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内容来源：兔子在线电影所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

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柏林Bonanza：复古创新之旅 𐟌🠦Ž⧴₯nanza Coffee的复古创新之路，这家位于柏林克鲁兹贝格区的咖啡馆，以其独特的烘焙工艺和设计风格吸引了众多咖啡爱好者。Bonanza的咖啡烘焙师们致力于追求最佳的烘焙实践，将传统的精湛工艺与现代技术完美融合，确保每一杯咖啡都能呈现出纯净而丰富的风味。 𐟏 坐落在阿达尔贝特斯特拉街附近的红砖建筑后院，Bonanza的新咖啡馆空间由鹿特丹和柏林的Modiste家具设计，简约而时尚。这里不仅是一个享受咖啡的好去处，也是咖啡迷们交流心得、探索咖啡文化的理想场所。 𐟛’ 在Bonanza的网上商店，咖啡迷们可以轻松购买到各种精选咖啡豆、专业的咖啡设备以及与咖啡相关的独立出版物，让每一位咖啡爱好者都能在家中也能享受到专业的咖啡体验。 𐟒ᠦ€考点： 1️⃣ 如何通过设计表达产品的专业度？ 2️⃣ 单一品类餐饮空间设计的独特之处？ 3️⃣ 如何创造一个无压力的舒适空间？

土地利用变化对碳储存影响的评估与预测土地利用变化对碳储存的影响是一个重要的研究领域，通过分析土地利用类型及其变化，可以评估不同土地利用类型在碳吸收和释放中的作用，并预测未来变化对碳存储能力的影响。 𐟓Š 数据收集与处理首先，需要收集土地利用数据、气候数据和生态学参数。常用的土地利用数据来源包括遥感影像（如Landsat、MODIS数据），这些数据能够提供土地覆盖类型的空间分布信息。通过遥感图像分类技术，将区域内的土地利用类型分为森林、草地、农业用地、水体等。此外，还需获取与碳存储相关的环境变量，如气温、降水量和土壤类型等。 𐟌🠧⳥혥‚覨ᥞ‹ 碳库模型（Carbon Pool Model）：基于不同土地利用类型（如森林、农业、草地等）的碳池进行碳存储的计算。碳池通常分为地上生物量碳池、根系碳池、土壤有机碳池等，每种碳池的大小与土地利用、气候条件、土壤类型等因素密切相关。 InVEST模型：通过分析土地利用变化与生态过程之间的相互关系，模拟不同情境下碳的积累和流动。该模型可以灵活地考虑土地利用变更、气候变化和土地管理措施的影响。 BIOME-BGC模型：结合气候条件、土壤特性及植物生长规律，计算不同土地利用类型下的碳存储与碳释放过程，适用于预测土地管理对碳存储的长期影响。 𐟓ˆ 碳存储变化分析碳存储的时空变化是基于土地利用变化进行分析的。使用土地利用变化模型（如CA-Markov模型、Land Change Modeler）预测未来的土地利用变化，并结合碳存储模型估算这些变化对碳存储的影响。 𐟔⳥혥‚詢„测碳存储的预测主要是基于未来土地利用变化的预测以及碳存储模型的模拟结果。通常使用情景分析法，构建不同情境下的土地利用变化和碳存储预测，如“最佳管理情境”和“最差管理情境”。 𐟏† 评估与政策建议基于土地利用的碳存储评估最终目标是为政策制定提供科学依据。通过分析不同土地利用类型的碳存储能力及其未来变化趋势，可以为土地管理和碳减排政策提出有效的建议。例如，增加森林面积、保护湿地和草地、改善农业耕作方式等，都有助于提高区域的碳存储能力。

柏林新地标！Denizen House 位于柏林的初创酒店公司Denizen，在克罗伊茨贝格区开设了首家Denizen House。这家社区式酒店为现代酒店业带来了全新的概念，提供了一个融合了开放布局和礼宾服务的共享空间，专为工作和休闲设计。 𐟏 作为社区的中心，Denizen House为当地居民和常客提供了一个远离家庭和办公室的宁静之地。这里设有开放的休息室、礼宾部、外卖咖啡厅、灵活的工作空间以及带有淋浴和更衣设施的自助式工作室。此外，还提供晚间活动和课程，如聚会、美食体验、瑜伽、冥想和健身课程，使服务更加全面。 𐟛‹️ Denizen House的设计由Modiste Studio负责，建筑横跨克罗伊茨贝格历史悠久的Eiswerk遗址的底层。正面落地窗让宽敞的接待处充满自然光线。新建筑外观简洁，室内设计巧妙地利用自流平地板、天花上的管道和电缆桥架，搭配隔板、架子和台面等固定装置，营造出独特的空间感。 𐟓… 完成时间：2022年1月 𐟓 面积：450平方米 𐟛‹️ 室内设计：Modiste Studio 𐟪‘ 木工：Bartmann Berlin 𐟪‘ 家具：Vitra Denizen House是一个包容的开放性场所，可以按天或按月订阅付费的形式访问。

𐟌🤸�𝱫m分辨率植被功能空间分布图𐟌🊰ŸŒ中国1公里植被功能型图是根据Bonan等（Bonan et al., 2002）提出的气候规则，对MICLCover土地覆盖图进行转换。MICLCover土地覆盖图融合了多种数据源，包括2000年中国1：10万土地利用数据、中国植被图集（1：100万）、中国1：10万冰川分布图、中国1：100万沼泽湿地图以及MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1），采用IGBP土地覆盖分类系统。 𐟌毸气候数据采用何杰等（2010）发展的1981-2008年空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据，融合了Princeton陆面模式驱动数据、GEWEX-SRB辐射数据、TRMM 3B42和APHRODITE降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。 𐟌𓦠𙦍nYouhua等（2010）的评价结果，GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中具有相对较高的精度，且其分类系统中没有混交林这一类。因此，MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000（Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷等，2005）中的信息进行了替换。 𐟓š该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。数据的引用：冉有华, 李新. (2019). 中国植物功能型图（1 km）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Ecolo.tpdc.270101. CSTR: 18406.11.Ecolo.tpdc.270101.

遥感数据提取与可视化全流程服务 𐟌🠩妄Ÿ数据提取：利用GEE平台，我们可以提取各种遥感指数，包括NDVI、EVI、FVC、NDWI、MNDWI和NDBI等栅格数据，并以tif格式输出。我们还提供监督分类服务，帮助您获取NDVI、FVC等各种遥感指数，以及温度植被干旱指数TVDI。 𐟓Š 数据分析与可视化：我们提供从下载分析计算到出图的一站式服务。支持landsat、modis、哨兵等数据，以及GEDI趋势、月均、日均数据。我们还能计算遥感生态指数RSEI，并实现Landsat5、7、8数据和MODIS数据的水体掩膜特征值、特征向量和贡献率。 𐟌𑠧”Ÿ态指标下载：我们提供NDVI、LST、NDSI和WET四个生态指标的下载服务。长时间序列的NDVI、FVC、NPP和GPP计算也在我们的服务范围内。 𐟔砇EE指导与服务：我们提供GEE代码指导，帮助您获取植被覆盖度、NDVI、NDWI等各种指数。无论是遥感图像处理还是语义分割，我们都能提供专业的服务。 𐟓š 深度学习与神经网络：我们还涉及深度学习与神经网络的应用，为您提供更先进的遥感数据处理和分析方法。

遥感专业到底差在哪里？𐟤” 最近看到李德仁院士点评测绘类专业，突然想起我之前在一个博主下面喷遥感的评论竟然获得了两百多个赞，看来大家对遥感这个专业的看法还挺一致的。在我看来，遥感单独作为一个专业真的是让人摸不着头脑，特别是对于本科生来说，这个专业比天坑专业还坑。为了说清楚遥感到底哪里坑，我来简单说说我的看法，仅供参考，大家随意看看。数据难获取 𐟌 遥感是一个数据驱动的专业，但国内在这方面起步较晚，所以数据资源相对匮乏。目前学术界主要的数据来源还是来自美欧，比如Landsat、Sentinel-2和MODIS等。国内也有自己的卫星，但申请数据非常困难，数据壁垒堪比长城，只能在小范围内使用。人们往往有惯性思维，用的人越多，用的人也就越多。当然，一些政府项目可以申请到国产卫星数据，但这只是杯水车薪。缺乏对国产数据的研究，自然就很难反馈改进。比如Landsat7曾经存在条带问题，很多学者专家就给出了自己的意见，这就是一个正反馈的例子。在数据开源上，国内还有很长的路要走。专业课设置不合理 𐟓š 和大多数交叉学科类似，遥感的专业课也是一锅大杂烩，从光学物理到计算机编程，遥感横跨多个学科专业。这就导致了四年学完完全是懵逼的，大部分人都不知道自己学了个啥。如果自学能力强有目标还好说，但没有目标的同学就遭殃了，这里学点那里学点，最后成为一个四不像只能被逼着去考研。就业困难 𐟒𜊥䧩ƒ襈†同学读大学还是为了找工作的。等你学完遥感去就业市场一看，高情商的说法是一片蓝海，低情商的说法是几乎没有。纯遥感就业只有最低等（数据标注）和最高等的（算法研究）就业档次，中间是断层的。正常的专业（如计算机、师范）的就业应该是渐进式的，每个人根据能力都有自己合适的就业岗位。比如计算机，能力强就去大厂搞算法或者AI，能力中等就去搞开发，能力再差点就去培训班包装下，总有你一口饭吃。但遥感不是，你去看遥感就业，它是没有中间层次的，厉害的学生就去搞算法和计算机的人卷，差的学生只能去做标注，测绘你都很难去做。你要去看考公，那就更酸爽了，一个省可能都没几个招遥感的，战报会骗人但战线不会。说了这么多，其实我还是希望遥感能好好发展的，这门学科真的挺有意思。但是我不希望有同学稀里糊涂的入了这个坑后质问为什么没有人告诉他，遥感更适合作为一个工具，一个二级学科。就这样吧。

MODIS数据实战，RSEI咋算？最近，我深入研究了如何在GEE平台上使用MODIS数据评估遥感生态指数（RSEI）。经过两周的试验，我发现这种方法非常有效，并且决定与大家分享我的经验。 𐟓 首先，我们导入研究区域并初步定义： ```python var sa = ee.FeatureCollection('projects/rice-planting-area/sa') var MODIS_9A = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1') var MODIS_A2 = ee.ImageCollection('MODIS/006/MODIIA2') var MODIS_3A = ee.ImageCollection('MODIS/006/MODI3A1') ``` 𐟌 接着，我们定义去云函数，以确保数据质量： ```python var palettes = require('users/gena/packages:palettes') var mypalette = palettes.colorbrewer.RdYLBu[6] ``` 𐟓ˆ 然后，我们使用GEE计算RSEI，并绘制时间序列分布图： ```python Map.centerObject(sa, 6) var table = ee.FeatureCollection('users/yangyao/9960805') ``` 𐟔 通过这些步骤，我们可以深入了解2000年至2021年中国内蒙古某地的RSEI变化情况。这个方法不仅适用于内蒙古，还可以根据需要调整区域和时间范围，进行更深入的分析。如果你也对RSEI感兴趣，不妨试试这个方法，相信你会有所收获！

【未来两月，沙特阿拉伯红海沿岸等地区虫量将小幅增加|绿会联合发布】 2024年10月初，中国科学院空天信息创新研究院黄文江研究员、董莹莹副研究员领导的植被遥感机理与病虫害应用团队发布了2024年第9期（总第60期）「亚非沙漠蝗灾情监测与评估报告」（中英文版）。中国生物多样性保护与绿色发展基金会研究人员参与了相关工作。鉴于「沙漠蝗」是世界上最具破坏性的迁徙性害虫之一。在外界环境刺激下，沙漠蝗形成的蝗群密度大，流动性强，给多国粮食安全带来了严重威胁。研究团队从2020年开始持续开展亚非各国的沙漠蝗灾情监测与评估。报告成果与亚洲和非洲发展中国家无偿共享，帮助其提高沙漠蝗的防治能力，以科技支撑亚非「一带一路」国家和地区开展「生物安全」大面积监测预警，助力世界捍卫「粮食安全」。图1：报告中文版封面研究团队利用美国MODIS数据，结合全球气象数据和调查数据，与虫害测报模型相结合，依托自主研发的植被病虫害遥感监测与预测系统，开展大面积沙漠蝗动态监测与评估。本次报告重点对厄立特里亚、索马里和也门沙漠蝗灾情进行动态更新。遥感监测显示，2024年8月，沙漠蝗主要分布于厄立特里亚西部低地和红海沿岸地区、沙特阿拉伯中部和南部红海沿岸地区以及也门西部内陆地区，危害植被面积分别为1.36万公顷、1.40万公顷和3.03万公顷。预计未来两个月，厄立特里亚西部低地的沙漠蝗将小规模产卵繁殖，并迁飞至降雨充沛的红海沿岸地区；受热带气旋带来的降雨影响，沙特阿拉伯红海沿岸和也门内陆地区植被长势良好，有利于沙漠蝗产卵繁殖，其蝗虫数量仍将小幅增加。 2024 年 8 月，厄立特里亚境内沙漠蝗主要分布于西部低地和红海沿岸地区，上述区域降雨充沛，植被长势良好，为蝗虫产卵繁殖提供了有利条件，沙漠蝗数量小幅增多。监测结果显示，8月沙漠蝗危害厄立特里亚植被面积1.36万公顷，其中危害农田0.32万公顷，危害草地0.63万公顷，危害灌丛0.41万公顷（图 1）。加什-巴尔卡区（Gash Barka）植被受害面积最大，为0.79万公顷。 2024年8月，沙特阿拉伯红海沿岸地区降雨充沛，有利于沙漠蝗的产卵繁殖，该地区沙漠蝗数量有所增加。监测结果显示，8月沙漠蝗危害沙特阿拉伯植被面积1.40万公顷，其中危害农田0.22万公顷，危害草地0.51万公顷，危害灌丛0.67万公顷（图 2）。麦加区（Makkah）植被受害面积最大，为0.51万公顷。 2024年8月，也门境内沙漠蝗主要分布于西部内陆地区，该区域受热带气旋影响，降水充沛，植被长势较好，为蝗虫产卵繁殖提供了有利条件。监测结果显示，8月沙漠蝗危害也门植被面积3.03万公顷，其中农田0.96万公顷，草地0.79万公顷，灌丛1.28万公顷（图 3）。宰马尔省（Dham䁲）植被受害面积最大，为1.32万公顷。预计未来两个月，厄立特里亚西部低地的沙漠蝗将小规模产卵繁殖，并迁飞至降雨充沛的红海沿岸地区；受热带气旋带来的降雨影响，沙特阿拉伯红海沿岸和也门内陆地区植被长势良好，有利于沙漠蝗产卵繁殖，其蝗虫数量仍将小幅增加。本文仅代表资讯，不代表平台观点。欢迎转发（请注明来源）。整理 | Sara 审核 | 橡树 DYY排版 | Candy 报告下载地址： 2024年第9期（总第60期）亚非沙漠蝗灾情监测与评估报告（中文版）网页链接 2024年第9期（总第60期）亚非沙漠蝗灾情监测与评估报告（英文版）网页链接

GIS数据获取指南：五大方法与网站推荐嘿，GIS爱好者们！今天我想和大家分享一些关于如何获取GIS数据的实用方法。无论你是新手还是老手，这些资源都能帮你轻松搞定数据获取的问题。让我们一起来看看吧！微信公主号：小白和大咖的必备神器 𐟑𘊩斥…ˆ，推荐大家关注一些微信公主号。这些公主号上有很多数据，比如POI（兴趣点）、DEM（数字高程模型）、SHP（形状文件）以及各种土地利用类型数据。很多数据都是公主号为了引流整理好的，而且大部分都是免费的！不过有些数据需要转发集赞才能获得，但总体来说还是很划算的，毕竟白嫖嘛！闲鱼：方便快捷的二手市场 𐟐Ÿ 如果你觉得微信公主号上的数据不够用，可以考虑去闲鱼看看。闲鱼上有很多基础数据，价格从1到20块不等。如果你买到一些数据，当然你也可以转卖，说不定还能挣点零花钱呢！这个方法特别适合那些需要一些特定数据的人。国家/地方统计局：官方数据不容错过 𐟓Š 如果你对经济、人口等宏观数据感兴趣，可以去国家或地方统计局看看。统计年鉴中有很多这类数据，不过大部分都是Excel表格格式，需要处理后才能用。如果你嫌麻烦，可以直接用微信公主号上的数据。地理空间数据云：遥感数据的宝库 𐟌 如果你需要遥感数据，地理空间数据云是个不错的选择。这是中国科学院计算机网络信息中心下属的数据平台，提供包括Landsat、MODIS、EO-1、Sentinel等常见遥感数据，还有高分一号、高分四号等国产数据。对于需要进行遥感数据分析的用户来说，这里简直是天堂！天地图：教师和学生的好帮手 𐟏늦œ€后推荐一个特别适合地理教师和学生的网站——天地图。这里有在线地图、专题图层、标准地图等，地理教师们可以下载标准地图来辅助教学。学生们也可以通过这个网站获取一些基础数据，非常方便实用。希望这些方法能帮到你们！如果你有其他好的数据获取渠道，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

还有就是有没有能分析对流环和风眼的；CIMSS的ADT能不能自己塞云图让它分析好像有一个Python的程序HPRTreader和ringanalysis 但我没有程序或说是源代码

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