识别沿高速公路的车辆碰撞高风险位置对于理解车辆碰撞的原因并基于分析确定有效的对策非常重要。 本文提出了一种GIS方法来检查车辆碰撞的空间模式，并确定它们是否在空间上聚集，分散或随机分布。 使用Moran的I和Getis-Ord Gi *统计信息来检查空间模式，对车辆碰撞数据进行聚类映射，并在高速公路上生成高风险位置。 内核密度估计（KDE）用于生成碰撞密度图，以显示碰撞的道路密度。 建议的方法是使用印第安纳州的2013年车辆碰撞数据进行评估的。 结果表明，该方法在识别车辆碰撞热点和不安全道路位置方面是有效且可靠的。

寒冷地区高速公路沿线房屋建筑设施新能源综合利用出现新技术.pdf

行业分类-电信-基于云计算的铁道交通沿线的手机信号强度系统及装置.rar

植被覆盖度 (Fractional Vegetation Cover, FVC) 定义为植被叶、茎、枝在地面的垂直投影面积占统计区总面积的比例（或百分数）。基于Google Earth Engine云平台，利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI) 数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型，计算得到乌兹别克斯坦安帕铁路沿线10 km缓冲区内植被覆盖度数据集（2017年）。

巴基斯坦白卡公路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集(2017)是基于Landsat-8卫星影像NDVI数据，采用最大值合成法和像元二分模型计算得到的。数据结果表明，白卡公路沿线10km范围区的植被覆盖度主要在0.6~0.8区间内，其面积占研究区总面积的39.62%；其次分布在0.4~0.6与0.8~1区间内，其面积分别占研究区总面积的21.7%、26.06%；小于0.4的面积占比为12.62%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为3个数据文件，.tif格式，数据量为3.52GB (压缩为1个文件，182MB)。

基于Landsat-8卫星OLI影像NDVI数据，采用最大值合成法和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。莫喀高铁沿线10 km范围内植被覆盖度主要在0.6-0.8之间，其面积占研究区总面积的64.37%；大于0.8的区域占研究区总面积的20.21%，区域森林资源较为丰富；小于0.6的面积占比为15.42%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为533 MB（压缩为1个文件，114 MB）

利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI)数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度为0.4~0.6的区域占比最大，其面积占研究区总面积的60.70%；其次是0.6~0.8的区域，占比为25.18%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为1.64 GB （压缩为1个文件，数据量188 MB）。

蒙内铁路（蒙巴萨港-内罗毕）是东非铁路网的起始段，连接肯尼亚首都内罗毕和东非第一大港蒙巴萨港，全长480公里。蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 首先在Google Earth Engine云平台上计算归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，然后合成研究区内2017年年度最大NDVI，以此数据为本底，采用像元二分模型方法计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。蒙内铁路沿线10 km缓冲区植被覆盖度主要在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.55%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的37.06%；大于0.8的面积占比为9.48%；小于0.4的面积占比为10.91%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为439 MB（压缩为1个文件44.1 MB）

土耳其科依高铁从科斯克亚（Kosekoy）到依诺奴（Inonu）。研究区域为科依高铁沿线10 km范围内，基于Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)遥感影像和Google Earth Engine（GEE）云平台，获取研究区内归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)的空间分布数据；采用最大值合成法和像元二分模型方法计算得到土耳其科依高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。数据分析结果表明，科依高铁沿线10 km范围内，植被覆盖度为0.8~1的区域占研究区总面积的32.82%；植被覆盖度为0.6~0.8的区域占研究区总面积的29.52%；覆盖度为0.4~0.6的区域占研究区总面积的22.92%；覆盖度小于0.4的只占14.73%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为40.8 MB（压缩为1个文件，数据量16.3 MB）

匈塞铁路是指从匈牙利的首都布达佩斯到塞尔维亚首都贝尔格莱德之间修建的铁路。 该数据集是基于Google Earth Engine（GEE）云平台，利用Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)遥感影像，获取研究区内归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，采用最大值合成法（Maximum Value Composite，MVC）和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。匈塞铁路沿线10 km范围内植被覆盖度主要分布在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.50%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的25.50%；大于0.8的面积占比为14.99%；小于0.4的面积占比为17.02%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为243 MB （压缩为1个文件，数据量37.6 MB）