个谱系。但是，我们的分析并未解决四个谱系之间的系统发育关系。在印度存在两个遗传区分开的“ A. dorsata”群体的存在与存在两个空腔巢蜜蜂的存在，即A. Cerana Cerana和A. c。印度（分别是黑山蜜蜂和黄色平原蜜蜂）。这表明过去的气候或地质事件可能暂时将印度人口与亚洲大陆的人群暂时隔离，从而导致分歧，并可能将印度巨人和空腔巢蜜蜂的物种形成，然后是东亚形式对印度的重新殖民化。对这些独特的谱系的认识对于保护计划很重要，因此可以考虑它们的各个分布，生态和迁移模式，因此可以维持它们所代表的遗传多样性。
气候，矿物学和稳定骨料在地理气候梯度沿土壤有机碳动力学
抽象有机物在土壤中的积累被理解为矿物相关（分解，微生物衍生的）有机物与自由颗粒（较少分解的植物衍生）有机物之间的动态。然而，从区域到全球尺度，主要土壤有机碳（SOC）部分的模式和驱动因素尚不清楚，并且与土壤类型之间的子宫遗传学变异保持不佳。在这里，我们将与淤泥和粘土大小的颗粒（S + C），稳定的聚集体（>63μm，SA）和颗粒有机物（POM）相关的SOC与沿着地理气候梯度采样的各种草地表土与颗粒有机物（POM）分开。两种矿物相关的部分（S + C＆SA）对SOC的相对贡献在整个梯度中差异很大，而POM从来都不是主要的SOC分数。稳定的骨料（>63μm）在富含碳 - 富含碳的土壤中成为主要的SOC分数。稳定聚集体中碳的分解程度（>63μm）始终在S + C和POM级分之间，并且没有沿研究梯度变化。相比之下，与S + C分数相关的碳在富含碳 - 贫民土壤中的微生物分解较少。S + C部分中SOC的量与Pedogenic氧化物的含量和质地呈正相关，而与稳定聚集体（>63μM）相关的SOC量与Pedogenic氧化物含量呈正相关，并与温度负相关。我们提出了我们发现的概念摘要，该概念将稳定骨料（>63μm）与其他主要SOC馏分的作用整合在一起，并说明了它们在（土壤）环境梯度之间的重要性变化。
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。