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也许是一个月的数据，甚至是几年的数据。其次，我认为广泛的 情绪与一个人的幸福感并没有特别的相关性，需要一个更优雅的分类模型。为了确保不抽样人口稀少的地区，我首先删除了县提供的“洛杉矶县公园和开放空间”数据集中指定为“公园和开放空间”的所有区域。洛杉矶和芝加哥的地图以相同的方式表示，并且具有相同的数据分布，因此可以直接进行比较。在北部，有广阔的霍夫曼庄园和格伦维尤/斯科基地区，在南部，有伊利诺伊州和印第安纳州边界卡卢梅特城附近的地区。同样明显的是，至少在这一天，库克县南部代表了更高的负面情绪。

为了评估社区之间的人口相似性，我确定了四个特征，我认为这些特征可以体现社区之间的文化和体验相似性：家庭收入中位数 (MHHI)、平均年龄、当地人口中白人的百分比以及当地人口中西班牙裔的百分比。在我们的例子中，大小可能非常重要。人口密度是使用 ESRI 的丰富工具根据 2018 年美国社区调查 (ACS) 中的人口估计值得出的，地块密度是根据洛杉矶县税务评估员地块数据集创建的，交叉口密度是从洛杉矶县全县地址管理系统 (CAMS) 街道数据集中得出的，商业用地密度是从评估员地块数据集的一个子集中提取的。

接下来，我添加了一个新的多边形，比我们感兴趣的区域略大。首先，我使用 ArcGIS Pro 中的标准山体阴影工具，将其指向裁剪的 DEM。我为生成的图层添加了柔光混合模式，以应用下方多边形的蓝色。使用叠加混合模式时，所有低于 50% 的灰色都会变亮，而所有高于 50% 的灰色都会变暗。接下来要显示的是三个级别的水数据：威拉米特河（用于背景）、流域的两条主要水道（卢基亚穆特河和小卢基亚穆特河）以及流域内其余的河段。为此，分水岭多边形被赋予 40% 灰色的填充，以及从黑色过渡到 50% 灰色的粗偏移渐变边框。

在本练习中，我放大了两条小溪的交汇处，并在其上游选取了两个累积单元。要查看数据的全部范围，您可以将符号系统从“拉伸”切换到“分类”，使用两个类别，并降低低端类别的阈值。为了确定这个尺寸，我通常会创建一个布局，并确保在开始完成地图设计时，在感兴趣的区域周围有足够的填充。对于这张地图，我只想显示来自两个流域的溪流，所以我使用剪辑层工具将溪流线剪辑到流域多边形。在布局中进行初始尺寸调整，确保我的 DEM 足够大，可以在最终设计中容纳一些摆动空间。我添加了多边形地图注释，并创建了一个比感兴趣的区域稍大的正方形。

在本教程中，我使用 landsat-8 collection 2 level-1，产品编号为“LC08_L1TP_114064_20231016_20231102_02_T1”，位于印度尼西亚南苏拉威西岛（路径 114 — 行 64）。LC08_L1TP_114064_20231016_20231102_02_T1_B5.TIF > 波段 5 LC08_L1TP_114064_20231016_20231102_02_T1_B4.TIF -> 波段 4。现在，我们必须根据植被比例值计算地表发射率。

拓扑学的核心是管理地理特征之间空间关系的规则。这些关系涉及对象的连通性、相邻性和包含性。拓扑学通过检测空间错误（如间隙、重叠或无效几何图形）来确保数据的一致性和准确性。在地理信息系统中，拓扑学处理的主要对象是点：表示空间中的位置。线（或多段线）：表示道路或河流等线性特征。多边形：表示地块、湖泊或国家等区域。

我一开始也是这样做的，但当我试验山体阴影效果时，我注意到我针对地形所做的更改也会影响纸张的颜色和内凹线外的信息文本。我想让内凹线外的区域不受山体阴影实验的影响，所以我决定将阴影分为两个不同的工作：阴影地形和在边缘创建阴影。虽然我在考虑这一点时，我检查了办公室里的一些阴影，发现我的桌子在墙上投射的阴影看起来与这张地图上的阴影非常相似。因此，正如我之前提到的，纳尔逊对地形和溢出到地图上的阴影使用了相同的山体阴影。全布局栅格稍微复杂一些，因为您需要将位于内凹线区域之外的所有像素的值设置为内凹线栅格中的最低值。

本文介绍了如何在 Python 中使用反距离加权法（IDW）进行空间插值，以推断非洲国家级别的缺失人口密度数据，并通过实例验证了 IDW 方法的有效性。

换句话说，我将计算的速度将受到空间分量（例如坡度和流量累积）的影响，但不会受到时间或流量分量的影响。细胞总数为 183,192。我将创建一个名为“Stowe_Hydrology.gdb”的新地理数据库，在其中保存这些数据以及创建的所有后续图层。第一层将下限阈值设置为每秒 0.02 米，称为“Stowe_velocity_lower_limited”。最终的速度层将被称为“Stowe_velocity”。工具，我想添加一个名为“面积（平方米）”的列，这样我就可以分配一个等于每个间隔中的单元格数量的面积值。

每个城市的最终结果不同，但总的主题是相同的——从 1992 年到 2019 年，这五个城市都经历了显着的城市增长。我需要确保此定义查询是在包含所有年份的原始栅格图层上执行的，而不是在我刚刚为 1992 年创建的新图层上执行的。在运行该工具之前，我将确保地图的当前显示比例为 1:400,000，这对于每个城市的地图都是相同的，因此我在所有地图和图层之间保持一致性。由于门户中的土地覆盖栅格图层包含 1992 年至 2019 年间每年的数据，因此我需要每年添加时间戳以创建新图层，以便稍后比较更改。

为了最大限度地减少阴影对土地覆盖制图的影响，需要探索处理这些阴影区域的方法，以提高植被覆盖制图的准确性和进一步的变化检测。还是对于阴影去除来说，它只考虑了阴影区域，并重新计算那些更接近“无”阴影状态的区域像素，因此一些像素较暗的丘陵地区仍然会“保留”。成像中的照明变化增加了观察到的纹理强度的熵，并且成像中的纹理增加了照明函数的熵。作者观察到，照明的任何变化都会增加观察到的纹理强度的多样性（熵），并且纹理的存在会增加照明函数的熵。这种不等式表明，通过最小化纹理和照明分量的熵，可以减少观察到的图像的整体熵。

接下来，重复以下三个步骤，直到没有更多节点可用：（1）查找从当前所选节点连接到其他节点的所有边，（2）选择成本最小的边并沿着该边到达下一个节点，以及(3) 如果从该节点开始没有循环，则移动到新节点。没有任何周期的最低成本节点的结构是MST。一旦达到此末端，它将回溯到第二个访问的节点，然后重新开始，这一次是从下一个可用的路径下，然后遵循该路径，直到不再可以。）的图形的可视化，连接每个节点的无方向边缘以及每个节点的程度到节点的顶部。考虑其所有未访问的邻居（或共享边的节点）并计算当前的评估通过当前节点的距离。

当我们检查R值和图表时，我们发现2000年和2023年NDVI和LST之间存在很强的负相关性，NDBI和LST之间存在很强的正相关性。我们对其他栅格地图执行相同的操作。在这里，为了找到 2000 年和 2023 年 LST 地图上的平均温度值 (LSTmean)，我们右键单击图层窗口中的图层，然后单击“属性”。*** 在分析阶段，我比较了 NDBI 和 UI 公式的性能，并且混淆了此阶段使用的波段号。要查找公式中使用的值，我们可以使用下载的 Landsat .tar 文件夹中的 _MTL 扩展文件。

但是，当我们查看属性表时，我们看到一些建筑物是“公寓”和“房屋”以外的建筑物，我们将它们排除。如果根据我们拥有的点数据计算出的距离平均值小于根据随机选择的点计算出的平均距离，我们就知道我们拥有的点是“聚集的”。如果它是一个非常接近的值，我们说“随机”，如果它是一个更大的值，我们说“分散”。我们使用的工具基于可以绘制的覆盖点的最小矩形区域，而不是我们的研究区域。在我们研究的第二部分中，我们将使用空间统计工具之一的“最近邻”分析来对绿地的空间分布做出一些推断。我们将使用“来自图层”来完成我们的分析。

在我查阅的一项研究中，指出文献中没有关于距离系数的明确建议，参考类似研究使用2的值。在本研究中，我们将使用 1、1.5、2、2.5 和 3 的值作为距离系数，并分析结果图的准确性。为此，在我们的rmse_1数据的属性表中打开编辑模式后，我们单击“打开字段计算器”（图21）并在打开的窗口中填写参数，如图所示。在此表中，“varde”值显示测量值，“idw_kirp1”值显示 p = 1 时生成的预测值。下一步，我们要评估生成的预测值与测量值的接近程度，并将结果相互比较。我们记下我们看到的“总计”值。

本研究中使用的方法的优点是可以应用于不同的研究区域，并且不需要雪崩清单图。我们的结果地图概括地显示了宾格尔的雪崩危险区域，但在分析中包含气象因素（温度、降水、雪密度、风）将有助于获得更详细和高精度的结果。我们假设高于该值的区域可以防止雪崩事件。当我们完成栅格分析时，我们看到结果地图中不需要的区域显示为“0”，我们想要删除这些区域。因此，要创建的新地图和坡度地图之间的差异将为我们提供最大坡度变化。为了将选定的区域保存在单独的图层中，请右键单击“cig_pol.shp”图层，然后单击“数据”->“导出”。

然而，虽然在监督分类中需要为每个类别创建训练数据，但在无监督分类中需要对过程结束时形成的类别进行详细的安排。所有土地覆盖类别都包含值为“1”的像素，如果将它们组合起来，生成的地图将是只有值为“1”的像素的单色地图，将无法区分地形类别。在本研究中，我们尝试借助索引制作土地覆盖/使用地图，作为监督/无监督分类方法的替代方法。该研究最大的问题是阈值的选择，尤其是在分隔开放区域和住宅区时遇到的问题，因为文献中没有任何线索。在我审查的一项研究中，使用 0.3 的值来识别“绿色农田”和“森林”类别。

通过“聚类”可以获得有关我们所拥有的数据的各种线索，这是数据挖掘技术之一。分析创建的组有助于决策过程。在这项研究中，我们将使用数据挖掘工具之一的K-Means方法研究安纳托利亚东部地区近100年发生的地震的空间分布，并试图获得有用的信息，以供未来的研究使用。我从局地震目录页面获得了研究所需的地震数据，并从获得了区域边界数据。

土地覆盖/利用的时空分析在规划研究中具有重要地位，可以为未来几年环境问题的进程提供线索。在本研究中，我们将尝试根据马尼萨省2006年和2018年的土地利用情况制作2030年潜在的土地利用/覆盖图。尽管研究人员表示CA-ANN模型给出了成功的结果，但由于特殊情况和不断变化的政府政策，无法做出精确的估计。在我审查的研究中，我没有找到相关值的最佳值。在我们的研究中，这些规则是根据两个现有土地覆盖之间的变化来计算的。在本研究中，考虑到文献中的研究，我选择了到溪流的距离、到道路的距离、海拔和坡度因素。

当我们将其与 SMHI 数据进行比较时，我们的结果数据看起来一点也不差，但我可以说，我对在制作排水网络时得到的结果并不满意。同样，如果定义的阈值高于应定义的阈值，则会得到密度较低的排水管网和/或包含多个子流域的集水区。随着全球人口和城市化进程的不断加快，水资源的压力也随之增大，而且由于污染，现有水资源的使用也日益受到限制。此外，为了能够对结果进行比较，我从从其他地方获得了矢量数据，显示了研究区域的流域边界、湖泊等水体以及排水网络。流域分割：在这一阶段，流水线被划分为不同的段，每个段都有不同的编号。

土壤水分是水文循环的一个重要单元，影响着地下水补给（或深层渗透）和地表径流的水量。此外，土壤水分分析在评估土地退化、荒漠化和洪水方面也发挥着至关重要的作用。土壤水分通常是在野外通过定点测量来确定的，但这种方法虽然结果准确，但却费力费钱。在本研究中，我们将通过卫星图像来探测瑞典贝韦昂盆地的土壤湿度分布。

在本研究中，我们利用卫星图像对湖泊 2015 年至 2023 年间的布尤克切克梅斯湖面面积变化进行了研究，发现湖面面积明显缩小。在对研究结果进行评估时，我们可以认为湖面自 2015 年以来一直在持续缩小，但在研究湖面占用率（% 值）时，我们发现有些年份湖面占用率有所上升，有些年份则有所下降。考虑到这一点，在更小的时间间隔内重复研究将是有益的。此外，2023 年图像中的云层也是限制因素之一，因此可以使用分辨率更高的无云图像重复研究。可以尝试不同的指数和阈值方法，并进行性能比较。

在这项研究中，我们利用正射影像和点云数据提取了建筑足迹，并以三维格式显示出来。在对结果和文献进行研究后，我们发现仍然无法达到 100% 的准确率。与直接使用点云数据提取建筑足迹相比，我们的方法可以说更加成功，尤其是在提取相邻建筑方面。不过，在使用 NDVI 去除植被像素时，我们也不小心删除了建筑物屋顶上的太阳能电池板。另外，我们还可以尝试使用 RGB 波段的不同植被指数，并对结果进行比较。生成的三维建筑模型可用作不同研究的输入数据。

在这项研究中，我们考察了卡拉曼市中心选定试点地区建筑物的太阳能潜力。文献中使用了不同的太阳辐射计算算法，我们也可以尝试这些算法。当我将计算结果与文献中的结果进行比较时，我意识到我得到的数值较低，但当我进行详细检查时，我了解到这是由于建筑物的表面积较小造成的。此外，计划使用的太阳能电池板类型被视为默认设置，并据此确定参数。这可以说是一个局限。我们得到的结果将有助于做出决策。

随着全球人口的迅速增长、现有不可再生能源的不足以及工业的快速发展，人们对可再生能源的兴趣与日俱增。除了化石燃料的有限供应外，由于无法避免其对环境造成的破坏，人们开始转向替代能源。风能是最具商业价值的能源之一，既环保又可持续。然而，为了使风力发电厂发挥最大效率，必须正确选择地点。在本研究中，我们将尝试利用基于地理信息系统的多标准决策和层次分析法来确定奥尔杜（土耳其）省潜在的风力发电厂区域。

必须为 "搜索半径 "参数选择一个合适的值，因为它会影响结果图的外观。在本研究中，我使用以下值进行了重复分析：默认值、250 米、500 米。确定交通事故的集中区域对于制定新的战略以最大限度地减少事故具有重要作用。在本研究中，我们将使用核密度分析来检测交通事故集中的区域。我们可以看到，数据使用的是地理坐标系，因此首先需要将其转换为投影坐标系；当我们选择 "默认值 "时，程序会根据事故点自动计算默认值。现在可以对事故集中的区域进行检查，并为规划研究做出评估。我们用其他值重复分析，得到新的结果图；

侵蚀是指土壤在水或风的作用下离开其所在位置，它分为两种：自然侵蚀和加速侵蚀。水土流失实际上是一个自然过程，因此形成了肥沃的三角洲平原，但在人类活动的影响下，这一过程加速，水土流失超过了应有的程度。因此，农业生产率下降，生产成本上升，水坝寿命缩短，水质下降，水生生物的栖息地受到限制。为了将水土流失可能造成的损失降到最低，必须提前预测风险区域和土壤流失量。在本博文中，我们将使用 RUSLE 方法在 GIS 环境中进行水土流失风险评估。我选择了位于瑞典西南部的维斯坎盆地作为研究区域。

在我查阅的研究中，使用的是过去 30-40 年的小时测量数据，但在我选择的研究区域内，并非所有站点都有这么长时期的数据。在本博文中，我们将使用广泛使用的指数之一：不舒适指数（DI：Discomfort Index），来绘制瑞典斯科纳地区 1 月和 7 月的生物气候舒适度图。当我查看相关研究[时，我发现其中一些研究使用了大约 10-15 个站点的数据，而另一些研究则使用了大约 25-30 个站点的数据。我获得的 7 月份的数值在 16 到 17 度之间，根据图 18 中的表格，这些数值属于 "舒适 "级别。