來荷蘭以後第一次更文。還是熟悉的資源整理欄目！提前給大家拜個早年。
1 Coding:
1.R語言包rgee，Google Earth Engine的R接口。非官方庫，從實現上來看，其實是藉助R調用Python。
2.任何一個城市的道路可視化，在微博上已經先看到的一個可視化案例。數據來源OSM。
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3.一個蠻有意思的R語言空間製圖項目，用R在給定的紙張大小下繪製一幅投影地圖，輸出pdf。
4.一個小案例關於bookdown和Rmarkdown的。可以直接在本地編譯生成pdf也可以在線看。
bookdown github actions netlify
5.Latex的簡歷以及求職信模板，可修改。
6.LLVM項目是模塊化和可重用的編譯器及工具鏈技術的集合。
7.美國本土地區100m空間分辨率的土壤屬性與土壤類別圖。
8.Python庫ddsp，用於微分數字信號處理。
9.R語言包arsenal，這是一個讓統計報告變得更快速簡潔的包，適用大數據量的統計整合。
10.R語言包csasdown，基於bookdown的包，可以用Rmarkdown生成csas的文件。CSAS是加拿大科學顧問祕書處。
11.高效易用的C++ https框架。
12.R語言包ggtextparallelss，就是個加強文字標記的包。
13.Pytorch 101教程系列。
14.關於shiny的開源電子書，我想合適的翻譯應該是shiny大師養成記。
15.加州伯克利2020春季課程地層與地球史。
16.Jupyter的leaflet.js的插件。
17.R語言包geodaData，使用R獲取geoda的數據集。
18.RStudio的Mojave Dark主題。
19.自動微分手冊
20.R語言包ps，可以用於查詢和操縱系統進程。
21.R語言包pcFactorStan，讓rstan擬合配對比較因子模型變得容易。
22.一個OSM路網的簡單索引，與前面的城市道路可視化關聯。
23.R語言包afex，包含方差分析和混合效應模型在內的包。
24.QGIS符號化標記的集合。
25.葵花8號衛星實時影像做桌面的客戶端，可以利用高時間分辨率的地球同步衛星葵花8號拍攝的影像做電腦桌面。
26.自動評分手寫數學工作表。
Autograding handwrittern mathematical worksheets
27.PostGIS中文手冊，業界開源空間數據庫大佬公瑾創建的，強烈推薦。
28.R語言包prettyunits，將數據整成可讀性更強的格式。
29.一個R工程，多個NDVI源和集合的篩選與比較。
30.使用flask動態實現pangeo datastore。
31.一個案例，JS開發者和shiny開發者共同在RSstudio上工作。
32.展示數據檢索的多個時間。一個shiny app。
33.具有漸變懲罰和一致性項的Wasserstein GAN的Pytorch實現。
34.R語言會議和用戶大會。
35.R語言包tidydt，data.table的tidy。
36.支持自定義樣式的微信 Markdown 排版工具。
37.中華人民共和國國家標準 GB/T 2260 行政區劃代碼。
38.FastAPI的框架，高性能，易於學習，快速編程可以用於生產端。
39.比較對抗生成網絡的代碼。
40."d3 for the impatient"一書的案例與代碼。這本書翻譯過來，應該叫急性子的D3寶典。
41.基於GeoInterface.jl的Makie地理繪圖實用程序，Julia。
42.這是一份依賴於github的同行評審期刊，強調的是可重複性的研究與科學。
43.數據論文，使數據與代碼一起使用以提高可重複性的實用指南。
44.哥倫比亞大學的2020年春季課程——應用機器學習。
45.GWmodel包的檢查。來自於作者武大盧賓賓老師的新倉庫。對GWR感興趣的可以追蹤下。
46.該項目是用於實現GridMask增強以進行圖像分類和對象檢測的代碼。
47.最新的JupyterHub（TLJH）發行版可幫助您在單個服務器上爲1-50個用戶提供Jupyter Notebook。輕量級的JupyterHub。
48.R語言包keynote，用R做主旨演講幻燈片。
2 Paper:
1.Assessing the effects of bus stop relocation on street robbery/評估公交車站搬遷對搶劫的影響
多項研究表明，公交車站與犯罪，尤其是街頭搶劫犯罪之間存在關聯。但是，很少有人研究公交車站位置的變化對搶劫案的影響。新增加的巴士站會吸引更多街頭搶劫嗎？拆除現有的公共汽車站會減少街頭搶劫嗎？通過評估俄亥俄辛辛那提公交車站的搶劫行爲與空間變化的關係，並考慮到社會經濟特徵，興趣點（POI）和空間異質性的控制因素，本研究使用了前後比較並在準實驗的背景下進行雙重差分（DID）分析以回答這些問題。這項研究不僅評估了公共汽車站搬遷的影響，而且評估了由於增加或拆除公共汽車站而造成的時間對街頭搶劫案的影響。除了代表干預存在與否的三個典型變量之外，在干預之前或之後以及二者的相互作用之前，我們還將從添加/刪除到DID分析的時間增加了。結果表明，平均而言，在新位置添加公交車站會大大增加車站周圍區域的街頭搶劫案。從增加新的巴士站開始的時間越長，其周邊地區的街道搶劫事件就越多。從某個地點撤下所有公交車站，可減少附近地區的街頭搶劫案；但是，這種影響在統計上並不顯着。這表明街頭搶劫和撤離時間之間的關係可能不是線性的。有許多研究探討了公交車站和搶劫案之間的靜態關係，但沒有研究動態關係。這項研究是這樣做的首次嘗試。其發現爲理性選擇，日常活動，犯罪模式和犯罪轉移的理論提供了新的證據。柳林老師團隊在犯罪地理研究的最新成果，關注點在公交車站，利用DID做社會經濟分析，是一個具有實際指導意義的研究。
樹木結構被定義爲樹木地上要素的三維排列，直接影響植被的生物和物理過程，例如光合作用和蒸散量。樹木結構的準確描述對於理解上述生物物理過程至關重要。地面激光掃描（TLS）已被證明是定量描述樹木結構參數的有前途的工具。但是，以前使用TLS的研究通常集中在單個樹，樹冠規模和葉尺度上的建築參數測量。很少有研究對分支結構（包括角度，直徑，長度和體積）進行全面的定量描述。在這項研究中，我們使用Dijkstra算法改進了基於Laplacian的收縮骨架化算法，開發了一種新的識別和編碼分支順序的路徑判別方法，並基於分支順序和拓撲信息檢索了分支體系結構參數。爲了評估分支複雜度和分支模式對估計準確性的影響，我們掃描了15個不同大小的沒有前導莖的木蘭樹，並模擬了10個不同大小的具有前導莖的樹。結果表明，具有前導莖的樹木的總體分支順序識別和參數反演精度明顯高於沒有前導莖的樹木。分支順序的識別精度隨着分支數量的增加和分支複雜度的增加而降低。估計的分支架構參數與地面實況測量值非常吻合，除了二階和三階分支體積。與分支角度和直徑相比，分支長度顯示出與手動測量值的最佳相關性。與地面真實值相比，二階和三階分支體積估計值被大大低估了。這項研究表明，TLS是反演分支結構參數的有效方法，併爲全面研究生態學中的生物物理過程和代謝理論提供了有用的工具。郭慶華老師團隊的最新成果，發表在農林氣象上，利用新算法反演樹枝結構，從精度來看很不錯，而這個方向也將拓展後續很多的相關研究，比如能夠反演樹枝結構幾何形態的情況下，就可以製成葉傾角等定量反演手段。
信息和通信技術的發展已經產生了龐大的人類感知數據集，例如興趣點，手機數據和社交媒體數據集。這些數據集提供了人類對城市空間的另一種認識；因此，它們已成爲遙感任務的有效補充。這項研究提出了一個探索性框架，以研究融合遙感和人類感知的尺度效應。物理語義和社會語義分別從原始遙感圖像和人類感知數據中提取。開發了一種動態加權策略來探索遙感與人類感知的融合。以城市功能區推斷爲例，通過對遙感和人類感知進行加權來評估尺度效應。實驗表明，將遙感和人類感知融合可以使我們識別多種類型的城市功能區。同時，結果受尺度的影響很大。李清泉老師團隊的成果，Social sensing是2015年北大劉瑜老師發表在AAG年刊上的一文裏提出的，事實上進入大數據時代，能夠通過各種不同渠道獲得的各類社會大數據確實如同社會感知提出來的一樣，在爲各項數據提取提供基礎，這一塊也將是未來的重要研究點。
水果/蔬菜市場（FVM）的缺乏被認爲是兒童肥胖的風險因素，因爲它會阻止健康的飲食行爲，同時鼓勵人們進入提供更多不健康食品的場所（因此，有償攝入這些選擇）。但是，研究結果仍然是混雜的，並且尚未對FVM接入與兒童肥胖之間的關聯進行審查。對這種流行病學關係的全面和系統的瞭解對於設計和實施相關公共衛生政策非常重要。在這項研究中，在Cochrane圖書館，PubMed和Web of Science中進行了文獻檢索，以查找2019年1月1日之前發表的文章，這些文章側重於鄰里FVM獲取與兒童和青少年體重相關的行爲和結局之間的關聯。確定了在五個國家進行的八項橫斷面研究，兩項縱向研究和一項生態研究。中位樣本量爲2142±1371。分別在兩項和八項研究中將與體重有關的行爲和結果用作結果變量，其中一項研究將與體重有關的行爲和結果作爲結果變量。我們仍然發現，在兒童居住區和學校附近使用FVM與體重相關行爲之間存在負相關關係，而FVM使用與超重或肥胖之間尚無定論。由於相關證據有限，因此該結論應被視爲臨時結論，並且可能不是制定政策的有力指導。儘管如此，它指出了一個重要的研究空白，如果要進行成功的公共衛生干預，則需要填補這一空白。團隊的成果，分析了水果和蔬菜市場可達性與兒童肥胖的系統綜述。將爲後續更具體的研究提供方向。
長期暴露於空氣污染被認爲是公共健康的主要問題，與總體死亡率和各種疾病（如呼吸系統疾病和心血管疾病）有關。由於空氣污染濃度的空間可變性，對個人暴露於空氣污染的評估需要高分辨率的空間數據集。將詳細的空氣污染圖與個人流動性和活動模式相結合，可以改善暴露評估。我們提供了荷蘭的高分辨率數據集，提供了2009年NO2，NOx，PM2.5，PM2.5吸收度和PM10的平均環境空氣污染濃度值。 5×5 m網格上的柵格數據集覆蓋了整個荷蘭，並使用源自歐洲空氣污染影響研究小組（ESCAPE）項目的土地利用迴歸模型進行了計算。使用具有全國和地區測量值的其他數據集來評估生成的濃度圖。提出的數據集可進行不同規模的空間彙總，全國範圍的個人接觸評估以及在個體接觸評估中整合活動模式。一個非常不錯的數據，荷蘭高分辨率的空氣污染濃度圖，可以爲相關研究提供基礎數據。這個數據似乎在前幾天同組師姐答辯中見過，後續有空來介紹下。
爲了估計PM2.5濃度，已經開發了許多參數迴歸模型，而非參數機器學習算法的使用較少，而國家級模型則很少。在本文中，我們開發了一個隨機森林模型，該模型結合了氣溶膠光學深度（AOD）數據，氣象場和土地利用變量，以估算2011年全美每天24小時平均地面平均PM2.5濃度。一種集成學習方法，可提供具有較高準確性和可解釋性的預測。我們的結果實現了總體交叉驗證（CV）R2值爲0.80。每日預測的平均預測誤差（MPE）和均方根預測誤差（RMSPE）分別爲1.78和2.83 µg / m3，表明CV預測和觀測值之間具有良好的一致性。我們模型的預測準確性與先前使用神經網絡或迴歸模型在國家和地區尺度上進行的研究報告的預測準確性相似。此外，將卷積層結合到土地使用條款和附近的PM2.5測量中，CV R2分別增加了〜0.02和〜0.06，表明它們對預測精度的重要貢獻。兩種不同的變量重要性度量都表明，用於附近PM2.5測量和AOD值的卷積層是訓練過程中最重要的預測變量。發表在EST上的文章基於AOD，氣象和土地利用開發的高時間分辨率機器學習模型，從精度看還是比較好的，值得注意的是重要的幾個預測變量。
目標：近幾十年來，人們對建築環境屬性對體育活動的興趣迅速增長。本研究旨在調查中國城市成年人的居住密度（RD）與步行時間（WT）之間的聯繫，步行時間是一種常見的體育鍛煉方式。研究設計：這是一項橫斷面研究。方法：2017年，我們從中國南京的八個城市社區中隨機選擇年齡在35-74歲之間的本地註冊成年人。結果變量爲自我報告的WT（二分法），而RD（三分位數）爲自變量。引入了混合效應迴歸模型，以通過計算比值比（OR）和95％置信區間（CI）來檢查RD-WT關聯。結果：在1568名合格參與者中，有98.9％完成了調查，平均年齡（標準差）爲54.7（11.1）歲，其中46％爲男性。調整了潛在的混雜因素後，參與者之間的RD三分位數之間呈現負梯度RD-WT關聯（低三分位數和中三分位數的OR = 2.88 [95％CI = 1.79，4.64]和2.10 [95％CI = 1.35，3.26]分別與上層RD三分位數相比）。男性和女性均觀察到RD-WT陰性。結論：RD與中國城市成年人的WT呈負相關。這些結果對通過開發步行友好的建築環境來改善社區一級的體育活動具有公共衛生意義。團隊合作者的一項成果，分析居住密度與步行事件的聯繫，從而分析相關的健康效益。
8.Obfuscating spatial point tracks with simulated crowding/通過模擬擁擠對空間點軌跡進行模糊處理
對於越來越多的研究空間行爲模式和環境影響的分析人員而言，空間點軌跡是值得關注的。讓一名流行病學家研究騎自行車者的行爲以及城市空氣質量如何影響他們的健康。此類分析的準確性關鍵取決於跟蹤點的位置準確性。這帶來了嚴重的隱私風險。軌跡很容易顯示一個人的身份，因爲所訪問的地方起着指紋的作用。但是，當前基於混淆的隱私保護方法主要依賴於點質量的降低，例如空間隱蔽，網格掩蓋或隨機噪聲，因此使得混淆的磁道對於曝光評估的用處較小。我們引入模擬擁擠作爲基於添加假點的點質量保留模糊處理原理。我們建議基於擴展和掩蓋軌道以抵禦推理攻擊的兩種擁擠策略。我們在各種攻擊策略中對它們進行了測試，並在信息丟失和攻擊彈性方面將它們與最新的混淆技術進行了比較。結果表明，模擬的擁擠可在信息損失不斷降低的情況下提供較高的抵禦家庭攻擊的能力。空間行爲模式的模擬研究，是一個蠻有意思的思路和研究方法。
走路上學是一種潛在的健康活動，但它可能會使學童暴露於潛在的不健康行爲中。學校人行道中快餐店的存在可能會促進不健康的飲食行爲。走路上學的孩子可能比乘交通工具（校車或家庭交通工具）通勤的孩子更容易遭受這種危險。快餐店爲成年人和兒童提供了消費便宜，但不健康且能量密集的食物的充足機會。方便前往快餐店可能是決定附近有多適宜步行的衆多因素之一，但快餐店在學校走私場所中的位置可能會導致兒童肥胖率上升。卡爾加里教育委員會（CBE）指定了步行區（小學1.2公里，初中年齡組2.4公里），其中沒有學校交通服務。我們僅針對小學生。學校地址來自卡爾加里市的開放數據。對地址進行地理編碼後，我們將進行空間分析，以定義小學周圍1.2公里的步行區，並確定該步行距離之內和之外的快餐店的位置和數量。在495個快餐場所中，有423個位於學校的1.2公里範圍內。我們比較了卡爾加里市每個居民社區生活在步行區內外的兒童（4.5至7歲）的超重和肥胖率，發現了整個城市的空間差異。需要進一步調查以量化卡爾加里小學步行區內的快餐店/餐廳的影響。空間分析與健康地理的一個案例研究。
內容:城市住宅綠地極大地促進了可持續城市和居民的福祉。越來越多的研究檢查了與美國和歐洲城市私人花園中的社會理論相關的綠地不平等和物種生物多樣性。然而，對景觀配置的研究較少，尤其是在中國北京等快速城市化城市中。
目標:展示北京市區居民綠地的精細尺度景觀變化，並研究綠地景觀鄰域特徵的主要預測因子。
方法:首先從Pleiades-1A圖像中提取出北京市城區綠化圖，然後利用六個景觀度量對住宅綠地景觀進行了檢驗，最後進行了相關性和多元迴歸分析，探討了綠地景觀度量與鄰里特徵之間的關係。
結果:鄰里特徵正在影響北京的居住綠地。綠化覆蓋面更多且零散，斑塊形狀複雜且斑塊尺寸變化較大的社區通常更老，離市中心更遠且地積比更低。到市中心再增加一公里，可使植被覆蓋率增加0.16％，平均斑塊面積增加10.17 m2。一歲左右的社區將斑塊密度提高了8.69。此外，單位面積繪製比例越高，邊緣密度降低5.66，而斑塊尺寸變異係數降低7.03。
結論:城市結構會影響住宅景觀，而用於優化城市人類福祉的綠地管理方法應將城市/景觀生態與住宅建築相結合。周偉奇老師團隊的成果，高分遙感影像提取綠地，做了一些景觀生態分析。
