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資源整理

• 1 Coding：
• 2 Paper:

1 Coding：

1.Python工程，使用networkx，geopandas，mplleaflet在地圖上可視化網絡流。

map-network

2.R語言包rsample, 用于創建和匯總不同類型的重采樣對象的類和函數。

rsample

3.R語言包lomm，lomm軟件包為透明且可重現的工作流程，獲取和處理空間（地球觀測）數據提供了完整的工具鏈。 它為景觀生態問題提供了一種基于證據的方法。

lomm

4.R語言包deckard，它為Uber剛剛開源的deck.gl數據可視化框架提供了一個接口。它允許用戶：

• 從R交互式渲染數百萬個點。
• 在瀏覽器中可視化數據，無需專門的軟件即可提供富有表現力的可視化。
• 使用矢量tilesets而不是raster tilesets。
• 創建非地理空間數據的自定義可視化。

deckard

5.R語言包googleway,提供訪問各種Google Maps API的機制，包括從R繪制Google Map并使用形狀和標記覆蓋它，以及從地點，方向，道路，距離，地理編碼，高程和時區API檢索數據。

googleway

6.將深度神經網絡中的一些模型 進行統一的圖示，便于大家對模型的理解。

AlphaTree graphic deep neural network

7.精選的ETL（提取，轉換，加載）框架，庫和軟件的精選列表。ETL是大數據的關鍵一步。

awesome-etl

8.Chawanda等人，2018年EMS中提出的用于建立SWAT模型的自動化工作流程。

2018 Chawanda etal EMS

9.Python項目Urbansprawl。urbansprawl項目提供了一個開源框架，用于使用開放數據計算空間城市蔓延指數，評估城市蔓延。 它使用OpenStreetMap（OSM）數據來計算其蔓延指數。并使用開放數據進行分解人口估計（降尺度）

urbansprawl

10.微軟開源項目DMTK。分布式機器學習工具包。

• DMTK框架（Multiverso）：用于分布式機器學習的參數服務器框架。
• LightLDA：用于大規模主題建模的可擴展，快速和輕量級系統。
• LightGBM：LightGBM是一種基于決策樹算法的快速，分布式，高性能梯度增強（GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名，分類和許多其他機器學習任務。
• 分布式字嵌入：在multiverso上實現的字嵌入分布式算法。

DMTK

11.Python書籍。又名“黑客貝葉斯方法”：介紹貝葉斯方法+概率編程與計算/理解 - 第一，數學 - 第二觀點。 全部都是純Python）。

Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

12.R語言包stplanr,

stplanr

13.Python庫pygwr，Python中的地理加權回歸（GWR）。

pygwr

14.R-Shiny工程GWR。

GWR

15.R語言包lidR，用于林業應用的機載激光雷達數據處理和可視化的R包。

lidR

16.R語言包gwrr，適合使用診斷工具的地理加權回歸模型。

gwrr

17.R語言包spnetwork,地理空間網絡分析包，使用SpatialLines作為網絡的edge。

spnetwork

18.UrbanSim的新版本，一個為大都市房地產市場建模的平臺

urbansim

19.Python庫folium，Python的Leaflet可視化庫。

folium

20.Python庫spandex，Spandex是一個對pandas的數據框和空間數據進行操作的函數庫。UrbanSim的數據處理和歸集步驟。

spandex

2 Paper:

1.Patterns of local segregation: Do they matter for neighborhood crime?/地方隔離的模式：它們對鄰里犯罪有影響嗎？

本文通過概念化，測量和描述種族 - 種族和經濟狀況的地方隔離，并檢查這些條件與鄰里暴力水平的聯系，擴展了最近關于城市犯罪的隔離空間測量,財產犯罪和空間動態的研究。 該分析基于86個美國大城市樣本中的所有8895個人口普查區域。 使用了包含地方隔離措施的多層次犯罪模型。 結果顯示，除了城市層面和鄰里特征外，白黑區域隔離與較低的暴力和財產犯罪有關。 相比之下，高收入家庭的低收入地方隔離與較高的犯罪，特別是鄰里暴力有關。犯罪地理學近年來更為關注的都是鄰里模式的小尺度犯罪研究。值得學習。

2.China’s response to a national land-system sustainability emergency/中國對國家土地系統可持續發展突發事件的響應

由景觀生態領域大牛鄔建國老師參與的一個研究。具體的中文介紹見此。可以說可持續科學當下是一個研究熱點，同時這個學科又需要跨學科合作。

3.Urbanization-induced population migration has reduced ambient PM2.5 concentrations in China/中國城市化引起的人口遷移降低了人們對PM2.5暴露的濃度

去年11月在廣州參加景觀生態研討會的時候，生態中心的韓立建老師也有類似的研究。非常有意思的主題。

4.Estimation of ultrahigh resolution PM 2.5 concentrations in urban areas using 160 m Gaofen-1 AOD retrievals/使用160 m Gaofen-1 AOD反演估算城市地區的超高分辨率PM 2.5濃度

發表于遙感領域Top期刊Remote Sensing of Environment的一篇關于PM2.5反演的文章。這項研究中，主要使用新的AOD數據估算每日PM 2.5濃度，其中通過Gaofen-1（GF）寬視場（WFV）反演的160 m空間分辨率以及嵌套線性混合效應模型和來自的輔助變量來自天氣研究和預報（WRF）氣象模擬數據。該實驗在武漢，北京和上海進行，近年來遭受嚴重的大氣細顆粒污染。所提出的模型對于GF和中分辨率成像光譜儀（MODIS）都表現良好，具有輕微的過擬合和很小的空間自相關。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Coding and Paper Letter（六）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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